4 bước giúp doanh nghiệp sẵn sàng ứng dụng AI ngay từ bây giờ

AI đang xuất hiện trong mọi cuộc họp chiến lược của các doanh nghiệp trên toàn thế giới, nhưng thực tế triển khai lại không theo kịp kỳ vọng. Theo Irfan Khan, Chủ tịch kiêm Giám đốc sản phẩm của SAP Data & Analytics, nhiều doanh nghiệp hiện nay “lo lắng nhiều hơn hành động” khi nói đến AI.

Nguyên nhân cốt lõi không nằm ở công nghệ, mà ở nền tảng dữ liệu. Phần lớn doanh nghiệp vẫn chưa tận dụng được dữ liệu của mình, vì thông tin quan trọng bị phân tán trên nhiều hệ thống khác nhau.

Bước sang năm 2026, thị trường sẽ chia thành hai nhóm rõ rệt: những doanh nghiệp đã sẵn sàng nền tảng cho AI và những doanh nghiệp bị bỏ lại phía sau. Một khảo sát của SAP cho thấy chỉ 33% lãnh đạo thực sự tin tưởng vào dữ liệu của mình. Khoảng cách về niềm tin này dẫn đến khoảng cách trong triển khai — và những công ty đi trước đang nhanh hơn tới 3 lần trong việc sẵn sàng cho AI.

Dưới đây là 4 bước quan trọng mà doanh nghiệp cần thực hiện ngay.

1. Chấp nhận hybrid cloud, nhưng không để dữ liệu bị chia cắt

Dù đã chuyển dịch lên cloud trong nhiều năm, phần lớn doanh nghiệp vẫn chưa thể “cloud-native” hoàn toàn. Các hệ thống cũ và ràng buộc pháp lý khiến môi trường hybrid (kết hợp cloud và on-premise) gần như là điều tất yếu.

Tuy nhiên, AI không yêu cầu phải “đập đi xây lại” toàn bộ hạ tầng. Điều quan trọng là doanh nghiệp có thể truy cập dữ liệu một cách nhất quán và an toàn, bất kể dữ liệu đang nằm ở đâu.

Đó là lý do SAP thúc đẩy mô hình “data fabric” — một lớp kết nối giữa nguồn dữ liệu và ứng dụng AI, giúp cung cấp ngữ cảnh kinh doanh cần thiết để AI hoạt động hiệu quả.

Ví dụ như Yamaha — doanh nghiệp có hệ sinh thái sản phẩm cực kỳ đa dạng, từ nhạc cụ đến xe máy. Nhờ nền tảng SAP Business Data Cloud, họ có thể kết nối dữ liệu sản phẩm, chuỗi cung ứng, tài chính và khách hàng, từ đó tăng tốc ra quyết định trong kỷ nguyên AI.

2. Xây dựng hệ thống dữ liệu “sinh ra để phục vụ AI”

Các cơ sở dữ liệu truyền thống không được thiết kế cho AI. Vì vậy, doanh nghiệp cần một nền tảng dữ liệu mới có thể xử lý nhiều loại dữ liệu cùng lúc, từ vector, đồ thị tri thức đến dữ liệu thời gian thực.

SAP lựa chọn hướng tiếp cận đa mô hình (multimodal), cho phép AI truy vấn dữ liệu trực tiếp mà không cần sao chép hay nhân bản.

Một ví dụ tiêu biểu là công ty nông nghiệp Martinez and Valdivieso tại Chile. Khi triển khai SAP HANA Cloud, họ đã trang bị cho đội ngũ bán hàng công cụ AI có thể tạo báo giá theo thời gian thực, dựa trên dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Kết quả là quy trình bán hàng trở nên nhanh hơn, chính xác hơn và mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.

3. Tập trung vào những nơi AI tạo ra giá trị thực

Một sai lầm phổ biến là cố gắng áp dụng AI ở khắp mọi nơi cùng lúc, khiến nguồn lực bị phân tán. Theo Irfan Khan, doanh nghiệp nên bắt đầu từ các “use case” cụ thể — đặc biệt là những khu vực có rủi ro và mức độ bất định cao.

Chuỗi cung ứng là ví dụ điển hình. Việc dự báo cung – cầu luôn là bài toán khó, và đây chính là nơi AI có thể tạo ra tác động rõ rệt.

Thay vì phản ứng sau khi sự kiện xảy ra, AI cho phép doanh nghiệp dự đoán trước và hành động sớm. Cách tiếp cận này cũng có thể áp dụng cho tài chính, vận hành, nhân sự và nhiều lĩnh vực khác.

4. Tái cấu trúc đội ngũ và mô hình vận hành

AI không chỉ thay đổi công nghệ mà còn thay đổi cách con người làm việc.

Trong ngắn hạn, doanh nghiệp sẽ vận hành theo mô hình “con người + AI”. AI đảm nhiệm các tác vụ lặp lại như kiểm thử hay kiểm soát chất lượng, còn con người tập trung vào sáng tạo và ra quyết định.

Về dài hạn, các mô hình vận hành truyền thống như waterfall hay agile cũng sẽ phải thay đổi để thích nghi với tốc độ và tính linh hoạt của AI.

Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải loại bỏ những hệ thống dữ liệu lỗi thời và chuyển sang nền tảng linh hoạt hơn, thường là cloud hoặc hybrid.

Thông điệp quan trọng nhất không nằm ở việc “có nên dùng AI hay không”, mà là “doanh nghiệp đã sẵn sàng cho AI chưa”.

Nếu vẫn còn đang loay hoay tìm “business case”, rất có thể doanh nghiệp của bạn đã chậm hơn thị trường. Trong kỷ nguyên mới, thử nghiệm nhanh, thất bại nhanh và học nhanh sẽ trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi.