Diễn đàn ESG Việt Nam: Khắc phục nút thắt dữ liệu và nhân lực để làm chủ AI

Đối với khối SME, hành trình chuyển đổi này không hề dễ dàng do những "nút thắt" về chi phí, chất lượng dữ liệu và nhân lực. Nhiều chuyên gia khẳng định, việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) chính là lời giải. Dù vậy, thành công chỉ đến khi SME làm chủ được dữ liệu và có ý chí chuyển đổi từ người lãnh đạo cao nhất.

Theo ông Vũ Thanh Thắng, Giám đốc Trí tuệ nhân tạo (CAIO), kiêm nhà sáng lập Công ty cổ phần An ninh mạng SCS, hiện nay bối cảnh Việt Nam chia thành hai lớp doanh nghiệp rõ rệt.

Với nhóm doanh nghiệp lớn, chuyển đổi AI là con đường độc đạo. "AI Transformation" là bắt buộc, bởi không chuyển đổi thì chắc chắn là chết. Động lực của họ rất mạnh, và các doanh nghiệp này đã và đang xây dựng các hệ thống Data Platform, AI Platform và thiết kế các bộ não cho riêng mình. 

“Với nhóm doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), động lực chuyển đổi đã bắt đầu nhen nhóm nhưng chưa mạnh mẽ do họ còn nhiều nỗi lo về nguồn lực. Tuy nhiên, tôi tin rằng chỉ trong vòng từ 2 đến 3 năm tới, lớp doanh nghiệp này cũng sẽ bắt buộc phải chuyển đổi AI nếu muốn tồn tại trong kỷ nguyên mới này”, ông Thắng nói thêm.

Những rào cản kìm hãm SME trong kỷ nguyên AI và ESG

Rào cản lớn nhất khiến phần lớn SME ngại tiếp cận AI trong thực thi ESG là vấn đề chi phí. Chi phí đầu tư công nghệ ban đầu vào AI thường cao, bao gồm cả phần mềm AI, hạ tầng đám mây và hệ thống dữ liệu ESG.

SME thường phải chịu áp lực về tài chính, KPI doanh số và tốc độ tăng trưởng, khiến ESG dễ rơi vào tình trạng đối phó nếu thiếu giải pháp tổng thể. Họ gặp khó khăn trong việc duy trì đội ngũ chuyên gia AI hoặc ESG nội bộ, và chi phí thuê ngoài có thể dao động 1.500-3.000 USD/tháng/người.

Thực tế, không ít doanh nghiệp SME vẫn còn tâm lý e ngại hoặc xem AI là “cuộc chơi của người lớn” vì đa phần các mô hình thành công đều đến từ các tập đoàn lớn. Việc thiếu đi tầm nhìn chiến lược dài hạn khiến SME dễ dàng xem ESG là một “gánh nặng tuân thủ” thay vì cơ hội tăng trưởng.

Rào cản lớn thứ hai nằm ở chất lượng và độ sẵn sàng của dữ liệu, vốn là "dầu mỏ" cung cấp nguyên liệu cho AI hoạt động. Ông Phạm Việt Anh, Tiến sĩ quản lý bền vững và môi trường (DBA), nhận định AI không thể phát huy hiệu quả nếu dữ liệu đầu vào chưa đủ tốt.

“Nói một cách dễ hiểu, AI chỉ có thể làm tốt khi được ‘nuôi’ bằng dữ liệu sạch, đầy đủ và có cấu trúc rõ ràng. Nếu doanh nghiệp chưa hoàn thiện chuyển đổi số, thì dữ liệu vẫn còn rời rạc, thậm chí là lỗi thời. Khi đó, AI sẽ không thể giúp giải quyết vấn đề mà đôi khi còn tạo ra những quyết định sai lệch”, ông Việt Anh chia sẻ.

Thực trạng chung là dữ liệu của các doanh nghiệp đang phân tán từ nhiều nguồn khác nhau như Excel, docs, PDF,... khiến việc chuẩn hóa và hợp nhất dữ liệu trở thành thách thức bắt buộc. Nhiều SME thậm chí còn thiếu hệ thống thu thập dữ liệu tập trung ngay từ đầu.

Vấn đề phức tạp hơn nằm ở dữ liệu Scope 3 (phát thải gián tiếp từ chuỗi cung ứng), vốn rất khó đo lường và chiếm đến 75% tổng phát thải của doanh nghiệp. Việc thiếu nền tảng chia sẻ dữ liệu ESG trong chuỗi cung ứng nội địa càng khiến SME khó chứng minh các chỉ số môi trường, xã hội một cách minh bạch và đầy đủ theo chuẩn quốc tế.

Bên cạnh dữ liệu, thách thức về nhân lực cũng rất rõ rệt. SME thiếu nhân sự có hiểu biết về cả ESG và AI (hay còn gọi là kỹ năng kép), đặc biệt ở các khu vực địa phương, vùng sâu vùng xa.

Hầu hết SME phải tách rời hai mảng này, gây ra thiếu tính liên kết chiến lược nghiêm trọng, trong khi các chuyên gia hiểu cả AI lẫn ESG rất hiếm trên thị trường.

Giải pháp để SME đột phá

Mặc dù chi phí là vấn đề được nhắc đến đầu tiên, các chuyên gia đều thống nhất rằng rào cản lớn nhất, khó vượt qua nhất đối với SME chính là ý chí của người lãnh đạo. Bản chất việc chuyển đổi này là đầu tư để thu lợi gấp nhiều lần, biến doanh nghiệp từ quy mô nhỏ thành doanh nghiệp lớn.

“Vấn đề là người đứng đầu có thực sự hiểu được vai trò quan trọng đó không? Có đủ quyết tâm để đặt yếu tố AI và ESG lên hàng đầu hay không? Nếu lãnh đạo quyết tâm chuyển đổi, doanh nghiệp sẽ lột xác hoàn toàn, trở nên khác biệt so với đối thủ”, ông Vũ Thanh Thắng nhấn mạnh.

Về mặt kỹ thuật, để ứng dụng AI tận gốc, doanh nghiệp phải bắt đầu từ dữ liệu. Theo các chuyên gia, quy trình ứng dụng AI bài bản phải bắt đầu bằng việc giải quyết tận gốc vấn đề dữ liệu rời rạc.

Lộ trình cụ thể được tư vấn cho SME gồm bốn bước quan trọng. Đầu tiên là hợp nhất dữ liệu, gom tất cả dữ liệu rời rạc từ các hệ thống quản trị khác nhau (ERP, CRM, HRM...) về một nền tảng chung gọi là Data Platform.

Tiếp theo là làm sạch dữ liệu, chuyển dữ liệu thô từ Hồ dữ liệu (Data Lake) sang Kho dữ liệu (Data Warehouse) để tạo ra những dữ liệu "tinh khiết". Khi đã có nền tảng dữ liệu sạch và tinh túy (chiếm 80% thành công), doanh nghiệp mới tiến hành xây dựng các hệ thống AI và lực lượng nhân sự số trên nền tảng đó.

Đối với SME có nguồn lực hạn chế, việc xây dựng một hệ thống đo lường phức tạp ngay lập tức là không cần thiết. Thay vào đó, SME nên bắt đầu bằng cách đo những con số thật sự quan trọng (như điện, nước, tỷ lệ phế phẩm) và ghi nhận, lưu trữ có hệ thống để hình thành nên một “ESG data room”.

Nghị quyết 68 của Bộ Chính trị đã nêu rõ yêu cầu về việc Nhà nước có cơ chế hỗ trợ lãi suất và khuyến khích các tổ chức tín dụng giảm lãi suất cho doanh nghiệp tư nhân vay để triển khai các dự án xanh, tuần hoàn và áp dụng khung tiêu chuẩn ESG. Nghị quyết cũng đặt vấn đề ban hành khung pháp lý thử nghiệm có kiểm soát (sandbox) đối với công nghệ mới và mô hình kinh doanh mới.

Để giải bài toán về vốn, kỹ năng, dữ liệu và công nghệ, ông Mạc Quốc Anh, Phó chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội doanh nghiệp nhỏ và vừa TP Hà Nội, Viện trưởng Viện Kinh tế và Phát triển doanh nghiệp, đề xuất các chính sách cần đồng bộ theo hướng tài chính - trợ giá công nghệ.

"Chính phủ cấp vốn vay ưu đãi cho SMEs triển khai AI trong việc thực thi ESG hoặc tài trợ phần mềm AI, chi phí tư vấn sử dụng AI trong 6-12 tháng đầu", ông nói. Ví dụ tại Đức, Chính phủ liên bang chi 3 tỷ euro hỗ trợ SMEs chuyển đổi số, trong đó có hạng mục AI và bền vững.

Theo nhận định từ các chuyên gia, trong 3-5 năm tới, nếu doanh nghiệp nào không chuyển đổi AI, không chuyển đổi dữ liệu và ESG, họ sẽ bị loại khỏi cuộc chơi. AI chính là cơ hội để SME tạo ra lợi thế cạnh tranh về giá thành và hiệu suất. 

Bằng việc bắt đầu từ nền tảng dữ liệu vững chắc, cùng với sự hỗ trợ đồng bộ từ Chính phủ về vốn và chính sách, SME hoàn toàn có thể lột xác và phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.