AI đã len lỏi vào mọi ngóc ngách của đời sống, nhưng để ứng dụng AI trong Kinh doanh một cách hiệu quả thì không phải doanh nghiệp nào cũng làm được. Trước hết, cần hiểu rõ khả năng thực sự của AI, cũng như những lĩnh vực mà AI có thể làm việc hiệu quả nhất.
Tổng quan về Ứng dụng AI trong kinh doanh
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã vượt ra khỏi phạm vi của các phòng thí nghiệm học thuật để trở thành công cụ chuyển đổi mạnh mẽ trong môi trường kinh doanh hiện đại. Mặc dù AI thường được nhắc đến nhiều nhất trong lĩnh vực marketing, nhưng tiềm năng ứng dụng của nó trải rộng trên toàn bộ chuỗi giá trị doanh nghiệp, từ vận hành cốt lõi đến ra quyết định chiến lược.
Các lĩnh vực Kinh doanh có thể ứng dụng AI
AI hiện đang được ứng dụng trong hầu hết các khía cạnh của doanh nghiệp, với mức độ thâm nhập ngày càng tăng. Theo báo cáo của McKinsey năm 2023, 55% doanh nghiệp toàn cầu đã triển khai AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh, tăng từ 20% vào năm 2018. Các lĩnh vực ứng dụng phổ biến bao gồm:
- Phân tích dữ liệu và ra quyết định
- Tự động hóa quy trình kinh doanh (RPA)
- Quản lý và tối ưu hóa chuỗi cung ứng
- Hệ thống hỗ trợ khách hàng và CRM
- Nghiên cứu và phát triển sản phẩm
- Quản lý tài chính và dự báo
- Quản lý nhân sự và tài năng
Tác động của AI đến mô hình kinh doanh
AI không chỉ cải thiện các quy trình hiện có mà còn đang định hình lại toàn bộ mô hình kinh doanh. Theo nghiên cứu của Deloitte, 76% doanh nghiệp hàng đầu cho biết AI đang giúp họ phát triển các mô hình kinh doanh mới hoặc mở rộng sang các thị trường mới. Sự tác động này thể hiện qua:
- Chuyển từ mô hình phản ứng sang dự đoán: Doanh nghiệp sử dụng AI có thể dự đoán xu hướng thị trường và hành vi khách hàng thay vì chỉ phản ứng sau khi sự kiện xảy ra.
- Cá nhân hóa quy mô lớn: AI cho phép cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ ở quy mô hàng triệu khách hàng.
- Tối ưu hóa liên tục: Thuật toán học máy liên tục cải thiện hiệu quả hoạt động và giảm chi phí.
- Tạo ra các dòng doanh thu mới: 32% doanh nghiệp báo cáo đã phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới dựa trên khả năng AI.
Xu hướng ứng dụng AI trong Kinh doanh
Năm 2025 đánh dấu sự trưởng thành của nhiều xu hướng AI trong kinh doanh:
- AI tạo sinh (Generative AI): Sau làn sóng ban đầu của ChatGPT vào năm 2022, đến 2025, các giải pháp GenAI đã trở nên chuyên biệt hóa theo ngành và chức năng kinh doanh. Theo Gartner, 80% doanh nghiệp đang sử dụng các giải pháp GenAI chuyên biệt trong ít nhất một quy trình kinh doanh.
- AI kết hợp (Collaborative AI): Các hệ thống AI làm việc cùng con người thay vì thay thế họ. Mô hình “human-in-the-loop” tận dụng khả năng ra quyết định của con người kết hợp với khả năng xử lý dữ liệu của AI.
- AI đáng tin cậy (Trustworthy AI): Với các quy định về AI ngày càng chặt chẽ (như EU AI Act), doanh nghiệp đang ưu tiên tính minh bạch, công bằng và khả năng giải thích trong các giải pháp AI của họ.
- AI tiết kiệm năng lượng: Những cải tiến trong kiến trúc chip và thuật toán đã giúp giảm tiêu thụ năng lượng của các mô hình AI lớn xuống 65% so với năm 2022.
Ứng dụng AI trong quản lý vận hành doanh nghiệp
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
AI đang cách mạng hóa chuỗi cung ứng toàn cầu bằng cách tạo ra mức độ khả năng hiển thị và dự đoán chưa từng có. Theo IBM, các doanh nghiệp sử dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng đã giảm chi phí hậu cần xuống 15% và giảm tồn kho 35%.
Một trong những ứng dụng nổi bật là khả năng của AI trong việc xây dựng “digital twins” của mạng lưới chuỗi cung ứng. Samsung Electronics đã triển khai hệ thống này trong các nhà máy sản xuất của họ, tạo ra bản sao kỹ thuật số của toàn bộ quy trình sản xuất. Điều này cho phép họ mô phỏng các kịch bản khác nhau và tối ưu hóa quy trình theo thời gian thực, dẫn đến giảm 17% thời gian ngừng máy và tăng 12% hiệu quả sản xuất.
AI cũng đang được sử dụng để nhận diện các điểm yếu trong chuỗi cung ứng trước khi chúng trở thành vấn đề. Unilever sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu từ hơn 300 nhà cung cấp và dự đoán các vấn đề tiềm ẩn với độ chính xác 85%.
Dự báo nhu cầu của thị trường
Dự báo nhu cầu chính xác là một trong những thách thức lớn nhất đối với doanh nghiệp, và AI đang tạo ra những bước tiến đáng kể trong lĩnh vực này. Walmart đã triển khai hệ thống dự báo dựa trên AI xem xét hơn 500 biến số, từ xu hướng thời tiết đến sự kiện địa phương, để dự đoán nhu cầu cho từng sản phẩm tại từng cửa hàng.
Kết quả là ấn tượng. Theo một nghiên cứu của MIT, các doanh nghiệp sử dụng AI cho dự báo nhu cầu đã giảm 30-50% lỗi dự báo so với các phương pháp truyền thống. Điều này dẫn đến:
- Giảm 25-40% hàng tồn kho
- Tăng 2-5% doanh thu nhờ tỷ lệ sẵn có cao hơn
- Cải thiện biên lợi nhuận thông qua việc giảm chiết khấu không cần thiết
Câu chuyện thực tế về tiên phong ứng dụng AI trong kinh doanh – Starbucks là một trường hợp điển hình về việc sử dụng AI trong dự báo nhu cầu. Nền tảng “Deep Brew” của họ phân tích dữ liệu từ hơn 33.000 cửa hàng để tối ưu hóa việc đặt hàng nguyên liệu, lập lịch nhân viên và phát triển sản phẩm mới, góp phần tăng doanh thu trên mỗi cửa hàng lên 4% vào năm 2023.
Quản lý hàng tồn kho bằng AI
AI đang tạo ra một cuộc cách mạng trong cách doanh nghiệp quản lý hàng tồn kho. Các thuật toán học máy có thể phân tích lịch sử bán hàng, xu hướng thị trường, dữ liệu thời tiết và nhiều yếu tố khác để xác định mức tồn kho tối ưu cho từng sản phẩm tại từng địa điểm.
Amazon là người tiên phong trong lĩnh vực này với hệ thống “anticipatory shipping” – một phương pháp trong đó AI dự đoán những sản phẩm khách hàng sẽ đặt hàng và di chuyển chúng đến gần vị trí địa lý của khách hàng trước khi đơn hàng thực tế được đặt. Điều này đã giúp Amazon giảm thời gian giao hàng xuống 25% và cắt giảm chi phí hậu cần 10-20%.
Zara sử dụng AI để phân tích dữ liệu bán hàng thời gian thực từ tất cả các cửa hàng của mình, cho phép họ điều chỉnh sản xuất và phân phối dựa trên nhu cầu thực tế. Kết quả là chu kỳ thiết kế-đến-cửa hàng chỉ mất 15 ngày so với mức trung bình ngành là 6 tháng.
AI trong chăm sóc khách hàng
Hệ thống CRM thông minh
Các hệ thống Quản lý quan hệ khách hàng (CRM) hiện đại đã vượt xa khỏi vai trò là cơ sở dữ liệu liên hệ đơn giản. Với AI tích hợp, CRM đang trở thành trung tâm thông minh có khả năng:
- Phân đoạn khách hàng động dựa trên hành vi thực tế thay vì các tiêu chí tĩnh
- Dự đoán giá trị vòng đời khách hàng (CLV) với độ chính xác cao
- Xác định khách hàng có nguy cơ rời bỏ trước khi họ thể hiện bất kỳ dấu hiệu rõ ràng nào
Salesforce Einstein, một bộ công cụ AI được tích hợp vào nền tảng CRM phổ biến nhất thế giới, xử lý hơn 100 tỷ giao dịch AI mỗi ngày. Các doanh nghiệp sử dụng Einstein báo cáo tăng 38% tỷ lệ chuyển đổi dẫn dắt và tăng 25% sự hài lòng của khách hàng.
Adobe Experience Cloud sử dụng AI để phân tích hàng tỷ điểm dữ liệu khách hàng để xây dựng “khách hàng số” – đại diện chi tiết của từng khách hàng thực. Điều này cho phép các thương hiệu cá nhân hóa trải nghiệm một cách hợp lý trên tất cả các kênh.
Tự động hóa support
Trợ lý ảo, AI Chatbot là một trong những ví dụ điển hình về ứng dụng AI trong kinh doanh thành công nhất hiện nay.
Theo Juniper Research, chatbot doanh nghiệp đã tiết kiệm 8 tỷ USD chi phí dịch vụ khách hàng toàn cầu vào năm 2023, con số này dự kiến sẽ tăng lên 22 tỷ USD vào năm 2027.
Bank of America đã phát triển Erica, một trợ lý ảo ngân hàng với hơn 20 triệu người dùng, có thể hỗ trợ khách hàng trong hơn 400.000 trường hợp khác nhau, từ kiểm tra số dư đến đưa ra lời khuyên tài chính cá nhân hóa. Erica đã xử lý hơn một tỷ tương tác khách hàng kể từ khi ra mắt, giúp ngân hàng giảm 30% cuộc gọi đến trung tâm dịch vụ.
Một xu hướng đáng chú ý là sự phát triển của nền tảng hỗ trợ “blended AI” kết hợp chatbot AI với đại diện con người. Zendesk báo cáo rằng các doanh nghiệp sử dụng mô hình này đã cải thiện thời gian giải quyết lên 23% và tăng sự hài lòng của khách hàng lên 20%.
Phân tích feedback
AI đang chuyển đổi cách doanh nghiệp thu thập và phân tích phản hồi từ khách hàng. Các công cụ phân tích văn bản và tình cảm dựa trên AI có thể xử lý hàng nghìn đánh giá, bình luận trên mạng xã hội và cuộc khảo sát để xác định xu hướng, phát hiện vấn đề tiềm ẩn và đo lường tình cảm tổng thể.
Delta Air Lines sử dụng AI để phân tích hơn 30.000 phản hồi khách hàng mỗi tháng từ nhiều kênh. Hệ thống này đã giúp họ xác định một vấn đề với quy trình lên máy bay, dẫn đến sự thay đổi đã cải thiện điểm hài lòng của khách hàng lên 11%.
Công nghệ phân tích tình cảm tiên tiến như của Qualtrics XM có thể phát hiện các sắc thái trong phản hồi của khách hàng—không chỉ xác định xem một bình luận là tích cực hay tiêu cực, mà còn phát hiện cảm xúc như thất vọng, ngạc nhiên hay niềm vui với độ chính xác 85-90%.
AI trong phát triển sản phẩm
R&D thông minh
AI đang mở ra những khả năng mới trong nghiên cứu và phát triển bằng cách tăng tốc quá trình khám phá và đổi mới. Trong ngành dược phẩm, các công ty như Pfizer và AstraZeneca đang sử dụng AI để phân tích hàng tỷ hợp chất tiềm năng và dự đoán hiệu quả của chúng, giảm thời gian phát triển thuốc từ thông thường 10 năm xuống còn 3-5 năm trong một số trường hợp.
Trong lĩnh vực ô tô, Tesla đã xây dựng một trong những đội ngũ AI lớn nhất trong ngành để phát triển hệ thống lái tự động. Họ sử dụng dữ liệu từ hơn một triệu xe để liên tục cải thiện thuật toán tự lái của mình, cho phép họ phát hành các tính năng mới thông qua cập nhật phần mềm không dây thay vì phải thiết kế lại phần cứng.
Unilever đã triển khai AI trong phòng thí nghiệm R&D của họ để dự đoán cách các sản phẩm mới sẽ hoạt động trong các điều kiện khác nhau, giảm 60% thời gian thử nghiệm cho các công thức mới.
Testing và phản hồi
AI đang cách mạng hóa quy trình thử nghiệm sản phẩm bằng cách cho phép thử nghiệm liên tục và phân tích phản hồi chi tiết. Netflix nổi tiếng với việc sử dụng AI để thử nghiệm hàng trăm biến thể của nội dung và giao diện người dùng đối với các phân khúc người dùng khác nhau. Thông qua thử nghiệm A/B tự động hóa được hỗ trợ bởi AI, họ có thể tối ưu hóa mọi thứ từ hình thu nhỏ đến thuật toán đề xuất, dẫn đến 13% giảm tỷ lệ hủy đăng ký vào năm 2023.
Adidas sử dụng công nghệ “digital twin” để thử nghiệm hàng nghìn thiết kế giày trước khi tạo ra nguyên mẫu vật lý. Điều này đã cắt giảm thời gian phát triển sản phẩm xuống 30% và giảm chi phí thiết kế xuống 25%.
Microsoft đã áp dụng phương pháp “Experimentation Platform” dựa trên AI trong quá trình phát triển sản phẩm của họ, cho phép các nhóm thử nghiệm các tính năng mới với người dùng thực một cách liên tục. Dữ liệu từ hơn 20.000 thử nghiệm hàng năm được phân tích để lái các quyết định phát triển sản phẩm.
Cá nhân hóa sản phẩm
AI đang đưa cá nhân hóa sản phẩm vượt ra ngoài phạm vi tiếp thị cơ bản để tạo ra sản phẩm và dịch vụ thực sự thích ứng với từng khách hàng. Spotify sử dụng các thuật toán học máy để phân tích hành vi nghe nhạc của hơn 515 triệu người dùng và tạo ra danh sách phát được cá nhân hóa như Discover Weekly. Những danh sách này chịu trách nhiệm cho 30% tổng thời gian nghe trên nền tảng.
Nike’s “Nike By You” (trước đây là NikeiD) sử dụng AI để cung cấp trải nghiệm thiết kế giày được cá nhân hóa, phân tích các lựa chọn cá nhân để đề xuất các kết hợp màu sắc và kiểu dáng. Dịch vụ này đã tăng trưởng 30% mỗi năm kể từ khi triển khai AI.
Trong lĩnh vực xe hơi, BMW sử dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm trong xe dựa trên thói quen và sở thích của người lái, tự động điều chỉnh mọi thứ từ vị trí ghế đến bảng điều khiển kỹ thuật số và bản đồ đề xuất.
AI trong quản lý nhân sự
Tuyển dụng thông minh
AI đang chuyển đổi quy trình tuyển dụng bằng cách tự động hóa sàng lọc hồ sơ, loại bỏ thành kiến và xác định ứng viên phù hợp nhất. Theo một nghiên cứu của LinkedIn, 67% nhà tuyển dụng cho biết AI giúp họ tiết kiệm thời gian, 43% nói rằng nó giúp loại bỏ thành kiến và 31% cho rằng nó cải thiện chất lượng tuyển dụng.
Unilever đã triển khai một hệ thống tuyển dụng dựa trên AI cho các vị trí cấp thấp và cấp trung, phân tích các yếu tố từ ngôn ngữ cơ thể trong phỏng vấn video đến cách ứng viên chơi các trò chơi tâm lý học trực tuyến. Hệ thống này đã giúp họ tiết kiệm 70.000 giờ phỏng vấn cho nhà quản lý và tăng sự đa dạng về giới tính trong tuyển dụng lên 16%.
IBM sử dụng công nghệ AI Watson để phân tích các ứng viên tiềm năng và đề xuất những người phù hợp nhất với văn hóa công ty và yêu cầu kỹ năng. Điều này đã dẫn đến cải thiện 35% hiệu quả tuyển dụng và giảm 30% chi phí tuyển dụng.
Đào tạo nhân viên
Training cũng là một phần quan trọng trong chiến lược ứng dụng AI trong kinh doanh của các doanh nghiệp.
AI đang cá nhân hóa trải nghiệm học tập cho nhân viên thông qua đào tạo thích ứng và học tập dựa trên kỹ năng. Nền tảng học tập của Cornerstone OnDemand sử dụng AI để xác định “khoảng cách kỹ năng” cho từng nhân viên và tạo ra các lộ trình học tập được cá nhân hóa. Các doanh nghiệp sử dụng nền tảng này báo cáo mức tăng 40% trong việc hoàn thành khóa học và cải thiện 25% trong việc áp dụng kỹ năng.
Walmart đã triển khai VR dựa trên AI để đào tạo nhân viên về các tình huống khó xử lý như đám đông Black Friday hoặc ứng phó với khách hàng khó tính. Những nhân viên trải qua chương trình đào tạo này đạt điểm cao hơn 10-15% trong đánh giá hiệu suất so với các phương pháp đào tạo truyền thống.
Microsoft sử dụng hệ thống đào tạo dựa trên AI có tên Project Cortex, tự động tổng hợp và chia sẻ kiến thức từ các chuyên gia nội bộ trong toàn tổ chức. Hệ thống này đã giúp giảm 25% thời gian mà nhân viên mới dành để tìm kiếm thông tin và tài nguyên.
Performance analytics
AI đang cách mạng hóa cách doanh nghiệp đánh giá và quản lý hiệu suất nhân viên. Các thuật toán học máy có thể phân tích nhiều nguồn dữ liệu để cung cấp đánh giá toàn diện hơn về đóng góp của nhân viên. Deloitte đã phát triển một hệ thống phân tích hiệu suất sử dụng AI để theo dõi hơn 60 chỉ số cho mỗi nhân viên, từ sản lượng trực tiếp đến các chỉ số hợp tác như phản hồi email và tham gia vào dự án nhóm.
GE Healthcare sử dụng nền tảng phân tích hiệu suất dựa trên AI để theo dõi các chỉ số tìm kiếm đa yếu tố cho các nhóm sản phẩm của họ. Hệ thống dự đoán các nhóm có nguy cơ không đạt mục tiêu dự án với độ chính xác 85%, cho phép can thiệp sớm để đưa các dự án trở lại đúng hướng.
Một xu hướng mới nổi là sử dụng AI để đánh giá “hiệu suất tổng thể” vượt ra ngoài các KPI truyền thống. SAP SuccessFactors sử dụng các thuật toán học máy để đánh giá các chỉ số như sự gắn kết, sự hài lòng của khách hàng và sự phát triển kỹ năng cùng với các chỉ số sản lượng. Các tổ chức sử dụng phương pháp này báo cáo mức giảm 22% trong luân chuyển nhân viên và tăng 18% trong sự gắn kết của nhân viên.
AI trong tài chính và kế toán
Phân tích rủi ro
AI đang chuyển đổi cách các tổ chức tài chính đánh giá và quản lý rủi ro. Các thuật toán học máy tiên tiến có thể phân tích các tập dữ liệu khổng lồ để xác định các mẫu và dị thường mà các phương pháp truyền thống có thể bỏ qua. JP Morgan Chase đã phát triển một nền tảng AI có tên COiN (Contract Intelligence) để xem xét các tài liệu pháp lý và trích xuất thông tin quan trọng. Hệ thống này có thể xem xét 12.000 thỏa thuận thương mại hàng năm chỉ trong vài giờ, một nhiệm vụ trước đây đòi hỏi khoảng 360.000 giờ làm việc của luật sư.
Goldman Sachs sử dụng thuật toán học máy để phân tích hơn 10.000 yếu tố rủi ro trong danh mục đầu tư của họ. Hệ thống này có thể mô phỏng hàng nghìn kịch bản thị trường trong thời gian thực để xác định các mối đe dọa tiềm ẩn và cơ hội, điều chỉnh các chiến lược đầu tư trước khi các sự kiện thị trường diễn ra.
Trong lĩnh vực bảo hiểm, công ty Progressive sử dụng AI để phân tích dữ liệu từ các thiết bị theo dõi trong xe để đánh giá rủi ro của người lái xe và điều chỉnh phí bảo hiểm tương ứng. Phương pháp “dựa trên cách sử dụng” này đã dẫn đến mức giảm 30% trong các yêu cầu bồi thường từ những người lái xe tham gia và cải thiện 15% trong biên lợi nhuận cho công ty.
Dự báo tài chính
AI đang nâng cao đáng kể độ chính xác của dự báo tài chính thông qua khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và xác định các mối tương quan phức tạp. Microsoft đã triển khai các mô hình dự báo tài chính dựa trên AI xem xét hơn 100 biến số để dự đoán doanh thu và chi tiêu trên các dòng sản phẩm và khu vực địa lý. Điều này đã giúp giảm sai số dự báo từ 15% xuống dưới 3% trong một số danh mục sản phẩm.
Amazon sử dụng AI để dự báo dòng tiền và nhu cầu vốn hoạt động cho các hoạt động toàn cầu của mình. Hệ thống xem xét các yếu tố mùa vụ, xu hướng thị trường và thậm chí các sự kiện địa chính trị để tối ưu hóa việc sử dụng vốn và quản lý dòng tiền.
PepsiCo sử dụng nền tảng dự báo dựa trên AI để dự đoán biên lợi nhuận sản phẩm trên 100 thị trường khác nhau. Hệ thống này đã giúp công ty xác định các cơ hội tăng giá và tối ưu hóa chi phí đầu vào, dẫn đến tăng biên lợi nhuận gộp lên 2,5% vào năm 2023.
Tự động hóa kế toán
AI đang mang đến một cuộc cách mạng cho quy trình kế toán truyền thống thông qua tự động hóa thông minh. Các hệ thống RPA (Robotic Process Automation) tích hợp trí tuệ nhân tạo đang thay thế các công việc thủ công và lặp đi lặp lại như nhập liệu, đối chiếu tài khoản và xử lý hóa đơn. Theo khảo sát của Deloitte, các doanh nghiệp triển khai AI trong kế toán đã giảm 40% thời gian xử lý hóa đơn và cắt giảm 80% lỗi nhập liệu.
PwC đã phát triển một hệ thống AI có tên “GL.ai” để phân tích các giao dịch tài chính và xác định các bất thường. Hệ thống này có thể kiểm tra 100% giao dịch thay vì chỉ lấy mẫu, giúp phát hiện 95% bất thường tài chính so với 10% đối với phương pháp kiểm toán truyền thống.
Xero, nền tảng kế toán dựa trên đám mây, sử dụng AI để tự động hóa việc phân loại giao dịch và đối chiếu dữ liệu ngân hàng. Thuật toán học máy của họ hiện có thể dự đoán chính xác các danh mục tài khoản cho các giao dịch mới với độ chính xác trên 90%, tiết kiệm cho doanh nghiệp nhỏ trung bình 5-10 giờ kế toán mỗi tháng.
Intuit đã tích hợp trợ lý tài chính dựa trên AI vào phần mềm QuickBooks của họ, giúp doanh nghiệp nhỏ tự động hóa việc ghi nhận chi phí, theo dõi dòng tiền và chuẩn bị báo cáo thuế. Công nghệ này đã giúp người dùng tiết kiệm trung bình 66 giờ công việc kế toán mỗi năm và giảm 55% lỗi trong báo cáo thuế.
Chiến lược tích hợp toàn diện
Xây dựng hệ sinh thái AI
Để tận dụng tối đa tiềm năng của AI, doanh nghiệp cần xây dựng một hệ sinh thái AI toàn diện thay vì triển khai các giải pháp riêng lẻ. Microsoft đã phát triển hệ sinh thái AI Azure bao gồm hơn 30 dịch vụ AI khác nhau, cho phép doanh nghiệp tích hợp các khả năng AI vào tất cả các quy trình kinh doanh của họ. Hơn 95% công ty Fortune 500 hiện đang sử dụng các dịch vụ Azure AI ở một mức độ nào đó.
Tại Siemens, “MindSphere” – nền tảng IoT công nghiệp mở – kết hợp dữ liệu từ hàng nghìn cảm biến với các thuật toán AI để tạo ra một hệ sinh thái thông minh cho sản xuất, bảo trì và quản lý chuỗi cung ứng. Các doanh nghiệp sử dụng MindSphere báo cáo cải thiện 30-50% trong hiệu quả sản xuất và giảm 20% chi phí bảo trì.
Một thành phần quan trọng của hệ sinh thái AI là data lake – kho lưu trữ dữ liệu tập trung cho phép AI truy cập vào tất cả dữ liệu doanh nghiệp từ nhiều nguồn. Airbnb đã xây dựng một data lake chứa hơn 10 petabyte dữ liệu, cung cấp nền tảng cho hơn 150 dự án AI khác nhau trên toàn công ty, từ định giá động đến phát hiện gian lận và đề xuất cá nhân hóa.
Kết nối các bộ phận
AI đang phá vỡ các rào cản truyền thống giữa các phòng ban bằng cách tích hợp dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết xuyên chức năng. Nền tảng Palantir Foundry, được sử dụng bởi các tổ chức như Morgan Stanley và Fiat Chrysler, tạo ra “graph thông tin” kết nối các bộ dữ liệu từ nhiều phòng ban để cung cấp cái nhìn thống nhất về hoạt động kinh doanh.
Hệ thống “Connected Enterprise” của Rockwell Automation sử dụng AI để tích hợp dữ liệu từ các máy móc sản xuất, hệ thống ERP và phần mềm CRM, cho phép các quyết định thời gian thực có tính đến các yếu tố từ nhu cầu khách hàng đến năng lực sản xuất và tình trạng nguyên liệu thô.
Uber đã xây dựng một nền tảng AI nội bộ có tên “Michelangelo” để kết nối dữ liệu từ tất cả các khía cạnh của doanh nghiệp – từ hành vi người lái xe và hành khách đến điều kiện giao thông và sự kiện địa phương. Hệ thống này cho phép 10.000 nhân viên của Uber truy cập vào thông tin chi tiết dựa trên AI, bất kể vị trí chức năng của họ, tạo ra một tổ chức dựa trên dữ liệu thực sự.
Digital transformation
AI là xúc tác cho sự chuyển đổi kỹ thuật số toàn diện trong doanh nghiệp. Theo McKinsey, các công ty tích hợp AI vào chiến lược chuyển đổi kỹ thuật số của họ có khả năng tăng EBITDA 5-15% so với các đối thủ chỉ tập trung vào số hóa thông thường.
General Electric đã thực hiện một quá trình chuyển đổi kỹ thuật số dựa trên AI trong toàn bộ danh mục kinh doanh công nghiệp của mình. Thông qua nền tảng “Predix”, các thuật toán AI phân tích dữ liệu từ hàng nghìn tuabin gió, động cơ máy bay và thiết bị y tế để tối ưu hóa hiệu suất và dự đoán nhu cầu bảo trì. Kết quả là tăng 20% thời gian hoạt động của thiết bị và hiệu quả hoạt động cao hơn, giúp GE chuyển đổi từ nhà sản xuất thiết bị thành nhà cung cấp giải pháp dữ liệu.
Starbucks đã triển khai sáng kiến “Deep Brew” của họ như một phần của quá trình chuyển đổi kỹ thuật số dựa trên AI. Dự án này sử dụng AI để tối ưu hóa mọi thứ từ quản lý hàng tồn kho và lập lịch nhân viên đến việc đề xuất cá nhân hóa thông qua ứng dụng di động của công ty. Starbucks đã chứng kiến 25% tăng trưởng trong đơn đặt hàng kỹ thuật số và cải thiện 3% biên lợi nhuận kể từ khi bắt đầu chương trình này.
IKEA đã sử dụng AI để hỗ trợ quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của mình từ nhà bán lẻ nội thất truyền thống sang nền tảng tích hợp cung cấp cả sản phẩm vật lý và trải nghiệm kỹ thuật số. Ứng dụng AR được hỗ trợ bởi AI của họ cho phép khách hàng “đặt” đồ nội thất trong nhà của họ trước khi mua. Công nghệ này đã giúp tăng 38% chuyển đổi trực tuyến và giảm 30% tỷ lệ trả hàng.
Sự tích hợp AI toàn diện vào mọi khía cạnh của doanh nghiệp không còn là tùy chọn mà là điều kiện cần thiết để duy trì khả năng cạnh tranh trong kỷ nguyên kỹ thuật số. Các doanh nghiệp đón nhận cách tiếp cận toàn diện này đang thu được lợi ích không chỉ từ hiệu quả hoạt động cao hơn mà còn từ các mô hình kinh doanh đổi mới và các nguồn doanh thu mới.
Như chúng ta đã thấy trong phân tích chi tiết này, ứng dụng của AI trong kinh doanh vượt xa khỏi marketing và đang thay đổi cách doanh nghiệp hoạt động trên toàn bộ chuỗi giá trị. Từ tối ưu hóa chuỗi cung ứng và dự báo nhu cầu đến cách mạng hóa dịch vụ khách hàng và phát triển sản phẩm, AI đang định hình lại bản chất của công việc và mở ra những khả năng mới cho sự đổi mới và tăng trưởng.
Các doanh nghiệp đang đầu tư vào AI không chỉ để cải thiện quy trình hiện tại mà còn để phát triển các mô hình kinh doanh mới và nguồn doanh thu. Khi chúng ta tiến vào giữa những năm 2020, ranh giới giữa “doanh nghiệp được hỗ trợ bởi AI” và “doanh nghiệp dựa trên AI” đang ngày càng mờ nhạt, với những tổ chức thành công nhất đang tích hợp trí tuệ nhân tạo vào DNA của họ.
Và, cuộc đua của các doanh nghiệp giờ đây trở thành cuộc đua Ứng dụng AI trong kinh doanh, ai làm tốt sẽ có khả năng bứt phá rất nhanh và rất xa!
