Thu hẹp “khoảng cách niềm tin” với AI trong ngành bán lẻ

Trong vài năm trở lại đây, phần lớn các nhà bán lẻ đã đầu tư mạnh vào AI: từ dự báo nhu cầu, dynamic pricing, tối ưu tồn kho đến hàng loạt dashboard phân tích.
Nhưng sự thật là: rất ít lãnh đạo thực sự tin tưởng vào các công cụ này.

Trong các cuộc họp, khi AI đề xuất một mức giá hay lịch giảm giá, phản ứng quen thuộc thường là:
“Có gì đó sai sai.”
“Chờ thêm số liệu tuần tới rồi quyết.”

Sự hoài nghi này hoàn toàn hợp lý bởi ngành bán lẻ từng nhiều lần thất vọng bởi các mô hình “black-box”, dữ liệu thiếu nhất quán, hay công nghệ không như cam kết.

Và khi chuyển sang agentic AI những hệ thống không chỉ phân tích mà còn tự hành động khoảng cách niềm tin càng lớn hơn. Vì nếu để AI chủ động điều chỉnh giá, đặt hàng, hay tối ưu tồn kho, ai đảm bảo rằng nó đưa ra quyết định đúng?

Tại iBASE, chúng tôi nhìn nhận rằng:
Niềm tin vào AI không đến từ cảm tính, mà đến từ cấu trúc, minh bạch và một lộ trình triển khai có kiểm soát.

Dưới đây là mô hình 3 giai đoạn giúp doanh nghiệp bán lẻ xây dựng niềm tin bền vững vào agentic automation.

Giai đoạn 1: Assistive Intelligence – AI đóng vai “cố vấn”

Đây là bước áp dụng an toàn nhất AI chỉ hỗ trợ phân tích, mô phỏng, đưa đề xuất.
Con người vẫn giữ toàn quyền quyết định.

Ví dụ với quy trình markdown truyền thống:

• Merchandiser xác định SKU bán chậm

• Analyst mô phỏng vài mức giảm giá

• Director duyệt

• Finance kiểm tra biên lợi nhuận

• Giá được áp dụng tuần sau

Khi tích hợp agentic AI (ở chế độ hỗ trợ):

• AI chủ động dự báo sản phẩm có nguy cơ tồn kho

• Mô phỏng hàng trăm mức markdown chỉ trong vài giây

• Dự báo lợi nhuận, doanh thu, sell-through cho từng kịch bản

• Đề xuất 3 phương án tối ưu cho đội merchandising lựa chọn

Quy trình vẫn như cũ nhưng nhanh hơn, dựa trên dữ liệu và chính xác hơn.
Niềm tin tăng dần khi đội ngũ thấy rằng AI không thay con người, mà giúp con người ra quyết định chuẩn hơn.

Giai đoạn 2: Collaborative Execution – Người & AI cùng vận hành

Khi độ chính xác đã ổn định, AI có thể bắt đầu thực thi trong phạm vi được kiểm soát (guardrails).

Ví dụ trong dynamic pricing:

Doanh nghiệp thiết lập rõ ràng:

• Margin tối thiểu: 40%

• Markdown tối đa: 15%

• Không được undercut đối thủ quá $2

• Sản phẩm premium không giảm dưới mức X

Trong khung quy tắc này, AI có thể tự điều chỉnh giá theo giờ hoặc theo ngày.
Merchandiser mỗi sáng chỉ cần xem báo cáo tổng hợp:

“Hôm qua agent điều chỉnh giá 186 SKU – biên lợi nhuận duy trì 41.8% – sell-through tăng 5.4%.”

Con người vẫn kiểm soát chiến lược.
AI đảm nhiệm phần vận hành lặp lại, đúng luật, đúng thời điểm.

Với quản lý tồn kho (Inventory):

Guardrails có thể gồm:

• Mức tồn tối đa

• MOQ của nhà cung cấp

• Giới hạn sức chứa DC

• Tolerance leadtime

• AI tự thực thi đặt hàng, điều phối hàng hóa giữa các cửa hàng trong phạm vi cho phép.
  Chỉ khi có bất thường (ví dụ: nhu cầu tăng đột biến), hệ thống mới chuyển thành exception để con người xem xét.

Giai đoạn 3: Autonomous Optimization – Tự động hóa tối ưu hoàn toàn

Khi niềm tin đã hình thành, AI có thể vận hành toàn trình những quyết định lặp lại.

Trong pricing:

• Tự động thử nghiệm micro-markdown 2–3%/ngày

• Tối ưu biên lợi nhuận theo SKU

• Chủ động đẩy hàng cận date hoặc chậm vòng xoay

Trong inventory:

• Tự động tạo PO

• Tự điều phối hàng giữa các cửa hàng

• Cân bằng tồn kho đa kênh (Omni-channel balancing)

Con người không biến mất họ chuyển lên vai trò “định hướng”, giống như đặt mục tiêu và luật chơi cho một chiếc xe tự lái.

Đo lường niềm tin – Khi số liệu trở thành nền tảng

Để ban lãnh đạo tin vào AI, phải đo lường được mức độ tin cậy:

Khi dashboard hiển thị rõ ràng trước – sau, niềm tin không còn là cảm xúc, mà là sự thật được chứng minh bằng dữ liệu.

Đưa agentic AI vào nhịp vận hành hằng ngày

Tại iBASE, chúng tôi khuyến nghị doanh nghiệp tích hợp agentic AI vào các cuộc họp và quy trình quen thuộc:

1. Monday Trade Meeting

Thay vì bàn xem có nên giảm giá không, hãy bắt đầu bằng:

“Tuần rồi agent điều chỉnh 243 SKU – margin giữ 42.3% – sell-through +6%.”

Đội ngũ chỉ cần thảo luận kết quả, không phải tranh luận trực giác.

2. Promotion Planning

AI mô phỏng nhiều kịch bản:

• Doanh thu tăng bao nhiêu?

• Nguy cơ cannibalization?

• Ảnh hưởng cross-category?

Con người chỉ chọn kịch bản tối ưu.

3. Open-to-buy Review

AI cập nhật tức thời:

• Tồn kho dự báo

• Tác động cashflow

• Giới hạn ngân sách mua hàng

4. End-of-season Review

Dùng dữ liệu của agent để xác định:

• Giảm giá nào mang lại lợi nhuận cao nhất

• SKU nào bán chậm do markdown chưa tối ưu

• Cải thiện chiến thuật mùa sau

Yếu tố quyết định: Văn hóa và con người

Triển khai thành công agentic AI không chỉ là công nghệ.
Doanh nghiệp cần:

✓ Từ điển AI nội bộ

Giải thích rõ ràng:

• elasticity

• guardrail

• confidence interval

• autonomous action

Giúp mọi bộ phận “nói cùng một ngôn ngữ”.

✓ AI Champions

Những người đứng giữa kinh doanh và công nghệ – hiểu nhu cầu, hiểu dữ liệu, và hiểu AI.

✓ Tôn vinh “thắng lợi chung giữa con người + AI”

Một quyết định markdown do AI đề xuất và giúp tăng thêm 3% biên lợi nhuận đó là câu chuyện nuôi dưỡng niềm tin tốt hơn mọi slide trình bày.

Mô hình governance dành cho lãnh đạo bán lẻ

Để AI có thể vận hành mà không gây rủi ro, doanh nghiệp cần 4 lớp:

1. Policy: AI được phép quyết gì?

2. Control: Quy tắc thương mại (giá, margin, tồn kho).

3. Audit: Lưu vết mọi hành động để kiểm chứng.

4. Accountability: Khi có lỗi, ai chịu trách nhiệm?

Có governance rõ ràng AI càng dễ được tin tưởng.

“Bậc thang niềm tin” – Khung triển khai chuẩn của iBASE

1. Advisory stage
   AI đề xuất – con người phê duyệt 100%.

2. Assisted execution
   AI thực hiện các hành động nhỏ, có thể đảo ngược, được giám sát hằng ngày.

3. Autonomous operations
   AI vận hành hoàn toàn trong phạm vi đã đặt ra; con người xử lý ngoại lệ.

Mỗi bậc đi lên dựa trên dữ liệu, không phải cảm tính.

Từ trực giác đến ra quyết định dựa trên bằng chứng

Ngành bán lẻ cần trực giác, nhưng trực giác thôi là không đủ khi doanh nghiệp xử lý hàng triệu biến số mỗi ngày.
Agentic AI không thay thế phán đoán con người, mà tăng cường nó, giúp quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và đồng nhất hơn.

Câu hỏi mới cho lãnh đạo bán lẻ trong kỷ nguyên agentic AI

Không còn là: “Quyết định đúng là gì?”
Mà là:
“Ai hoặc hệ thống nào đưa ra quyết định đúng nhất, vào thời điểm thích hợp nhất?”

Khi doanh nghiệp trả lời được câu hỏi này, bạn đã bước vào thế hệ bán lẻ mới nơi AI không chỉ phân tích, mà tự động giao dịch thay con người, trong phạm vi an toàn và giàu dữ liệu.