AI không chỉ là xu hướng mà là “bình thường mới”

[Peter X]

Công cụ AI giờ đây hiện diện khắp nơi và có thể các thương hiệu đối thủ, các nhà sáng tạo nội dung khác đang dùng chúng mỗi ngày.

Sự khác biệt ở cách mỗi người làm nội dung dùng AI như thế nào. Nếu dùng AI để tạo nội dung hàng loạt, vô hồn thì nội dung đó sẽ sớm bị nhấn chìm giữa đám đông.

Nhưng nếu dùng AI để hỗ trợ nghiên cứu, lên ý tưởng, tối ưu quy trình sản xuất nội dung thì người làm nội dung đang sở hữu một đòn bẩy công nghệ giúp chiến dịch thành công.

Theo số liệu từ hơn 700 người dùng Semrush, có 31% cho rằng nội dung AI ngang bằng nội dung do con người viết về mặt SEO. Trong đó, 33% nhận định nội dung AI thậm chí hiệu quả hơn. Hiện tại, Google không “phạt” nội dung do AI tạo, miễn là nội dung đảm bảo chất lượng và có giá trị.

*Nguồn: Semrush

 

[Văn Sử Địa]

Tư duy lại chiến lược và hành động ngay với AI

1. Chuyển đổi nhận thức: Từ “thử nghiệm” sang “ứng dụng thực chiến”
Thay vì xem AI như một “trào lưu công nghệ” mang tính thời điểm, doanh nghiệp cần nhìn nhận AI như một phần cấu trúc không thể thiếu trong vận hành và ra quyết định.

Hành vi tiêu dùng đang thay đổi theo thời gian thực, và AI chính là công cụ để nắm bắt – dự đoán – đáp ứng nhu cầu đó.

➡ Gợi ý: Đưa AI vào chiến lược dài hạn (AI-first mindset), không chỉ dùng trong marketing mà còn ở các khâu như logistics, chăm sóc khách hàng, phát triển sản phẩm.

2. Ứng dụng AI vào các “điểm đau” hiện hữu của doanh nghiệp

Doanh nghiệp không cần triển khai AI trên diện rộng ngay lập tức. Hãy bắt đầu từ những quy trình tồn đọng nhiều chi phí, thời gian hoặc sai sót.

➡ Gợi ý triển khai:

• Dùng AI chatbot để tối ưu chăm sóc khách hàng 24/7
• Ứng dụng AI phân tích dữ liệu hành vi người dùng để tối ưu chiến dịch quảng cáo
• AI giúp dự đoán nhu cầu thị trường, tối ưu tồn kho (đặc biệt trong ngành FMCG, thời trang, thương mại điện tử)

3. Đào tạo đội ngũ “AI-ready”

Công nghệ AI liên tục thay đổi. Một đội ngũ không hiểu AI sẽ khó cộng tác, khó ra quyết định và tụt hậu trong môi trường cạnh tranh khốc liệt.

➡ Gợi ý:

• Đào tạo kiến thức nền tảng về AI cho đội ngũ marketing, sales, sản phẩm
• Kết hợp nhân sự nội bộ với chuyên gia AI bên ngoài hoặc đối tác công nghệ

4. Ưu tiên dữ liệu – "máu sống" của AI

AI không hoạt động hiệu quả nếu doanh nghiệp không có hệ thống dữ liệu rõ ràng, minh bạch và có thể khai thác được.

➡ Gợi ý:

• Rà soát lại các nguồn dữ liệu khách hàng, hành vi, bán hàng
• Đầu tư vào nền tảng CRM, CDP (Customer Data Platform) để quản lý và phân tích dữ liệu khách hàng

5. Thử nghiệm nhanh – đo lường liên tục – mở rộng linh hoạt

AI cần thời gian để học, tinh chỉnh và thích nghi với mục tiêu kinh doanh cụ thể. Do đó, tư duy “thử nghiệm nhanh – học nhanh – nhân rộng có chọn lọc” là chiến lược khả thi.

➡ Gợi ý:

• Khởi động các dự án AI quy mô nhỏ (pilot), ví dụ: thử nghiệm cá nhân hóa email bằng AI, tạo nội dung video bằng AI (TikTok, Reels…)
• Đo lường hiệu quả theo KPI rõ ràng → Nhân rộng sau khi có kết quả thực chứng

AI không còn là tương lai, mà là “bình thường mới” trong vận hành doanh nghiệp. Ai nắm bắt sớm sẽ có lợi thế lớn trong cạnh tranh. Doanh nghiệp cần chủ động thay đổi tư duy, đầu tư chiến lược và hành động kịp thời, nếu không muốn bị bỏ lại phía sau trong cuộc đua công nghệ hóa toàn diện.

 

[Văn Sử Địa]

AI không chỉ là xu hướng, mà là “bình thường mới” trong doanh nghiệp hiện đại

Từ “xu hướng” đến “bình thường mới”

Chỉ trong vài năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã chuyển từ một khái niệm công nghệ mang tính tương lai, trở thành yếu tố thiết yếu trong vận hành và phát triển doanh nghiệp. Nếu giai đoạn 2020–2022, AI còn được xem là "công cụ thử nghiệm" trong các chiến dịch marketing, thì đến 2025, nó đã trở thành “bình thường mới” – nghĩa là bắt buộc phải có, thay vì nên có.

Theo Accenture, các công ty ứng dụng AI toàn diện có thể tăng năng suất lên đến 40% và gấp đôi tỷ lệ đổi mới sản phẩm. Nghiên cứu từ McKinsey (2024) cũng chỉ ra rằng 63% doanh nghiệp toàn cầu đã tích hợp ít nhất một ứng dụng AI vào hoạt động hàng ngày, chủ yếu trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng, phân tích dữ liệu và tiếp thị số.

1. Tư duy lại chiến lược: Từ AI thử nghiệm đến AI chủ đạo

Trước đây, nhiều doanh nghiệp chỉ tiếp cận AI dưới dạng công cụ bổ trợ – như chatbot, phân tích từ khóa, hay cá nhân hóa email. Nhưng thực tế hiện nay cho thấy AI cần được đặt vào trọng tâm chiến lược, bởi:

Hành vi tiêu dùng thay đổi theo thời gian thực, AI mới có khả năng thích ứng và phản hồi nhanh chóng.

Sự cạnh tranh không còn nằm ở sản phẩm mà ở trải nghiệm người dùng – và AI đóng vai trò trung gian trong việc xử lý, cá nhân hóa, và đưa ra quyết định tự động.

Doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược AI-first: ứng dụng AI không chỉ ở đầu ra (quảng cáo, bán hàng) mà cả trong các bộ phận như vận hành, hậu cần, tuyển dụng, tài chính.

2. Tận dụng AI để giải quyết các “điểm nghẽn” vận hành

Thay vì triển khai AI một cách “toàn diện” ngay từ đầu, hướng đi hiệu quả là tập trung vào những điểm nghẽn cụ thể trong vận hành:
Chăm sóc khách hàng: AI chatbot giúp tự động hóa trả lời, giải quyết khiếu nại, hỗ trợ 24/7.
Marketing – Bán hàng: Dự đoán nhu cầu, phân khúc khách hàng theo thời gian thực, tăng tỷ lệ chuyển đổi.
Kho vận,chuỗi cung ứng: Dự báo hàng tồn, tự động hóa đơn hàng và định tuyến giao hàng bằng AI logistics.

Thực hiện khảo sát nội bộ để xác định quy trình nào đang tốn thời gian, chi phí hoặc kém hiệu quả → triển khai thử nghiệm AI tại đó trước.

3. Phát triển đội ngũ “AI-ready”

AI không phải là phép màu. Doanh nghiệp có thể thất bại nếu thiếu đội ngũ hiểu cách vận hành, ứng dụng và phối hợp với công cụ AI. Một nghiên cứu của PwC (2023) cho thấy thiếu kỹ năng nội bộ là lý do khiến 37% dự án AI thất bại ngay trong giai đoạn thử nghiệm.

Đào tạo kỹ năng cơ bản về AI cho các phòng ban: marketing, bán hàng, sản phẩm, vận hành.
Tuyển dụng hoặc hợp tác với chuyên gia AI, data analyst, hoặc các công ty công nghệ.
Tạo môi trường học hỏi liên tục về xu hướng AI, như ứng dụng GPT, AI hình ảnh, công cụ no-code AI…

4. Ưu tiên dữ liệu – “nhiên liệu sống” cho AI

Một hệ thống AI chỉ thông minh nếu nó được nuôi bằng dữ liệu đầy đủ, chính xác và có cấu trúc. Đáng tiếc, nhiều doanh nghiệp vẫn chưa đầu tư nghiêm túc vào nền tảng dữ liệu.

Rà soát các hệ thống dữ liệu rời rạc: CRM, đơn hàng, tương tác khách hàng, phản hồi mạng xã hội...
Đồng bộ dữ liệu vào một nền tảng phân tích tập trung như CDP (Customer Data Platform) hoặc Data Lake.
Bắt đầu chuẩn hóa dữ liệu ngay cả khi chưa triển khai AI – vì đây là nền móng bắt buộc.

5. Chiến lược “thử nghiệm nhanh – đo lường liên tục – mở rộng linh hoạt”

Không cần đầu tư lớn vào AI từ đầu. Doanh nghiệp nên thử nghiệm nhanh, rút bài học và mở rộng từng phần.
Thử nghiệm AI trong sáng tạo nội dung, ví dụ TikTok/Instagram, video ngắn tạo bằng AI,..
Chạy A/B testing quảng cáo bằng hệ thống AI phân tích hiệu suất.
Tối ưu hóa quy trình email marketing bằng công cụ AI cá nhân hóa nội dung.
Nghiên cứu từ Harvard Business Review chỉ ra rằng những doanh nghiệp áp dụng chiến lược “AI iterative” (liên tục thử – học – cải tiến) có tỷ lệ tăng trưởng doanh thu trung bình cao hơn 18%.

Hành động từ hôm nay, không còn là lựa chọn

AI đang định hình lại “cuộc chơi” kinh doanh, từ cách khách hàng tìm kiếm thông tin (TikTok AI Search), đến cách thương hiệu xây dựng nội dung, triển khai quảng cáo, chăm sóc sau bán hàng. Với AI, tốc độ – dữ liệu – tính cá nhân hóa là ba yếu tố sống còn.

Nếu coi AI là “xu hướng”, bạn sẽ chỉ đến sau nhưng nếu coi nó là “bình thường mới”, bạn có thể định nghĩa lại chính ngành của mình.

Tong hop