Trong kỷ nguyên số, nhiều lãnh đạo đặt câu hỏi AI First Company là gì và làm thế nào để doanh nghiệp bứt phá cùng AI. Bài viết này không chỉ giải mã khái niệm “AI First Company” mà còn chia sẻ chiến lược để bạn bắt kịp xu hướng, đồng thời khám phá cơ hội nghề nghiệp tại HBR Careers – hệ sinh thái đào tạo và tuyển dụng nhân tài AI hàng đầu.
1. AI Firts Company là gì? Hiểu đúng về AI First Company
Ai-first là gì? Đây là chiến lược kinh doanh lấy trí tuệ nhân tạo (AI) làm trọng tâm, nơi AI đóng vai trò hỗ trợ, trở thành nền tảng để định hình sản phẩm, dịch vụ và cách thức vận hành doanh nghiệp.
Từ đó, có thể hiểu Ai first company là gì. Đó là những doanh nghiệp tái thiết kế toàn bộ mô hình kinh doanh, văn hóa và quy trình xoay quanh AI. AI trở thành “xương sống” trong mọi quyết định chiến lược, thay vì chỉ là một công nghệ được ứng dụng rời rạc.
Một AI First Company tập trung khai thác dữ liệu và ứng dụng học máy để tối ưu vận hành, tạo ra sản phẩm/dịch vụ mang tính đột phá và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Chính điều này giúp họ duy trì lợi thế cạnh tranh dài hạn và đạt tăng trưởng bền vững trong thời đại số.
>>> XEM THÊM: AI AGENTS LÀ GÌ? 10 ỨNG DỤNG THỰC TIỄN GIÚP DOANH NGHIỆP TĂNG TỐC
2. Lợi ích khi doanh nghiệp trở thành AI First Company
Việc chuyển đổi thành AI First Company không chỉ là xu hướng, mà là một bước đi chiến lược để doanh nghiệp tận dụng tối đa sức mạnh của trí tuệ nhân tạo. AI mang đến cơ hội tăng trưởng bền vững, từ việc tối ưu hóa nội bộ cho đến nâng cao trải nghiệm khách hàng và khả năng cạnh tranh.
2.1 Nâng cao hiệu suất và giảm chi phí
AI giúp tự động hóa nhiều quy trình, từ xử lý dữ liệu cơ bản đến phân tích thị trường phức tạp. Nhờ vậy, doanh nghiệp vừa tiết kiệm nguồn lực, vừa rút ngắn thời gian vận hành.
Theo báo cáo của McKinsey, những tổ chức ứng dụng AI vào tự động hóa có thể cải thiện hiệu suất từ 30–40% trong các khâu đã triển khai.
2.2 Quyết định dựa trên dữ liệu chính xác
Thay vì dựa vào cảm tính, AI cho phép doanh nghiệp phân tích dữ liệu lớn và đưa ra dự đoán theo thời gian thực. Điều này giúp các quyết định kinh doanh nhanh chóng và có cơ sở vững chắc.
Ví dụ, các hệ thống gợi ý của Amazon hay Netflix chính là minh chứng cho sức mạnh của việc kết nối dữ liệu với chiến lược tăng trưởng.
2.3 Cá nhân hóa các trải nghiệm khách hàng
AI phân tích hành vi và nhu cầu để đưa ra gợi ý phù hợp cho từng khách hàng giúp nâng cao tính cá nhân hóa trong các trải nghiệm của khách hàng.
Những công ty triển khai thành công thường ghi nhận doanh thu tăng thêm 15–20% nhờ cung cấp sản phẩm/dịch vụ sát nhu cầu thực tế.
2.4 Thích ứng nhanh với biến động thị trường
AI hỗ trợ doanh nghiệp nắm bắt tín hiệu thị trường và điều chỉnh chiến lược kịp thời. Từ rút ngắn chu kỳ phát triển sản phẩm đến dự báo nhu cầu theo thời gian thực, AI giúp doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh ngay cả trong môi trường biến động.
3. Các yếu tố cốt lõi để xây dựng AI First Company
Để hiểu rõ ai first company meaning (ý nghĩa của công ty lấy AI làm trọng tâm), cần nhìn vào những yếu tố nền tảng giúp doanh nghiệp chuyển đổi thành công. Một AI First Company phải hội tụ đủ những điều kiện sau:
- Sản phẩm tích hợp AI ngay từ đầu:
Sản phẩm không còn là “bản tĩnh”, mà có khả năng tự học và phản hồi theo thời gian thực.
Ví dụ, thuật toán đề xuất video của TikTok hay hệ thống lái tự động của Tesla được xây dựng xoay quanh AI chứ không phải bổ sung sau này.
- Thiết kế trải nghiệm dựa trên dữ liệu:
Mọi hành vi của khách hàng đều được ghi nhận để cải thiện sản phẩm. Mỗi lượt xem, lượt click hay phản hồi đều trở thành dữ liệu để AI tối ưu hóa trải nghiệm cá nhân hóa, giúp sản phẩm ngày càng “hiểu người dùng hơn”.
- Dữ liệu là nền tảng cốt lõi:
Doanh nghiệp cần có chiến lược thu thập và quản lý dữ liệu một cách hệ thống. Khi AI được huấn luyện trên dữ liệu nội bộ độc quyền, công ty sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh mà đối thủ khó sao chép.
- Năng lực kỹ thuật mạnh mẽ:
Đội ngũ kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu có thể thiết kế pipeline xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình AI phù hợp với nhu cầu kinh doanh. Khả năng này giúp doanh nghiệp không phụ thuộc hoàn toàn vào giải pháp bên ngoài.
- Nhân tài và văn hóa học hỏi liên tục:
Từ lãnh đạo đến nhân viên đều cần tư duy công nghệ và tinh thần đổi mới. Văn hóa “AI-first” khuyến khích thử nghiệm, chấp nhận thay đổi và phát triển kỹ năng liên tục để đi cùng sự tiến bộ của AI.
- Quản lý sự thay đổi linh hoạt:
Doanh nghiệp AI-First áp dụng mô hình Agile, OKRs hoặc cải tiến liên tục để theo kịp tốc độ phát triển công nghệ. Điều này giúp tổ chức nhanh chóng thích nghi thay vì bị công nghệ “vượt mặt”.
- Hệ sinh thái đối tác rộng mở:
Thay vì xây dựng tất cả từ đầu, một AI First Company thường hợp tác với startup, công ty công nghệ, viện nghiên cứu để đổi mới nhanh hơn và giảm rủi ro.
>>> XEM THÊM: AI AUTOMATION LÀ GÌ? CÁCH ỨNG DỤNG GIÚP DOANH NGHIỆP TĂNG X2 HIỆU SUẤT
4. Lộ trình chiến lược cho doanh nghiệp AI-First
4.1 Đánh giá mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp
Trước khi bước vào hành trình trở thành AI First Company, doanh nghiệp cần hiểu rõ mình đang ở đâu và thiếu gì. Việc đánh giá mức độ sẵn sàng giúp xác định những điểm mạnh cần phát huy và những khoảng trống phải lấp đầy trước khi triển khai AI.
- Đánh giá hạ tầng công nghệ hiện tại
Doanh nghiệp cần kiểm tra hệ thống IT, phần mềm quản lý, khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu. Nếu hạ tầng cũ, thiếu khả năng tích hợp API hoặc xử lý dữ liệu lớn, cần đầu tư nâng cấp.
Ví dụ: nhiều SME phải chuyển sang dùng hệ thống cloud như AWS hoặc Google Cloud để đảm bảo tính mở rộng.
- Xem xét chất lượng dữ liệu sẵn có
Dữ liệu là “nhiên liệu” cho AI. Doanh nghiệp phải xác định dữ liệu hiện có có đủ sạch, đầy đủ và cập nhật liên tục hay không. Nếu dữ liệu bị phân mảnh, thiếu hệ thống CRM/ERP đồng bộ, AI sẽ khó phát huy hiệu quả.
- Đánh giá năng lực nhân sự
Đội ngũ hiện tại có hiểu về AI, phân tích dữ liệu hay không? Nhân sự thiếu kiến thức cần được đào tạo hoặc tuyển thêm chuyên gia.
Ví dụ: nhiều công ty bắt đầu bằng việc cho nhân viên tham gia khóa học AI cơ bản để tạo nền tảng nhận thức chung.
- Xác định mục tiêu ứng dụng AI rõ ràng
Doanh nghiệp phải trả lời câu hỏi: triển khai AI để làm gì? Tối ưu vận hành, tăng doanh số, hay nâng trải nghiệm khách hàng? Nếu không có mục tiêu cụ thể, AI dễ trở thành khoản chi phí lãng phí.
- Đánh giá mức độ sẵn sàng văn hóa tổ chức
Một doanh nghiệp AI-First cần sự cởi mở với thay đổi và thử nghiệm. Nếu văn hóa còn nặng tính “an toàn” hoặc quản lý cứng nhắc, việc triển khai AI sẽ gặp kháng cự từ nội bộ.
4.2 Xây dựng chiến lược AI rõ ràng
Sau khi đánh giá mức độ sẵn sàng, bước tiếp theo để trở thành AI First Company là thiết lập một chiến lược AI rõ ràng, có định hướng và lộ trình cụ thể. Đây là “bản đồ” giúp doanh nghiệp không đi lệch hướng và tối ưu hóa hiệu quả đầu tư.
- Xác định mục tiêu chiến lược
Doanh nghiệp cần làm rõ lý do ứng dụng AI: giảm chi phí vận hành, tăng năng suất, nâng cao trải nghiệm khách hàng, hay mở rộng thị trường.
Ví dụ: một công ty bán lẻ có thể đặt mục tiêu tăng 20% doanh số bằng cách ứng dụng AI vào gợi ý sản phẩm cá nhân hóa.
>>> AI DRIVEN BUSINESS - 10 VÍ DỤ THỰC TẾ ỨNG DỤNG AI TRONG KINH DOANH
- Lập kế hoạch tích hợp AI vào từng bộ phận
AI có thể hỗ trợ nhiều khía cạnh khác nhau: Marketing (phân tích hành vi khách hàng), Sales (dự báo nhu cầu), Vận hành (tối ưu chuỗi cung ứng), Nhân sự (lọc CV tự động). Kế hoạch chi tiết cần chỉ rõ AI sẽ được áp dụng ở đâu trước tiên để mang lại kết quả nhanh chóng.
- Lựa chọn công nghệ và mô hình AI phù hợp
Doanh nghiệp không cần bắt đầu bằng những hệ thống quá phức tạp. Các giải pháp AI-as-a-Service (AIaaS) từ Google, Microsoft, hay OpenAI có thể giúp SMEs triển khai nhanh mà không tốn nhiều hạ tầng.
Tùy nhu cầu, công ty có thể chọn chatbot hỗ trợ khách hàng, hệ thống phân tích dữ liệu, hay công cụ dự báo doanh thu.
- Xác định ưu tiên triển khai
Thay vì triển khai đồng loạt, doanh nghiệp nên chọn các “quick wins” – những ứng dụng AI dễ thực hiện, chi phí thấp nhưng mang lại giá trị rõ ràng.
Ví dụ: triển khai chatbot để giảm tải cho bộ phận chăm sóc khách hàng, sau đó mở rộng sang phân tích dữ liệu bán hàng.
- Gắn chiến lược AI với mục tiêu dài hạn
AI không phải là dự án ngắn hạn. Doanh nghiệp cần đảm bảo chiến lược AI gắn liền với tầm nhìn 3–5 năm, như tăng trưởng bền vững, đổi mới sản phẩm, hoặc nâng cao năng lực cạnh tranh quốc tế.
Trong hành trình trở thành một AI First Company, công nghệ chỉ là một phần – yếu tố quyết định vẫn nằm ở con người. Tại HBR, chúng tôi xây dựng một văn hóa học tập (Learning Culture), nơi mỗi thành viên được tài trợ tham gia các khóa đào tạo, workshop và dự án thực chiến để liên tục nâng cấp kỹ năng.
Bạn sẽ có cơ hội làm việc cùng chuyên gia hàng đầu, thử thách bản thân trong môi trường sáng tạo, và bứt phá giới hạn để trở thành leader trẻ trong kỷ nguyên AI.
👉 HÃY ỨNG TUYỂN NGAY TẠI HBR CAREERS ĐỂ TRỞ THÀNH MỘT PHẦN CỦA HỆ SINH THÁI HBR VÀ CÙNG KIẾN TẠO TƯƠNG LAI AI-FIRST!
4.3 Đầu tư vào hạ tầng dữ liệu
Đối với một AI First Company, dữ liệu chính là “nhiên liệu” cho mọi mô hình AI. Nếu không có hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ, doanh nghiệp sẽ khó triển khai AI một cách hiệu quả và lâu dài. Do đó, việc đầu tư vào hạ tầng dữ liệu cần tập trung vào bốn khía cạnh sau:
- Lựa chọn giải pháp lưu trữ phù hợp:
Doanh nghiệp cần một hệ thống có khả năng mở rộng linh hoạt, dung lượng lớn và tốc độ truy xuất nhanh.
Các nền tảng lưu trữ đám mây như AWS, Google Cloud Storage hay Azure Blob Storage là lựa chọn phổ biến, giúp tiết kiệm chi phí phần cứng và dễ dàng mở rộng theo nhu cầu.
- Xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu:
Dữ liệu phải được phân loại, làm sạch và xác thực thường xuyên để đảm bảo chất lượng. Một hệ thống quản lý dữ liệu hiệu quả giúp các bộ phận dễ dàng truy cập, đồng thời giảm thiểu rủi ro khi huấn luyện mô hình AI.
- Tích hợp nhiều nguồn dữ liệu:
ữ liệu cần được kết nối từ ERP, CRM, hệ thống giao dịch, cho tới dữ liệu ngoài như mạng xã hội hay thông tin đối tác.
Doanh nghiệp có thể sử dụng data warehouse hoặc các công cụ tích hợp dữ liệu như Apache Kafka, Google BigQuery để đồng bộ hóa và xử lý nhanh chóng.
- Đảm bảo bảo mật và tuân thủ:
Dữ liệu khách hàng và dữ liệu nhạy cảm cần được mã hóa, phân quyền truy cập và tuân thủ các quy định bảo mật như GDPR hoặc CCPA. Đây là yếu tố quan trọng để xây dựng niềm tin và tránh rủi ro pháp lý.
4.4 Áp dụng mô hình AI-as-a-Service (AIaaS)
Đối với nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là SMEs, rào cản lớn nhất khi triển khai AI là chi phí hạ tầng và đội ngũ kỹ thuật. AI-as-a-Service (AIaaS) trở thành giải pháp tối ưu, giúp doanh nghiệp tiếp cận công nghệ tiên tiến mà không cần đầu tư quá lớn.
- Tiếp cận công nghệ AI dễ dàng và nhanh chóng
Thay vì xây dựng hạ tầng từ đầu, doanh nghiệp có thể sử dụng ngay các dịch vụ AI được cung cấp sẵn từ những nền tảng lớn như Google Vertex AI, Microsoft Azure AI, Amazon Web Services hay OpenAI. Điều này giúp rút ngắn thời gian triển khai và giảm thiểu rủi ro thử nghiệm.
- Chi phí linh hoạt, phù hợp với mọi quy mô
AIaaS thường áp dụng mô hình thanh toán “pay-as-you-go” (trả theo mức sử dụng). SMEs có thể bắt đầu với ngân sách nhỏ, chỉ trả cho tính năng thực sự cần thiết, và mở rộng dần khi đã thấy rõ hiệu quả. Điều này giúp doanh nghiệp kiểm soát tài chính tốt hơn so với việc đầu tư cơ sở hạ tầng AI hàng tỷ đồng.
- Triển khai đa dạng ứng dụng
Với AIaaS, doanh nghiệp có thể lựa chọn nhiều giải pháp khác nhau:
- Chatbot thông minh hỗ trợ khách hàng 24/7.
- Công cụ phân tích dữ liệu bán hàng, dự báo nhu cầu thị trường.
- Hệ thống nhận diện hình ảnh, giọng nói để ứng dụng trong kiểm soát chất lượng hoặc bảo mật.
- Nền tảng gợi ý sản phẩm cá nhân hóa, giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi.
- Khả năng mở rộng và tùy biến
Doanh nghiệp có thể bắt đầu từ một ứng dụng nhỏ, sau đó mở rộng dần mà không lo tốn kém hạ tầng. Các dịch vụ AIaaS hiện nay đều hỗ trợ khả năng tùy chỉnh theo đặc thù từng ngành: bán lẻ, logistics, ngân hàng, y tế…
- Giảm gánh nặng nhân sự kỹ thuật
Không phải SMEs nào cũng có đội ngũ Data Scientist hoặc Machine Learning Engineer. Với AIaaS, phần phức tạp nhất là xây dựng và huấn luyện mô hình đã được các nhà cung cấp xử lý. Doanh nghiệp chỉ cần tập trung vào mục tiêu kinh doanh và dữ liệu đầu vào.
>>> XEM THÊM: CONTENT STRATEGY LÀ GÌ? HƯỚNG DẪN 6 BƯỚC LẬP CHIẾN LƯỢC HIỆU QUẢ
4.5 Phát triển đội ngũ AI
AI chỉ thực sự tạo ra giá trị khi có con người am hiểu và vận hành. Vì vậy, để trở thành AI First Company, doanh nghiệp cần đầu tư xây dựng đội ngũ nhân sự có khả năng triển khai, quản trị và tối ưu công nghệ AI.
- Đào tạo và nâng cao kỹ năng cho nhân viên hiện tại
Không phải doanh nghiệp nào cũng có thể tuyển ngay chuyên gia AI. Do đó, bước đầu tiên là đào tạo nhân viên nội bộ thông qua các khóa học về phân tích dữ liệu, machine learning và ứng dụng AI trong công việc.
Ví dụ, đội ngũ marketing có thể học cách dùng AI để phân tích hành vi khách hàng, trong khi bộ phận vận hành học cách dùng AI để dự báo nhu cầu hàng hóa.
- Thu hút nhân tài AI bên ngoài
Để đẩy nhanh quá trình, doanh nghiệp có thể tuyển dụng hoặc hợp tác với các chuyên gia AI, Data Scientist, Data Engineer. Đây là lực lượng nòng cốt giúp thiết kế mô hình, xử lý dữ liệu và chuyển đổi chiến lược AI thành kết quả cụ thể.
Với SMEs hạn chế ngân sách, có thể cân nhắc hình thức hợp tác với freelancer hoặc thuê ngoài (outsourcing) để tiết kiệm chi phí.
- Xây dựng văn hóa dữ liệu và đổi mới sáng tạo
Một AI First Company không chỉ có chuyên gia kỹ thuật mà toàn bộ nhân viên đều cần có tư duy dựa trên dữ liệu. Doanh nghiệp cần khuyến khích nhân sự ra quyết định dựa trên phân tích thay vì cảm tính và liên tục thử nghiệm giải pháp mới. Đây là nền tảng giúp AI được ứng dụng rộng rãi, chứ không bó hẹp trong một bộ phận riêng lẻ.
- Tạo cơ chế giữ chân nhân tài
Các doanh nghiệp AI thành công đều có chính sách rõ ràng để giữ chân đội ngũ giỏi: lộ trình thăng tiến minh bạch, đãi ngộ xứng đáng, cơ hội được tham gia dự án AI thực tế và tiếp xúc với công nghệ tiên tiến. Khi nhân sự cảm thấy được đầu tư và có cơ hội phát triển, họ sẽ gắn bó lâu dài hơn.
- Kết nối với hệ sinh thái học tập và đối tác
Doanh nghiệp có thể hợp tác với trường đại học, viện nghiên cứu, hoặc cộng đồng AI để trao đổi kiến thức và tuyển dụng nguồn nhân lực chất lượng.
Các chương trình workshop, bootcamp AI hay cộng đồng như AI First cũng là nơi tốt để nhân sự rèn luyện và cập nhật xu hướng mới nhất.
4.6 Áp dụng mô hình thử nghiệm linh hoạt (AI Pilot)
Để tránh rủi ro và tối ưu chi phí, doanh nghiệp nên bắt đầu hành trình AI First Company bằng những thử nghiệm nhỏ trước khi triển khai toàn diện. Đây là cách tiếp cận “AI Pilot” – vừa học hỏi, vừa kiểm chứng, vừa điều chỉnh.
- Khởi đầu từ quy mô nhỏ, dễ kiểm soát
Thay vì áp dụng AI trên toàn doanh nghiệp, hãy chọn một phòng ban hoặc quy trình cụ thể để thử nghiệm, chẳng hạn như chatbot hỗ trợ khách hàng, hệ thống dự báo tồn kho, hoặc công cụ phân tích dữ liệu bán hàng.
Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp nhanh chóng nhận thấy giá trị mà không tạo áp lực tài chính quá lớn.
- Đặt mục tiêu rõ ràng cho từng thử nghiệm
Mỗi dự án thử nghiệm cần gắn với mục tiêu đo lường cụ thể, ví dụ: giảm 20% thời gian xử lý đơn hàng, tăng 15% tỷ lệ phản hồi khách hàng, hoặc tiết kiệm 10% chi phí hậu cần. Mục tiêu rõ ràng là cơ sở để đánh giá mức độ thành công và ra quyết định có nên mở rộng hay không.
- Đo lường và học hỏi liên tục
Sau khi thử nghiệm, doanh nghiệp cần phân tích dữ liệu kết quả: AI có giúp đạt KPI không, chi phí đầu tư có hợp lý không, nhân sự có dễ dàng tiếp nhận công nghệ không? Việc này không chỉ để xác định hiệu quả mà còn để rút ra bài học cho các lần triển khai sau.
- Điều chỉnh linh hoạt trước khi mở rộng
Nếu thử nghiệm chưa thành công, doanh nghiệp có thể tinh chỉnh mô hình, thay đổi dữ liệu đầu vào, hoặc chọn giải pháp AI khác phù hợp hơn. Nếu thành công, có thể mở rộng triển khai sang các bộ phận khác và tiến tới tích hợp AI toàn diện.
- Khuyến khích văn hóa thử nghiệm trong toàn doanh nghiệp
AI Pilot không chỉ là một bước kỹ thuật mà còn là cách để nhân viên quen với việc thử nghiệm công nghệ mới. Khi văn hóa “thử – sai – học – cải tiến” được chấp nhận, doanh nghiệp sẽ dễ dàng thích ứng với những đổi mới liên tục từ AI.
4.7 Theo dõi và đánh giá kết quả
Khi đã triển khai AI, doanh nghiệp không thể “làm rồi để đó”. Trở thành một AI First Company đòi hỏi phải liên tục theo dõi, đo lường và cải tiến. Đây là bước đảm bảo AI mang lại giá trị thực sự, chứ không chỉ là một “xu hướng công nghệ”.
- Xác định chỉ số đánh giá (KPI) rõ ràng
Doanh nghiệp cần thiết lập các KPI cụ thể cho từng ứng dụng AI: tỷ lệ tiết kiệm chi phí, tăng trưởng doanh thu, cải thiện thời gian phản hồi khách hàng, hay mức độ hài lòng của nhân viên. KPI giúp đo lường chính xác hiệu quả và tránh việc đánh giá cảm tính.
- Theo dõi kết quả theo thời gian thực
AI có khả năng xử lý dữ liệu liên tục, vì vậy doanh nghiệp cũng cần hệ thống dashboard trực quan để giám sát hiệu quả ngay lập tức.
Ví dụ: một công ty logistics có thể theo dõi chi phí nhiên liệu và thời gian giao hàng sau khi ứng dụng AI dự báo tuyến đường.
- So sánh với mục tiêu ban đầu
Việc triển khai AI chỉ được coi là thành công nếu kết quả đạt hoặc vượt mục tiêu đề ra.
Nếu một chatbot giảm được 30% khối lượng công việc của nhân viên chăm sóc khách hàng, doanh nghiệp cần đối chiếu với KPI để đánh giá hiệu quả thực sự.
- Đánh giá rủi ro và tác động ngoài mong đợi
Bên cạnh lợi ích, AI cũng có thể phát sinh rủi ro như sai lệch dữ liệu, thiên kiến trong dự đoán, hoặc vấn đề bảo mật. Doanh nghiệp cần thường xuyên rà soát để phát hiện sớm và có biện pháp điều chỉnh.
- Liên tục cải tiến và mở rộng
Theo dõi và đánh giá không phải để “kết thúc” dự án, mà để tối ưu hóa. Các mô hình AI cần được huấn luyện lại theo dữ liệu mới, các quy trình cần được tinh chỉnh để phù hợp hơn. Khi một ứng dụng đã chứng minh hiệu quả, doanh nghiệp có thể mở rộng ra các bộ phận khác để nhân rộng giá trị.
>>>XEM THÊM: E-MARKETING LÀ GÌ? GIẢI MÃ CHIẾN LƯỢC TIẾP THỊ SỐ THỜI ĐẠI 4.0
>>> XEM THÊM: TÌM VIỆC LÀM MARKETING - CƠ HỘI TUYỂN DỤNG VÀ CHIẾN LƯỢC THÀNH CÔNG
5. Bộ kỹ năng cốt lõi của nhân sự trong thế giới AI - First Company
Để một doanh nghiệp thật sự trở thành AI First Company, con người vẫn là trung tâm. Máy móc có thể xử lý dữ liệu, nhưng chính nhân sự mới là yếu tố quyết định việc AI được ứng dụng hiệu quả hay không. Vì vậy, nhân viên cần trang bị những bộ kỹ năng cốt lõi sau:
- Kỹ năng hợp tác với AI (Augmented Skills)
- Biết cách xây dựng và tối ưu prompt khi làm việc với các công cụ như GPT, Copilot.
- Hiểu rõ nguyên lý hoạt động, giới hạn và rủi ro đạo đức của AI để sử dụng an toàn và hiệu quả.
- Thành thạo công cụ hỗ trợ năng suất như Notion AI, Canva AI, Midjourney, GitHub Copilot… giúp tiết kiệm thời gian và sáng tạo hơn trong công việc.
- Kỹ năng định hình bởi con người (Human-Centric Skills)
- Phát triển trí tuệ cảm xúc (EQ), giao tiếp và lãnh đạo cảm xúc – những thứ máy móc không thể thay thế.
- Rèn luyện tư duy phản biện, khả năng phân tích đa chiều và giải thích bối cảnh phức tạp.
- Nuôi dưỡng năng lực sáng tạo vượt khung với design thinking (tư duy thiết kế) và storytelling (kể chuyện), để tạo ra giá trị khác biệt trong kỷ nguyên AI.
- Kỹ năng chuyển đổi (Transformative Skills)
- Chủ động học lại (reskilling) khi ngành nghề bị AI tác động, không ngại thay đổi hướng đi.
- Liên tục nâng cấp bản thân (upskilling) bằng cách cập nhật công cụ, công nghệ mới.
- Ưu tiên học thực chiến (project-based learning), gắn kiến thức với các dự án thực tế để thích ứng nhanh với thay đổi.
Hy vọng qua bài viết này, bạn đã hiểu rõ hơn về AI First Company và những chiến lược để bứt phá trong kỷ nguyên AI. Nếu bạn muốn tìm cơ hội phát triển sự nghiệp cùng môi trường tiên phong ứng dụng AI, hãy khám phá ngay tại HBR Careers!
