Paul Goydan, hiện là lãnh đạo toàn cầu của chương trình Lợi thế Chi phí Tăng tốc tại Tập đoàn Tư vấn Boston (BCG), đã dành hơn hai thập kỷ tư vấn cho các doanh nghiệp về chuyển đổi chi phí. Ông chứng kiến sự phân hóa rõ nét khi AI và các hệ thống tự chủ tái định hình bài toán kinh tế trong kinh doanh. Thực tế, phần lớn công ty vẫn loay hoay biến dự án AI thí điểm thành lợi nhuận. Tuy nhiên, một nhóm nhỏ doanh nghiệp thành công vang dội nhờ kết nối nỗ lực triển khai AI với mục tiêu cắt giảm chi phí.
Nhóm dẫn đầu về AI đạt hiệu quả vượt trội
Theo phân tích gần đây của BCG, nhóm "dẫn đầu về AI" đã đạt mức cắt giảm chi phí cao gấp 3 lần, biên lợi nhuận trước thuế và lãi vay (EBIT) cao hơn 1,6 lần, và tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư (ROIC) cao gấp 2,7 lần so với đối thủ. Họ không chỉ dừng lại ở con số mà còn tạo ra các lợi thế như tăng cường tính minh bạch, đẩy nhanh tốc độ ra quyết định và tái phân bổ vốn hiệu quả để thúc đẩy tăng trưởng và đổi mới. Bằng cách này, các doanh nghiệp này tạo ra "lợi nhuận kép" từ lợi thế chi phí của AI và cải thiện hiệu suất tổng thể. Họ là minh chứng cho những gì có thể đạt được và mang lại bài học quý giá cho những ai muốn bám đuổi.
Những rào cản cần vượt qua
Nhóm tác giả nhận thấy một số thách thức chung trong các chương trình tối ưu chi phí dựa trên AI:
1. Quá nhiều sáng kiến manh mún, thiếu quy mô
Nhiều công ty triển khai thử nghiệm AI ở khắp mọi nơi nhưng thiếu ưu tiên rõ ràng, làm loãng nguồn lực và áp dụng AI vào những lĩnh vực không mang lại tác động lớn nhất.
2. Điểm nghẽn từ nền tảng dữ liệu và công nghệ
Các dự án thí điểm thành công thường khó mở rộng quy mô do thiếu hạ tầng IT hoặc dữ liệu chuẩn chỉnh. Triển khai trên toàn công ty đòi hỏi yêu cầu về thử nghiệm và tính bền bỉ phức tạp hơn nhiều so với một sáng kiến đơn lẻ.
3. Chưa chú trọng đúng mức vào đào tạo và nâng cao kỹ năng
Nhân viên đôi khi ngó lơ các sáng kiến AI mới vì thiếu kỹ năng và năng lực cần thiết để sử dụng các công cụ này.
4. Thất bại trong việc tái thiết kế quy trình làm việc
Trong một dự án AI điển hình, chỉ 10% giá trị đến từ thuật toán, 20% từ công nghệ và dữ liệu, còn 70% giá trị nằm ở quản trị sự thay đổi, chủ yếu là tái thiết kế các dòng công việc và quy trình từ đầu đến cuối.
5. Không thể chuyển hóa hiệu suất thành giá trị tài chính
Ngay cả khi tổ chức cải thiện hiệu suất nhờ AI, những lợi ích đó thường "bay hơi" trước khi tác động tích cực đến báo cáo lãi lỗ.
Kế hoạch 4 bước để thành công
Để vượt qua rào cản, các công ty dẫn đầu tập trung tích hợp AI vào lộ trình bài bản gồm bốn ưu tiên then chốt:
1. Bắt đầu với các ứng dụng đã được kiểm chứng để "lấy ngắn nuôi dài"
Thay vì nhồi nhét AI vào mọi đơn vị kinh doanh, các công ty nên bắt đầu với một số ít dự án sử dụng giải pháp chín muồi để mang lại kết quả nhanh chóng. Mua sắm là lựa chọn sáng giá vì lĩnh vực này chiếm tỷ trọng lớn trong chi tiêu, giao dịch rõ ràng và đã có sẵn giải pháp AI tối ưu hóa danh mục nhà cung cấp, chuẩn hóa giá cả và thương lượng chiết khấu. Doanh nghiệp có thể tiết kiệm từ 5% đến 25% chỉ trong ba đến sáu tháng. Các khu vực khác tạo kết quả nhanh gồm phân tích marketing, kỹ thuật phần mềm, chăm sóc khách hàng, tài chính và hỗ trợ đội ngũ bán hàng.
2. Tái thiết kế quy trình làm việc để tạo tác động bứt phá
AI có thể áp dụng vào quy trình sẵn có, nhưng giá trị thực sự nằm ở tối ưu hóa và thiết kế lại dòng công việc. Mục tiêu là tích hợp dòng chảy dữ liệu giữa các phòng ban, tận dụng AI để tăng vọt hiệu suất. Đây là nỗ lực lớn và phức tạp, đặc biệt khi phải phá vỡ rào cản giữa các bộ phận. Cách tiếp cận thông minh là bắt đầu với một quy trình duy nhất và thiết kế lại từ con số 0 trên toàn bộ chuỗi giá trị, tạo nền móng cho những bước tiến vượt bậc về năng suất và giá trị mới.
3. Ứng dụng AI tự chủ đúng lúc, đúng chỗ
AI tác nhân là hệ thống có khả năng quan sát, lập kế hoạch và hành động tự chủ thay vì chỉ đưa ra gợi ý, giúp cắt giảm chi phí đáng kể trong các mảng như Nhân sự, Tài chính, Chăm sóc khách hàng và IT. Tuy nhiên, cần sử dụng khôn ngoan. Với quy trình đơn giản, tự động hóa cơ bản đã đủ. Ngược lại, ở lĩnh vực có yêu cầu pháp lý khắt khe, sự giám sát của con người là bắt buộc. Điểm rơi lý tưởng cho AI tác nhân là phân khúc giữa: quy trình phức tạp nhưng rủi ro, tính nhạy cảm về đạo đức hay quản trị ở mức tương đối thấp.
4. Theo dõi giá trị một cách nghiêm ngặt
Bước quan trọng nhất là kết nối hiệu suất từ AI với tác động thực tế trên báo cáo tài chính. Điều này đòi hỏi kế hoạch kinh doanh rõ ràng với chỉ số cụ thể, mốc thời gian và dự kiến tỷ lệ hoàn vốn. Lãnh đạo cần quyết định chiến lược về tái phân bổ quỹ thời gian được giải phóng. Ví dụ, nếu AI giúp tăng 15% hiệu suất, đội ngũ có thể vận hành với nhân sự tinh gọn hơn, hoặc chuyển nguồn lực sang hoạt động sáng tạo giá trị khác, hay giảm bớt áp lực để cải thiện tinh thần nhân viên. Dù chọn cách nào, ban lãnh đạo cấp cao cũng cần tính toán kỹ lưỡng các hệ quả.
Bằng cách áp dụng bốn biện pháp trên, doanh nghiệp có thể tích hợp AI vào nỗ lực tối ưu chi phí một cách hệ thống và xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững trong kỷ nguyên mới.
Nguồn: Fortune
Lê Thảo
