Trong các chương trình đào tạo về ứng dụng AI gần đây, chúng tôi nhận thấy một thực trạng chung: các phòng ban đều quá tải với khối lượng công việc hành chính, báo cáo, quy trình, và ra quyết định trong bối cảnh ngày càng nhiều biến động. Ban lãnh đạo mong muốn đổi mới, nhân viên muốn bớt áp lực, nhưng câu hỏi thường trực là: AI có thể ứng dụng cụ thể vào đâu trong quản trị và vận hành, và làm thế nào để không trở thành gánh nặng mới?

Câu trả lời là: hãy bắt đầu từ những hoạt động cốt lõi, gắn chặt với vận hành hàng ngày của từng phòng ban – từ logistics, tài chính, nhân sự, đến chăm sóc khách hàng. Và chúng tôi đã chứng kiến những kết quả rất rõ ràng ở nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam.

Ứng dụng AI trong quản trị vận hành – không chỉ dừng ở báo cáo

Nếu nhìn tổng thể, quản trị vận hành doanh nghiệp bao trùm nhiều hoạt động: hoạch định, kiểm soát, tối ưu nguồn lực, đảm bảo quy trình thông suốt, phối hợp giữa các phòng ban. Ứng dụng AI có thể “chạm” vào hầu hết các mảnh ghép này:

• Phòng Kinh doanh & Marketing: AI dự báo doanh số, phân tích hành vi khách hàng, gợi ý chiến lược bán hàng.
• Phòng Vận hành/Logistics: AI tối ưu tuyến đường giao hàng, tự động phân bổ container, dự báo nhu cầu vận tải.
• Phòng Tài chính – Đầu tư: AI phân tích danh mục, cảnh báo rủi ro, hỗ trợ ra quyết định đầu tư dựa trên dữ liệu lớn.
• Phòng Nhân sự: Chatbot tuyển dụng, sàng lọc hồ sơ, tự động hóa báo cáo lương – thưởng, dự báo tỷ lệ nghỉ việc.
• Chăm sóc khách hàng: Chatbot 24/7, phân tích cảm xúc khách hàng từ phản hồi, gợi ý giải pháp xử lý khiếu nại.

Câu chuyện 1: Công ty Logistics – từ vận hành thủ công đến AI hỗ trợ

Trong một dự án gần đây với một công ty logistics lớn, chúng tôi bắt đầu từ vấn đề quen thuộc: báo cáo vận hành mất quá nhiều thời gian. Mỗi ngày, đội ngũ phải tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: kho, xe tải, container, đơn hàng. Mất 4–5 tiếng đồng hồ để có báo cáo cho ban lãnh đạo.

Chúng tôi cùng họ triển khai AI để tự động hóa báo cáo vận hành và dự báo nhu cầu vận tải. Hệ thống chỉ mất vài phút để tạo dashboard trực quan, cảnh báo tuyến đường nào có nguy cơ trễ, kho nào sắp quá tải.

Kết quả:

• Thời gian làm báo cáo giảm 80%.
• Nhân viên vận hành có thêm thời gian giải quyết vấn đề phát sinh thay vì “chìm trong con số”.
• Ban lãnh đạo đưa ra quyết định nhanh hơn, kịp thời điều phối xe và nhân lực.

Một quản lý chia sẻ: “Trước đây mỗi ngày tôi đều lo lắng đợi báo cáo, nay tôi mở điện thoại là có số liệu real-time.”

Câu chuyện 2: Công ty Quản lý Quỹ – AI trong ra quyết định đầu tư

Với một công ty quản lý quỹ đầu tư hàng đầu Việt Nam, thách thức lại nằm ở chỗ khác: dữ liệu khổng lồ nhưng rời rạc. Các nhà phân tích mất hàng tuần để tổng hợp báo cáo tài chính, tin tức thị trường, dự báo biến động chỉ số.

Chúng tôi triển khai AI để tự động phân tích danh mục đầu tư, phát hiện rủi ro và gợi ý kịch bản phân bổ vốn. Thay vì lướt qua hàng trăm báo cáo, các chuyên viên chỉ mất vài phút để xem dashboard AI tổng hợp: cổ phiếu nào đang biến động bất thường, ngành nào có dấu hiệu rủi ro, danh mục nào cần tái cân bằng.

Kết quả:

• Thời gian phân tích giảm từ vài ngày xuống còn vài giờ.
• Đội ngũ phân tích không bị “chìm” trong dữ liệu, mà tập trung thảo luận chiến lược.
• Ban lãnh đạo tự tin hơn khi ra quyết định, vì có dữ liệu và kịch bản AI minh chứng rõ ràng.

Một lãnh đạo công ty nói: “AI không thay thế chuyên gia phân tích, nhưng giúp chúng tôi nhìn rõ bức tranh lớn hơn và nhanh hơn.”

Làm sao để nhân viên không “ngợp” khi áp dụng AI?

Trong cả hai dự án, chúng tôi rút ra bài học: AI chỉ hiệu quả khi được triển khai từ những bước nhỏ, gần gũi với công việc hàng ngày.

• Bắt đầu từ một ứng dụng cụ thể: báo cáo vận hành, dashboard đầu tư, chatbot hỗ trợ nội bộ.
• Đào tạo nhanh, tại chỗ: giúp nhân viên làm quen công cụ ngay trên dữ liệu thật.
• Tích hợp vào nền tảng quen thuộc: Excel, Teams, hay phần mềm ERP có sẵn, tránh “ép” nhân viên đổi mới quá đột ngột.
• Lan tỏa bằng thành công nhỏ: khi một bộ phận áp dụng thành công, hãy chia sẻ để các phòng ban khác thấy lợi ích rõ ràng.

Lời kết

Ứng dụng AI trong quản trị và vận hành không phải là viễn cảnh xa vời. Nó đã hiện hữu trong từng báo cáo, từng cuộc họp, từng quyết định hàng ngày của doanh nghiệp Việt.

Điều quan trọng không phải là “AI làm được gì”, mà là doanh nghiệp bắt đầu từ đâu và áp dụng thế nào để tạo ra kết quả thực tế. Và đôi khi, chỉ cần một báo cáo tự động, một chatbot nội bộ, hay một dashboard phân tích đầu tư – cũng đủ để mở ra một hành trình đổi mới.

Chúc các bạn thành công!

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