Doanh nhân -Doanh nghiệp

Tại chương trình AI-Ready Workforce 2026, các diễn giả tập trung trao đổi về xu hướng ứng dụng AI trong doanh nghiệp, trong đó nổi bật là sự chuyển dịch từ việc sử dụng các công cụ AI đơn lẻ sang triển khai AI Agent trong những quy trình nghiệp vụ cụ thể.

Một trong những nội dung được minh họa tại chương trình là ứng dụng AI Agent hỗ trợ quy trình tuyển dụng, từ tiếp nhận hồ sơ, tổng hợp thông tin ứng viên đến gợi ý các bước xử lý tiếp theo. Cách tiếp cận này cho thấy AI đang dần tham gia vào một chuỗi công việc thay vì chỉ thực hiện một nhiệm vụ riêng lẻ.

Cùng với AI Agent, bài toán dữ liệu cũng được đặt ở vị trí trung tâm. Thông qua demo AI Analytics Framework, chương trình giới thiệu cách doanh nghiệp có thể quản lý vòng đời dữ liệu từ thu thập, xử lý, phân tích đến khai thác, qua đó hình thành nguồn dữ liệu có khả năng tái sử dụng và phục vụ nhiều bài toán quản trị.

Đây được xem là nền tảng quan trọng khi doanh nghiệp muốn mở rộng ứng dụng AI. Bởi nếu dữ liệu được lưu trữ phân tán, thiếu chuẩn hóa hoặc không được kết nối, AI dù có khả năng xử lý lớn vẫn khó tạo ra những kết quả sát với thực tế vận hành.

Từ dữ liệu đến quyết định

Trong doanh nghiệp, dữ liệu được hình thành từ nhiều hoạt động như bán hàng, tài chính, nhân sự, chăm sóc khách hàng hay sản xuất. Tuy nhiên, việc sở hữu nhiều dữ liệu không đồng nghĩa với việc doanh nghiệp có năng lực khai thác dữ liệu.

Các phiên trao đổi tại chương trình cho thấy một hướng tiếp cận ngày càng được quan tâm là chuyển dữ liệu thành insight và từ insight thành hành động. Trong quản trị nguồn nhân lực, dữ liệu có thể hỗ trợ doanh nghiệp phân tích tuyển dụng, phát triển nhân tài và xác định nhu cầu đào tạo.

Ở lĩnh vực tài chính, AI được giới thiệu với các kịch bản như phân tích chênh lệch và lợi nhuận, dự báo ngân sách hay rút ngắn quy trình chốt sổ cuối kỳ. Những ứng dụng này cho thấy giá trị của AI không nằm ở khả năng tạo ra một báo cáo nhanh hơn, mà ở việc giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu để hỗ trợ quyết định.

Theo ông Tô Mạnh Hoàng, CEO & Founder Datapot, khoảng cách lớn trong quá trình ứng dụng AI hiện nay không nằm ở công nghệ mà ở năng lực triển khai. Doanh nghiệp cần xây dựng đồng thời năng lực dữ liệu, năng lực AI và năng lực vận hành cho đội ngũ.

Từ góc độ quản trị nhân lực, bà Phạm Diệu Linh, Director of Talent Acquisition & Development tại Synnex FPT, cũng nhấn mạnh vai trò của việc chuyển hóa dữ liệu thành những hành động cụ thể phục vụ quản trị và phát triển con người.

Quản trị dữ liệu đi cùng ứng dụng AI

Khi AI được đưa sâu hơn vào hoạt động doanh nghiệp, bài toán quản trị dữ liệu cũng trở nên quan trọng hơn. Tại chương trình, các nội dung về phân quyền truy cập, kiểm soát vòng đời dữ liệu, ghi nhận lịch sử thay đổi và phân loại dữ liệu theo mức độ bảo mật được đặt song song với các kịch bản ứng dụng AI.

Điều này phản ánh một yêu cầu mới: doanh nghiệp không chỉ cần khai thác dữ liệu hiệu quả mà còn phải kiểm soát được dữ liệu được sử dụng như thế nào, ai có quyền tiếp cận và những quyết định do AI hỗ trợ được hình thành từ nguồn thông tin nào.

Đặc biệt, khi AI Agent ngày càng có khả năng kết nối nhiều hệ thống và thực hiện chuỗi nhiệm vụ, yêu cầu về quản trị và bảo mật càng trở nên rõ ràng. Hiệu quả công nghệ vì thế phải được đặt trong mối quan hệ với khả năng kiểm soát rủi ro.

Từ những nội dung được chia sẻ tại AI-Ready Workforce 2026 có thể thấy, hành trình ứng dụng AI của doanh nghiệp đang bước sang giai đoạn mới. Thay vì chỉ tìm kiếm những công cụ giúp tăng năng suất cá nhân, doanh nghiệp cần xây dựng nền tảng dữ liệu, quy trình và năng lực con người để AI có thể tạo ra giá trị ở quy mô tổ chức.

Trong cuộc đua AI, công nghệ có thể thay đổi rất nhanh, nhưng dữ liệu, năng lực quản trị và khả năng biến dữ liệu thành quyết định mới là những yếu tố tạo nên lợi thế cạnh tranh bền vững cho doanh nghiệp.

Lê Minh