30 NỖI ĐAU THÁCH THỨC CỦA CEO - BÀI 9: Tận dụng AI và Dữ liệu lớn cho các chiến lược dự đoán trong kinh doanh

Đỗ Ngọc Minh

Nỗi Đau 9: Tận dụng AI và Dữ liệu lớn cho các chiến lược dự đoán trong kinh doanh

• Mô tả Nỗi đau: Việc biến tiềm năng của AI và dữ liệu lớn thành hiện thực gặp nhiều rào cản. Những thách thức chính bao gồm sự phức tạp của việc tích hợp dữ liệu từ các hệ thống rời rạc, thiếu hụt nhân tài có kỹ năng, nguy cơ hứa hẹn quá nhiều nhưng không đạt được kết quả, và các vấn đề đạo đức liên quan đến việc triển khai AI.
• Giải pháp chiến lược: Cần một cách tiếp cận theo từng giai đoạn, có kỷ luật, cân bằng giữa việc triển khai kỹ thuật, chấp nhận văn hóa và các cân nhắc đạo đức.

CÂU CHUYỆN DẪN DẮT

 Đóng vai trò là CEO đang nhìn vào biển dữ liệu khổng lồ từ công ty mình, biết rằng AI có thể biến chúng thành "vàng" cho dự đoán kinh doanh, nhưng lại vướng phải rào cản: dữ liệu rời rạc, thiếu chuyên gia, rủi ro đạo đức, và nỗi sợ hứa hẹn quá đà mà không đạt kết quả.

Hôm nay, tôi muốn chia sẻ với các bạn một câu chuyện về việc tận dụng AI và dữ liệu lớn cho các chiến lược dự đoán kinh doanh – một nỗi đau lớn, đòi hỏi phải vượt qua phức tạp kỹ thuật, thay đổi văn hóa và cân nhắc đạo đức.

Câu chuyện này sẽ minh họa rõ ràng các bước thực hiện, giúp bạn thấy cách áp dụng chúng một cách logic theo từng giai đoạn cân bằng giữa công nghệ, con người và nguyên tắc.

Doug McMillon, CEO của Walmart – gã khổng lồ bán lẻ Mỹ với hơn 10.000 cửa hàng toàn cầu. Từ năm 2018, Walmart đối mặt với nỗi đau khi dữ liệu từ hệ thống bán lẻ, chuỗi cung ứng và ứng dụng di động bị phân mảnh, thiếu nhân tài AI, và lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu khách hàng trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt từ Amazon.

Với thị trường bán lẻ đang chuyển dịch sang e-commerce, McMillon quyết định tận dụng AI để dự đoán nhu cầu hàng hóa, tối ưu giá cả và cá nhân hóa khuyến mãi, giúp công ty duy trì vị thế dẫn đầu. Và đây là hành trình của Walmart, qua từng bước logic mà bất kỳ CEO nào cũng có thể theo.

§  Đầu tiên, Walmart xây dựng kiến trúc dữ liệu hợp nhất để tích hợp liền mạch. Họ đầu tư vào nền tảng đám mây Snowflake, kết nối dữ liệu từ hệ thống POS tại cửa hàng, ứng dụng Walmart+ và dữ liệu từ nhà cung cấp, tạo ra một "data lake" thống nhất.

Ví dụ, dữ liệu bán hàng thời gian thực từ Texas có thể kết nối ngay với dự báo thời tiết để dự đoán nhu cầu kem chống nắng, giúp tránh tình trạng hết hàng hoặc dư thừa.

§  Tiếp theo, họ đầu tư vào nâng cao kỹ năng và thu hút nhân tài. McMillon khởi xướng chương trình "Walmart Academy" mở rộng cho AI, đào tạo 2,5 triệu nhân viên về data literacy, đồng thời tuyển dụng hàng trăm chuyên gia từ Google và IBM qua chiến lược "talent acquisition" tập trung vào dữ liệu lớn. Điều này không chỉ lấp đầy khoảng trống mà còn khuyến khích văn hóa nơi nhân viên bán lẻ có thể sử dụng công cụ đơn giản để phân tích dữ liệu địa phương.

§  Với nền tảng đó, Walmart bắt đầu nhỏ với các trường hợp sử dụng có tác động lớn để xây dựng động lực. Họ triển khai dự án pilot AI dự đoán nhu cầu hàng hóa tại 100 cửa hàng, sử dụng machine learning để phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng mùa vụ, mang về ROI 15% ngay quý đầu bằng cách giảm lãng phí thực phẩm 20%. Thành công này thuyết phục ban lãnh đạo mở rộng, tránh tình trạng "hứa hẹn quá nhiều" bằng cách chứng minh giá trị thực tế.

§  Để đảm bảo trách nhiệm, Walmart lồng ghép các nguyên tắc AI đạo đức từ sớm. Họ thành lập ban quản trị AI với khuôn khổ "Responsible AI", giám sát thuật toán để phát hiện thành kiến (như ưu tiên khuyến mãi cho nhóm khách hàng nhất định) và tuân thủ GDPR/CCPA. Ví dụ, khi AI dự đoán hành vi mua sắm, họ thêm lớp kiểm tra để bảo vệ quyền riêng tư, công khai chính sách dữ liệu để xây dựng lòng tin với khách hàng.

§  Song song đó, họ điều chỉnh các sáng kiến AI với mục tiêu kinh doanh cốt lõi. Mọi dự án đều gắn với giá trị hữu hình: AI tối ưu chuỗi cung ứng giúp giảm chi phí logistics 10%, trong khi công cụ dự đoán giá cả nâng cao trải nghiệm khách hàng qua app, tăng doanh số trực tuyến 25%. McMillon đảm bảo mỗi sáng kiến đều đo lường bằng KPI kinh doanh, không chỉ kỹ thuật.

§  Để lan tỏa, Walmart nuôi dưỡng văn hóa am hiểu dữ liệu bằng cách cung cấp quyền truy cập công cụ thân thiện như Tableau cho mọi cấp độ, khuyến khích thử nghiệm qua "hackathon" hàng quý. Nhân viên từ quầy thu ngân đến quản lý kho có thể thử ý tưởng như dự đoán nhu cầu địa phương dựa trên dữ liệu thời tiết, biến toàn tổ chức thành "data-driven".

§  Cuối cùng, Walmart theo dõi các chỉ số hiệu suất để cải tiến liên tục. Họ thiết lập KPI thích ứng như độ chính xác dự đoán (95% cho nhu cầu hàng hóa), tác động dài hạn (tăng LTV khách hàng 18%), và theo dõi hàng tháng qua dashboard, điều chỉnh kịp thời – ví dụ, tinh chỉnh mô hình AI sau phản hồi từ đại dịch để dự đoán tốt hơn biến động nhu cầu.

§  Kết quả? Đến năm 2023, Walmart tăng trưởng doanh thu 6%, dẫn đầu bán lẻ Mỹ với AI giúp tiết kiệm hàng tỷ đô la, và trở thành mô hình về dự đoán kinh doanh bền vững.

Từ câu chuyện của Walmart, chúng ta rút ra bài học quan trọng:

Tận dụng AI và dữ liệu lớn đòi hỏi sự kiên nhẫn theo giai đoạn, bắt đầu từ nền tảng dữ liệu vững chắc và các pilot nhỏ để xây dựng lòng tin, đồng thời ưu tiên đạo đức để tránh rủi ro – biến công nghệ từ "tiềm năng" thành lợi thế cạnh tranh thực sự.

Là CEO nếu công ty của bạn đang gặp nỗi đau này, hãy thử xây dựng kiến trúc dữ liệu hợp nhất ngay hôm nay.

--------------------------------------------------

• Các bước thực hiện chi tiết:

1.   Xây dựng kiến trúc dữ liệu hợp nhất: Ưu tiên đầu tư vào các nền tảng dữ liệu dựa trên đám mây cho phép tích hợp liền mạch giữa các hệ thống.

2.   Đầu tư vào nâng cao kỹ năng và thu hút nhân tài: Phát triển các chiến lược tuyển dụng có mục tiêu cho các chuyên gia AI và dữ liệu lớn, đồng thời triển khai các chương trình đào tạo nội bộ.

3.   Bắt đầu nhỏ với các trường hợp sử dụng có tác động lớn: Tập trung vào các dự án nhỏ có ROI rõ ràng để xây dựng động lực và đảm bảo sự ủng hộ của các bên liên quan trước khi mở rộng.

4.   Lồng ghép các nguyên tắc AI đạo đức: Thiết lập các khuôn khổ quản trị xác định các thực tiễn có thể chấp nhận, giám sát đầu ra của thuật toán và giải quyết các thành kiến trong dữ liệu đào tạo.

5.   Điều chỉnh các sáng kiến AI với các mục tiêu kinh doanh cốt lõi: Đảm bảo rằng mọi dự án AI đều mang lại giá trị hữu hình, dù là cải thiện hiệu quả hoạt động hay nâng cao trải nghiệm khách hàng.

6.   Nuôi dưỡng một văn hóa am hiểu dữ liệu: Cung cấp quyền truy cập vào các công cụ thân thiện với người dùng và khuyến khích sự tò mò và thử nghiệm ở tất cả các cấp.

7.   Theo dõi các chỉ số hiệu suất để đảm bảo cải tiến liên tục: Thiết lập các KPI thích ứng để nắm bắt cả hiệu quả ngắn hạn và tác động dài hạn, cho phép điều chỉnh chiến lược kịp thời.

----------------------------------------------------

• Công cụ, Framework và Mô hình đề xuất:
• Mô hình CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining): Là một mô hình quy trình khai phá dữ liệu phổ biến, cung cấp một lộ trình có cấu trúc cho các dự án phân tích.
• 
  
  
  
• Cách áp dụng chi tiết:

1.   Hiểu biết Kinh doanh: Xác định rõ mục tiêu kinh doanh (ví dụ: giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ).

2.   Hiểu biết Dữ liệu: Thu thập và khám phá dữ liệu có sẵn.

3.   Chuẩn bị Dữ liệu: Làm sạch và định dạng dữ liệu để phân tích.

4.   Mô hình hóa: Áp dụng các thuật toán AI/ML để xây dựng mô hình dự đoán.

5.   Đánh giá: Kiểm tra hiệu quả của mô hình.

6.   Triển khai: Tích hợp mô hình vào hoạt động kinh doanh. Framework này đảm bảo các dự án AI được thực hiện một cách có phương pháp, giảm rủi ro thất bại.