GenAI trong hoạch định & IBP: từ demo đến KPI vận hành

Dự báo đến IBP: bước nhảy giá trị

Nếu như trước đây, công cụ dự báo truyền thống chủ yếu dựa vào số liệu bán hàng quá khứ và vài chỉ số kinh tế, thì nay GenAI giúp hấp thụ nhiều tầng dữ liệu phức tạp: xu hướng tiêu dùng, biến động giá nguyên liệu, chiến dịch tiếp thị, thậm chí tín hiệu thời tiết và mạng xã hội. Điều này biến dự báo từ “một con số” thành “một dải xác suất”, giúp doanh nghiệp chuẩn bị nhiều kịch bản thay vì chỉ có một lựa chọn duy nhất.

Từ nền tảng dự báo, bước tiến quan trọng hơn là tích hợp vào hoạch định hợp nhất (IBP) – nơi kết nối cung, cầu, tài chính và năng lực sản xuất. GenAI ở đây đóng vai trò người “tư vấn tức thời”, đưa ra gợi ý điều chỉnh kế hoạch sản xuất, tồn kho, hay vận chuyển theo những kịch bản biến động thị trường.

Dữ liệu – mô hình – quản trị: tam giác thành công

Nói đến GenAI là nói đến dữ liệu. Nếu dữ liệu bẩn, thiếu chuẩn hóa, kết quả mô hình sẽ méo mó và khó ứng dụng. Vì vậy, bước đầu tiên để “giải phóng sức mạnh” của GenAI chính là xây dựng bộ từ điển dữ liệu chủ, bảo đảm thống nhất từ kho hàng, hợp đồng đến hệ thống tài chính.

Song song, mô hình phải được quản trị như một “tài sản sống”. Điều này có nghĩa là doanh nghiệp cần cơ chế giám sát, so sánh trước–sau, và cơ chế thử nghiệm có kiểm soát. Chỉ khi ấy, các gợi ý của GenAI mới có thể trở thành quyết định vận hành, thay vì chỉ là lời khuyên trên giấy.

Muốn triển khai GenAI thành công, doanh nghiệp nên bắt đầu từ những quy trình có dữ liệu “đủ sạch” và chu kỳ quyết định rõ ràng như hoạch định bán hàng và điều độ sản xuất. Xác định mục tiêu cụ thể, chẳng hạn giảm sai số dự báo 15% hoặc rút ngắn thời gian lập kế hoạch 30%. Chuẩn hóa dữ liệu, thiết lập cơ chế so sánh A/B trước–sau để chứng minh hiệu quả. Cuối cùng, chuyển giao vận hành cho bộ phận chuyên trách, song song với đào tạo đội ngũ để con người và máy cùng phối hợp.

GenAI tự động hóa chuỗi quyết định

Một điểm đáng chú ý của GenAI là khả năng hoạt động như “tác nhân thông minh” – nghĩa là không chỉ trả lời câu hỏi, mà còn tự động đưa ra chuỗi hành động. Ví dụ, hệ thống có thể dự báo nhu cầu tăng vọt ở một thị trường, ngay lập tức gợi ý tăng sản lượng ở nhà máy gần nhất, điều chỉnh tuyến vận tải, đồng thời phát tín hiệu tới bộ phận mua hàng.

Tuy nhiên, tự động hóa hoàn toàn vẫn là câu chuyện của tương lai. Hiện nay, giải pháp tối ưu vẫn là mô hình kết hợp: máy đưa ra gợi ý, con người kiểm chứng và quyết định. Đây là cách giảm thiểu rủi ro, đồng thời tận dụng khả năng tính toán vượt trội của GenAI.

Chỉ số và đạo đức: ranh giới cần canh gác

Một thách thức khác là đo lường. Nếu chỉ nhìn vào “tiết kiệm chi phí”, doanh nghiệp dễ bỏ sót những giá trị gián tiếp như cải thiện độ tin cậy giao hàng, tăng sự hài lòng khách hàng, hay nâng cao tinh thần nhân viên. Vì vậy, cần xây dựng bộ chỉ số đa chiều, bao gồm cả tài chính lẫn phi tài chính.

Đặc biệt, khi để máy tham gia sâu vào quyết định, vấn đề đạo đức và minh bạch càng quan trọng. Doanh nghiệp phải bảo đảm rằng các khuyến nghị có thể giải thích được, dữ liệu được bảo mật và mô hình không thiên lệch gây bất công.

Thứ nhất, triển khai thử nghiệm dàn trải nhưng thiếu mục tiêu đo lường. Thứ hai, bỏ qua chất lượng dữ liệu nên kết quả mô hình thiếu tin cậy. Thứ ba, kỳ vọng “máy làm thay con người” thay vì phối hợp. Thứ tư, không có cơ chế giám sát và điều chỉnh liên tục, dẫn đến mô hình sai lệch theo thời gian. Thứ năm, xem nhẹ yếu tố đạo đức và rủi ro, từ bảo mật dữ liệu đến thiên lệch trong quyết định. Cách khắc phục là chọn vài tình huống cụ thể, đo hiệu quả bằng số liệu, và duy trì vòng phản hồi chặt chẽ.

GenAI không còn là câu chuyện viễn tưởng. Trong chuỗi cung ứng, nó đang hiện diện rõ ràng ở từng quyết định hoạch định và vận hành. Nhưng giá trị thật sự chỉ đến khi doanh nghiệp biết chọn đúng điểm bắt đầu, chuẩn hóa dữ liệu, thiết kế chỉ số đo lường và bảo đảm kỷ luật thực thi. Khi đó, GenAI không chỉ là “công cụ mới” mà sẽ trở thành đòn bẩy nâng tầm năng lực cạnh tranh, giúp chuỗi cung ứng nhanh nhạy hơn, tinh gọn hơn và bền vững hơn trong kỷ nguyên biến động.

Mai Phương