Tích hợp AI vào hệ thống ERP: Chi phí và các yếu tố ảnh hưởng

Việc đánh giá, kiểm soát chi phí tích hợp AI vào hệ thống ERP hiện có luôn là thách thức lớn đối với nhiều quản lý tại các doanh nghiệp sản xuất. Để giúp doanh nghiệp tháo gỡ được những vướng mắc trong quá trình hoạch định chi phí tích hợp AI cho hệ thống ERP của mình DEHA Digital Solution đã phân tích 8 yếu tố chính ảnh hưởng đến chi phí, đưa ra ước tính theo quy mô doanh nghiệp và làm rõ những chi phí ẩn cần lưu ý. Hãy cùng tìm hiểu chi tiết để lập kế hoạch ngân sách và lựa chọn đối tác triển khai phù hợp!

7 yếu tố chính ảnh hưởng đến chi phí tích hợp AI vào hệ thống ERP

Mức giá khi tích hợp AI vào hệ thống ERP thường không cố định mà chịu chi phối bởi nhiều yếu tố. Trong bài viết này, DEHA sẽ tập trung phân tích và đi sâu vào 8 yếu tố nổi bật nhất, tác động mạnh mẽ nhất đến chi phí tích hợp AI vào hệ thống hoạch định nguồn lực của các doanh nghiệp sản xuất.

Quy mô và độ phức tạp của doanh nghiệp

Các doanh nghiệp sản xuất quy mô lớn việc tích hợp AI sẽ liên quan đến nhiều phòng ban, nhiều công đoạn chồng chéo nhau giữa các khâu sản xuất. Điều này đòi hỏi giải pháp AI phải có khả năng mở rộng (scalability), có đủ khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và tương thích với nhiều mô-đun ERP hiện có của các doanh nghiệp. 

Đặc biệt, đối với các doanh nghiệp đa quốc gia có các chi nhánh đặt rải rác ở khắp nơi trên thế giới cũng sẽ có nhiều yêu cầu cao hơn trong việc chuẩn hóa dữ liệu và quy trình trên phạm vi rộng, đồng thời phải tính đến các yêu cầu về ngôn ngữ, tiền tệ hay quy định pháp lý địa phương. Tất cả những yếu tố này đều góp phần làm tăng độ phức tạp của dự án, dẫn đến yêu cầu về nguồn lực kỹ thuật cao hơn và thời gian triển khai dài hơn, từ đó làm gia tăng mức giá tích hợp AI vào ERP.

Mức độ tùy chỉnh

Hiện nay thị trường phổ biến 2 loại hệ thống AI ERP chính gồm: Hệ thống tùy chỉnh và và hệ thống có sẵn. Mỗi loại hình hệ thống đều sẽ có mức giá khác nhau và như luật bất thành văn, hệ thống được tùy chỉnh theo nhu cầu bao giờ cũng có mức phí cao hơn so với việc sử dụng hệ thống sẵn có. 

• Hệ thống AI ERP tùy chỉnh theo nhu cầu: Khi tùy chỉnh AI theo nhu cầu riêng của doanh nghiệp thì đội ngũ triển khai sẽ phải nghiên cứu sâu về tình hình thực tế, thu thập và xử lý dữ liệu đặc thù từ đó mới có cơ sở để phát triển thêm về thuật toán, sau đó là kiểm thử,… Việc tuỳ chỉnh AI cho phù hợp với nhu cầu sẽ cần rất nhiều thời gian, nguồn lực,… làm cho mức phí cũng trở nên cao hơn.
• Hệ thống AI ERP có sẵn: Ngược lại, các giải pháp AI có sẵn thường sẽ được cung cấp dưới dạng API (Giao diện lập trình ứng dụng) hoặc các mô-đun tích hợp sẵn, giúp rút ngắn thời gian triển khai và giảm bớt gánh nặng phát triển. Chi phí chủ yếu sẽ đến từ phí cấp phép sử dụng, phí tích hợp với hệ thống ERP hiện có và có thể là chi phí điều chỉnh cấu hình. Mặc dù các giải pháp này có thể không hoàn toàn phù hợp với mọi ngóc ngách nghiệp vụ, nhưng chúng là lựa chọn kinh tế hơn cho các doanh nghiệp không có nhiều nhu cầu phức tạp.

Các mô-đun và tính năng

Việc triển khai các khả năng AI cơ bản, chẳng hạn như tự động hóa một số tác vụ nhập liệu đơn giản, thường có chi phí thấp hơn. Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp có nhu cầu về các mô-đun AI phức tạp hơn, như AI trong quản lý chuỗi cung ứng (dự báo nhu cầu, tối ưu hóa tồn kho), AI trong tài chính (phát hiện gian lận, dự báo dòng tiền), hay AI trong sản xuất (bảo trì dự đoán, tối ưu hóa quy trình), chi phí sẽ tăng lên đáng kể.

Các mô-đun nâng cao đều được lập trình bằng các thuật toán chuyên sâu, dễ dàng nạp một lượng lớn dữ liệu huấn luyện và dễ dàng tích hợp sâu hơn vào từng phân hệ cụ thể của hệ thống ERP hiện tại. Doanh nghiệp cần xác định rõ ràng các tính năng cần thiết đối với hệ thống ERP của mình từ đó kiểm soát ngân sách tốt hơn.

Loại hệ thống ERP

Loại hệ thống ERP mà doanh nghiệp đang sử dụng đóng vai trò quan trọng trong việc xác định độ phức tạp và chi phí của quá trình tích hợp AI.

Các hệ thống ERP truyền thống đã được cài đặt và vận hành trên máy chủ nội bộ của doanh nghiệp thường sẽ có cấu trúc phức tạp, độ linh hoạt hạn chế. Điều này khiến cho quá trình tích hợp AI trở nên khó khăn hơn và phải dành nhiều công sức hơn vào việc tạo ra các kết nối API, điều chỉnh cơ sở dữ liệu để đảm bảo khả năng tương thích. Thậm chí, doanh nghiệp sẽ phải nâng cấp cả phần cứng hoặc cơ sở hạ tầng mạng để đáp ứng được khả năng tính toán của AI khiến cho chi phí bị độn lên rất nhiều. 

Còn đối với các doanh nghiệp sử dụng hệ thống ERP đám mây thì quá trình tích hợp sẽ đơn giản và tối ưu hơn rất nhiều về mặt chi phí. Các hệ thống ERP này thường có cấu trúc mở, cung cấp nhiều API thuận tiện cho việc kết nối với các hệ thống/dịch vụ bên ngoài bao gồm cả các tính năng AI. Nhờ đó giảm bớt công sức và chi phí cho việc tích hợp ERP.

Khối lượng và chất lượng dữ liệu

Hiệu suất của bất kỳ giải pháp AI nào cũng phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng và khối lượng dữ liệu được cung cấp để huấn luyện và vận hành. Nếu doanh nghiệp sở hữu một lượng lớn dữ liệu lịch sử trên hệ thống ERP nhưng dữ liệu đó không đồng nhất, bị trùng lặp, thiếu chính xác hoặc không được định dạng chuẩn, quá trình “làm sạch” và chuẩn hóa dữ liệu sẽ phát sinh chi phí đáng kể. Đây là một giai đoạn tốn kém về thời gian và nguồn lực, đòi hỏi các chuyên gia dữ liệu phải phân tích, biến đổi và tinh chỉnh dữ liệu để chúng trở nên phù hợp cho việc phân tích và học máy của AI.

Ngược lại, nếu dữ liệu của doanh nghiệp đã được tổ chức tốt, sạch sẽ và có cấu trúc rõ ràng, chi phí chuẩn bị dữ liệu sẽ giảm đáng kể. Tuy nhiên, ngay cả với dữ liệu chất lượng cao, khối lượng dữ liệu lớn vẫn yêu cầu năng lực xử lý mạnh mẽ và cơ sở hạ tầng lưu trữ phù hợp, có thể làm tăng chi phí liên quan đến máy chủ hoặc dịch vụ điện toán đám mây. Việc đầu tư vào chất lượng dữ liệu ban đầu là yếu tố then chốt để đảm bảo AI mang lại giá trị chính xác và hiệu quả lâu dài.

Đào tạo và ứng dụng

Để đảm bảo hiệu quả đầu tư, doanh nghiệp cần dành ngân sách cho các chương trình đào tạo chuyên sâu. Các khóa đào tạo này giúp người dùng hiểu rõ cách tương tác với hệ thống AI mới, cách diễn giải các báo cáo và phân tích do AI tạo ra, cũng như cách ứng dụng các tính năng thông minh vào quy trình công việc hàng ngày. Chi phí đào tạo có thể bao gồm phí thuê chuyên gia, chi phí tài liệu, thời gian làm việc của nhân viên được điều chỉnh cho mục đích đào tạo, và có thể là chi phí cho các công cụ học tập trực tuyến.

Bên cạnh đào tạo, quá trình quản lý sự thay đổi cũng phát sinh chi phí. Điều này bao gồm việc truyền thông nội bộ, hỗ trợ người dùng trong giai đoạn đầu triển khai, và giải quyết các vấn đề phát sinh trong quá trình nhân viên làm quen với công nghệ mới. Mặc dù các khoản chi này có vẻ không liên quan trực tiếp đến công nghệ, chúng lại vô cùng quan trọng để đảm bảo rằng AI được chấp nhận và ứng dụng rộng rãi trong toàn doanh nghiệp, từ đó tối đa hóa lợi tức đầu tư (ROI).

Di chuyển dữ liệu và phân tích AI

Quá trình di chuyển dữ liệu từ hệ thống ERP hiện có sang môi trường mới hoặc cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa cho AI là một nhiệm vụ phức tạp. Việc này đòi hỏi kế hoạch chi tiết, công cụ chuyên dụng và công sức kỹ thuật để đảm bảo tính toàn vẹn, bảo mật và đồng bộ của dữ liệu trong suốt quá trình chuyển đổi. Chi phí có thể phát sinh từ việc sử dụng các công cụ ETL (Extract, Transform, Load) chuyên biệt, hoặc thuê các chuyên gia để quản lý quá trình di chuyển, đặc biệt khi khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp.

Hơn nữa, việc tích hợp các khả năng phân tích nâng cao do AI cung cấp vào hệ thống ERP cũng làm tăng chi phí. Điều này không chỉ liên quan đến việc xây dựng các dashboard và báo cáo mới mà còn là việc thiết lập các mô hình dự đoán, phân tích chuyên sâu và các tính năng học máy để biến dữ liệu thô thành những thông tin chi tiết có giá trị. Mặc dù chi phí ban đầu cho việc này có thể cao, lợi ích dài hạn mà doanh nghiệp thu được từ việc ra quyết định sáng suốt hơn, tối ưu hóa quy trình và cải thiện hiệu suất tổng thể thường vượt xa khoản đầu tư ban đầu.

Ước tính chi phí tích hợp AI vào hệ thống AI theo quy mô doanh nghiệp

Khi đã nắm được các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí tích hợp ERP, chắc hẳn các doanh nghiệp đều sẽ quan tâm đến khoảng giá hoặc mức chi phí ước tính mà mình cần bỏ ra cho việc tích hợp AI vào hệ thống ERP hiện tại. 

Theo những thông tin và DEHA Digital Solution thu thập được thì các chuyên gia trong ngành công nghệ đang ước tính rằng chi phí tích hợp AI vào ERP có thể tăng thêm 10-30% so với chi phí triển khai ERP thông thường. Đây là thông tin tham khảo giúp các nhà quản trị, quản lý của các doanh nghiệp có thể hình dung được về khoản đầu tư mà mình sắp sửa bỏ ra trong thời gian tới. 

Để cụ thể hoá hơn, đội ngũ DEHA đã hệ thống mức chi phí ước tính theo quy mô doanh nghiệp ở bảng dưới đây. Thông qua bảng thống kê này doanh nghiệp có thể định hình được mức ngân sách phù hợp với bản thân.

Tuy nhiên, các con số và thông tin ở bảng trên chỉ mang tính chất tham khảo. Mỗi dự án tích hợp AI là duy nhất và chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố đã phân tích ở trên. Do đó, để có được báo giá chính xác và phù hợp nhất với đặc thù của mình, các doanh nghiệp cần liên hệ trực tiếp với các nhà cung cấp dịch vụ và tư vấn chuyên nghiệp để đánh giá chi tiết nhu cầu và nhận được đề xuất cụ thể.

Các khoản chi phí ẩn khi tích hợp AI cho hệ thống

Ngoài các chi phí triển khai ban đầu đã được ước tính, các doanh nghiệp cũng cần đặc biệt lưu ý đến những khoản chi phí phát sinh trong quá trình vận hành hệ thống AI ERP sau khi tích hợp. Khi doanh nghiệp có thể nhận diện và lên kế hoạch cho các chi phí ẩn này sẽ dễ dàng quản lý hiệu quả ngân sách và hạn chế các vấn đề về tài chính không mong muốn.

• Phí cấp phép hàng năm: Nếu sử dụng công cụ hoặc nền tảng AI của bên thứ ba, doanh nghiệp sẽ phải trả phí cấp phép định kỳ. Các chuyên gia ước tính khoản này có thể từ 10.000 đến 30.000 đô la mỗi năm, tùy thuộc vào quy mô và tính năng sử dụng.
• Chi phí bảo trì và cập nhật liên tục: Hệ thống AI và ERP đòi hỏi bảo trì, cập nhật thường xuyên để đảm bảo hoạt động ổn định và tương thích. Chi phí hàng năm cho việc này có thể từ 10.000 đến 50.000 đô la.
• Hỗ trợ và bảo trì: Doanh nghiệp sẽ luôn cần phải bỏ ra một khoản chi phí đều đặn mỗi tháng để giữ nhịp bảo trì liên tục đảm bảo hệ thống ERP được hoạt động trơn tru. 

Cách tham khảo báo giá và lựa chọn đối tác triển khai phù hợp

Để đảm bảo dự án tích hợp AI vào hệ thống ERP đạt hiệu quả cao nhất với chi phí tối ưu, doanh nghiệp cần có phương pháp tham khảo báo giá khoa học và lựa chọn đúng đối tác. Dưới đây là 5 lưu ý giúp doanh nghiệp có thể dễ dàng lựa chọn đối tác triển khai phù hợp hơn:

• Đánh giá nhu cầu và mục tiêu rõ ràng: Doanh nghiệp cần xác định chính xác các chức năng AI mong muốn và mục tiêu kinh doanh cụ thể mà giải pháp AI sẽ giải quyết. Việc này giúp tránh lãng phí vào các tính năng không cần thiết và tạo cơ sở để nhà cung cấp đưa ra báo giá chính xác.
• Liên hệ với nhà cung cấp uy tín và có kinh nghiệm: Tìm hiểu và liên hệ với các công ty phát triển AI ERP uy tín, có kinh nghiệm triển khai dự án tương tự trong ngành của doanh nghiệp. Hãy tìm hiểu kỹ năng lực và các dự án đã thực hiện của họ.
• Yêu cầu bảng phân tích chi phí chi tiết: Đảm bảo báo giá nhận được bao gồm phân tích rõ ràng mọi khoản mục chi phí: phát triển, tích hợp, cấp phép, đào tạo, và bảo trì. Tránh các báo giá chung chung, thiếu chi tiết có thể dẫn đến phát sinh bất ngờ.
• So sánh các đề xuất và đánh giá toàn diện: Doanh nghiệp nên xem xét và so sánh đề xuất từ nhiều nhà cung cấp khác nhau, không chỉ dựa trên tổng chi phí. Hãy đánh giá toàn diện chất lượng giải pháp, kinh nghiệm đội ngũ, và dịch vụ hỗ trợ sau bán hàng để tìm sự cân bằng tối ưu.
• Đàm phán và xem xét hợp đồng kỹ lưỡng: Trước khi quyết định, hãy tiến hành đàm phán để tối ưu chi phí và làm rõ mọi điều khoản. Đảm bảo tất cả các cam kết, phạm vi công việc, và chính sách hỗ trợ đều được thể hiện rõ ràng trong hợp đồng.

Tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hệ thống hoạch định nguồn lực của doanh nghiệp vốn không hề đơn giản. Nếu thành công thì bước đi này sẽ là đòn bẩy chiến lược giúp các doanh nghiệp sản xuất bứt phá trên chặng đua, nếu thất bại thì sẽ là cú ngã đau đớn làm cản trở quá trình phát triển. Vậy nên để khoản đầu tư này thu về lợi nhuận các doanh nghiệp không chỉ cần chú trọng vào quá trình triển khai mà còn phải có khả năng quản lý chi phí một cách thông minh, hiệu quả. Việc nắm vững các yếu tố ảnh hưởng, nhận diện được chi phí ẩn và có quy trình tham khảo báo giá chặt chẽ sẽ là bước đệm quan trọng để AI thực sự phát huy tối đa giá trị, tối ưu hóa mọi quy trình và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững trong thị trường đầy biến động.

Đừng để những lo ngại về chi phí cản trở doanh nghiệp khai thác tiềm năng của AI. Nếu doanh nghiệp đang tìm kiếm một giải pháp AI tích hợp ERP toàn diện, được thiết kế riêng cho ngành sản xuất, hãy khám phá IFS AI của DEHA Digital Solution. Chúng tôi cam kết mang đến những giải pháp đột phá, giúp doanh nghiệp bạn chuyển đổi số mạnh mẽ và đạt được hiệu quả vượt trội. Liên hệ DEHA Digital Solution ngay hôm nay để nhận tư vấn chuyên sâu và tìm kiếm giải pháp tối ưu cho hệ thống ERP của mình!