Đó là những dự án “quick win”, tác động lớn nhưng độ phức tạp thấp, đủ nhỏ để có thể triển khai và thử nghiệm trong vòng 3 tháng.
Vài năm trở lại đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đang nổi lên thành một hiện tượng rất nóng hổi, thu hút hàng tỷ đô la đầu tư từ các doanh nghiệp trên toàn cầu. Nhưng thực ra AI đã xuất hiện từ rất lâu. Từ hơn 50 năm trước, AI đã ra đời với mục tiêu là làm cho máy móc có những khả năng giống con người, từ tư duy logic, tương tác xã hội, cử động vật lý cho đến ngôn ngữ, học tập và nhận diện hình ảnh. Đó tạm gọi là AI truyền thống.
Sau đó, với sự ra mắt của ChatGPT, thế giới biết đến AI tạo sinh (GenAI). Điều này đã mở ra cánh cửa cho việc tạo sinh ngôn ngữ, hình ảnh, video, thơ ca và âm nhạc, mang đến những khả năng "wow" mà chúng ta đang thấy hiện nay. Gần đây hơn, khái niệm AI Agent xuất hiện, kết hợp cả AI truyền thống (giống IQ) và AI tạo sinh (giống EQ) để hỗ trợ con người một cách toàn diện hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4.0 với hàng trăm tỷ tham số, được đào tạo trên hạ tầng đám mây của các ông lớn công nghệ, là nền tảng cho sự phát triển vượt bậc này.
Nam Nguyễn – Sáng lập và điều hành OplaCRM
Theo khảo sát của McKinsey được ông Nam Nguyễn – Sáng lập và điều hành OplaCRM - trích dẫn, đến quý 2 năm 2024, khoảng 71% doanh nghiệp đã ứng dụng GenAI, cho thấy một áp lực lớn đối với cả doanh nghiệp lớn và nhỏ trong việc nâng cao hiệu suất công việc. Các công ty công nghệ và dịch vụ chuyên nghiệp đang dẫn đầu trong việc áp dụng AI. Đặc biệt, hai lĩnh vực bán hàng và tiếp thị (chiếm trung bình 42% ứng dụng) cùng với vận hành dịch vụ (chiếm 22%) là những nơi AI được triển khai mạnh mẽ nhất.
Trong lĩnh vực tiếp thị, bà Camelia Lê – Quản lý đối tác chiến lược, Meta – cho biết AI đã được Meta ứng dụng trong các giải pháp quảng cáo của mình từ 3-4 năm trước. Công nghệ này hỗ trợ tối ưu hóa ngân sách, tự động hóa nội dung quảng cáo, tối ưu hóa đích đến và vị trí quảng cáo. Nhờ khả năng phân tích dữ liệu và hành vi người dùng, AI giúp tối ưu hiệu quả quảng cáo và giảm thiểu chi phí.
Đối với vận hành, bà Lê Lan Chi – Tư vấn chiến lược cho các doanh nghiệp lớn tại Sapo – nêu ra một tình trạng “nghịch lý” của doanh nghiệp rằng, nhiều khi doanh thu rất cao nhưng doanh nghiệp lại không có lãi. Nguyên nhân nằm ở việc vận hành tiêu tốn chi phí quá lớn. Và AI có thể là một giải pháp hiệu quả. AI được thiết kế để tối ưu hóa vận hành bán hàng, với khả năng nhận diện thương hiệu, chủ động tương tác theo từng tình huống, tự động phản hồi bình luận và chuyển đổi bình luận thành hội thoại, cũng như tư vấn và chốt đơn ngay lập tức, tránh tình trạng khách hàng mất kiên nhẫn.
Bên cạnh đó, các giải pháp AI cũng có thể tự động cảnh báo đơn rơi, giúp nhân viên và quản lý theo dõi các hội thoại chưa phản hồi, khách hàng tiềm năng chưa lên đơn và đơn hàng chưa được đẩy đi vận chuyển, từ đó đảm bảo không bỏ sót khách hàng. Trong quy trình xử lý đơn hàng, giải pháp quản lý kho vận toàn diện (fulfillment master) hỗ trợ từ khâu nhặt hàng, kiểm hàng, đóng gói, in mã vận đơn và bàn giao vận chuyển giúp tăng tốc độ xử lý, đảm bảo độ chính xác, rút ngắn thời gian đào tạo nhân sự (chỉ từ 10-30 phút) và cho phép đo lường hiệu suất rõ ràng của từng khâu, từng nhân viên. Các công cụ tự động hóa còn giúp doanh nghiệp tự động đẩy đơn cho đơn vị vận chuyển khi đơn hàng thỏa mãn điều kiện, thay thế các thao tác thủ công, từ đó nâng cao tốc độ và độ chính xác.
Để triển khai AI thành công, Nam Nguyễn đề xuất mô hình 3P – People, Process, Platform (Con người, quy trình, nền tảng).
Thành công trong chuyển đổi số và ứng dụng AI đòi hỏi sự phối hợp của cả ba yếu tố này. Con người cần có tư duy sẵn sàng chuyển đổi, quy trình phải cập nhật để phù hợp với công nghệ mới, và nền tảng phù hợp để triển khai vào doanh nghiệp. Tất cả các yếu tố này đều lấy dữ liệu làm trung tâm và đó là một điểm rất quan trọng mà các doanh nghiệp cần lưu ý.
Theo ông Nam Nguyễn, các doanh nghiệp nên bắt đầu với các dự án "thử nghiệm nhanh thắng lớn" (quick win). Đó là những dự án ứng dụng vào những mảng nghiệp vụ mà có tác động lớn nhưng độ phức tạp thấp, sau đó mở rộng dần ra. Mỗi dự án nên đủ nhỏ để có thể triển khai và thử nghiệm trong vòng 3 tháng. “Điều này cho phép doanh nghiệp chấp nhận khả năng thử sai và liên tục cải thiện hiệu suất, giảm chi phí hoặc tăng tốc các quy trình”, ông Nam nói.
