Tương lai của phần mềm ERP ra sao?

Tích hợp AI vào các phần mềm ERP là một quá trình đầy thách thức nhưng cũng rất tiềm năng. Để thực hiện chuyển đổi này thành công, doanh nghiệp cần phải chuẩn bị nhiều yếu tố từ cơ sở hạ tầng đến văn hóa làm việc. Dưới đây là những điều doanh nghiệp cần chuẩn bị để có thể thực hiện hệ thống ERP – AI:

1. Xây dựng chiến lược rõ ràng

Trước khi triển khai AI, doanh nghiệp cần có một chiến lược chuyển đổi số rõ ràng, bao gồm các mục tiêu ngắn hạn và dài hạn. Điều này giúp doanh nghiệp xác định những vấn đề và cơ hội cụ thể mà AI có thể giải quyết.

• Định hướng mục tiêu: Doanh nghiệp cần xác định rõ các mục tiêu mà AI sẽ hỗ trợ, chẳng hạn như tối ưu hóa quy trình, nâng cao trải nghiệm khách hàng, hay tăng cường phân tích dữ liệu.
• Lộ trình triển khai: Phát triển một kế hoạch chi tiết với các bước triển khai từng giai đoạn, từ thử nghiệm đến ứng dụng toàn diện.

2. Đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ

AI đòi hỏi cơ sở hạ tầng công nghệ mạnh mẽ để xử lý lượng dữ liệu lớn và chạy các thuật toán phức tạp. Doanh nghiệp cần đầu tư vào các hệ thống công nghệ như:

• Dữ liệu và lưu trữ: Cần có hệ thống lưu trữ dữ liệu lớn và các công cụ phân tích mạnh mẽ để phục vụ cho việc huấn luyện và triển khai mô hình AI.
• Điện toán đám mây: Sử dụng dịch vụ đám mây để đảm bảo tính linh hoạt và khả năng mở rộng khi triển khai AI, đồng thời tiết kiệm chi phí đầu tư ban đầu cho phần cứng.
• Bảo mật: Đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ và tuân thủ các quy định bảo mật khi triển khai AI, đặc biệt là với các dữ liệu nhạy cảm.

3. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu

AI dựa vào dữ liệu để huấn luyện và học hỏi. Doanh nghiệp cần phải thu thập và chuẩn bị dữ liệu chất lượng cao để AI có thể hoạt động hiệu quả.

• Thu thập dữ liệu đúng cách: Dữ liệu cần phải được thu thập từ nhiều nguồn trong doanh nghiệp, bao gồm các hệ thống ERP, CRM, và các nền tảng khác.
• Làm sạch dữ liệu: Dữ liệu phải được làm sạch và chuẩn hóa để đảm bảo độ chính xác và tính nhất quán khi đưa vào mô hình AI.
• Dữ liệu đầu vào phong phú: Cần đảm bảo dữ liệu phong phú và đa dạng, từ dữ liệu lịch sử đến dữ liệu thời gian thực để mô hình AI có thể học và đưa ra quyết định chính xác hơn.

4. Phát triển hoặc thuê đội ngũ chuyên gia

Chuyển đổi AI không thể thực hiện một mình, doanh nghiệp cần xây dựng hoặc thuê một đội ngũ chuyên gia có kỹ năng về AI và dữ liệu.

• Chuyên gia về dữ liệu: Các nhà khoa học dữ liệu (data scientists) sẽ giúp xây dựng và tối ưu hóa các mô hình AI, xử lý dữ liệu và phân tích kết quả.
• Kỹ sư AI: Kỹ sư AI sẽ giúp triển khai các giải pháp AI, tích hợp với các hệ thống hiện tại và duy trì hoạt động của mô hình AI.
• Chuyên gia về bảo mật: Doanh nghiệp cũng cần có các chuyên gia bảo mật để đảm bảo dữ liệu và hệ thống AI được bảo vệ an toàn.

5. Đào tạo và phát triển nhân viên

Chuyển đổi AI không chỉ là vấn đề về công nghệ mà còn liên quan đến yếu tố con người. Doanh nghiệp cần tổ chức đào tạo nhân viên để họ hiểu và sử dụng hiệu quả các công cụ AI.

• Đào tạo kỹ năng công nghệ: Các nhân viên hiện tại cần được đào tạo về cách sử dụng phần mềm ERP thông minh và hiểu rõ cách AI có thể giúp họ tối ưu hóa công việc.
• Thay đổi văn hóa tổ chức: Để AI thành công, doanh nghiệp cần thay đổi văn hóa làm việc, khuyến khích tinh thần sáng tạo, và sẵn sàng thử nghiệm các giải pháp mới.

6. Lựa chọn phần mềm và công cụ AI phù hợp

Lựa chọn các giải pháp AI và phần mềm ERP phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp là rất quan trọng. Một số phần mềm ERP đã tích hợp AI, trong khi một số khác cần phải tích hợp thêm AI vào.

• Các nền tảng ERP thông minh: Các phần mềm ERP hiện đại như SAP S/4HANA, Microsoft Dynamics 365, Oracle ERP Cloud đã bắt đầu tích hợp AI và các công nghệ mới vào hệ thống của mình.
• Các công cụ AI bên ngoài: Nếu ERP hiện tại không tích hợp AI, doanh nghiệp có thể lựa chọn các công cụ AI bên ngoài và tích hợp chúng với hệ thống ERP hiện có.

7. Quản lý thay đổi và sự chuyển giao

Chuyển đổi số với AI không thể diễn ra một cách tự nhiên mà cần có sự chuẩn bị và quản lý thay đổi từ cấp lãnh đạo. Cần có sự lãnh đạo mạnh mẽ và cam kết từ phía quản lý cấp cao để thực hiện quá trình chuyển đổi này.

• Lãnh đạo cam kết: Lãnh đạo doanh nghiệp cần cam kết và truyền cảm hứng cho nhân viên để họ tham gia vào quá trình chuyển đổi.
• Quản lý sự thay đổi: Xây dựng kế hoạch quản lý sự thay đổi để đảm bảo rằng nhân viên có thể thích nghi với công nghệ mới và không cảm thấy bị áp lực hoặc lo lắng về việc mất việc làm.

8. Đánh giá và tối ưu hóa liên tục

Sau khi triển khai, việc theo dõi hiệu quả và tối ưu hóa các mô hình AI là điều quan trọng. AI không phải là một giải pháp “một lần và xong”, mà cần phải liên tục cải thiện để phù hợp với thay đổi của môi trường kinh doanh.

• Theo dõi hiệu suất: Đánh giá hiệu suất của các mô hình AI thường xuyên và điều chỉnh các thông số nếu cần thiết.
• Cải tiến liên tục: AI học hỏi từ dữ liệu mới và kết quả thực tế, do đó doanh nghiệp cần tiếp tục cung cấp dữ liệu và cải tiến mô hình để đạt được kết quả tối ưu.

Chuyển đổi sang AI trong doanh nghiệp là một quá trình phức tạp, đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng về công nghệ, con người, dữ liệu và chiến lược. Tuy nhiên, nếu thực hiện đúng cách, AI có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình, tăng cường khả năng ra quyết định và nâng cao hiệu suất hoạt động.