AI đang trở thành một khoản đầu tư quen thuộc trong nhiều doanh nghiệp. Hạ tầng được nâng cấp, công cụ mới liên tục được đưa vào, đội ngũ kỹ thuật ngày càng mạnh và các dự án PoC xuất hiện ngày một nhiều. Nhìn từ bên ngoài, có thể thấy tổ chức đang tiến rất nhanh trên hành trình AI.
Nhưng khi đi sâu vào triển khai thực tế, một câu hỏi dần hiện ra: vì sao AI đã được đầu tư nhiều như vậy, nhưng giá trị mang lại cho vận hành và kinh doanh vẫn chưa thật sự rõ ràng?
Khoảng cách giữa đầu tư AI và kết quả thật
Nhiều tổ chức đang ở cùng một trạng thái: đầu tư hạ tầng AI, mua thêm license, tuyển AI engineer và data scientist giỏi, triển khai vài PoC rất ấn tượng. Tuy nhiên, khi CEO hoặc CFO hỏi AI đã giúp tăng bao nhiêu doanh thu, giảm bao nhiêu chi phí hay giảm bao nhiêu rủi ro, cả phòng họp lại khó trả lời bằng con số cụ thể.
Đây không phải là vấn đề của mô hình hay đội kỹ thuật. Gốc rễ nằm ở việc doanh nghiệp đầu tư mạnh vào năng lực công nghệ AI, nhưng chưa xây dựng được năng lực kinh doanh dựa trên AI. Công nghệ tiến rất nhanh, trong khi cấu trúc tổ chức, quy trình, cách ra quyết định và cách đo lường giá trị gần như đứng yên. Kết quả là AI xuất hiện trên slide, trong demo và báo cáo nội bộ, nhưng chưa trở thành năng lực vận hành thực sự của doanh nghiệp.
Nhiều khảo sát quốc tế cho thấy doanh nghiệp có thể triển khai hàng chục, thậm chí hàng trăm use case AI. Tuy nhiên, tỷ lệ dự án được đo ROI rõ ràng và mở rộng trên toàn tổ chức lại rất thấp. Thị trường không thiếu công cụ, mô hình hay nền tảng. Điều hiếm hơn là khả năng gắn AI với dòng tiền, dòng chi phí và các rủi ro kinh doanh thực tế.
Khi công nghệ chạy trước, tổ chức đứng yên
Khi nhìn lại các dự án AI bị đình trệ hoặc dừng giữa chừng, có thể thấy một kịch bản quen thuộc. Phần kỹ thuật được triển khai đúng, thậm chí rất tốt, nhưng tổ chức không thay đổi theo.
AI engineer có thể trả lời rõ ràng các câu hỏi về lựa chọn mô hình, pipeline dữ liệu hay tối ưu hiệu năng. Nhưng AI không tồn tại trong notebook. Nó nằm trong quy trình phê duyệt tín dụng, trong các quy định tuân thủ, trong KPI của call center và trong những hệ thống legacy đã vận hành nhiều năm.
Khi không có ai hiểu đủ bối cảnh tổ chức để thiết kế lại workflow từ đầu đến cuối, gắn AI vào quy trình, governance và cách đo lường giá trị, mô hình dù tốt đến đâu cũng chỉ dừng ở demo. Đây chính là nghĩa địa PoC, nơi nhiều thử nghiệm trông rất hứa hẹn nhưng không bao giờ được triển khai rộng, không ai chứng minh được giá trị cụ thể và cũng không có quyết định dừng lại rõ ràng.
Khoảng trống lớn nhất thường nằm ở giai đoạn sau demo. Ai làm việc với pháp chế và compliance? Ai chỉnh lại quy trình, SOP và phân quyền? Ai thiết kế cơ chế giám sát, logging và human-in-the-loop? Ai đào tạo người dùng, cập nhật KPI và truyền thông nội bộ? Nếu không có vai trò chịu trách nhiệm cho những việc này, dự án gần như chắc chắn sẽ dừng ở PoC, dù đội kỹ thuật đã làm rất tốt phần việc của mình.
AI-Native Change Agent – mắt xích còn thiếu
Một bên là thế giới AI thay đổi từng tuần, một bên là thực tế doanh nghiệp với quy trình, dữ liệu, quy định và văn hóa cần thời gian để thích ứng. Khoảng cách này đòi hỏi một kiểu vai trò mới, người hiểu cả công nghệ lẫn kinh doanh.
Có thể gọi vai trò này là AI-Native Change Agent. Tên gọi không quan trọng bằng việc họ làm gì trong thực tế. Họ buộc mọi sáng kiến AI phải bắt đầu từ giá trị kinh doanh, không phải từ công cụ. Trước khi bàn đến mô hình hay kiến trúc, họ giúp các bên liên quan làm rõ ba điều: vấn đề kinh doanh cần giải quyết, chỉ số đo lường thành công và chi phí của việc không hành động trong 6–12 tháng tới.
Thay vì chỉ gắn AI vào quy trình cũ, họ thiết kế lại workflow. Cùng với các team nghiệp vụ, họ phân tích quy trình hiện tại, xác định điểm nghẽn và xây dựng phiên bản có AI. Bước nào tự động hóa, bước nào vẫn cần con người, ai phê duyệt, ai giám sát và dữ liệu di chuyển ra sao đều được làm rõ. Thay vì cố thay đổi toàn bộ, họ tập trung vào những điểm can thiệp tạo ra cải thiện cụ thể, như giảm 25–30% thời gian xử lý hồ sơ hoặc rút ngắn đáng kể thời gian phản hồi các yêu cầu lặp lại của khách hàng.
Governance và quản trị rủi ro cũng được đưa vào ngay từ đầu. Trong các ngành như ngân hàng, tài chính hay bảo hiểm, mô hình dù tốt đến đâu cũng khó đi xa nếu không vượt qua được các yêu cầu về bảo mật, pháp lý và kiểm toán. Người dẫn dắt sẽ làm việc sớm với các bên liên quan để thống nhất phạm vi dữ liệu, cơ chế logging, giới hạn của mô hình và cách xử lý sai sót.
Quan trọng hơn, họ kể lại câu chuyện giá trị bằng số liệu. Thay vì báo cáo dự án AI thành công, họ có thể chỉ ra thời gian xử lý giảm bao nhiêu phần trăm, tiết kiệm tương đương bao nhiêu FTE và tác động ước tính mỗi năm là bao nhiêu. Chính điều này giúp AI trở thành một phần thiết yếu của vận hành, thay vì chỉ dừng ở mức thử nghiệm thú vị.
Từ “có AI engineer” đến “có năng lực AI-Native”
Nếu nhìn AI như một cuộc đua công nghệ, câu hỏi sẽ xoay quanh việc dùng mô hình nào, thử công cụ nào hay đang chạy bao nhiêu PoC. Nhưng khi coi AI là nền tảng cho một năng lực tổ chức mới, cách đặt câu hỏi sẽ thay đổi.
Doanh nghiệp bắt đầu quan tâm đến việc bao nhiêu quy trình đã tích hợp AI một cách tự nhiên, bao nhiêu dự án AI có KPI rõ ràng và được đo sau khi triển khai, và bao nhiêu use case vượt qua PoC để vận hành ổn định, được người dùng chấp nhận và tạo ra giá trị lặp lại.
Điều này đòi hỏi bộ máy tổ chức cũng phải thay đổi. Không thể kỳ vọng đội kỹ thuật gánh toàn bộ chuyển đổi. Cần những vai trò mới, dù gọi là change agent, catalyst hay AI champion, miễn là họ đảm nhận đúng các nhiệm vụ then chốt: kết nối giá trị kinh doanh với năng lực AI, thiết kế lại workflow, điều phối các bên liên quan, đưa governance vào từ đầu và đo lường giá trị bằng dữ liệu.
Ở góc độ cá nhân, đây là cơ hội nhiều hơn là rủi ro. Dù làm kỹ thuật, nghiệp vụ, vận hành hay quản lý, việc hiểu AI gắn vào quy trình như thế nào và giá trị được đo ra sao sẽ giúp mỗi người nâng cấp vai trò của mình. Thay vì lo AI thay thế con người, AI trở thành công cụ giúp giảm việc lặp lại và hỗ trợ ra quyết định tốt hơn.
Muốn làm được điều đó, doanh nghiệp không thể chỉ dựa vào việc tự mày mò công cụ. Cần đầu tư vào nền tảng, bao gồm AI literacy cho toàn tổ chức và năng lực dẫn dắt chuyển đổi cho các vai trò chủ chốt. Đây cũng là lúc doanh nghiệp nên chủ động tìm kiếm các đối tác có kinh nghiệm thực tế để cùng xây dựng lộ trình phù hợp.
BiPlus – Đối tác chuyển đổi AI-Native đáng tin cậy tại Việt Nam
AI chỉ tạo ra giá trị khi doanh nghiệp thay đổi tư duy và cách vận hành, không phải khi bổ sung thêm công cụ hay PoC. Khoảng cách giữa đầu tư AI và kết quả kinh doanh đến từ việc thiếu phương pháp luận để đưa AI vào quy trình, con người và cách đo lường giá trị.
Là đối tác Scaled Agile chính thức và một trong những đơn vị tiên phong tại Việt Nam về AI-Native Organization, BiPlus tiếp cận AI như bước tiến tiếp theo của Agile. Trọng tâm là giúp doanh nghiệp chuyển từ Agile sang AI-driven, lấy AI Agent làm hạt nhân, từng bước thương mại hóa các năng lực AI nội bộ để tạo ra giá trị thực, đo lường được.
Thông qua các hoạt động tư vấn, triển khai và đào tạo AI-Native, bao gồm chương trình AI-Native Foundation, BiPlus đồng hành cùng doanh nghiệp xây dựng nền tảng cần thiết để đưa AI từ thử nghiệm vào vận hành hằng ngày. Với những tổ chức đang ở giai đoạn tìm hướng đi cho chuyển đổi AI, doanh nghiệp có thể liên hệ với BiPlus để trao đổi và làm rõ bài toán, từ đó tập trung vào các bước tạo giá trị thực tế hơn.
