Trước làn sóng chuyển đổi số được dẫn dắt mạnh mẽ bởi trí tuệ nhân tạo (AI), bài toán chiến lược đặt ra cho doanh nghiệp ngày nay không còn dừng lại ở việc “Có nên lựa chọn đầu tư AI” mà nằm ở việc “Làm sao ứng dụng AI hiệu quả chuyển đổi thành giá trị kinh doanh thực tiễn”.

Bài viết dưới đây đem đến những phân tích chuyên sâu từ các chuyên gia Gimasys về “rào cản” thực sự kìm hãm AI tạo giá trị cho doanh nghiệp; đồng thời, đưa ra định hướng đầu tư công nghệ phù hợp kiến tạo “đòn bẩy” tăng trưởng bền vững, gia tăng lợi thế cạnh tranh. 

I. Sự thật đằng sau thất bại trong việc đầu tư ứng dụng AI nằm ở dữ liệu doanh nghiệp  

Trong cuộc đua chuyển đổi số hiện nay, các doanh nghiệp đang đẩy mạnh ứng dụng AI như một trụ cột chiến lược hướng đến tự động hóa thông minh. Việc tích hợp AI vào mọi hoạt động không chỉ trở thành xu hướng của thời đại mới, mà còn mở ra một bước ngoặt quan trọng về tương lai Agentic Enterprise – mô hình vận hành doanh nghiệp tự động tới 100% nhờ tích hợp Autonomous AI Agents (tác nhân AI chủ động) trong tất cả quy trình hoạt động. 

Để thực sự chạm tới tương lai Agentic Enterprise, doanh nghiệp không thể dừng lại ở việc “triển khai AI cho có”. Bởi việc ứng dụng AI chỉ thực sự tạo ra giá trị kinh doanh cụ thể khi được ứng dụng hiệu quả, chính xác và phù hợp với bối cảnh doanh nghiệp. Nói cách khác, các tổ chức doanh nghiệp cần đảm bảo kết quả đầu ra của AI nhất quán và tin cậy, nhằm phục vụ ra quyết định chiến lược nhanh chóng, tối ưu vận hành và nâng cao năng suất. 

Muốn hiện thực hóa điều này, doanh nghiệp phải sở hữu nguồn dữ liệu chuẩn hóa và toàn diện. Thực tế cho thấy, rất nhiều sáng kiến ứng dụng AI thất bại không phải ở phương pháp triển khai hay sai thuật toán, mà vì thiếu một nền tảng dữ liệu đủ mạnh để tạo môi trường cho AI “sẵn sàng phát huy năng lực”. 

Tài sản dữ liệu của doanh nghiệp không chỉ đến từ nguồn thô, mà còn ở khối lượng dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ tồn tại bên trong tổ chức. Theo khảo sát của Salesforce, dữ liệu phi cấu trúc chiếm hơn 80% tổng tài sản dữ liệu doanh nghiệp, hình thành từ mọi nguồn như: lịch sử tương tác với khách hàng, hợp đồng giao dịch, tài liệu và quy trình nội bộ dưới dạng Words, PDF, Videos, hình ảnh…, đang bị phân mảnh trên nhiều hệ thống và chưa được khai thác triệt để cho việc huấn luyện AI. 

Vì vậy, nhiều doanh nghiệp đang phải đối mặt trước “rào cản” các mô hình AI không cung cấp kết quả chính xác như mong muốn và bối cảnh hoạt động, dẫn đến “khoản đầu tư AI” chưa thực sự “sinh lời dài hạn”, gây tốn kém và khó chuyển đổi thành giá trị kinh doanh. 

Các chuyên gia Gimasys khẳng định: “Dữ liệu chính là nền tảng cốt lõi để xây dựng AI đáng tin cậy ở quy mô cấp toàn tổ chức. Vì vậy, các doanh nghiệp cần thu thập, hợp nhất và làm sạch những dữ liệu rời rạc thành một nguồn thống nhất và xuyên suốt (Single Source of Truth)”. Có thể thấy, dữ liệu chính là “nhiên liệu” quyết định chất lượng của mọi mô hình AI; đồng thời, là “chìa khóa” tất yếu giúp doanh nghiệp khai thác tối đa tính ứng dụng và tự động hóa của AI để chuyển đổi thành giá trị thực tiễn. 

II. 4 vai trò quan trọng của chuẩn hóa dữ liệu tạo “nền móng” cho ứng dụng AI trong doanh nghiệp

1. Đảm bảo AI hỗ trợ các bộ phận hiệu quả 

Trước hết, chuẩn hóa dữ liệu chính là “nền móng” để AI có thể hỗ trợ hiệu quả từng bộ phận trong doanh nghiệp, thay vì chỉ hoạt động như một công cụ đơn lẻ thiếu chiều sâu. Khi dữ liệu được làm sạch và hợp nhất xuyên suốt các phòng ban từ Kinh doanh, Marketing, Sales đến Chăm sóc khách hàng, AI mới có thể hiểu rõ ngữ cảnh, vai trò và đặc thù quy trình vận hành riêng biệt của từng bộ phận. 

Nhờ vậy, AI sẽ đưa ra những phân tích chuyên sâu và kết quả đề xuất chính xác cho nhân viên mỗi phòng ban nhanh chóng giải quyết vấn đề và hoàn thành công việc. Ngoài ra, với nền tảng dữ liệu tốt, AI cũng có thể trở thành “trợ lý số” thông minh và đắc lực cho các bộ phận nâng cao năng suất thông qua tự động hóa nhiều tác vụ lặp lại như làm báo cáo, tóm tắt văn bản, tìm kiếm tài liệu, dựng video ads, hỗ trợ khách hàng…và giải phóng đáng kể thời gian cho đội ngũ nhân sự tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược cao.  

Đáng chú ý, nền tảng dữ liệu được chuẩn hóa cũng là “điểm tựa then chốt” để AI hỗ trợ doanh nghiệp cải thiện chất lượng dịch vụ, kiến tạo trải nghiệm cá nhân hóa sâu sắc cho khách hàng. Chẳng hạn, nguồn dữ liệu đầu vào đảm bảo được kết nối từ nhiều nguồn tương tác như lịch sử liên hệ, hồ sơ cá nhân… sẽ giúp AI thấu hiểu sâu bối cảnh hội thoại, nhằm không chỉ phản hồi “đúng thông tin” mà còn đưa ra đề xuất cá nhân hóa, giải quyết cụ thể vấn đề của từng khách hàng, tăng cường sự hài lòng tối đa trong trải nghiệm dịch vụ. 

2. Thúc đẩy ra quyết định chiến lược chính xác

Bên cạnh đó, việc chuẩn hóa dữ liệu cũng chính là “chìa khóa” để AI “khai mở” và cung cấp cho doanh nghiệp bức tranh 360 độ về mọi hoạt động, phản ánh đúng thực trạng kinh doanh và thúc đẩy quá trình ra quyết định chiến lược một cách chính xác và có cơ sở. Với nền tảng dữ liệu được chuẩn hóa và thống nhất toàn tổ chức, AI agents có thể hiểu đầy đủ ngữ cảnh đa chiều, suy luận và đưa ra các đề xuất phù hợp với mục tiêu kinh doanh. 

Cụ thể, AI agents có thể kết hợp dữ liệu thời gian thực với dữ liệu lịch sử để phân tích xu hướng, dự báo nhu cầu và biến động thị trường để đưa ra khuyến nghị chính xác, rõ ràng và minh bạch. Khi đó, AI không còn chỉ dừng lại ở công cụ hỗ trợ đơn thuần mà còn đóng vai trò như một “cố vấn số” đáng tin cậy của những lãnh đạo doanh nghiệp nhằm rút ngắn thời gian ra quyết định chiến lược quan trọng, hạn chế tối đa sự chi phối bởi cảm tính cá nhân, tối ưu nguồn doanh thu và chi phí. 

Chuẩn hóa dữ liệu, vì vậy, chính là điều kiện tiên quyết để AI thực sự đồng hành cùng nhà lãnh đạo trong các quyết định chiến lược mang tính sống còn của doanh nghiệp. Nếu dữ liệu còn phân mảnh và tồn tại dưới nhiều “phiên bản sự thật”, AI sẽ chỉ tạo ra các phản hồi rời rạc, thiếu chiều sâu và khó chuyển hóa thành giá trị kinh doanh. 

3. Nâng cao hiệu quả và đổi mới doanh nghiệp

Ngoài ra, tầm quan trọng của chuẩn hóa dữ liệu cũng là “điều kiện cần” để AI hỗ trợ doanh nghiệp tăng cường hiệu quả vận hành và thúc đẩy đổi mới. Điều này có nghĩa, AI có thể phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách toàn diện để tự động hóa các quy trình phức tạp (agentic workflow), liên tục tối ưu, loại bỏ điểm nghẽn liên phòng ban và đề xuất những cải tiến có giá trị thực tiễn. Điều này đem đến cơ hội triển vọng cho doanh nghiệp tối ưu năng suất nội bộ và giảm thiểu chi phí vận hành. 

Ở góc độ thị trường, chuẩn hóa dữ liệu còn mở ra năng lực dự báo và đổi mới chủ động cho doanh nghiệp. Chẳng hạn, với nguồn dữ liệu dồi dào như mạng xã hội, Google Trends, thống kê nội bộ…, AI sẽ giúp doanh nghiệp phân tích và đưa ra dự đoán về xu hướng tiêu dùng mới, sản phẩm tiềm năng, những biến động thị trường tác động đến chiến lược kinh doanh; đồng thời, khai thác những insights tiềm ẩn quý giá đằng sau các con số dữ liệu.  

Chuẩn hóa dữ liệu, vì thế, không chỉ là tiền đề cho xây dựng và ứng dụng AI hiệu quả, mà còn là đòn bẩy để doanh nghiệp khám phá những giá trị đổi mới, nâng cao hiệu quả vận hành và phát triển bền vững trong kỷ nguyên AI.

4. Đảm bảo AI tuân thủ mọi quy định bảo mật

Cuối cùng, chỉ khi tài sản dữ liệu được chuẩn hóa và quản trị bài bản, doanh nghiệp mới có thể xây dựng các AI agents đảm bảo vận hành trong khuôn khổ bảo mật rõ ràng về pháp lý, nhất là những ngành mang tính nghiệp vụ và yêu cầu tuân thủ cao như Tài chính – Ngân hàng, Bảo hiểm, Y tế… 

Dữ liệu được cập nhật liên tục và phân quyền truy cập rõ ràng chính là bộ khung (framework) cần thiết để đảm bảo AI vận hành tuân thủ đầy các quy định về bảo mật, hạn chế rủi ro vi phạm hoặc xung đột với các chính sách nội bộ. Điều này không chỉ giúp đáp ứng yêu cầu về an toàn dữ liệu cho doanh nghiệp, mà còn củng cố niềm tin cho các nhà lãnh đạo, đội ngũ nhân sự và khách hàng đối với các hệ thống AI đang vận hành. 

Hơn thế nữa, các nền tảng AI hiện đại ngày nay được thiết kế với môi trường quản trị tập trung, và chuẩn hóa dữ liệu chính là điều kiện tiên quyết để cơ chế này phát huy hiệu quả. Khi doanh nghiệp có thể chủ động quản lý, giám sát và kiểm soát quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu nhạy cảm được AI sử dụng, mọi đề xuất và hành động của AI sẽ trở nên minh bạch, chính xác và dễ dàng kiểm chứng.

III. Data 360: Nền tảng dữ liệu mạnh mẽ cho doanh nghiệp ứng dụng AI thành công chuyển đổi giá trị kinh doanh

Theo các chuyên gia Gimasys, Data 360 (phiên bản cải tiến của Data Cloud) là giải pháp mạnh mẽ, thông minh cho doanh nghiệp giải quyết trực tiếp và triệt để bài toán dữ liệu, tạo “bệ phóng” vững chắc giúp doanh nghiệp bứt phá trong hành trình chuyển đổi số và thành công tiến tới vận hành Agentic Enterprise.  

1. Phá vỡ rào cản phân mảnh dữ liệu để xây dựng Single Source of Truth

Data 360 giúp kết nối, hợp nhất các khối dữ liệu rời rạc trên nhiều hệ thống doanh nghiệp như social, website, ERP… thành nguồn dữ liệu tổng quan, xuyên suốt và đáng tin cậy (Single Source of Truth); từ đó cho phép các AI Agent truy cập vào mọi điểm dữ liệu, có thể suy luận và hiểu sâu toàn cảnh bức tranh về hoạt động doanh nghiệp.

Toàn bộ dữ liệu lưu trữ trên 1 nền tảng duy nhất Data 360 sẽ đều được làm sạch, chuẩn hóa nhanh chóng; đồng thời, cho phép doanh nghiệp có thể thiết lập các quy tắc sử dụng dữ liệu ngay từ đầu trước khi kích hoạt trên đa kênh và cung cấp cho AI agents vận hành, đảm bảo dữ liệu được sử dụng đúng mục đích và an toàn tối đa.

2. Cung cấp dữ liệu thời gian thực giúp tăng cường ra quyết định chính xác

Một trong những lợi thế vượt trội của Data 360 là khả năng cung cấp dữ liệu theo thời gian thực, giúp AI agents vận hành linh hoạt, và đưa ra đề xuất chính xác. Phiên bản cải tiến Data 360 được bổ sung các tính năng mới nổi bật như Intelligent Context và Tableau Semantics. 

Những tính năng này không chỉ cho phép AI truy cập và xử lý dễ dàng các dữ liệu phi cấu trúc như tài liệu PDF, biểu đồ, báo cáo nội bộ… mà còn có thể chuyển đổi dữ liệu phức tạp này thành “ngôn ngữ kinh doanh” thông qua Customer 360 Semantic Data Model (SDM), giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chiến lược đúng đắn và phù hợp với bối cảnh thực tiễn. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng dễ dàng thúc đẩy “agentic workflow” ở cấp độ toàn tổ chức, nâng cao năng suất, cải thiện độ chính xác, hạn chế tối đa sai sót trong quy trình công việc liên phòng ban. 

3. Nâng cao chất lượng dữ liệu và quản trị toàn diện

Data 360 cung cấp một nền tảng vững vàng để xây dựng các mô hình AI đáng tin cậy, thông qua việc cải thiện chất lượng dữ liệu và tích hợp các cơ chế quản trị, bảo mật mạnh mẽ. Giải pháp được trang bị nhiều lớp bảo mật kỹ thuật tiên tiến và liên tục được nâng cấp để đáp ứng các yêu cầu khắt khe về tính bảo mật nội bộ của từng tổ chức. 

Khi phát hiện những dấu hiệu bất thường, Data 360 có khả năng tự động ngăn chặn và gửi cảnh báo kịp thời tới hệ thống quản trị, giúp doanh nghiệp kiểm soát chặt chẽ rủi ro và đảm bảo mọi hoạt động tương tác, giao dịch kinh doanh đều tuân thủ an toàn dữ liệu. Từ đó, nền tảng không chỉ bảo vệ tài sản dữ liệu của doanh nghiệp, mà còn góp phần xây dựng niềm tin cho nội bộ và đối tác, khách hàng trong việc tích hợp AI thúc đẩy tự động hóa vận hành. 

IV. Gimasys triển khai Data 360 cho doanh nghiệp Việt khai phóng sức mạnh AI 

Sở hữu một nền tảng công nghệ mạnh mẽ như Salesforce Data 360 mới chỉ là điều kiện cần; yếu tố quyết định thành công nằm ở việc lựa chọn đúng đối tác công nghệ có đủ năng lực tư vấn, khảo sát hạ tầng và triển khai tích hợp toàn diện để khai phóng trọn vẹn sức mạnh dữ liệu doanh nghiệp. 

Với vai trò là đối tác số 1 của Salesforce tại Việt Nam, Gimasys đảm bảo triển khai thành công giải pháp Data 360 cùng sự hỗ trợ sát sao theo từng bước dự án: từ tư vấn định hướng, đánh giá hiện trạng, thiết kế đến nghiệm thu; từ đó, giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa giá trị của Data 360, biến dữ liệu thành tài sản chiến lược thực sự.

Đáng chú ý, hơn 10 năm tư vấn và triển khai các giải pháp Salesforce, Gimasys đã vinh dự là đối tác đầu tiên tại Việt Nam đạt danh hiệu Summit Consulting (phân hạng cao nhất), và là Cloud Reseller được ủy quyền chính thức bởi Salesforce. 

Bên cạnh đó, năng lực của Gimasys còn được bảo chứng bởi hơn 20 năm kinh nghiệm thị trường và sở hữu đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm về Salesforce Multi-cloud, chuyên môn kỹ thuật xuất sắc và am hiểu sâu rộng đặc thù các ngành. Chúng tôi đã triển khai thành công trên 50 dự án cho hơn 40 doanh nghiệp, với chỉ số hài lòng CSAT đạt 4.7/5.0. 

Với những thành tựu ấy, Gimasys đã khẳng định vị thế là đối tác tin cậy của doanh nghiệp, cung cấp các giải pháp số hàng đầu, kiến tạo hiệu quả vượt trội. 

Liên hệ ngay với Gimasys để được tư vấn chi tiết về Data 360, kiến tạo nền tảng vững chắc ứng dụng AI, thúc đẩy tăng trưởng doanh nghiệp!