AI và tác động với doanh nghiệp nhỏ và vừa

Bùi Thị Minh Hồng (*)

(TBKTSG) - Bàn về vấn đề ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt động quản trị và kinh doanh, không ít nhà doanh nghiệp vẫn nghĩ rằng đó là sân chơi của các công ty lớn. Với những cải tiến gần đây, trí tuệ nhân tạo đã trở thành trợ thủ đắc lực cho sự biến đổi của doanh nghiệp nhỏ và vừa.

AI đã tạo ra cuộc cách mạng trong khu vực doanh nghiệp nhỏ và vừa như thế nào?

Trước khi máy học (machine learning) ra đời, việc chuyển giao các nhiệm vụ và chức năng chuyên sâu về kiến thức trong quy trình kinh doanh sang các hệ thống máy tính bị giới hạn trong phạm vi kiến thức rõ ràng. Ngoài ra, việc xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) cổ điển đòi hỏi nhiều nỗ lực mã hóa.

Với những cải tiến gần đây trong máy học, AI đã làm thay đổi cơ bản doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) trên thế giới từ làn sóng tin học hóa trước đây. Đó là bởi vì AI thể hiện các đặc điểm của công nghệ có mục đích chung, theo nghĩa là công nghệ này có tác động lan tỏa khắp các ngành và có thể thúc đẩy sự phát triển của các công nghệ và sáng tạo khác, với ngoại tác tích cực cao, ví dụ như động cơ hơi nước, động cơ điện và chất bán dẫn trước đây.

Các ứng dụng kinh doanh chính của AI liên quan đến tự động hóa, nhận dạng hình ảnh/khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu và ra quyết định, trong đó bao gồm nâng cao năng lực quản lý thông tin và dự đoán.

Phần dưới đây của bài viết thảo luận về lợi ích cho doanh nghiệp, trong đó có DNNVV trong việc sử dụng các ứng dụng dựa trên AI.

Thứ nhất là tự động hóa một loạt nhiệm vụ

Bằng cách xác định các mẫu trong bộ dữ liệu và học hỏi từ kiến thức không có cấu trúc, các hệ thống AI mới có thể tự động hóa các tác vụ không theo quy trình mà trước đây cần đến sự can thiệp của con người. Tự động hóa hỗ trợ AI có thể giải phóng người lao động khỏi các nhiệm vụ lặp đi lặp lại có giá trị gia tăng thấp.

Những làn sóng tự động hóa mới này, được kích hoạt bởi các hệ thống AI, có thể giúp các DNNVV tăng năng suất, ví dụ: bằng cách tái tập trung các hoạt động kinh doanh vào các chức năng có giá trị gia tăng cao hơn, bằng cách giảm chi phí kinh tế và con người liên quan đến tai nạn hoặc thương tích, hoặc cải thiện môi trường và điều kiện làm việc.

Việc triển khai các hệ thống như vậy cũng có thể giúp các DNNVV vượt qua các nút thắt quản trị và tăng khả năng đáp ứng của họ với chi phí thấp hơn, chẳng hạn như bằng cách trả lời các câu hỏi đơn giản của khách hàng và cho phép khách hàng tương tác 24/7.

Thứ hai là tăng hiệu quả trong phân tích dự đoán để ra quyết định

Hệ thống AI có khả năng đưa ra dự đoán thống kê, có nghĩa là chẩn đoán và phân tích dựa trên thông tin thu được trước đó, đồng thời sàng lọc dữ liệu lớn và điều chỉnh thuật toán của chúng.

Sự khác biệt chính so với mô hình dự đoán thông thường là AI cho phép giảm đáng kể chi phí dự đoán và tạo điều kiện cho việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trong bối cảnh kinh doanh, vì chi phí dự đoán thấp hơn có thể dễ dàng tiếp cận với phạm vi rộng hơn của các phương pháp dự đoán.

Các DNNVV có thể thực hiện các phân tích dự báo để lập bản đồ về những điều không chắc chắn và giảm mức độ rủi ro, đồng thời xác định các cơ hội có thể có. Các công cụ dự đoán dựa trên AI có thể tự động hóa các dự báo kinh doanh, như dự báo doanh số và ngân sách cũng như quản lý hàng tồn kho, giúp các công ty dễ dàng dự báo cho doanh nghiệp của mình bằng dữ liệu thời gian thực.

Ví dụ, AI có thể tăng hiệu quả trong việc quản lý và bảo trì tài sản; hay khả năng dự đoán nâng cao cho phép phân khúc thị trường lớn hơn và sự khác biệt về giá cả, đồng thời cho phép các DNNVV có khả năng đổi mới và thích ứng với quy trình kinh doanh, vì họ có thể dự đoán tốt hơn hành vi của khách hàng cá nhân và độ nhạy cảm về giá, đồng thời có thể dự đoán sự thay đổi về nhu cầu.

Các ứng dụng của AI mang lại lợi ích cho DNNVV như thế nào?

AI có thể được áp dụng cho hầu hết các hoạt động công nghiệp, từ việc tối ưu hóa các hệ thống nhiều máy đến tăng cường nghiên cứu công nghiệp.

Báo cáo năm 2019 của Tổ chức Hợp tác và Phát triển kinh tế (OECD) cho thấy công nghệ AI đang phát triển nhanh chóng trong vận tải, tài chính, tiếp thị và quảng cáo, cũng như khoa học, chăm sóc sức khỏe, an ninh hoặc khu vực công. Trong các lĩnh vực này, báo cáo nhấn mạnh rằng hệ thống AI có thể phát hiện các mẫu trong khối lượng dữ liệu khổng lồ và lập mô hình các hệ thống phức tạp, phụ thuộc lẫn nhau để cải thiện việc ra quyết định và hiệu quả chi phí.

Ví dụ trong tiếp thị và dịch vụ quảng cáo: hệ thống định giá và quảng cáo được cá nhân hóa và hệ thống dự đoán nhấp chuột, thông qua máy học (ví dụ: xử lý ngôn ngữ tự nhiên) sử dụng dữ liệu lớn (bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá của người dùng, e-mail, điều hướng web...). Cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến thông qua thực tế tăng cường.

Điều này làm các doanh nghiệp thay đổi sản phẩm và dịch vụ trên thương mại điện tử với các chiến dịch tiếp thị phù hợp hơn, nâng cao năng lực nhắm mục tiêu, thị trường mua sắm trực tuyến mới. Các tác động đối với thương mại bán lẻ và các cửa hàng truyền thống là phải thích ứng với nhu cầu và hình thức cạnh tranh mới. Lợi ích là tăng doanh thu và cải thiện lợi tức đầu tư của các chiến dịch và hoạt động tiếp thị.

Trong nông nghiệp: được trang bị cảm biến, máy ảnh và kết hợp dữ liệu vệ tinh, tầm nhìn máy tính, nhận dạng hình ảnh và phân tích dự đoán. Điều này làm các doanh nghiệp thay đổi các phương pháp thu hoạch và cải thiện việc giám sát mùa màng, đất và điều kiện thời tiết để canh tác chính xác. Lợi ích đem lại là tăng năng suất và tốc độ thu hoạch cũng như giảm tổn thất do rủi ro khí hậu, thiên tai.

AI cũng có thể mang lại lợi ích cho các DNNVV là thông qua những thay đổi dọc theo chuỗi giá trị nội bộ của các công ty. AI có thể ảnh hưởng đến nhiều chức năng kinh doanh, làm thay đổi cấu trúc chi phí, cũng như quá trình tạo ra giá trị trong công ty.

Tiếp thị và bán hàng, quản lý chuỗi cung ứng và sản xuất được coi là các chức năng kinh doanh mà AI có thể có tác động lớn nhất. Một nghiên cứu năm 2020 về 75 công ty hàng đầu theo doanh thu trong các ngành sản xuất khác nhau cho thấy, bảo trì dự đoán và kiểm soát chất lượng chiếm 29% và 27% các trường hợp sử dụng AI.

AI tác động tới môi trường kinh doanh của các DNNVV như thế nào?

Các DNNVV thường phụ thuộc nhiều hơn vào hệ sinh thái kinh doanh của họ so với các doanh nghiệp lớn hơn. Môi trường kinh doanh của DNNVV được tạo nên từ các thể chế, cơ sở hạ tầng, doanh nghiệp, con người, các thị trường liên quan và các mối quan hệ thị trường. Các DNNVV thường chuyển một phần lớn nguồn lực nội bộ của họ sang các chức năng quản trị hơn các công ty lớn. Họ cũng giao dịch khối lượng nhỏ hơn để bù đắp chi phí cố định mà họ phải chịu.

Do đó, các DNNVV dễ bị tổn thương hơn trước các nguồn lực hạn chế, gánh nặng hành chính, thất bại thị trường và các cú sốc kinh tế. Cơ sở hạ tầng kém hiệu quả cản trở họ tiếp cận thị trường và các nguồn lực chiến lược mà họ cần để vận hành.

Mặc dù tài chính, con người và vốn dựa trên tri thức là các yếu tố sản xuất chính và quyết định khả năng cạnh tranh của họ, các doanh nghiệp nhỏ hơn cũng thường gặp bất lợi trong việc tiếp cận nguồn vốn, kỹ năng phù hợp và tài sản sáng tạo, dù ở dạng hữu hình hoặc vô hình. Hiệu quả hoạt động của các DNNVV cũng phụ thuộc vào quản trị và thực hành chính sách công tốt.

AI với tư cách là công nghệ có mục đích chung có thể ảnh hưởng đáng kể đến DNNVV theo nhiều khía cạnh. Sau đây là một vài ví dụ:

AI và cạnh tranh thị trường: Cấu trúc và điều kiện thị trường là rất quan trọng đối với các DNNVV kinh doanh và cạnh tranh. Chi phí đầu vào, tài trợ nhân tố và chi phí chìm là những yếu tố quan trọng quyết định đến quy mô doanh nghiệp và khả năng mở rộng quy mô của doanh nghiệp.

Bằng cách cung cấp cho các công ty các cơ chế tự động mạnh mẽ để giám sát giá cả, thực hiện các chính sách chung, gửi tín hiệu thị trường hoặc tối ưu hóa lợi nhuận chung bằng các kỹ thuật học sâu, các thuật toán có thể cho phép các công ty đạt được sự thông đồng ngầm, tạo ra các-ten và duy trì lợi nhuận trên mức cạnh tranh công bằng mà không nhất thiết phải có bất kỳ hợp đồng nào.

AI và khả năng tiếp cận tài chính: AI có thể tạo điều kiện thuận lợi hơn nữa cho việc tiếp cận tín dụng của các DNNVV, đặc biệt là đối với các DNNVV không có hồ sơ và lịch sử tín dụng, vì các nguồn dữ liệu thay thế (ví dụ: hoạt động truyền thông xã hội, thông tin mua sắm trực tuyến, dữ liệu vận chuyển, yêu cầu bảo hiểm...) cho phép các tổ chức công nghệ tài chính (FinTech) đánh giá tốt hơn mức độ tín nhiệm của các DNNVV.

AI và thị trường lao động: Việc sử dụng AI và “phân tích con người” tại nơi làm việc có ý nghĩa sâu rộng đối với sức khỏe và an toàn nghề nghiệp, quyền riêng tư, đánh giá hiệu suất công việc và quyết định tuyển dụng và sa thải. AI cũng có thể tạo ra các khả năng nâng cao trong việc đáp ứng nhu cầu và nguồn cung kỹ năng hoặc trong việc tạo ra các giải pháp mới để đào tạo nhân viên trong công việc thông qua thực tế ảo và tăng cường tương tác.

AI và khả năng tiếp cận các tài sản kiến thức và đổi mới: Khi các nhà khoa học có thể đã đạt đến “khả năng đọc đỉnh cao”, việc tự động hóa khoa học có thể đẩy nhanh việc khám phá khoa học, giảm chi phí thử nghiệm, dễ dàng đào tạo (robot) và cải thiện khả năng chia sẻ và tái tạo dữ liệu, mang kiến thức đi xa hơn.

Nhiều chuyên gia cho rằng AI là chìa khóa vượt qua khủng hoảng dịch Covid-19. OECD cũng dự báo AI sẽ thay đổi bộ mặt DNNVV nhanh chóng trong thời gian tới đây. Tuy nhiên, tình hình còn khá vắng lặng đối với nhiều DNNVV của Việt Nam. Hy vọng các trung tâm đổi mới sáng tạo của Chính phủ và các tỉnh thành sớm phát triển để ươm mầm công nghệ, trong đó có AI.

Trong bài tiếp theo tôi sẽ phân tích những rào cản và thách thức của AI đối với DNNVV.

(*) Đại học Bath (Anh)