STAIR

U1 – Khởi đầu: AI chưa nằm trong chiến lược. Các sáng kiến xuất phát từ cấp dưới, mang tính tự phát.
U2 – Chủ động: Lãnh đạo bắt đầu ủng hộ và cấp ngân sách cho các dự án thí điểm. AI được đề cập trong kế hoạch hàng năm.
U3 – Tích hợp: AI là một phần của chiến lược dài hạn và lộ trình chuyển đổi số. Có ban chỉ đạo AI cấp cao.
U4 – Chiến lược: Tầm nhìn “AI-Driven” dẫn dắt mọi quyết định. Lãnh đạo sử dụng các mô hình AI để dự báo và hoạch định chiến lược.

 

---

STAIR Universal nhìn nhận mức độ trưởng thành AI của Doanh nghiệp Công nghệ số trên 8 thành tố:

1. Chiến lược & Lãnh đạo (Strategy & Leadership)
2. Nền tảng Dữ liệu (Data Foundation)
3. Công nghệ & Hạ tầng (Technology & Infrastructure)
4. Ứng dụng & Quy trình Nghiệp vụ (Application & Business Process)
5. Nhân tài & Văn hóa (Talent & Culture)
6. Đo lường Giá trị & Tác động (Value & Impact Measurement)
7. Quản trị & Đạo đức (Governance & Ethics)
8. Đối tác & Hệ sinh thái (Partnerships & Ecosystem)

Về cơ bản, 8 thành tố này gần giống 8 thành tố của STAIR Tech, tuy nhiên tên gọi và nội hàm có điều chỉnh.

 

---

T1 – Khởi đầu: Thời gian từ ý tưởng đến triển khai (Time-to-Market) rất chậm. AI không tạo ra lợi thế cạnh tranh.
T2 – Chủ động: Có thể ra mắt các tính năng AI mới một cách có kế hoạch, nhưng vẫn còn chậm. Bắt đầu theo kịp đối thủ.
T3 – Tích hợp: Time-to-Market được rút ngắn đáng kể nhờ nền tảng MLOps. AI tạo ra lợi thế cạnh tranh rõ rệt trên thị trường.
T4 – Chiến lược: Khả năng đổi mới với tốc độ cao là lợi thế cạnh tranh số một. Công ty định hình xu hướng thị trường và tạo ra các phân khúc sản phẩm mới dựa trên AI.

 

---

T1 – Khởi đầu: Chưa có khung quản trị. Các vấn đề về đạo đức, thiên kiến được xử lý theo phản ứng.
T2 – Chủ động: Bắt đầu thảo luận về tính công bằng và minh bạch. Xây dựng các nguyên tắc đạo đức AI cơ bản.
T3 – Tích hợp: Có khung quản trị AI chính thức, bao gồm đánh giá rủi ro, giám sát model và các công cụ phát hiện thiên kiến (Bias Detection).
T4 – Chiến lược: Đạo đức và tính minh bạch (XAI) được tích hợp mặc định vào mọi quy trình AI. Công ty là hình mẫu về AI có trách nhiệm trong ngành.

 

---

U1 – Khởi đầu: Giá trị của AI không được đo lường, hoặc chỉ dựa trên các đánh giá cảm tính.
U2 – Chủ động: Xác định được các chỉ số hiệu suất (KPIs) cụ thể cho từng dự án AI (ví dụ: giảm thời gian xử lý, tăng độ chính xác).
U3 – Tích hợp: Đo lường được tác động của AI đến các chỉ số kinh doanh/tổ chức quan trọng (ROI, mức độ hài lòng, hiệu quả hoạt động).
U4 – Chiến lược: Giá trị của AI được định lượng và theo dõi liên tục, trở thành cơ sở để ưu tiên đầu tư và đánh giá hiệu quả chiến lược.

 

---

T1 – Khởi đầu: Phụ thuộc vào một vài “nhà khoa học dữ liệu duy nhất”. Các phòng ban khác không hiểu về AI.
T2 – Chủ động: Có chiến lược tuyển dụng cho các vai trò AI. Tổ chức các khóa đào tạo nâng cao nhận thức.
T3 – Tích hợp: Hình thành Trung tâm Xuất sắc về AI (AI CoE). Có chương trình đào tạo kỹ năng AI cho các vai trò phi kỹ thuật (Product Manager, Marketing…).
T4 – Chiến lược: Văn hóa “AI Citizen Developer” phát triển, nơi mọi nhân viên đều có khả năng ứng dụng AI vào công việc. Công ty là điểm đến mơ ước cho nhân tài AI.

 

---

T1 – Khởi đầu: Triển khai model thủ công, không có giám sát hiệu năng. Quy trình không thể lặp lại.
T2 – Chủ động: Triển khai được pipeline CI/CD cơ bản cho ML. Bắt đầu giám sát hiệu năng model (model drift) một cách thủ công.
T3 – Tích hợp: Áp dụng nền tảng MLOps tự động hóa phần lớn vòng đời ML (từ train, deploy đến monitor). Có thể quản lý hàng trăm model cùng lúc.
T4 – Chiến lược: Hệ thống MLOps hoàn toàn tự động, có khả năng tự động retraining và tối ưu hóa. Quy trình “Continuous Training” là chuẩn mực.

 

---

T1 – Khởi đầu: Phụ thuộc vào các thư viện ML có sẵn, model được xây dựng thủ công bởi một vài chuyên gia.
T2 – Chủ động: Có khả năng tùy chỉnh và kết hợp các kiến trúc model phổ biến (CNN, RNN, Transformer). Bắt đầu xây dựng thư viện mã nguồn nội bộ.
T3 – Tích hợp: Phát triển được các mô hình tinh vi cho các bài toán cụ thể của công ty. Ứng dụng các kỹ thuật Tiền huấn luyện (Pre-training) và Tinh chỉnh (Fine-tuning).
T4 – Chiến lược: Nghiên cứu và phát triển (R&D) các mô hình độc quyền, sáng tạo. Có đóng góp cho cộng đồng khoa học hoặc sở hữu bằng sáng chế về công nghệ AI.

 

---

T1 – Khởi đầu: Dữ liệu bị phân mảnh, chất lượng thấp, không có quy trình quản lý. Mỗi dự án tự giải quyết vấn đề dữ liệu.
T2 – Chủ động: Có kho dữ liệu (Data Warehouse), bắt đầu xây dựng các quy chuẩn về chất lượng và quản trị dữ liệu.
T3 – Tích hợp: Nền tảng dữ liệu (Data Platform) cho phép truy cập tự phục vụ. Quy trình quản lý dữ liệu được tự động hóa một phần.
T4 – Chiến lược: Hệ sinh thái dữ liệu theo thời gian thực, được coi là tài sản chiến lược. Dữ liệu được dân chủ hóa và sử dụng để tạo ra các dòng doanh thu mới.

 

---

T1 – Khởi đầu: Dự án AI khởi xướng từ các nhóm kỹ thuật, không có sự chỉ đạo rõ ràng từ lãnh đạo.
T2 – Chủ động: Lãnh đạo cam kết ngân sách cho các dự án thí điểm; AI xuất hiện trong kế hoạch công ty với mục tiêu ngắn hạn.
T3 – Tích hợp: Có lộ trình AI dài hạn, gắn với mục tiêu kinh doanh. Ban chỉ đạo AI (AI Steering Committee) được thành lập.
T4 – Chiến lược: Tầm nhìn “AI-First” dẫn dắt mọi quyết định chiến lược. AI là yếu tố then chốt trong mô hình tăng trưởng.

 

---