Tạo dựng thói quen
Bà Nguyễn Thị Hải Bình, Tổng Giám đốc STP Group chia sẻ: Là đơn vị sản xuất, chúng tôi đã ứng dụng AI trong quản trị việc nuôi trồng thủy sản trên biển để nắm bắt thông tin kịp thời dịch bệnh, vụ thu hoạch. Việc ứng dụng AI vào hệ thống đã có sự chuyển biến tích cực và dần trở thành thói quen. Việc sử dụng AI góp phần giảm những hạn chế của con người.
“Việc sử dụng AI trong hệ thống ban đầu khó khăn, nhưng cũng dần thay đổi nhận thức trong lãnh đạo. Ứng dụng tiến bộ khoa học công nghệ và AI trong mở rộng quy mô, doanh nghiệp chưa cần mở rộng nhân sự, tối ưu hoá trong sản xuất. Tuy nhiên, để ứng dụng AI diện rộng cần tiếp tục đào tạo để doanh nghiệp phát triển bền vững”, bà Nguyễn Thị Hải Bình cho biết.
Còn theo Tiến sỹ Nguyễn Việt Long (Đại học Quốc gia Seoul), trong kỷ nguyên chuyển đổi số, để nâng hiệu quả làm việc, ban đầu những nhân sự trong doanh nghiệp tự dùng các ứng dụng AI như ChatGPT. Tuy nhiên, ở cấp độ cao hơn, lãnh đạo áp dụng sử dụng AI riêng cho hệ thống của doanh nghiệp để quản trị từng phần hoặc toàn phần.
“Tỷ lệ ứng dụng AI trên toàn cầu năm 2025 dự báo tăng 31% so với năm 2024, giúp doanh nghiệp giảm 21 - 30% chi phí nhờ tự động hóa. AI cũng tác động mạnh mẽ đến thị trường lao động, yêu cầu nhân sự phát triển các kỹ năng chuyên môn, tư duy chiến lược và làm chủ công nghệ mới. Việc áp dụng AI hiệu quả có thể giúp doanh nghiệp cải thiện lợi nhuận đầu tư, tối ưu dòng tiền và tăng khả năng quản trị rủi ro tài chính”, Tiến sỹ Nguyễn Việt Long chia sẻ.
AI không thay thế được con người
Theo Tiến sỹ Cấn Văn Lực, thành viên Hội đồng Tư vấn chính sách tài chính tiền tệ Quốc gia, báo cáo của McKinsey năm 2024 chỉ ra, 65% lao động toàn cầu đã ứng dụng AI tạo sinh (Generative AI) vào công việc, nhưng chỉ 15% doanh nghiệp ghi nhận lợi nhuận rõ rệt từ công nghệ này.
Các lĩnh vực ứng dụng AI phổ biến nhất bao gồm tiếp thị (54%), công nghệ (39%) và tài chính (16%). AI không chỉ là xu hướng mà đã trở thành yếu tố quyết định hiệu suất doanh nghiệp. Hiện nay có 6 ngành đã và đang ứng dụng AI mạnh mẽ nhất, gồm: Maketing, công nghệ, giáo dục, kế toán tài chính, kỹ thuật, thương mại.
Từ thực tế của doanh nghiệp, ông Lê Hồng Quang, Tổng giám đốc MISA cho biết, việc ứng dụng AI giúp tăng năng suất chăm sóc khách hàng lên 1,71 lần, giảm nhân sự từ 600 xuống còn 350 người; đồng thời, tối ưu hóa quy trình tài chính, tự động hóa kế toán và hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận vốn nhanh hơn.
“AI là xu thế tất yếu, đòi hỏi doanh nghiệp nhanh chóng thích nghi để duy trì lợi thế cạnh tranh. Do đó, doanh nghiệp phổ cập AI trong quản trị để nâng cao hiệu suất, xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu và đẩy mạnh chuyển đổi số với nền tảng điện toán đám mây tích hợp AI. Các doanh nghiệp cần rà soát và có kế hoạch ứng dụng AI vào từng quy trình để giúp tối ưu hiệu quả vận hành và quản lý”, ông Lê Hồng Quang nhận định.
Trong hoạt động quản trị doanh nghiệp, AI có thể hỗ trợ nhiều khâu, từ quản lý hóa đơn (tự động hóa lập, phân loại, trích xuất và số hóa hóa đơn, tự động chuyển hóa đơn, theo dõi vị trí hóa đơn trong quy trình), đến việc đưa ra báo cáo theo thời gian thực và báo cáo tài chính chính xác. Trong quy trình quản lý công nợ phải trả, AI có thể tự động điền dữ liệu vào hóa đơn, tự động đối chiếu với hệ thống và đơn hàng.
Ông Lê Hồng Quang chia sẻ, việc đầu tiên cần làm là tích hợp môi trường làm việc giữa con người và AI, phân chia công việc. Con người và AI không hoàn toàn thay thế nhau, mà là cộng tác, trong đó con người chịu trách nhiệm cuối cùng. Dù AI có thể suy nghĩ độc lập, con người vẫn phải kiểm soát và lý giải được kết quả của AI. Bên cạnh đó, con người phải hỗ trợ được AI trong trường hợp hệ thống có vấn đề. Các công việc liên quan đến hoạt động giao tiếp, cần trí tuệ cảm xúc, ảnh hưởng đến người khác… sẽ rất khó để thay thế, dù AI có thể hỗ trợ ở nhiều khâu.
Theo Tiến sỹ Cấn Văn Lực, con người phải làm chủ công nghệ. Do đó, AI chưa thay thế được công việc của con người và vẫn chỉ là công cụ hỗ trợ. Doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược AI dài hạn, quản trị dữ liệu và phát triển đội ngũ nhân lực có năng lực. Việc đầu tư cho AI thường lâu dài, chưa nhìn thấy kết quả ngay nên cần có lộ trình.
