Từ tư duy đa năng – đa nhiệm đến mô hình vận hành tinh gọn và ứng dụng AI

Trong bối cảnh các doanh nghiệp dịch vụ đang chịu áp lực ngày càng lớn từ chi phí vận hành, thiếu hụt nhân sự chất lượng và kỳ vọng trải nghiệm ngày càng cao của khách hàng, năng suất lao động trở thành yếu tố sống còn. Tuy nhiên, năng suất trong doanh nghiệp dịch vụ không thể được cải thiện chỉ bằng việc “tăng tốc” hay “ép KPI”.

Dựa trên nghiên cứu ứng dụng và triển khai thực tế trong các chương trình đào tạo – tư vấn vận hành dịch vụ, bài viết này đề xuất một cách tiếp cận tối ưu năng suất mang tính hệ thống, kết hợp giữa: tái cấu trúc tư duy đa năng – đa nhiệm, chuẩn hóa quy trình và phối hợp liên bộ phận theo mô hình vận hành tinh gọn (Lean Service), cùng lộ trình ứng dụng công nghệ và AI phù hợp với thực tiễn doanh nghiệp dịch vụ tại Việt Nam.

1. Bài toán năng suất trong doanh nghiệp dịch vụ: Vấn đề nằm ở đâu?

Qua khảo sát và đánh giá vận hành tại nhiều doanh nghiệp dịch vụ, một số điểm nghẽn năng suất điển hình thường xuyên xuất hiện:

• Nhân sự phải kiêm nhiệm nhiều đầu việc nhưng thiếu chuẩn năng lực rõ ràng, dẫn đến quá tải hoặc làm việc kém hiệu quả.
• Quy trình vận hành mang tính kinh nghiệm, phụ thuộc cá nhân, thiếu chuẩn hóa và khó nhân rộng.
• Phối hợp giữa các bộ phận dịch vụ – kinh doanh – vận hành – hỗ trợ còn rời rạc, phát sinh lỗi do giao tiếp, bàn giao và trách nhiệm không rõ ràng.
• Công nghệ được đầu tư nhưng chưa gắn với hành vi làm việc thực tế, dẫn đến “có hệ thống nhưng không tăng năng suất”.

Điểm chung của các vấn đề trên cho thấy: năng suất trong doanh nghiệp dịch vụ là vấn đề của hệ thống, không chỉ là năng lực cá nhân.

2. Đa năng – đa nhiệm: Điều kiện cần nhưng chưa đủ

Trong nhiều doanh nghiệp dịch vụ, “đa năng – đa nhiệm” được xem là giải pháp tình thế để đối phó với thiếu hụt nhân sự. Tuy nhiên, nghiên cứu thực tiễn chỉ ra rằng: Đa năng không được quản trị sẽ nhanh chóng biến thành quá tải, sai sót và suy giảm chất lượng dịch vụ.

Cách tiếp cận hiệu quả cần dựa trên ba nền tảng:

• Xây dựng Skill Matrix cho từng bộ phận dịch vụ: xác định rõ năng lực cốt lõi, năng lực bổ trợ và mức độ thành thạo của từng vị trí.
• Phân công – điều phối – luân chuyển nhân sự dựa trên dữ liệu năng lực, không dựa vào cảm tính hay “ai rảnh thì làm”.
• Đào tạo đa năng gắn với các tình huống vận hành thực tế của doanh nghiệp (giờ cao điểm, thiếu người, sự cố phát sinh, khách hàng khó).

Từ đó, doanh nghiệp chuyển từ đa nhiệm bị động sang đa năng có kiểm soát và có chiến lược.

3. Chuẩn hóa quy trình & phối hợp liên bộ phận trong vận hành tinh gọn

Một phát hiện quan trọng từ các dự án tư vấn vận hành dịch vụ cho thấy:

Lãng phí lớn nhất trong doanh nghiệp dịch vụ không nằm ở từng cá nhân, mà nằm ở các “điểm giao” giữa các bộ phận.

Để tối ưu năng suất, doanh nghiệp cần:

• Rà soát và tái thiết các quy trình cốt lõi theo tư duy Lean Service: loại bỏ thao tác thừa, rút ngắn thời gian chờ, giảm vòng lặp xử lý.
• Chuẩn hóa SOP theo nguyên tắc: đủ dùng – dễ hiểu – dễ áp dụng, tránh quy trình dài nhưng không ai tuân thủ.
• Xây dựng chuẩn phối hợp liên bộ phận: ai chịu trách nhiệm – thông tin gì cần chia sẻ – thời điểm bàn giao – tiêu chí hoàn thành.
• Đưa các tình huống lỗi phối hợp điển hình vào đào tạo thông qua thảo luận, mô phỏng và bài tập tình huống.

Cách tiếp cận này giúp giảm lỗi vận hành, nâng cao tốc độ xử lý và cải thiện chất lượng dịch vụ một cách bền vững.

4. Công nghệ & AI: Đòn bẩy nâng cao năng suất trong doanh nghiệp dịch vụ

Công nghệ chỉ thực sự tạo ra giá trị khi giúp doanh nghiệp:

Giảm thời gian thủ công – tăng minh bạch – hỗ trợ ra quyết định nhanh và chính xác.

Trong mô hình tối ưu năng suất cho doanh nghiệp dịch vụ, công nghệ và AI được tiếp cận theo 3 lớp:

• Số hóa công việc hằng ngày: Checklist, báo cáo, giao việc, phân ca, theo dõi tiến độ – giúp giảm lệ thuộc vào giấy tờ và trí nhớ cá nhân.
• Hỗ trợ vận hành & giám sát: Theo dõi SLA, cảnh báo chậm trễ, ghi nhận sự cố, phân tích điểm nghẽn trong quy trình dịch vụ.
• AI hỗ trợ ra quyết định & đào tạo: Gợi ý phân bổ nguồn lực, phân tích lỗi lặp lại, hỗ trợ xây dựng SOP, kịch bản xử lý tình huống và đào tạo tại chỗ.

Điểm mấu chốt là xây dựng lộ trình ứng dụng công nghệ & AI phù hợp với năng lực tổ chức, tránh chạy theo xu hướng nhưng không tạo ra thay đổi hành vi.

5. Hàm ý quản trị & định hướng R&D cho doanh nghiệp dịch vụ

Từ góc độ nghiên cứu và phát triển (R&D) trong quản trị doanh nghiệp dịch vụ, có thể rút ra một số hàm ý quan trọng:

• Tối ưu năng suất phải đi cùng tái thiết tư duy quản trị, không thể tách rời con người – quy trình – công nghệ.
• Đào tạo chỉ thực sự có giá trị khi gắn với đánh giá năng lực, kế hoạch hành động và cơ chế theo dõi sau đào tạo.
• AI trong doanh nghiệp dịch vụ không phải là mục tiêu, mà là công cụ hỗ trợ nâng cao chất lượng quyết định và hiệu quả vận hành.
• Các nghiên cứu tiếp theo cần tập trung đo lường mối quan hệ giữa năng suất vận hành, trải nghiệm khách hàng (CX) và trải nghiệm nhân viên (EX).

Tối ưu năng suất trong vận hành công ty dịch vụ không phải là làm việc nhiều hơn với ít người hơn, mà là làm đúng việc – đúng cách – đúng thời điểm, trên nền tảng hệ thống vận hành được thiết kế khoa học và phù hợp với thực tiễn.

Đây cũng chính là tinh thần xuyên suốt trong các chương trình R&D, tư vấn và đào tạo thực chiến của Lead-UP Academy: đo lường được – tạo chuyển hóa hành vi – và mang lại hiệu quả bền vững cho doanh nghiệp dịch vụ trong bối cảnh biến động hiện nay.

Lead-UP Academy | Learn to Act – Act to Lead