AI Việt Nam đã bước qua lằn ranh, nhưng đa số doanh nghiệp vẫn đang đứng nhầm phía

Ngày đăng: 16:55 25/06/2026 - Lượt xem: 299

Bà Võ Thị Minh Hiếu - Chuyên gia Hội đồng Tư vấn đầu tư, pháp lý và tài chính Từ “có dùng AI” đến “tạo được giá trị bằng AI” là hai cấp độ hoàn toàn khác nhau. Lằn ranh quyết định năng lực cạnh tranh năm 2026 không còn nằm giữa doanh nghiệp “dùng AI” và “không dùng AI”. Lằn ranh thật nằm giữa dùng AI như một công cụ rời rạc và dùng AI như một năng lực vận hành có thể đo lường. Có một con số khiến nhiều người phải dừng lại: 93%. Theo thông tin Meta công bố và được Vietnam News dẫn lại vào tháng 1/2026, khoảng 93% doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam đã ứng dụng công cụ AI trong ít nhất một khía cạnh hoạt động.[1] Đây là tín hiệu tích cực về mức độ sẵn sàng tiếp nhận công nghệ của doanh nghiệp Việt.

Nhưng 93% không có nghĩa là 93% doanh nghiệp đã xây dựng được hệ thống AI trưởng thành. Phạm vi “đã ứng dụng” có thể bao gồm những chức năng AI được tích hợp sẵn trong quảng cáo, nhắn tin, chăm sóc khách hàng, phân tích nội dung hoặc các nền tảng số đang sử dụng hằng ngày. Nói cách khác, doanh nghiệp có thể đã chạm vào AI mà chưa thực sự tái cấu trúc quy trình, dữ liệu và năng lực con người quanh AI.

Đây là điểm cần được nói rõ, bởi nếu chỉ nhìn vào tỷ lệ sử dụng, chúng ta rất dễ đánh giá cao mức độ trưởng thành thực tế.

93% ĐÃ CHẠM VÀO AI, NHƯNG BAO NHIÊU DOANH NGHIỆP ĐÃ TẠO ĐƯỢC GIÁ TRỊ?

Khoảng cách giữa “adoption” và “value creation” không chỉ là vấn đề của Việt Nam. Khảo sát toàn cầu của McKinsey công bố năm 2025 cho thấy 78% tổ chức đã sử dụng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh, nhưng chỉ khoảng 1% lãnh đạo cấp cao mô tả tổ chức của mình đã đạt mức trưởng thành trong triển khai AI.[2][3]

Con số 1% này không phải tỷ lệ riêng của doanh nghiệp Việt Nam và cũng không nên được gắn trực tiếp với nhóm 93% SME nói trên. Tuy nhiên, khi đặt hai dữ liệu cạnh nhau, chúng cho thấy một xu hướng rất rõ: mức độ tiếp cận AI tăng nhanh hơn nhiều so với năng lực chuyển AI thành hiệu quả vận hành, doanh thu, chất lượng dịch vụ hoặc lợi thế cạnh tranh.

Phần lớn tổ chức vẫn đang dừng ở cấp độ thử nghiệm: mở một công cụ, nhập vài câu lệnh, tạo nội dung, tóm tắt tài liệu hoặc hỗ trợ một tác vụ cá nhân. Những việc đó hữu ích, nhưng chưa đủ để gọi là chuyển đổi bằng AI. Chuyển đổi chỉ xảy ra khi công nghệ được tích hợp vào một quy trình có chủ sở hữu, có dữ liệu đầu vào, có kiểm soát rủi ro và có chỉ số kết quả.

LẰN RANH THẬT NẰM GIỮA “DÙNG” VÀ “DÙNG HIỆU QUẢ”

Doanh nghiệp không tạo ra lợi thế chỉ vì đã mua tài khoản AI. Công cụ ngày càng phổ biến, dễ tiếp cận và nhanh chóng bị sao chép. Lợi thế thật nằm ở khả năng trả lời bốn câu hỏi: AI đang giải quyết bài toán kinh doanh nào; dữ liệu có đủ sạch và đủ quyền sử dụng hay không; quy trình nào phải được thiết kế lại; và kết quả sẽ được đo bằng chỉ số nào.

Nếu không trả lời được bốn câu hỏi này, doanh nghiệp rất dễ rơi vào “ảo giác chuyển đổi”: số lượng công cụ tăng, chi phí thuê bao tăng, nhân sự tạo ra nhiều nội dung hơn, nhưng thời gian xử lý, tỷ lệ sai sót, chi phí phục vụ khách hàng và doanh thu trên mỗi nhân sự gần như không đổi.

Năm 2026, rủi ro này càng lớn vì AI đã bước ra khỏi vùng thử nghiệm tự phát. Luật Trí tuệ nhân tạo của Việt Nam có hiệu lực từ ngày 1/3/2026, tạo hành lang pháp lý riêng cho phát triển, cung cấp, triển khai và sử dụng AI; đồng thời đặt ra yêu cầu về quản trị rủi ro, dữ liệu và trách nhiệm của các chủ thể liên quan.[4] AI vì thế không còn là câu chuyện “thử cho biết”, mà đã trở thành một năng lực cần được quản trị.

Ở cấp độ chiến lược, Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 xác định khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là động lực chính của phát triển; trong đó thể chế, nhân lực, hạ tầng, dữ liệu và công nghệ chiến lược là các nội dung trọng tâm.[5] Quyết định 1131/QĐ-TTg năm 2025 tiếp tục đưa AI vào danh mục công nghệ chiến lược quốc gia.[6]

HAI CASE VIỆT NAM CHO THẤY AI CHỈ TẠO GIÁ TRỊ KHI ĐI VÀO QUY TRÌNH

Case 1 – Home Credit Việt Nam: AI gắn với một nghiệp vụ cụ thể.

Home Credit Việt Nam không triển khai AI theo cách “mua công cụ rồi giao cho nhân viên tự dùng”. Doanh nghiệp cùng FPT.AI nghiên cứu kịch bản, chuẩn hóa luồng cuộc gọi và đưa trợ lý ảo vào hai nghiệp vụ xác định: cuộc gọi chào mừng và nhắc thanh toán. Theo công bố của FPT.AI, hệ thống có thể thực hiện khoảng 2 triệu cuộc gọi mỗi tháng, đạt tỷ lệ cuộc gọi thành công 98% và giúp giảm khoảng 50% chi phí vận hành.[7] Điểm đáng học không nằm ở con số cuộc gọi, mà ở cách AI được cắm vào quy trình có mục tiêu, dữ liệu, kịch bản và KPI rõ ràng.

Case 2 – VinAI tại các khu đô thị Vinhomes: AI được triển khai trên hạ tầng vận hành thật.

Giải pháp GuardPro của VinAI được triển khai tại ba đại đô thị Vinhomes, xử lý hơn 11.000 luồng camera với 10 tính năng AI. Theo VinAI, kiến trúc triển khai giúp tiết kiệm khoảng 35% chi phí đầu tư phần cứng và hơn 50% điện năng suy luận AI dự kiến.[8] Đây là ví dụ cho thấy AI tạo giá trị khi được thiết kế đồng thời với hạ tầng, quy mô tải, yêu cầu an toàn và bài toán chi phí; không phải khi tồn tại như một ứng dụng độc lập.

Cả hai trường hợp đều có chung một cấu trúc: bắt đầu từ bài toán vận hành; chuẩn hóa dữ liệu và quy trình; tích hợp AI vào hệ thống; thiết lập cơ chế con người giám sát; sau cùng mới đo hiệu quả bằng chi phí, năng suất, chất lượng hoặc tốc độ.

RÀO CẢN THẬT CỦA DOANH NGHIỆP VIỆT NAM KHÔNG CHỈ LÀ NGÂN SÁCH

Với nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là SME, rào cản lớn nhất thường không nằm ở việc thiếu một phần mềm mới. Rào cản nằm ở dữ liệu phân tán; quy trình phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân; thiếu người chịu trách nhiệm đầu-cuối; chưa có tiêu chuẩn bảo mật và kiểm chứng đầu ra; cùng tâm lý hoặc giao phó tuyệt đối cho AI, hoặc né tránh AI vì lo ngại rủi ro.

Do đó, ba việc “hiểu công nghệ, thiết kế lại quy trình, đào tạo liên tục” chỉ có giá trị khi được cụ thể hóa thành trách nhiệm và thứ tự triển khai. Người cần được đào tạo trước không phải toàn bộ nhân viên, mà là lãnh đạo đơn vị, chủ quy trình và nhóm kiểm soát dữ liệu – pháp lý – rủi ro. Đây là nhóm phải biết chọn bài toán, phê duyệt dữ liệu, xác lập giới hạn sử dụng và chịu trách nhiệm về kết quả.

DOANH NGHIỆP NÊN BẮT ĐẦU TỪ ĐÂU TRONG 90 NGÀY?

1. Chọn một quy trình có “nỗi đau” đo được. Ưu tiên quy trình lặp lại, có dữ liệu tương đối ổn định và đang tiêu tốn nhiều thời gian hoặc chi phí, như xử lý yêu cầu khách hàng, kiểm tra chứng từ, dự báo tồn kho, đào tạo nhân sự hoặc tổng hợp báo cáo.
2. Xác lập đường cơ sở trước khi dùng AI. Đo thời gian xử lý, chi phí, tỷ lệ lỗi, mức độ hài lòng và sản lượng hiện tại. Không có đường cơ sở thì không thể chứng minh ROI.
3. Rà soát dữ liệu và quyền sử dụng. Xác định dữ liệu nào được phép đưa vào hệ thống, dữ liệu nào cần ẩn danh, ai được truy cập và đầu ra nào bắt buộc phải có người kiểm duyệt.
4. Thiết kế lại quy trình, không chỉ chèn thêm công cụ. Quy định rõ AI làm bước nào, con người quyết định bước nào, trường hợp nào phải chuyển cấp và ai chịu trách nhiệm cuối cùng.
5. Thí điểm nhỏ, đo hằng tuần, mở rộng có điều kiện. Chỉ nhân rộng khi hiệu quả được chứng minh và rủi ro nằm trong ngưỡng chấp nhận. KPI nên gắn với kết quả kinh doanh, không gắn với số lượng prompt hay số tài khoản đã cấp.

KẾT LUẬN: ĐỪNG MUA THÊM AI TRƯỚC KHI BIẾT MÌNH MUỐN THAY ĐỔI ĐIỀU GÌ

Cuộc đua AI năm 2026 không phải cuộc đua sở hữu nhiều công cụ nhất. Đó là cuộc đua về năng lực tổ chức: chọn đúng bài toán, làm sạch dữ liệu, thiết kế lại quy trình, đào tạo đúng người và đo được hiệu quả.

Doanh nghiệp đứng đúng phía của lằn ranh không phải doanh nghiệp nói nhiều nhất về AI. Đó là doanh nghiệp chứng minh được rằng sau khi ứng dụng AI, một quy trình đã nhanh hơn, ít lỗi hơn, rẻ hơn, an toàn hơn hoặc tạo ra doanh thu tốt hơn.

Hành động cần làm ngay không phải đăng ký thêm một nền tảng. Hãy chọn một quy trình đang gây lãng phí lớn nhất, ghi lại ba chỉ số hiện tại và chỉ định một người chịu trách nhiệm cải tiến nó bằng AI trong 90 ngày. Khi kết quả được đo bằng số liệu thật, AI mới rời khỏi màn hình để trở thành năng lực cạnh tranh thật.

NGUỒN THAM KHẢO VÀ KIỂM CHỨNG:

[1] Vietnam News, “AI, messaging to shape Việt Nam’s social commerce in 2026”, 28/01/2026.

[2] McKinsey & Company, “The state of AI: How organizations are rewiring to capture value”, 12/03/2025.

[3] McKinsey & Company, “Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential”, 28/01/2025.

[4] Bộ Tư pháp, “Luật Trí tuệ nhân tạo sẽ có hiệu lực từ ngày 1/3/2026”.

[5] Cổng Thông tin điện tử Chính phủ, toàn văn Nghị quyết 57-NQ/TW ngày 22/12/2024.

[6] Cổng Thông tin điện tử Chính phủ, Quyết định 1131/QĐ-TTg về Danh mục công nghệ chiến lược, 12/06/2025.

[7] FPT.AI, case study Home Credit Việt Nam.

[8] VinAI, case study GuardPro tại các dự án Vinhomes Smart City.