Một mâu thuẫn rõ ràng đang xuất hiện giữa những tham vọng lớn về AI và thực tế vận hành mà nhiều doanh nghiệp đang phải đối mặt.
Báo cáo Tối ưu hóa Celonis 2026 khảo sát 1.649 nhà lãnh đạo doanh nghiệp ở nhiều ngành nghề khác nhau cho thấy, dù 85% tổ chức hướng đến mục tiêu trở thành doanh nghiệp Agent trong vòng ba năm, thì 76% lại thừa nhận các quy trình hiện tại đang là rào cản lớn để hiện thực hóa mục tiêu đó.
Sự cần thiết của quy trình tối ưu hóa
Celonis nhấn mạnh rằng để trở thành một doanh nghiệp Agent — tức mô hình vận hành tự chủ và hiệu quả nhờ AI — không chỉ cần dữ liệu, mà còn phải có các quy trình và bối cảnh hoạt động được tối ưu hoàn chỉnh.
Kết quả khảo sát cho thấy một mối quan ngại lớn từ phía các nhà lãnh đạo: 82% tin rằng nếu không hiểu rõ các quy trình vận hành, AI sẽ không thể đem lại lợi tức đầu tư (ROI) như kỳ vọng.
Rào cản trong việc áp dụng AI
Báo cáo cũng điểm mặt nhiều thách thức trong quá trình triển khai AI. Trong đó có tới 90% tổ chức đang dùng hoặc tìm hiểu các hệ thống đa tác nhân nhằm tự động hóa các quy trình ra quyết định phức tạp.
Song song đó, thiếu hụt chuyên môn nội bộ (47%) và khó khăn trong việc đảm bảo AI hiểu được bối cảnh kinh doanh (45%) được xem là những rào cản lớn nhất cản trở việc áp dụng AI rộng rãi.
Ảnh hưởng tiêu cực của sự chia cắt nội bộ
Sự phân mảnh giữa các phòng ban càng làm tăng thêm các rào cản này, khi 58% lãnh đạo quy trình và vận hành cho biết thiếu sự hợp tác liền mạch giữa các bộ phận. Tình trạng này gây khó khăn cho AI trong việc có được cái nhìn tổng thể từ đầu đến cuối để hoạt động hiệu quả.
Patrick Thompson, Phó Chủ tịch cấp cao toàn cầu về chuyển đổi khách hàng của Celonis, nhận định: “Trong thời đại AI, ‘đủ tốt’ không còn là lựa chọn mà là trách nhiệm pháp lý. Những khó khăn trong áp dụng công nghệ mới như AI là dấu hiệu đỏ cho thấy các quy trình nền tảng của bạn đã thất bại.”
Sức ép về lợi thế cạnh tranh
Trước thị trường biến động nhanh, AI trở thành tài sản cạnh tranh cần thiết. Có đến 89% nhà lãnh đạo xem AI là cơ hội lớn nhất để nâng tầm vị thế thương hiệu và tăng sức cạnh tranh trên thị trường.
Thế nhưng, giữa khát vọng ngày càng nhiều về AI Agent, không ít doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn trong việc chuyển hóa mục tiêu này thành giá trị thiết thực và đo lường được.
Bài học từ Ấn Độ
Xét riêng khu vực Châu Á Thái Bình Dương, Ấn Độ đang dẫn đầu toàn cầu với 60% lãnh đạo doanh nghiệp cho biết quy trình đã được tối ưu hóa hoàn toàn. Đây được xem là tiêu chuẩn vàng, dựa trên sự thay đổi tư duy cốt lõi khi tối ưu quy trình được coi là một sáng kiến liên tục trên toàn tổ chức.
Ông Thompson giải thích: “Một yếu tố quan trọng thúc đẩy sự trưởng thành này là áp lực buộc các tổ chức dịch vụ chia sẻ và BPO lớn của Ấn Độ phải vượt qua mô hình phân phối dựa trên số lượng nhân viên truyền thống.”
Ông cũng nhấn mạnh khi AI ngày càng định hình lại cách vận hành của các doanh nghiệp này, họ buộc phải tập trung vào tối ưu hóa quy trình và kết quả thực tế thay vì chỉ chạy theo bài toán nhân công giá rẻ. Điều này biến hiểu biết sâu sắc về quy trình trở thành điều kiện tiên quyết để AI thành công.
“Điểm chung giữa các nhà lãnh đạo Ấn Độ là tư duy đổi mới: Họ xem việc tối ưu quy trình là sáng kiến quan trọng, liên tục xuyên suốt doanh nghiệp (63%). Hơn nữa, họ áp dụng cách tiếp cận ‘theo bối cảnh trước tiên’, khi 91% thừa nhận AI chỉ có thể mang lại ROI nếu phù hợp với bối cảnh vận hành thực tế.” Patrick Thompson
Thách thức với cặp song sinh kỹ thuật số ở khu vực APAC
Các nhà lãnh đạo APAC cũng hướng tới tham vọng gần như toàn cầu trong việc ứng dụng bản sao kỹ thuật số, với 92% có kế hoạch triển khai trong năm tới. Tuy nhiên, lĩnh vực Logistics và chuỗi cung ứng vẫn đang đối diện thách thức lớn về tầm nhìn vận hành, khi đến 78% lãnh đạo cho biết họ vẫn đang vật lộn với sự phân mảnh cản trở khả năng theo dõi và quản lý thời gian thực. Tình trạng mờ nhạt này có thể tạo ra tác động tiêu cực lan rộng trên toàn bộ chuỗi cung ứng, làm chậm tiến độ ứng dụng AI hiệu quả.
Đảm bảo hợp tác hiệu quả giữa các tác nhân AI
Để triển khai thành công hệ thống AI đa tác nhân, thông tin quy trình đóng vai trò then chốt như một cầu nối liên kết giữa các hệ thống khác nhau. Bằng cách cung cấp cái nhìn chung về vận hành, kiến thức này thúc đẩy sự phối hợp đồng bộ giữa các tác nhân AI và giảm thiểu rủi ro phát sinh các silo dữ liệu.
Lời khuyên thực tiễn cho các COO
Ông Thompson tin rằng trong thời đại AI, “đủ tốt” là một trách nhiệm bắt buộc. Ông chia sẻ: “Khó khăn trong việc áp dụng các công nghệ mới như AI là tín hiệu cảnh báo các quy trình nền tảng đang có vấn đề (theo 20% nhà lãnh đạo khảo sát). Các doanh nghiệp Agent xuất phát từ việc dùng AI để thấu hiểu vận hành kinh doanh.”
Trước áp lực ngày càng lớn trong việc tung ra nhanh các giải pháp AI cạnh tranh, ông khuyên:
“Lời khuyên thiết thực là hãy xem tối ưu hóa quy trình là nguồn năng lượng thiết yếu cho chiến lược AI của bạn. Cụ thể, hãy tập trung giảm bớt những khác biệt giữa các phòng ban, bởi hiện có đến 72% lãnh đạo có quan điểm trái ngược về cùng một quy trình.” Patrick Thompson
Dù khát vọng xây dựng AI Agent rất lớn, để biến điều đó thành hiện thực cần nỗ lực tổng thể nhằm tinh chỉnh và tối ưu hóa các quy trình cơ bản.
Với việc tận dụng trí tuệ quy trình làm nền tảng, doanh nghiệp có thể khai phóng tiềm năng biến đổi của AI, từ đó nâng cao hiệu quả vận hành và duy trì lợi thế cạnh tranh. Như Báo cáo Tối ưu hóa 2026 đã chỉ ra, hành trình đến thành công với AI tuy đầy thách thức, nhưng phần thưởng xứng đáng sẽ tạo ra một tương lai linh hoạt, đổi mới và phát triển bền vững.
Nguồn : futureiot.tech