AI đang gõ cửa mọi doanh nghiệp, mang theo lời hứa về một cuộc lột xác ngoạn mục. Nhưng để mở cánh cửa đó và thực sự làm chủ cuộc chơi, doanh nghiệp phải đối mặt với không ít thách thức. Từ chi phí, nhân sự đến nỗi lo bảo mật, đâu là những rào cản thực sự đang cản bước bạn đến với AI? Hãy cùng NodeX khám phá 6 “nút thắt” lớn nhất và cách tháo gỡ chúng để AI thực sự trở thành đòn bẩy cho sự phát triển.

MỤC LỤC

Chi Phí Triển Khai Và Duy Trì Cao

Một trong những rào cản khi sử dụng AI lớn nhất là chi phí. Việc triển khai AI đòi hỏi đầu tư ban đầu đáng kể vào phần cứng, phần mềm và cơ sở hạ tầng đám mây. Ngoài ra, chi phí duy trì như nâng cấp hệ thống, bảo trì mô hình AI, và chi phí vận hành liên tục cũng khiến nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là các công ty vừa và nhỏ, e ngại. Theo một báo cáo từ McKinsey, chi phí triển khai AI có thể chiếm tới 20% ngân sách CNTT của một doanh nghiệp trong giai đoạn đầu.

Giải pháp:

Tận dụng các nền tảng AI-as-a-Service (AIaaS): Các dịch vụ như Google Cloud AI, AWS AI, hoặc Microsoft Azure cung cấp các công cụ AI sẵn có, giúp giảm chi phí phát triển từ đầu. Doanh nghiệp có thể sử dụng các giải pháp này để thử nghiệm và mở rộng quy mô mà không cần đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng.
Ưu tiên các dự án AI nhỏ: Thay vì triển khai toàn diện, hãy bắt đầu với các dự án pilot có chi phí thấp, tập trung vào các lĩnh vực mang lại giá trị cao như tối ưu hóa quy trình hoặc phân tích dữ liệu khách hàng.
Hợp tác với đối tác công nghệ: Các công ty khởi nghiệp hoặc nhà cung cấp AI thường cung cấp các giải pháp tùy chỉnh với chi phí hợp lý, giúp doanh nghiệp tiết kiệm nguồn lực.

Bằng cách tiếp cận thông minh, doanh nghiệp có thể giảm thiểu khó khăn khi tích hợp AI liên quan đến chi phí, đồng thời tối ưu hóa nguồn lực hiện có.

Thiếu Nguồn Lực Và Chuyên Gia Kỹ Thuật

AI không chỉ là công nghệ, mà còn đòi hỏi đội ngũ chuyên gia có kiến thức sâu về học máy (machine learning), khoa học dữ liệu, và kỹ thuật phần mềm. Tuy nhiên, nguồn nhân lực chất lượng cao trong lĩnh vực này đang khan hiếm. Theo một nghiên cứu của Gartner, đến năm 2025, hơn 50% doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc tuyển dụng chuyên gia AI do thiếu hụt nhân tài. Điều này làm gia tăng thách thức khi triển khai AI, đặc biệt với các doanh nghiệp không có đội ngũ công nghệ mạnh.

Giải pháp:

Đào tạo nội bộ: Doanh nghiệp có thể đầu tư vào các chương trình đào tạo nhân viên hiện tại về các kỹ năng AI cơ bản thông qua các khóa học trực tuyến như Coursera, Udemy, NodeX hoặc các chương trình đào tạo của các nhà cung cấp lớn như AWS.
Hợp tác với các trường đại học và tổ chức nghiên cứu: Các quan hệ đối tác này có thể cung cấp nguồn nhân lực trẻ, nhiệt huyết và đã được đào tạo về AI.
Thuê ngoài (outsourcing): Các công ty có thể thuê các đội ngũ chuyên gia AI từ bên thứ ba hoặc hợp tác với các công ty tư vấn công nghệ để triển khai các dự án AI mà không cần xây dựng đội ngũ nội bộ từ đầu.

Việc chủ động xây dựng hoặc tìm kiếm nguồn lực sẽ giúp doanh nghiệp vượt qua rào cản khi sử dụng AI liên quan đến nhân sự, đồng thời tạo nền tảng cho sự phát triển bền vững.

Khó Khăn Trong Tích Hợp AI Với Hệ Thống Hiện Tại

Nhiều doanh nghiệp đang vận hành trên các hệ thống CNTT cũ (legacy systems), vốn không được thiết kế để tương thích với các công nghệ AI hiện đại. Việc tích hợp AI vào các hệ thống này thường gặp phải các vấn đề như dữ liệu phân mảnh, thiếu API chuẩn hóa, hoặc sự không đồng bộ giữa các nền tảng. Đây là một trong những khó khăn khi tích hợp AI lớn nhất, khiến nhiều dự án AI bị đình trệ hoặc thất bại.

Giải pháp:

Thực hiện đánh giá hệ thống: Trước khi triển khai AI, doanh nghiệp cần đánh giá toàn diện hệ thống CNTT hiện tại để xác định các điểm cần nâng cấp hoặc tích hợp.
Sử dụng middleware: Các giải pháp middleware (phần mềm trung gian) có thể hoạt động như một cầu nối giữa hệ thống cũ và các công cụ AI, giúp giảm thiểu sự gián đoạn.
Áp dụng kiến trúc microservices: Thay vì thay thế toàn bộ hệ thống, doanh nghiệp có thể chia nhỏ hệ thống thành các dịch vụ độc lập (microservices), giúp tích hợp AI từng bước mà không làm xáo trộn hoạt động hiện tại.

Bằng cách tiếp cận từng bước và có kế hoạch, doanh nghiệp có thể giảm thiểu trở ngại khi ứng dụng AI liên quan đến tích hợp hệ thống, từ đó đảm bảo quá trình chuyển đổi mượt mà hơn.

Khả Năng AI Không Phù Hợp Với Nhu Cầu Doanh Nghiệp

Không phải mọi giải pháp AI đều phù hợp với mọi doanh nghiệp. Nhiều tổ chức vội vàng ứng dụng AI mà không xác định rõ nhu cầu kinh doanh, dẫn đến việc đầu tư vào các công nghệ không mang lại giá trị thực tế. Ví dụ, một doanh nghiệp bán lẻ nhỏ có thể không cần một hệ thống AI phức tạp để dự đoán xu hướng thị trường, mà chỉ cần một chatbot cơ bản để hỗ trợ khách hàng. Sự thiếu phù hợp này là một trong những thách thức khi triển khai AI phổ biến.

Giải pháp:

Xác định mục tiêu kinh doanh rõ ràng: Trước khi triển khai AI, doanh nghiệp cần xác định các vấn đề cụ thể mà họ muốn giải quyết, chẳng hạn như tăng doanh thu, cải thiện trải nghiệm khách hàng, hay tối ưu hóa quy trình.
Thử nghiệm và tinh chỉnh: Sử dụng các dự án pilot để kiểm tra tính khả thi của AI trong một lĩnh vực cụ thể trước khi mở rộng quy mô.
Tìm kiếm giải pháp tùy chỉnh: Làm việc với các nhà cung cấp AI để phát triển các giải pháp phù hợp với nhu cầu và quy mô của doanh nghiệp, thay vì áp dụng các mô hình chung chung.

Việc lựa chọn đúng công nghệ AI sẽ giúp doanh nghiệp tránh lãng phí nguồn lực và tối ưu hóa giá trị mà AI mang lại.

Xem thêm: AI Trong Kế Toán – Những Kỹ Năng Mới Kế Toán Viên Cần Trang Bị

Quan Ngại Về Bảo Mật Và Quyền Riêng Tư

AI thường yêu cầu xử lý lượng lớn dữ liệu nhạy cảm, từ thông tin khách hàng đến dữ liệu nội bộ. Điều này làm dấy lên rào cản khi sử dụng AI liên quan đến bảo mật và quyền riêng tư. Các quy định như GDPR ở châu Âu hay CCPA ở California đặt ra những yêu cầu nghiêm ngặt về cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ, và sử dụng. Một sai lầm nhỏ có thể dẫn đến vi phạm pháp lý hoặc làm mất lòng tin của khách hàng.

Giải pháp:

Tuân thủ quy định pháp lý: Đảm bảo rằng mọi giải pháp AI được triển khai tuân thủ các quy định bảo mật dữ liệu hiện hành. Điều này bao gồm việc mã hóa dữ liệu, sử dụng các giao thức bảo mật, và thực hiện kiểm tra định kỳ.
Áp dụng AI tại chỗ (on-premise): Thay vì sử dụng các dịch vụ AI dựa trên đám mây, doanh nghiệp có thể triển khai AI trên cơ sở hạ tầng nội bộ để kiểm soát dữ liệu tốt hơn.
Tăng cường minh bạch: Cung cấp thông tin rõ ràng cho khách hàng về cách dữ liệu của họ được sử dụng trong các hệ thống AI, từ đó xây dựng lòng tin.

Bằng cách ưu tiên bảo mật và quyền riêng tư, doanh nghiệp có thể giảm thiểu rủi ro và xây dựng một môi trường ứng dụng AI an toàn.

Khó Khăn Trong Đánh Giá Và Chứng Minh Giá Trị Của AI

Một trong những trở ngại khi ứng dụng AI lớn nhất là việc chứng minh giá trị thực tế của nó. Lãnh đạo doanh nghiệp thường yêu cầu các chỉ số ROI (lợi tức đầu tư) rõ ràng trước khi đầu tư mạnh vào AI, nhưng việc đo lường hiệu quả của AI có thể phức tạp, đặc biệt trong giai đoạn đầu. Các lợi ích như cải thiện hiệu quả dài hạn hoặc tăng trải nghiệm khách hàng thường khó định lượng ngay lập tức.

Giải pháp:

Xây dựng KPI cụ thể: Xác định các chỉ số hiệu suất chính (KPI) liên quan đến mục tiêu kinh doanh, chẳng hạn như giảm thời gian xử lý đơn hàng hoặc tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng.
Thực hiện các báo cáo định kỳ: Theo dõi và báo cáo tiến độ của các dự án AI để lãnh đạo thấy được giá trị gia tăng theo thời gian.
Truyền thông nội bộ: Tổ chức các buổi chia sẻ để giúp nhân viên và lãnh đạo hiểu rõ hơn về lợi ích của AI, từ đó tạo sự đồng thuận và ủng hộ.

Việc chứng minh giá trị của AI không chỉ giúp vượt qua khó khăn khi tích hợp AI mà còn tạo động lực để mở rộng ứng dụng công nghệ này trong tương lai.

Vượt Qua Rào Cản Khi Ứng Dụng AI Trong Doanh Nghiệp

Vượt qua những rào cản này không chỉ đơn thuần là giải quyết vấn đề, mà còn là cơ hội để doanh nghiệp tái cấu trúc, tối ưu hóa và tạo ra những lợi thế cạnh tranh đột phá. Để hành trình này không chỉ dừng lại ở nhận thức mà còn đi đến những ứng dụng thực tiễn, mang lại giá trị cụ thể, việc trang bị một lộ trình bài bản và kiến thức chuyên sâu là vô cùng cần thiết.

Và nếu bạn đang tìm kiếm một người đồng hành đáng tin cậy, khóa học “Ứng dụng AI cho Doanh nghiệp” từ NodeX sẽ là bước khởi đầu vững chắc. Khóa học được thiết kế để trang bị cho bạn không chỉ kiến thức nền tảng mà còn cả những kỹ năng thực chiến, giúp bạn định hình chiến lược AI phù hợp, vượt qua các thách thức và dẫn dắt doanh nghiệp của mình tiến vào tương lai một cách mạnh mẽ.

Bạn đã sẵn sàng để biến những thách thức thành cơ hội, và đưa AI trở thành động lực tăng trưởng cho doanh nghiệp mình chưa?

Thông tin liên hệ:

Trụ sở chính: Lux 6, Vinhomes Golden River, Số 2 Tôn Đức Thắng, Quận 1, HCM
Văn phòng Hà Nội: Tòa nhà Charmvit, số 117 Trần Duy Hưng, Phường Trung Hòa, Quận Cầu Giấy, Hà Nội.
Văn phòng Đà Nẵng: 02B Lê Lợi, Hải Châu, Đà Nẵng.
Điện thoại: 0908.993.022
Email: ai@nodex.asia
Fanpage: NodeX Asia