Giá trị AI nằm ở kết quả, không phải độ mới
AI trong doanh nghiệp là năng lực ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào quy trình cốt lõi để xử lý vấn đề kinh doanh cụ thể, cải thiện hiệu quả và tạo ra kết quả có thể đo lường. Vì vậy, mua công nghệ mới hay mở tài khoản cho nhân viên chưa đủ để tạo lợi thế; điều quyết định là AI có thay đổi cách doanh nghiệp làm việc hay không.
Trong cuộc trao đổi về việc biến công nghệ thành giá trị và phát triển hạ tầng AI, Tổng Giám đốc GreenNode Vũ Thanh Tùng nhấn mạnh khoảng cách giữa sử dụng công cụ và tạo ra giá trị thực chất. Theo khảo sát của 3HORIZONS và cộng đồng CIO Vietnam, khoảng 95% người được hỏi cho biết GenAI được dùng ở cấp độ cá nhân, nhưng chỉ 36% đã tích hợp AI vào quy trình vận hành. Sự chênh lệch này cho thấy số người thử công cụ không phải thước đo đủ tốt cho mức độ chuyển đổi.
Một khảo sát khác của Meta ghi nhận 95% doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa được hỏi đang sử dụng AI, trong đó 85% cho biết ứng dụng này giúp tăng doanh thu. Hai kết quả khảo sát không nên bị đánh đồng: chúng dùng nhóm khảo sát và cách hỏi khác nhau. Nhưng cả hai đều cho thấy doanh nghiệp cần xem xét kết quả cụ thể, thay vì mặc định rằng mọi hình thức sử dụng AI đều tạo ra cùng một giá trị.
Đưa AI vào nơi tạo năng suất và doanh thu
Ứng dụng AI thực tế nên bắt đầu từ một nút thắt có thể gọi tên: xử lý hồ sơ quá chậm, dự báo thiếu chính xác, chi phí phục vụ cao hay khó tiếp cận khách hàng. Khi đã xác định vấn đề, doanh nghiệp mới có cơ sở chọn công cụ, dữ liệu và cách đánh giá phù hợp. Mục tiêu không phải số hóa nguyên trạng một công việc, mà là cải thiện phương thức vận hành và sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn.
Tổng Giám đốc GreenNode Vũ Thanh Tùng cho rằng lợi thế hình thành khi doanh nghiệp đưa AI khỏi phạm vi công cụ cá nhân, tích hợp vào hoạt động cốt lõi, chọn đúng bài toán và trao công nghệ cho những người trực tiếp tạo doanh thu. Đây là điểm mấu chốt của AI vận hành doanh nghiệp: người dùng cuối phải thấy quy trình tốt hơn, còn lãnh đạo phải đo được tác động lên năng suất, chi phí, chất lượng dịch vụ hoặc doanh thu.
Điều đó cũng giải thích vì sao mức tăng năng suất không tự động biến thành tăng trưởng kinh doanh. Khảo sát được ông Tùng trích dẫn cho biết 90% ghi nhận năng suất nhân viên cải thiện, nhưng chỉ 15% ghi nhận doanh thu tăng. Nếu AI chỉ giúp hoàn thành nhanh hơn một nhiệm vụ nhưng không tháo gỡ điểm nghẽn của sản phẩm, bán hàng hay phục vụ khách hàng, lợi ích sẽ dừng ở phạm vi hẹp và khó củng cố năng lực cạnh tranh.
Đồng bộ công nghệ, tổ chức và kiểm soát
Đưa AI vào sản xuất, kinh doanh không phải việc riêng của bộ phận công nghệ. Theo ông Vũ Thanh Tùng, trở ngại có thể nằm ở phối hợp giữa nhóm công nghệ và nhóm nghiệp vụ, chứ không chỉ ở chất lượng mô hình. Nếu hai bên không thống nhất vấn đề cần giải quyết, dữ liệu đầu vào, trách nhiệm vận hành và tiêu chí thành công, giải pháp dễ mắc kẹt ở giai đoạn thử nghiệm.
Doanh nghiệp cũng phải tính đến hạ tầng và thời gian triển khai. Quy định kiểm soát xuất khẩu chip AI cùng thủ tục nhập khẩu có thể kéo dài việc triển khai hạ tầng thêm 4–6 tháng; một số trung tâm dữ liệu còn chưa đáp ứng yêu cầu kỹ thuật. Khi nhu cầu tính toán biến động, điện toán đám mây có thể giúp phân bổ tài nguyên linh hoạt hơn. Dù chọn hạ tầng nào, khoản đầu tư cần gắn với kết quả vận hành đo được, khả năng duy trì dịch vụ và nhu cầu thay đổi.
Quản trị là một phần của ứng dụng, không phải bước bổ sung sau cùng. Dữ liệu có thể bị đưa vào công cụ AI ngoài quy trình kiểm soát; nhiệm vụ của người lao động cũng có thể thay đổi hoặc được tự động hóa. Doanh nghiệp cần đào tạo kỹ năng mới, xác định người chịu trách nhiệm, bảo vệ dữ liệu và duy trì kiểm tra của con người với kết quả hay quyết định quan trọng.
Từ thử nghiệm đến năng lực cạnh tranh bền vững
Bước tiếp theo không nên là mở rộng AI đồng loạt, mà là chọn quy trình có tác động lớn, thử nghiệm với chỉ số rõ ràng rồi mới nhân rộng. Chỉ số có thể gắn với thời gian xử lý, lỗi, chi phí vận hành, mức độ hài lòng hay doanh thu; mỗi dự án cần một mục tiêu phù hợp thay vì một lời hứa chung chung về đổi mới. Cách làm này giúp lãnh đạo biết giải pháp nào đáng đầu tư và người lao động hiểu công nghệ hỗ trợ họ ở khâu nào.
Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15 có hiệu lực từ ngày 1/3/2026, tạo khuôn khổ pháp lý cho hoạt động nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI tại Việt Nam. Cùng với yêu cầu tuân thủ, doanh nghiệp cần duy trì giám sát phù hợp và kiểm tra định kỳ phương án khôi phục dữ liệu, xử lý sự cố. Đây không phải phần phụ của chuyển đổi AI: một hệ thống chỉ tạo giá trị khi doanh nghiệp có thể vận hành an toàn và liên tục.
Kết luận, năng lực cạnh tranh không đến từ việc sở hữu mô hình tiên tiến nhất, mà từ khả năng phối hợp công nghệ, quy trình, dữ liệu và con người quanh một bài toán kinh doanh thực. Doanh nghiệp nào đo được hiệu quả, điều chỉnh được cách làm và mở rộng có kiểm soát sẽ biến AI từ thử nghiệm thành năng lực vận hành. Còn nếu không gắn AI với công việc cốt lõi, mức độ sử dụng cao vẫn có thể chỉ là hoạt động bên lề.
