Bạn thân mến,
Trong vô vàn thông tin về AI đang bùng nổ mỗi ngày, đôi khi chúng ta dễ lạc lối giữa những lời hứa hẹn hào nhoáng. Tôi cũng vậy, cho đến khi đọc được một bài viết thực sự chất lượng từ blog ezwhy.com. Bài viết này, đúc kết từ những thảo luận tại AI Expo 2026, không tô hồng về AI mà đi thẳng vào những thách thức thực tế, những "ma sát" không thể tránh khỏi khi chúng ta muốn đưa AI từ phòng thí nghiệm về ứng dụng thực tiễn trong doanh nghiệp, đặc biệt là trong Marketing. Tôi tin rằng đây là một góc nhìn cực kỳ giá trị mà bất kỳ marketer hay leader nào cũng cần đọc để có một chiến lược AI vững chắc.
Ban đầu, Generative AI (GenAI) xuất hiện như một "cây đũa thần", hứa hẹn biến mọi ý tưởng marketing thành hiện thực chỉ trong tích tắc. Thế nhưng, sau những màn trình diễn ấn tượng, khi chúng ta bắt tay vào triển khai, nhiều người mới "ngã ngửa" nhận ra AI không phải là một giải pháp "cắm-là-chạy". Bài viết nhấn mạnh rằng, việc tích hợp AI vào hạ tầng hiện có giống như "va phải những ngọn núi băng" - từ hệ thống cũ kỹ, dữ liệu phân mảnh, quy định phức tạp cho đến sự kháng cự từ chính đội ngũ. Đây không chỉ là một công cụ, mà là cả một hệ sinh thái phức tạp cần được thiết kế bài bản, xây dựng và quản lý chặt chẽ. Đừng để "hype" ban đầu che mờ tầm nhìn chiến lược, nếu không sự hào hứng sẽ nhanh chóng biến thành thất vọng.
Dữ Liệu: Vàng Hay Rác? AI Uống Gì, Nói Nấy
Nếu ví AI là một cỗ máy, thì dữ liệu chính là dòng máu nuôi sống nó. Nhưng điều gì sẽ xảy ra khi dòng máu ấy bị "nhiễm độc"? Bài viết đưa ra hình ảnh rất rõ nét: những dự án AI đầy hứa hẹn có thể biến thành "robot phim hạng B", đưa ra kết quả sai lệch hoặc lố bịch, chỉ vì được nuôi bằng dữ liệu rác. AI không tự tư duy; nó chỉ học và phản ánh những gì được cung cấp. Một chiến lược quản trị dữ liệu AI vững chắc, chú trọng vào "độ chín" của dữ liệu (khả năng thu thập, làm sạch, tổ chức hiệu quả) là yếu tố sống còn.
Với marketing, điều này càng cấp thiết. Muốn AI phân tích hành vi khách hàng, cá nhân hóa chiến dịch? Dữ liệu của bạn phải đủ sâu, sạch, liên tục và nhất quán. Nếu không, AI có thể gợi ý những sản phẩm không liên quan, thậm chí gây phản cảm, làm tổn hại thương hiệu. Hãy nhớ, nền tảng dữ liệu vững chắc là điểm khởi đầu cho mọi insight và quyết định chiến dịch marketing chính xác.
Hộp Đen AI: Rủi Ro Danh Tiếng Và Gông Cùm Pháp Lý
Trong các ngành nhạy cảm như tài chính, y tế hay pháp luật, một sai sót nhỏ của AI cũng có thể gây hậu quả khôn lường. Bài viết đặc biệt nhấn mạnh rủi ro của "hộp đen AI" – những hệ thống mà chúng ta không thể hiểu được cách chúng đưa ra quyết định. Trong môi trường có quy định chặt chẽ, đây là điều không thể chấp nhận.
Để AI hoạt động trong môi trường có quy định, cần tập trung vào độ chính xác, khả năng giải trình (lý do AI đưa ra kết quả), tính toàn vẹn của dữ liệu/mô hình và các quy trình kiểm toán rõ ràng. Điều này không chỉ giúp truy vết, kiểm tra mà còn đảm bảo trách nhiệm. Đối với marketer, việc xây dựng niềm tin với AI đòi hỏi sự minh bạch tuyệt đối. Nếu AI cá nhân hóa gói bảo hiểm, tư vấn tài chính hay tạo nội dung nhạy cảm, bạn phải đảm bảo khả năng giải thích và tuân thủ pháp lý. Bỏ qua điều này không chỉ đe dọa danh tiếng mà còn có thể kéo theo những án phạt nặng nề. Hiệu quả đi đôi với đạo đức và công bằng!
Con Người & AI: Từ Cạnh Tranh Đến Cộng Sinh Cấp Độ Cao
Nhiều người lo sợ AI sẽ thay thế con người, nhưng bài viết mang đến một góc nhìn tích cực hơn: AI đang thay đổi bản chất công việc, nâng tầm vai trò của con người. Lập trình viên giờ đây tập trung nhiều hơn vào kiến trúc, đánh giá và xác thực thay vì viết từng dòng code. Vậy marketer thì sao?
Chúng ta cần trang bị kiến thức không chỉ về cách sử dụng công cụ, mà còn về cách AI hoạt động, cách sử dụng nó một cách có trách nhiệm và quan trọng nhất là tối ưu quy trình AI để giải quyết những "điểm ma sát" cụ thể. Hãy nhìn nhận AI như một "đồng nghiệp số" giúp chúng ta giải phóng thời gian khỏi những tác vụ lặp đi lặp lại (tự động hóa báo cáo, phân tích sơ bộ, cá nhân hóa nội dung hàng loạt), để tập trung vào tư duy chiến lược, sáng tạo và giải quyết vấn đề phức tạp hơn. Vấn đề không phải "AI làm gì cho chúng ta" mà là "chúng ta làm gì với AI để đạt được mục tiêu".
Từ Thử Nghiệm Đến Thực Tế Sản Xuất: Những Bước Đi Thực Tế
Để biến các dự án AI thử nghiệm thành AI sản xuất thực tế, bài viết đề xuất một chiến lược có tầm nhìn và các bước đi rõ ràng. Một trong những giải pháp tăng tốc đáng chú ý là Low-code/No-code, cho phép đội ngũ marketing tự tạo ra các ứng dụng nội bộ hỗ trợ công việc mà không cần kiến thức lập trình sâu, từ đó tăng tốc thử nghiệm ý tưởng mới.
Ba yếu tố then chốt cần đầu tư mạnh mẽ:
- Hạ tầng dữ liệu sạch và chiến lược dữ liệu bài bản: Đây là xương sống.
- Xây dựng khung quản trị pháp lý (governance frameworks): Đảm bảo AI minh bạch, tuân thủ, có trách nhiệm.
- Đào tạo và nâng cao năng lực nhân sự: Chuẩn bị cho đội ngũ làm việc cùng AI, giám sát các tác nhân tự động.
Thay vì tìm kiếm một giải pháp AI "chữa bách bệnh", hãy bắt đầu từ những vấn đề cụ thể, những "ma sát" cao trong quy trình của bạn. Bắt đầu nhỏ, chứng minh giá trị, rồi mở rộng. Đây cũng là nguyên tắc vàng trong triển khai chiến dịch marketing: không thể "deploy-and-forget" (triển khai rồi bỏ mặc). Cần giám sát, đánh giá và tối ưu liên tục để đảm bảo AI mang lại giá trị bền vững và ROI rõ ràng.
Bài viết từ ezwhy.com đã giúp tôi có cái nhìn sâu sắc và thực tế hơn về hành trình đưa AI vào doanh nghiệp. Đây không phải là lúc sợ hãi, mà là thời điểm để các marketer chủ động trang bị kiến thức, tư duy chiến lược để thực sự làm chủ sức mạnh của Marketing và AI. Hãy biến mỗi chiến dịch AI thành một vòng lặp "xây dựng – đo lường – học hỏi" liên tục, không bao giờ là "deploy-and-forget".
Bạn nghĩ sao về những thách thức và bài học này? Hãy cùng chia sẻ quan điểm của bạn nhé!
📌 Nguồn: https://ezwhy.com/ai-expo-2026-tu-thu-nghiem-den-san-xuat-thuc-te-bai-hoc-cho-marketer/ – Bài viết gốc từ blog ezwhy.com