Tại Diễn đàn Data & AI mùa hè năm 2026 do Hội Tin học TP.HCM (HCA) phối hợp tổ chức, các chuyên gia hàng đầu đã cùng nhau mổ xẻ những thách thức và cơ hội trong hành trình chuyển đổi số của Việt Nam. Trọng tâm của buổi thảo luận xoay quanh vai trò then chốt của dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) – những yếu tố được ví như "nguyên tử" cốt lõi định hình nền kinh tế số. Tuy nhiên, dù tiềm năng là vô hạn, việc ứng dụng AI doanh nghiệp Việt vẫn đối mặt với tỷ lệ thất bại đáng kể. Vậy đâu là những rào cản chính và làm thế nào để các doanh nghiệp Việt Nam có thể khai thác tối đa sức mạnh của AI?
AI: "Nguyên Tử" Cốt Lõi Của Kinh Tế Số
Ông Nguyễn Hữu Yên, Phó giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM, đã nhấn mạnh tầm quan trọng không thể phủ nhận của dữ liệu và AI trong bối cảnh hiện tại. Ông khẳng định rằng hai yếu tố này đã vượt xa khái niệm công cụ hỗ trợ đơn thuần, trở thành nền tảng cấu thành sự phát triển của nền kinh tế số.
Lời nhận định này không chỉ khẳng định vị thế của AI mà còn đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc làm chủ công nghệ này. Tại Việt Nam, làn sóng ứng dụng AI vào các hoạt động kinh doanh, sản xuất đang diễn ra mạnh mẽ. Tuy nhiên, một nghiên cứu thực tế của Microsoft đã chỉ ra rằng không phải mọi mô hình áp dụng đều mang lại thành công như kỳ vọng, đặc biệt là trong bối cảnh các doanh nghiệp Việt đang nỗ lực chuyển đổi số.
Ba Rào Cản Chính Khi Ứng Dụng AI Doanh Nghiệp Việt
Theo bà Trần Kim Sa, Giám đốc Tư vấn Giải pháp, phụ trách khối doanh nghiệp SME của Microsoft Việt Nam, có ba nguyên nhân cốt lõi dẫn đến sự thất bại của các dự án AI trong doanh nghiệp. Việc nhận diện rõ những rào cản này là bước đầu tiên để các doanh nghiệp có thể xây dựng chiến lược ứng dụng AI hiệu quả và bền vững.
Các Nguyên Nhân Chính Gây Thất Bại Khi Ứng Dụng AI
- Không gắn giải pháp AI với bài toán kinh doanh rõ ràng: Thiếu định hướng mục tiêu cụ thể, dẫn đến việc triển khai AI không mang lại giá trị thực.
- Dữ liệu chưa sẵn sàng: Dữ liệu không đủ chất lượng, thiếu tính nhất quán hoặc không được chuẩn hóa để AI có thể xử lý và học hỏi.
- Thiếu quản trị và bảo mật: Không có quy trình quản lý, giám sát và bảo vệ dữ liệu, gây rủi ro về an toàn thông tin và hiệu quả vận hành.
Những nguyên nhân này cho thấy việc ứng dụng AI không chỉ là vấn đề công nghệ mà còn là vấn đề chiến lược, quản lý và văn hóa doanh nghiệp. Để thành công, các doanh nghiệp cần có một cái nhìn toàn diện và chuẩn bị kỹ lưỡng trên nhiều phương diện.
Sai Lầm Phổ Biến: Bỏ Quên Trải Nghiệm Nhân Viên
Trong số các bài toán lớn mà các doanh nghiệp thành công thường tập trung giải quyết, theo nghiên cứu của Microsoft, có một bài toán quan trọng nhưng thường bị bỏ quên: dùng AI để nâng cao trải nghiệm của nhân viên. Đây là một điểm mấu chốt mà nhiều doanh nghiệp Việt thường mắc phải, dẫn đến việc các giải pháp AI dù được đầu tư lớn vẫn không phát huy hiệu quả.
Lời nhận định của bà Sa đã chỉ ra một thực trạng đáng báo động: nhiều dự án AI được triển khai từ góc độ kỹ thuật hoặc quản lý cấp cao mà thiếu đi sự thấu hiểu về người dùng cuối – chính là các nhân viên. Khi AI không giải quyết được vấn đề thực tế của nhân viên, không mang lại sự tiện lợi hay cải thiện quy trình làm việc của họ, thì dù có hiện đại đến mấy, giải pháp đó cũng sẽ bị lãng quên.
Chiến Lược Tối Ưu: Bắt Đầu Từ Bài Toán Nhỏ
Để khắc phục sai lầm trên và thúc đẩy ứng dụng AI doanh nghiệp Việt thành công, chuyên gia Microsoft đưa ra lời khuyên thiết thực: nên chọn những bài toán nhỏ, đơn giản để nhân viên trong công ty dễ tiếp cận và nhanh chóng thấy được hiệu quả của AI. Việc bắt đầu với những dự án quy mô nhỏ không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro mà còn tạo động lực và sự tin tưởng cho toàn bộ tổ chức.
Lời Khuyên Từ Microsoft: Bắt Đầu Nhỏ, Nghĩ Lớn
Thay vì lao vào các dự án AI phức tạp ngay từ đầu, doanh nghiệp nên tập trung vào những vấn đề cụ thể, có thể giải quyết nhanh chóng bằng AI để nhân viên dễ dàng làm quen và cảm nhận được giá trị. Điều này giúp xây dựng nền tảng vững chắc cho các triển khai AI quy mô lớn hơn sau này.
Ngoài bài toán nâng cao trải nghiệm nhân viên, Microsoft cũng chỉ ra ba bài toán quan trọng khác mà các doanh nghiệp thành công thường tập trung vào: đổi mới trải nghiệm khách hàng, tái cấu trúc quy trình kinh doanh và dẫn dắt đổi mới. Bà Sa nhận định rằng hai bài toán đầu tiên đang được các doanh nghiệp Việt ứng dụng khá tốt, nhưng bài toán thứ tư – dẫn dắt đổi mới – vẫn còn là một thách thức lớn đòi hỏi tầm nhìn và sự đầu tư dài hạn.
Dữ Liệu: Từ Phục Vụ Con Người Đến Phục Vụ AI
Sự phát triển của AI không chỉ tác động đến quy trình làm việc mà còn thay đổi sâu sắc cách chúng ta nhìn nhận và quản lý dữ liệu. Bà Trần Kim Sa nhấn mạnh rằng AI không chỉ tối ưu hóa công việc mà còn làm thay đổi quỹ đạo tăng trưởng của doanh nghiệp. Ngày nay, AI không chỉ là công cụ mà đã trở thành "người dùng" dữ liệu kiểu mới.
Điều này có nghĩa là mục đích lưu trữ và xử lý dữ liệu đã có sự dịch chuyển đáng kể. Trước đây, dữ liệu chủ yếu được thu thập và lưu trữ để phục vụ con người trong việc ra quyết định hoặc phân tích thủ công. Giờ đây, một phần lớn dữ liệu cần được cấu trúc và chuẩn bị để phục vụ trực tiếp cho các mô hình AI, giúp chúng học hỏi, dự đoán và tự động hóa các tác vụ.
Đồng quan điểm này, thạc sĩ Nguyễn Đình Tuấn, Giám đốc Trung tâm Dịch vụ Hạ tầng số Viettel IDC, khẳng định rằng AI không chỉ thay đổi cuộc sống mà còn thay đổi toàn bộ hạ tầng dữ liệu. Tốc độ phát triển theo cấp số nhân của AI đòi hỏi mô hình dữ liệu và ứng dụng phải liên tục thích nghi. Trong bối cảnh đó, Việt Nam cần hành động ngay để không bỏ lỡ cơ hội và tránh bị tụt hậu trong cuộc cách mạng AI toàn cầu.
Hạ Tầng Dữ Liệu Việt Nam: Cơ Hội và Thách Thức
Để hỗ trợ cho sự phát triển của AI, hạ tầng dữ liệu đóng vai trò cực kỳ quan trọng. Viettel IDC đã đưa ra những báo cáo chuyên sâu về tình hình phát triển trung tâm dữ liệu (DC - Data Center) tại Việt Nam. Theo đó, TP.HCM đang là khu vực có tốc độ tăng trưởng cao nhất cả nước trong lĩnh vực này, hướng đến mục tiêu trở thành điểm sáng của cả khu vực Đông Nam Á.
TP.HCM đang dẫn đầu cả nước về tốc độ phát triển trung tâm dữ liệu, cho thấy tiềm năng lớn trong việc xây dựng hạ tầng cho AI.
Tuy nhiên, một đặc thù đáng chú ý là hầu hết thị phần của DC tại Việt Nam đều nằm trong tay các doanh nghiệp trong nước, với sự vắng mặt đáng kể của các doanh nghiệp quốc tế lớn. Mặc dù điều này có ưu điểm là thúc đẩy năng lực nội địa, nhưng cũng bộc lộ một số hạn chế:
- Quy mô nhỏ: Các DC của doanh nghiệp Việt vẫn còn nhỏ, chưa đáp ứng được hạ tầng lớn và phức tạp của các đơn vị quốc tế.
- Thiếu phối hợp toàn cầu: Khả năng tích hợp và phối hợp hoạt động với các hệ thống DC toàn cầu còn hạn chế, ảnh hưởng đến khả năng mở rộng và cạnh tranh quốc tế.
Để cải thiện tình hình, các nhà cung cấp DC của Việt Nam đang tích cực tìm cách mở rộng quy mô và hợp tác với các đối tác quốc tế. Đây là bước đi cần thiết để nâng cao năng lực hạ tầng, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của các ứng dụng AI doanh nghiệp Việt và quốc tế.
Đầu Tư Thông Minh Trong Bối Cảnh Thay Đổi Nhanh Chóng
Trong quá trình nghiên cứu và triển khai thực tế, ông Nguyễn Đình Tuấn của Viettel IDC đã đưa ra một lời cảnh báo quan trọng về việc lựa chọn hướng đầu tư và phát triển hạ tầng dữ liệu. Lĩnh vực này thay đổi cực kỳ nhanh chóng, với nhiều mô hình hôm nay phù hợp nhưng chỉ vài năm sau đã có thể trở nên lỗi thời.
Doanh nghiệp cần tính toán kỹ lưỡng, tránh rủi ro đầu tư quá nhiều vào một công nghệ hoặc mô hình mà khi đưa vào vận hành đã không còn đáp ứng được yêu cầu thực tế của thị trường. Điều này đòi hỏi một tầm nhìn chiến lược dài hạn, khả năng thích ứng linh hoạt và sẵn sàng đổi mới liên tục.
Việc đầu tư vào hạ tầng dữ liệu và ứng dụng AI doanh nghiệp Việt không chỉ là cuộc đua về công nghệ mà còn là cuộc đua về sự nhạy bén, khả năng dự báo và quản lý rủi ro. Chỉ những doanh nghiệp có chiến lược đầu tư thông minh, linh hoạt mới có thể trụ vững và phát triển mạnh mẽ trong kỷ nguyên AI.
Điều này có nghĩa gì với bạn?
Đối với các doanh nghiệp Việt Nam, hành trình ứng dụng AI là một cơ hội vàng để bứt phá nhưng cũng đầy rẫy thách thức. Để thành công, bạn cần:
- Xác định rõ ràng bài toán kinh doanh: Đừng triển khai AI chỉ vì xu hướng. Hãy bắt đầu bằng việc xác định vấn đề cụ thể mà AI có thể giải quyết, mang lại giá trị thực cho doanh nghiệp.
- Ưu tiên trải nghiệm nhân viên: Các giải pháp AI cần được thiết kế để hỗ trợ và nâng cao hiệu suất làm việc của nhân viên, giúp họ dễ dàng tiếp cận và sử dụng.
- Chuẩn bị dữ liệu kỹ lưỡng: Dữ liệu là "nguyên liệu" của AI. Đảm bảo dữ liệu sạch, có cấu trúc, sẵn sàng và được quản lý bảo mật chặt chẽ.
- Bắt đầu từ những dự án nhỏ: Thay vì tham vọng lớn ngay từ đầu, hãy triển khai các dự án AI quy mô nhỏ, dễ quản lý để tích lũy kinh nghiệm và tạo động lực.
- Đầu tư chiến lược vào hạ tầng dữ liệu: Đánh giá kỹ lưỡng các lựa chọn về trung tâm dữ liệu, cân nhắc giữa việc mở rộng quy mô và hợp tác quốc tế, đồng thời luôn sẵn sàng thích nghi với sự thay đổi nhanh chóng của công nghệ.
Ứng dụng AI doanh nghiệp Việt không chỉ là một lựa chọn mà là một yêu cầu tất yếu để duy trì năng lực cạnh tranh trong nền kinh tế số. Bằng cách học hỏi từ những thất bại, áp dụng các chiến lược thông minh và đầu tư đúng đắn, các doanh nghiệp Việt hoàn toàn có thể khai thác tối đa tiềm năng của AI, tạo ra những giá trị đột phá và vươn tầm khu vực.
