:quality(85))
Truyền thông đã liên tục đưa tin về những khoản đầu tư mang tính thế hệ mà các tập đoàn đang đặt cược vào giá trị mà AI (trí tuệ nhân tạo) mang lại. Tuy nhiên, những phân tích sâu về loại hình doanh nghiệp nào đang hướng vốn đầu tư vào các nền tảng tiên phong này và vào các chức năng kinh doanh nào cụ thể lại chưa được chú trọng. Rõ ràng các ông lớn công nghệ như Meta, Alphabet và Microsoft thể hiện sự lạc quan mạnh mẽ về công nghệ này khi liên tục đổ hàng tỷ đô la vào các dự án, nền tảng và đối tác về AI, nhưng việc đánh giá sự phát triển của trí tuệ nhân tạo ngoài khối Fortune 500 đòi hỏi phải tiếp cận ở mức độ tinh vi hơn.
Một trong những quy trình kinh doanh ghi nhận sự tăng trưởng đáng kể về ứng dụng AI trong năm 2024 là quản lý rủi ro chuỗi cung ứng (supply chain risk management — SCRM). Theo một khảo sát của Gartner đầu năm nay, có đến 40% các tổ chức chuỗi cung ứng hiệu suất cao đang sử dụng AI hoặc học máy (machine learning — ML) cho dự báo nhu cầu, và gần một phần ba triển khai công nghệ này để hỗ trợ lập kế hoạch cung ứng. Một báo cáo khác của công ty nghiên cứu Zero100 được công bố vào mùa hè cũng cho thấy mức độ triển khai rộng hơn nữa. Công ty này cho biết khoảng 9/10 doanh nghiệp lớn đã bắt đầu thử nghiệm ứng dụng AI trong chuỗi cung ứng ở một mức độ nào đó.
Dù những con số này rất ấn tượng, nhưng còn quá sớm để có thể tuyên bố chắc chắn rằng AI sẽ trở thành yếu tố thiết yếu trong quản lý rủi ro chuỗi cung ứng trong những năm tới. Tuy nhiên, việc chưa có đồng thuận rõ ràng về vai trò của trí tuệ nhân tạo trong tương lai chuỗi cung ứng không đồng nghĩa các nhà sản xuất không thể bắt đầu tìm hiểu về các công cụ này ngay từ bây giờ. Ngay cả khi khối doanh nghiệp vẫn đang ở giai đoạn đầu với AI — một giai đoạn chưa sinh lợi tức rực rỡ như kỳ vọng — các doanh nghiệp vẫn có thể chủ động chuẩn bị để giành ưu thế cạnh tranh đáng kể trong 2, 3 hoặc 5 năm tới. Và lợi thế quyết đoán đó bắt đầu từ việc hiểu cách những công nghệ năng động này phù hợp với mô hình kinh doanh và mục tiêu chiến lược của doanh nghiệp, đồng thời nắm bắt đầy đủ các kết quả mà chúng có thể mang lại.
Lợi ích của AI đối với khả năng phục hồi chuỗi cung ứng
Dù trí tuệ nhân tạo vẫn thường được mô tả là một sản phẩm thử nghiệm với giá trị chủ yếu còn mang tính giả định, các công nghệ AI dự đoán, học máy và các công cụ AI khác đã chứng minh được những ứng dụng thực tiễn trong SCRM. Theo IBM, “Hệ thống chuỗi cung ứng được hỗ trợ bởi AI đang giúp doanh nghiệp tối ưu hóa tuyến đường, tinh gọn quy trình, cải thiện thu mua, giảm thiểu tình trạng thiếu hụt và tự động hóa các tác vụ từ đầu đến cuối.”
Nhờ khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, quét qua các tài liệu và tệp tin rộng lớn, các nền tảng này trở thành tài sản giá trị đối với những chuyên gia đang xây dựng khả năng hiển thị chuỗi cung ứng, phát triển chiến lược và giảm thiểu rủi ro. Trong điều kiện lý tưởng, AI có thể tạo giá trị lớn cho các quy trình này, hỗ trợ các chuyên gia tìm nguồn cung ứng có cái nhìn sâu sắc hơn vào chuỗi cung ứng và ra quyết định dựa trên dữ liệu phong phú cũng như bối cảnh lịch sử bổ trợ.
Tăng cường khả năng hiển thị chuỗi cung ứng
Một trong những yếu tố then chốt bảo đảm khả năng phục hồi chuỗi cung ứng là khả năng hiển thị. Các nhóm tìm nguồn cung ứng và thu mua có thể lập bản đồ cả các nhà cung cấp trực tiếp và nhà cung cấp ở các tầng 2, 3 trở lên sẽ đánh giá nhà sản xuất tốt hơn, xác định rủi ro, bảo đảm minh bạch và đáp ứng yêu cầu tuân thủ. Nói cách khác, khả năng hiển thị chuỗi cung ứng là nguồn lực gần như không thể định lượng trong quản lý rủi ro.
Tuy nhiên, như Z2Data đã thường xuyên phân tích, quá trình lập bản đồ chuỗi cung ứng toàn diện — điều kiện tiên quyết để đạt khả năng hiển thị mạnh — lâu nay vẫn là thách thức đối với đa số tổ chức (chỉ khoảng 20% nhà sản xuất có khả năng giám sát liên tục nhà cung cấp tầng hai). Trí tuệ nhân tạo mang tiềm năng thay đổi thực trạng này, giúp đảo ngược lịch sử thất bại của các nhà sản xuất trước độ sâu và phức tạp ngày càng tăng của chuỗi cung ứng. Các nền tảng AI có thể rà soát tệp, tài liệu và internet để lấy về các hồ sơ quan trọng như đơn đặt hàng, hóa đơn, lịch vận chuyển và giấy tờ truy xuất nguồn gốc. Sau khi tập hợp tài liệu, các công cụ này tiếp tục trích xuất dữ liệu then chốt và cung cấp cho doanh nghiệp thông tin cần thiết để lập bản đồ chuỗi cung ứng toàn diện. Các bản đồ kết quả sẽ đi sâu hơn vào các tầng nhà cung cấp, làm sáng tỏ những nhà phân phối trước đây chưa từng được biết đến.
Khả năng này vẫn còn ở giai đoạn sơ khai khi các công ty phát triển AI vẫn đang hoàn thiện nền tảng trong những bước đầu. Tuy nhiên, các startup nhỏ đã bắt đầu huấn luyện các mô hình AI chuyên biệt để lập bản đồ chuỗi cung ứng dựa trên dữ liệu đa dạng từ cả nguồn công khai, riêng tư, dạng cấu trúc và phi cấu trúc.
Thúc đẩy đa dạng hóa chuỗi cung ứng
Ở góc nhìn đầu tiên, việc nhận diện nhà cung cấp thay thế hiệu quả có vẻ không phải nhiệm vụ AI có thể phát huy tối đa thế mạnh. Xét cho cùng, chọn lựa nhà cung cấp tiềm năng và xây dựng đối tác chuỗi cung ứng là quy trình nhiều lớp, cần phải nghiên cứu, phân tích, đánh giá và — dù ở mức nào đó — mang tính chủ quan của con người.
Tuy nhiên thực tế, các công cụ trí tuệ nhân tạo đã hỗ trợ và tăng tốc đáng kể các hoạt động tìm kiếm nhà cung cấp trong vài năm gần đây. Nghiên cứu của McKinsey & Co. năm 2021 cho thấy các thuật toán học máy có thể hỗ trợ doanh nghiệp thực hiện tìm kiếm nhà cung cấp (trước đây mất cả tháng) chỉ trong khoảng một tuần. Chuyên gia tìm nguồn cung ứng đưa tiêu chí tìm kiếm cùng các điều kiện ràng buộc (như vị trí địa lý) vào hệ thống AI. Với tập dữ liệu nhà cung cấp lớn được tổng hợp từ cả nguồn công khai, nội bộ và các cơ sở dữ liệu chuyên ngành, thuật toán ML sẽ rà soát, sau đó rút gọn danh sách xuống dưới 100 cái tên. Như McKinsey lý giải, “Quy trình lặp này cho phép công cụ tìm kiếm hoạt động với tốc độ và độ chính xác chưa từng có, xác định danh sách nhà cung cấp tiềm năng từ cơ sở dữ liệu hàng triệu chỉ trong vài giờ.”
Tận dụng khả năng tìm kiếm nhà cung cấp rộng khắp chỉ trong vài ngày — thậm chí vài giờ — từ nền tảng AI có thể củng cố sức bền của chuỗi cung ứng doanh nghiệp. Nhờ hiệu suất vượt trội này, nhà sản xuất có thể thực hiện kỹ thuật tìm nguồn kép trên toàn chuỗi cung ứng, điều vốn không khả thi nếu con người tự tìm nhà cung cấp thay thế cho hàng chục hay trăm đầu mối trực tiếp. Các thuật toán này còn cho phép doanh nghiệp xây dựng biện pháp SCRM thiết yếu mà không lãng phí nguồn lực.
Thực hiện dự báo nhu cầu
Dù các chuyên gia phục hồi chuỗi cung ứng đã khám phá giá trị của các mô hình AI cho nhiều quy trình trong những năm gần đây, công nghệ này có lẽ chủ yếu được ứng dụng cho dự báo nhu cầu. Như đã đề cập trong bài viết trước, dự báo nhu cầu là yếu tố then chốt của quản lý chuỗi cung ứng từ nhiều thế kỷ nay, khi các nhà sản xuất khai thác dữ liệu bán hàng lịch sử và thời gian thực nhằm ước tính nhu cầu từng mặt hàng và tồn kho.
Tuy nhiên, dự báo nhu cầu dựa vào con người vẫn luôn bị giới hạn bởi lượng thông tin chúng ta có thể tiếp cận và phân tích. Năng lực có hạn khiến các dự báo dễ bị thiếu sót hoặc sai lệch do bộ dữ liệu không đầy đủ hay phương pháp phân tích chưa tối ưu. Nhưng AI dự đoán là công cụ lý tưởng cho nhiệm vụ này. Các nền tảng này có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu bán hàng, phát hiện chu kỳ, xu hướng lặp lại và cung cấp dự báo nhu cầu hiệu quả, có thể hành động. Nhờ AI chuỗi cung ứng, các nhà sản xuất duy trì lượng tồn kho tối ưu một cách nhất quán. Cách tiếp cận này giúp giảm rủi ro hết hàng hoặc dư thừa, bảo vệ hoạt động trước những biến động bất ngờ về nhu cầu có nguy cơ gây thiệt hại lớn.
Những rủi ro AI tạo ra đối với khả năng phục hồi chuỗi cung ứng
Làn sóng công cụ AI mới thường được ca ngợi là công nghệ cách mạng, có tiềm năng tăng vượt trội năng suất và mang về cho doanh nghiệp hàng triệu doanh thu bổ sung. Tuy nhiên, thực tế cho thấy việc tích hợp trí tuệ nhân tạo cũng đồng thời kéo theo một loạt rủi ro mới. Những cảnh báo này không nằm ngoài lưu ý của giới chuyên gia chuỗi cung ứng. Trong chỉ số Business Supply Chain Risk Management Index mới nhất của Đại học Lehigh (quý IV/2024), AI nhiều lần được nhắc đến như một mối đe dọa nổi lên với tác động đáng kể. Những người trong ngành bày tỏ quan ngại về việc công cụ AI và ML có thể tạo ra rủi ro an ninh mạng, gây xáo trộn lớn trong ngành, thậm chí bị kẻ xấu lợi dụng để qua mặt các chuẩn mực quản lý. Tổng thể, báo cáo này cho thấy mặt trái của "đồng xu" AI: công nghệ có thể giảm thiểu gián đoạn, nhưng quy mô áp dụng rộng và thiếu kiểm soát thực chất cũng đồng nghĩa với việc phát sinh nhiều yếu tố bất lợi mới.
Mô hình được huấn luyện trên dữ liệu không chuẩn xác
Sau gần hai năm triển khai rộng rãi và được báo chí chú ý mạnh mẽ, những thiếu sót của các mô hình AI sinh ngữ như ChatGPT đã được nhận diện rõ ràng. Dù có sức mạnh phân tích dữ liệu mạnh mẽ và khả năng tiếp nhận thông tin không giới hạn, các công cụ này thường thể hiện mối quan hệ lỏng lẻo và thiếu kỷ luật với sự thật, độ chính xác thực tế. Nguyên nhân không khó xác định: bởi được huấn luyện trên terabyte dữ liệu lấy từ Wikipedia, các xuất bản điện tử và vô số nguồn trực tuyến, các công cụ này bộc lộ chính sự không nhất quán và thiếu tin cậy xuất hiện đầy rẫy trên internet.
Những lỗi thực tế, thông tin sai sự thật, và “ảo giác” dữ liệu — cách gọi phổ biến trong ngành công nghệ — có thể không gây hậu quả nghiêm trọng đối với các nhiệm vụ nhỏ như soạn email, tóm tắt hay làm bài tập. Nhưng khi AI được sử dụng cho các dự án cấp cao như lập bản đồ chuỗi cung ứng, xác định nhà cung cấp tiềm năng, hậu quả của sự thiếu chính xác có thể lớn. Nhà sản xuất và chuyên viên thu mua không thể dựa vào thông tin sai hoặc ngụy tạo bởi phần mềm AI, vì như vậy sẽ làm lãng phí thời gian, nguồn lực, thậm chí phát sinh vấn đề tuân thủ. Do đó, hiện nay hầu hết các sản phẩm do các công cụ này tạo ra — bao gồm nội dung, bản đồ chuỗi cung ứng, danh sách nhà cung cấp phụ, danh mục nhà phân phối — vẫn cần được chuyên gia kiểm tra lại trước khi sử dụng.
Liên quan đến rủi ro an ninh mạng gia tăng
Trong thông cáo báo chí của Đại học Lehigh ra mắt kết quả khảo sát Supply Chain Risk Management Index mới đây, giáo sư Zach. G. Zacharia đã chỉ ra mối quan ngại của nhiều người trong ngành về mối liên hệ giữa AI và các mối đe dọa an ninh mạng. “Các chuyên gia chuỗi cung ứng lo ngại các cuộc tấn công mạng, hỏng dữ liệu, đánh cắp thông tin, virus hệ thống và đặc biệt là nguy cơ AI sinh ngữ khiến doanh nghiệp của họ yếu thế hơn nhiều,” ông nhấn mạnh.
Khảo sát của Lehigh có thể được xem như “chim hoàng yến” trong mỏ than, báo hiệu một khủng hoảng tiềm tàng khi AI giúp các cuộc tấn công mạng bùng phát nguy hiểm hơn. Các chuyên gia bày tỏ lo ngại trước việc AI trang bị thêm cho kẻ xâm nhập mạng năng lực mới, thực hiện nhiều đợt tấn công phức tạp với tần suất tăng dần. Như ông Zacharia đề cập, việc dần phổ biến AI trong ngành quản lý rủi ro chuỗi cung ứng cũng kéo theo lỗ hổng bên trong, khi chính hệ thống AI trở thành mục tiêu hấp dẫn của đối tượng xấu muốn khai thác, phá hoại hoặc đầu độc dữ liệu.
Thích nghi với cảnh quan SCRM thay đổi dưới tác động của AI
Dù có lựa chọn đi chậm, thận trọng và lên kế hoạch bài bản, các công ty trong chuỗi cung ứng sẽ sớm chịu áp lực cao trong việc xây dựng chiến lược nội bộ để triển khai, ứng dụng AI. Rủi ro bị tụt hậu trong một lĩnh vực phát triển nhanh là quá lớn, trong khi thành quả sớm cho người tiên phong đủ hấp dẫn để từ chối liên tục. Một ý kiến trong Chỉ số Quản lý rủi ro chuỗi cung ứng thuộc Đại học Lehigh nhận định ngắn gọn: “Khả năng thích ứng với thay đổi của AI và tận dụng AI sẽ quyết định sự thành công của doanh nghiệp trong tương lai.”
Các nhà sản xuất quan tâm tới khả năng mà AI mang lại nhưng vẫn chưa thực sự tin tưởng chi phí ban đầu sẽ tạo ra giá trị xứng đáng có thể tìm thấy được nhiều giá trị và chức năng tương tự thông qua công cụ phục hồi chuỗi cung ứng. Nền tảng hàng đầu Z2Data cung cấp đầy đủ các tính năng SCRM, như lập bản đồ từ linh kiện đến nhà máy, dữ liệu toàn diện về nhà cung cấp các tầng 1, 2, 3 và các đánh giá rủi ro chi tiết đến từng điểm sản xuất. Đặc biệt, dữ liệu của Z2Data được cập nhật, kiểm tra bởi các chuyên gia nhiều năm kinh nghiệm trong chuỗi cung ứng linh kiện điện tử, gần như loại bỏ hoàn toàn rủi ro về thông tin sai lệch hoặc giả mạo.
Để tìm hiểu thêm về Z2Data và các tính năng minh bạch mà nền tảng mang đến cho khách hàng, hãy đặt lịch demo miễn phí với chuyên gia sản phẩm của chúng tôi.
