AI chỉ thông minh, chỉ “sống” khi được cung cấp dữ liệu và huấn luyện bài bản

Hệ thống này đã được học từ đâu?

Bởi lẽ, AI - dù có tên gọi hào nhoáng đến mấy - thực chất cũng chỉ là một hệ thống mô hình toán học cần được “dạy dỗ” kỹ lưỡng bằng dữ liệu đúng và đủ.

Nếu thiếu dữ liệu, hoặc dữ liệu sai lệch, thì dù thuật toán có phức tạp đến đâu, AI cũng chỉ là một chiếc máy phản hồi cơ học – không hiểu, không phân tích, và càng không thể ra quyết định có giá trị.

AI không phải phù thủy, nó là người học việc

Mặc dù AI thường được kỳ vọng như một công nghệ toàn năng với những thông điệp như

• "AI sẽ thay thế con người"
• "AI biết tuốt mọi thứ"
• “AI đọc vị khách hàng”

Nhưng thực tế thì khác. AI chỉ biết những gì nó được học.

Và để học được, nó cần hai thứ: Dữ liệu đủ tốt và người thầy đủ giỏi.

Dữ liệu quý giá nhất với doanh nghiệp không nằm ở các bảng tính rời rạc hay báo cáo tổng hợp thiếu chiều sâu.

Thay vào đó, chúng đến từ những hoạt động vận hành hằng ngày

• Ai mua gì?
• Tồn kho hiện tại là bao nhiêu?
• Nhân sự nghỉ làm thế nào?
• Sản xuất chậm ở công đoạn nào?
• Đơn hàng vì sao chưa giao cho khách?

Những dòng dữ liệu này, nếu biết cách gom lại, kết nối và làm sạch, sẽ trở thành “nhiên liệu vàng” cho AI học hỏi.

ERP: Kho dữ liệu sống của doanh nghiệp 

Câu trả lời nằm ở chính hệ thống quản trị doanh nghiệp (ERP)​

Hệ thống ERP không chỉ là nơi bạn lưu trữ hóa đơn hay nhập đơn hàng. Nó là “nhật ký sống” của cả doanh nghiệp, nơi lưu giữ toàn bộ hoạt động từ tài chính, nhân sự, kho vận, sản xuất, đến bán hàng. 

Khi doanh nghiệp vận hành trên nền tảng ERP:

• Mọi hoạt động nội bộ,
• Mọi quy trình,
• Mọi hoạt động của nhân viên,
• Mọi giao dịch,

...đều được ghi nhận đầy đủ và có hệ thống.

Đây chính là cơ sở dữ liệu quan trọng để huấn luyện các mô hình AI có khả năng học và phân tích theo đúng thực tế vận hành của từng tổ chức. Tưởng tượng, AI giống như một nhân viên mới tuy có năng lực, nhưng nếu không được đào tạo từ chính những người hiểu doanh nghiệp – quy trình, dữ liệu, và mục tiêu vận hành – thì sẽ không thể làm việc hiệu quả.

>>> Learn more: AI & ERP - Why? 

Sở hữu dữ liệu là điều kiện cần, nhưng chưa đủ.

Để AI phát huy năng lực, doanh nghiệp cần một quy trình huấn luyện chuyên biệt.

Bạn không thể kỳ vọng AI mặc định sẽ hiểu được rằng:

• “hàng tồn kho âm là do chuyển kho lỗi”

• “việc tăng chi phí marketing chưa chắc đã xấu nếu doanh thu tăng tương ứng”

Để AI hiểu được những “ngụ ý nghiệp vụ” này, nó cần được huấn luyện bài bản. Quá trình này bao gồm:

• Thu thập & tổ chức dữ liệu từ hệ thống ERP nội bộ
• Làm sạch, gắn nhãn và mô hình hóa dữ liệu theo đặc thù từng ngành,
• Huấn luyện AI với các thuật toán học máy chuyên biệt cho từng quy trình: bán hàng, nhân sự, tài chính, chuỗi cung ứng...
• Triển khai AI như một “nhân viên ảo” - không mệt mỏi, không nghỉ trưa - luôn sẵn sàng đưa ra gợi ý, dự báo, cảnh báo...

Việc huấn luyện AI không đơn thuần là một thao tác kỹ thuật, mà đòi hỏi sự am hiểu sâu sắc về hoạt động của doanh nghiệp, từ đó:

• lựa chọn thuật toán phù hợp,
• xác định các chỉ số quan trọng
• thiết lập mục tiêu rõ ràng cho từng ứng dụng

Nói vui thì:

AI cho Doanh nghiệp không phải AI “sinh ra từ phòng lab”, mà là AI “ra đời tại hiện trường”

AI cần học từ chính những con số thật, vấn đề thật, nhu cầu thật của doanh nghiệp

Xu hướng toàn cầu: AI không còn là lựa chọn, mà là “chuyện tất yếu”

Trong những năm gần đây, AI đã vượt khỏi giai đoạn "thử nghiệm chiến lược" để trở thành một yếu tố cấu thành bắt buộc trong hạ tầng vận hành doanh nghiệp toàn cầu​

Các nhà cung cấp phần mềm quản trị doanh nghiệp lớn như SAP, Oracle hay Microsoft đều đang rót hàng tỷ USD vào AI.

Theo thống kê của McKinsey (2023):

Trong đó phổ biến nhất là

• Phân tích dữ liệu
• Tối ưu chuỗi cung ứng
• Dự báo tài chính

In today’s world, AI isn’t a competitive edge—it’s the new baseline.

AI không còn là yếu tố tạo khác biệt, mà đang trở thành tiêu chuẩn tối thiểu để giữ vững năng lực cạnh tranh.

Đáng chú ý, các mô hình AI hiện đại không thể triển khai thành công nếu không có nền tảng dữ liệu tích hợp và liên thông, mà điều này chỉ khả thi khi doanh nghiệp đã số hóa và chuẩn hóa dữ liệu qua hệ thống ERP.

Những doanh nghiệp đã triển khai ERP có lợi thế rõ rệt khi ứng dụng AI, bởi họ đã xây dựng được một nền tảng dữ liệu đủ sâu và có cấu trúc - điều kiện tiên quyết để bất kỳ mô hình AI nào có thể hoạt động hiệu quả.

Đây là lý do vì sao “AI + ERP” không còn là xu hướng tương lai, mà là tiêu chuẩn hiện tại của doanh nghiệp vận hành hiệu quả.

Lộ trình tiếp cận AI trong doanh nghiệp: bắt đầu từ dữ liệu

Để tận dụng AI hiệu quả, trước tiên các doanh nghiệp phải thiết lập nền tảng dữ liệu vững chắc, cách tiếp cận có thể bắt đầu bằng việc:

1. Triển khai hệ thống ERP chuẩn hóa, đảm bảo toàn bộ dữ liệu được số hóa và lưu trữ có cấu trúc;
2. Đánh giá khả năng ứng dụng AI cho từng bộ phận hoặc quy trình cụ thể (bán hàng, kho vận, sản xuất...); 
3. Phối hợp với đơn vị có kinh nghiệm để huấn luyện mô hình AI dựa trên dữ liệu thực tế;
4. Triển khai thử nghiệm trên một số quy trình có tính lặp lại cao và dễ đo lường hiệu quả;
5. Tối ưu mô hình dựa trên phản hồi và mở rộng sang các mảng nghiệp vụ khác.

>>> Learn more: Roadmap to AI adoption

Cuối cùng

AI có tiềm năng tạo ra giá trị lớn trong quản trị doanh nghiệp, nhưng không phải là giải pháp "sẵn sàng sử dụng" nếu thiếu dữ liệu và thiếu người hướng dẫn

Hệ thống ERP không chỉ là công cụ vận hành, mà còn là nền tảng dữ liệu cần thiết để doanh nghiệp tiếp cận và ứng dụng AI một cách hiệu quả.

Việc đầu tư đúng vào ERP và ứng dụng AI một cách có chiến lược không chỉ là hành động nâng cao hiệu suất, mà còn là bước đi thiết yếu để doanh nghiệp duy trì năng lực cạnh tranh trong một thế giới ngày càng vận hành bằng dữ liệu.