Vào ngày 9/5 vừa qua tại Hà Nội, Hiệp hội Phát triển nhân lực Logistics Việt Nam (VALOMA) đã tổ chức Diễn đàn Công nghệ Logistics 2026 (VALOMA LogTech Forum) với chủ đề "AI định hình tương lai Logistics". Sự kiện này đã trở thành tâm điểm chú ý, quy tụ cộng đồng doanh nghiệp và các nhà hoạch định chính sách để thảo luận về cách trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái định hình toàn bộ năng lực cạnh tranh cốt lõi của ngành logistics Việt Nam.
AI: Từ Hậu Cần Đến Nền Tảng Kinh Tế Số cho Logistics Việt Nam
Ngành logistics từ lâu vẫn thường bị đóng khung trong hình ảnh của một ngành dịch vụ "hậu cần" đơn thuần. Tuy nhiên, dưới áp lực giao hàng siêu tốc của kỷ nguyên thương mại điện tử bùng nổ và sự đứt gãy liên tục của chuỗi cung ứng toàn cầu, bức tranh ấy đang bị phá vỡ. Phát biểu khai mạc tại diễn đàn, PGS.TS. Nguyễn Thanh Chương, Chủ tịch Hiệp hội Phát triển nhân lực Logistics Việt Nam (VALOMA), đã đưa ra một góc nhìn sâu sắc: công nghệ, đặc biệt là AI, đang tái định hình toàn bộ chuỗi cung ứng, đưa logistics từ vai trò hỗ trợ trở thành ngành dịch vụ nền tảng của nền kinh tế số và kinh tế xanh.
"Có một sự thật mà ngành này đang phải đối mặt, đó là AI sẽ không thay thế con người trong ngành logistics, nhưng những doanh nghiệp biết ứng dụng AI hiệu quả chắc chắn sẽ vượt xa những doanh nghiệp chậm đổi mới."
Thông điệp từ Diễn đàn VALOMA 2026 đã khẳng định rõ, sức mạnh của một doanh nghiệp logistics giờ đây không được đo bằng diện tích kho bãi hay quy mô đội xe, mà bằng tốc độ xử lý dữ liệu và khả năng dự báo chính xác theo thời gian thực. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc chuyển đổi số và ứng dụng các công nghệ tiên tiến, trong đó AI đóng vai trò trung tâm, để duy trì và nâng cao lợi thế cạnh tranh.
Sức Mạnh AI Đã Được Chứng Minh Trong Chuỗi Cung Ứng Toàn Cầu
Thực tế toàn cầu đã chứng minh sức mạnh vượt trội của AI trong việc tối ưu hóa các hoạt động logistics. Các báo cáo tại diễn đàn đã chỉ ra những con số ấn tượng về hiệu quả mà AI mang lại. Việc ứng dụng công nghệ này có thể giúp doanh nghiệp đạt được những cải thiện đáng kể trong nhiều khía cạnh quan trọng của chuỗi cung ứng.
Những con số này không chỉ là lý thuyết mà là kết quả thực tiễn từ các doanh nghiệp tiên phong trên thế giới, nhờ vào khả năng phân tích dữ liệu lớn, dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa lộ trình vận chuyển và tự động hóa quy trình của AI. Cùng chung nhận định, PGS.TS. Nguyễn Bình Minh, Viện trưởng Viện Công nghệ và Kinh tế số (Đại học Bách khoa Hà Nội), nhấn mạnh rằng áp lực chuyển đổi hiện nay đã dịch chuyển từ trạng thái "nên làm" sang "phải làm".
"AI không còn là một lựa chọn mang tính tham khảo, mà đã trở thành hạ tầng cạnh tranh cốt lõi."
Thống kê đáng báo động cho thấy, nếu không kịp thời đưa AI vào bộ máy vận hành, hơn 70% doanh nghiệp sẽ đối mặt với nguy cơ bị gián đoạn hoạt động trước những cú sốc của thị trường trong 5 năm tới. Điều này càng củng cố tầm quan trọng của việc tích hợp AI vào chiến lược phát triển của mỗi doanh nghiệp logistics.
Thực Trạng Triển Khai AI trong Logistics Việt Nam: Tiềm Năng và Rào Cản
Tiềm năng to lớn là vậy, song thực tế triển khai AI tại thị trường Việt Nam cho thấy một bức tranh còn nhiều khoảng cách. Phần lớn các doanh nghiệp nội địa mới chỉ chạm đến bước số hóa quy trình cơ bản, tức là chuyển đổi các tài liệu và quy trình thủ công sang định dạng điện tử. Số lượng tổ chức đủ năng lực dùng AI để phân tích dữ liệu sâu, hỗ trợ ra quyết định tự động hay dự báo thị trường vẫn chỉ đếm trên đầu ngón tay.
Rào cản chính khi ứng dụng AI trong logistics Việt Nam
- Thiếu đồng bộ hạ tầng kỹ thuật: Các hệ thống hiện có chưa được kết nối, gây khó khăn cho việc thu thập và xử lý dữ liệu tập trung.
- Khát nguồn nhân lực chất lượng cao: Thiếu chuyên gia vừa am hiểu công nghệ AI, vừa thấu hiểu nghiệp vụ và rủi ro đặc thù của ngành logistics.
- Bài toán dữ liệu: Dữ liệu phân mảnh, không sạch, và thiếu liên thông giữa các phòng ban.
Chỉ ra căn nguyên của sự ngập ngừng này dưới góc độ quản lý nhà nước, ông Trần Thanh Hải, Phó Cục trưởng Cục Xuất nhập khẩu (Bộ Công Thương), đã chỉ ra những rào cản hiện hữu. Thời gian qua, một số doanh nghiệp logistics tiên phong của Việt Nam đã đưa AI vào tối ưu lộ trình giao hàng hay quản lý kho tự động bằng thị giác máy tính. Tuy nhiên, khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế trên diện rộng vẫn còn rất lớn. Rào cản lớn nhất không hẳn là nguồn vốn, mà nằm ở sự thiếu đồng bộ của hạ tầng kỹ thuật và cơn khát nguồn nhân lực chất lượng cao – những người vừa am hiểu công nghệ AI, vừa thấu hiểu những rủi ro đặc thù của nghiệp vụ logistics.
Nút Thắt Dữ Liệu: Thách Thức Lớn Nhất Khi Ứng Dụng AI
Một trong những thách thức cốt lõi và thường bị đánh giá thấp khi triển khai AI là bài toán dữ liệu. Ông Nguyễn Tiến Đồng, Giám đốc Kỹ thuật AI tại Tập đoàn CMC, cho rằng nút thắt lớn nhất nằm ở đây. Phần lớn doanh nghiệp hiện nay vẫn vận hành theo mô hình tuyến tính, nơi các phòng ban hoạt động độc lập và dữ liệu được lưu trữ riêng lẻ. Dữ liệu dù đã được số hóa nhưng lại nằm rải rác, phân mảnh ở từng phòng ban; các hệ thống phần mềm quản trị độc lập chưa được kết nối đồng bộ.
Khi dữ liệu bị 'cô lập' và không được chuẩn hóa, mọi thuật toán AI đều trở nên vô dụng. AI cần một "nguồn thức ăn" dồi dào, sạch sẽ và liên thông để có thể học hỏi, phân tích và đưa ra các dự đoán chính xác.
Chính vì vậy, doanh nghiệp cần phải giải quyết triệt để bài toán làm sạch và liên thông dữ liệu. Điều này đòi hỏi một chiến lược quản trị dữ liệu toàn diện, từ việc thu thập, lưu trữ, xử lý đến tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy cao.
J&T Express Việt Nam: Bài Học Thực Tiễn Về Dòng Chảy Dữ Liệu và AI
Đại diện cho khối doanh nghiệp trực tiếp "tham chiến" trên thị trường, ông Nguyễn Anh Dũng, Quản lý dự án công nghệ của J&T Express Việt Nam, đã chia sẻ những bài học xương máu từ thực tiễn. Ông nhấn mạnh rằng, bên cạnh dòng chảy vật lý của hàng hóa, "dòng chảy dữ liệu" mới là thứ quyết định thành bại của một doanh nghiệp logistics trong bối cảnh hiện nay. Khi quy mô thị trường bùng nổ với hàng triệu đơn hàng mỗi ngày, việc vận hành dựa vào sức người và kinh nghiệm cá nhân đã chạm tới giới hạn đỏ.
"Lúc này, AI không còn là một xu hướng xa vời; nó là công cụ làm việc thường ngày, là giải pháp bắt buộc để chúng tôi tự động hóa quy trình, tối ưu hóa từng chuyến xe và bảo vệ biên lợi nhuận trước sự cạnh tranh khốc liệt."
Kinh nghiệm của J&T Express cho thấy, việc đầu tư vào AI không chỉ là để bắt kịp xu hướng mà là một yêu cầu sống còn để duy trì hiệu quả hoạt động, giảm thiểu sai sót và tối ưu hóa chi phí trong một thị trường đầy biến động và cạnh tranh gay gắt. AI giúp họ xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng và tối đa hóa lợi nhuận.
Lộ Trình Ứng Dụng AI Hiệu Quả Cho Doanh Nghiệp Logistics Vừa và Nhỏ
Trước những thách thức đặt ra, giải pháp nào sẽ giúp các doanh nghiệp logistics Việt Nam, đặc biệt là khối vừa và nhỏ, vượt qua mà không bị ngợp? PGS.TS Nguyễn Bình Minh, Viện trưởng Viện Công nghệ và Kinh tế số (Đại học Bách khoa Hà Nội), đã đưa ra lời khuyên thiết thực. Ông cho rằng, các doanh nghiệp nên bắt đầu bằng những bài toán nhỏ nhưng có khả năng đo lường hiệu quả rõ ràng.
Số hóa và chuẩn hóa dữ liệu hiện có:
