05/10/2026 · VietTechies · Biên tập
Các doanh nghiệp quy mô tầm trung thường có sự linh hoạt trong tổ chức cao hơn so với những đối thủ doanh nghiệp lớn. Tuy nhiên, có tới 90% đơn vị từng tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo vẫn đang mắc kẹt ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu hoặc gặp bế tắc khi triển khai dự án mẫu. Theo phân tích từ Giám đốc Công nghệ (CTO) của Klarus đăng trên TechRadar Pro, sự mơ hồ về điểm bắt đầu triển khai, công cụ từ nhà cung cấp và cách phân bổ vốn đã tạo ra tâm lý tê liệt trong vận hành, khiến nhiều sáng kiến AI đầy triển vọng không thể mang lại hiệu quả kinh doanh rõ ràng.
Giải quyết sự lệch pha về năng lực chuyên môn
Nhiều đội ngũ nội bộ tại các công ty tầm trung tỏ ra rất tự tin vào năng lực kỹ thuật của mình, nhưng sự tự tin này có thể che lấp những thiếu hụt nghiêm trọng về kỹ năng vận hành thực tế. Việc triển khai AI đòi hỏi một bộ kỹ năng toàn diện, bao gồm chiến lược kinh doanh, xác định thứ tự ưu tiên cho các kịch bản sử dụng, đánh giá nhà cung cấp, mức độ sẵn sàng của dữ liệu, bảo mật và quản trị sự thay đổi. Mặc dù các đội ngũ nội bộ có thể làm tốt khâu chuẩn bị dữ liệu ban đầu, họ lại thường gặp trở ngại khi đi sâu vào tích hợp phần mềm và quản lý sự thay đổi trong doanh nghiệp. Điều này ngăn cản các dự án thử nghiệm phát triển thành các hệ thống vận hành thực tế hoàn chỉnh.
Nâng cấp hạ tầng dữ liệu cũ kỹ
Kiến trúc công nghệ lạc hậu và chất lượng dữ liệu kém là những rào cản kỹ thuật hàng đầu đối với khối doanh nghiệp tầm trung. Các ứng dụng quản trị nguồn lực doanh nghiệp, quản lý quan hệ khách hàng và quản lý nhân sự hiện đại ngày càng tích hợp nhiều tính năng AI bản địa. Tuy vậy, nhiều công ty tầm trung vẫn phụ thuộc vào những hệ thống cũ kỹ thiếu giao diện tích hợp và sử dụng mô hình dữ liệu đã lỗi thời. Nếu không có độ chính xác cao về dữ liệu, quyền sở hữu dữ liệu rõ ràng cùng dòng thông tin dễ truy cập, các hệ thống AI khó có thể tạo ra kết quả đáng tin cậy.
Xây dựng khung quản trị song hành với triển khai
Rào cản lớn thứ ba là sự thiếu vắng các khung quản trị chính thức, quy tắc đạo đức và hàng rào bảo mật. Nhiều tổ chức đã có các bản định hướng chính sách tổng thể nhưng lại thiếu đi những cơ chế kiểm soát cụ thể để thực thi vận hành an toàn. Để vượt qua giai đoạn thử nghiệm, doanh nghiệp cần tích hợp AI vào một hạ tầng vững chắc, dù vậy điều này không đồng nghĩa với việc phải tạm dừng hoàn toàn quá trình triển khai. Mức độ sẵn sàng của dữ liệu, chính sách quản trị và nền tảng kỹ thuật đều có thể được xây dựng song song với các dự án đang chạy, miễn là được lập kế hoạch và tích hợp ngay từ đầu.
Ảnh minh họa do AI tạo, không phải ảnh tư liệu.
Nguồn: How mid-market companies can capitalize on their AI advantage