05 cản trở thường gặp khi triển khai AI & cách giải quyết

AI là chìa khóa để nâng cao hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa nguồn lực và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững. Tuy nhiên, doanh nghiệp thường gặp phải những cản trở khi triển khai AI – những rào cản không dễ thấy nhưng lại có tác động tiêu cực tới thành quả chung của các dự án AI. Bài viết này sẽ đưa ra 05 vòng cản trở thường gặp cũng như chiến lược giải quyết. 

Những nguyên nhân khiến dự án triển khai AI gặp nhiều cản trở

Những dự án triển khai AI không thất bại vì thiếu tiềm năng. Nó thất bại trong thinh lặng – bởi những vòng lặp nhỏ, tưởng chừng vô hình nhưng ăn sâu vào cấu trúc vận hành

Các doanh nghiệp thường nghĩ rằng thành công của dự án AI dựa trên khả năng tiềm năng của công nghệ hoặc mức đầu tư, nhưng thực tế, những thất bại chủ yếu bắt nguồn từ các vòng lặp nhỏ, âm thầm tồn tại trong hệ thống vận hành hàng ngày. 

Những vấn đề nhỏ như dữ liệu chưa sạch, kiến thức phân mảnh quy trình cứng nhắc, hay sự phản kháng của nhân viên chính là những yếu tố chi phối kết quả cuối cùng. Những vướng mắc này không thể hiện rõ qua các chỉ số trong báo cáo mà nằm sâu trong từng bước vận hành hàng ngày của tổ chức.

Trong thực tiễn đã nhiều doanh nghiệp đã đầu tư vật chất lớn cho AI, nhưng kết quả vẫn trì trệ hoặc không như mong đợi vì chưa xử lý các vòng cản trở này một cách thấu đáo. Chẳng hạn, một doanh nghiệp muốn triển khai chatbot tự động nhưng dữ liệu huấn luyện không có sẵn, thiếu công cụ quản lý khiến thông tin rời rạc, dẫn đến dự án triển khai bị tắc ngay giai đoạn đầu. Điều này cho thấy quản lý dữ liệu còn ít được chú ý hoặc coi nhẹ trong quá trình phát triển dự án.

Cùng đi sâu hơn vào phân tích 5 vòng cản trở thường thấy khi triển khai dự án AI  mà chúng tôi rút ra từ nhiều dự án triển khai AI trong nhiều năm qua. Và quan trọng hơn: làm thế nào để thoát ra khỏi chúng? 

1. Vòng thiếu, nhiễu và phân mảnh tri thức (Knowledge Fragment Loop)

Trong bất kỳ hệ thống AI nào, dữ liệu chính là “nhiên liệu” để dự án vận hành chính xác và hiệu quả. Tuy nhiên, trong môi trường doanh nghiệp thực tế, dữ liệu lại luôn tồn tại dưới dạng phân mảnh, thiếu cập nhật hoặc chứa đầy nhiễu, sai lệch. Hệ quả là hệ thống AI vận hành dựa trên dữ liệu đó sẽ không thể cung cấp các phản hồi chính xác, gây ra sự mất niềm tin, giảm hiệu suất và phá vỡ các tương tác quan trọng.

Tri thức phân mảnh cản trở khả năng kết nối dữ liệu liên ngành

Trong nhiều doanh nghiệp, việc các phòng ban phát triển các hệ thống AI riêng biệt mà không có chiến lược tích hợp xuyên suốt dẫn tới tình trạng tri thức bị phân mảnh. Ví dụ như trong ngành ngân hàng, các nhóm phát triển chatbot có thể sử dụng dữ liệu của phòng khách hàng, nhưng lại không có quyền truy cập hoặc không đồng bộ với dữ liệu của bộ phận xử lý giao dịch hoặc quản lý rủi ro. Điều này gây ra các phản hồi không nhất quán, thông tin sai lệch hoặc chậm trễ trong xử lý dữ liệu, làm giảm đáng kể hiệu quả của AI.

Việc thiếu một nền tảng dữ liệu chung, thống nhất và luôn được cập nhật liên tục chính là nguyên nhân cốt lõi của vòng cản trở này. Trong khi các tổ chức càng mở rộng quy mô hoặc đa dạng ngành nghề, tỷ lệ phân mảnh dữ liệu càng gia tăng, đẩy doanh nghiệp vào nguy cơ bị “đe dọa” bởi các dữ liệu thiếu nhất quán.

Ảnh hưởng của nhiễu và dữ liệu lỗi thời tới hệ thống AI

Hệ thống AI dựa vào dữ liệu đầu vào để “học hỏi”, phản hồi và tối ưu hoá. Khi dữ liệu không đầy đủ, nhiễu hoặc chứa thông tin sai lệch, AI sẽ đưa ra các dự đoán hoặc đề xuất không chính xác, thậm chí phản tác dụng. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng ra quyết định, gây ra thiệt hại về kinh doanh và làm giảm khả năng cạnh tranh của tổ chức.

Chẳng hạn, trong ngành bán lẻ, dữ liệu về hành vi khách hàng thường bị lỗi thời hoặc nhiễu loạn do cập nhật chậm hoặc thiếu sự đồng bộ. Khi đó, các thuật toán dự đoán xu hướng bán hàng hoặc đề xuất sản phẩm không còn chính xác, ảnh hưởng trực tiếp đến doanh số và hiệu quả marketing. Chính vì thế, việc đầu tư vào nền tảng quản trị dữ liệu (Data Governance) và nâng cao chất lượng dữ liệu là bước đi không thể thiếu để phá vỡ vòng cản trở này.

Giải pháp và chiến lược xây dựng nền tảng tri thức hợp nhất

Để thoát khỏi vòng cản trở về tri thức phân mảnh, doanh nghiệp cần xây dựng một nền tảng tri thức hợp nhất (Unified Knowledge Layer). Điều này bao gồm việc thiết lập các hệ thống quản lý dữ liệu trung tâm, chủ động cập nhật thông tin, đồng bộ dữ liệu liên ngành và tạo ra các quy trình kiểm soát chất lượng dữ liệu chặt chẽ. Đồng thời, quản trị dữ liệu (Data Governance) đóng vai trò then chốt trong việc duy trì sự chính xác, tính nhất quán của dữ liệu theo thời gian.

Lời khuyên là doanh nghiệp cần xác định rõ các nguồn dữ liệu cốt lõi, xây dựng kho dữ liệu chung phù hợp với hệ thống AI, đồng thời kết hợp quy trình kiểm tra chất lượng, giám sát định kỳ để loại bỏ nhiễu loạn. Đặc biệt, việc thiết kế hệ thống dựa trên dòng chảy tri thức (Knowledge Flow) sẽ giúp duy trì sự toàn diện và liên tục của dữ liệu, từ đó nâng cao hiệu quả của AI và giảm thiểu vòng cản trở kéo dài lâu ngày.

2. Vòng rối quy trình (Process Conflict Loop)

Quy trình vận hành là nền tảng để mọi hoạt động trong doanh nghiệp diễn ra trơn tru. Tuy nhiên, nhiều tổ chức khi tích hợp AI đều mắc phải sai lầm là giữ nguyên các quy trình cũ, cố chấp hoặc không có điều chỉnh phù hợp theo công nghệ mới. Điều này tạo thành vòng rối quy trình – một trở ngại lớn, làm giảm khả năng tận dụng triệt để các lợi ích của AI mang lại.

Quy trình cứng nhắc là cản trở lớn nhất khi triển khai AI

Một hệ thống AI tốt chỉ có thể phát huy tối đa khi quy trình vận hành được thiết kế lại theo hướng phù hợp, linh hoạt và hỗ trợ tối đa khả năng của công nghệ mới. Nếu giữ nguyên các quy trình cũ, dù AI có khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng, chính xác, thì các bước xử lý truyền thống như kiểm duyệt, duy trì hay ra quyết định vẫn gây ra các độ trễ hoặc chồng chéo, làm giảm hiệu quả tổng thể.

Chẳng hạn, trong ngành logistics hoặc sản xuất, việc lồng ghép AI vào chu trình sản xuất mà không điều chỉnh các bước kiểm soát chất lượng hoặc quy trình duyệt đơn hàng sẽ khiến các hệ thống mới chạy song song nhưng không thực sự tối ưu. Các xung đột giữa các quy trình cũ và mới dễ gây ra rối loạn, chậm trễ, hoặc dừng hoạt động của các dự án AI.

Hiện trạng của các tổ chức không kịp thích ứng với công nghệ mới

Theo khảo sát của Accenture (2022), có tới 57% doanh nghiệp thất bại hoặc không đạt được mục tiêu với AI vì quy trình không phù hợp.

Điều này xuất phát từ tư duy cứng nhắc, thiếu cam kết hoặc thiếu khả năng thay đổi vận hành nội bộ trong tổ chức. Các quy trình truyền thống thường chậm chạp, rườm rà, chưa phù hợp với cách làm việc linh hoạt mà AI mang lại.

Thực tế, các nhà quản lý cần nhận thức rõ rằng, để AI thực sự tạo ra giá trị, không chỉ là tích hợp hệ thống mà còn phải làm cho quy trình nội bộ trở nên linh hoạt, phù hợp và tối ưu hóa theo từng giai đoạn của dự án. Sự thích ứng này đòi hỏi doanh nghiệp thay đổi văn hóa, đào tạo kỹ năng mới và thúc đẩy tư duy đổi mới liên tục.

Giải pháp tối ưu cho việc chỉnh sửa quy trình

Cách tốt nhất để thoát khỏi vòng rối quy trình chính là khởi đầu bằng việc xem xét, thiết kế lại các bước vận hành theo hướng hỗ trợ tối đa AI. Điều này có thể bắt đầu từ việc xây dựng quy trình mẫu, sau đó thử nghiệm và điều chỉnh dựa trên phản hồi thực tế.

Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần xây dựng các nhóm liên ngành, gồm các bộ phận như vận hành, kỹ thuật, chiến lược và nhân sự để phối hợp thiết kế lại quy trình phù hợp. Giao tiếp rõ ràng, hướng đến mục tiêu chung sẽ giúp các bên dễ dàng thích ứng, đảm bảo quy trình vận hành mới không gây rối loạn và tối ưu hóa lợi ích của AI trong từng bước của doanh nghiệp.

3. Vòng chống đối cảm xúc (Resistance Spiral Loop)

Trong bất kỳ quá trình chuyển đổi công nghệ nào, yếu tố con người luôn đóng vai trò quyết định. Trong nhiều trường hợp, các nhân viên hoặc lãnh đạo phản đối, phản kháng hoặc không hợp tác với dự án AI, tạo thành vòng cản trở cảm xúc – một dạng rào cản tinh vi nhưng rất hiệu quả trong việc làm chậm hoặc làm thất bại mục tiêu của tổ chức.

Các nguyên nhân chính khiến nhân viên phản đối AI

Một trong những nguyên nhân phổ biến là lo sợ mất việc hoặc bị giảm vai trò. Nhiều nhân viên tuyến đầu, đặc biệt trong các lĩnh vực dịch vụ khách hàng hoặc quản trị có thể lo ngại rằng AI sẽ thay thế vị trí của mình, hoặc làm giảm tính sáng tạo và giá trị cá nhân trong công việc. Một số khác lại không hiểu rõ vai trò của AI, sợ lộn xộn hoặc không tin tưởng vào các kết quả mà hệ thống này mang lại.

Bên cạnh đó, khả năng đào tạo và thích ứng của nhân viên cũng đóng vai trò quan trọng. Các nhân viên không được đào tạo đầy đủ hoặc không tham gia quá trình thiết kế đã dễ dàng trở thành các thành phần phản kháng nội bộ, gây cản trở tiến trình của dự án.

Tâm lý chống đối cản trở khi triển khai AI như thế nào?

Phản ứng thụ động của nhân viên và lãnh đạo phản đốiAI sẽ dẫn tới thiếu dữ liệu tương tác, không cung cấp phản hồi chính xác cho hệ thống học máy, làm giảm khả năng cải tiến và tối ưu hoá dự án. Hệ quả là hệ thống AI không thể phát triển theo đúng kỳ vọng ban đầu, dẫn tới mệt mỏi, mất niềm tin hoặc thậm chí cắt giảm ngân sách đầu tư.

Ngoài ra, tâm lý chống đối còn gây ra các xung đột nội bộ, làm mất đi sự đoàn kết và phối hợp, ảnh hưởng tới quyết định chiến lược của doanh nghiệp. Đây chính là vòng lặp “chống đối cảm xúc”, ngăn cản sự hợp tác, đổi mới và sự thành công của AI.

Các bước xây dựng niềm tin và tạo sự tham gia tích cực

Giải pháp mạnh mẽ nhất chính là xây dựng niềm tin qua truyền thông rõ ràng, minh bạch và đào tạo bài bản. Các lãnh đạo cần thể hiện cam kết rõ ràng, chia sẻ lợi ích của AI không chỉ cho doanh nghiệp mà còn cho chính các nhân viên. Tổ chức các buổi hội thảo, tập huấn, để giải thích vai trò hỗ trợ của AI, rõ ràng loại bỏ mối lo sợ bị thay thế, thúc đẩy thái độ tích cực của đội ngũ.

Ngoài ra, tham gia của nhân viên vào quá trình thiết kế và triển khai AI, từ tư duy làm việc, đặt mục tiêu, đến phản hồi dữ liệu, giúp họ cảm thấy là một phần của sự thay đổi. Đào tạo lại kỹ năng, cung cấp các chương trình nâng cao năng lực sẽ càng tăng khả năng thích ứng, giúp vòng cản trở này trở thành cơ hội tạo động lực phát triển bản thân.

4. Vòng bẫy công nghệ phức tạp – sử dụng hệ thống quá phức tạp gây cản trở bước đầu khi triển khai AI

Trong xu hướng tích hợp nhiều hệ thống công nghệ hiện đại như CRM, các nền tảng phân tích, kho tri thức và nhiều phần mềm khác, doanh nghiệp thường mắc phải sai lầm là tích hợp quá nhiều công nghệ mà không có sự liên kết rõ ràng. Chính sự rối rắm này tạo ra vòng cản trở về mặt hệ thống, khiến người dùng cảm thấy bị quá tải, các chức năng không đồng bộ và khó khai thác triệt để tiềm năng của AI.

Hệ thống phức tạp tạo ra rào cản cho người vận hành

Một trong những nguyên nhân chính dẫn tới thất bại của các sáng kiến AI là hệ thống trở nên quá phức tạp, đòi hỏi kiến thức chuyên sâu mới có thể vận hành, quản lý. Nếu không được thiết kế thân thiện, dễ sử dụng và tương thích với quy trình hiện tại, nhân viên sẽ dễ dàng bỏ qua hoặc không thể khai thác tối đa các tính năng của hệ thống. Điều này dẫn đến lãng phí ngân sách, thời gian đào tạo kéo dài và hệ quả chung là niềm tin vào dự án giảm sút.

Hệ thống phức tạp còn dễ gây ra hiện tượng mơ hồ trong quá trình ra quyết định, khiến các cấp quản lý cảm thấy ngần ngại hoặc không đồng thuận để áp dụng công nghệ mới. Đặc biệt trong các doanh nghiệp truyền thống, các quy trình vận hành đã quen thuộc lại càng khó thay đổi, gây ra sự chống đối nội bộ hoặc trì hoãn chuyển đổi.

Thực trạng sử dụng dưới 50% chức năng của hệ thống AI

Các khảo sát từ Forrester (2023) cho thấy hơn 63% doanh nghiệp chỉ khai thác được dưới 50% các chức năng của hệ thống AI sau khi đưa vào vận hành.

Chủ yếu do sự phức tạp và thiếu chuẩn hóa trong quá trình tích hợp công nghệ. Điều này không chỉ làm lãng phí tài chính mà còn gây ra tâm lý thất vọng, chán nản cho đội ngũ triển khai.

Việc này đặt ra câu hỏi lớn về chiến lược chọn công nghệ phù hợp, liệu doanh nghiệp có thực sự cần phải theo đuổi các giải pháp mới nhất hay chỉ tập trung vào những nền tảng phù hợp, dễ sử dụng và dễ tích hợp mới là con đường đúng đắn.

Giải pháp tối ưu để giảm thiểu vòng cản trở về công nghệ phức tạp

Cần bắt đầu từ việc đánh giá kỹ lưỡng nhu cầu thực tế của doanh nghiệp cùng khả năng hiện tại về công nghệ. Chọn lựa các nền tảng có giao diện thân thiện, dễ vận hành, tích hợp linh hoạt và phù hợp với workflow hiện tại sẽ giúp giảm thiểu phần lớn các rắc rối.

Ngoài ra, doanh nghiệp nên tập trung xây dựng các quy trình đơn giản, chuẩn hóa các bước vận hành trong hệ thống AI, đồng thời đào tạo người dùng một cách chuyên sâu và thực hành thường xuyên để nâng cao khả năng khai thác. Cuối cùng, không nhất thiết phải tích hợp quá nhiều công nghệ mà thay vào đó nên ưu tiên các giải pháp tối ưu, đơn giản nhưng hiệu quả, từ đó tạo ra một hệ sinh thái AI dễ quản lý và phát triển lâu dài.

5. Vòng vỡ kỳ vọng (Expectation Gap Loop)

Kỳ vọng quá cao từ ban đầu chính là nguyên nhân phổ biến dẫn tới thất bại của các dự án AI. Nhiều doanh nghiệp cứ nghĩ rằng chỉ cần đầu tư ngân sách lớn, đồng bộ các công nghệ và quy trình, AI sẽ đem lại thành quả nhanh chóng, đột phá, thậm chí tăng trưởng gấp hàng chục lần trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, thực tế, AI là một quá trình dài hơi, đòi hỏi sự kiên trì, điều chỉnh liên tục và phù hợp với các nguồn lực hiện có của doanh nghiệp.

Cản trở khi triển khai AI thường đến từ sự kỳ vọng quá cao so với thực tế

Trong nhiều trường hợp, các lãnh đạo kỳ vọng AI sẽ đem lại lợi nhuận tức thì hoặc giúp giải quyết mọi vấn đề của doanh nghiệp. Những kỳ vọng này thường dẫn tới việc nôn nóng, bỏ cuộc giữa chừng hoặc cắt giảm ngân sách quá sớm khi chưa thấy kết quả rõ ràng. Hiện tượng “AI Deployment Fatigue” – hội chứng mệt mỏi vì kết quả chưa đúng như mong đợi, đã trở thành một thách thức lớn.

Kết quả là, doanh nghiệp dễ rơi vào vòng luẩn quẩn, mất niềm tin vào tiềm năng của AI, dẫn đến thiếu cam kết và bỏ cuộc. Điều này ảnh hưởng đến tất cả các hoạt động tiếp theo, gây ra lãng phí tài nguyên và trì hoãn các lợi ích lâu dài của chuyển đổi số.

Định hướng rõ ràng với lộ trình ROI

Để tránh vỡ kỳ vọng, doanh nghiệp cần xây dựng một lộ trình ROI rõ ràng, chia thành các mục tiêu nhỏ, đánh giá sát sao từng giai đoạn thực hiện. Các mốc này giúp doanh nghiệp thấy rõ tiến trình, động viên tinh thần và có tính điều chỉnh phù hợp.

Quan trọng hơn, kết hợp các chiến lược đo lường hiệu quả ngắn hạn và dài hạn sẽ giúp doanh nghiệp duy trì niềm tin, tạo đà phát triển bền vững. Thực chất, AI không phải là phép màu, mà là hành trình dài, dựa trên quá trình học hỏi, thích ứng và đổi mới liên tục. Chỉ có như vậy, các nhà quản lý mới có thể đưa ra các quyết định phù hợp, tránh rơi vào vòng cản trở về kỳ vọng.

Chiến lược 5P: Lối thoát vượt cản trở khi triển khai AI

Từ thực tiễn và các nghiên cứu, chúng ta nhận thấy rằng, việc xây dựng một chiến lược toàn diện là yếu tố then chốt để vượt qua các vòng cản trở thầm lặng, khai thác tối đa giá trị của AI trong doanh nghiệp. Chiến lược “5P” chính là kim chỉ nam phù hợp để các tổ chức hướng tới thành công trong chuyển đổi số.

Prepare the Data – Chuẩn bị dữ liệu đúng tiêu chuẩn

Dữ liệu là yếu tố cốt lõi định hình thành công của bất kỳ dự án AI nào. Do đó, doanh nghiệp cần chú trọng đến việc làm sạch dữ liệu, kiểm chứng độ chính xác và cập nhật liên tục. Hệ thống quản trị dữ liệu (Data Governance) hiệu quả sẽ giúp loại bỏ dữ liệu nhiễu, sai lệch hoặc lỗi thời, từ đó nâng cao độ chính xác khi đào tạo các mô hình AI.

Bên cạnh đó, doanh nghiệp cũng cần xây dựng các quy trình thường xuyên kiểm tra, duy trì chất lượng dữ liệu để đảm bảo dữ liệu đầu ra luôn phù hợp với yêu cầu thực tiễn. Yếu tố này chính là nền móng cho tất cả các bước tiếp theo, giúp giảm thiểu các vòng cản trở về tri thức phân mảnh và dữ liệu lỗi thời.

Process Redesign – Thiết kế lại quy trình

Khi triển khai AI, không thể duy trì các quy trình vận hành truyền thống. Thay vào đó, các doanh nghiệp cần thiết kế lại quy trình dựa trên nguyên tắc tối ưu, linh hoạt và phù hợp với công nghệ mới. Điều này có nghĩa là hãy chấp nhận thay đổi, thích nghi để các bước công việc trở nên trơn tru, giảm xung đột, nâng cao hiệu quả.

Việc này đòi hỏi phải có sự tham gia của các bộ phận liên ngành, đồng thời xây dựng các mẫu quy trình tốt nhất để thí điểm, kiểm tra và tối ưu theo thời gian. Thiết kế quy trình phù hợp sẽ giúp AI vận hành mượt mà, tạo ra giá trị thực và giảm thiểu vòng cản trở về quy trình rườm rà, cứng nhắc.

People Enablement – Đào tạo và nâng cao kỹ năng con người

Con người chính là yếu tố quyết định thành công của toàn bộ dự án AI. Do đó, doanh nghiệp cần xây dựng các chương trình đào tạo, nâng cao năng lực phù hợp để đội ngũ nhân viên hiểu rõ vai trò, lợi ích của AI, cũng như cách sử dụng hệ thống tối ưu.

Không chỉ đào tạo kỹ năng kỹ thuật, mà còn truyền thông về tầm quan trọng của việc hợp tác, chia sẻ kiến thức, góp phần xây dựng nền văn hóa đổi mới sáng tạo và đề cao công nghệ số. Có như vậy, các vòng cản trở về tâm lý, phản kháng hay thiếu niềm tin mới có thể bị xoá bỏ, tạo điều kiện thuận lợi cho phát triển AI.

Proper Technology Matching – Chọn đúng công nghệ phù hợp, không cần mới nhất

Trong quá trình lựa chọn giải pháp công nghệ, doanh nghiệp cần cân nhắc đến tiêu chí phù hợp với nhu cầu thực tế, khả năng tích hợp và dễ sử dụng. Việc chọn các nền tảng quá phức tạp, hay quá nhiều chức năng sẽ gây ra sự bối rối, gây khó khăn trong vận hành.

Thay vào đó, hãy lựa chọn các giải pháp công nghệ phù hợp, có giao diện thân thiện, phù hợp với luồng công việc hiện tại để tối ưu hoá trải nghiệm người dùng và giảm thiểu vòng cản trở về công nghệ. Gần như tất cả các thành công trong chuyển đổi số đều gắn liền với khả năng chọn đúng công nghệ phù hợp với nhu cầu, quy mô và khả năng phát triển của tổ chức.

Progressively ROI Mapping – Lập kế hoạch ROI theo từng giai đoạn nhỏ

Thay vì trông chờ kết quả lớn trong thời gian ngắn, doanh nghiệp cần xây dựng lộ trình rõ ràng, chia thành các mục tiêu nhỏ, có thể đo lường và đánh giá hiệu quả. Mục tiêu ngắn hạn sẽ thúc đẩy quá trình học hỏi, điều chỉnh và duy trì động lực để tiến tới các bước phát triển xa hơn.

Tiếp cận theo từng giai đoạn sẽ giúp giảm thiểu áp lực, tránh vỡ kỳ vọng và nâng cao khả năng thích ứng với các điều chỉnh cần thiết. Chỉ có như vậy, các nhà lãnh đạo mới có thể kiểm soát, đánh giá sát sao quá trình và đảm bảo AI trở thành một phần của sự thành công bền vững của doanh nghiệp.

Tổng kết

AI không mắc lỗi do thiếu tiềm năng hay khả năng, mà chủ yếu là do các yếu tố nội tại của tổ chức chưa sẵn sàng, chưa phù hợp hoặc chưa được tối ưu hóa đúng cách. Việc xác định rõ các vòng cản trở thầm lặng như tri thức phân mảnh, quy trình không thích ứng, phản kháng của con người, hệ thống phức tạp hay kỳ vọng không thực tế, chính là bước đầu tiên để khai mở tiềm năng của AI.

Chìa khóa để vượt qua những rào cản này chính là xây dựng chiến lược toàn diện dựa trên 5P: Chuẩn bị dữ liệu (Prepare), Thiết kế lại quy trình (Process), Đào tạo nhân sự (People), Lựa chọn công nghệ phù hợp (Proper Technology) và Lập kế hoạch ROI theo từng giai đoạn (Progressive ROI). Chỉ khi doanh nghiệp chủ động giải mã và vượt qua những vòng cản trở thầm lặng đó, AI mới thực sự trở thành một giá trị bền vững, hỗ trợ phát triển lâu dài và mang lại lợi thế cạnh tranh vượt trội.

AI không thất bại vì chưa đủ tốt, mà là khi doanh nghiệp chưa sẵn sàng hoặc chưa biết cách để khai thác tối đa tiềm năng của nó. Hành trình chuyển đổi số bắt đầu từ chính sự chuẩn bị, thích ứng và đổi mới liên tục của tổ chức – nơi mà những vòng cản trở thầm lặng sẽ trở thành cánh cửa mở ra những cơ hội mới.