AI-Native là gì? Khác gì với việc chỉ gắn thêm AI vào quy trình cũ?

Tuy nhiên, khi AI đi vào giai đoạn triển khai thực tế, một câu hỏi ngày càng rõ ràng hơn. Liệu việc bổ sung vài tính năng AI có đủ để tạo ra thay đổi dài hạn cho doanh nghiệp, hay AI đang cần được tiếp cận theo một cách sâu hơn và có hệ thống hơn?

Đó cũng là lúc khái niệm AI-Native bắt đầu được nhắc đến nhiều hơn, không chỉ như một thuật ngữ công nghệ, mà như một cách tư duy mới về cách doanh nghiệp vận hành với AI.

Định nghĩa AI-Native dưới góc nhìn doanh nghiệp

AI-Native: Khi AI trở thành một phần tự nhiên của cách doanh nghiệp vận hành

AI-Native không đơn thuần là việc bổ sung thêm một công cụ thông minh vào quy trình sẵn có. Dưới góc nhìn doanh nghiệp, AI-Native là trạng thái mà AI trở thành một năng lực nền tảng xuyên suốt được tích hợp vào mọi khía cạnh vận hành, ra quyết định và đổi mới của tổ chức.

Thay vì tồn tại như một tính năng bổ sung, AI được tích hợp trực tiếp vào workflow, vào system of work, và vào cách doanh nghiệp tạo ra giá trị. Các quyết định không còn phụ thuộc quá nhiều vào cảm tính hay kinh nghiệm cá nhân, mà được hỗ trợ liên tục bởi dữ liệu, mô hình và insight từ AI.

Nói cách khác, AI-Native không phải là “có dùng AI hay không”, mà là AI có đang định hình cách doanh nghiệp hoạt động hay không.

Một tổ chức AI-Native trông như thế nào trong đời sống hàng ngày?

Trong một tổ chức vận hành theo hướng AI-Native, AI hiện diện ở nhiều bộ phận khác nhau như Marketing, HR, Development, Operations. Tuy nhiên, sự khác biệt nằm ở chỗ các cách sử dụng AI này không tồn tại rời rạc.

Thay vào đó:

• Các bộ phận như Marketing, HR, Product, Engineering, Operations đều có AI hỗ trợ, nhưng cùng nằm trong một khung quản trị chung về dữ liệu, bảo mật, KPI và tiêu chuẩn chất lượng.

• Từ quyết định chiến lược đến các quyết định vận hành thường xuyên đều được hỗ trợ bởi insight từ AI, giúp tổ chức phản ứng nhanh hơn và nhất quán hơn.

Quan trọng hơn, nhân viên không chỉ dùng AI theo kiểu bị động hay cho tiện. Họ hiểu AI đang tác động thế nào đến công việc của mình, từ đó chủ động đề xuất cải tiến dựa trên dữ liệu, thay vì chỉ làm theo quy trình có sẵn.
Ở cấp độ team, AI cũng không dừng lại ở những thử nghiệm mang tính cá nhân. Trong các tổ chức theo hướng AI‑Native, mỗi nhóm thường có một đồng đội AI được onboarding bài bản vào dữ liệu, quy trình và tiêu chuẩn chất lượng, cùng đồng hành với cả team trên một workflow rõ ràng, chặt chẽ.
Lúc này, AI không còn là công cụ riêng lẻ của từng người, mà trở thành một phần trong operating model của doanh nghiệp.

Bolted-on AI và Baked-in AI: Hai cách tiếp cận phổ biến

Khi nói đến chuyển đổi AI-Native, phần lớn doanh nghiệp hiện nay thường rơi vào một trong hai cách tiếp cận sau.

Bolted-on AI: Gắn thêm AI, nhưng quy trình vẫn cũ

Đây là cách tiếp cận quen thuộc với nhiều doanh nghiệp hiện nay. AI được bổ sung dưới dạng tool, plugin, chatbot hoặc một vài tính năng thông minh tại những điểm cụ thể trong quy trình.

Cách làm này thường cho kết quả nhanh ở giai đoạn đầu. Tuy nhiên, workflow cốt lõi gần như không thay đổi. Mỗi phòng ban có thể chọn công cụ riêng, dữ liệu phân tán, tiêu chí đo lường không thống nhất, và rất khó nhìn thấy tác động tổng thể của AI ở cấp độ tổ chức.

Baked-in AI: Thiết kế lại quy trình với AI là yếu tố trung tâm

Ở hướng ngược lại, một số doanh nghiệp chọn cách tiếp cận thận trọng hơn nhưng mang tính nền tảng. Thay vì gắn AI vào quy trình cũ, họ thiết kế lại quy trình ngay từ đầu, với AI là một yếu tố được cân nhắc trong cấu trúc vận hành.

Cách tiếp cận này thường kéo theo sự xuất hiện của các vai trò mới như AI champion, change agent hoặc governance board. Đồng thời, tổ chức cũng cần điều chỉnh tư duy, cách phối hợp giữa các bộ phận và cách ra quyết định.

Hệ quả dài hạn của mỗi cách tiếp cận

• Bolted-on AI giúp triển khai nhanh và ít xáo trộn, nhưng về lâu dài dễ dẫn đến phân mảnh, khó mở rộng và khó đo lường giá trị thực sự của AI.

• Baked-in AI có thể bắt đầu với ít use case hơn, nhưng mỗi use case đều được gắn chặt với dòng giá trị, có chỉ số đo lường rõ ràng và dễ nhân rộng khi đã chứng minh hiệu quả.

Chính sự khác biệt này là nền tảng để doanh nghiệp dịch chuyển từ các dự án AI rời rạc sang tư duy AI-Native roadmap.

Các trụ cột để xây dựng tổ chức AI-Native

1. Gắn AI với giá trị kinh doanh

AI chỉ tạo ra tác động khi được neo chặt vào các mục tiêu vận hành cụ thể. Mỗi sáng kiến cần trả lời rõ ràng: nó cải thiện năng suất, chi phí, chất lượng hay tốc độ ra quyết định ở đâu. Khi giá trị được xác định rõ, đo lường được và lặp lại được, AI mới thực sự trở thành một phần của động cơ tăng trưởng, thay vì dừng ở các thử nghiệm rời rạc.

2. Nâng cấp năng lực một cách liên tục

AI thay đổi nhanh hơn bất kỳ bộ tài liệu hay khung năng lực cố định nào. Các tổ chức AI-Native không kỳ vọng học một lần là đủ, mà xây nhịp học đều đặn thông qua thử nghiệm, chia sẻ và rút kinh nghiệm từ các tình huống thực tế. Việc học liên tục giúp đội ngũ làm chủ AI theo cách phù hợp với bối cảnh và chuyên môn sẵn có của mình.

3. Đưa AI vào từ sớm ngay trong khâu lập kế hoạch

Những kết quả tốt nhất thường đến khi AI không bị xem là phần bổ sung sau cùng. Khi được đưa vào ngay từ giai đoạn xác định bài toán và thiết kế quy trình, AI giúp mở ra những phương án mà cách tiếp cận truyền thống khó nhìn thấy. Khi đó, câu hỏi không còn là tối ưu những gì đang có, mà là có thể đặt mục tiêu cao hơn đến đâu nếu có AI đồng hành.

4. Tiến nhanh và học nhanh

AI cho phép thử nghiệm với chi phí thấp hơn và tốc độ cao hơn trước đây. Các đội nhóm tạo ra giá trị bền vững thường triển khai theo các vòng lặp ngắn: thử có mục đích, đo kết quả, điều chỉnh và mở rộng. Trọng tâm không nằm ở việc đi thật nhanh, mà ở khả năng học nhanh từ dữ liệu thực tế.

5. Cung cấp đầy đủ bối cảnh cho AI

Chất lượng đầu ra của AI phụ thuộc rất lớn vào mức độ rõ ràng của đầu vào. Khi mục tiêu, ràng buộc, đối tượng và tiêu chí đánh giá được mô tả đầy đủ, AI chuyển từ một công cụ khó đoán thành cộng sự hỗ trợ ra quyết định. Ngược lại, thiếu bối cảnh thường dẫn đến kết quả trông hợp lý nhưng khó áp dụng.

6. Nhúng AI vào quá trình làm việc hằng ngày

AI phát huy hiệu quả nhất khi trở thành một phần tự nhiên của dòng chảy công việc, thay vì tồn tại như một dự án đặc biệt. Khi được sử dụng thường xuyên trong các hoạt động như tổng hợp thông tin, chuẩn bị báo cáo, phân tích dữ liệu hay lập kế hoạch, AI giúp đội ngũ ra quyết định tốt hơn với ít nỗ lực hơn.

7. Đổi mới có kiểm soát, quản trị có chủ đích

AI mở ra nhiều không gian thử nghiệm mới, đồng thời đặt ra yêu cầu cao hơn về dữ liệu, bảo mật và tuân thủ. Các tổ chức đi đường dài với AI thường thiết lập những nguyên tắc quản trị rõ ràng để vừa giữ được tốc độ đổi mới, vừa đảm bảo sự tin cậy và an toàn. Chính sự cân bằng này tạo nền tảng cho việc mở rộng AI một cách bền vững.

AI-Native không chỉ là công nghệ, mà là sự kết hợp giữa công nghệ, con người, quy trình, dữ liệu và văn hóa tổ chức.

Vì sao doanh nghiệp nên dịch chuyển từ các dự án AI rời rạc sang lộ trình AI-Native tổng thể?

Nhiều doanh nghiệp lớn đã triển khai hàng loạt dự án AI trong vài năm qua. Tuy nhiên, kết quả thường phân tán, khó tạo ra tác động bền vững ở cấp độ tổ chức.

Việc tiếp cận theo hướng AI-Native giúp doanh nghiệp:

• Tránh chạy theo xu hướng, tập trung nguồn lực vào một số dòng giá trị ưu tiên.

• Đo lường, tối ưu và nhân rộng các use case đã chứng minh hiệu quả, thay vì làm thử rồi bỏ.

• Xây dựng nền tảng vận hành đủ linh hoạt để thích ứng với các làn sóng công nghệ tiếp theo.

• Đảm bảo quản trị rủi ro, tuân thủ và minh bạch trong quá trình ứng dụng AI.

Một bước khởi đầu thiết thực là đánh giá hiện trạng, xác định mình đang ở đâu trên trục bolted-on và AI-Native, đâu là điểm mạnh hiện có, đâu là những điểm nghẽn cần được tháo gỡ và đâu là dòng giá trị nên được ưu tiên chuyển đổi.

Vai trò của BiPlus trong hành trình AI-Native

Với kinh nghiệm đồng hành cùng các doanh nghiệp lớn trong triển khai Scaled Agile và chuyển đổi vận hành, BiPlus nhìn AI-Native như bước phát triển tiếp theo của hành trình Agile.

Thay vì áp dụng một mô hình có sẵn, BiPlus tập trung cùng doanh nghiệp xây dựng lộ trình AI-Native phù hợp với bối cảnh, mục tiêu và năng lực hiện tại. Trọng tâm không nằm ở việc làm cho có AI, mà là giúp AI thực sự tạo ra giá trị trong system of work.

Các hoạt động mà BiPlus đồng hành cùng doanh nghiệp thường xoay quanh:

• Tư vấn chiến lược và xây dựng AI-Native roadmap gắn với dòng giá trị ưu tiên.

• Đánh giá hiện trạng vận hành, dữ liệu, governance và năng lực AI trong tổ chức.

• Thiết kế governance, operating model và system of work để AI có thể được kích hoạt và nhân rộng một cách bền vững.

Nếu bạn đang cân nhắc cách đưa AI vào vận hành một cách có hệ thống, bạn có thể đặt lịch trao đổi cùng đội ngũ BiPlus để cùng rà soát hiện trạng và thảo luận các lựa chọn chiến lược phù hợp.

👉 Kết nối với BiPlus để tìm hiểu sâu hơn về AI-Native cho doanh nghiệp!