AI mang lại nhiều cơ hội, nhưng triển khai thiếu chiến lược có thể khiến doanh nghiệp tốn kém mà không đạt hiệu quả.
Trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là AI tạo sinh (Generative AI), đang trở thành một trong những công nghệ trọng tâm trong chiến lược chuyển đổi số của doanh nghiệp. Tuy nhiên, thực tế cho thấy không ít tổ chức triển khai AI theo phong trào, thiếu định hướng rõ ràng, dẫn đến hiệu quả thấp và lãng phí nguồn lực.
Triển khai AI không gắn với bài toán kinh doanh
Sai lầm phổ biến nhất là bắt đầu từ công nghệ thay vì nhu cầu thực tế. Nhiều doanh nghiệp đầu tư vào AI nhưng không xác định rõ mục tiêu cụ thể như tăng doanh thu, tối ưu vận hành hay cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Trong khi đó, AI chỉ phát huy giá trị khi được áp dụng vào các bài toán rõ ràng, có thể đo lường. Ví dụ, chatbot hỗ trợ khách hàng, hệ thống gợi ý sản phẩm hay phân tích hành vi người dùng đều cần gắn với KPI cụ thể.
Dữ liệu chưa sẵn sàng
AI phụ thuộc lớn vào dữ liệu, nhưng nhiều doanh nghiệp lại triển khai khi dữ liệu còn phân tán, thiếu chuẩn hóa hoặc không đủ chất lượng. Điều này dẫn đến mô hình AI hoạt động kém chính xác hoặc không thể triển khai ở quy mô lớn.
Các chuyên gia cho rằng, trước khi triển khai AI, doanh nghiệp cần xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc, bao gồm việc thu thập, làm sạch, lưu trữ và quản trị dữ liệu theo chuẩn.
Lựa chọn sai cách tiếp cận công nghệ
Một sai lầm khác là cố gắng tự phát triển mô hình AI từ đầu (build-from-scratch) trong khi nguồn lực hạn chế. Việc này đòi hỏi đội ngũ chuyên gia, thời gian và chi phí lớn, chưa kể đến rủi ro về hiệu suất và bảo trì.
Hiện nay, nhiều nền tảng như Amazon Bedrock cho phép doanh nghiệp sử dụng các mô hình nền tảng (foundation models) thông qua API, giúp rút ngắn thời gian triển khai và giảm đáng kể chi phí. Tuy nhiên, việc lựa chọn và tích hợp các công nghệ này vẫn cần kiến thức chuyên sâu.
Thiếu kiểm soát chi phí và hiệu suất
AI, đặc biệt là các mô hình lớn, có thể tiêu tốn tài nguyên đáng kể nếu không được tối ưu. Một số doanh nghiệp triển khai thử nghiệm nhưng không có cơ chế giám sát, dẫn đến chi phí tăng cao mà không mang lại giá trị tương xứng.
Việc theo dõi hiệu suất mô hình (model performance), tối ưu tài nguyên và thiết lập cơ chế kiểm soát chi phí là yếu tố quan trọng để đảm bảo tính bền vững của hệ thống AI.
Bỏ qua yếu tố bảo mật và tuân thủ
Khi triển khai AI, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm như tài chính hoặc y tế, vấn đề bảo mật và tuân thủ (compliance) trở nên đặc biệt quan trọng. Tuy nhiên, không ít doanh nghiệp lại xem nhẹ yếu tố này trong giai đoạn đầu.
Các rủi ro có thể bao gồm rò rỉ dữ liệu, vi phạm quyền riêng tư hoặc không đáp ứng các quy định pháp lý. Do đó, cần tích hợp các cơ chế bảo mật ngay từ khâu thiết kế hệ thống.
Thiếu chiến lược dài hạn
AI không phải là dự án ngắn hạn mà là một hành trình liên tục. Nhiều doanh nghiệp triển khai thử nghiệm (pilot) nhưng không có kế hoạch mở rộng hoặc tích hợp vào hệ thống vận hành thực tế.
Điều này khiến AI trở thành một “thử nghiệm công nghệ” thay vì công cụ tạo giá trị. Một chiến lược rõ ràng về lộ trình, nguồn lực và mục tiêu là yếu tố then chốt để AI phát huy hiệu quả.
Cách tiếp cận hiệu quả hơn cho doanh nghiệp
Để tránh các sai lầm trên, doanh nghiệp cần chuyển từ tư duy “triển khai công nghệ” sang “giải quyết bài toán kinh doanh bằng công nghệ”. Điều này bao gồm:
- Xác định rõ mục tiêu và KPI
- Chuẩn hóa và quản trị dữ liệu
- Lựa chọn công nghệ phù hợp với nguồn lực
- Thiết lập cơ chế giám sát chi phí và hiệu suất
- Đảm bảo bảo mật và tuân thủ
Trong bối cảnh đó, việc hợp tác với các đơn vị có kinh nghiệm triển khai AI đang trở thành xu hướng. Thay vì tự xây dựng từ đầu, doanh nghiệp có thể tận dụng các nền tảng sẵn có và kinh nghiệm thực tế để rút ngắn thời gian triển khai.
Tại Việt Nam, một số đơn vị như Renovacloud đang tham gia vào lĩnh vực này thông qua việc cung cấp dịch vụ tư vấn Amazon Bedrock Việt Nam, hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận các mô hình AI tạo sinh theo hướng linh hoạt và kiểm soát tốt hơn về chi phí. Thay vì tập trung vào công nghệ đơn lẻ, các giải pháp thường được thiết kế xoay quanh bài toán cụ thể của từng doanh nghiệp, từ đó nâng cao khả năng ứng dụng thực tế.
