AI vào doanh nghiệp Việt: Đừng để công nghệ mới khuếch đại bất cập cũ!
Các doanh nghiệp Việt Nam đang ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hằng ngày, hàng giờ; nhưng hiệu quả chỉ đến khi doanh nghiệp chọn đúng bài toán và chuẩn bị con người.
Không phải cứ dùng AI là thành công
AI không còn là câu chuyện xa lạ trong các diễn đàn công nghệ. Nhiều doanh nghiệp không chỉ “thử cho biết”, mà bắt đầu đưa AI vào quy trình làm việc hằng ngày.
Báo cáo Chỉ số Xu hướng Công việc năm 2025 của Microsoft Việt Nam (khảo sát được thực hiện với 31.000 nhân viên tri thức tại 31 quốc gia, trong đó có Việt Nam) cho thấy 91% lãnh đạo được khảo sát tại Việt Nam cho rằng năm 2025 là thời điểm quan trọng để nhìn lại chiến lược và cách vận hành doanh nghiệp.
Tại Việt Nam, 67% lãnh đạo nói cần tăng năng suất, trong khi 84% người lao động thừa nhận không có đủ thời gian hoặc năng lượng để hoàn thành công việc.
Những con số này phản ánh một thực tế: AI xuất hiện đúng vào lúc doanh nghiệp chịu sức ép lớn về năng suất, chi phí và tốc độ phục vụ khách hàng. Với một doanh nghiệp bán lẻ, AI có thể hỗ trợ trả lời khách hàng, dự báo nhu cầu, cá nhân hóa khuyến mãi.
Với nhà máy, AI có thể phát hiện lỗi sản phẩm, dự báo bảo trì máy móc, tối ưu dây chuyền. Với lĩnh vực tài chính, công nghệ này hỗ trợ phát hiện bất thường, phân tích dữ liệu khách hàng và tự động hóa một phần quy trình xét duyệt.
Tuy nhiên, làn sóng ứng dụng AI cũng kéo theo một tâm lý đáng chú ý: FOMO, tức sợ bị bỏ lại phía sau. Không ít doanh nghiệp mua phần mềm AI, đăng ký các gói công nghệ đắt tiền hoặc triển khai chatbot, trợ lý ảo chỉ vì thấy đối thủ đã làm. Vấn đề là họ chưa xác định rõ "điểm đau" cần xử lý: muốn giảm thời gian xử lý đơn hàng, giảm lỗi trong sản xuất, tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng hay hỗ trợ nhân viên làm việc nhanh hơn?
Khi không có bài toán cụ thể, AI dễ trở thành một khoản đầu tư trang trí. Công cụ có thể hiện đại, nhưng dữ liệu phân tán, quy trình chưa chuẩn hóa, nhân viên không biết dùng, lãnh đạo không có chỉ số đo hiệu quả. Kết quả là sau vài tháng thử nghiệm, doanh nghiệp thấy chi phí tăng nhưng hiệu quả chưa rõ, rồi quay lại cách làm cũ.
Bà Nguyễn Quỳnh Trâm - Tổng giám đốc Microsoft Việt Nam - nhận định AI mở ra cơ hội để mọi tổ chức, dù lớn hay nhỏ, tiếp cận tri thức và nâng cao năng lực cạnh tranh. Tuy vậy, bà cũng nhấn mạnh doanh nghiệp không chỉ đầu tư vào công nghệ, mà còn cần phát triển tư duy số, kỹ năng số cho đội ngũ và thúc đẩy sự cộng tác giữa con người với các tác nhân AI.
Thực tế triển khai tại các doanh nghiệp lớn cho thấy AI chỉ phát huy tác dụng khi gắn với mô hình vận hành. Tổng giám đốc FPT Nguyễn Văn Khoa từng cho rằng AI là “cánh cửa công nghệ” mang tính bước ngoặt, nhưng chuyển đổi AI không chỉ là bài toán công nghệ mà là sự thay đổi toàn diện trong tư duy quản trị.
Từ thực tiễn FPT, việc ứng dụng AI đã giúp cải thiện năng suất trong một số hoạt động, nhưng điều quan trọng là doanh nghiệp phải biết đưa AI vào quy trình cụ thể thay vì triển khai theo phong trào.
Nói cách khác, AI không tự tạo ra giá trị nếu doanh nghiệp chưa biết mình cần gì. Một chatbot không thể cứu hệ thống chăm sóc khách hàng nếu dữ liệu sản phẩm thiếu cập nhật. Một công cụ phân tích không thể giúp lãnh đạo ra quyết định tốt hơn nếu dữ liệu đầu vào sai lệch. Một phần mềm tự động hóa không thể thay thế quy trình vốn đã rối rắm, thiếu người chịu trách nhiệm.
Đây là lý do nhiều chuyên gia cho rằng câu hỏi quan trọng không còn là “có nên dùng AI hay không”, mà là “dùng AI vào đâu, ai chịu trách nhiệm và đo hiệu quả bằng gì”. AI càng mạnh, yêu cầu về quản trị càng cao. Nếu thiếu nền tảng dữ liệu, thiếu kỹ năng nhân sự và thiếu cơ chế kiểm soát rủi ro, doanh nghiệp có thể rơi vào tình trạng dùng công nghệ mới để khuếch đại những bất cập cũ.
Đặt con người ở trung tâm
Rào cản lớn nhất của AI trong doanh nghiệp Việt hiện nay không chỉ nằm ở kỹ thuật. Dữ liệu chưa sạch, hạ tầng chưa đồng bộ, bảo mật còn yếu là những trở ngại dễ thấy. Nhưng rào cản khó hơn nằm ở con người: nhân viên ngại thay đổi, quản lý chưa hiểu công nghệ, lãnh đạo kỳ vọng quá nhanh, trong khi doanh nghiệp thiếu người đủ năng lực kết nối giữa bài toán kinh doanh và giải pháp AI.
Một hệ thống AI muốn vận hành hiệu quả cần ba lớp chuẩn bị. Thứ nhất là dữ liệu, gồm dữ liệu khách hàng, sản phẩm, vận hành, tài chính, nhân sự. Thứ hai là quy trình, tức doanh nghiệp phải biết công đoạn nào có thể tự động hóa, công đoạn nào vẫn cần con người kiểm soát. Thứ ba là con người, bao gồm người sử dụng, người giám sát và người chịu trách nhiệm khi AI đưa ra gợi ý sai.
Báo cáo Work Trend Index 2025 cũng cho thấy 95% lãnh đạo doanh nghiệp Việt Nam được khảo sát kỳ vọng sử dụng “lao động kỹ thuật số” trong 12 đến 18 tháng tới, cao hơn mức trung bình toàn cầu. Đồng thời, 91% lãnh đạo tại Việt Nam đang cân nhắc tuyển dụng các vai trò liên quan đến AI, cao hơn mức 78% trên toàn cầu.
Điều này cho thấy nhu cầu nhân sự AI đang tăng mạnh. Nhưng tuyển thêm người không đủ nếu doanh nghiệp không thay đổi cách làm việc. Một chuyên viên AI không thể tạo giá trị nếu bị tách khỏi bộ phận kinh doanh. Một nhóm công nghệ không thể tự giải quyết bài toán khách hàng nếu không có dữ liệu thực tế từ bán hàng, vận hành và chăm sóc khách hàng. Vì vậy, nhiều doanh nghiệp đang tính đến mô hình đội ngũ nòng cốt về AI, còn gọi là AI Center of Excellence.
Theo hướng dẫn của Microsoft, AI Center of Excellence là nhóm chuyên gia nội bộ có nhiệm vụ thúc đẩy ứng dụng AI hiệu quả, tránh tình trạng triển khai manh mún, thiếu kiểm soát và thiếu nền tảng quản trị. Nhóm này hỗ trợ doanh nghiệp xác định bài toán, lựa chọn công cụ, thiết lập tiêu chuẩn dữ liệu, đào tạo nhân sự và theo dõi kết quả triển khai.
Với doanh nghiệp vừa và nhỏ, điều quan trọng không phải lập tức xây một trung tâm lớn, mà là có một nhóm nòng cốt gồm đại diện lãnh đạo, công nghệ, vận hành, nhân sự và bộ phận kinh doanh. Nhóm này cần trả lời được những câu hỏi căn bản: AI sẽ giúp tiết kiệm bao nhiêu thời gian? Giảm bao nhiêu lỗi? Tăng trải nghiệm khách hàng ở điểm nào? Rủi ro dữ liệu ra sao? Ai kiểm chứng kết quả?
Cách tiếp cận an toàn hơn là bắt đầu bằng các dự án nhỏ, còn gọi là pilot. Thay vì triển khai AI trên toàn bộ doanh nghiệp, có thể chọn một quy trình cụ thể như phân loại email khách hàng, hỗ trợ nhân viên soạn báo cáo, kiểm tra lỗi dữ liệu, dự báo tồn kho hoặc trả lời câu hỏi nội bộ. Sau 2 đến 3 tháng, doanh nghiệp đo hiệu quả bằng chỉ số rõ ràng: thời gian xử lý giảm bao nhiêu, chi phí giảm thế nào, khách hàng hài lòng hơn không, nhân viên có thật sự dùng công cụ hay không.
Một điểm cần nhấn mạnh là AI không nên chỉ được nhìn như công cụ tăng hiệu năng máy móc. Giá trị bền vững hơn nằm ở trải nghiệm của nhân viên và khách hàng. Nếu AI giúp nhân viên bớt làm việc lặp lại, có thêm thời gian tư vấn sâu hơn cho khách hàng, đó là hiệu quả. Nếu AI giúp khách hàng được phản hồi nhanh, đúng và cá nhân hóa hơn, đó là hiệu quả. Nếu AI chỉ tạo thêm biểu mẫu, thêm phần mềm, thêm áp lực theo dõi, công nghệ có thể phản tác dụng.
AI đang mở ra cơ hội lớn cho doanh nghiệp Việt Nam, nhưng cơ hội này không dành cho những cuộc chạy đua theo phong trào. Doanh nghiệp cần tỉnh táo trước tâm lý “đối thủ làm thì mình cũng phải làm”. Bài học quan trọng nhất là bắt đầu từ vấn đề thật, dữ liệu thật, con người thật và kết quả đo được thật.
