Sở dĩ việc ứng dụng AI vào doanh nghiệp khó không phải vì AI chưa đủ tốt. Mà vì tồn tại một khoảng cách rất lớn giữa AI và thực tế vận hành doanh nghiệp.
AI có thể làm được rất nhiều thứ. Chuyên gia AI cũng có thể đào tạo, hướng dẫn và giới thiệu hàng trăm công cụ khác nhau. Nhưng từ việc “biết AI làm được gì” đến việc “AI đang tạo ra giá trị thực trong doanh nghiệp” là hai câu chuyện hoàn toàn khác nhau.
Khoảng cách đó chính là quy trình, nghiệp vụ và con người.
Một chuyên gia AI bên ngoài có thể hiểu rất rõ về công nghệ. Nhưng họ không thể hiểu sâu bằng người đang trực tiếp vận hành doanh nghiệp mỗi ngày:
– Quy trình đang chạy như thế nào ?
– Phòng ban nào đang nghẽn ?
– Nhân sự nào đang quá tải ?
– Khách hàng thực sự đang gặp vấn đề gì ?
– Dữ liệu nằm ở đâu và đang được xử lý ra sao ?
Đó là những thứ không nằm trong tài liệu đào tạo AI. AI giống như một chiếc máy may rất hiện đại. Các chuyên gia sẽ dạy cách sử dụng máy, giới thiệu các tính năng, thậm chí đưa cả cuốn hướng dẫn vận hành.
Nhưng để may được một bộ quần áo vừa vặn với cơ thể mình, phù hợp với khách hàng của mình và tạo ra lợi nhuận cho mình thì doanh nghiệp vẫn phải tự thiết kế, tự đo đạc và tự điều chỉnh.
Đó là lý do nhiều dự án AI thất bại không phải vì công nghệ yếu, mà vì thiếu người đứng ra xây cây cầu nối giữa AI và hoạt động thực tế của doanh nghiệp.
Người đó phải hiểu cả hai thế giới:
– Hiểu công nghệ để biết AI có thể làm gì.
– Hiểu vận hành để biết doanh nghiệp cần gì.
=> Và đây cũng là lý do vì sao trong tương lai, vị trí CAIO (Chief AI Officer) ở phần lớn doanh nghiệp sẽ không đến từ các chuyên gia hay agency bên ngoài. 80% khả năng sẽ là những nhân sự nội bộ được đề bạt lên. Bởi họ là những người hiểu quy trình, hiểu dữ liệu, hiểu văn hóa doanh nghiệp và đủ khả năng chuyển hóa AI thành năng suất thực tế.
AI không thiếu. Cái thị trường đang thiếu là những người biết cách biến AI thành kết quả kinh doanh.
