Trí tuệ nhân tạo cho các hệ thống kinh doanh truyền thống: Cuộc cách mạng năm 2025

Hãy tưởng tượng một công ty vẫn sử dụng hệ thống kế toán cũ từ những năm 1990, hoạt động hoàn hảo nhưng không thể kết nối với công nghệ hiện đại. Giờ hãy tưởng tượng việc có thể kết nối hệ thống này với trí tuệ nhân tạo tiên tiến nhất mà không phải lãng phí 30 năm dữ liệu và quy trình hợp nhất. Đây chính xác là những gì đang diễn ra vào năm 2025 nhờ các hệ thống kết nối thông minh .

‍

Trong khi mọi người đang bàn tán về ChatGPT và những cải tiến mới nhất trong trí tuệ nhân tạo, thì cuộc cách mạng kinh doanh thực sự đang diễn ra ở hậu trường. Các công ty đang tìm cách tích hợp AI vào hệ thống hiện có mà không cần phải đại tu toàn bộ cơ sở hạ tầng CNTT.

‍

Mục lục

Hệ thống kết nối thông minh là gì?

Hệ thống kết nối thông minh giống như một công cụ phiên dịch đa năng giữa thế giới công nghệ cũ và mới. Hãy nghĩ đến việc đi du lịch nước ngoài và sử dụng ứng dụng dịch thuật để giao tiếp: hệ thống kết nối thông minh cũng làm điều tương tự, nhưng giữa phần mềm kinh doanh cũ của bạn và công nghệ AI hiện đại.

‍

Theo Mira Patel, giám đốc công nghệ tại Nexus Operations, "Câu hỏi không còn là 'Chúng ta có thể sử dụng AI không?' mà là 'Làm thế nào để tích hợp AI vào hoạt động hàng ngày mà không làm sập toàn bộ hệ thống?'"

Cách chúng hoạt động trong thực tế

Hãy tưởng tượng những tình huống cụ thể sau:

Ví dụ 1: Kho hàng thông minh. Công ty bạn đã có hệ thống quản lý kho từ năm 2008. Hệ thống kết nối thông minh "dạy" AI dự đoán thời điểm hết hàng tồn kho chỉ bằng cách đọc dữ liệu hiện có. Nhân viên kho vẫn làm việc bình thường, nhưng giờ đây hệ thống tự động báo cho anh ta biết khi nào cần đặt hàng sản phẩm mới.

‍

Ví dụ 2: Trợ lý Kế toán. Phần mềm lập hóa đơn năm 2010 của bạn được cải tiến với AI, tự động phát hiện các bất thường trong hóa đơn. AI "đọc" hóa đơn như một kế toán viên và đánh dấu những hóa đơn đáng ngờ, nhưng tất cả đều thông qua phần mềm mà bạn đã quen thuộc.

‍

Ví dụ 3: Dịch vụ khách hàng nâng cao Hệ thống điện thoại cũ của bạn được kết nối với AI có chức năng phân tích giọng nói của khách hàng và gợi ý cho tổng đài viên cách xử lý cuộc gọi tốt nhất, tất cả đều theo thời gian thực.

‍

Quyết định chuyển đổi số: Di sản hay bước tiến? Tìm hướng đi chiến lược phía trước

‍

Một thị trường phát triển nhanh chóng

Những con số cho năm 2025 thật ấn tượng: đầu tư vào hệ thống kết nối thông minh đã tăng 142% trong một năm , thậm chí còn vượt qua đầu tư vào các ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới.

Tại sao lại có sự tăng trưởng này?

Lời giải thích rất đơn giản: 80% các công ty lớn vẫn sử dụng hệ thống CNTT "cũ" hoạt động hoàn hảo nhưng không thể kết nối với công nghệ hiện đại. Việc thay thế chúng sẽ tốn hàng triệu euro và nhiều tháng ngừng hoạt động.

‍

Những con số đáng kể:

5,4 tỷ euro : Giá trị thị trường năm 2024
34,2 tỷ euro : Dự báo cho năm 2032
70% hệ thống doanh nghiệp sẽ được tăng cường AI vào năm 2028

Điều này có nghĩa là ngày càng có nhiều công ty lựa chọn "hiện đại hóa" hệ thống hiện có thay vì thay thế hoàn toàn chúng.

‍

Biên dịch viên kỹ thuật số: Một nghề mới

Một nhóm chuyên gia mới đã xuất hiện: biên dịch viên hệ thống máy tính . Đây là những công ty chuyên biệt, biết cách làm cho các hệ thống từ nhiều thời đại khác nhau giao tiếp với nhau.

Ba loại chuyên gia

1. Công cụ chuyển đổi ngôn ngữ Các công ty như RetroAI chuyên dịch các mã lập trình cũ (như COBOL những năm 1980) sang các ngôn ngữ hiện đại mà AI có thể hiểu được.

Ví dụ thực tế : Hệ thống lương hưu của một tổ chức công được viết bằng COBOL vào năm 1985 được "dịch" sang ngôn ngữ hiện đại, vẫn giữ nguyên mọi chức năng nhưng tương thích với trí tuệ nhân tạo.

‍

2. Công ty điều phối truyền thông Các công ty như Harmony Tech phát triển các giải pháp phối hợp xử lý AI trên nhiều hệ thống doanh nghiệp, đảm bảo mọi quyết định tự động đều nhất quán.

‍

Ví dụ thực tế : Trong bệnh viện, AI quản lý lịch hẹn sẽ tự động giao tiếp với AI quản lý nguồn cung cấp thuốc và AI lập kế hoạch ca làm việc của nhân viên.

‍

3. Người bảo vệ tuân thủ Các công ty như GuardRail đảm bảo rằng mọi kết nối AI đều tuân thủ các quy định của ngành một cách tự động.

‍

Ví dụ thực tế : Trong một ngân hàng, mỗi khi AI đưa ra quyết định về khoản vay, hệ thống sẽ tự động kiểm tra xem khoản vay đó có tuân thủ mọi quy định về quyền riêng tư và chống rửa tiền hay không.

‍

Ví dụ cụ thể về thành công

Nghiên cứu tình huống 1: Ngành sản xuất - Westbrook Industries

Tình huống : Westbrook có hệ thống quản lý kho 15 năm tuổi hoạt động tốt nhưng không thể dự đoán được vấn đề.

‍

Giải pháp : Họ đã cài đặt một hệ thống liên kết thông minh để “dạy” AI cách đọc dữ liệu kho.

‍

Kết quả : Trong vòng 6 tháng, họ đã tiết kiệm được 28 triệu euro bằng cách dự đoán tình trạng gián đoạn chuỗi cung ứng trước nhiều tuần.

‍

"Việc triển khai AI tốt nhất là việc mà nhân viên của bạn thậm chí không nhận ra", James Chen, Giám đốc Thông tin tại Westbrook, cho biết. "Nhân viên kho của chúng tôi vẫn sử dụng hệ thống cũ, nhưng giờ đây họ luôn biết phải đặt hàng gì và khi nào."

‍

Nghiên cứu tình huống 2: Dịch vụ ngân hàng - Fidelity Financial

Tình huống : Một hệ thống xử lý thanh toán của những năm 2000 đã xử lý hàng nghìn giao dịch mỗi ngày nhưng không thể tự động xác định gian lận.

Giải pháp : Kết nối với AI chuyên phát hiện gian lận mà không cần sửa đổi hệ thống hiện có.

Kết quả có thể đo lường :

Người điều hành dành ít hơn 68% thời gian để tìm kiếm thông tin
Tăng thêm 43% thời gian dành cho các cuộc trò chuyện hữu ích với khách hàng
Cải thiện sự hài lòng của cả khách hàng và nhân viên

Sarah Williams, giám đốc trải nghiệm khách hàng của Fidelity, giải thích: "Giờ đây, các đại lý của chúng tôi có thể dành nhiều thời gian hơn để thực sự giúp đỡ khách hàng thay vì lãng phí thời gian vào việc nghiên cứu thủ công."

Nghiên cứu tình huống 3: Quản lý công

Tình hình : Văn phòng Nhân sự Hoa Kỳ đang quản lý lương hưu bằng hệ thống COBOL của những năm 1980 – có chức năng nhưng không thể hiện đại hóa.

‍

Giải pháp : Sử dụng AI để phân tích hàng triệu dòng mã cổ và dần dần hiện đại hóa chúng.

‍

Kết quả : Quá trình hiện đại hóa vốn phải mất nhiều năm đã được rút ngắn xuống còn vài tháng mà không làm gián đoạn các dịch vụ lương hưu.

‍

Lợi ích tức thì cho các công ty

1. Lợi tức đầu tư nhanh chóng và có thể đo lường được

Các công ty kết nối AI với các hệ thống hiện có sẽ thấy được kết quả thực tế:

+18% năng suất của nhân viên
Có khả năng vượt kỳ vọng về thu nhập cao gấp 3 lần
Giảm 80% thời gian dành cho việc tối ưu hóa thủ công

2. Nhân viên hài lòng hơn, không bị thay thế

Trái ngược với những lo ngại ban đầu, việc kết nối AI với các hệ thống hiện có đã khiến nhân viên hài lòng hơn với công việc của mình . AI xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và nhàm chán, giải phóng con người để theo đuổi những mục tiêu thú vị và sáng tạo hơn.

‍

Ví dụ cụ thể : Trong một tổng đài, AI xử lý các câu hỏi đơn giản, lặp đi lặp lại, trong khi nhân viên tổng đài xử lý các trường hợp phức tạp đòi hỏi sự đồng cảm và giải quyết vấn đề sáng tạo.

‍

3. Tự động tăng cường bảo mật

Hệ thống kết nối hiện đại tự động bao gồm:

Kiểm soát truy cập nâng cao (ai có thể làm gì)
Mã hóa dữ liệu (bảo vệ thông tin)
Giám sát việc tuân thủ các quy định
Tăng cường an ninh mạng tự động

4. Tăng trưởng linh hoạt

Phương pháp tiếp cận dần dần cho phép bạn:

Thêm từng tính năng AI một
Phát triển theo nhu cầu mà không cần ngừng làm việc
Luôn duy trì các hệ thống quan trọng hoạt động

Những thách thức chính và cách giải quyết chúng

Thử thách 1: "Hệ thống cũ không tương tác được với AI"

Vấn đề : Các hệ thống những năm 1990 không được thiết kế để giao tiếp với AI hiện đại. Việc này giống như cố gắng kết nối điện thoại công cộng với internet vậy.

‍

Giải pháp thực tế : Cài đặt "bộ điều hợp thông minh" có khả năng tự động dịch tin nhắn giữa hệ thống cũ và AI, giống như bộ điều hợp cho phép bạn kết nối phích cắm của Ý với ổ cắm của Mỹ.

‍

Ví dụ : Hệ thống lập hóa đơn năm 1995 được trang bị "bộ dịch" chuyển đổi hóa đơn PDF thành dữ liệu mà AI có thể phân tích để phát hiện lỗi hoặc bất thường.

Thử thách 2: "Dữ liệu của chúng ta là một thảm họa"

Vấn đề : AI cần dữ liệu sạch, có tổ chức, nhưng các hệ thống cũ thường có thông tin phân tán, không đầy đủ hoặc ở định dạng lỗi thời.

‍

Giải pháp thực tế : Sử dụng "máy hút bụi dữ liệu" tự động:

Họ thu thập thông tin từ các hệ thống khác nhau
Họ dọn dẹp và sắp xếp chúng
Họ chuyển đổi chúng thành định dạng mà AI có thể sử dụng

Ví dụ : Một công ty vận tải có dữ liệu khách hàng trong năm hệ thống khác nhau. Hệ thống làm sạch dữ liệu đã hợp nhất dữ liệu, loại bỏ dữ liệu trùng lặp và sửa lỗi, tạo ra một cơ sở dữ liệu duy nhất cho AI.

Thử thách 3: "Điều gì sẽ xảy ra nếu dữ liệu của chúng ta bị đánh cắp?"

Vấn đề : Việc kết nối các hệ thống cũ (thường kém an toàn hơn) với các công nghệ mới có thể tạo ra lỗ hổng bảo mật.

‍

Giải pháp thực tế : Áp dụng nguyên tắc không tin cậy – mọi thông tin liên lạc đều được xác minh, mọi quyền truy cập đều được ủy quyền, mọi dữ liệu đều được mã hóa.

‍

Ví dụ : Trong một ngân hàng, mặc dù AI đọc dữ liệu giao dịch để phát hiện gian lận, mọi lần đăng nhập đều được theo dõi và ghi lại, và dữ liệu luôn được mã hóa.

‍

Làm thế nào để bắt đầu kinh doanh

Bước 1: Kiểm kê tài sản gia đình

Trước hết, bạn cần hiểu những gì bạn có:

Những câu hỏi bạn nên tự hỏi bản thân:

Chúng ta sử dụng hệ thống máy tính nào hàng ngày?
Những yếu tố nào quan trọng nhất đối với doanh nghiệp?
Dữ liệu của chúng tôi ở đâu và ở định dạng nào?
Những quy trình nào đòi hỏi nhiều thời gian thủ công nhất?

Mẹo thực tế : Tạo một bản đồ đơn giản về hệ thống của bạn, giống như cách bạn làm với các phòng trong nhà trước khi cải tạo.

‍

Bước 2: Chọn Dự án thí điểm

Các tính năng của dự án lý tưởng:

Không quá quan trọng (nếu mọi việc diễn ra không tốt, công ty cũng không dừng lại)
Với những lợi ích có thể đo lường được (tiết kiệm thời gian hoặc chi phí)
Với dữ liệu khá sạch và dễ tiếp cận
Với người dùng cộng tác

Ví dụ hoàn hảo : Tự động hóa việc đọc hóa đơn nhà cung cấp. Nếu xảy ra sự cố, bạn luôn có thể quay lại xử lý thủ công, nhưng nếu mọi việc suôn sẻ, bạn sẽ tiết kiệm được hàng giờ làm việc.

‍

Bước 3: Chọn đúng đối tác

Các loại chuyên gia có sẵn:

Trình biên dịch hệ thống (chuyển đổi mã cũ)
Bộ tích hợp (kết nối các hệ thống khác nhau)
Chuyên gia bảo mật (bảo vệ dữ liệu)
Các nhà tư vấn ngành (họ biết rõ đặc thù của doanh nghiệp bạn)

Bước 4: Bắt đầu từ quy mô nhỏ

Cách tiếp cận chiến thắng:

Kiểm tra một quy trình đơn giản
Đo lường kết quả
Sửa lỗi
Mở rộng dần dần sang các quy trình khác

Phép so sánh : Giống như việc học đi xe đạp - bạn bắt đầu với bánh phụ, sau đó tháo chúng ra khi bạn đã tự tin.

‍

Tương lai của Hệ thống Doanh nghiệp

Hệ thống tự cải thiện

Bước tiến lớn tiếp theo sẽ là các hệ thống tự cải tiến , liên tục tối ưu hóa hiệu suất bằng cách quan sát cách chúng được sử dụng. Hãy tưởng tượng một chiếc xe có thể học thói quen lái xe của bạn và tự động điều chỉnh để tiết kiệm nhiên liệu.

‍

Ví dụ trong tương lai : Hệ thống quản lý khách hàng nhận thấy một số loại khiếu nại nhất định đang tái diễn và tự động đề xuất cải tiến dịch vụ.

Chuyên môn hóa theo ngành

Chúng ta đang chứng kiến sự chuyên môn hóa ngày càng tăng:

‍

Chăm sóc sức khỏe : Hệ thống kết nối các thiết bị y tế khác nhau để có cái nhìn toàn diện về bệnh nhân

‍

Tài chính : Các giải pháp tự động tuân thủ mọi quy định của ngân hàng

‍

Sản xuất : AI tối ưu hóa dây chuyền sản xuất và dự đoán lỗi máy móc

Tích hợp với các công nghệ mới nổi

Trong tương lai gần chúng ta sẽ thấy:

‍

Xử lý cục bộ : AI chạy trực tiếp trên các thiết bị doanh nghiệp để giảm thời gian chờ đợi
Thực tế ảo : Giao diện ba chiều cho các hệ thống phức tạp
Trợ lý giọng nói doanh nghiệp : Hệ thống điều khiển bằng lệnh thoại

Kết luận

Hệ thống kết nối thông minh không chỉ là một giải pháp kỹ thuật: chúng là chiến lược phát triển kỹ thuật số cho phép các công ty bước vào kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo mà không phải lãng phí nhiều thập kỷ đầu tư và kiến thức.

‍

Các nghiên cứu điển hình cho thấy các công ty lựa chọn con đường này không chỉ áp dụng công nghệ mới mà còn đang chuyển đổi căn bản cách thức làm việc , từng bước cải tiến nhỏ một.

‍

Thông điệp gửi đến các nhà lãnh đạo doanh nghiệp rất rõ ràng: trong khi các cuộc trình diễn AI ngoạn mục có thể gây chú ý, thì lợi thế cạnh tranh thực sự nằm ở sự tích hợp thông minh và gần như vô hình của AI vào các hoạt động thường ngày hiện có.

‍

Điểm hay của phương pháp này là bạn không cần phải trở thành chuyên gia công nghệ mới được hưởng lợi. Bạn chỉ cần sẵn sàng phát triển những gì mình đã có, chẳng hạn như cải tạo nhà mà vẫn duy trì nền móng vững chắc.

‍

Để tìm hiểu thêm về cách công ty chúng tôi có thể giúp bạn tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các hệ thống hiện có của bạn, hãy liên hệ với chúng tôi .

‍

Hỏi và Đáp

Trình biên dịch hệ thống máy tính thực chất là gì?

Trình biên dịch hệ thống máy tính là một giải pháp chuyên biệt hoạt động như một trung gian thông minh giữa phần mềm cũ của bạn và các công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện đại. Nó hoạt động như một phiên dịch viên, cho phép những người nói các ngôn ngữ khác nhau giao tiếp với nhau.

‍

Ví dụ thực tế : Nếu bạn có một phần mềm kho từ năm 2005 ghi lại mọi thứ theo một định dạng cụ thể, trình biên dịch sẽ "dạy" AI cách đọc định dạng đó và sử dụng dữ liệu đó để đưa ra dự đoán hoặc tự động hóa các quy trình.

Phải mất bao nhiêu chi phí để kết nối AI với các hệ thống hiện có của chúng ta?

Chi phí thay đổi rất nhiều tùy thuộc vào độ phức tạp, nhưng các dự án thường có chi phí từ 1,3 triệu đến 5 triệu euro đối với các công ty lớn. Tuy nhiên, lợi tức đầu tư trung bình là +18% về năng suất, với mức tiết kiệm vượt xa khoản đầu tư ban đầu theo thời gian.

‍

Đối với các công ty vừa và nhỏ, bạn có thể bắt đầu bằng các dự án thí điểm với số tiền khởi điểm vài nghìn euro để thử nghiệm phương pháp tiếp cận.

Phải mất bao lâu để thấy được kết quả đầu tiên?

Các dự án thí điểm thường cho thấy kết quả sau 6-12 tuần, nhanh hơn nhiều so với thời gian hàng tháng hoặc hàng năm cần thiết để thay thế hoàn toàn hệ thống. Phương pháp tiếp cận theo từng giai đoạn cho phép mang lại lợi ích ngay lập tức đồng thời giảm thiểu gián đoạn.

‍

Ví dụ : Một công ty hậu cần đã tự động hóa việc đọc biên bản giao hàng trong 2 tháng, giúp tiết kiệm ngay 4 giờ làm việc thủ công mỗi ngày.

Có an toàn khi kết nối dữ liệu nhạy cảm của chúng ta với AI không?

Có, nếu thực hiện đúng cách. Các hệ thống kết nối hiện đại bao gồm các biện pháp bảo vệ tiên tiến như mã hóa tự động, kiểm soát truy cập chặt chẽ và giám sát liên tục. Nhiều giải pháp được chứng nhận cho các ngành được quản lý chặt chẽ như ngân hàng và bệnh viện.

‍

Ví dụ : Trong ngân hàng, bất cứ khi nào AI truy cập dữ liệu khách hàng, quyền truy cập sẽ được ghi lại, ủy quyền và dữ liệu luôn được mã hóa, ngay cả trong quá trình xử lý.

‍

Những hệ thống cũ nào có thể kết nối với AI?

Hầu như tất cả các hệ thống máy tính đều có thể được hưởng lợi từ kết nối AI, bao gồm:

Phần mềm kế toán từ những năm 90
Cơ sở dữ liệu thế hệ cũ
Hệ thống quản lý kho lỗi thời
Phần mềm tùy chỉnh được phát triển nội bộ
Hệ thống điều khiển công nghiệp và máy móc

Điều quan trọng là hệ thống phải chứa dữ liệu có thể sử dụng được, ngay cả khi ở định dạng đã lỗi thời.

Liệu AI có thay thế người lao động của chúng ta không?

Kinh nghiệm thực tế cho thấy điều ngược lại. Nhân viên trở nên hài lòng hơn vì AI xử lý các công việc lặp đi lặp lại và nhàm chán, cho phép họ tập trung vào những công việc thú vị và sáng tạo hơn, đòi hỏi sự phán đoán, sáng tạo và các mối quan hệ giữa các cá nhân.

‍

Ví dụ thực tế : Tại Fidelity Financial, nhân viên dành ít hơn 68% thời gian cho việc tìm kiếm thủ công và nhiều hơn 43% thời gian cho việc tương tác hữu ích với khách hàng.

Chúng ta có thể thử một dự án nhỏ trước được không?

Chắc chắn rồi, đây là cách tiếp cận được khuyến nghị nhiều nhất. Hầu hết các triển khai thành công đều bắt đầu bằng một quy trình không quan trọng để kiểm tra cách tích hợp hoạt động trước khi mở rộng sang các ứng dụng quan trọng hơn.

‍

Mẹo : Bắt đầu bằng một số việc như tự động hóa việc đọc hóa đơn hoặc phân tích khiếu nại của khách hàng – những quy trình quan trọng nhưng không phải là thiết yếu.

Nhà cung cấp chính các giải pháp này là ai?

Các công ty dẫn đầu thị trường bao gồm:

RetroAI : Chuyên dịch các hệ thống cũ
Harmony Tech : Phối hợp giữa các hệ thống khác nhau
GuardRail : An toàn và Tuân thủ
OpenLegacy : Nền tảng hiện đại hóa hoàn chỉnh
Các nhà cung cấp đám mây lớn (Amazon, Microsoft, Google) với các giải pháp cụ thể

Chúng ta chuẩn bị cho việc triển khai như thế nào?

Các bước chuẩn bị bao gồm:

Kiểm kê hệ thống : Liệt kê tất cả phần mềm bạn sử dụng hàng ngày.
Đánh giá dữ liệu : Hiểu dữ liệu bạn có và dữ liệu đó ở đâu
Đặt mục tiêu : Quyết định những gì bạn muốn cải thiện
Xây dựng nhóm : Xác định ai sẽ chịu trách nhiệm cho dự án
Tìm kiếm nhà cung cấp : Tìm chuyên gia cho ngành của bạn

Điều gì sẽ xảy ra nếu dự án không hiệu quả?

Phương pháp tiếp cận theo từng giai đoạn giúp giảm thiểu rủi ro. Nếu một dự án thí điểm không hiệu quả, bạn có thể dễ dàng quay lại phương pháp trước đó mà không ảnh hưởng đến các hệ thống quan trọng. Giống như thử một công thức mới: nếu nó không thành công, bạn luôn có nguyên liệu để làm lại công thức cũ.

‍

Hơn nữa, hầu hết các nhà cung cấp uy tín đều đảm bảo về kết quả và hỗ trợ trong suốt quá trình triển khai.

‍

Nguồn và tài liệu tham khảo:

Trí tuệ nhân tạo cho hệ thống kinh doanh truyền thống: Cuộc cách mạng năm 2025