Tài sản quý

Một doanh nghiệp vừa tổ chức bữa ăn trưa cho công nhân. Ban giám đốc quyết định lắp camera quan sát, với mục đích ban đầu chỉ muốn giữ trật tự khi ăn. Tuy nhiên, camera quan sát lại cung cấp dữ liệu hàng ngày, cho thấy có những bàn chỉ có 1 người ngồi ăn, có những bàn có 3-4 người, có bàn 7-8 người và có bàn trên 10 người ngồi ăn,...

Sau nhiều lần quan sát và tập hợp dữ liệu, Ban giám đốc nảy ra câu hỏi: những nhóm người ngồi ăn như vậy có liên quan thế nào đến năng suất lao động? Rồi trích xuất dữ liệu từ phòng nhân sự về năng suất lao động của từng người và từng nhóm hay ngồi ăn với nhau để so sánh, thì phát hiện ra một điều rất thú vị. Những bàn có từ 4-8 người ngồi ăn, có năng suất lao động cao nhất, nhiều sáng kiến nhất, còn những bàn có dưới 4 người và trên 10 người ngồi ăn có năng suất lao động thấp và thiếu sáng tạo.

Giám đốc doanh nghiệp sau đó đã đi đến quyết định: sửa lại các bàn ăn và quy định không để bàn nào ngồi dưới dưới 4 người và trên 8 người. Kết quả thật bất ngờ, sau 6 tháng, năng suất lao động của doanh nghiệp này tăng 30%, điều chưa từng xảy ra từ trước đến nay.

{keywords}
 

Qua câu chuyện trên có thể thấy, dữ liệu là tài sản quý báu của các doanh nghiệp. Nếu không biết sử dụng tài sản này thì hoạt động sản xuất kinh doanh không hiệu quả. Những doanh nghiệp có dữ liệu lớn và biết cách khai thác sẽ nắm giữ lợi thế cạnh tranh so với các doanh nghiệp đối thủ. Dựa trên dữ liệu để phân tích, tổng hợp, các doanh nghiệp sẽ có khả năng nắm bắt cơ hội một cách nhanh chóng và đưa ra những quyết định sáng suốt hơn.

Giám đốc một doanh nghiệp chuyên sản xuất lưới thép tại tỉnh Long An kể, nhận thấy hoạt động sản xuất còn nhiều lãng phí, năng suất thấp, công ty quyết định lắp hệ thống camera theo dõi trong các phân xưởng để thu thập dữ liệu. Camera vừa quan sát tổng thể, vừa đo thời gian và tốc độ làm việc.

"Sau một thời gian thu thập dữ liệu, chúng tôi nhận thấy trong các công đoạn sản xuất có nhiều thao tác thừa, trùng lặp, lại có cả những 'nút thắt cổ chai' khiến nhiều công nhân phải đứng chờ việc. Ngay cả nguyên liệu cũng để ở vị trí không thuận tiện, lối đi không thông suốt... Nhận thấy những hạn chế này, chúng tôi đã thiết kế lại quy trình, bố trí lại vị trí làm việc, nơi để nguyên liệu hợp lý hơn, tạo ra lối đi thông thoáng để người lao động dễ thao tác. Sau đó chuẩn hóa quy trình, đào tạo hướng dẫn người lao động thống nhất thực hiện các bước", vị giám đốc nói.

Kết quả, đã giảm thao tác thừa từ 41% xuống còn 29,4%. Cùng với đó, dòng chảy công việc được thông suốt, không bị “thắt cổ chai”. Công nhân không còn tình trạng đứng chờ việc, các công đoạn sản xuất giảm thời gian chờ từ 39% xuống còn 27%.

Tuy nhiên theo lãnh đạo doanh nghiệp này, các thao tác thừa và thời gian bị lãng phí vẫn còn khá cao. "Chúng tôi sẽ tiếp tục lặp đi lặp lại quá trình này và đưa trí tuệ nhân tạo (AI) vào phân tích để có quyết định tối ưu nhằm giảm hạn chế đó xuống mức tối thiểu, có như vậy mới đạt hiệu quả thực sự", ông chia sẻ.

Trở ngại lớn

Theo các chuyên gia kinh tế, chuyển đổi số với hoạt động sản xuất kinh doanh đã trở thành xu thế tất yếu, không thể đảo ngược. Trong đó, trụ cột của chuyển đổi số chính là AI, mà AI lại cần dữ liệu. Muốn AI hoạt động tốt phải có lượng thông tin dữ liệu đủ lớn làm yếu tố đầu vào để nó tự học, tương tác với môi trường và ra quyết định. Không có dữ liệu, AI cũng trở nên vô nghĩa.

{keywords}
 

Thực tế đã chứng minh, áp dụng AI trong lĩnh vực kinh doanh cho thấy rất hiệu quả về tăng khả năng dự báo, giảm chi phí và tăng doanh số của doanh nghiệp. Chẳng hạn với lĩnh vực bán lẻ, những doanh nghiệp nào ứng dụng AI để phân tích dữ liệu khách hàng,rồi chủ động đưa ra các gợi ý dựa trên thói quen, sở thích của họ đều có doanh số bán tăng thêm 15% so với không ứng dụng. Còn với khách hàng, không cần phải tự tìm kiếm sản phẩm phù hợp với mình nữa, mà sẽ do AI gợi ý, giúp tăng trải nghiệm.

Các chuyên gia công nghệ thông tin cho rằng, trong kỷ nguyên số, dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được phân tích và đưa AI vào để có được quyết định nhanh, kịp thời. Vì vậy, quan trọng là phải thu thập, xử lý, tổ chức, lưu trữ dữ liệu một cách khoa học, có khả năng phân tích chuyên sâu để khai thác được các giá trị của dữ liệu.

Tuy nhiên, thực tế tại các doanh nghiệp Việt Nam hiện nay, khối lượng dữ liệu đã số hóa mới ước tính được khoảng 30%, còn lại có đến 70% dữ liệu quan trọng chưa được số hóa và phần lớn các dữ liệu này vẫn đang được thể hiện trên giấy tờ.

Trở ngại lớn nhất trong quá trình chuyển đổi số của các doanh nghiệp chính là nguồn dữ liệu. Thách thức của nguồn dữ liệu đầu vào không chỉ là số lượng mà còn cả chất lượng. Lượng thông tin được thu thập tích lũy tại các doanh nghiệp rất nhiều, nhưng không nhiều trong số đó được gắn mã phân loại và đưa vào phân tích. Không những thế, những dữ liệu thông tin không chính xác, hay bị phân loại sai đang gây trở ngại cho các doanh nghiệp trong ứng dụng AI.

Cũng không nên nghĩ nhiều đến những dữ liệu xa xôi, hãy sử dụng triệt để những dữ liệu của mình hiện có và chia sẻ với các đối tác cùng nhau xây dựng hệ thống dữ liệu lớn hơn, ông Phí Anh Tuấn, Phó Chủ tịch Hội Tin học TP.HCM, đưa ra gợi ý.

Trần Thủy