Muốn AI tạo tăng trưởng, hãy sửa cách làm trước
AI cho SME là cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào những công việc cụ thể để doanh nghiệp nhỏ cải thiện năng suất, phục vụ khách hàng tốt hơn và tạo thêm dư địa tăng trưởng mà không phải tăng nguồn lực tương ứng. Vì vậy, câu hỏi quan trọng không phải là nên mua công cụ nào, mà là công việc nào đang làm đội ngũ mất nhiều thời gian nhất. Tại World Data Summit APAC 2026, diễn ra ngày 29–30/10 ở Kuala Lumpur, bà Phạm Thị Thu Hằng, nhà sáng lập kiêm Giám đốc 5S Media, chia sẻ kinh nghiệm ứng dụng AI trong quản trị, sáng tạo và vận hành doanh nghiệp SME. Thông điệp đáng chú ý của bà là AI không phải cây đũa thần: hiệu quả phụ thuộc vào việc xác định đúng bài toán, cải tiến quy trình và giúp nhân viên thích ứng. Với doanh nghiệp thiếu người, thời gian và ngân sách, thêm một ứng dụng vào quy trình rối rắm thường chỉ làm sự rối rắm nhanh hơn.
Cách tiếp cận này cũng giúp phân biệt ứng dụng AI doanh nghiệp có mục tiêu với việc chạy theo công nghệ. Trước khi thử nghiệm, doanh nghiệp cần biết điểm xuất phát: quy trình nào tốn công, bước nào lặp lại, khâu nào gây chậm trễ và kết quả nào sẽ được đo. Khi tiết kiệm được thời gian, phần năng lực đó nên quay lại những việc tạo giá trị như chăm sóc khách hàng, phát triển sản phẩm và tư duy chiến lược. AI chỉ đáng đầu tư khi giúp đội ngũ làm được việc có ích hơn, chứ không phải khi danh sách công cụ sử dụng dài thêm.
Tín hiệu năng suất nằm ở kết quả, không ở số công cụ
Trường hợp 5S Media cho thấy tổ chức lại công việc có thể đem lại thay đổi đáng kể, dù đây là kết quả của một doanh nghiệp chứ không phải lời bảo đảm cho mọi SME. So sánh cùng kỳ năm 2025 và 2026, doanh thu công ty tăng khoảng 20%, số nhân sự giảm khoảng 10% trong khi tổng quỹ lương không đổi; doanh thu bình quân trên mỗi nhân sự tăng khoảng 33%. Những con số này khiến cuộc thảo luận về năng suất doanh nghiệp trở nên cụ thể: trọng tâm không nhất thiết là cắt người hay làm nhiều giờ hơn, mà là giảm phần việc hao tổn nguồn lực để dành năng lực cho hoạt động tạo giá trị.
AI cũng có thể hỗ trợ ở những khâu gần khách hàng. Trong sáng tạo, đội ngũ có thể tạo các phương án hình ảnh từ ý tưởng ban đầu để khách hàng hình dung và trao đổi sớm hơn. Ở khâu quản trị, AI có thể tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn theo những chỉ số đã thống nhất. Theo chia sẻ về một quy trình mới có AI tăng cường, thời gian và công sức của đội ngũ giảm ít nhất 50%. Đây là ví dụ về lợi ích có ý nghĩa khi doanh nghiệp xác định rõ công việc cần cải thiện. Thời gian tiết kiệm không tự động thành tăng trưởng; lãnh đạo phải chủ động chuyển nó sang chăm sóc khách hàng, chiến lược, phát triển sản phẩm hoặc mở rộng hoạt động.
5-RE Growth Cycle: năm bước để bắt đầu có kiểm soát
Mô hình 5-RE Growth Cycle được 5S Media giới thiệu như một gợi ý thực hành để SME bắt đầu chuyển đổi số và theo đuổi mục tiêu tăng trưởng, không phải công thức bảo đảm kết quả cho mọi doanh nghiệp. Điểm mạnh của mô hình là buộc tổ chức nhìn vào cách làm việc trước khi quyết định công nghệ. Thay vì triển khai hàng loạt, doanh nghiệp có thể chọn một công việc thường xuyên phát sinh, thử một thay đổi trong phạm vi phù hợp rồi dùng kết quả để quyết định bước tiếp theo.
- Review – Rà soát quy trình, chỉ số quản trị, điểm nghẽn và thông tin cần cho quyết định.
- Reduce – Giảm việc lặp lại, bước thừa và cách sử dụng nguồn lực kém hiệu quả.
- Restructure – Thiết kế lại quy trình, vai trò và cách phối hợp, có AI hoặc công nghệ phù hợp hỗ trợ.
- Retrain – Đào tạo nhân viên và quản lý, tạo thời gian thực hành, thống nhất trách nhiệm kiểm tra và phê duyệt.
- Repeat – Theo dõi kết quả, rút kinh nghiệm, điều chỉnh rồi lặp lại ở quy trình tiếp theo.
Trình tự này quan trọng vì cung cấp công cụ mới chỉ là bước khởi đầu: nhân sự cần được hướng dẫn, có thời gian thực hành và hiểu rõ trách nhiệm của mình. Một thử nghiệm nhỏ, với chỉ số ban đầu và tiêu chí đánh giá rõ, giúp doanh nghiệp học trước khi mở rộng. Đó là cách giảm nguy cơ đầu tư vào công nghệ mà quy trình và con người chưa sẵn sàng.
Tăng trưởng doanh nghiệp nhỏ bắt đầu từ một việc cụ thể
Áp lực của SME là phải phục vụ thêm khách hàng, nâng chất lượng và mở rộng thị trường trong khi nguồn lực vẫn hữu hạn. Bởi vậy, tăng trưởng doanh nghiệp nhỏ không nên được đo bằng số giải pháp AI đã triển khai, mà bằng việc doanh nghiệp có giải phóng được thời gian, giảm điểm nghẽn và dùng nguồn lực hiệu quả hơn hay không. Bài học từ World Data Summit APAC là AI có thể hỗ trợ quản trị, sáng tạo lẫn vận hành, nhưng không thay thế quyết định của lãnh đạo về mục tiêu, quy trình và trách nhiệm của đội ngũ.
Bước tiếp theo không cần là một cuộc chuyển đổi quy mô lớn. Hãy chọn một công việc phát sinh thường xuyên, ghi nhận số liệu ban đầu, cùng nhân viên thử thay đổi và đo kết quả theo thời gian; chỉ mở rộng khi có bằng chứng rằng cách làm mới hữu ích. Cách làm này vừa tạo cơ hội học hỏi, vừa giúp doanh nghiệp tránh biến AI thành một khoản công sức mới mà chưa rõ giá trị. Kết luận rất thực tế: muốn AI tạo tăng trưởng, trước hết phải tổ chức lại công việc; công cụ đến sau, và con người phải được chuẩn bị để sử dụng nó.
