AI đang được xem như một trong những công nghệ hỗ trợ đắc lực cho doanh nghiệp, từ bán hàng, marketing đến chăm sóc khách hàng và quản trị nội bộ. Tuy nhiên, trong thực tế triển khai, không phải doanh nghiệp nào cũng đạt được kết quả rõ rệt ngay từ giai đoạn đầu. Điều này không đồng nghĩa với việc AI “không hiệu quả”, mà phần lớn liên quan đến mức độ sẵn sàng về dữ liệu, quy trình và cách doanh nghiệp tiếp cận công nghệ mới.
Bài viết dưới đây tổng hợp một số nguyên nhân doanh nghiệp thường gặp khi ứng dụng AI và gợi ý hướng điều chỉnh phù hợp hơn, nhằm giúp quá trình triển khai trở nên thực tế và mang lại giá trị rõ ràng hơn theo thời gian.
Vì sao doanh nghiệp ứng dụng AI nhưng không hiệu quả?
Trong quá trình triển khai AI, nhiều doanh nghiệp gặp tình huống kết quả thực tế chưa tương xứng với kỳ vọng ban đầu. Đây là điều thường xảy ra khi doanh nghiệp đang chuyển đổi số hoặc thử nghiệm công nghệ mới. Dưới đây là một số nguyên nhân phổ biến có thể tham khảo để điều chỉnh phù hợp hơn.
Kỳ vọng chưa phù hợp với giai đoạn triển khai
Một số doanh nghiệp bắt đầu với kỳ vọng khá lớn nhưng chưa có đủ nền tảng để AI phát huy tối đa. Điều này không sai, chỉ là cần thêm thời gian và điều kiện để kết quả rõ ràng hơn. Một vài tình huống thường gặp:
- Xem AI như công cụ có thể tạo ra thay đổi đột ngột trong thời gian ngắn.
- Mong đợi tăng trưởng doanh thu nhanh nhưng chưa có dữ liệu hoặc quy trình nền tảng.
- Bắt đầu vì trào lưu hoặc sức ép thị trường, trong khi bài toán thực tế chưa được xác định rõ.
Việc điều chỉnh kỳ vọng theo từng giai đoạn có thể giúp doanh nghiệp dễ dàng nhìn thấy giá trị của AI hơn.
Dữ liệu chưa đủ hoặc chưa đồng nhất để AI xử lý
AI vận hành dựa trên dữ liệu, nhưng nhiều doanh nghiệp nhỏ đang trong quá trình sắp xếp lại hệ thống nên dữ liệu có thể phân tán ở nhiều nơi. Một số tình huống phổ biến:
- Dữ liệu được lưu rời rạc: file excel, hệ thống CRM cũ, note cá nhân…
- Thông tin chưa chuẩn hóa hoặc có nhiều phiên bản.
- Dữ liệu khách hàng thiếu, sai lệch hoặc không được cập nhật định kỳ.
Khi dữ liệu được đồng bộ tốt hơn, hiệu quả AI thường tăng rõ rệt.
Quy trình vận hành chưa đủ rõ để AI “bám vào”
AI thường phát huy tốt nhất khi quy trình vận hành đã được chuẩn hóa. Tuy nhiên, ở nhiều doanh nghiệp SME, mỗi bộ phận có thể đang làm việc theo cách riêng. Điều này dẫn đến:
- Thiếu SOP rõ ràng để AI dựa vào.
- Một số bước vẫn làm thủ công → AI khó tự động hóa hết chuỗi.
- AI khó tạo đầu ra ổn định khi đầu vào giữa các nhân sự chưa thống nhất.
Việc chuẩn hóa quy trình từng phần sẽ giúp AI hoạt động chính xác và mượt mà hơn.
Nhân sự chưa quen với cách làm việc cùng AI
AI là công cụ mới, nên việc nhân sự cần thời gian để thích nghi là điều bình thường. Một số trường hợp thường gặp:
- Sale, marketing hoặc CSKH chưa quen với thao tác mới → dùng chưa đúng cách.
- Một bộ phận nhân sự lo lắng thay đổi quy trình → chậm tiếp nhận công cụ mới.
- Chưa có người phụ trách theo dõi kết quả AI và điều chỉnh đầu ra.
Khi đội ngũ được hướng dẫn, đào tạo bài bản, hiệu quả triển khai thường cải thiện rất nhanh.
Công cụ AI chưa phù hợp với nhu cầu thực tế
Không phải mọi giải pháp AI đều phù hợp cho mọi ngành hoặc mọi quy mô doanh nghiệp. Một số tình huống phổ biến:
- Công cụ có nhiều tính năng nhưng không phù hợp với mô hình vận hành hiện tại.
- Giải pháp chưa tối ưu cho ngành dọc → doanh nghiệp phải chỉnh sửa nhiều.
- Một số nền tảng yêu cầu kỹ thuật cao hoặc thời gian triển khai lâu.
Lựa chọn công cụ phù hợp thường giúp tiết kiệm chi phí và rút ngắn thời gian áp dụng.
Ứng dụng AI ở phạm vi quá nhỏ, chưa tạo ra tác động rõ rệt
Nhiều doanh nghiệp bắt đầu AI bằng 1-2 tác vụ đơn lẻ, điều này hoàn toàn hợp lý. Tuy nhiên, nếu việc ứng dụng dừng ở mức nhỏ lẻ quá lâu, giá trị của AI có thể chưa thể hiện rõ. Một số tình huống:
- Chỉ dùng AI để viết content hoặc trả lời inbox.
- Chưa có lộ trình mở rộng thêm sang sale, CSKH, báo cáo, nội bộ.
- Chưa xây dựng kế hoạch 30-60-90 ngày để AI tạo tác động lớn hơn.
Một roadmap rõ ràng sẽ giúp doanh nghiệp dễ nhận thấy hiệu quả theo từng giai đoạn.
Thiếu bước đo lường và tối ưu liên tục
AI cần được điều chỉnh định kỳ để phù hợp với dữ liệu mới và sự thay đổi của khách hàng. Một số điểm doanh nghiệp có thể chưa làm rõ:
- Chưa đặt KPI cụ thể để biết AI đã mang lại giá trị gì.
- Chưa theo dõi dữ liệu vận hành sau khi triển khai.
- Chưa có người kiểm tra chất lượng đầu ra → nếu AI xử lý chưa đúng thì khó phát hiện.
Khi có cơ chế theo dõi và tối ưu liên tục, hiệu quả AI thường tăng theo thời gian.
Xem thêm: Ứng dụng AI vào quy trình kinh doanh: 6 khâu doanh nghiệp SME có thể tự động hóa ngay
Doanh nghiệp có thể làm gì để ứng dụng AI hiệu quả?
Những thách thức trong quá trình ứng dụng AI thường xuất phát từ dữ liệu, quy trình, công cụ và mức độ sẵn sàng của đội ngũ. Dưới đây là một số hướng tiếp cận giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu quả khi triển khai, tương ứng với các nguyên nhân đã nêu ở phần trước.
Điều chỉnh kỳ vọng theo từng giai đoạn triển khai AI
AI không phải giải pháp tạo kết quả tức thì; hiệu quả đến theo từng bước. Doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng việc:
- Xác định rõ mục tiêu 30 ngày – 90 ngày – 6 tháng.
- Chọn một bài toán nhỏ, thấy kết quả nhanh, rồi mở rộng dần.
- Xem AI như công cụ hỗ trợ để tăng tốc, không phải thay thế hoàn toàn con người.
Khi kỳ vọng phù hợp với mức độ sẵn sàng, hiệu quả sẽ trở nên rõ ràng và dễ đo lường hơn.
Chuẩn hóa và tập trung dữ liệu ở một nơi
Dữ liệu là nền tảng quan trọng nhất của mọi mô hình AI. Doanh nghiệp có thể bắt đầu từ những bước nhỏ nhưng thiết thực:
- Gom dữ liệu từ nhiều nguồn về một nơi (CRM, Google Sheets…).
- Chuẩn hóa thông tin: thống nhất định dạng, loại bỏ trùng lặp.
- Cập nhật thông tin khách hàng thường xuyên.
Khi dữ liệu được đồng bộ hóa, AI dễ tạo ra đầu ra chính xác hơn. Một số giải pháp AI, trong đó có WorkGPT AI, hỗ trợ tự động đọc – phân loại – dọn dữ liệu để rút ngắn bước chuẩn bị của doanh nghiệp.
Xây SOP (Standard Operating Procedure) và quy trình rõ ràng để AI có “khung” vận hành
AI không thể vận hành tốt nếu đội ngũ vẫn làm việc mỗi người một kiểu. Quy trình rõ ràng sẽ giúp AI có “đường ray” để chạy đúng. Một số bước doanh nghiệp có thể thực hiện:
- Ghi lại quy trình hiện tại bằng tài liệu hoặc checklist.
- Chuẩn hóa cách sale chăm khách, marketing gửi thông tin, CSKH phản hồi.
- Xác định rõ từng bước AI được tham gia vào điểm nào của quy trình.
Nhiều doanh nghiệp dùng AI để mô phỏng lại toàn bộ quy trình nội bộ nhằm phát hiện điểm nghẽn trước khi tự động hóa. Đây cũng là cách được WorkGPT AI áp dụng khi phân tích luồng vận hành cho khách hàng.
Trang bị kỹ năng sử dụng AI cho đội ngũ
Tỷ lệ thành công của AI phụ thuộc rất lớn vào khả năng áp dụng của nhân sự. Doanh nghiệp có thể:
- Đào tạo kỹ năng cơ bản: cách nhập dữ liệu, cách kiểm tra đầu ra, cách “ra lệnh” cho AI.
- Chỉ ra cho nhân sự thấy AI hỗ trợ, không thay thế → giảm sự lo ngại.
- Giao một người phụ trách “AI Champion” để theo dõi chất lượng và hướng dẫn các bộ phận.
Khi đội ngũ có đủ kỹ năng, AI dễ dàng phát huy giá trị trong vận hành hằng ngày.
Chọn công cụ AI phù hợp với bài toán thực tế
Việc lựa chọn công cụ quyết định rất lớn đến hiệu quả. Một số tiêu chí nên cân nhắc:
- Phù hợp với ngành (thời trang, F&B, giáo dục, dịch vụ…).
- Phù hợp với quy mô (SME, startup, doanh nghiệp lớn).
- Giao diện dễ dùng, không yêu cầu kỹ thuật phức tạp.
- Có khả năng tích hợp với những hệ thống doanh nghiệp đang sử dụng.
Công cụ phù hợp giúp giảm chi phí chỉnh sửa, rút ngắn thời gian triển khai và tăng hiệu quả ngay từ giai đoạn đầu. Các doanh nghiệp SME thường ưu tiên những công cụ triển khai nhanh, linh hoạt và dễ kết nối như WorkGPT AI để tránh gánh nặng kỹ thuật ban đầu.
Xây lộ trình ứng dụng AI mang tính tổng thể
Thay vì triển khai rời rạc, doanh nghiệp có thể tiếp cận theo từng lớp:
- Giai đoạn 1: Ứng dụng AI vào tác vụ nhỏ (viết nội dung, tổng hợp báo cáo…).
- Giai đoạn 2: Tự động hóa từng quy trình (lead, CSKH, sale admin).
- Giai đoạn 3: Kết nối dữ liệu và cá nhân hóa theo từng khách hàng.
Một roadmap rõ ràng giúp doanh nghiệp dễ nhận thấy tác động và có định hướng nâng cấp dần.
Thiết lập cơ chế đo lường – tối ưu liên tục
AI chỉ hiệu quả khi doanh nghiệp theo dõi và cải thiện thường xuyên. Một số việc nên làm:
- Xác định KPI cụ thể cho từng tác vụ AI tham gia.
- Theo dõi dữ liệu trước – sau khi ứng dụng AI.
- Ghi nhận lỗi hoặc sai lệch để điều chỉnh kịp thời.
- Tối ưu mô hình và dữ liệu theo tuần/tháng.
Việc đo lường không cần phức tạp; chỉ cần đều đặn là đã đủ để AI ngày càng chính xác và mang lại giá trị tốt hơn.
Xem ngay: WorkGPT AI – Chatbot AI cho doanh nghiệp giúp X2 doanh số
Ứng dụng AI trong doanh nghiệp không chỉ là câu chuyện về công nghệ, mà là hành trình kết hợp giữa dữ liệu, quy trình, con người và công cụ phù hợp. Mỗi tổ chức sẽ có mức độ sẵn sàng khác nhau, vì vậy cách tiếp cận cũng cần linh hoạt và thực tế. Khi mục tiêu rõ ràng, dữ liệu được chuẩn hóa, đội ngũ hiểu cách vận hành và có lộ trình tối ưu liên tục, AI có thể trở thành một phần tự nhiên trong hoạt động kinh doanh, giúp nâng cao năng suất và trải nghiệm khách hàng theo thời gian.
Nếu doanh nghiệp cần gợi ý về công cụ phù hợp hoặc lộ trình triển khai từng bước, đội ngũ Innocom sẵn sàng hỗ trợ qua hotline 1900 068 895.
