Các diễn giả trong buổi hội thảo (từ trái sang): GS. Hồ Tú Bảo, anh Lê Công Thành, CEO của SMCC, anh Hồ Trọng Việt, CEO của The Daily Opt
Các diễn giả trong buổi hội thảo đều cho rằng, để các doanh nghiệp vừa và nhỏ áp dụng AI vào hoạt động của mình, điều đầu tiên không phải là sử dụng nền tảng, công cụ gì mà là xác định rõ những vấn đề nghiệp vụ cụ thể mà mình đang gặp phải. Một trong những hướng ứng dụng AI vào doanh nghiệp vừa và nhỏ mà GS. Hồ Tú Bảo, Viện trưởng viện John Von Neuman, ĐHQG Tp. Hồ Chí Minh đang nghiên cứu là Phân tích kinh doanh. Đó là quá trình khoa học chuyển đổi dữ liệu thành sự thấu hiểu để đưa ra quyết định tốt hơn và khách quan hơn trong kinh doanh. Ông phân loại ra sáu bài toán thiết yếu đối với doanh nghiệp mà họ sẽ ứng dụng AI là: Tài chính, khách hàng, bán hàng, thị trường, nhân sự, vận hành sản xuất.
Tuy nhiên, những gì GS. Hồ Tú Báo đưa ra vẫn là những bài toán lớn và mang tính chất định hướng để doanh nghiệp rà soát lại quy trình hoạt động sản xuất của mình để từ đó xác định hướng ứng dụng công nghệ. Thực tế từ những dự án đang triển khai của các diễn giả cho thấy rằng việc ứng dụng AI vào doanh nghiệp, bất kể quy mô, mới giải quyết được những vấn đề nhỏ trong mỗi bài toán đó. Chẳng hạn như với bài toán khách hàng, ứng dụng AI phổ biến hiện nay là Chatbot, được coi như bộ phận “chăm sóc khách hàng ảo” chỉ giải đáp những câu hỏi thường gặp của khách hàng (mà cũng rất “lúng túng” trước việc xử lí ngôn ngữ Tiếng Việt), hay hệ thống gợi ý sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử giao dịch và tương tác với website của doanh nghiệp chỉ giải quyết khía cạnh giúp người dùng tìm được sản phẩm dịch vụ nhanh hơn và mua nhiều hàng hơn. Một trong những ứng dụng AI trong bài toán vận hành sản xuất, chỉ giải quyết một phần của vấn đề logistic bằng cách tối ưu hóa việc điều xe giao hàng.
Việc xác định vấn đề cũng như tìm ra mức độ ứng dụng AI để giải quyết nó phụ thuộc chủ yếu vào sự chuẩn bị dữ liệu của doanh nghiệp. Nói như GS. Hồ Tú Bảo trong buổi hội thảo AI là “dùng dữ liệu ở các mức khác nhau” còn như anh Lê Thanh Sơn, kỹ sư của IBM Watson, Singapore thì “nếu như AI là chiếc xe ô tô thì dữ liệu là xăng cho nó”. Anh Sơn cũng cho rằng, các doanh nghiệp cần thu thập và lưu trữ tất cả các dữ liệu phát sinh từ quá trình kinh doanh và nên làm việc này càng sớm càng tốt. Chẳng hạn, nếu muốn có một Chatbot ngày càng “thông minh”, và giảm đáng kể khối lượng công việc cho bộ phận chăm sóc khách hàng, thì những đoạn hội thoại, trao đổi email tương tác với khách hàng chính là nguồn đầu vào “dạy” chatbot đó.
Anh Phạm Nam Long, CEO của Abivin, doanh nghiệp ứng dụng AI trong logistic cho một loạt các nhãn hàng bán lẻ của Việt Nam đưa ra ba bước cụ thể cho việc số hóa doanh nghiệp: Thứ nhất là tuyển dụng những con người trung thực, mới đảm bảo được tính tin cậy của số liệu. Thứ hai là mọi hoạt động của công ty từ xây dựng sản phẩm, đưa sản phẩm ra thị trường, bán hàng, trả lương, tuyển dụng…đều cần phải quy trình hóa một cách rõ ràng và chi tiết (đến mức “Anh ở công đoạn trước đưa gì cho anh ở công đoạn sau, vào lúc nào). Thứ ba, khi doanh nghiệp mở rộng quy mô tới 50 – 100 người thì cần phải xây dựng hệ thống phần mềm ghi lại mọi thông tin của quy trình đó, đảm bảo rằng khi những nhân viên có kinh nghiệm rời bỏ công việc thì dữ liệu vẫn ở lại, các nhân viên mới đến có thể tiếp tục guồng máy đấy mà không gặp khó khăn nhiều, chỉ khi đó, tích hợp AI vào hệ thống mới thực sự phát huy được tính ưu việt của nó.
GS. Hồ Tú Bảo cũng nói thêm rằng, câu chuyện ứng dụng AI vào các doanh nghiệp nhỏ và vừa là khả thi, bởi khối lượng dữ liệu ở mức vừa phải, không đòi hỏi kỹ thuật và môi trường tính toán phức tạp. Ông gợi ý rằng mỗi doanh nghiệp dưới 300 người chỉ cần 1-2 kỹ sư về công nghệ thông tin, thậm chí không phải là người “xuất thân” từ ngành này, chỉ cần nắm được công cụ phân tích số liệu để số hóa các hoạt động của doanh nghiệp, chuyển những dữ liệu vốn được lưu giữ trên giấy tờ vào máy tính. Ban đầu, có thể chỉ cần dùng công cụ Excel và bước đầu đưa ra được những báo cáo thống kê để mình hiểu được tình hình doanh nghiệp của mình như thế nào rồi từng bước nâng cấp nó lên, từ phân tích mô tả quyết định hiện tại đến khuyến cáo và đưa ra dự đoán về những quyết định trong tương lai. Ông chia sẻ: “Phải hình dung đây là một quá trình rất dài, có phải dài 5 năm, 10 năm, từng bước, và đặt ra được những bài toán ban đầu của mình. Đây là quá trình không quá khó và không quá dễ, nhưng vấn đề là cần phải bắt đầu.”