MISA và cách doanh nghiệp Việt đưa AI vào hoạt động hằng ngày
AI có thể tạo bước nhảy về năng suất nhưng cũng kéo theo những thách thức về dữ liệu và quản trị. Trường hợp MISA cho thấy hai mặt của quá trình đưa AI vào doanh nghiệp.
Khi trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng dễ tiếp cận, câu hỏi đối với doanh nghiệp không còn dừng ở việc có sử dụng công nghệ hay không. Vấn đề quan trọng hơn là AI được đưa vào công việc nào, tạo ra hiệu quả ra sao và những rủi ro mới nào xuất hiện khi công nghệ đi sâu vào hoạt động hằng ngày.
Trường hợp Công ty Cổ phần MISA được Deloitte Access Economics đưa vào báo cáo “AI for Business: APAC trends in AI platform adoption” cung cấp một lát cắt về quá trình này tại Việt Nam.
Theo báo cáo, MISA cung cấp các giải pháp phần mềm trong những lĩnh vực như kế toán, tài chính, hoạch định nguồn lực doanh nghiệp, hóa đơn điện tử, chữ ký số và quản trị doanh nghiệp. Công ty phục vụ hơn 80.000 khách hàng khu vực nhà nước và 270.000 khách hàng khu vực tư nhân, gồm doanh nghiệp, doanh nghiệp nhỏ và vừa và hộ kinh doanh.
Đáng chú ý, khoảng 90% nhân viên MISA sử dụng nền tảng số hằng ngày. Các nền tảng được doanh nghiệp sử dụng trải rộng từ trao đổi với khách hàng, truyền thông, tuyển dụng đến nghiên cứu.
AI vì thế không tồn tại như một công cụ riêng lẻ mà đang được đưa vào nhiều phần của hoạt động doanh nghiệp.
Năng suất một bộ phận tăng 300-400%
 |
| Quyền riêng tư dữ liệu, thiếu kỹ năng và kết nối Internet nằm trong những rào cản đối với doanh nghiệp khi sử dụng nền tảng số và công cụ AI. Nguồn: Deloitte Access Economics. |
Một trong những kết quả được Deloitte Access Economics ghi nhận là mức thay đổi năng suất sau khi MISA áp dụng các nền tảng số tích hợp AI. Theo báo cáo, nhóm truyền thông của MISA ghi nhận năng suất tăng 300-400% khi sử dụng các công cụ AI. Hơn 500 kỹ sư của doanh nghiệp cũng sử dụng GitHub Copilot để hỗ trợ lập trình, qua đó góp phần nâng cao năng suất.
Mức tăng 300-400% cần được hiểu trong đúng phạm vi nghiên cứu. Đây là mức tăng năng suất được ghi nhận ở nhóm truyền thông của MISA, không phải kết quả của toàn bộ doanh nghiệp. Trường hợp này cho thấy doanh nghiệp có thể đưa AI vào từng nhóm công việc theo nhu cầu cụ thể, thay vì áp dụng một cách thức thống nhất cho toàn bộ tổ chức.
Với kỹ sư phần mềm, AI hỗ trợ viết mã. Với nhân sự truyền thông, công nghệ hỗ trợ xử lý nội dung và các công việc liên quan. Ở những bộ phận khác, AI có thể phục vụ tìm kiếm thông tin hoặc tự động hóa một phần quy trình.
Khảo sát của Deloitte Access Economics tại sáu thị trường châu Á Thái Bình Dương cũng cho thấy doanh nghiệp đang sử dụng AI cho nhiều nhóm công việc khác nhau. Trong số các doanh nghiệp nhỏ và vừa được khảo sát, 47% sử dụng AI để tự động hóa trao đổi kinh doanh, 47% sử dụng các công cụ tạo nội dung linh hoạt, 40% sử dụng AI tạo sinh để tạo nội dung, 36% dùng AI để phân tích dữ liệu và 34% sử dụng trợ lý AI cho công việc vận hành.
Những số liệu này cho thấy giá trị của AI đối với doanh nghiệp có thể hình thành từ nhiều điểm trong chuỗi công việc. Doanh nghiệp có thể phân bổ AI vào từng khâu dựa trên nhu cầu của bộ phận, thay vì phụ thuộc vào một hệ thống duy nhất.
Trợ lý AI chia sẻ khối lượng công việc với con người
Một ứng dụng khác được báo cáo đề cập là AVA, trợ lý AI do MISA phát triển. AVA sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để trả lời câu hỏi của khách hàng và nhân viên về sản phẩm, chính sách, tài chính và thông tin nhân sự.
Theo Deloitte Access Economics, chatbot này giúp giảm khối lượng công việc của bộ phận chăm sóc khách hàng, qua đó hỗ trợ doanh nghiệp phục vụ lượng khách hàng lớn hơn và hạn chế tình trạng tồn đọng yêu cầu. Trường hợp của AVA cho thấy AI có thể tác động trực tiếp đến bài toán mở rộng quy mô hoạt động.
Khi lượng khách hàng tăng, doanh nghiệp thường phải bổ sung nhân sự để tiếp nhận và xử lý số lượng yêu cầu phát sinh. Hệ thống AI có khả năng xử lý các câu hỏi lặp lại có thể giảm áp lực phải tăng nhân sự tương ứng với lượng yêu cầu. Nhân viên khi đó có thể tập trung xử lý những trường hợp phức tạp mà hệ thống tự động chưa thể giải quyết.
Ở quy mô rộng hơn, khảo sát của Deloitte Access Economics cho thấy doanh nghiệp cũng nhận thấy tác động của AI và đổi mới nền tảng số đối với năng suất và chi phí. Tại Việt Nam, 92% doanh nghiệp tham gia khảo sát đồng ý rằng đổi mới nền tảng số, chẳng hạn các công cụ tích hợp AI, thúc đẩy năng suất kinh doanh. Có 91% cho rằng công nghệ giúp cải thiện hiệu quả trao đổi kinh doanh và 89% nhận thấy công nghệ góp phần giảm chi phí.
Các tỷ lệ trên không có nghĩa mọi doanh nghiệp đều đạt mức tăng năng suất tương tự trường hợp MISA. Tuy nhiên, những con số này cho thấy phần lớn doanh nghiệp trong mẫu khảo sát đang nhìn nhận đổi mới công nghệ theo hướng tích cực.
Khi dữ liệu khách hàng được đưa vào AI
Mặt còn lại của quá trình ứng dụng AI xuất hiện khi công nghệ bắt đầu xử lý dữ liệu doanh nghiệp và thông tin khách hàng. Deloitte Access Economics cho biết MISA gặp một số rào cản khi triển khai các công cụ AI và nền tảng số, trong đó việc đưa dữ liệu khách hàng vào công cụ AI làm gia tăng lo ngại về an toàn dữ liệu và nguy cơ bị tấn công mạng.
Đây không phải vấn đề riêng của MISA. khảo sát tại Việt Nam cho thấy 69% doanh nghiệp tham gia nghiên cứu xem quyền riêng tư dữ liệu là một trong những rào cản hàng đầu khi sử dụng nền tảng số. Chi phí được 37% doanh nghiệp đề cập, trong khi 32% cho rằng thiếu kỹ năng và chuyên môn cũng là một trở ngại.
Khi AI chỉ hỗ trợ những công việc không chứa dữ liệu nhạy cảm, doanh nghiệp có thể kiểm soát rủi ro dễ hơn. Khi AI được kết nối với dữ liệu khách hàng, tài chính, nhân sự hoặc hệ thống nội bộ, yêu cầu quản trị trở nên chặt chẽ hơn. Doanh nghiệp phải xác định loại dữ liệu được phép đưa vào công cụ AI, phân quyền người sử dụng, đồng thời kiểm soát cách lưu trữ và kiểm tra kết quả do AI tạo ra.
Những vấn đề này cho thấy ứng dụng AI không còn là câu chuyện riêng của bộ phận công nghệ. Doanh nghiệp phải đặt công nghệ trong một cơ chế quản trị tổng thể, có sự tham gia của các bộ phận nhân sự, pháp chế và quản trị dữ liệu để kiểm soát rủi ro trong quá trình sử dụng.
 |
| Hiệu quả của AI phụ thuộc không chỉ vào mức độ ứng dụng mà còn vào kỹ năng, quản trị dữ liệu, môi trường pháp lý và khả năng đưa công nghệ vào hoạt động thực tế. Nguồn: Deloitte Access Economics. |
AI cũng đặt ra bài toán về độ tin cậy
Ngoài an toàn dữ liệu, nghiên cứu còn ghi nhận thiên lệch AI là một vấn đề MISA phải đối mặt. Hạn chế về kết nối Internet tại một số khu vực ở Việt Nam cũng tạo thêm thách thức trong quá trình triển khai các công cụ này.
Thiên lệch AI có thể xuất hiện khi hệ thống tạo ra kết quả dựa trên dữ liệu hoặc mô hình chưa phản ánh đầy đủ bối cảnh thực tế. Vì vậy, doanh nghiệp vẫn cần xây dựng cơ chế kiểm tra kết quả do AI tạo ra, nhất là khi công nghệ tham gia vào những hoạt động tác động trực tiếp đến khách hàng hoặc hỗ trợ các quyết định kinh doanh.
Bài toán đặt ra không phải là giao càng nhiều công việc cho AI càng tốt, mà là xác định rõ phần việc có thể tự động hóa, phần việc AI chỉ hỗ trợ và những quyết định vẫn cần con người kiểm tra hoặc chịu trách nhiệm cuối cùng.
Trường hợp MISA cho thấy doanh nghiệp có thể ứng dụng AI theo nhiều lớp. Ở lớp đầu tiên, nhân viên sử dụng các công cụ AI có sẵn để nâng cao năng suất cá nhân, như hơn 500 kỹ sư của MISA sử dụng công cụ hỗ trợ lập trình. Ở lớp tiếp theo, doanh nghiệp tích hợp AI vào hoạt động của từng bộ phận, như trường hợp nhóm truyền thông. Ở mức sâu hơn, doanh nghiệp xây dựng trợ lý AI riêng để giải quyết những bài toán cụ thể trong vận hành và chăm sóc khách hàng.
Khi AI chuyển từ một công cụ hỗ trợ sang một phần của quy trình vận hành, yêu cầu quản trị cũng tăng theo. Doanh nghiệp phải đồng thời kiểm soát dữ liệu, bảo mật, năng lực nhân sự và chất lượng kết quả do AI tạo ra.
Báo cáo cho biết MISA, dù đã thuộc nhóm doanh nghiệp tiên phong ứng dụng AI tại Việt Nam, vẫn đặt mục tiêu tiếp tục khai thác lợi ích của công nghệ tại các phòng ban và hỗ trợ nhân viên. Câu chuyện này đặt ra một vấn đề rộng hơn với doanh nghiệp Việt Nam: giá trị của AI không nằm ở số lượng công cụ được trang bị, mà phụ thuộc vào khả năng xác định đúng bài toán, đưa công nghệ vào đúng quy trình và đo lường hiệu quả sau khi triển khai.
Mức tăng năng suất 300-400% tại nhóm truyền thông cho thấy AI có thể tạo ra thay đổi lớn ở từng nhóm công việc. Tuy nhiên, những vấn đề về dữ liệu, an toàn thông tin và độ tin cậy của kết quả AI cũng cho thấy doanh nghiệp phải tính đến rủi ro ngay từ khi thiết kế phương án ứng dụng.
Khi AI chuyển từ công cụ hỗ trợ cá nhân thành một phần của hạ tầng vận hành, năng lực quản trị công nghệ sẽ quyết định mức độ doanh nghiệp khai thác được giá trị từ AI.
Đình Tưởng