Dùng AI nhiều nhưng hoạt động Marketing chưa hiệu quả hơn: Vấn đề nằm ở đâu?

Phần lớn phòng Marketing hiện nay đều đã bắt đầu sử dụng AI. Từ viết nội dung, nghiên cứu thông tin, tóm tắt báo cáo đến hỗ trợ phân tích, AI đang dần trở thành một phần quen thuộc trong công việc hằng ngày.

Nhưng nếu nhìn vào hiệu quả vận hành ở cấp độ phòng ban, một câu hỏi đáng quan tâm là: sau một thời gian sử dụng AI, doanh nghiệp có thực sự xử lý được nhiều công việc hơn, rút ngắn thời gian vận hành hay tạo ra nhiều giá trị hơn với cùng nguồn lực?

Trong nhiều trường hợp, câu trả lời chưa rõ ràng.

Nguyên nhân có thể không nằm ở việc doanh nghiệp chọn sai công cụ hay chưa sử dụng model đủ mạnh, mà là ở cách AI đang được đưa vào quy trình: AI được sử dụng cho từng tác vụ riêng lẻ, thay vì trở thành một phần của một hệ thống vận hành có dữ liệu, nguyên tắc và cơ chế kiểm soát rõ ràng.

Dùng AI mỗi ngày nhưng năng lực không tích lũy

Khi AI chưa tạo ra hiệu quả như kỳ vọng, phản ứng phổ biến là tìm một công cụ tốt hơn, một model mới hơn hoặc học cách viết prompt hiệu quả hơn.

Nhưng nếu mỗi nhân sự vẫn sử dụng AI theo cách riêng, những cải tiến đó khó tạo ra thay đổi ở cấp độ tổ chức.

Một Marketer có thể mất 20 phút để cung cấp thông tin về sản phẩm cho AI trước khi tạo một nội dung. Ngày hôm sau, một nhân sự khác lại phải giải thích gần như toàn bộ bối cảnh tương tự cho một tác vụ khác. Qua đó có thể thấy, công sức đã bỏ ra đang không được tích lũy thành tài sản chung của doanh nghiệp.

Đây là điểm khác biệt quan trọng giữa việc “sử dụng AI” và xây dựng một hệ thống AI có khả năng tạo ra năng lực vận hành cho tổ chức.

Khi AI được sử dụng theo từng task rời rạc, phòng Marketing thường xuất hiện bốn vấn đề.

Không có “gốc” để AI tham chiếu

AI có thể tạo ra nội dung trôi chảy và đúng ngữ pháp, nhưng nếu không được cung cấp đầy đủ thông tin về định vị thương hiệu, sản phẩm, khách hàng và những nguyên tắc doanh nghiệp đã xây dựng, đầu ra dễ trở nên chung chung. Nội dung có thể đúng về mặt câu chữ nhưng không thực sự mang đặc trưng của thương hiệu.

Không có tiêu chuẩn để đánh giá đầu ra

Khi doanh nghiệp chưa định nghĩa rõ thế nào là một nội dung đạt yêu cầu, việc kiểm duyệt phụ thuộc nhiều vào cảm nhận của từng người.

Người viết không biết chính xác cần sửa gì. Người duyệt phải giải thích lại nhiều lần. Vòng phản hồi kéo dài và phần thời gian tiết kiệm được từ AI có thể bị tiêu hao ở khâu kiểm duyệt.

Không có dây chuyền

Một tình huống phổ biến khác là AI chỉ được đưa vào khâu viết bài. Các hoạt động khác như research, xây dựng hình ảnh, kiểm duyệt, đăng tải và đo lường vẫn được thực hiện thủ công.

Khi đó, tốc độ của một khâu tăng lên nhưng nút thắt được chuyển sang khâu khác bởi việc viết nhanh hơn không đồng nghĩa với cả hệ thống vận hành nhanh hơn.

Không có điểm kiểm soát

Doanh nghiệp thường rơi vào một trong hai trạng thái: hoặc không dám sử dụng AI cho những nội dung đưa đến khách hàng vì lo ngại sai sót, hoặc tạo xong rồi đăng trực tiếp mà thiếu một cơ chế kiểm soát phù hợp.

Cả hai đều xuất phát từ cùng một vấn đề: chưa thiết kế rõ trong quy trình là AI được phép làm gì, con người cần kiểm tra ở đâu và quyết định cuối cùng thuộc về ai.

Bốn vấn đề trên thực chất cùng quy về một điểm: AI khó tạo ra thay đổi đáng kể nếu chỉ được đưa vào một task đơn lẻ. Muốn AI tạo ra năng suất ở cấp độ phòng ban, doanh nghiệp cần xây dựng một dây chuyền vận hành xung quanh AI.

Hai nền tảng phòng Marketing cần chuẩn bị trước khi tự động hóa

Một hệ thống AI Agent không bắt đầu từ việc lựa chọn công cụ. Trước khi tự động hóa, doanh nghiệp cần chuẩn bị hai nền tảng quan trọng: dữ liệu gốc và bộ nguyên tắc vận hành.

1. Dữ liệu gốc: AI cần biết doanh nghiệp đang nói từ đâu

Trước khi giao cho AI nhiệm vụ sản xuất nội dung, doanh nghiệp cần tập hợp những nguồn tri thức quan trọng như chiến lược thương hiệu, định vị, tài liệu sản phẩm, thông tin khách hàng và dữ liệu từ quá trình vận hành.

Mục tiêu không phải chỉ để AI “hiểu” doanh nghiệp, mà để các Agent cùng làm việc trên một nguồn tham chiếu thống nhất. Nếu thiếu nền tảng này, AI có thể tạo ra nội dung đúng về mặt hình thức nhưng lệch khỏi thông điệp thương hiệu. Vì vậy, doanh nghiệp cần biến những tri thức vốn đang nằm rải rác trong tài liệu, hệ thống hoặc kinh nghiệm của nhân sự thành dữ liệu có cấu trúc để AI có thể truy xuất và sử dụng.

SEONGON gọi quá trình này là “chưng cất” tri thức. Đây là một trong những bước quan trọng quyết định chất lượng của hệ thống Agent phía sau, và cũng là nội dung sẽ được thao tác trực tiếp trong webinar "The AI-First Marketing Department - Từ tổ chức đến vận hành AI Agent cho phòng Marketing" được tổ chức miễn phí ngày 30/09/2026.

2. Bộ nguyên tắc: AI cần biết thế nào là một đầu ra đạt chuẩn

Dữ liệu giúp AI biết doanh nghiệp là ai. Nhưng để AI biết nên làm gì, doanh nghiệp còn cần một hệ thống nguyên tắc.

Ví dụ với Content, một nội dung hiệu quả cần nằm ở giao điểm giữa điều khách hàng quan tâm, điều họ đang tìm kiếm và thông điệp doanh nghiệp muốn truyền tải. Nếu chỉ chạy theo xu hướng và tương tác, nội dung có thể tạo ra chỉ số đẹp nhưng không đóng góp cho mục tiêu thương hiệu. Ngược lại, nếu chỉ nói về sản phẩm và dịch vụ, nội dung có thể thiếu giá trị đối với nhu cầu thực tế của khách hàng.

Vì vậy, trước khi giao việc cho Agent, doanh nghiệp cần chuyển những nguyên tắc vốn nằm trong kinh nghiệm của người quản lý thành những tiêu chí mà hệ thống có thể sử dụng để đánh giá và ra quyết định.

Đây cũng là điểm mà việc ứng dụng AI Agent khác với việc sử dụng một chatbot thông thường.

Agent chỉ tốt khi được đặt trên một nền tảng dữ liệu, tri thức và bộ tiêu chuẩn đầu ra đủ tốt.

Từ một task đến một dây chuyền AI Agent

Khi đã có dữ liệu và nguyên tắc, câu hỏi tiếp theo là: một hệ thống AI Agent thực tế có thể vận hành như thế nào?

Bạn có thể hình dung qua ba cấp độ ứng dụng sau đây.

Dây chuyền nội dung cho fanpage

Một hệ thống Content Agent có thể được thiết kế để xử lý nhiều định dạng nội dung, đồng thời tuân thủ những ràng buộc như không trùng chủ đề và phải trích dẫn đúng nguồn dữ liệu. Nhưng điểm quan trọng không nằm ở việc Agent có thể viết bao nhiêu bài, mà ở cơ chế kiểm soát phía sau.

Ví dụ: một Agent có thể chịu trách nhiệm sản xuất, trong khi một Agent khác đóng vai trò phản biện độc lập dựa trên bộ tiêu chí được thiết lập trước. Nếu không đạt ngưỡng tiêu chuẩn đã đặt ra, nội dung được đưa trở lại quy trình để viết lại.

Ngay cả sau khi vượt qua lớp kiểm tra tự động, quyền phê duyệt cuối cùng vẫn có thể được giữ lại cho người phụ trách.

Mô hình này cho thấy tự động hóa không nhất thiết đồng nghĩa với việc loại bỏ con người khỏi quy trình. Ngược lại, một hệ thống tốt cần xác định rõ đâu là phần AI có thể xử lý và đâu là điểm con người cần đưa ra quyết định.

Cách thiết kế bộ tiêu chí đánh giá, ngưỡng kiểm duyệt và cơ chế phối hợp giữa các Agent là phần sẽ được SEONGON phân tích sâu hơn trong webinar.

Một workflow có thể chạy từ đầu đến cuối

Ở cấp độ cao hơn, Agent có thể được kết nối thành một workflow gần như hoàn chỉnh: tự chọn chủ đề từ kho nội dung, nghiên cứu, xây dựng bài viết, kiểm tra chéo thông tin bằng một AI khác và đưa nội dung lên blog. Đây là bước chuyển từ “AI hỗ trợ từng task” sang “AI vận hành một workflow”.

Tuy nhiên, khi mức độ tự động hóa tăng lên, yêu cầu về dữ liệu, quy tắc và cơ chế kiểm soát cũng tăng theo. Vì vậy, doanh nghiệp không nên bắt đầu bằng câu hỏi có thể tự động hóa bao nhiêu % khối lượng công việc, mà nên bắt đầu bằng tư duy đâu là workflow đủ rõ để có thể tự động hóa một cách có kiểm soát.

Bài toán khắt khe hơn với quy trình quản lý chiến dịch Quảng cáo

Nếu Content có thể cho phép doanh nghiệp phát hiện một lỗi và sửa lại, thì với quảng cáo, sai sót có thể được quy đổi trực tiếp thành chi phí. Đây cũng là lý do Ads là một trong những lĩnh vực có tiềm năng lớn để ứng dụng AI Agent, nhưng đồng thời đòi hỏi cơ chế kiểm soát chặt chẽ.

Một quy trình Ads có thể được nhìn qua năm bước: Research - Plan - Setup - Report - Optimize.

Và ở mỗi bước, nút thắt lại khác nhau.

• Research có khối lượng dữ liệu lớn và phụ thuộc nhiều vào năng lực phân tích.

• Plan có nhiều phần việc lặp lại nhưng thường chưa được chuẩn hóa thành một quy trình chung.

• Setup gồm nhiều thao tác đơn giản nhưng khi nhân lên với hàng chục nhóm quảng cáo và hàng trăm mẫu ads, rủi ro sai sót sẽ tăng lên.

• Report thường tiêu tốn nhiều thời gian cho việc tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.

• Và khi báo cáo đến chậm, hoạt động Optimize cũng bị chậm theo.

Điểm chung của những công việc này thường có bốn đặc điểm:

• Lặp lại thường xuyên.

• Có khối lượng dữ liệu lớn.

• Có quy trình tương đối rõ.

• Cần phản ứng nhanh trước biến động.

Đây chính là nhóm công việc có nhiều tiềm năng để AI Agent tham gia.

Tại SEONGON, việc ứng dụng Agent vào Ads đã giúp rút ngắn thời gian tổng hợp và báo cáo, đồng thời cho phép đội ngũ kỹ thuật theo sát nhiều tài khoản hơn. Và điểm quan trọng là sau khi Agent phân tích/đề xuất, quyền quyết định cuối vẫn thuộc về con người. Đây là một nguyên tắc quản trị quan trọng khi đưa AI Agent vào những hoạt động có tác động trực tiếp đến hiệu quả kinh doanh.

Phòng Marketing của bạn đang ở đâu trên lộ trình AI Agent?

Từ những ví dụ trên, doanh nghiệp có thể tự đánh giá mức độ ứng dụng AI của phòng Marketing theo một lộ trình đơn giản:

• Cấp 1 - AI hỗ trợ từng task: AI được sử dụng để viết, phân tích, nghiên cứu hoặc thực hiện từng công việc riêng lẻ.

• Cấp 2 - AI hỗ trợ một workflow: Nhiều tác vụ được kết nối thành một chuỗi, thay vì mỗi nhân sự sử dụng AI độc lập cho từng công việc.

• Cấp 3 - Agent chủ động phát hiện và báo vấn đề: AI không chỉ chờ yêu cầu mà có thể theo dõi dữ liệu và chủ động phát hiện những vấn đề cần được xử lý.

• Cấp 4 - Agent tự thực hiện hành động trong phạm vi được kiểm soát: Ở cấp độ này, Agent có thể thực hiện hành động dựa trên những giới hạn, nguyên tắc và quyền hạn đã được thiết lập trước.

Phần lớn doanh nghiệp có thể đang ở cấp độ đầu tiên, dù trải nghiệm sử dụng AI hằng ngày đã khá thường xuyên.

Khoảng cách giữa các cấp độ không nằm ở việc sở hữu một công cụ mạnh hơn, mà là dữ liệu, rule, workflow và cơ chế kiểm soát mà doanh nghiệp đã xây dựng. Vì vậy, thay vì tìm cách AI hóa mọi thứ, doanh nghiệp nên bắt đầu từ một số đầu việc có đặc điểm phù hợp.

Một đầu việc đáng cân nhắc thường có đủ bốn yếu tố: Lặp lại, có nhiều dữ liệu, có quy trình rõ, cần phản ứng nhanh.

Hãy thử liệt kê ba công việc trong phòng Marketing đáp ứng cả bốn tiêu chí này. Nếu có, đó có thể là những ứng viên đầu tiên để xây dựng workflow cùng AI Agent. Nếu chưa có, vấn đề cần giải quyết trước có thể không phải là lựa chọn AI nào, mà là chuẩn hóa lại quy trình.

Khi AI Agent trở thành một phần của phòng Marketing

Đến đây, câu hỏi quan trọng không còn là “AI có thể làm được gì?”.

Những câu hỏi khó hơn bắt đầu xuất hiện:

• Khi AI Agent đảm nhiệm một phần công việc, vai trò của Marketer sẽ thay đổi như thế nào?

• Công việc nên được phân chia giữa con người và Agent ra sao?

• Ai chịu trách nhiệm khi Agent tạo ra kết quả không chính xác?

• Đâu là những điểm bắt buộc phải có sự phê duyệt của con người?

• Phòng Marketing cần tổ chức workflow và đội ngũ như thế nào khi Agent trở thành một thành phần thường trực?

Đây là những câu hỏi thuộc về tổ chức và quản trị nhiều hơn là công nghệ.

Một doanh nghiệp có thể sở hữu nhiều công cụ AI nhưng vẫn chưa có một hệ thống vận hành nếu mỗi công cụ hoạt động độc lập, phụ thuộc vào một vài cá nhân và không tạo ra năng lực có thể nhân rộng trong tổ chức.

Ngược lại, khi dữ liệu, tri thức, rule, workflow và con người được kết nối thành một hệ thống, AI Agent có thể trở thành một phần của năng lực vận hành thay vì chỉ là công cụ hỗ trợ.

AI-First Talk 02: Từ tổ chức đến vận hành AI Agent cho phòng Marketing

Đây cũng là bài toán trọng tâm của AI-First Talk 02 với chủ đề “The AI-First Marketing Department - Từ tổ chức đến vận hành AI Agent cho phòng Marketing”.

Trong webinar, SEONGON sẽ đi sâu hơn vào bốn nội dung:

1. AI Agent trong Marketing: Từ khả năng đến ứng dụng thực tế

Không chỉ nói về khái niệm, webinar sẽ trực tiếp minh họa cách Agent nhận việc, xử lý một số tình huống Marketing và xác định những bài toán phù hợp để doanh nghiệp bắt đầu ứng dụng Agent trong tổ chức.

2. Xây dựng phòng Marketing vận hành cùng Agent

Từ góc nhìn quản trị, nội dung tập trung vào cách phân chia vai trò giữa con người và AI Agent, thiết kế workflow và xây dựng cơ chế kiểm soát khi AI trở thành một phần của đội ngũ.

3. Xây dựng hệ thống content đa kênh

SEONGON sẽ chia sẻ cách nhiều Agent có thể phối hợp trong một hệ thống từ ý tưởng, sản xuất đến phân phối, đồng thời giải quyết bài toán nhất quán thương hiệu khi tự động hóa Content.

4. AI Agent trong vận hành chiến dịch quảng cáo

Quy trình Research - Plan - Setup - Report - Optimize sẽ được phân tích từ góc nhìn ứng dụng thực tế, đặc biệt ở những công việc nhiều dữ liệu, lặp lại và cần phản ứng nhanh.

Bên cạnh đó, phần Q&A sẽ dành cho những câu hỏi cụ thể về bài toán ứng dụng AI Agent trong Marketing và vận hành doanh nghiệp.

Đăng ký tham gia tại đây: https://events.seongon.com/ai-first-talk-02?utm_source=brandvn

• Thời gian: 19h45, Thứ Tư, ngày 30/09/2026

• Hình thức: Webinar

• Tham gia miễn phí

• Webinar dành cho: CMO, Marketing Manager/Leader và Marketer

Nếu phòng Marketing của bạn đã sử dụng AI mỗi ngày nhưng hiệu quả vận hành chưa thay đổi tương xứng, đây có thể là thời điểm để nhìn lại bài toán từ một góc độ khác: tổ chức lại cách AI được đưa vào công việc để gia tăng hiệu quả và hiệu suất cho phòng Marketing.