Năng lực quản trị quyết định hiệu quả triển khai AI trong doanh nghiệp

Chương trình UOB FinLab do Ngân hàng UOB tổ chức với sự đồng hành của Đại học Kinh tế TP.HCM (UEH), cùng sự tham gia của các đại diện đến từ Zalo Business Solutions, Canva Vietnam và cộng đồng doanh nghiệp. Tiếp nối sáng kiến Womenpreneur đã kết nối hơn 3.500 nữ lãnh đạo doanh nghiệp trên toàn khu vực ASEAN từ năm 2021, sự kiện đánh dấu bước mở rộng các hoạt động hỗ trợ cộng đồng nữ doanh nhân tại Việt Nam. Trong bối cảnh AI đang tác động ngày càng sâu rộng đến phương thức vận hành, ra quyết định và tăng trưởng của doanh nghiệp, chương trình được thiết kế nhằm giúp các nữ lãnh đạo tiếp cận công nghệ theo hướng thực tiễn, an toàn và gắn với giá trị kinh doanh cụ thể.

Nền tảng vận hành quyết định hiệu quả triển khai AI

Theo kinh nghiệm đã triển khai chuyển đổi AI cho nhiều doanh nghiệp của FPT Digital, ông Bùi Triệu Anh Tuấn chia sẻ điều nhiều doanh nghiệp hiện nay thường chưa chuẩn bị tốt khi bắt đầu triển khai AI là mức độ sẵn sàng của hệ thống vận hành, bao gồm dữ liệu, quy trình và cơ chế phối hợp giữa các bộ phận. Theo ông, AI không thể thay thế một nền tảng quản trị chưa được chuẩn hóa. Khi dữ liệu còn phân tán, quy trình thiếu thống nhất hoặc trách nhiệm giữa các đơn vị chưa được xác định rõ, việc ứng dụng AI có thể khiến những điểm yếu sẵn có được khuếch đại nhanh hơn và trên quy mô lớn hơn.

Từ kinh nghiệm thực tiễn, chuyên gia FPT Digital chỉ ra bốn nhóm rủi ro thường bị bỏ qua trong giai đoạn đầu triển khai AI.

Trước hết là chất lượng dữ liệu. Doanh nghiệp có thể sở hữu nhiều hệ thống và kho dữ liệu khác nhau nhưng chưa hình thành được một nguồn dữ liệu chuẩn dùng chung. Điều này dẫn đến tình trạng kết quả phân tích thiếu nhất quán, làm giảm độ tin cậy của các khuyến nghị được tạo ra bởi AI.

Rủi ro thứ hai nằm ở các quy trình chưa được chuẩn hóa. Theo ông Tuấn, doanh nghiệp không nên sử dụng AI để tự động hóa một quy trình vốn đã kém hiệu quả. Trình tự phù hợp cần bắt đầu từ chuẩn hóa, tiếp đến là tối ưu, sau đó mới ứng dụng công nghệ để tự động hóa và mở rộng quy mô.

Yếu tố thứ ba là sự thiếu hụt cơ chế quản trị AI. Trước khi triển khai rộng rãi, doanh nghiệp cần xác định rõ phạm vi AI được phép tham gia vào quá trình ra quyết định, quyền truy cập và sử dụng dữ liệu, trách nhiệm khi hệ thống đưa ra khuyến nghị chưa chính xác, cũng như khả năng truy vết và kiểm soát các phiên bản mô hình.

Cuối cùng là bài toán quản trị sự thay đổi. Thách thức không chỉ nằm ở việc công nghệ có hoạt động hiệu quả hay không, mà còn ở mức độ sẵn sàng của đội ngũ trong việc thay đổi phương thức làm việc, phối hợp và ra quyết định cùng AI.

Tăng tốc tại nơi tạo giá trị, kiểm soát tại nơi phát sinh rủi ro

Trước câu hỏi doanh nghiệp nên mở rộng AI tại những bộ phận nào và đâu là những hoạt động vẫn cần được kiểm soát chặt chẽ, ông Tuấn đề xuất lãnh đạo đánh giá dựa trên hai tiêu chí chính: mức độ rủi ro của quyết định và mức độ chuẩn hóa của dữ liệu, quy trình.

Những lĩnh vực có khối lượng dữ liệu lớn, tác vụ lặp lại và mức độ rủi ro thấp thường là nơi AI có thể tạo ra giá trị trong thời gian ngắn. Các hoạt động như marketing, bán hàng, chăm sóc khách hàng, mua sắm, hỗ trợ nhân sự và phân tích dữ liệu phục vụ điều hành có thể được ưu tiên thử nghiệm và mở rộng từng bước. Ngược lại, các quy trình liên quan đến tài chính, phê duyệt đầu tư, quản trị rủi ro, tuân thủ pháp lý, kiểm toán hoặc quyết định chiến lược cần được triển khai theo mô hình Human-in-the-Loop. Trong mô hình này, AI hỗ trợ tổng hợp dữ liệu, phân tích và đưa ra khuyến nghị, nhưng con người vẫn giữ vai trò đánh giá, phê duyệt và chịu trách nhiệm đối với quyết định cuối cùng.

Ông Tuấn nhấn mạnh một nguyên tắc quan trọng: AI có thể tự động hóa những quyết định diễn ra với tần suất cao và rủi ro thấp; đối với những quyết định có tác động lớn đến tài chính, pháp lý, khách hàng hoặc chiến lược, AI nên đóng vai trò hỗ trợ thay vì thay thế con người.

Năng lực quản trị là lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên AI

Theo ông Tuấn, trong bối cảnh hiện nay, doanh nghiệp đầu tư quá chậm có thể bỏ lỡ cơ hội cạnh tranh, trong khi mở rộng quá nhanh có thể phát sinh những vấn đề về dữ liệu, pháp lý và niềm tin của khách hàng. Vì vậy, người lãnh đạo cần xây dựng một tổ chức đủ linh hoạt để thích ứng và đủ kỷ luật để quản trị rủi ro.

Để thực hiện được điều này, doanh nghiệp cần thiết lập cơ chế quản trị AI ngay từ đầu, thay vì chờ đến khi công nghệ đã được triển khai trên diện rộng. Trước mỗi quyết định mở rộng, lãnh đạo cần trả lời rõ AI được phép tham gia vào quyết định ở mức độ nào, dữ liệu nào được phép sử dụng, ai chịu trách nhiệm khi xảy ra sai lệch và toàn bộ quá trình có thể được giải thích, kiểm tra hay truy vết hay không. Bên cạnh đó, hiệu quả của AI cần được đánh giá dựa trên giá trị mang lại cho hoạt động kinh doanh và khách hàng. Thành công không nên chỉ được đo bằng số lượng công cụ, chatbot hay AI Agent được triển khai, mà cần thể hiện qua mức tăng năng suất, chất lượng ra quyết định và khả năng phục vụ khách hàng nhanh hơn, chính xác hơn và phù hợp hơn.

“Trong kỷ nguyên AI, công nghệ sẽ dần trở thành một năng lực phổ biến, còn năng lực quản trị mới là lợi thế cạnh tranh bền vững. Doanh nghiệp thành công không phải là doanh nghiệp ứng dụng AI nhiều nhất, mà là doanh nghiệp biết giao đúng việc cho AI, giữ đúng việc cho con người và sử dụng AI để phục vụ khách hàng tốt hơn mỗi ngày”, ông Bùi Triệu Anh Tuấn chia sẻ.

Bắt đầu từ bài toán nhỏ, rõ giá trị và có thể đo lường

Tại chương trình, chuyên gia FPT Digital cũng đưa ra gợi ý thực tiễn dành cho các doanh nghiệp muốn bắt đầu thử nghiệm AI với mức độ rủi ro thấp. Thay vì bắt đầu bằng một hệ thống AI quy mô lớn, doanh nghiệp có thể lựa chọn một bài toán nhỏ, xác định mục tiêu rõ ràng trong khoảng thời gian cụ thể và đo lường kết quả thông qua các chỉ số như thời gian chuẩn bị cuộc họp, tốc độ phản hồi báo giá, số lượng khách hàng được chăm sóc hoặc tỷ lệ chuyển đổi từ cơ hội sang hợp đồng.

Ông cho rằng công nghệ là điều kiện cần, nhưng con người mới là nhân tố quyết định AI có được vận hành hiệu quả và tạo ra giá trị thực tế hay không. Công nghệ xác định phạm vi những gì AI có thể thực hiện, dữ liệu ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả, trong khi con người quyết định cách AI được lựa chọn, tích hợp và sử dụng trong hoạt động hằng ngày. Các chương trình AI có thể chưa đạt kết quả kỳ vọng khi tổ chức thiếu định hướng và cam kết từ lãnh đạo, nhân viên chưa sẵn sàng thay đổi, quy trình nghiệp vụ chưa được chuẩn hóa, năng lực quản trị dữ liệu còn hạn chế hoặc bài toán kinh doanh chưa được xác định rõ. Do đó, trọng tâm của doanh nghiệp cần chuyển từ câu hỏi lựa chọn công cụ hay mô hình AI nào sang việc xác định cách con người có thể làm việc hiệu quả hơn cùng AI. Lãnh đạo đóng vai trò định hướng chiến lược và thúc đẩy thay đổi; đội ngũ nhân sự cần học cách cộng tác với công nghệ; dữ liệu và quy trình tạo nền tảng để AI được tích hợp vào hoạt động thực tế.

Thông qua những chia sẻ tại UOB FinLab 2026, FPT Digital tiếp tục nhấn mạnh cách tiếp cận AI gắn với chiến lược kinh doanh, mức độ sẵn sàng của tổ chức và giá trị có thể đo lường. Đây cũng là nền tảng giúp doanh nghiệp triển khai AI theo hướng có kiểm soát, từng bước nâng cao năng suất, chất lượng ra quyết định và trải nghiệm khách hàng trong quá trình chuyển đổi.