Sự thay đổi cơ bản đang diễn ra trong bối cảnh Trí tuệ nhân tạo (AI), với sự tập trung chuyển từ việc chỉ đơn thuần áp dụng sang thực hiện hiệu quả. Những người chiến thắng trong kỷ nguyên mới này sẽ không phải là những người chỉ đơn giản triển khai AI, mà là những người tích hợp sâu AI vào các hoạt động cốt lõi của họ, tạo ra một lợi thế cạnh tranh. Theo báo cáo năm 2025 của ICONIQ Capital, "The Builder’s Playbook", các công ty được mô tả là "AI-native" vượt trội hơn đáng kể về mức độ trưởng thành AI so với những công ty chỉ "AI-enabled". Tài liệu này đi sâu vào các chiến lược mà các công ty tăng trưởng cao sử dụng để hoạt động như các tổ chức AI-native, tập trung vào triển khai AI nội bộ, liên kết chiến lược, phân biệt ngăn xếp công nghệ và quản lý nhân tài. Nó tiếp tục khám phá việc xây dựng các công cụ AI nội bộ, ưu tiên các trường hợp sử dụng AI, phân bổ ngân sách AI, cấu trúc chi phí phát triển và tầm quan trọng của việc thúc đẩy chuyển đổi văn hóa. Cuối cùng, nó phác thảo một kế hoạch hành động theo giai đoạn để chứng minh ROI và mở rộng các sáng kiến AI trên toàn doanh nghiệp.
Chiến trường AI mới: Từ áp dụng đến thực thi
Cuộc đua giành quyền thống trị AI đã phát triển. Không còn đủ cho các doanh nghiệp chỉ đơn giản là áp dụng các công nghệ AI. Chiến trường mới ưu ái những tổ chức có thể khéo léo thực thi các chiến lược AI, dệt AI sâu sắc vào cấu trúc của các quy trình năng suất cốt lõi của họ. Dữ liệu tiết lộ một sự khác biệt nổi bật về mức độ trưởng thành AI giữa các công ty "AI-native", những công ty được xây dựng từ đầu với AI là một yếu tố nền tảng và những công ty "AI-enabled", hoặc trang bị thêm AI vào các cấu trúc hiện có.
AI-Native so với AI-Enabled: Khoảng cách trưởng thành
Báo cáo nêu bật một khoảng cách trưởng thành đáng kể giữa các công ty AI-native và AI-enabled. Các tổ chức AI-native có nhiều khả năng có các sản phẩm cốt lõi đã đạt được khối lượng quan trọng hoặc phù hợp với thị trường, cho thấy khả năng lớn hơn để chuyển các khoản đầu tư AI thành kết quả kinh doanh hữu hình. Sự khác biệt này bắt nguồn từ một sự khác biệt cơ bản trong phương pháp tiếp cận: Các công ty AI-native thiết kế các hoạt động và quy trình của họ xoay quanh AI ngay từ đầu, trong khi các công ty AI-enabled thường gặp khó khăn trong việc tích hợp AI vào các hệ thống và quy trình làm việc cũ. Khó khăn tích hợp này dẫn đến sự kém hiệu quả, chậm trễ và cuối cùng là tỷ lệ hoàn vốn đầu tư thấp hơn. Sự khác biệt chính nằm ở mức độ AI được nhúng sâu trong DNA tổ chức. Các công ty AI-native nuôi dưỡng một môi trường nơi AI không chỉ là một công cụ mà là một thành phần cốt lõi của việc ra quyết định, đổi mới và hiệu quả hoạt động.
Mô hình hoạt động của các công ty tăng trưởng cao
Bí quyết thành công nằm ở việc bắt chước các hoạt động vận hành của các công ty AI-native. Các tổ chức tăng trưởng cao này được định vị chiến lược để khai thác giá trị tối đa từ các khoản đầu tư AI của họ. Họ sở hữu một số thuộc tính quan trọng cho phép họ phát triển mạnh mẽ trong bối cảnh do AI điều khiển:
- Tầm nhìn chiến lược: Một chiến lược AI rõ ràng, được xác định rõ ràng phù hợp với các mục tiêu kinh doanh tổng thể.
- Cơ sở hạ tầng linh hoạt: Một cơ sở hạ tầng công nghệ linh hoạt có thể nhanh chóng thích ứng với các công nghệ AI đang phát triển.
- Văn hóa dựa trên dữ liệu: Một nền văn hóa coi trọng dữ liệu, thông tin chi tiết và thử nghiệm.
- Hệ sinh thái tài năng: Một lực lượng lao động lành nghề được trang bị để xây dựng, triển khai và quản lý các giải pháp AI.
Các thuộc tính này, khi được kết hợp, tạo ra một chu kỳ đổi mới AI đạo đức, thúc đẩy sự cải tiến liên tục và mang lại kết quả kinh doanh vượt trội.
Định vị chiến lược: Từ "Điều gì có thể được thực hiện" đến "Điều gì nên được thực hiện"
Thách thức chính trong việc triển khai AI nội bộ không phải là bản thân công nghệ, mà là chiến lược. Các công ty phải ưu tiên giải quyết câu hỏi "điều gì nên được thực hiện" - tập trung nguồn lực vào các lĩnh vực có thể tạo ra giá trị đáng kể nhất. Điều này bao gồm đánh giá cẩn thận các nhu cầu kinh doanh, xác định các trường hợp sử dụng AI có tác động cao và căn chỉnh các sáng kiến AI với các mục tiêu chiến lược.
Những thách thức hàng đầu trong triển khai AI nội bộ
Việc triển khai AI nội bộ đặt ra vô số thách thức vượt ra ngoài lĩnh vực kỹ thuật. Các khía cạnh chiến lược của việc triển khai AI thường gây ra những trở ngại đáng kể nhất, đòi hỏi các tổ chức phải suy nghĩ lại về các mô hình hoạt động và quy trình ra quyết định của họ.
- Liên kết chiến lược: Đảm bảo các sáng kiến AI phù hợp với các mục tiêu kinh doanh tổng thể là tối quan trọng. Nếu không có sự liên kết rõ ràng, các dự án AI có thể thiếu tập trung và không mang lại kết quả có ý nghĩa.
- Tính khả dụng và chất lượng dữ liệu: Các thuật toán AI yêu cầu lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để hoạt động hiệu quả. Các tổ chức phải giải quyết các silo dữ liệu, các vấn đề về quản trị dữ liệu và các mối quan tâm về chất lượng dữ liệu.
- Thu hút và giữ chân nhân tài: Nhu cầu về các chuyên gia AI lành nghề vượt xa nguồn cung. Các công ty phải phát triển các chiến lược để thu hút, giữ chân và phát triển tài năng AI.
- Tích hợp với các hệ thống hiện có: Tích hợp các giải pháp AI với các hệ thống cũ có thể phức tạp và tốn kém. Các tổ chức phải lập kế hoạch cẩn thận các chiến lược tích hợp để giảm thiểu sự gián đoạn và tối đa hóa hiệu quả.
Để vượt qua những thách thức này, cần có một cách tiếp cận toàn diện bao gồm chiến lược, công nghệ, dữ liệu, tài năng và văn hóa.
Phân biệt chiến lược của ngăn xếp công nghệ
Ngăn xếp công nghệ AI nội bộ phải tuân thủ nguyên tắc "ưu tiên chi phí", khác biệt rõ rệt so với phương pháp "ưu tiên độ chính xác" được sử dụng cho các ứng dụng hướng đến khách hàng bên ngoài. Sự khác biệt này là rất quan trọng để xây dựng các khả năng AI nội bộ hiệu quả và bền vững. Mục tiêu là tận dụng các công nghệ và kiến trúc hiệu quả về chi phí có thể mang lại hiệu suất cần thiết mà không làm cạn kiệt ngân hàng.
AI nội bộ so với AI bên ngoài: Các ưu tiên công nghệ cốt lõi
Các ưu tiên cho AI nội bộ và AI bên ngoài khác nhau đáng kể do các mục tiêu và ràng buộc riêng của chúng. AI nội bộ tập trung vào việc tối ưu hóa các quy trình và cải thiện hiệu quả, trong khi AI bên ngoài nhằm mục đích nâng cao trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy doanh thu. Sự khác biệt về mục tiêu này đòi hỏi các ưu tiên công nghệ khác nhau.
- AI nội bộ: Ưa chuộng cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng, hiệu quả về chi phí và quy trình làm việc tự động.
- AI bên ngoài: Đặt trọng tâm lớn hơn vào các thuật toán tiên tiến, trải nghiệm được cá nhân hóa và khả năng phản hồi theo thời gian thực.
Nghịch lý về tài năng và các giải pháp
Sự khan hiếm cực độ về tài năng AI đủ tiêu chuẩn (được 60% công ty coi là trở ngại lớn nhất) có nghĩa là việc chỉ đơn giản là thuê thêm người không phải là một giải pháp khả thi. Các công ty phải áp dụng một phương pháp có hệ thống để tối đa hóa đòn bẩy tài năng.
- Nâng cao kỹ năng cho các nhóm hiện có: Tập trung vào việc đào tạo nhân viên hiện tại sử dụng các công cụ và công nghệ AI. Điều này mở rộng nhóm tài năng và cho phép áp dụng AI nhanh hơn.
Các chiến lược để tối đa hóa đòn bẩy tài năng
Với sự khan hiếm tài năng AI, các tổ chức cần các chiến lược đổi mới để tối đa hóa tác động của lực lượng lao động hiện có của họ. Điều này bao gồm trang bị cho các nhóm các công cụ hỗ trợ AI, tận dụng kiến thức chuyên môn bên ngoài và thúc đẩy các chương trình phát triển nội bộ.
Trao quyền cho các nhóm hiện có
Các công cụ như trợ lý mã hóa (đã được 77% công ty áp dụng) có thể tăng hiệu quả, cho phép các chuyên gia AI tập trung vào đổi mới cốt lõi. Bằng cách tự động hóa các tác vụ thông thường và cung cấp các đề xuất thông minh, các công cụ này giải phóng thời gian và nguồn lực quý giá cho các sáng kiến chiến lược hơn.
Tận dụng các nguồn lực bên ngoài
Các nền tảng đám mây và dịch vụ API (được 64% công ty tin dùng) giải phóng các nhóm khỏi việc bảo trì cơ sở hạ tầng. Các tổ chức có thể khai thác một hệ sinh thái rộng lớn gồm các giải pháp và kiến thức chuyên môn AI được xây dựng sẵn, đẩy nhanh quá trình phát triển và giảm chi phí.
Nuôi dưỡng và chuyển đổi nội bộ
Thiết lập các chương trình đào tạo nội bộ để giữ chân kiến thức kinh doanh có giá trị và giảm áp lực tuyển dụng bên ngoài. Bằng cách nuôi dưỡng tài năng từ bên trong, các công ty có thể xây dựng một lực lượng lao động AI bền vững, hiểu rõ các nhu cầu và thách thức riêng của doanh nghiệp.
Xây dựng một công cụ AI nội bộ: Chiến lược và thực thi
Những "người xây dựng" thành công đang tập trung gần 80% các khoản đầu tư của họ vào hai lĩnh vực chính: "quy trình làm việc của tác nhân", tự động hóa các quy trình nội bộ phức tạp và "các ứng dụng dọc", đi sâu vào các lĩnh vực kinh doanh cụ thể. Để có hệ thống ưu tiên các dự án, các công ty có thể sử dụng "ma trận ưu tiên trường hợp sử dụng AI nội bộ".
Ưu tiên các trường hợp sử dụng AI: Ma trận ưu tiên trường hợp sử dụng AI nội bộ
Xác định và ưu tiên các trường hợp sử dụng AI là rất quan trọng để tối đa hóa ROI và đảm bảo rằng các sáng kiến AI phù hợp với nhu cầu kinh doanh. "Ma trận ưu tiên trường hợp sử dụng AI nội bộ" cung cấp một khuôn khổ để đánh giá các dự án AI tiềm năng dựa trên tác động kinh doanh và tính khả thi thực hiện của chúng.
Góc phần tư 1: Thắng nhanh
Tác động kinh doanh cao, tính khả thi triển khai cao. Đầu tư nguồn lực trước tiên để nhanh chóng chứng minh giá trị và xây dựng sự tin tưởng nội bộ.
Ví dụ: Tự động hóa phê duyệt báo cáo chi phí tài chính. Loại dự án này tương đối đơn giản để triển khai và có thể nhanh chóng mang lại lợi ích hữu hình, chẳng hạn như giảm thời gian xử lý và cải thiện độ chính xác.
Góc phần tư 2: Sáng kiến chiến lược
Tác động kinh doanh cao, tính khả thi triển khai thấp. Phải được coi là các dự án R&D dài hạn với kế hoạch theo giai đoạn và hỗ trợ cấp cao.
Ví dụ: Phát triển công cụ tối ưu hóa dự báo chuỗi cung ứng. Các dự án này đòi hỏi đầu tư đáng kể vào nghiên cứu và phát triển và có thể mất nhiều năm để mang lại kết quả. Tuy nhiên, những lợi ích tiềm năng, chẳng hạn như giảm chi phí tồn kho và cải thiện sự hài lòng của khách hàng, có thể là đáng kể.
Góc phần tư 3: Dự án cho phép
Tác động kinh doanh thấp, tính khả thi triển khai cao. Có thể được sử dụng làm dự án đào tạo kỹ thuật hoặc phát triển tài năng mà không tiêu tốn tài nguyên cốt lõi.
Ví dụ: Robot hỏi và đáp của bộ phận trợ giúp CNTT nội bộ. Các dự án này đóng vai trò là nền tảng đào tạo có giá trị cho các nhóm AI, cho phép họ phát triển các kỹ năng và kiến thức chuyên môn của mình trong một môi trường rủi ro thấp.
Góc phần tư 4: Tránh
Tác động kinh doanh thấp, tính khả thi triển khai thấp. Cần tránh rõ ràng để ngăn chặn lãng phí tài nguyên.
Ví dụ: Phát triển AI phức tạp cho các tác vụ tần số thấp. Các dự án này khó có thể mang lại lợi tức đầu tư dương và nên tránh.
Ngân sách nhân tạo cốt lõi
Các công ty được trao quyền AI đang đầu tư 10-20% ngân sách R&D của họ vào phát triển AI, cho thấy AI đã trở thành một chức năng kinh doanh cốt lõi. Mức độ đầu tư này phản ánh sự công nhận ngày càng tăng về tiềm năng chuyển đổi của AI.
Cấu trúc chi phí phát triển
Trung tâm chi phí của các dự án AI phát triển cùng với mức độ trưởng thành: ban đầu, chủ yếu là tài năng, nhưng sau khi mở rộng quy mô, chủ yếu là chi phí cơ sở hạ tầng và suy luận mô hình. Các công ty phải nội bộ hóa việc kiểm soát chi phí ngay từ đầu.
Thúc đẩy thay đổi văn hóa
Làm thế nào để bạn tăng mức độ áp dụng nội bộ các công cụ AI? Dữ liệu cho thấy rằng các tổ chức có mức độ áp dụng cao đã triển khai trung bình 7,1 trường hợp sử dụng AI. Thực hiện chiến lược "danh mục đầu tư", làm cho AI trở nên phổ biến, là cách tốt nhất để chuẩn hóa AI và bắt nguồn nó trong văn hóa. Bằng cách giới thiệu cho nhân viên nhiều ứng dụng AI khác nhau, các tổ chức có thể thúc đẩy sự hiểu biết lớn hơn về AI và những lợi ích tiềm năng của nó. Điều này, đến lượt nó, dẫn đến tăng mức độ áp dụng và tham gia.
Đề xuất giá trị và mở rộng quy mô: Bản thiết kế hành động
"Chứng minh ROI" là chìa khóa thành công của các dự án AI nội bộ. Các nhóm phải hoạt động như các đơn vị kinh doanh và truyền đạt giá trị thông qua các số liệu định lượng. Dưới đây là lộ trình theo giai đoạn để giúp các công ty chuyển chiến lược thành lợi thế cạnh tranh lâu dài.
Lộ trình theo giai đoạn để triển khai AI
Lộ trình theo giai đoạn cung cấp một phương pháp có cấu trúc để triển khai AI, cho phép các tổ chức dần dần xây dựng các khả năng AI của họ và chứng minh giá trị trên đường đi. Mỗi giai đoạn tập trung vào các mục tiêu và sản phẩm cụ thể, đảm bảo rằng các sáng kiến AI vẫn phù hợp với các mục tiêu kinh doanh.
Giai đoạn 1: Đặt nền móng (0-6 tháng)
Thành lập một đội tiên phong, khởi động 2-3 dự án thí điểm "thắng nhanh" và thiết lập bảng điều khiển ROI để nhanh chóng chứng minh giá trị. Giai đoạn này tập trung vào việc xây dựng động lực và đảm bảo sự ủng hộ từ các bên liên quan chính.
- Xác định các dự án thắng nhanh: Các dự án có tác động kinh doanh cao và tính khả thi triển khai thấp.
- Thành lập một nhóm liên chức năng: Bao gồm đại diện từ kinh doanh, CNTT và khoa học dữ liệu.
- Thiết lập bảng điều khiển ROI: Theo dõi các số liệu chính để đo lường tác động của các sáng kiến AI.
Giai đoạn 2: Mở rộng và quảng bá (6-18 tháng)
Công bố kết quả ROI, xây dựng kiến trúc đa mô hình, mở rộng danh mục ứng dụng lên 5-7 hoặc hơn và thúc đẩy thâm nhập văn hóa. Giai đoạn này nhằm mục đích mở rộng quy mô các sáng kiến AI và tích hợp chúng vào các quy trình kinh doanh cốt lõi.
- Chia sẻ những câu chuyện thành công: Truyền đạt những lợi ích của AI đến một lượng khán giả rộng hơn.
- Phát triển kiến trúc đa mô hình: Hỗ trợ nhiều mô hình và thuật toán AI khác nhau.
- Mở rộng danh mục ứng dụng: Xác định các trường hợp sử dụng AI mới có thể mang lại giá trị.
Giai đoạn 3: Mở rộng quy mÔ và chuyển đổi (hơn 18 tháng)
Triển khai toàn doanh nghiệp, định hình lại các quy trình cốt lõi và củng cố AI như một năng lực kinh doanh cốt lõi chứ không phải là một dự án phụ trợ. Giai đoạn này tập trung vào việc chuyển đổi tổ chức thành một doanh nghiệp do AI điều khiển.
- Nhúng AI vào các quy trình cốt lõi: Tích hợp AI vào tất cả các quy trình kinh doanh có liên quan.
- Phát triển một trung tâm xuất sắc: Cung cấp khả năng lãnh đạo và hỗ trợ cho các sáng kiến AI.
- Nuôi dưỡng văn hóa đổi mới: Khuyến khích thử nghiệm và cải tiến liên tục.