Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành động lực quan trọng trong chiến lược chuyển đổi số của doanh nghiệp. Từ tài chính, sản xuất, logistics đến chăm sóc khách hàng, ngày càng nhiều tổ chức đầu tư vào các giải pháp tự động hóa tích hợp AI nhằm nâng cao hiệu suất, giảm chi phí vận hành và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Tuy nhiên, thực tế cho thấy không ít dự án AI Automation dừng lại ở giai đoạn thử nghiệm hoặc triển khai nhưng không tạo ra giá trị kinh doanh như kỳ vọng. Doanh nghiệp đầu tư nhiều nguồn lực nhưng vẫn khó chứng minh được hiệu quả hay tỷ suất hoàn vốn (ROI).
Nguyên nhân thường không nằm ở công nghệ AI mà đến từ cách doanh nghiệp triển khai. Thiếu chiến lược rõ ràng, quy trình chưa được chuẩn hóa, kỳ vọng quá cao hoặc không có cơ chế quản trị phù hợp đều có thể khiến dự án thất bại ngay từ đầu.
Vậy đâu là những lý do phổ biến khiến AI Automation chưa mang lại ROI? Và doanh nghiệp cần làm gì để tránh những sai lầm này?
Contents
Bắt đầu từ công nghệ thay vì bài toán kinh doanh
Một trong những sai lầm phổ biến nhất là đầu tư vào AI chỉ vì đây là xu hướng.
Nhiều doanh nghiệp triển khai AI với kỳ vọng công nghệ sẽ tự động giải quyết các vấn đề về năng suất hoặc chi phí. Tuy nhiên, nếu không xác định rõ mục tiêu kinh doanh ngay từ đầu, AI rất dễ trở thành một dự án thử nghiệm riêng lẻ, khó mở rộng và không tạo ra giá trị thực tế.
Thay vì hỏi “Chúng ta nên ứng dụng AI vào đâu?”, doanh nghiệp nên bắt đầu bằng câu hỏi:
- Quy trình nào đang tiêu tốn nhiều thời gian xử lý nhất?
- Công đoạn nào thường xuyên xảy ra sai sót?
- Những điểm nghẽn nào đang làm chậm hoạt động của doanh nghiệp?
- Sau khi tự động hóa, doanh nghiệp muốn cải thiện chỉ số nào?
Một số mục tiêu có thể đo lường rõ ràng gồm:
- Rút ngắn 70% thời gian xử lý hóa đơn.
- Giảm 50% thời gian phản hồi khách hàng.
- Tăng độ chính xác khi xử lý tài liệu.
- Giảm chi phí vận hành.
- Nâng cao năng suất làm việc của nhân viên.
Khi AI được triển khai để giải quyết một vấn đề kinh doanh cụ thể, doanh nghiệp sẽ dễ dàng đánh giá hiệu quả đầu tư và chứng minh ROI hơn.
Quy trình chưa sẵn sàng thì AI cũng khó phát huy hiệu quả
AI không thể khắc phục những quy trình vốn đã thiếu hiệu quả.
Nhiều doanh nghiệp cố gắng đưa AI vào các quy trình còn nhiều ngoại lệ, thiếu tiêu chuẩn hoặc phụ thuộc quá nhiều vào xử lý thủ công. Kết quả là AI chỉ giúp tự động hóa những bất cập vốn có, thay vì cải thiện hiệu suất tổng thể.
Trước khi triển khai AI Automation, doanh nghiệp nên đánh giá mức độ sẵn sàng của quy trình thông qua các câu hỏi như:
- Quy trình đã được chuẩn hóa hay chưa?
- Các quy tắc xử lý đã được xác định rõ ràng chưa?
- Dữ liệu đầu vào có đầy đủ và đáng tin cậy không?
- Những trường hợp ngoại lệ có thể kiểm soát được hay không?
Một nguyên tắc quan trọng trong tự động hóa là:
Chuẩn hóa quy trình trước, tự động hóa sau và liên tục tối ưu trong quá trình vận hành.
Đây cũng là lý do RPA (Robotic Process Automation) vẫn đóng vai trò quan trọng trong các dự án AI Automation.
Trong khi AI phù hợp với các tác vụ cần nhận diện nội dung, phân tích dữ liệu hoặc đưa ra quyết định dựa trên ngữ cảnh, thì RPA lại rất hiệu quả trong việc thực hiện các thao tác lặp đi lặp lại theo quy tắc đã định.
Khi kết hợp AI với RPA và OCR, doanh nghiệp có thể xây dựng một quy trình tự động hóa toàn diện, ví dụ:
- RPA tự động lấy file từ email.
- AI phân loại tài liệu.
- OCR trích xuất dữ liệu từ hóa đơn.
- RPA đối chiếu dữ liệu với hệ thống ERP.
- Nhân viên chỉ cần xử lý những trường hợp ngoại lệ.
Mô hình kết hợp này không chỉ giúp tăng hiệu quả mà còn giảm rủi ro khi triển khai so với việc chỉ sử dụng AI.
Thiếu quản trị, thiếu sự đồng thuận của nhân viên và không liên tục tối ưu
Ngay cả khi hệ thống AI hoạt động đúng về mặt kỹ thuật, dự án vẫn có thể thất bại nếu doanh nghiệp bỏ qua các yếu tố quản trị và quản lý thay đổi.
Nhiều tổ chức cho rằng sau khi triển khai xong là dự án đã hoàn thành. Thực tế, AI Automation là một quá trình cần được theo dõi, cải tiến và mở rộng liên tục.
Dữ liệu đầu vào chưa đảm bảo chất lượng
AI chỉ có thể đưa ra kết quả chính xác khi dữ liệu đầu vào đầy đủ, nhất quán và đáng tin cậy. Nếu dữ liệu bị thiếu, sai hoặc không được chuẩn hóa, kết quả AI tạo ra cũng sẽ thiếu chính xác, ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh.
Nhân viên chưa sẵn sàng sử dụng AI
Không ít nhân viên e ngại AI sẽ thay thế công việc của mình hoặc chưa đủ tin tưởng vào các đề xuất do AI đưa ra. Nếu thiếu đào tạo và hướng dẫn, tỷ lệ ứng dụng AI trong thực tế sẽ rất thấp, làm giảm hiệu quả đầu tư.
Doanh nghiệp cần truyền thông rõ rằng AI không nhằm thay thế con người mà giúp nhân viên giảm bớt các công việc lặp đi lặp lại, từ đó tập trung vào những nhiệm vụ mang lại giá trị cao hơn.
Không theo dõi hiệu quả sau triển khai
Một sai lầm khác là không xây dựng hệ thống đo lường hiệu quả.
Doanh nghiệp nên theo dõi các chỉ số như:
- Thời gian được tiết kiệm.
- Chi phí vận hành giảm bao nhiêu.
- Tỷ lệ quy trình được tự động hóa.
- Thời gian hoàn thành quy trình.
- Năng suất của nhân viên.
- Mức độ hài lòng của khách hàng.
- Tỷ lệ sai sót sau khi triển khai.
Việc theo dõi thường xuyên giúp doanh nghiệp phát hiện điểm cần cải thiện và mở rộng tự động hóa sang nhiều quy trình khác.
Thiếu cơ chế quản trị AI
Để AI vận hành ổn định và an toàn, doanh nghiệp cần xây dựng cơ chế quản trị ngay từ đầu, bao gồm:
- Chính sách bảo mật dữ liệu.
- Tuân thủ các quy định pháp lý.
- Cơ chế phê duyệt của con người đối với các quyết định quan trọng.
- Theo dõi hiệu suất của mô hình AI.
- Lưu vết toàn bộ quá trình xử lý.
- Quản lý phiên bản và thay đổi hệ thống.
Một nền tảng quản trị tốt sẽ giúp doanh nghiệp giảm rủi ro và xây dựng niềm tin khi mở rộng ứng dụng AI.
Làm thế nào để AI Automation mang lại ROI bền vững?
Những doanh nghiệp triển khai AI Automation thành công thường không áp dụng AI trên toàn bộ hệ thống ngay từ đầu. Thay vào đó, họ xây dựng lộ trình triển khai theo từng giai đoạn, tập trung vào những quy trình có tác động lớn nhất.
Một số kinh nghiệm thực tiễn gồm:
- Ưu tiên các quy trình có khối lượng công việc lớn và lặp lại thường xuyên.
- Xác định KPI và mục tiêu kinh doanh trước khi triển khai.
- Chuẩn hóa quy trình trước khi áp dụng AI.
- Kết hợp AI với RPA và OCR thay vì chỉ sử dụng AI đơn lẻ.
- Bắt đầu bằng các dự án nhỏ để nhanh chóng tạo ra kết quả.
- Mở rộng tự động hóa từng bước sang các phòng ban khác.
- Xây dựng cơ chế quản trị và bảo mật ngay từ đầu.
- Theo dõi hiệu quả, đánh giá và liên tục tối ưu trong suốt quá trình vận hành.
Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro, tối ưu chi phí đầu tư và xây dựng nền tảng tự động hóa có khả năng mở rộng lâu dài.
AI Automation không đơn thuần là triển khai một công nghệ mới mà là quá trình chuyển đổi cách doanh nghiệp vận hành, kết hợp giữa con người, quy trình và công nghệ để nâng cao hiệu quả kinh doanh.
Kết luận
Phần lớn các dự án AI Automation không đạt được ROI như kỳ vọng không phải vì công nghệ AI chưa đủ mạnh mà vì doanh nghiệp chưa có chiến lược triển khai phù hợp. Khi mục tiêu kinh doanh chưa rõ ràng, quy trình chưa được chuẩn hóa, dữ liệu thiếu chất lượng hoặc thiếu cơ chế quản trị, AI rất khó tạo ra giá trị thực sự.
Để AI Automation phát huy hiệu quả lâu dài, doanh nghiệp cần xây dựng một chiến lược tự động hóa toàn diện, kết hợp AI với RPA và OCR, chuẩn hóa quy trình, thiết lập hệ thống quản trị và liên tục đo lường hiệu quả. Đây mới là nền tảng giúp doanh nghiệp tối đa hóa ROI và thúc đẩy chuyển đổi số bền vững.
Nếu doanh nghiệp đang tìm kiếm một giải pháp tự động hóa thông minh, an toàn và dễ mở rộng, WinActor của NTT DATA là lựa chọn đáng cân nhắc. Kết hợp sức mạnh của RPA cùng các công nghệ AI tiên tiến, WinActor giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình, nâng cao hiệu suất và tối ưu chi phí vận hành. Liên hệ NTT DATA ngay hôm nay để được tư vấn và khám phá cách WinActor có thể đồng hành cùng doanh nghiệp trên hành trình chuyển đổi số hiệu quả và bền vững.