Vì sao doanh nghiệp gặp khó khi đưa AI vào vận hành: Rào cản không nằm ở công nghệ

AI không còn là khái niệm xa lạ với doanh nghiệp. Nhưng giữa việc dùng thử một công cụ AI và việc đưa AI vào vận hành hằng ngày vẫn là một khoảng cách lớn, và phần lớn doanh nghiệp đang mắc kẹt ở giữa.

Theo khảo sát năm 2024 của Boston Consulting Group (BCG) với 1.000 lãnh đạo doanh nghiệp tại 59 quốc gia, 74% doanh nghiệp chưa thu được giá trị rõ ràng từ AI. Chỉ 26% có đủ năng lực để vượt qua giai đoạn thử nghiệm, và chỉ 4% đạt năng lực AI dẫn đầu trên nhiều bộ phận.

Đáng chú ý, BCG ghi nhận khoảng 70% khó khăn khi triển khai AI đến từ con người và quy trình, 20% từ công nghệ và chỉ 10% từ thuật toán. Nói cách khác, rào cản lớn nhất không nằm ở công nghệ, mà ở cách doanh nghiệp ứng dụng công nghệ.

Nguồn: BCG, AI Adoption in 2024: 74% of Companies Struggle to Achieve and Scale Value, công bố 24/10/2024.

Doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Úc cũng không ngoại lệ

Tại Úc, khảo sát SME AI Pulse của National AI Centre cho thấy 44% doanh nghiệp vừa và nhỏ đã ứng dụng AI ở một mức độ nào đó trong tháng 2/2026. Các ứng dụng phổ biến nhất là tạo nội dung và phân tích dữ liệu (cùng 54%), tiếp theo là an ninh mạng (48%).

Phần lớn đây là những ứng dụng chạy song song với quy trình hiện có, chưa được tích hợp vào hoạt động vận hành. Khó khăn thật sự nằm ở bước chuyển từ “có dùng AI” sang “AI tạo ra giá trị”.

Rào cản 1: Dữ liệu rời rạc, chưa được chuẩn hoá

AI chỉ hoạt động tốt khi dữ liệu đầu vào đủ sạch và nhất quán. Ở nhiều doanh nghiệp, dữ liệu khách hàng nằm trong phần mềm bán hàng, báo giá nằm trong email, còn số liệu vận hành nằm trong các file Excel riêng của từng bộ phận.

Khi cùng một khách hàng được ghi theo ba cách khác nhau, kết quả AI đưa ra sẽ thiếu chính xác hoặc không dùng được. Chuẩn hoá dữ liệu thường là phần việc tốn công nhất, nhưng cũng là nền tảng quyết định dự án AI có thành công hay không.

Rào cản 2: Hệ thống hiện hữu không kết nối được với nhau

Theo khảo sát của Zapier công bố tháng 10/2025, 78% doanh nghiệp lớn tại Mỹ gặp khó khi kết nối công cụ AI với hệ thống đang dùng, và 53% đánh giá việc tích hợp là khó đến rất khó. Chất lượng dữ liệu (29%) và thiếu kỹ năng AI trong đội ngũ (35%) cũng nằm trong nhóm rào cản hàng đầu.

Doanh nghiệp vừa và nhỏ thường không có phòng IT riêng để xử lý việc này. Kết quả là AI chỉ dừng ở một cửa sổ trò chuyện riêng lẻ, còn nhân viên vẫn phải sao chép kết quả sang phần mềm kế toán hay hệ thống quản lý khách hàng một cách thủ công.

Xem dịch vụ Tự động hoá quy trình bằng AI

Rào cản 3: Bắt đầu từ công cụ thay vì từ bài toán

Nhiều dự án AI bắt đầu bằng câu hỏi “nên dùng công cụ nào?”, trong khi câu hỏi đúng là “quy trình nào đang tốn nhiều thời gian và dễ sai sót nhất?”. Khi chưa xác định được một bài toán cụ thể, dự án dễ dừng lại ở bản demo, hoặc bị triển khai dàn trải ở nhiều nơi mà không nơi nào tạo ra kết quả rõ ràng.

BCG cũng ghi nhận 62% giá trị từ AI nằm ở các quy trình cốt lõi của doanh nghiệp, chứ không phải ở các tác vụ hỗ trợ bên lề.

Rào cản 4: Con người và quy trình chưa sẵn sàng

Các doanh nghiệp dẫn đầu về AI phân bổ nguồn lực theo tỷ lệ 10-20-70: 10% cho thuật toán, 20% cho công nghệ và dữ liệu, 70% cho con người và quy trình (BCG). AI không phải là phần mềm cài một lần là xong, mà đòi hỏi thay đổi cách làm việc: ai kiểm tra kết quả, ai xử lý ngoại lệ, và ai chịu trách nhiệm khi có sai sót.

Tại Úc, khoảng một nửa số doanh nghiệp đang dùng AI đã kiểm tra kết quả của AI trước khi gửi tới khách hàng (National AI Centre). Chính thói quen kiểm soát này giúp việc ứng dụng AI an toàn và đáng tin cậy hơn.

Doanh nghiệp vừa và nhỏ nên bắt đầu từ đâu?

Không cần một chiến lược AI dày hàng chục trang. Bốn bước dưới đây đủ để doanh nghiệp biết AI có thực sự phù hợp hay không.

1. Chọn một quy trình cụ thể

Ưu tiên việc lặp lại nhiều lần, có quy tắc rõ ràng và tốn nhiều thời gian: nhập hoá đơn, lập báo giá, phân loại yêu cầu của khách hàng.

2. Chuẩn hoá dữ liệu cho quy trình đó

Không cần làm sạch toàn bộ dữ liệu của doanh nghiệp. Chỉ cần dữ liệu phục vụ quy trình đã chọn được ghi nhận nhất quán ở một nơi.

3. Kết nối với hệ thống đang dùng

AI cần ghi kết quả trực tiếp vào phần mềm kế toán, CRM hay hệ thống quản lý hiện có. Nếu nhân viên vẫn phải nhập lại thủ công, quy trình chưa thực sự được tự động hoá.

4. Đo lường trước và sau khi triển khai

Ghi lại số giờ, tỷ lệ sai sót hoặc thời gian xử lý trước khi bắt đầu, rồi so sánh sau vài tuần vận hành thực tế. Kết quả đo được mới là cơ sở để mở rộng.

Xem quy trình làm việc của Holdrix

Khi nào chưa nên triển khai AI

Nếu quy trình chưa ổn định, mỗi người làm một kiểu, thì tự động hoá chỉ khiến sai sót xảy ra nhanh hơn. Trong trường hợp đó, doanh nghiệp nên chuẩn hoá cách làm trước, rồi mới tính đến AI.

Tương tự, với các quyết định ảnh hưởng trực tiếp đến tiền, khách hàng hoặc nghĩa vụ pháp lý, AI nên đóng vai trò hỗ trợ chuẩn bị thông tin, còn quyết định cuối cùng vẫn thuộc về con người.

Những vướng mắc doanh nghiệp thường gặp

Câu hỏi thường gặp

Tóm lại

Phần lớn doanh nghiệp không thiếu công cụ AI. Điều còn thiếu là một bài toán cụ thể, dữ liệu đủ sạch và quy trình đủ rõ ràng để AI phát huy giá trị. Hãy bắt đầu từ một quy trình, đo lường kết quả, rồi mới mở rộng.

Holdrix lo phần công nghệ. Khách hàng tập trung việc kinh doanh.

Cần đánh giá quy trình nào trong doanh nghiệp nên ứng dụng AI trước? Đặt lịch tư vấn.