Newsletter

Vượt qua những trở ngại, hay: Cách tôi học cách ngừng lo lắng và yêu thích trí tuệ nhân tạo

Tại sao nhiều công ty không áp dụng AI? Rào cản chính không phải là công nghệ, mà là con người. Bài viết xác định sáu rào cản quan trọng: sự kháng cự thay đổi, thiếu sự tham gia của ban quản lý, bảo mật dữ liệu, ngân sách hạn hẹp, tuân thủ và học tập liên tục. Giải pháp là gì? Khởi động các dự án thí điểm để chứng minh giá trị, đào tạo nhân viên và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm bằng các hệ thống chuyên dụng. AI nâng cao, chứ không phải thay thế, mà đòi hỏi chuyển đổi quy trình, chứ không chỉ đơn thuần là số hóa.

Phá vỡ rào cản: Thuật toán bên trong chúng ta

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách chúng ta làm việc. Nhiều công ty đang phải đối mặt với những thách thức trong việc áp dụng, có thể cản trở việc triển khai thành công các công cụ mới này vào quy trình của họ. Hiểu được những trở ngại này sẽ giúp các tổ chức tận dụng AI mà vẫn duy trì hiệu quả.

Thách thức của việc cập nhật liên tục

Sự phát triển nhanh chóng của AI đặt ra những thách thức mới cho các chuyên gia và doanh nghiệp. Người lao động lo sợ AI sẽ thay thế họ. Tuy nhiên, AI hoạt động như một công cụ để nâng cao, chứ không phải thay thế, công việc của họ thông qua:

  • Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại
  • Không gian cho các hoạt động chiến lược
  • Hỗ trợ quyết định bằng dữ liệu

Việc giới thiệu AI như một công cụ cộng tác sẽ làm giảm sự phản kháng và khuyến khích việc áp dụng công nghệ này. Chắc chắn, một số nhiệm vụ sẽ biến mất theo thời gian, nhưng may mắn thay, chỉ những nhiệm vụ tẻ nhạt nhất mới biến mất. Điều này thực sự không chỉ bao gồm việc áp dụng công nghệ vào các quy trình, mà còn chuyển đổi hoàn toàn chúng. Tóm lại, đây là sự khác biệt giữa số hóa và chuyển đổi số. Tìm hiểu thêm: https://www.channelinsider.com/business-management/digitization-vs-digitalization/

Bảo vệ và bảo mật dữ liệu

Quyền riêng tư và bảo mật là những rào cản lớn. Các công ty phải, hoặc nên, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm bằng cách đảm bảo tính chính xác của hệ thống AI. Rủi ro vi phạm và thông tin sai lệch đòi hỏi:

  • Kiểm tra an ninh thường xuyên
  • Đánh giá nhà cung cấp
  • Giao thức bảo vệ dữ liệu

Đặc biệt, việc áp dụng " bộ lọc tự động " khi quản lý dữ liệu nhạy cảm nhất, và sử dụng các hệ thống chuyên dụng khi quản lý hoặc phân tích tất cả dữ liệu doanh nghiệp, là điều cần thiết, không chỉ vì lý do bảo mật mà còn để tránh "tiết lộ" dữ liệu có giá trị cao cho bên thứ ba. Tuy nhiên, như đã từng xảy ra trong các bối cảnh khác, kiểu tập trung này sẽ chỉ là một cách tiếp cận "sáng suốt" đối với một số tổ chức. Cuối cùng, mọi người nên làm những gì họ muốn, nhận thức được những đánh đổi mà các lựa chọn khác nhau mang lại.

Dưới đây là danh sách ngắn các Điểm chính

Quản lý sự kháng cự với sự thay đổi

Việc áp dụng đòi hỏi các chiến lược quản lý bao gồm:

  • Truyền đạt lợi ích
  • Đào tạo liên tục
  • Hỗ trợ thực tế
  • Quản lý phản hồi

Cách tiếp cận từ trên xuống

Những người ra quyết định yêu cầu bằng chứng về giá trị của AI. Các chiến lược hiệu quả:

  • Hiển thị những câu chuyện thành công của đối thủ cạnh tranh
  • Các dự án thí điểm trình diễn
  • Chỉ số ROI rõ ràng
  • Thể hiện sự gắn kết của nhân viên

Quản lý hạn chế ngân sách

Ngân sách và cơ sở hạ tầng không đủ sẽ cản trở việc áp dụng. Các tổ chức có thể:

  • Bắt đầu với những dự án nhỏ
  • Mở rộng dựa trên kết quả
  • Phân bổ nguồn lực một cách cẩn thận

Các khía cạnh pháp lý và đạo đức

Việc thực hiện phải xem xét:

  • Sự công bằng và công bằng
  • Tuân thủ quy định
  • Quy tắc sử dụng có trách nhiệm
  • Theo dõi diễn biến lập pháp

Cập nhật liên tục

Các tổ chức phải:

  • Theo dõi các diễn biến có liên quan
  • Tham gia vào cộng đồng ngành
  • Sử dụng các nguồn có thẩm quyền

Quan điểm

Để áp dụng hiệu quả cần:

  • Cách tiếp cận chiến lược
  • Chú ý đến sự thay đổi của tổ chức
  • Sự phù hợp với mục tiêu và văn hóa của công ty
  • Tập trung vào giá trị thực tế

Thay đổi hiệu quả sẽ cải thiện hoạt động và năng lực của lực lượng lao động thông qua các lựa chọn bền vững và có mục tiêu.

Tài nguyên cho sự phát triển kinh doanh

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Cuộc cách mạng AI: Sự chuyển đổi cơ bản của quảng cáo

71% người tiêu dùng mong đợi cá nhân hóa, nhưng 76% lại thất vọng khi nó sai - chào mừng bạn đến với nghịch lý của quảng cáo AI tạo ra 740 tỷ đô la mỗi năm (2025). DCO (Tối ưu hóa Sáng tạo Động) mang lại kết quả có thể kiểm chứng: CTR tăng 35%, tỷ lệ chuyển đổi tăng 50%, CAC giảm 30% bằng cách tự động thử nghiệm hàng nghìn biến thể sáng tạo. Nghiên cứu điển hình: Nhà bán lẻ thời trang: 2.500 kết hợp (50 hình ảnh x 10 tiêu đề x 5 CTA) được phục vụ cho mỗi phân khúc nhỏ = ROAS tăng 127% trong 3 tháng. Nhưng những hạn chế về cấu trúc nghiêm trọng: vấn đề khởi động nguội cần 2-4 tuần + hàng nghìn lượt hiển thị để tối ưu hóa, 68% nhà tiếp thị không hiểu các quyết định đặt giá thầu của AI, việc ngừng sử dụng cookie (Safari đã có, Chrome 2024-2025) buộc phải xem xét lại việc nhắm mục tiêu. Lộ trình 6 tháng: nền tảng với kiểm toán dữ liệu + KPI cụ thể ("giảm CAC 25% cho phân khúc X" chứ không phải "tăng doanh số"), thử nghiệm A/B AI với ngân sách 10-20% so với thủ công, mở rộng quy mô 60-80% với DCO đa kênh. Căng thẳng nghiêm trọng về quyền riêng tư: 79% người dùng lo ngại về việc thu thập dữ liệu, mệt mỏi với quảng cáo -60% tương tác sau 5 lần hiển thị trở lên. Tương lai không cookie: nhắm mục tiêu theo ngữ cảnh 2.0, phân tích ngữ nghĩa theo thời gian thực, dữ liệu của bên thứ nhất thông qua CDP, học tập liên kết để cá nhân hóa mà không cần theo dõi cá nhân.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Cuộc cách mạng AI của các công ty tầm trung: Tại sao họ thúc đẩy đổi mới thực tế

74% công ty trong danh sách Fortune 500 gặp khó khăn trong việc tạo ra giá trị AI, và chỉ 1% có các triển khai "hoàn thiện"—trong khi các công ty tầm trung (doanh thu từ 100 triệu euro đến 1 tỷ euro) đạt được kết quả cụ thể: 91% doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB) ứng dụng AI báo cáo mức tăng doanh thu đáng kể, ROI trung bình là 3,7 lần, với các công ty hàng đầu đạt 10,3 lần. Nghịch lý về nguồn lực: các công ty lớn mất 12-18 tháng mắc kẹt trong "chủ nghĩa hoàn hảo thí điểm" (các dự án xuất sắc về mặt kỹ thuật nhưng không được mở rộng quy mô), trong khi các công ty tầm trung triển khai trong 3-6 tháng sau khi gặp vấn đề cụ thể → giải pháp mục tiêu → kết quả → mở rộng quy mô. Sarah Chen (Meridian Manufacturing 350 triệu đô la): "Mỗi lần triển khai phải chứng minh giá trị trong vòng hai quý—một hạn chế thúc đẩy chúng tôi hướng tới các ứng dụng thực tế, khả thi." Điều tra dân số Hoa Kỳ: Chỉ 5,4% công ty sử dụng AI trong sản xuất mặc dù 78% báo cáo đã "áp dụng". Các công ty tầm trung ưa chuộng các giải pháp dọc hoàn chỉnh hơn là các nền tảng tùy chỉnh, hợp tác với các nhà cung cấp chuyên biệt hơn là tự phát triển quy mô lớn. Các lĩnh vực hàng đầu: công nghệ tài chính/phần mềm/ngân hàng, sản xuất, 93% dự án mới trong năm ngoái. Ngân sách hàng năm điển hình: 50.000-500.000 euro, tập trung vào các giải pháp cụ thể, mang lại lợi tức đầu tư cao. Bài học chung: thực thi xuất sắc quan trọng hơn quy mô, sự linh hoạt quan trọng hơn sự phức tạp của tổ chức.