Trong vài năm gần đây, nhiều doanh nghiệp bắt đầu quan tâm đến AI như một phần của chuyển đổi số. Tuy nhiên, không ít dự án AI thất bại hoặc bị “đắp chiếu” không phải vì công nghệ yếu, mà vì doanh nghiệp chưa chuẩn bị đúng trước khi thuê đơn vị làm AI.
Bài viết này không hướng dẫn kỹ thuật, mà giúp doanh nghiệp trả lời câu hỏi quan trọng hơn:
“Trước khi thuê đơn vị làm AI, doanh nghiệp cần chuẩn bị những gì để không tốn tiền oan?”
1. Xác định rõ: làm AI để giải quyết vấn đề gì?
Sai lầm phổ biến nhất là bắt đầu bằng câu hỏi:
“Bên anh/chị có làm AI không?”
Thay vào đó, doanh nghiệp nên bắt đầu bằng:
“Vấn đề hiện tại nào nếu giải quyết được thì sẽ mang lại giá trị rõ ràng?”
Ví dụ:
- Mất nhiều thời gian kiểm tra thủ công
- Dữ liệu nhiều nhưng tìm kiếm khó
- Sai sót lặp đi lặp lại do con người
- Không theo dõi được tình trạng ngoài hiện trường
👉 AI chỉ nên là công cụ, không phải mục tiêu.
Nếu doanh nghiệp chưa xác định được vấn đề cụ thể, rất dễ bị:
- Vẽ giải pháp quá lớn
- Làm demo cho có
- Không dùng được trong vận hành
2. Xác định rõ: AI sẽ hỗ trợ hay thay thế con người?
Một hiểu lầm khác là:
“Làm AI để tự động hoá hoàn toàn”
Trong thực tế, đa số dự án AI thành công là AI hỗ trợ con người ra quyết định, không phải thay thế hoàn toàn.
Doanh nghiệp nên tự hỏi:
- AI đưa gợi ý hay quyết định cuối?
- Khi AI sai, ai chịu trách nhiệm?
- Con người can thiệp ở bước nào?
👉 Trả lời được các câu này giúp:
- Giảm rủi ro
- Dễ triển khai
- Dễ được đội ngũ chấp nhận
3. Kiểm tra dữ liệu hiện có (không cần hoàn hảo)
Nhiều doanh nghiệp nghĩ:
“Chưa có dữ liệu thì chưa thể làm AI”
Thực tế:
- Không cần dữ liệu hoàn hảo
- Nhưng cần biết mình đang có gì
Doanh nghiệp nên chuẩn bị:
- Danh sách dữ liệu hiện có (file, ảnh, sensor, báo cáo…)
- Ai đang quản lý dữ liệu đó
- Dữ liệu có được cập nhật thường xuyên không
👉 Đơn vị làm AI rất cần thông tin này để đánh giá khả thi, chứ không phải để chê dữ liệu.
4. Chuẩn bị người phụ trách phía doanh nghiệp
Một dự án AI không thể chạy tốt nếu không có “đầu mối” phía doanh nghiệp.
Người này không cần biết AI, nhưng cần:
- Hiểu nghiệp vụ
- Có quyền trao đổi, phản hồi
- Có thời gian tham gia dự án
Nếu không có đầu mối rõ ràng:
- Quyết định bị chậm
- Yêu cầu thay đổi liên tục
- Dự án dễ kéo dài hoặc thất bại
👉 Đây là yếu tố quan trọng hơn cả công nghệ.
5. Thống nhất ngay từ đầu: làm thử hay làm để dùng thật?
Doanh nghiệp cần làm rõ:
- Đây là PoC (làm thử) hay triển khai vận hành
- Kết quả mong đợi là gì
- Sau giai đoạn đầu, có kế hoạch tiếp theo không
Rất nhiều dự án AI thất bại vì:
- Làm PoC nhưng kỳ vọng production
- Hoặc làm production với ngân sách PoC
👉 Nói rõ ngay từ đầu giúp:
- Đúng kỳ vọng
- Đúng chi phí
- Đúng cách làm
6. Hiểu rằng AI là hệ thống, không phải một model
AI trong thực tế không chỉ là mô hình học máy.
Một hệ thống AI thường gồm:
- Thu thập dữ liệu
- Xử lý – lưu trữ
- AI/ML
- Quy trình sử dụng kết quả
- Theo dõi, cải tiến
Doanh nghiệp nên chuẩn bị tâm lý:
“Chúng tôi đang làm một hệ thống hỗ trợ quyết định, không phải cài một phần mềm là xong.”
7. Chuẩn bị câu hỏi đúng để hỏi đơn vị làm AI
Trước khi ký hợp đồng, doanh nghiệp nên hỏi:
- AI sẽ được dùng như thế nào trong quy trình hiện tại?
- Khi AI sai thì xử lý ra sao?
- Ai chịu trách nhiệm vận hành sau khi bàn giao?
- Hệ thống có mở để mở rộng về sau không?
👉 Cách họ trả lời những câu này quan trọng hơn demo.
Kết luận
Thuê đơn vị làm AI không khó, nhưng thuê đúng và làm cho ra kết quả thì cần chuẩn bị.
Doanh nghiệp chuẩn bị càng rõ, dự án AI càng ít rủi ro.
Chuẩn bị không phải để làm khó đơn vị AI, mà để bảo vệ chính doanh nghiệp.
AI không phải là phép màu.
Nhưng nếu chuẩn bị đúng, AI có thể trở thành công cụ rất thực tế và hiệu quả.
Bắt đầu từ một cuộc trao đổi đúng vấn đề
Chuyển đổi số và ứng dụng AI không cần phải vội, nhưng cần đúng hướng.
Nếu doanh nghiệp của bạn đang gặp khó khăn trong việc số hóa dữ liệu, tối ưu quy trình hoặc chưa biết nên bắt đầu từ đâu, AIPractix sẵn sàng cùng bạn phân tích thực tế và đề xuất lộ trình phù hợp với quy mô và bối cảnh vận hành.
Vietnamese 
English