AI cần giải quyết việc cụ thể, không phải chạy theo phong trào
Ứng dụng AI trong tổ chức là việc đưa công cụ trí tuệ nhân tạo vào quy trình nhằm xử lý những vấn đề xác định, với người chịu trách nhiệm và kết quả có thể kiểm tra. Đó là khác biệt giữa chuyển đổi có mục tiêu với việc mua công cụ rồi chờ công nghệ tự tạo ra giá trị.
Mức độ ứng dụng AI doanh nghiệp hiện không đồng đều: có nơi dùng để soạn nội dung, tổng hợp tài liệu; nơi khác đã đưa AI vào chăm sóc khách hàng, dự báo nhu cầu và quản lý tồn kho. Nhưng khoảng cách quan trọng không nằm ở số công cụ được mua, mà ở khả năng biến kỹ năng của vài cá nhân thành năng lực vận hành chung.
Dấu hiệu chạy theo xu hướng là mua tài khoản, tổ chức tập huấn rồi không ai chịu trách nhiệm đưa công cụ vào công việc. Mỗi ứng dụng cần có người phụ trách, dữ liệu phù hợp và chỉ số trước–sau để đối chiếu. Nếu thiếu những yếu tố ấy, doanh nghiệp khó biết AI tiết kiệm thời gian hay chỉ tạo thêm một bước kiểm tra.
Rủi ro chậm đổi mới đã hiện rõ trong vận hành: báo giá chậm hơn, chi phí cao hơn và khó đáp ứng yêu cầu truy xuất nguồn gốc, giao hàng. Vì thế, câu hỏi đúng không phải doanh nghiệp đã dùng AI hay chưa, mà là đang giải quyết việc gì và bằng chứng nào cho thấy cách làm mới tốt hơn.
Tòa soạn chỉ chuyển đổi được khi nhân viên cùng tham gia
Tại phiên thảo luận của chương trình học bổng “Africa Elevate” do INMA tổ chức ngày 22/10/2026, Ken Ngaruiya, Giám đốc điều hành Mediamax Network Limited, chia sẻ kinh nghiệm quản lý thay đổi và giúp nhân viên hiểu vai trò, trách nhiệm của mình trong chuyển đổi số. Lập luận đáng chú ý của ông: lãnh đạo cần lắng nghe phản hồi, giải thích rõ lý do thay đổi và chỉ ra mục tiêu chung.
Bài học này có ý nghĩa trực tiếp với chuyển đổi số tòa soạn. Công nghệ không thể bị khoanh thành nhiệm vụ riêng của bộ phận kỹ thuật; nó phải gắn với công việc thường nhật của các nhóm sản xuất, phân phối và đo lường nội dung. Nhân viên cần hiểu nội dung được tạo ra, tiếp cận độc giả và tạo doanh thu trên nền tảng số như thế nào.
Kỹ năng số nhân viên vì vậy không thể chỉ nằm trong tay một nhóm chuyên trách. Năng lực cần được xây dựng từ người mới vào nghề đến cấp quản lý, đồng thời khuyến khích những người tiên phong ở bất kỳ bộ phận nào hỗ trợ đồng nghiệp thử nghiệm và xử lý băn khoăn. Khi nhân viên được tham gia, AI có cơ hội giải quyết nhu cầu thực tế thay vì trở thành mệnh lệnh từ trên xuống.
Sở hữu công cụ hiện đại chưa bảo đảm chuyển đổi thành công nếu người dùng thiếu kỹ năng hoặc không biết áp dụng công nghệ vào việc mình làm. Đào tạo AI nhân viên nên gắn với quy trình thật, có hướng dẫn kiểm tra đầu ra và chia sẻ kết quả ban đầu. Một định hướng rõ ràng giúp giảm bối rối; sự tham gia rộng rãi biến định hướng ấy thành thay đổi có thể duy trì.
Lãnh đạo phải tự học, thử nghiệm và lan tỏa cách dùng
Kinh nghiệm của ông Nguyễn Hữu Thập, lãnh đạo hiệp hội doanh nghiệp tỉnh Tuyên Quang, cho thấy vai trò dẫn dắt không bắt đầu bằng một chiến lược công nghệ lớn. Ông khởi đầu từ việc thường ngày như tra cứu tài liệu, soạn văn bản và xây dựng đề xuất cho doanh nghiệp; qua tự học và thực hành, ông rút ra rằng lãnh đạo phải trực tiếp tìm hiểu, đặt yêu cầu và kiểm tra kết quả.
Cách làm ấy quan trọng vì AI có thể đưa ra câu trả lời thuyết phục nhưng sai nếu dữ liệu đầu vào thiếu chính xác. Trách nhiệm quyết định cuối cùng vẫn thuộc về con người. Người đứng đầu cần làm gương trong việc thử công cụ, đặt câu hỏi về chất lượng đầu ra và chia sẻ kinh nghiệm; ông Thập cũng hướng dẫn một số cán bộ cấp xã sử dụng AI trong công việc.
Một thử nghiệm của FPT Long Châu cho thấy giá trị của mục tiêu đo được: sau ba tháng thí điểm tại 16 nhà thuốc, tỷ lệ hết hàng giảm xuống dưới 5% mà lượng hàng tồn gần như không tăng. Đây là ví dụ về cách đánh giá hiệu quả bằng kết quả vận hành, thay vì số buổi tập huấn hay lượng tài khoản được cấp.
Với doanh nghiệp địa phương, có thể bắt đầu từ quản lý đơn hàng, công nợ và hồ sơ chất lượng, rồi mở rộng sang phân tích nhu cầu hoặc tìm khách hàng. Đào tạo cần thực hành, có hỗ trợ sau khóa học và phát triển ít nhất một nhân sự nòng cốt. Bước tiếp theo nên là hỗ trợ thường xuyên trong chọn giải pháp, theo dõi ứng dụng và ghi nhận vấn đề phát sinh, thay vì kết thúc ngay khi buổi hướng dẫn khép lại.
Kết quả đến từ kỹ năng, mục tiêu và trách nhiệm chung
Doanh nghiệp và tòa soạn có quy trình khác nhau, nhưng cùng đối mặt với một lựa chọn: coi AI là món đồ công nghệ hay đưa nó vào công việc với mục tiêu rõ ràng. Trường hợp doanh nghiệp đòi hỏi dữ liệu phù hợp và chỉ số so sánh; trường hợp tòa soạn đòi hỏi nhân viên hiểu cách công nghệ liên kết với sản xuất, phân phối và đánh giá nội dung.
Không nên đánh đồng đầu tư công cụ với năng lực sử dụng. Tổ chức cần làm rõ ai phụ trách, ai kiểm tra đầu ra, dữ liệu nào được phép dùng và kết quả nào sẽ được theo dõi. Đồng thời, lãnh đạo phải tạo điều kiện để nhân viên nêu phản hồi và thử cách làm mới. Nếu không có trách nhiệm cụ thể, rủi ro sai lệch dữ liệu, lộ thông tin và phụ thuộc nhà cung cấp dễ bị bỏ qua.
Thước đo thành công không phải mức độ hào hứng với AI, mà là việc một quy trình được cải thiện mà vẫn có con người kiểm soát chất lượng và chịu trách nhiệm. Khi kỹ năng được phổ biến ở nhiều cấp độ, nhân viên tham gia từ đầu và kết quả được kiểm chứng, AI mới có thể đóng góp bền vững cho tổ chức.
Kết luận rất thực tế: muốn ứng dụng AI doanh nghiệp hay chuyển đổi số tòa soạn tạo hiệu quả, hãy bắt đầu từ vấn đề cần giải quyết và năng lực của người làm việc với công cụ. Công nghệ có thể mở rộng khả năng, nhưng chính con người mới chọn đúng mục tiêu, phát hiện sai sót và biến thử nghiệm thành thay đổi có ích.
