3 yếu tố xây dựng chiến lược AI hiệu quả cho doanh nghiệp năm 2026

Tận dụng AI trong doanh nghiệp chưa bao giờ là dễ. Một nghiên cứu gần đây từ MIT cho thấy có tới 95% doanh nghiệp triển khai AI tạo sinh nhưng chưa thấy kết quả rõ ràng về doanh thu hoặc tăng trưởng.

Trong bối cảnh AI agent và các công nghệ “deep research” ngày càng phức tạp, áp lực từ ban lãnh đạo đối với việc khai thác AI hiệu quả cũng ngày càng lớn.

Vậy doanh nghiệp nên bắt đầu từ đâu?

Theo ông Kirsty Roth – Giám đốc vận hành và công nghệ tại Thomson Reuters – câu trả lời nằm ở chiến lược.

Một khảo sát toàn cầu của công ty này cho thấy các doanh nghiệp có chiến lược AI rõ ràng có khả năng tăng trưởng doanh thu cao gấp đôi, đồng thời có 81% khả năng tận dụng được lợi ích từ AI. Tuy nhiên, chỉ 22% tổ chức thực sự có chiến lược như vậy.

Điều này cho thấy một nguyên nhân cốt lõi: thiếu chiến lược chính là sai lầm lớn nhất.

Xây dựng nền tảng AI để thử nghiệm ý tưởng

Một trong những bước đi quan trọng là tạo ra một môi trường thử nghiệm AI nội bộ.

Tại Thomson Reuters, nền tảng Open Arena được xây dựng để nhân viên có thể truy cập nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác nhau cùng dữ liệu nội bộ, trong một môi trường an toàn.

Việc tiếp cận nhiều mô hình giúp đội ngũ kỹ thuật liên tục đánh giá và lựa chọn công nghệ tốt nhất để đưa vào sản phẩm. Với các doanh nghiệp không phát triển phần mềm, cách tiếp cận này có thể đơn giản hơn — chỉ cần chọn một vài mô hình phù hợp.

Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có thể mở rộng nền tảng bằng cách kết hợp giữa mô hình công khai và mô hình nội bộ. Ví dụ, Thomson Reuters đã phát triển các mô hình riêng trong lĩnh vực pháp lý, đồng thời tiếp tục khai thác các giải pháp như RAG để tận dụng dữ liệu hiệu quả hơn.

Xác định rõ mục tiêu và "use case"

Chiến lược AI không thể tồn tại nếu thiếu mục tiêu cụ thể. Thay vì triển khai AI một cách chung chung, doanh nghiệp cần trả lời câu hỏi: AI sẽ giúp cải thiện điều gì? Tăng doanh số, tối ưu quy trình nội bộ hay nâng cao trải nghiệm khách hàng?

Tại Thomson Reuters, đội ngũ đã thử nghiệm khoảng 200 use case khác nhau, sau đó chọn lọc và triển khai thực tế khoảng 70 trường hợp. Điều đáng chú ý là họ không làm theo lý thuyết, mà theo hướng thử nghiệm thực tế: thử trong phạm vi nhỏ, nếu hiệu quả thì nhân rộng, nếu không thì dừng lại.

Một yếu tố quan trọng khác là “human-in-the-loop” — con người vẫn phải kiểm tra và chịu trách nhiệm cho kết quả. AI có thể đề xuất hành động, nhưng quyết định cuối cùng vẫn cần sự đánh giá của con người.

Tái thiết kế quy trình thay vì chỉ cải tiến

Sai lầm phổ biến khi triển khai AI là chỉ cố gắng tối ưu từng phần nhỏ của quy trình hiện tại. Thay vào đó, doanh nghiệp nên đặt câu hỏi: nếu có AI, chúng ta có thể làm lại quy trình này từ đầu như thế nào?

Cách tiếp cận này giúp tận dụng tối đa sức mạnh của công nghệ mới, thay vì chỉ “vá víu” hệ thống cũ. Trong 1–2 năm tới, đây được xem là hướng đi quan trọng đối với nhiều doanh nghiệp.

Bên cạnh đó, tốc độ phát triển của AI là cực kỳ nhanh. Những xu hướng như AI agent hay deep research có thể xuất hiện và trở thành tiêu chuẩn chỉ trong thời gian ngắn. Vì vậy, doanh nghiệp cần luôn theo sát thị trường và sẵn sàng điều chỉnh chiến lược.

Các giải pháp mới, như CoCounsel Legal – công cụ nghiên cứu pháp lý tích hợp AI của Thomson Reuters – cho thấy AI đang dần trở thành một “đồng nghiệp số” có thể hỗ trợ phân tích, tổng hợp và đưa ra insight sâu sắc dựa trên dữ liệu.

Hiện tại, AI không còn là một lựa chọn, mà là yếu tố bắt buộc trong chiến lược phát triển doanh nghiệp. Tuy nhiên, thành công không đến từ việc áp dụng công nghệ một cách vội vàng, mà từ cách xây dựng chiến lược rõ ràng, thử nghiệm có kiểm soát và liên tục tái thiết kế quy trình.

Trong giai đoạn hiện nay, doanh nghiệp nào hiểu đúng và triển khai đúng AI sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh lớn — còn những doanh nghiệp chậm chân có thể sẽ phải trả giá.