AI trong doanh nghiệp nhỏ và vừa: khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế
Việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp nhỏ và vừa là quá trình dùng các công cụ trí tuệ nhân tạo để giải quyết những nhiệm vụ kinh doanh cụ thể, như quản trị, bán hàng, chăm sóc khách hàng hay phân tích dữ liệu, với mục tiêu tăng năng suất doanh nghiệp, giảm chi phí và tạo thêm lợi nhuận từ các hoạt động cốt lõi chứ không chỉ dừng ở trải nghiệm công nghệ mới. Điều đáng nói là làn sóng AI doanh nghiệp nhỏ vừa đang lên rất nhanh, nhưng lợi nhuận thì đi rất chậm. Sáng 12/8 tại Thái Nguyên, 250 doanh nghiệp, hợp tác xã và hộ kinh doanh đã tham gia khóa tập huấn AI thực hành trong khuôn khổ dự án hỗ trợ 18.700 MSMEs ứng dụng AI để tiết kiệm thời gian, giảm chi phí và tăng hiệu quả. Song song ở TP.HCM, một hội nghị lớn về cloud và AI cũng được tổ chức để cập nhật xu hướng và hạ tầng số cho doanh nghiệp. Vấn đề không phải SME thiếu khóa học hay công cụ, mà là thiếu cơ chế biến công nghệ thành tiền.
Vì sao AI chưa kiếm tiền hiệu quả cho SME?
Dù các chương trình đào tạo nở rộ, phần lớn doanh nghiệp vẫn chưa chuyển hóa công nghệ AI thành kết quả tài chính đo lường được. Lý do sâu xa nằm ở cách tiếp cận: nhiều SME bắt đầu bằng câu hỏi “AI có thể làm gì?” thay vì “đâu là vấn đề có giá trị nhất cần giải quyết?”. Kết quả là AI được đưa vào những việc bên lề, ít tác động tới doanh thu hay biên lợi nhuận. Một doanh nghiệp công nghệ dùng AI để tự động hóa việc chấm công có thể tiết kiệm chút thời gian, trong khi nếu AI hỗ trợ lập trình, giá trị sẽ đi thẳng vào năng suất đội ngũ tạo sản phẩm. Khi AI doanh nghiệp nhỏ vừa được dùng chủ yếu cho tác vụ hành chính, marketing bề nổi hay thử nghiệm rời rạc, thì không có gì lạ nếu ban lãnh đạo nhìn vào báo cáo và đặt câu hỏi: AI ở đâu trong lợi nhuận?
Rào cản ứng dụng AI: dữ liệu, hạ tầng và tổ chức
Ngay cả những doanh nghiệp đã mua giải pháp AI vẫn mắc kẹt ở khâu chuyển hóa công nghệ. Các rào cản ứng dụng AI hiện lên khá rõ: dữ liệu phân mảnh trên nhiều hệ thống, thông tin thiếu chuẩn xác hoặc đã quá hạn, và sự đứt gãy giữa khâu phân tích với hành động kinh doanh. Một mô hình AI mạnh đến mấy cũng vô nghĩa nếu không hiểu rõ ngữ cảnh khách hàng và không được nuôi bằng dữ liệu đầy đủ, sạch, cập nhật. Các nghiên cứu quốc tế đã cảnh báo gần một nửa use case AI khó đạt được ROI vì lợi ích kinh doanh chưa rõ, nền tảng dữ liệu yếu và phối hợp người – máy lỏng lẻo. SME Việt vốn thiếu hạ tầng, nhân sự dữ liệu và quy trình số hóa nên càng dễ rơi vào tình trạng “mua công cụ về rồi để đó”, coi AI như chi phí công nghệ thay vì động cơ tăng năng suất doanh nghiệp.
Từ chọn công cụ đến chọn đúng bài toán kinh doanh
Các chuyên gia đã nhấn mạnh: ứng dụng AI đang chuyển từ câu chuyện lựa chọn công cụ sang bài toán tạo giá trị. "Không phải ứng dụng AI nào cũng đáng đầu tư. Doanh nghiệp cần chọn đúng bài toán, đúng vùng tạo giá trị và ưu tiên những ứng dụng có khả năng khuếch đại tác động". Điều này đặc biệt đúng với AI doanh nghiệp nhỏ vừa, nơi nguồn lực hạn chế buộc phải đánh cược vào vài điểm trọng yếu. Thay vì tản mạn dùng AI cho mọi thứ, SME cần bóc tách hoạt động cốt lõi – bán hàng, vận hành, chuỗi cung ứng – thành các tác vụ cụ thể, rồi xác định nơi AI có thể tạo ra ảnh hưởng trực tiếp đến doanh thu hoặc chi phí. Với doanh nghiệp bán lẻ, đó có thể là dự báo nhu cầu, phân tích hiệu quả điểm bán, tối ưu chương trình khuyến mại; với doanh nghiệp FMCG, là lập kế hoạch bán hàng và quản lý kênh phân phối. Không có bài toán rõ, chuyển hóa công nghệ AI thành tiền chỉ là khẩu hiệu.
Muốn AI ra tiền: phải tháo nghẽn thể chế, nguồn lực và cách làm
Việt Nam đã có chiến lược quốc gia về AI và chương trình chuyển đổi số, đặt mục tiêu kinh tế số chiếm 30% GDP và TP.HCM hướng tới 40% GRDP từ kinh tế số vào năm 2030. Nhưng nếu AI doanh nghiệp nhỏ vừa không tạo ra lợi nhuận, các mục tiêu đó sẽ biến thành áp lực hơn là cơ hội. Dự án hỗ trợ 18.700 MSMEs tiếp cận đào tạo và ứng dụng AI chỉ là bước đầu. Để AI kiếm tiền hiệu quả, cần song song tháo nghẽn dữ liệu, hạ tầng, năng lực nhân sự và cơ chế khuyến khích đo lường kết quả tài chính. Một báo cáo đã cho thấy nhóm doanh nghiệp dẫn đầu có doanh thu và hiệu quả tài chính từ AI gấp nhiều lần phần còn lại vì họ thiết kế lại quy trình để tích hợp AI, thay vì gắn thêm công cụ vào quy trình cũ. Kết luận thẳng thắn: SME Việt không thiếu AI, họ thiếu chiến lược chuyển hóa công nghệ AI thành giá trị kinh doanh cụ thể.
