GS Caltex cho biết khi chuyển đổi AI (AX) được đẩy mạnh theo mô hình bottom-up, vai trò của bộ phận IT cũng đang thay đổi rõ rệt: từ phát triển dịch vụ theo yêu cầu sang xây dựng môi trường, đào tạo nhân viên và giám sát hiệu quả sử dụng các ứng dụng AI do đơn vị nghiệp vụ tự phát triển.

Chia sẻ với phóng viên bên lề AWS Summit Seoul 2026 do Amazon Web Services (AWS) tổ chức, bà Lee Eun-ju, Giám đốc điều hành kiêm Trưởng DX Center của GS Caltex, cho biết hai nhiệm vụ ngày càng quan trọng của IT trong giai đoạn AX là đào tạo cho các bộ phận nghiệp vụ và đo lường, theo dõi việc ứng dụng AI trong thực tế.

Theo bà Lee, trước đây IT chủ yếu tập trung vào khâu xây dựng dịch vụ. Tuy nhiên, khi ngày càng nhiều ứng dụng được tạo ra trực tiếp từ đơn vị nghiệp vụ, vai trò sau triển khai đang trở nên quan trọng hơn. Bộ phận IT giờ đây cần theo dõi các ứng dụng đó có được sử dụng hiệu quả hay không, đồng thời hỗ trợ cải thiện khi phát sinh vấn đề.

Bối cảnh kinh doanh là một trong những yếu tố khiến GS Caltex sớm đặt trọng tâm vào công nghệ. Doanh nghiệp này đạt doanh thu khoảng 44 nghìn tỷ won, nhưng chỉ có khoảng 3.000 nhân sự, trong khi lợi nhuận hoạt động dưới 1 nghìn tỷ won. Với quy mô nhân sự không lớn so với doanh thu, tối ưu hiệu quả vận hành bằng công nghệ từ lâu đã là ưu tiên quan trọng của công ty.

Ngay cả trước khi các khái niệm chuyển đổi số (DX) hay AX trở nên phổ biến, GS Caltex đã chú trọng khai thác dữ liệu. Theo bà Lee, công ty sở hữu lượng dữ liệu lớn và nếu tận dụng tốt có thể tối ưu hoạt động sản xuất. Bên cạnh việc phát triển dịch vụ mới bằng AI, GS Caltex cũng liên tục số hóa cả các bản vẽ thiết kế có tuổi đời hơn 60 năm. Dù dữ liệu chưa ở trạng thái hoàn thiện tuyệt đối, doanh nghiệp vẫn tiếp tục tích lũy và tìm cách khai thác hiệu quả hơn.

GS Caltex thành lập DX Center từ năm 2022, qua đó chính thức khởi động chiến lược DX.

Chiến lược này được công ty tóm gọn trong định hướng “bottom-up first”.

Khác với mô hình top-down do lãnh đạo dẫn dắt, cách tiếp cận bottom-up tập trung xây dựng văn hóa để nhân viên ở đơn vị nghiệp vụ tự xác định vấn đề, tự tạo công cụ phục vụ công việc và chia sẻ với đồng nghiệp. Với AX, GS Caltex cũng áp dụng cách làm tương tự: ưu tiên tạo môi trường để các bộ phận nghiệp vụ có thể tự xây dựng và sử dụng hiệu quả ứng dụng dựa trên AI thông qua low-code, tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), machine learning và AI tạo sinh.

Bà Lee cho rằng cốt lõi của chiến lược bottom-up không nằm ở việc lãnh đạo chỉ đạo từ trên xuống, mà là thiết kế được một cấu trúc để các bộ phận bên dưới có thể chủ động triển khai. Đó mới là vai trò quan trọng của lãnh đạo.

Theo GS Caltex, làn sóng AI tạo sinh đang giúp mô hình phát triển ứng dụng từ đơn vị nghiệp vụ tăng tốc rõ rệt. Nhiều ứng dụng phục vụ các tác vụ như soạn thảo hợp đồng, sàng lọc tuyển dụng hay kiểm tra thông tin mua sắm đã được tạo ra ngay trong nội bộ các bộ phận và dần được sử dụng rộng rãi trong công ty.

GS Caltex đã xây dựng nền tảng AI tạo sinh dựa trên Amazon Bedrock, đồng thời cung cấp môi trường để nhân viên nghiệp vụ có thể phát triển dịch vụ machine learning mà không cần biết lập trình thông qua Amazon SageMaker Canvas. Theo bà Lee, gần 3.000 nhân viên đã tạo ra khoảng 1.900 ứng dụng; trong đó có khoảng 60 ứng dụng được sử dụng hơn hàng trăm lần. Công ty hiện có 10 ứng dụng dùng chung và 9 trong số đó do chính nhân viên tự phát triển.

Không chỉ số lượng ứng dụng tăng lên, một số chỉ số kinh doanh cũng cho thấy tác động rõ rệt.

Ở mảng marketing, GS Caltex đã xây dựng môi trường phân tích dữ liệu khiếu nại khách hàng (VOC) bằng ngôn ngữ tự nhiên dựa trên ontology và AI tạo sinh. Kết quả, số người dùng ứng dụng di động Energy Plus - nền tảng cung cấp các dịch vụ như đổ xăng, rửa xe và sạc xe điện - đã tăng mạnh. Theo bà Lee, lượng người dùng Energy Plus tăng từ 150.000 lên 2,4 triệu, trong khi điểm đánh giá ứng dụng cải thiện từ 1,6 lên 4,6.

Khi công ty khuyến khích nhân viên tự tạo và tự sử dụng ứng dụng, vai trò của bộ phận IT cũng chuyển dần từ “phát triển theo yêu cầu nghiệp vụ” sang “xây dựng môi trường để đơn vị nghiệp vụ có thể tự làm và sử dụng hiệu quả”. Dù vậy, ở khía cạnh hỗ trợ, IT vẫn còn nhiều việc phải đảm trách.

Theo bà Lee, dù AI giúp nhiều công việc trở nên đơn giản hơn, rào cản gia nhập vẫn tồn tại khi các bộ phận nghiệp vụ tự xây ứng dụng AI. Vì vậy, đào tạo ngày càng quan trọng. Tuy nhiên, đào tạo không đồng nghĩa hiệu quả sẽ đến ngay lập tức; nội dung giảng dạy cần được thiết kế đủ cụ thể để phù hợp với thực tế của từng bộ phận.

Bà cho biết GS Caltex không chỉ giới thiệu công nghệ, mà ưu tiên cung cấp những kỹ thuật dễ học và dễ áp dụng nhất có thể. Khi rào cản gia nhập được hạ thấp, rủi ro gián đoạn công việc trong quá trình thay đổi nhân sự cũng giảm đáng kể. Chẳng hạn, thay vì buộc nhân viên phải dùng truy vấn Python để khai thác dữ liệu, công ty có thể cho phép viết câu lệnh SQL bằng ngôn ngữ tự nhiên dưới dạng văn bản, giúp người mới dễ thích nghi hơn.

Thời lượng đào tạo cũng được thiết kế dựa trên điều kiện thực tế của nhân viên nghiệp vụ. Theo bà Lee, cùng với sự phát triển của AI tạo sinh, thời gian học có thể rút ngắn đáng kể. Nếu trước đây machine learning từng được đào tạo theo các khóa kéo dài 12 tuần, thì nay nhân viên có thể học trong một ngày và đưa vào công việc. GS Caltex bắt đầu triển khai đào tạo từ năm 2023 và gần đây số người đăng ký đã vượt hơn gấp đôi so với dự kiến.

Bên cạnh đào tạo, giám sát cũng đang trở thành từ khóa ngày càng quan trọng tại DX Center của GS Caltex. Trong kịch bản lý tưởng, các ứng dụng do đơn vị nghiệp vụ tạo ra sẽ được sử dụng đều đặn và ổn định. Tuy nhiên trên thực tế, nhiều ứng dụng không duy trì được mức độ sử dụng như kỳ vọng vì nhiều nguyên nhân khác nhau.

Bà Lee nhận định trong thời gian tới, một trong những vai trò quan trọng nhất của IT sẽ là theo dõi các ứng dụng nội bộ đang được sử dụng ra sao, ở mức độ nào và hỗ trợ xử lý khi có vấn đề phát sinh.

Theo bà, DX Center của GS Caltex theo dõi hàng tháng số người dùng và số ứng dụng đang hoạt động, đồng thời rà soát theo tuần hoặc theo ngày những ứng dụng từng vận hành tốt nhưng sau đó ngừng được sử dụng. Với các ứng dụng rơi vào tình trạng “dùng rồi bỏ”, trung tâm tăng cường phỏng vấn các bộ phận nghiệp vụ để xác định nguyên nhân và hỗ trợ tháo gỡ.