:quality(85))
Thập kỷ 2020 là giai đoạn đầy bất ổn, biến động và gia tăng rủi ro đối với các chuỗi cung ứng. Đầu tiên, đại dịch COVID-19 đã gây ra tình trạng đóng cửa nhà máy, thiếu hụt nguồn cung và tắc nghẽn cảng container từ Thượng Hải đến Los Angeles. Trong những năm tiếp theo, thời tiết cực đoan và các xung đột địa chính trị đã tác động đến các tuyến vận chuyển toàn cầu trọng yếu, bao gồm kênh đào Panama và Biển Đỏ, làm phức tạp thêm hoạt động hậu cần và đẩy chi phí vận chuyển của các doanh nghiệp trên toàn thế giới lên cao. Gần đây hơn, các cuộc chiến thương mại leo thang, việc mở rộng các chính sách bảo hộ và sự gia tăng kiểm soát về quy định đang bổ sung thêm nhiều biến số đáng lo ngại vào bức tranh chuỗi cung ứng vốn đã khác biệt hoàn toàn so với những ngày bình yên tương đối của thập kỷ 2010.
Để thích ứng với môi trường phức tạp mới này và tăng cường khả năng chống chịu chuỗi cung ứng, các tổ chức ngày càng tận dụng các cơ hội do trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại. Thế hệ công nghệ AI mới nhất, bao gồm học máy (ML), AI dự đoán và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), có khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, đánh giá nhiều dạng rủi ro và cung cấp các phân tích giá trị định hướng chiến lược cũng như ra quyết định. Nếu được vận hành với mức chuyên môn phù hợp và kỳ vọng thực tế, các nền tảng AI này có thể mang lại cho các chuyên gia tìm nguồn cung ứng chiến lược một công cụ mạnh mẽ, linh hoạt để chủ động định hướng qua những chuỗi cung ứng đầy biến động hiện nay cùng nhiều rủi ro mới phát sinh.
Tuy nhiên, để đạt được điều đó, các tổ chức cần phát triển một chiến lược triển khai AI đa chiều với sự cân nhắc kỹ lưỡng.
Tại sao doanh nghiệp cần chiến lược AI?
Để thực sự hiểu rõ tầm quan trọng của việc xây dựng một chiến lược rõ ràng cho triển khai AI, hãy thử cân nhắc kịch bản ngược lại. Giả sử một nhà sản xuất ô tô áp dụng một công cụ AI mới. Doanh nghiệp đầu tư vốn dựa trên kỳ vọng chung rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo mới nhất sẽ giúp họ quản lý chuỗi cung ứng, giảm thiểu các rủi ro liên quan và cuối cùng là tiết kiệm chi phí vận hành. Tuy nhiên, các lãnh đạo doanh nghiệp này lại chưa phát triển và phổ biến một chiến lược triển khai cụ thể cho công cụ mới. Ban quản lý và các nhân sự khác phải tự tìm cách ứng dụng giải pháp AI và tích hợp vào quy trình làm việc của mình.
Nếu thiếu chỉ đạo từ trên xuống và một lộ trình triển khai được truyền đạt hiệu quả, nhà sản xuất ô tô này sẽ đối mặt với nhiều thách thức đáng kể. Doanh nghiệp có thể đã không dành đủ thời gian để đào tạo nhân viên cũng như phát triển các kỹ năng chuyên sâu cần thiết để sử dụng nền tảng AI. Do hạn chế về năng lực này, các chuyên gia thu mua và tìm nguồn cung ứng sẽ khó tận dụng tối đa giá trị phần mềm mang lại, ảnh hưởng đến khả năng thu hồi vốn đầu tư ban đầu và giảm hiệu quả tăng cường khả năng chống chịu chuỗi cung ứng.
Nếu doanh nghiệp chưa xác định những mục tiêu cụ thể cho việc ứng dụng AI, ban quản lý sẽ gặp khó khăn khi truyền đạt kỳ vọng rõ ràng cho nhân viên về cách sử dụng nền tảng và kế hoạch triển khai trong 6, 12, 18 tháng. Các chuyên gia có thể tiếp cận phần mềm và thậm chí đã được hướng dẫn cơ bản, nhưng sẽ không hiểu cách giải pháp này gắn kết với công việc thường ngày của họ ra sao. Và khi không có sự định hướng, truyền thông nhất quán từ lãnh đạo, nhân viên sẽ không chủ động tích hợp AI vào nhiệm vụ và quy trình của mình.
Vắng bóng một chiến lược AI tổng thể cũng có thể dẫn đến kịch bản ngược lại: giải pháp được triển khai quá nhanh và ồ ạt. Khi đó, công nghệ có thể trở thành yếu tố gây xáo trộn, thậm chí phản tác dụng, làm một số nhân viên cảm thấy xa lạ và những người khác chấp nhận công cụ mà chưa ý thức rõ ranh giới, hạn chế của nó. Dù theo hướng nào, vội vàng áp dụng trí tuệ nhân tạo vào chuỗi cung ứng đều có thể mang lại nhiều rủi ro vốn có của các công cụ này, đồng thời làm giảm giá trị kỳ vọng từ chúng.
Ngược lại, việc xây dựng kế hoạch và quy trình rõ ràng để triển khai một công cụ trí tuệ nhân tạo cho chuỗi cung ứng sẽ giúp doanh nghiệp phát huy tối đa giá trị phần mềm mang lại. Việc triển khai bài bản, có tổ chức sẽ thúc đẩy sự tiếp nhận rộng rãi trong các nhóm/phòng ban, khuyến khích nhân sự phát triển sự thành thạo về nền tảng và tạo điều kiện cho các chuyên gia truyền đạt phương án ứng dụng chiến lược cũng như các chỉ dẫn sử dụng.
Chiến lược then chốt để triển khai AI trong chuỗi cung ứng
Để tận dụng tối đa bất kỳ công nghệ nào, các nhà sản xuất và doanh nghiệp cần hiểu rõ ba yếu tố: công nghệ hoạt động ra sao; giá trị cụ thể mong muốn đạt được là gì; và quy trình tích hợp công cụ vào hoạt động sẽ như thế nào. Những chiến lược dưới đây sẽ định hướng cho lãnh đạo chuỗi cung ứng thành công trên cả ba trụ cột triển khai hiệu quả này.
Xác định mục tiêu và vai trò chịu trách nhiệm
Dù nghe có vẻ hiển nhiên, nhưng thực tế rất nhiều doanh nghiệp chưa xác lập đầy đủ các mục tiêu trước khi triển khai một công cụ AI. “Bước đầu tiên, doanh nghiệp cần xác định, ưu tiên tất cả các lĩnh vực tạo giá trị trên mọi chức năng, từ thu mua, sản xuất đến logistics và hoạt động thương mại,” McKinsey & Company đã nêu trong một bài viết năm 2021 về trí tuệ nhân tạo chuỗi cung ứng. Thực tế, chưa đến một phần ba doanh nghiệp từng thực hiện quá trình đánh giá sơ bộ này, tự làm giảm đi những “cơ hội tạo giá trị” then chốt.
Tuy nhiên, việc chuẩn bị nền tảng cho chiến lược AI và lộ trình triển khai không chỉ dừng lại ở việc xác định tầm nhìn lớn hay đặt ra hệ mục tiêu hỗ trợ tầm nhìn đó. Doanh nghiệp còn cần có quy trình nhận diện đội ngũ lãnh đạo, quản lý và những nhân sự sẽ dẫn đầu quá trình triển khai AI, truyền đạt kỳ vọng và kiểm soát tiến độ. Việc tìm ra các cá nhân “bảo trợ”, tích cực thúc đẩy ứng dụng công cụ sẽ giúp doanh nghiệp tránh rơi vào quán tính trì trệ.
Phát triển chuyên môn để tối ưu AI
AI là công nghệ còn mới, chưa được tiêu chuẩn hóa, nên giữa các doanh nghiệp và nền tảng khác nhau sẽ có sự khác biệt rõ rệt. Riêng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo chuỗi cung ứng, hiện đã có các giải pháp chuyên sâu từ dự báo nhu cầu, lập bản đồ chuỗi cung ứng đến bảo trì dự đoán, đánh giá rủi ro. Đây đều là những mô hình phần mềm tiên tiến, chuyên biệt và gần như ai trong doanh nghiệp — kể cả những người nắm bắt công nghệ nhanh nhất — cũng sẽ phải học cách sử dụng hiệu quả.
Vì vậy, doanh nghiệp đầu tư vào AI chuỗi cung ứng cần xây dựng lực lượng chuyên môn nội bộ đủ năng lực không chỉ để khai thác tối đa giá trị từ nền tảng mà còn đào tạo đội ngũ nhân sự khác vận hành hiệu quả. Với công nghệ quá phức tạp, quy mô triển khai lớn, doanh nghiệp nên cân nhắc hợp tác với các đơn vị tư vấn bên ngoài. Nhiều công ty tư vấn lớn, giàu kinh nghiệm về chuyển đổi số, đang trở thành đối tác hướng dẫn chiến lược AI cao cấp cho doanh nghiệp trước những thử thách khi tích hợp công nghệ mới.
Khai thác hiệu quả quản trị thay đổi
Quản trị thay đổi là một khái niệm quen thuộc trong quản trị doanh nghiệp, chỉ các công cụ, biện pháp và quy trình mà lãnh đạo áp dụng để quản lý các giai đoạn chuyển đổi quan trọng trong tổ chức. BNET định nghĩa đây là “việc điều phối một giai đoạn chuyển đổi có cấu trúc từ tình huống A sang tình huống B để đạt được sự thay đổi bền vững trong tổ chức.”
Mặc dù kỹ thuật quản trị thay đổi có thể cần thiết trong nhiều tình huống khác nhau, nó đặc biệt hữu ích khi doanh nghiệp triển khai một công nghệ mới ở quy mô lớn. Theo Đại học MIT, các biện pháp quản trị thay đổi được sử dụng phổ biến trong quá trình triển khai công nghệ bao gồm “xây dựng và truyền thông bài toán kinh doanh để thay đổi, xây dựng quan hệ liên tục, truyền thông và đào tạo nhân sự liên quan, tái thiết kế quy trình nghiệp vụ, và tạo lập cũng như duy trì các nhóm quản lý dự án.”
Nói cách khác, quản trị thay đổi là phần không thể tách rời khỏi chiến lược triển khai hiệu quả. Đội ngũ lãnh đạo doanh nghiệp muốn đảm bảo việc tích hợp trơn tru trí tuệ nhân tạo trong chuỗi cung ứng cần hiểu rõ các yếu tố nền tảng của quản trị thay đổi và tích hợp chúng song song vào quá trình triển khai công nghệ. Bởi vì áp dụng công cụ AI vào hoạt động và quy trình không chỉ đơn thuần là nâng cao hiệu suất, tạo tối đa giá trị trên toàn công ty, mà còn là “chinh phục” lực lượng lao động nội bộ — thuyết phục, động viên, thậm chí là dẫn dắt nhân viên chấp nhận giải pháp mà không làm suy giảm động lực hoặc tinh thần. Quản trị thay đổi đặc biệt nhạy bén với yếu tố này và những người lãnh đạo nắm bắt, ứng dụng tốt sẽ đạt được hiệu quả thực sự.
Sử dụng dữ liệu sạch, đáng tin cậy
Như đã đề cập ở các bài viết trước, các công nghệ AI tiên tiến xuất hiện trong vài năm gần đây đều phụ thuộc vào lượng dữ liệu khổng lồ để phát huy mọi tính năng vượt trội. Vì các mô hình trí tuệ nhân tạo cần các dữ liệu đầu vào này để tự huấn luyện, phát triển năng lực đặc thù như dự báo nhu cầu, phòng ngừa sự cố thiết bị, xác định nhà cung cấp cấp dưới, nên hiệu suất của chúng chỉ tốt bằng chất lượng dữ liệu cung cấp. Nếu dữ liệu sai lệch, thiếu, hoặc “bẩn” có thể khiến các công cụ này đưa ra quyết định sai lầm, tạo lập các khuyến nghị hoặc đầu ra không đáng tin cậy.
Với các giới hạn này, các nhà sản xuất triển khai AI chuỗi cung ứng cần kiểm duyệt toàn bộ số liệu, tài liệu và thông tin làm đầu vào cho công cụ AI. Quy trình rà soát này đặc biệt quan trọng ở các giai đoạn đầu, khi ấn tượng ban đầu sẽ ảnh hưởng lớn đến thái độ của nhân viên với công nghệ trong dài hạn.
Kết hợp giữa trí tuệ con người và trí tuệ nhân tạo
Những ngày đầu ChatGPT bùng nổ mạnh mẽ vào 2022 và 2023, nhiều ý kiến vẫn tranh luận rằng các nền tảng AI này sẽ thay thế lực lượng lao động con người trên nhiều lĩnh vực. Thực tế là các công nghệ này đã và đang tác động tới thị trường lao động, thay thế nhân sự nhập liệu, hành chính cũng như đe dọa các vị trí chuyên môn cao hơn như lập trình viên máy tính hoặc phát triển trò chơi điện tử. Tuy nhiên, việc AI bước đầu “thay đổi cuộc chơi” không đồng nghĩa với việc các nền tảng này đang hoạt động hệt như nhân lực độc lập.
Thực chất, điều ngược lại mới đúng. Để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, cấp cao mà các chuyên gia chuỗi cung ứng mong đợi ở chúng, các công cụ AI vẫn cần sự giám sát, quản lý của con người. Dù trí tuệ nhân tạo chuỗi cung ứng có thể xử lý, phân tích dữ liệu với quy mô vượt xa con người, nhưng vẫn thiếu kinh nghiệm, khả năng nhận diện ngữ cảnh và kỹ năng tham chiếu chéo mà các chuyên gia dày dạn sở hữu. Chính vì vậy, vai trò AI hiện tại trong quản lý chuỗi cung ứng nên được xem như đối tác hỗ trợ — một công cụ mở rộng hiệu quả và tối ưu vận hành doanh nghiệp, nhưng vẫn cần sự phán đoán của con người để bù đắp những khiếm khuyết, điểm mù còn tồn tại.
Nâng cao khả năng chống chịu chuỗi cung ứng trong thời đại bất ổn
Chỉ sau vài năm kể từ khi “cách mạng AI” khởi đầu, các doanh nghiệp Mỹ đang ứng dụng giải pháp trí tuệ nhân tạo chuỗi cung ứng với tốc độ bùng nổ. Một nghiên cứu gần đây của Capgemini cho thấy hơn hai phần ba tổ chức quản lý chuỗi cung ứng đang ứng dụng AI cho mục đích truy xuất nguồn gốc và khả năng hiển thị. Đồng thời, 70% nhà sản xuất tận dụng các giải pháp này để thực hiện bảo trì dự đoán. Động lực đằng sau làn sóng đẩy mạnh chiến lược AI cho quản lý chuỗi cung ứng không chỉ bắt nguồn từ sức hút công nghệ mới nổi hay nỗi lo tụt lại phía sau khi ngành chuyển mình, mà còn do giới chuyên gia thu mua, tìm nguồn cung ứng ngày nay phải điều hướng một môi trường phức tạp, nhiều biến động — nơi mọi dữ liệu có thể khai thác hay trí tuệ nhận được đều vô cùng giá trị.
Các nhà sản xuất và doanh nghiệp đang tìm kiếm công nghệ có tính ứng dụng cao, phù hợp đúng với yêu cầu khắt khe của chuỗi cung ứng có thể tìm thấy giá trị lớn trong các công cụ tăng cường khả năng chống chịu. Dẫn đầu thị trường SCRM (quản lý rủi ro chuỗi cung ứng), nền tảng Z2Data cung cấp bộ tính năng liên kết hỗ trợ doanh nghiệp tăng khả năng hiển thị, phát triển bền vững, đảm bảo tuân thủ và triển khai quản lý rủi ro hiệu quả. Dựa trên sự kết hợp vững chắc giữa chuyên môn con người, AI và các kho dữ liệu độc quyền quy mô lớn, Z2Data mang đến cho khách hàng các phân tích thực chất để giúp giảm thiểu rủi ro, tối đa hóa minh bạch và kiểm soát tốt hơn chuỗi cung ứng của doanh nghiệp.
Để tìm hiểu thêm về Z2Data và các tính năng chuỗi cung ứng doanh nghiệp có thể khai thác, hãy đăng ký demo miễn phí với chuyên gia sản phẩm của chúng tôi.
