AI, dữ liệu lớn: Bước chuyển về năng suất, mô hình kinh doanh của doanh nghiệp nhỏ và vừa

Doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) là động lực chính của nền kinh tế Việt Nam, chiếm hơn 97% tổng số doanh nghiệp và đóng góp đáng kể vào GDP. Trong bối cảnh toàn cầu hóa và chuyển đổi số (CĐS) đang diễn ra mạnh mẽ, việc tối ưu hóa năng suất và đổi mới mô hình kinh doanh là chìa khóa để SME duy trì khả năng cạnh tranh. Trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn chính là hai công nghệ tiên phong, cung cấp công cụ mạnh mẽ để giải quyết những thách thức về nguồn lực và hiệu quả hoạt động của SME.

Tác động của AI và dữ liệu lớn tới năng suất

Đối với SME, nơi nguồn lực luôn khan hiếm, AI và dữ liệu lớn giúp giải phóng nhân lực khỏi các công việc lặp đi lặp lại và đưa ra những quyết định dựa trên bằng chứng, từ đó cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động.

AI giúp tự động hóa các quy trình kinh doanh thường ngày, từ các quản trị văn phòng đến tương tác khách hàng. Các công nghệ như tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) hay chatbot do AI điều khiển đã trở thành cánh tay đắc lực của dịch vụ khách hàng, quản lý tài chính và quản lý nhân sự. Chatbot AI có thể xử lý 80% các câu hỏi thường gặp, hoạt động 24/7 mà không cần nghỉ ngơi, giảm tải cho nhân viên và tăng tốc độ phản hồi. AI có thể tự động hóa việc xử lý hóa đơn, đối soát ngân hàng, chấm công và phân loại hồ sơ ứng viên, giảm thiểu sai sót do con người và rút ngắn thời gian xử lý.

Dữ liệu lớn đóng vai trò then chốt trong việc dự báo nhu cầu thị trường. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử bán hàng, xu hướng mùa vụ và các yếu tố bên ngoài như thời tiết, sự kiện xã hội… AI có thể đưa ra dự báo chính xác hơn về nhu cầu sản phẩm.

Trong quản lý tồn kho, các mô hình dự báo chính xác giúp SME giảm thiểu tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa hàng tồn kho. AI cũng có thể tính toán lộ trình giao hàng tối ưu nhất, tiết kiệm chi phí vận chuyển và thời gian giao hàng, đặc biệt quan trọng đối với các SME kinh doanh thương mại điện tử.

Trong sản xuất, AI thông qua thị giác máy tính có thể giám sát quy trình và phát hiện lỗi sản phẩm với độ chính xác cao, tốc độ vượt trội so với mắt người. Điều này không chỉ đảm bảo chất lượng đầu ra mà còn giúp SME tiết kiệm chi phí vật liệu do giảm tỷ lệ sản phẩm bị lỗi.

Về quản trị rủi ro, AI phân tích hành vi và giao dịch để cảnh báo sớm các hành vi gian lận, bảo vệ tài sản và dữ liệu của doanh nghiệp, một yếu tố sống còn trong môi trường kinh doanh số.

Những tác động của AI và dữ liệu lớn đến mô hình kinh doanh

AI và dữ liệu lớn không chỉ giúp SME làm tốt hơn những gì đang làm, mà còn giúp họ làm những điều chưa từng làm được, qua đó kiến tạo các mô hình kinh doanh hoàn toàn mới.

Trong thời đại số, khách hàng đòi hỏi trải nghiệm mua sắm được thiết kế riêng. Dữ liệu lớn cho phép SME phân tích sâu hành vi, sở thích và lịch sử giao dịch của từng khách hàng.

Để hỗ trợ marketing, AI sử dụng dữ liệu này để tự động tạo ra các chiến dịch marketing, đề xuất sản phẩm và thời điểm tiếp cận tối ưu cho từng cá nhân thay vì tiếp thị đại trà. Điều này giúp SME tăng tỷ lệ chuyển đổi và nâng cao lòng trung thành của khách hàng.

Với những dịch vụ theo nhu cầu, SME có thể phát triển các dịch vụ bổ sung dựa trên dữ liệu nhu cầu cụ thể của từng phân khúc khách hàng, ví dụ, một cửa hàng thời trang có thể sử dụng AI để gợi ý cách phối đồ dựa trên các sản phẩm khách hàng đã mua.

Trong phát triển sản phẩm/ dịch vụ mới dựa trên dữ liệu, AI và dữ liệu lớn cho phép SME nắm bắt những khoảng trống và xu hướng thị trường mà phương pháp nghiên cứu truyền thống khó đạt được. Bằng cách phân tích các bình luận trên mạng xã hội, dữ liệu tìm kiếm và phản hồi khách hàng, AI có thể xác định những sản phẩm bị lỗi hoặc các dịch vụ mà khách hàng đang tìm kiếm nhưng chưa có.

Mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu cho phép SME chuyển từ sản xuất hàng loạt sang sản xuất theo lô nhỏ, tùy biến theo đơn đặt hàng, đáp ứng các thị trường ngách có lợi nhuận cao như in 3D tùy chỉnh, sản xuất thực phẩm chức năng theo công thức cá nhân…

Nếu trước đây, quyết định chiến lược của SME thường là dựa trên kinh nghiệm và trực giác thì hiện nay, dữ liệu lớn cung cấp một bức tranh toàn cảnh về thị trường. AI có thể dự đoán sự dịch chuyển của thị trường, sự xuất hiện của đối thủ cạnh tranh mới hoặc rủi ro pháp lý, giúp lãnh đạo SME đưa ra các quyết định sáng suốt và kịp thời. Điều này giúp các SME chủ động hơn trong việc định hình tương lai của họ.

Trong xây dựng mô hình kinh doanh nền tảng, AI giúp SME xây dựng các nền tảng số nhỏ gọn, tập trung vào thị trường ngách địa phương như nền tảng kết nối nông dân với nhà hàng trong khu vực, nền tảng chia sẻ thiết bị sản xuất cho các xưởng nhỏ, từ đó tạo ra mạng lưới giá trị cộng hưởng và thu phí dịch vụ.

Thách thức đối với SME Việt Nam trong quá trình áp dụng

Mặc dù tiềm năng là rất lớn, con đường chuyển đổi số bằng AI và dữ liệu lớn đối với SME Việt Nam vẫn còn nhiều khó khăn và thách thức.

Rào cản lớn nhất là khoảng cách nhân lực và kỹ năng số: SME thiếu đội ngũ nhân sự có chuyên môn sâu về AI, khoa học dữ liệu. Hơn nữa, đội ngũ lãnh đạo và nhân viên hiện tại cũng thiếu các kỹ năng số cơ bản để vận hành và khai thác hiệu quả các công cụ AI được tích hợp. Rào cản về tư duy, ngại thay đổi và niềm tin vào các giải pháp truyền thống vẫn còn phổ biến.

Kế đến là rào cản về vốn và chi phí đầu tư: Chi phí đầu tư ban đầu cho hạ tầng AI, thuê chuyên gia phân tích dữ liệu và tích hợp hệ thống là một gánh nặng lớn đối với SME vốn có nguồn vốn hạn hẹp. Nhiều doanh nghiệp còn e ngại vì ROI (lợi tức đầu tư) của các dự án công nghệ thường không thể nhìn thấy ngay lập tức.

Về chất lượng dữ liệu và an ninh mạng, SME thường chưa có quy trình thu thập và quản lý dữ liệu đồng bộ, dẫn đến chất lượng dữ liệu kém (dữ liệu rác, thiếu nhất quán), khiến các mô hình AI không thể hoạt động hiệu quả. Đồng thời, nhận thức về an toàn thông tin và an ninh mạng còn thấp khiến họ dễ trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công mạng, gây tổn thất dữ liệu và uy tín.

Kết luận

AI và dữ liệu lớn đang cung cấp cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam một công cụ để tăng tốc năng suất, tối ưu hóa chi phí và tái định hình mô hình kinh doanh theo hướng thông minh, cá nhân hóa. Tác động của chúng không chỉ dừng lại ở hiệu quả vận hành mà còn mang tính chuyển đổi chiến lược, giúp SME thoát khỏi vòng xoáy cạnh tranh về giá để tập trung vào giá trị.

Để hiện thực hóa tiềm năng này, cần có sự phối hợp đa chiều:

Về chính phủ: Cần có các chính sách hỗ trợ tài chính cụ thể như vốn vay ưu đãi, trợ cấp chi phí phần mềm/nền tảng… và xây dựng nền tảng dữ liệu mở để SME dễ dàng truy cập và sử dụng.

Về đào tạo: Tập trung vào các chương trình đào tạo kỹ năng số "thực chiến," "bản địa hóa" cho SME, đặc biệt nhấn mạnh vào tư duy khai thác dữ liệu và an toàn thông tin cơ bản.

Về doanh nghiệp: SME cần thay đổi tư duy, coi CĐS là chiến lược sống còn chứ không phải là chi phí. Bắt đầu từ những dự án nhỏ, có khả năng đo lường rõ ràng ví dụ như áp dụng chatbot cho dịch vụ khách hàng, sau đó dần dần mở rộng./.

Hạnh Tâm