Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, mô hình AI‑First – coi AI là trung tâm trong chiến lược và vận hành – đang trở thành chủ đề nóng. Liệu đây có thật sự là đường hướng không thể tránh khỏi, hay chỉ là “trào lưu”?
AI‑First là gì và vì sao quan trọng?
AI‑First không chỉ là khái niệm tích hợp AI vào một vài mảng, nhưng bao hàm ý nghĩa đặt AI làm nền tảng xuyên suốt toàn bộ hoạt động doanh nghiệp – từ sản phẩm, quy trình, đến văn hóa tổ chức[^1].
McKinsey cho biết AI có thể tự động hóa đến 30% công việc vào năm 2030, giúp tăng hiệu suất đáng kể[2].
Lợi ích nổi bật
-
Tăng hiệu suất & tiết kiệm chi phí
Các công ty áp dụng AI toàn diện có thể giảm thời gian và chi phí vận hành đáng kể[2]. -
Ra quyết định kinh doanh thông minh hơn
AI hỗ trợ phân tích dữ liệu lớn, dự báo xu hướng, cá nhân hóa trải nghiệm – giúp doanh nghiệp cạnh tranh hơn[1]. -
Xây dựng khung quản trị AI (governance)
Đồng thời triển khai AI và governance giúp đảm bảo an toàn, minh bạch và tuân thủ pháp lý[1].
Ví dụ thực tiễn tiêu biểu
-
MoMo (Việt Nam): Chuyển từ Data‑First sang AI‑First từ 2018. Đầu tư hơn 50% ngân sách công nghệ cho AI, phát triển hệ thống eKYC, chấm điểm tín dụng, bảo mật nhiều lớp – hỗ trợ hàng chục triệu người dùng, trong đó có mở tài khoản ở vùng nông thôn chỉ sau vài phút[1][3].
-
Các doanh nghiệp toàn cầu: Duolingo, Google, Amazon, Alibaba đều coi AI là cốt lõi trong cá nhân hóa sản phẩm và tối ưu vận hành[1].
Thách thức khi theo đuổi AI‑First
-
Thiếu dữ liệu & hạ tầng kỹ thuật
Doanh nghiệp cần pipeline, data lake và cloud đủ mạnh để triển khai AI hiệu quả[1]. -
Chưa có năng lực lãnh đạo AI
Thiếu Chief AI Officer hoặc sự cam kết từ lãnh đạo cấp cao có thể khiến chiến lược gặp trục trặc[4]. -
Rủi ro về đạo đức và bảo mật
Thiếu governance dễ dẫn đến thiên kiến dữ liệu, vi phạm quyền riêng tư, mất niềm tin khách hàng[1]. -
“AI‑washing” và kỳ vọng không thực tế
Nhiều tổ chức chỉ tuyên bố AI‑First cho mục đích marketing mà không tạo ra giá trị rõ rệt[1].
Bước đi chiến lược để thành công
-
Xây dựng lộ trình cụ thể
Ưu tiên các use‑case có ROI rõ ràng, triển khai thí điểm rồi mở rộng dần. -
Tuyển Chief AI Officer & thành lập AI Committee
MoMo đã thành lập hội đồng AI vào 2021 để đảm bảo chiến lược AI‑First đi vào thực tiễn hiệu quả[3]. -
Đầu tư hạ tầng & dữ liệu
Pipeline, data lake, và nền tảng cloud là yếu tố then chốt để hỗ trợ các mô hình AI tiên tiến. -
Thiết lập AI governance ngay từ đầu
Đưa các chính sách về đạo đức, bias, bảo mật và compliance vào ngay khi triển khai AI[1]. -
Phát triển văn hóa và năng lực số
Đào tạo nhân sự, xây dựng đội ngũ “AI champions” để lan tỏa tư duy đổi mới trong tổ chức.
Kết luận
- AI‑First không phải là xu hướng nhất thời, nó là hướng đi chiến lược thiết yếu trong thời đại số nếu được triển khai có hệ thống.
- Tuy nhiên, không phải mọi doanh nghiệp đều sẵn sàng: thiếu dữ liệu, lãnh đạo không cam kết, hạ tầng yếu hoặc thiếu governance đều là rủi ro lớn.
- Chìa khóa thành công: chiến lược rõ ràng, lãnh đạo cam kết, đầu tư bài bản, văn hóa đổi mới và quản trị rủi ro hiệu quả.
Khi thực hiện đúng, AI‑First không còn là trào lưu kỹ thuật mà sẽ trở thành bước ngoặt dài hạn giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực cạnh tranh, thích nghi linh hoạt và dẫn đầu trong kỷ nguyên số.
Tài liệu Tham khảo
- MoMo và chiến lược AI‑First – đầu tư tài chính, nhân lực phần lớn cho AI, hàng chục triệu người dùng – hoàn thiện eKYC, credit scoring và bảo mật nhiều lớp.
- Báo cáo McKinsey: AI có thể tự động hóa 30% công việc tại Mỹ vào năm 2030; 65% lao động đã ứng dụng GenAI nhưng chỉ 15% doanh nghiệp thu lợi đáng kể.
- MoMo thành lập AI Committee từ 6/2021 với 7 thành viên để triển khai AI‑First thực chất.
- Vai trò lãnh đạo và CAIO quan trọng theo phân tích của McKinsey và các chuyên gia – lãnh đạo yếu có thể gây đình trệ chiến lược.