“Mù mờ dữ liệu” đang trở thành điểm nghẽn trong quá trình chuyển đổi số của các SME, nhất là khi AI ngày càng được xem là xu hướng bắt buộc. Theo khảo sát mới của AWS (2025), khoảng 18% doanh nghiệp Việt Nam (170.000 doanh nghiệp, tăng 13% so với năm trước) đã triển khai AI. Tuy nhiên, trong số các doanh nghiệp đã áp dụng AI đó, chỉ có khoản 74% vẫn dùng AI ở mức độ cơ bản (chủ yếu để tối ưu vận hành, tinh giản quy trình) chứ chưa khai thác các ứng dụng nâng cao như phát triển sản phẩm mới, mô hình kinh doanh đổi mới.
Điều này cho thấy rõ ràng: nếu một SME không có dữ liệu cấu trúc, không biết cách tổ chức và khai thác dữ liệu, thì AI, dù có được đưa vào, dễ trở thành một “đồ chơi công nghệ” – không thực sự mang lại lợi thế cạnh tranh mà chỉ là chi phí đầu tư không hiệu quả.”
Thiếu kỹ năng AI là trở ngại lớn của các doanh nghiệp SME
Thiếu nhân sự có kỹ năng AI là rào cản số một: 55% doanh nghiệp Việt Nam cho biết đây là lý do khiến họ chưa thể áp dụng hoặc mở rộng AI. Nhiều doanh nghiệp đã có công nghệ và tầm nhìn, nhưng lại thiếu đội ngũ để biến kế hoạch thành hiện thực.
Điều này không chỉ làm suy giảm khả năng cạnh tranh toàn cầu mà còn kìm hãm tiềm năng kinh tế, trong bối cảnh 50% công việc tương lai sẽ yêu cầu kiến thức về AI, trong khi chỉ 24% doanh nghiệp cảm thấy lực lượng lao động hiện tại đủ kỹ năng. Chính vì vậy, nhiều doanh nghiệp sẵn sàng trả cao hơn tới 40% lương để thu hút nhân sự AI giỏi.
Kỹ năng AI là nền tảng quan trọng để SMEs phát triển trong thời đại số
Vì sao dữ liệu là nhiên liệu cốt lõi cho AI?
Dữ liệu chính là nguồn năng lượng then chốt giúp AI vận hành và phát triển. Với đặc tính đa dạng về khối lượng (Volume), tốc độ (Velocity), sự phong phú (Variety), độ chính xác (Veracity) và giá trị tiềm năng (Value), Big Data tạo nên một kho tài nguyên vô tận để các thuật toán trí tuệ nhân tạo học hỏi và không ngừng hoàn thiện.
Hãy hình dung AI như một chiếc xe thể thao hiệu suất cao. Dữ liệu chính là nhiên liệu cung cấp sức mạnh cho chiếc xe này, giúp nó tăng tốc vượt trội và chinh phục những cung đường phức tạp. Không có nhiên liệu chất lượng, ngay cả chiếc xe tối tân nhất cũng không thể phát huy hết khả năng của mình. Tương tự, AI không thể vận hành hiệu quả nếu thiếu đi nguồn dữ liệu chất lượng và đầy đủ.
AI cũng cần một nguồn dữ liệu liên tục và dồi dào để học hỏi và thích ứng với những thay đổi trong môi trường vận hành. Giống như xe hơi cần tiếp nhiên liệu liên tục để duy trì chuyển động, AI cần được cung cấp dữ liệu thường xuyên để cải tiến và phát triển.
Tuy nhiên, dữ liệu chất lượng cao sẽ giúp AI đưa ra những quyết định chính xác và hiệu quả hơn, tăng cường hiệu suất hoạt động. Ngược lại, dữ liệu kém chất lượng hoặc quá tải có thể gây ra sự cố, làm giảm hiệu quả và gây khó khăn trong việc xử lý. Vì thế, quản lý dữ liệu một cách thông minh là yếu tố quyết định để AI hoạt động trơn tru và mang lại kết quả ấn tượng.
Dữ liệu sạch, minh bạch là tiền đề để phát huy hiệu quả của AI trong công việc
Cách SMEs thoát khỏi tình trạng “mù mờ dữ liệu”
Xác định mục tiêu rõ ràng
Việc ứng dụng AI hay phân tích dữ liệu không nên bắt đầu từ công nghệ, mà phải bắt đầu từ nhu cầu kinh doanh. Các doanh nghiệp SME nên đặt ra câu hỏi: "Chúng ta đang gặp vấn đề gì?", "AI có thể giúp gì cho hoạt động của mình?",...
Khi xác định được các mục tiêu cụ thể như tối ưu hàng tồn, dự báo doanh số, cải thiện chăm sóc khách hàng…, doanh nghiệp mới có thể chọn đúng công cụ và triển khai đúng cách. Nếu không có mục tiêu rõ ràng, mọi nỗ lực thu thập hay phân tích dữ liệu đều dễ rơi vào tình trạng “làm cho có” và tốn kém mà không mang lại giá trị thực.
Bắt đầu từ dữ liệu hiện có
Một sai lầm phổ biến của SMEs là nghĩ rằng mình “chưa có đủ dữ liệu để làm AI”. Thực tế, hầu hết doanh nghiệp đều đang sở hữu dữ liệu giá trị – từ đơn hàng, khách hàng, tồn kho, hành vi người dùng… Điều quan trọng là cần thu thập có hệ thống, làm sạch và tổ chức lại dữ liệu để có thể sử dụng. Thay vì đầu tư lớn vào nền tảng mới, hãy khai thác tối đa dữ liệu sẵn có. Chính những bước đi nhỏ, tận dụng nguồn lực hiện hữu sẽ là nền tảng vững chắc để tiến xa hơn trong hành trình chuyển đổi số.
Từng bước xây dựng năng lực dữ liệu nội bộ
Để ứng dụng hiệu quả, mọi bộ phận trong doanh nghiệp, từ vận hành, marketing đến tài chính đều cần hiểu và sử dụng dữ liệu trong công việc hằng ngày. Vì vậy, SMEs nên từng bước xây dựng năng lực dữ liệu nội bộ bằng cách đào tạo cơ bản cho nhân viên, khuyến khích sử dụng công cụ phân tích đơn giản, và tạo ra văn hóa đặt câu hỏi từ dữ liệu. Khi mỗi nhân viên đều có khả năng đọc – hiểu – phản hồi dựa trên dữ liệu, doanh nghiệp sẽ không còn phụ thuộc hoàn toàn vào bên ngoài và dễ dàng triển khai các sáng kiến AI hơn.
Hợp tác với đối tác chuyên môn hoặc tư vấn
Không phải doanh nghiệp nào cũng cần (hoặc nên) làm mọi thứ một mình. Việc hợp tác với các đối tác có chuyên môn – như công ty công nghệ, đơn vị tư vấn AI, hoặc các startup chuyên về dữ liệu – có thể giúp SMEs rút ngắn thời gian, giảm rủi ro và học hỏi nhanh hơn. Một dự án nhỏ thí điểm với sự hỗ trợ từ bên ngoài có thể tạo ra hiệu quả vượt trội so với việc tự triển khai thiếu kinh nghiệm. Điều quan trọng là chọn đúng đối tác, cùng chia sẻ mục tiêu rõ ràng và đảm bảo có cơ chế chuyển giao năng lực sau mỗi dự án.
Thử nghiệm và đo lường
Trong môi trường kinh doanh biến động, việc “thử sai nhanh – học nhanh” là chiến lược phù hợp cho SMEs khi ứng dụng AI. Không cần chờ đến khi mọi thứ hoàn hảo, doanh nghiệp nên chọn một vài bài toán nhỏ, dễ đo lường để thử nghiệm AI (ví dụ: dự báo nhu cầu, chatbot hỗ trợ khách hàng…). Sau đó, liên tục theo dõi hiệu quả, điều chỉnh mô hình hoặc quy trình, rồi mở rộng dần ra các bộ phận khác. Cách làm này giúp tiết kiệm chi phí, hạn chế rủi ro và tạo lòng tin nội bộ vào khả năng ứng dụng công nghệ mới.
Doanh nghiệp SME cần thường xuyên thử nghiệm và đo lường khi ứng dụng AI
Trang bị kiến thức và kỹ năng qua chương trình đào tạo
Con người vẫn là yếu tố trung tâm trong hành trình chuyển đổi dữ liệu và ứng dụng AI. Do đó, việc đầu tư vào nâng cao kỹ năng dữ liệu và tư duy số cho nhân sự là điều bắt buộc. SMEs nên tạo điều kiện để đội ngũ học các kỹ năng cơ bản như phân tích dữ liệu, trực quan hóa, đặt câu hỏi từ dữ liệu, sử dụng công cụ như Excel nâng cao, Power BI, hoặc các nền tảng AI đơn giản.
Trong bối cảnh này, Học Viện Quản Lý PACE mang đến hai chương trình đào tạo thiết thực và chuyên sâu:
1. Làm Việc Bứt Phá Cùng AI (Effective Working With AI)
Đây là chìa khóa để từng cá nhân, từ chuyên viên đến quản lý, làm chủ các công cụ AI nhằm tự động hóa và tối ưu hóa công việc hàng ngày. Thông qua khóa học, người học có thể:
- Ứng dụng AI để tự động hóa và tối ưu hóa công việc hằng ngày.
- Tiết kiệm thời gian, nâng cao hiệu quả và chất lượng đầu ra.
- Biến AI thành “trợ lý toàn năng” cá nhân hóa, luôn đồng hành và hỗ trợ bạn.
- Bứt phá trong sự nghiệp nhờ tư duy mới & khả năng làm chủ công cụ AI.
Đăng ký khóa học Làm việc bứt phá cùng AI
2. Lãnh Đạo Cấp Tiến Cùng AI (Innovative Leadership With AI)
Ở cấp độ lãnh đạo, việc hiểu và làm chủ AI giúp các nhà quản lý tích hợp trí tuệ nhân tạo vào quản trị và hoạch định chiến lược. Điều này không chỉ nâng cao khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác mà còn phát triển năng lực lãnh đạo số, giúp thích ứng nhanh và dẫn dắt đội ngũ một cách nhân văn trong kỷ nguyên số.
Chương trình giúp học viên:
- Ứng dụng AI để phân tích dữ liệu & ra quyết định chiến lược chính xác hơn.
- Tích hợp AI vào quản trị và hoạch định chiến lược doanh nghiệp.
- Nâng cao năng lực lãnh đạo số, thích ứng nhanh với môi trường biến động.
- Dẫn dắt đội ngũ vượt qua chuyển đổi số một cách tự tin và nhân văn.
Đăng ký khóa học Lãnh Đạo Cấp Tiến Cùng AI
Tóm lại, dữ liệu là nền tảng cơ bản tạo nên sức mạnh vượt trội của AI. Bằng cách nắm bắt đầy đủ vai trò quan trọng của dữ liệu như một nguồn nhiên liệu cho AI, các tổ chức có thể khai phá tiềm năng thực sự của trí tuệ nhân tạo và tận dụng nó để thúc đẩy những thay đổi mang tính đột phá.
Tuy nhiên, để tận dụng tối đa AI, doanh nghiệp phải tập trung vào chất lượng dữ liệu, bảo mật và sử dụng dữ liệu một cách có đạo đức. Việc duy trì các tiêu chuẩn cao về quản lý dữ liệu, bao gồm khuôn khổ quản trị toàn diện và giám sát liên tục, là vô cùng quan trọng. Bằng cách nắm bắt sự cộng sinh mạnh mẽ giữa dữ liệu và AI này, các tổ chức có thể định vị mình cho những đổi mới và tăng trưởng chưa từng có.
