Triển khai AI hiệu quả trong doanh nghiệp
Khi đối chiếu từ kinh nghiệm coaching và đào tạo AI cho doanh nghiệp của mình trong hơn 3 năm qua, tôi cho rằng đây là một nội dung giá trị xứng đáng để biên soạn ra gửi tới cộng đồng doanh nghiệp.
Sáng nay tôi bắt gặp một bài viết rất cốt lõi về việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp, được chia sẻ từ một giáo sư hàng đầu về AI như Ethan Mollick. Đồng thời khi đối chiếu từ kinh nghiệm coaching và đào tạo AI cho doanh nghiệp của mình trong hơn 3 năm qua, tôi cho rằng đây là một nội dung giá trị xứng đáng để phân tích và gửi tới cộng đồng, nhất là những ai đang làm doanh nghiệp.
Dưới đây là chuyển thể từ bài viết (khá dài và sâu, cùng nhiều thuật ngữ về AI) ra phiên bản tóm gọn những ý chính.
*Bạn cũng có thể đọc bài viết gốc chi tiết Ở ĐÂY & bản dịch sang tiếng Việt
*Bài viết tóm lược có nội dung như sau:
Bối cảnh: Tại sao doanh nghiệp chưa tận dụng được AI?
Hiện nay, các doanh nghiệp đang tiếp cận việc ứng dụng AI một cách thiếu hệ thống. Sau khi nghiên cứu nhiều tổ chức khác nhau, tác giả đã rút ra 4 thực tế quan trọng:
1. AI thực sự cải thiện hiệu suất làm việc cá nhân
Dữ liệu từ Đan Mạch: 65% nhà tiếp thị, 64% nhà báo, 30% luật sư đã sử dụng AI
Dữ liệu từ Mỹ: Tỷ lệ sử dụng AI tăng từ 30% (12/2024) lên 40% (4/2025)
Hiệu quả: Nhân viên báo cáo AI giúp tiết kiệm 50% thời gian cho 41% công việc, tăng năng suất gấp 3 lần
2. Tỷ lệ sử dụng AI đang tăng nhanh
ChatGPT là website được truy cập nhiều thứ 4 thế giới
Con số thực tế có thể cao hơn báo cáo do nhiều người dùng "ngầm"
3. Tiềm năng của AI lớn hơn nhận thức hiện tại
Nghiên cứu sâu (Deep Research): Có thể hoàn thành công việc phân tích trong vài phút thay vì hàng giờ
AI Agents: Các "trợ lý ảo" có thể thực hiện công việc thực tế
Chất lượng đầu ra của AI: Ngày càng cao và đáng tin cậy
4. Doanh nghiệp chưa thu được lợi ích tương ứng
Các công ty chỉ báo cáo cải thiện nhỏ hoặc vừa phải
Chưa có tác động rõ rệt đến lương bổng hay giờ làm việc
Nguyên nhân cốt lõi: Vì sao có khoảng cách này?
Vấn đề chính: Hiệu quả cá nhân không tự động chuyển thành hiệu quả tổ chức.
Giải thích:
Để AI mang lại lợi ích cho toàn tổ chức, cần đổi mới tổ chức - thay đổi cách thức hoạt động, quy trình và cách tư duy về công việc
Các doanh nghiệp đã quen thuê ngoài việc đổi mới cho tư vấn hoặc nhà cung cấp phần mềm
Với AI, không ai có "bí kíp" sẵn - mọi người đều đang học hỏi
Kết luận: Để thành công, doanh nghiệp phải tự mình tìm ra cách ứng dụng AI nhanh hơn đối thủ.
Giải pháp: Mô hình "Lãnh đạo - Lab - Nhân viên"
🎯 LÃNH ĐẠO (Leadership)
Vai trò 1: Tạo tầm nhìn rõ ràng và cụ thể
Không đủ: Chỉ nói "AI quan trọng" hoặc "phải dùng AI"
Cần làm: Mô tả cụ thể tương lai với AI:
Công việc sẽ thay đổi như thế nào?
Nhân viên được hưởng lợi hay lo sợ mất việc?
Cách thưởng phạt ra sao khi dùng AI?
Vai trò 2: Dự đoán và chuẩn bị cho thay đổi
Thực tế: AI không thay thế toàn bộ công việc, nhưng thay thế từng phần việc cụ thể
Ví dụ:
Luật sư: AI có thể làm nghiên cứu pháp lý cơ bản
Lập trình viên: AI viết code, lập trình viên tập trung vào thiết kế
Marketing: AI tạo video quảng cáo từ văn bản
Câu hỏi quan trọng: Khi AI làm được việc từng tốn hàng chục nghìn USD, bạn sẽ dùng nhân lực để làm gì?
Vai trò 3: Giải quyết vấn đề "Cyborg bí mật"
"Cyborg bí mật": Nhân viên dùng AI nhưng không dám thừa nhận
Nguyên nhân nhân viên giấu việc dùng AI:
Sợ bị phạt vì "dùng sai cách"
Lo mất uy tín khi đồng nghiệp biết
Sợ bị sa thải khi công ty biết AI thay thế được
Không được thưởng dù có hiệu quả cao
Sợ bị giao thêm việc vì "làm nhanh hơn"
Giải pháp:
Chính sách rõ ràng: Xác định khu vực được phép thử nghiệm AI
Khuyến khích mạnh: Thưởng lớn (kỳ nghỉ, thăng chức, tiền) cho ai tìm ra cách dùng AI hiệu quả
Lãnh đạo làm gương: Dùng AI trong họp và chia sẻ công khai
Cam kết: Không sa thải nhân viên vì họ dùng AI hiệu quả
🔬 PHÒNG LAB (Laboratory)
Đặc điểm của Phòng Lab AI
Thành viên: Chuyên gia nghiệp vụ + chuyên gia công nghệ + người đam mê AI từ các phòng ban
Nhiệm vụ chính: Xây dựng sản phẩm thực tế, không chỉ nghiên cứu lý thuyết
Hoạt động: Vừa khám phá tương lai vừa tạo ra giải pháp áp dụng ngay
4 công việc cụ thể của Phòng Lab
1. Nhân rộng thành công từ nhân viên
Thu thập cách dùng AI hiệu quả từ nhân viên
Chuyển thành sản phẩm/quy trình cho toàn công ty
Thử nghiệm nhanh → Đo lường kết quả → Cải tiến
2. Xây dựng bộ tiêu chuẩn đánh giá AI riêng
Vấn đề: Các tiêu chuẩn AI hiện tại tập trung vào toán học, lập trình - không phù hợp công việc thực tế
Giải pháp: Tự tạo bộ test:
AI nào viết báo cáo tốt nhất?
AI nào phân tích tài chính chính xác nhất?
AI nào tư vấn khách hàng hiệu quả nhất?
Phương pháp: Có thể định lượng (khách quan) hoặc "đánh giá cảm tính" (dựa kinh nghiệm)
3. Xây dựng giải pháp "chưa hoạt động"
Ý tưởng: Thử nghiệm những gì AI chưa làm được tốt hôm nay, nhưng có thể làm được trong tương lai
Cách làm:
Thiết kế quy trình hoàn toàn bằng AI
Ghi nhận chỗ nào thất bại
Khi AI mới ra đời, thử lại ngay
Sẵn sàng triển khai ngay khi AI đủ mạnh
4. Tạo "cú sốc tích cực"
Demo ấn tượng để mọi người hiểu tiềm năng AI
Làm cho nhân viên "hơi bất ngờ" về khả năng AI
Khơi gợi tò mò và động lực thay đổi
👥 NHÂN VIÊN (The Crowd)
Tại sao nhân viên là chìa khóa?
Nhân viên có kinh nghiệm hiểu rõ công việc của mình nhất
Họ biết khi nào AI hữu ích, khi nào không qua thử nghiệm thực tế
Nhân viên trẻ dù giỏi AI nhưng thiếu kinh nghiệm nghiệp vụ
Không có "sách hướng dẫn" cho AI - phải học qua thực hành
Thực trạng hiện tại
Mâu thuẫn:
Chỉ 20% nhân viên dùng AI chatbot chính thức
Nhưng 40% thừa nhận dùng AI tại nơi làm việc
→ Nhiều người dùng "ngầm"
Giải pháp cho nhân viên
Từ phía Lãnh đạo:
Tạo môi trường an toàn để thử nghiệm
Đào tạo thực hành, không chỉ lý thuyết
Xây dựng cơ chế khuyến khích mạnh
Từ phía Phòng Lab:
Cung cấp công cụ/quy trình cụ thể cho nhân viên không muốn tự khám phá
Hỗ trợ kỹ thuật khi cần
Thách thức lớn hơn: Tái cấu trúc tổ chức
Vấn đề căn bản
Thực tế: Tổ chức hiện tại được thiết kế dựa trên trí tuệ con người - vì trước đây chỉ có thế
Thay đổi: AI cho phép có "trí tuệ theo yêu cầu" → Cần suy nghĩ lại bản chất công việc
"Nút thắt cổ chai"
"Nút thắt cổ chai" (bottleneck) là điểm chậm nhất trong một quy trình, quyết định tốc độ của toàn bộ công việc.
Ví dụ cụ thể:
1. Nghiên cứu thị trường
Trước đây: Mất 2-3 tuần để thu thập và phân tích dữ liệu → Nút thắt: Thời gian nghiên cứu
Với AI: AI làm xong trong 10 phút → Nút thắt mới: Quyết định nên nghiên cứu vấn đề gì
2. Phát triển phần mềm
Trước đây: Lập trình viên mất nhiều ngày viết code → Nút thắt: Tốc độ viết code
Với AI: AI viết code rất nhanh → Nút thắt mới: Hiểu rõ cần xây dựng tính năng gì
3. Tạo nội dung marketing
Trước đây: Mất nhiều giờ viết bài, thiết kế → Nút thắt: Sản xuất nội dung
Với AI: AI tạo nội dung ngay lập tức → Nút thắt mới: Biết nội dung nào thực sự có giá trị với khách hàng
Ý nghĩa quan trọng:
AI đã chuyển dịch thách thức từ:
"Làm thế nào?" → "Làm gì?"
Kỹ năng thực hiện → Tư duy chiến lược
Tốc độ làm việc → Chất lượng quyết định
Đây là lý do tại sao doanh nghiệp cần thay đổi cách tư duy về công việc, không chỉ áp dụng AI vào quy trình cũ.
Tốc độ thay đổi không ngừng
Hiện tại: Vài tháng có khả năng AI mới
Tương lai sự thay đổi với chu kỳ ngày càng nhanh: Có thể vài tuần, vài ngày
Xu hướng dự đoán: AI ngày càng giỏi suy luận, xử lý dữ liệu, hiểu ngữ cảnh
Thế nào là 1 AI “tiến bộ”: AI bắt đầu có thể lập kế hoạch và hành động độc lập
Yêu cầu với doanh nghiệp
Thích ứng nhanh hơn: Liên tục cập nhật cách làm việc
Thử nghiệm nhiều hơn: Không ngại thất bại, học từ sai lầm
Tư duy lớn hơn: Không chỉ cải thiện việc cũ mà tạo ra cách làm mới
Chiến lược thành công
1. Coi đây là thách thức học tập, không chỉ kỹ thuật
Sai lầm thường gặp: Tập trung vào công nghệ, bỏ qua thay đổi tổ chức
Cách đúng: Xây dựng khả năng học hỏi và thích ứng nhanh
2. Tạo vòng phản hồi giữa 3 thành phần
LÃNH ĐẠO ←→ PHÒNG LAB ←→ NHÂN VIÊN
↑ ↓
←→←→←→←→←→←→←→←→←→←→←→←→←→←→←→
Nguyên tắc: Thông tin và kinh nghiệm phải lưu thông liên tục giữa 3 bên
3. Không thuê ngoài hoặc bỏ qua thách thức này
Lý do:
AI quá mới, không ai có kinh nghiệm sẵn
Mỗi doanh nghiệp có đặc thù riêng
Lợi thế cạnh tranh đến từ học nhanh hơn, không phải mua giải pháp
4. Bắt đầu ngay, không chờ "rõ ràng"
Thực tế: Môi trường AI luôn "lộn xộn và không chắc chắn"
Lợi thế: Thuộc về những ai sẵn sàng học nhanh nhất, không phải ai biết nhiều nhất
Tóm tắt hành động
Cho Lãnh đạo:
✅ Tạo tầm nhìn cụ thể về tương lai với AI
✅ Xây dựng chính sách khuyến khích thử nghiệm AI
✅ Cam kết không sa thải vì hiệu quả AI
✅ Làm gương sử dụng AI công khai
Cho Phòng Lab:
✅ Tuyển người đam mê AI từ các phòng ban
✅ Xây dựng bộ tiêu chuẩn đánh giá AI riêng
✅ Thử nghiệm nhanh, đo lường, cải tiến liên tục
✅ Tạo demo ấn tượng để truyền cảm hứng
Cho Nhân viên:
✅ Thử nghiệm AI trong công việc hàng ngày
✅ Chia sẻ kinh nghiệm thành công
✅ Không ngại báo cáo việc sử dụng AI
✅ Tập trung vào giá trị, không chỉ tốc độ
Cho Tổ chức:
✅ Bắt đầu ngay, không chờ đợi
✅ Học nhanh hơn đối thủ
✅ Xây dựng vòng phản hồi 3 chiều
✅ Sẵn sàng thay đổi cách làm việc cơ bản
Hãy bắt đầu ứng dụng AI từ cốt lõi
Bạn tự học ở đâu cũng được, nhưng bắt buộc phải Tư Duy Hệ Thống bạn nhé. Trước kia tôi ít khi dùng từ “bắt buộc” lắm, nhưng càng ngày càng phải nhấn mạnh điều này, vì không có “Tư Duy Hệ Thống” thì …. khổ bạn thôi, bởi vì thông tin đang ngày càng nhiều và ngày càng phân mảnh. Không có tư duy hệ thống thì các “mảnh ghép” thông tin chúng ta tiếp nhận chẳng dùng được cho việc gì cả.
Hiện tại dưới đây là các cộng đồng tôi đang chia sẻ và bạn sẽ tìm được nhiều tri thức chọn lọc và có giá trị:
Cộng đồng TƯ DUY HỆ THỐNG
Chia sẻ những cốt lõi kiến thức về Tư Duy Hệ Thống, bạn sẽ tìm thấy ở đây những tài liệu cần thiết cùng những ví dụ thực tế - đúc kết từ quá trình nghiên cứu và thực hành Tư Duy Hệ Thống của tôi từ 2018 tới nay. Những chủ đề bạn có thể tham vấn cùng tôi: Tư Duy Hệ Thống cho phát triển bản thân, Tư Duy Hệ Thống cho truyền thông thương hiệu cá nhân, Tư Duy Hệ Thống cho văn hoá doanh nghiệp. Bạn cũng có thể bắt đầu cùng ebook do tôi và đội ngũ biên soạn về Tư Duy Hệ Thống Ứng Dụng trong 100 ngành nghề kèm 14 tập podcast TẠI ĐÂY
hoặc đăng ký NHẬN BẢN TIN CHUYÊN SÂU VỀ TƯ DUY HỆ THỐNG
Cộng đồng Tự Học cùng AI
Mỗi ngày bạn phải đối diện với hàng trăm tấn thông tin do AI tạo ra, bạn có biết chăng ? Tôi không muốn bạn phải mệt mỏi ngụp lặn trong đó, cái tôi muốn là chúng ta cùng nhau CHỌN LỌC những kiến thức giá trị về AI ứng dụng để thực sự phục vụ cho công việc của mình. Tự Học cùng AI là phát triển sự học của mỗi người cùng với AI, chứ không phải chỉ học về AI. Học về AI một cách riêng rẽ rất chán vì thiếu tính ứng dụng, hãy học AI có chủ đích gắn với một dự án cụ thể, một mục tiêu học tập cụ thể. Hiện tại bạn có thể ghé blog Tự học cùng AI để đọc miễn phí các nội dung chọn lọc này, link ở đây
Nếu bạn đang là quản lý trong doanh nghiệp, những người khởi nghiệp đang muốn ứng dụng AI từ cốt lõi ở cấp độ bài bản và nghiêm túc, khoá học AICI - AI CORE INTELLIGENCE là một gợi ý từ tôi nhé.