Giới thiệu

Nghiên cứu của Thormundsson (2023) dự báo, thị trường ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong các phần mềm dịch vụ (SaaS) sẽ gia tăng đáng kể, vượt qua 2 nghìn tỷ USD vào năm 2030, tăng gấp 10 lần so với hiện tại. Borges và đồng nghiệp (2021) cùng với Collins và đồng nghiệp (2021) đã chỉ ra rằng, công nghệ AI có tiềm năng chuyển đổi lớn nhất trong tổ chức và môi trường kinh doanh trong thập kỷ tới, đặt nền tảng cho sự tích hợp của AI vào hệ thống thông tin quản lý (MIS) trong kỷ nguyên nền kinh tế số.

Công nghệ AI bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dự đoán, thay đổi cách tổ chức thu thập, xử lý và sử dụng thông tin. Việc tích hợp AI vào hệ thống thông tin quản lý, đặc biệt là trong môi trường doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV), có ảnh hưởng sâu rộng đến khả năng cạnh tranh và tính bền vững của chúng.

Ứng dụng AI trong hệ thống thông tin quản lý mang lại khả năng phân tích lượng dữ liệu lớn và tự động hóa quy trình ra quyết định. DNNVV có thể tối ưu hóa quy trình, sử dụng tài nguyên hiệu quả và đạt được lợi thế cạnh tranh thông qua các giải pháp AI có thể tùy chỉnh và mở rộng, phù hợp với nhu cầu đa dạng. Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, tích hợp AI cũng đối mặt với thách thức như chi phí đầu tư, đội ngũ nhân sự chuyên nghiệp và vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, tuy nhiên, tự động hóa có thể giúp tập trung nguồn nhân lực vào các công việc có giá trị cao hơn.

Triển khai AI trong hệ thống thông tin quản lý yêu cầu sự điều hướng trong bối cảnh pháp lý phức tạp, với việc tuân thủ luật bảo vệ dữ liệu và đạo đức trở thành yếu tố quan trọng. Điều này thể hiện một bước quan trọng cho DNNVV muốn phát triển trong môi trường kinh doanh ngày càng kỹ thuật số và cạnh tranh. Nghiên cứu này cung cấp chiến lược cho DNNVV khi triển khai AI trong hệ thống thông tin quản lý, giúp họ hiểu rõ nền tảng và bối cảnh của công nghệ AI để khai thác toàn bộ tiềm năng và định hình hướng tới tăng trưởng và thành công bền vững.

Tổng quan về ứng dụng AI và hệ thống thông tin quản lý

Trí tuệ nhân tạo

AI là sự phát triển của hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh con người, bao gồm học tập, giải quyết vấn đề và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Nó liên quan đến xây dựng thuật toán và chương trình máy tính thực hiện tác vụ như nhận dạng giọng nói và đưa ra quyết định. Có hai loại chính là AI hẹp (dành riêng cho nhiệm vụ) và AI chung (trí thông minh giống con người). AI đã định hình lại cách thức hoạt động của doanh nghiệp, thúc đẩy sự đổi mới và cạnh tranh trong nhiều lĩnh vực công nghiệp, đặt ra nhu cầu hiểu biết sâu rộng về khả năng và ứng dụng của nó trong các doanh nghiệp.

Hệ thống thông tin quản lý

Hệ thống thông tin quản lý (Management Information Systems), theo định nghĩa của Laudon và đồng nghiệp (2004), là các hệ thống thông tin được sử dụng để ra quyết định, điều phối, kiểm soát, phân tích và trực quan hóa thông tin liên quan đến quy trình, con người và công nghệ trong môi trường tổ chức. Hệ thống thông tin quản lý bao gồm các giải pháp phần mềm khác nhau như Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS), Hệ thống thông tin điều hành (EIS), Hệ thống tự động hóa văn phòng (OAS), Hệ thống quản lý tri thức (KMS), Hệ thống xử lý giao dịch (TPS), và Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP).

Hệ thống thông tin quản lý đóng vai trò quan trọng trong hiện đại với khả năng cung cấp công cụ và thông tin cho tổ chức hoạt động hiệu quả, đưa ra quyết định tốt hơn và cạnh tranh hiệu quả trong môi trường kinh doanh đang thay đổi nhanh chóng. Dữ liệu thô được thu thập và xử lý để tạo ra các báo cáo thông báo về các chỉ số hiệu suất chính, giúp người quản lý đưa ra quyết định và đạt được mục tiêu chiến lược.

Hầu hết các DNNVV hiện nay tích hợp hệ thống thông tin quản lý vào hoạt động kinh doanh để tối ưu hoá hiệu quả và tăng cường lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức gồm:

Thứ nhất là, đảm bảo chất lượng dữ liệu là thách thức, đòi hỏi sự quan tâm và nguồn lực liên tục. Dữ liệu không đồng đều và không cấu trúc, cùng với việc xử lý lượng dữ liệu lớn, là thách thức đối với quản lý thông tin hiệu quả.

Thứ hai là, vấn đề an toàn bảo mật thông tin dữ liệu. Bảo vệ dữ liệu khỏi truy cập trái phép đòi hỏi biện pháp bảo mật mạnh mẽ, đặc biệt là với sự gia tăng của cuộc tấn công mạng. Hệ thống thông tin quản lý chứa thông tin quan trọng, nên nguy cơ bảo mật là vấn đề quan trọng.

Thứ ba là, tính tương thích và tính linh hoạt của hệ thống. Việc tích hợp hệ thống hệ thống thông tin quản lý với các hệ thống khác và đảm bảo tính tương thích là một thách thức, đặc biệt là với các tổ chức có hệ thống cũ chuyển đổi, nâng cấp lên các hệ thống mới.

Thứ tư là, chi phí đầu tư hạ tầng công nghệ. Xây dựng và duy trì một hệ thống hệ thống thông tin quản lý đòi hỏi chi phí và nguồn lực đáng kể, đặc biệt là với DNNVV có ngân sách hạn chế.

Thứ năm là, đào tạo nhân sự và giữ cho hệ thống dễ sử dụng. Với môi trường công nghệ đang thay đổi nhanh chóng, việc giữ cho nhân viên có đủ kiến thức và kỹ năng để sử dụng hiệu quả hệ thống hệ thống thông tin quản lý là thách thức.

Thứ sáu là, tính linh hoạt và độ mở của hệ thống thông tin quản lý. Đảm bảo rằng hệ thống thông tin quản lý có thể đáp ứng nhu cầu tổ chức và duy trì hiệu suất là một thách thức, đặc biệt khi cần cải tiến theo thời gian và đối mặt với biến động nhanh chóng trong môi trường kinh doanh.

Ứng dụng AI trong hệ thống thông tin quản lý tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa

AI có thể tác động và mang lại lợi ích cho các DNNVV theo 2 cách: (1) Bằng cách thay đổi môi trường kinh doanh của DNNVV và nới lỏng các điều kiện kinh doanh của họ; (2) Bằng cách cho phép DNNVV thay đổi mô hình và phương thức kinh doanh. Hai tác động của AI này có mối liên hệ chặt chẽ với nhau (Agrawal và cộng sự (2018).

Ứng dụng AI trong hệ thống thông tin quản lý là đưa các thuật toán thông minh vào các hệ thống xử lý và nghiên cứu dữ liệu. Các thuật toán này, được hỗ trợ bởi máy học và học sâu, đưa hệ thống thông tin quản lý lên tầm cao mới, cho phép nó dự đoán, tự động hóa, hỗ trợ ra quyết định thông minh và cá nhân hóa (Collins và cộng sự (2021), Venkatachalam và cộng sự (2020).

Phân tích dự đoán

Ứng dụng của AI trong hệ thống thông tin quản lý đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng phân tích và dự báo, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định chiến lược và tối ưu hóa hoạt động. AI tự động phân tích và xử lý lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, xu hướng thị trường và hiệu suất kinh doanh. Dự báo tài chính dựa trên doanh số bán hàng, chi phí và lợi nhuận giúp chuẩn bị kế hoạch ngân sách và đưa ra quyết định tài chính có cơ sở.

AI còn giúp dự báo rủi ro tài chính và cung cấp chiến lược giảm thiểu tác động tiêu cực. Trong kinh doanh trực tuyến, AI dự báo hành vi khách hàng, tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Sự tích hợp AI trong hệ thống thông tin quản lý tăng cường khả năng cạnh tranh, đạt hiệu suất tốt hơn và giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác và nhanh chóng dựa trên dữ liệu.

Tự động hóa và tối ưu hóa quy trình kinh doanh

Tích hợp AI vào hệ thống hệ thống thông tin quản lý của doanh nghiệp góp phần tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình kinh doanh. Các ứng dụng AI như chatbot và voicebot tích hợp vào hệ thống thông tin quản lý có thể thực hiện nhiều tác vụ, từ chăm sóc khách hàng đến tư vấn và bán hàng trên trang web. Các kịch bản được huấn luyện cho các chatbot và voicebot trong hệ thống hệ thống thông tin quản lý bán hàng hoặc nhà hàng khách sạn giúp tự động trả lời câu hỏi của khách hàng, cũng như xử lý các tình huống phức tạp như chốt đơn hàng và liên hệ xác nhận đặt hàng.

Trong lĩnh vực logistics, AI trong hệ thống hệ thống thông tin quản lý giúp tự động hóa quy trình phân loại hàng hóa, tăng cường năng suất và giảm chi phí nhân lực. Các ứng dụng này giúp doanh nghiệp tập trung vào các chức năng có giá trị gia tăng cao hơn, giảm chi phí nhân lực và kinh tế liên quan.

Việc tích hợp AI vào hệ thống hệ thống thông tin quản lý không chỉ giúp tự động hóa quy trình sản xuất, quản lý tồn kho và dự báo nhu cầu sản phẩm mà còn hỗ trợ trong nhiều lĩnh vực khác nhau như tài chính, tiếp thị, nhân sự, và quản lý dữ liệu. AI giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị, tự động hóa nhiệm vụ nhân sự, và cung cấp thông tin chính xác để hỗ trợ quyết định chiến lược.

Nó cũng được sử dụng để lên lịch công việc, giúp tối ưu hóa sự phân công nguồn nhân lực và dự đoán xu hướng và biến động trong kinh doanh. Việc tích hợp AI vào hệ thống hệ thống thông tin quản lý giúp doanh nghiệp tạo ra môi trường linh hoạt và hiệu quả, giảm thiểu công sức và chi phí, đồng thời tạo ra cơ hội cho sự đổi mới và phát triển.

Hỗ trợ ra quyết định thông minh

Việc tích hợp AI vào hệ thống hệ thống thông tin quản lý giúp DNNVV tận dụng thông tin hiệu quả, đồng thời tạo ra quyết định thông minh và linh hoạt trong môi trường kinh doanh đương đại. AI hỗ trợ hệ thống thông tin quản lý trong việc phân tích và xử lý lượng lớn dữ liệu thời gian thực, cung cấp hiểu biết sâu sắc để đưa ra quyết định kinh doanh tối ưu.

Cá nhân hóa

Các ứng dụng AI trong hệ thống thông tin quản lý có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh bằng cách cải thiện trải nghiệm và sự tương tác của khách hàng thông qua trợ lý kỹ thuật số và tác nhân đàm thoại. Quá trình đào tạo và học tập tại chỗ có thể được hỗ trợ bởi các trợ lý AI thông minh được xây dựng để cung cấp phản hồi cho các truy vấn giống như lời nhắc. Các ứng dụng AI trong hệ thống hệ thống thông tin quản lý điển hình mang tính cá nhân hóa như các thông tin chăm sóc khách hàng, cá nhân hóa đào tạo nhân viên, cá nhân hóa thông tin khuyến nghị sản phẩm dịch vụ tới khách hàng…

Những thách thức của ứng dụng AI trong hệ thống thông tin quản lý

Triển khai AI vào hệ thống hệ thống thông tin quản lý có thể là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ cho các doanh nghiệp trong nhiều ngành công nghiệp. Tuy nhiên, có rất nhiều thách thức đi kèm với việc sử dụng AI như một phần của hệ thống thông tin quản lý bao gồm độ phức tạp tính toán, hiệu quả chi phí và quản lý quyền riêng tư dữ liệu (Stoykova và cộng sự, 2023).

Thứ nhất, về chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu, yếu tố quyết định độ chính xác và tin cậy của ứng dụng AI trong hệ thống thông tin quản lý. Điều này đòi hỏi dữ liệu đầy đủ, nhất quán, chính xác và đảm bảo tính kịp thời, cùng với khả năng truy cập, bảo mật và mở rộng. Thêm vào đó, cần có sức mạnh tính toán đủ để xử lý lượng dữ liệu lớn mà không ảnh hưởng đến các hoạt động khác của hệ thống hệ thống thông tin quản lý, đòi hỏi sự chuẩn bị và tối ưu hóa tài nguyên.

Thứ hai, về vấn đề đạo đức và pháp lý. Các vấn đề đạo đức bao gồm công bằng, minh bạch, trách nhiệm giải trình và quyền riêng tư, trong khi vấn đề pháp lý đòi hỏi tuân thủ nghĩa vụ và hợp đồng. Quản lý bảo trì phải đảm bảo rằng việc sử dụng AI phù hợp với giá trị và nguyên tắc của tổ chức.

Thứ ba, về chi phí cao và sự không chắc chắn về lợi ích của AI. Xây dựng và duy trì hệ thống AI đòi hỏi đầu tư lớn, điều mà nhiều DNNVV có thể thiếu nguồn lực tài chính để đối mặt, đặc biệt khi lợi ích không luôn rõ ràng và chắc chắn.

Thứ tư, về kỹ năng và văn hóa. Việc phát triển kỹ năng mềm và kỹ thuật là quan trọng để hiệu quả sử dụng AI trong hệ thống thông tin quản lý, đòi hỏi sự đầu tư vào đào tạo và hỗ trợ đội ngũ, cùng với việc tạo ra một văn hóa sáng tạo và sẵn sàng với AI. Tất cả những thách thức này đều đặt ra yêu cầu cao và đòi hỏi sự quản lý cẩn thận, tư duy chiến lược và cam kết dài hạn để đạt được sự tích hợp hiệu quả của AI trong hệ thống thông tin quản lý.

Khuyến nghị đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa

Xu hướng áp dụng AI trong hệ thống thông tin quản lý của các DNNVV hứa hẹn mang lại nhiều lợi ích. Các DNNVV đang tích hợp giải thuật AI tiên tiến để tự động hóa quy trình, tăng cường hiệu quả hoạt động và cải thiện khả năng ra quyết định. Ứng dụng AI có khả năng phân tích dữ liệu hệ thống thông tin quản lý kết hợp với dữ liệu bên ngoài, tạo ra hiểu biết sâu sắc với tốc độ nhanh chóng, giúp tăng cường sức cạnh tranh trong môi trường kinh doanh đang đổi mới nhanh chóng. Các ứng dụng AI cũng hỗ trợ dự đoán, giúp DNNVV đưa ra quyết định thông minh dựa trên những dự đoán chính xác về tương lai của tổ chức.

Tuy nhiên, việc áp dụng AI cũng đối mặt với nhiều thách thức. Chi phí đào tạo và bảo trì hệ thống AI, cùng với nhu cầu đầu tư vào công nghệ bổ sung, là rào cản đáng kể. Việc tích hợp AI có thể không mang lại lợi ích ngay lập tức, làm khó dự đoán tăng năng suất và đánh giá lợi ích đầu tư. Các DNNVV cần có chiến lược đầu tư và phát triển lâu dài để vượt qua những thách thức này.

Để triển khai AI thành công, DNNVV cần thực hiện một loạt các chiến lược và biện pháp hỗ trợ:

Thứ nhất, nâng cao nhận thức của chủ sở hữu, quản lý, và doanh nhân về cơ hội và thách thức của AI là cực kỳ quan trọng. Cần tạo ra sự hiểu biết vững về tác động của AI đối với việc thay thế công việc và sự bổ sung của nó đối với lực lượng lao động.

Thứ hai, DNNVV cần có chiến lược dữ liệu toàn diện, bao gồm quy trình tạo, xử lý, quản lý và ứng dụng dữ liệu. Cần đảm bảo bảo vệ dữ liệu và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu cá nhân và nội bộ của doanh nghiệp.

Thứ ba, để giảm áp lực về nguồn lực và kiến thức kỹ thuật, DNNVV có thể tìm kiếm giải pháp AI từ những nhà cung cấp chuyên nghiệp bên ngoài. Các công nghệ như Software as a Service (SaaS) và Machine Learning as a Service (MLaaS) có thể cung cấp giải pháp hiệu quả và dễ tích hợp.

Sự tích hợp AI trong hệ thống hệ thống thông tin quản lý của DNNVV là một xu hướng triển vọng, tuy nhiên, cần có những chiến lược và biện pháp hỗ trợ đặc biệt để vượt qua những thách thức đồng thời đảm bảo sự bền vững và hiệu quả của quá trình chuyển đổi này. Để có thể ứng dụng thành công AI trong hệ thống thông tin quản lý tại các DNNVV góp phần vào sự phát triển bền vững và tạo lợi thế cạnh tranh, bên cạnh sự nỗ lực vượt qua thách thức của các DNNVV còn đỏi hỏi có sự tăng cường của cơ chế chính sách hỗ trợ như:

Một là, hỗ trợ các DNNVV trong việc xây dựng văn hóa dữ liệu, từ thu thập, quản lý, bảo vệ và phân tích, đồng thời đảm bảo quá trình chuyển đổi AI diễn ra với các biện pháp quản lý rủi ro kỹ thuật số được cải tiến trong các DNNVV.

Hai là, nâng cao nhận thức của các nhà quản lý và người lao động DNNVV về lợi ích của AI, các điều kiện của quá trình chuyển đổi và cách quản lý rủi ro tốt nhất.

Ba là, đào tạo lại các nhà quản lý và người lao động DNNVV và đảm bảo cách tiếp cận có sự tham gia để thiết kế lại quy trình làm việc và đào tạo các mô hình AI.

Bốn là, thu thập và xây dựng thêm bằng chứng về lợi tức đầu tư của việc chuyển sang mô hình và thực tiễn kinh doanh AI, nhằm cung cấp thông tin cho các nhà quản lý DNNVV và chủ doanh nghiệp cũng như các nhà đầu tư và tổ chức tài chính.

Tài liệu tham khảo:

1. Agrawal, A., J. Gans and A. Goldfarb (2018), Economic Policy for Artificial Intelligence, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA, https://doi.org/10.3386/w24690;
2. Borges, A. F., Laurindo, F. J., Spínola, M. M., Gonçalves, R. F., & Mattos, C. A. (2021). The strategic use of artificial intelligence in the digital era: Systematic literature review and future research directions. International Journal of Information Management, 57, 102225;
3. Collins, C., Dennehy, D., Conboy, K., & Mikalef, P. (2021). Artificial intelligence in information systems research: A systematic literature review and research agenda. International Journal of Information Management, 60, 102383;
4. Daor, G. et al. (2020), Revised outline for practical guidance for the Recommendation of the Council on Aritificial IntelligenceGallia Daor, https://one.oecd.org/document/DSTI/CDEP(2019)4/REV3/en/pdf (accessed on 5 March 2020);
5. Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2004). Management information systems: Managing the digital firm. Pearson Educación;
6. OECD (2019), Recommendation of the Council on Artificial Intelligence, OECD Legal Instrument, OECD, Paris, https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449.