1. Thiếu dữ liệu chất lượng

Dữ liệu là yếu tố cốt lõi của bất kỳ hệ thống AI nào. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp chưa có hệ thống thu thập và lưu trữ dữ liệu nhất quán, dẫn đến tình trạng thiếu hụt hoặc sai lệch dữ liệu. Điều này ảnh hưởng đến độ chính xác và hiệu suất của mô hình AI.

Giải pháp: Thiết lập quy trình quản trị dữ liệu chuyên nghiệp, áp dụng các công cụ làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu, đồng thời đầu tư vào hệ thống thu thập dữ liệu tự động.

2. Hạ tầng công nghệ chưa sẵn sàng

Nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam chưa có hệ thống máy chủ, điện toán đám mây hoặc các công cụ xử lý dữ liệu lớn phù hợp để triển khai AI.

Giải pháp: Ưu tiên sử dụng các nền tảng AI-as-a-Service (AIaaS), tận dụng sức mạnh từ các dịch vụ cloud như AWS, Google Cloud, Azure để tiết kiệm chi phí đầu tư ban đầu.

3. Thiếu chuyên gia AI và đội ngũ kỹ thuật

Nguồn nhân lực có chuyên môn về AI tại Việt Nam còn hạn chế. Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tuyển dụng hoặc đào tạo đội ngũ vận hành hệ thống AI.

Giải pháp: Hợp tác với các công ty cung cấp giải pháp AI, thuê ngoài (AI outsourcing) hoặc xây dựng lộ trình đào tạo nội bộ kết hợp với đối tác học thuật.

4. Chi phí đầu tư ban đầu cao

AI yêu cầu đầu tư về phần mềm, phần cứng, nhân lực và bảo trì hệ thống, khiến nhiều doanh nghiệp lo ngại về hiệu quả đầu tư.

Giải pháp: Bắt đầu từ các dự án AI nhỏ (AI pilot), tính toán ROI rõ ràng, lựa chọn những bài toán có tiềm năng mang lại lợi ích tài chính cụ thể.

5. Khó khăn trong việc tích hợp vào quy trình hiện tại

AI không phải lúc nào cũng dễ dàng tích hợp với hệ thống ERP, CRM hay quy trình vận hành sẵn có của doanh nghiệp.

Giải pháp: Lựa chọn các giải pháp AI có API linh hoạt, làm việc cùng các chuyên gia tích hợp hệ thống để đảm bảo tương thích kỹ thuật và tối ưu hiệu suất.

6. Vấn đề bảo mật và đạo đức AI

Việc sử dụng AI có thể dẫn đến các rủi ro liên quan đến rò rỉ dữ liệu, phân biệt đối xử trong quyết định tự động hoặc sử dụng sai mục đích.

Giải pháp: Tuân thủ các chuẩn đạo đức AI, xây dựng chính sách bảo mật dữ liệu rõ ràng, đồng thời kiểm định mô hình để tránh sai lệch thuật toán.

7. Thiếu chiến lược rõ ràng

Nhiều doanh nghiệp áp dụng AI theo phong trào mà không xác định rõ mục tiêu, lộ trình và KPIs cụ thể, dẫn đến thất bại hoặc lãng phí nguồn lực.

Giải pháp: Xây dựng chiến lược AI gắn liền với chiến lược kinh doanh tổng thể, xác định các mục tiêu ngắn hạn và dài hạn, đo lường bằng các chỉ số cụ thể.

8. Cách vượt qua: Lộ trình áp dụng AI bền vững

Để vượt qua những rào cản nêu trên, doanh nghiệp cần một lộ trình triển khai AI bài bản:

• Giai đoạn 1: Đánh giá hiện trạng và xác định mục tiêu kinh doanh.
• Giai đoạn 2: Lựa chọn bài toán ưu tiên và thử nghiệm (pilot).
• Giai đoạn 3: Mở rộng triển khai và tối ưu mô hình AI.
• Giai đoạn 4: Tích hợp và đào tạo nội bộ để duy trì vận hành hiệu quả.

Ngoài ra, việc cập nhật kiến thức công nghệ và hợp tác với chuyên gia cũng là chìa khóa để giảm thiểu rủi ro trong hành trình chuyển đổi số bằng AI.