Theo báo cáo “Unlocking Vietnam’s AI Potential” do AWS và Strand Partners công bố mới đây, tốc độ ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tại Việt Nam tăng 39% chỉ trong một năm. Những con số này cho thấy AI không còn là xu hướng thử nghiệm, mà đã trở thành động lực tăng trưởng.

Khi AI không chỉ là một dự án công nghệ

Thực tế, kể từ khi OpenAI ra mắt ChatGPT, AI đã nhanh chóng trở thành ưu tiên hàng đầu trong chương trình chuyển đổi số của doanh nghiệp. Trong các cuộc họp chiến lược tại nhiều doanh nghiệp Việt Nam hiện nay, câu hỏi đang được lặp lại thường xuyên: Chiến lược AI của chúng ta là gì và làm thế nào để ứng dụng AI mà không khiến hệ thống công nghệ thông tin trở nên rối rắm và khó quản lý hơn?

Tuy nhiên, theo ghi nhận của ông Thực Nguyễn, Quản lý cấp cao bộ phận tư vấn Công nghệ Thông tin của ABeam Consulting Vietnam, đơn vị chuyên tư vấn quản lý và công nghệ, thực tế triển khai tại Việt Nam cho thấy nhiều sáng kiến AI đang xuất phát từ nhu cầu riêng lẻ của từng phòng ban.

Đơn cử bộ phận marketing thì muốn tự động hóa nội dung, nhân sự thì muốn tối ưu tuyển dụng trong khi đội ngũ vận hành lại muốn dự báo nhu cầu.

Theo ông Thực, mỗi sáng kiến đều có giá trị, nhưng nếu thiếu một khung quản trị tổng thể, doanh nghiệp dễ rơi vào tình trạng đầu tư phân mảnh, trùng lặp chức năng và gia tăng “nợ công nghệ”.

Trong khi đó, AI chỉ phát huy hiệu quả khi được tích hợp vào chiến lược tổng thể. Lấy ví dụ trong ngành sản xuất, ông Thực tiết lộ: Một doanh nghiệp linh kiện điện tử tại miền Bắc triển khai hệ thống AI để kiểm tra chất lượng sản phẩm. Sau 6 tháng, tỉ lệ phát hiện lỗi tăng từ 82% lên 98,5%, thời gian kiểm tra giảm đáng kể và chi phí nhân sự được cắt giảm hơn 30%.

Tương tự, tại lĩnh vực tài chính - ngân hàng, theo ông Thực, việc ứng dụng AI vào chatbot và phân tích tín dụng giúp giảm tới 40% khối lượng công việc tại tổng đài và rút ngắn thời gian phê duyệt khoản vay từ hai ngày xuống còn khoảng 30 phút. Những cải thiện này không chỉ tối ưu chi phí mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Vị này cho biết điểm chung của các trường hợp thành công là AI không hoạt động độc lập. Nó được tích hợp vào hệ sinh thái công nghệ, dữ liệu và quy trình vận hành, dưới sự giám sát của một cấu trúc quản trị rõ ràng.

Tương tự, chia sẻ câu chuyện của Green Mekong - chuyên xuất khẩu gỗ trên Amazon, nữ giám đốc gen Z - Trần Ngọc Lam Giang nói với PLO rằng đơn vị đã thực hiện tư duy "mượn sức người khổng lồ", tức thay vì thâm dụng lao động. Theo đó, Green Mekong đã tận dụng triệt để các công cụ và dữ liệu AI trong hệ sinh thái của Amazon để tối ưu hóa mọi công đoạn.

Nhờ mô hình quản trị thông minh bằng công nghệ mà chỉ sau 6 tháng khởi nghiệp, doanh nghiệp đã có lãi và cán mốc doanh thu gần 1 triệu USD ngay trong năm đầu tiên tiến ra thị trường quốc tế, dù cả doanh nghiệp chỉ vỏn vẹn có 4 nhân sự đều thuộc gen Z.

Chìa khóa để AI tạo giá trị dài hạn

Với góc nhìn quản trị, ông Thực chỉ ra ba thách thức phổ biến nhất mà doanh nghiệp Việt Nam đang đối mặt khi ứng dụng AI gồm: dữ liệu chưa sẵn sàng, hệ thống lõi còn phân tán và thiếu cơ chế AI governance (tức quản trị AI) rõ ràng.

Đây là nguyên nhân khiến nhiều dự án AI dừng lại ở mức thử nghiệm, khó mở rộng quy mô hoặc khó chứng minh hiệu quả tài chính dài hạn.

"Trong bối cảnh đó, quản lý kiến trúc doanh nghiệp (Enterprise Architecture - EA) và quản lý danh mục chiến lược (Strategic Portfolio Management - SPM) ngày càng đóng vai trò trung tâm.

EA giúp doanh nghiệp xây dựng "nguồn thông tin duy nhất" (single source of truth) về toàn bộ hệ sinh thái CNTT, từ ứng dụng, dữ liệu đến hạ tầng. Trong khi đó, SPM đảm bảo các sáng kiến công nghệ, bao gồm AI, được liên kết với mục tiêu kinh doanh, ưu tiên chiến lược và ngân sách.

Khi kết hợp EA và SPM, doanh nghiệp có thể đánh giá tác động của một dự án AI lên toàn bộ kiến trúc hiện tại trước khi đầu tư.

Điều này đặc biệt quan trọng khi nguồn lực có hạn và áp lực ROI (lợi tức đầu tư) ngày càng cao”, ông Thực Nguyễn chia sẻ.

Cũng theo ông, trong làn sóng đổi mới sáng tạo và phát triển kinh tế số, AI chắc chắn sẽ tiếp tục tăng tốc, rút ngắn vòng đời sản phẩm và tái định hình cách doanh nghiệp vận hành.

Tuy nhiên, tốc độ nếu không đi kèm kiểm soát có thể trở thành rủi ro hệ thống. Vì thế, trong làn sóng này, lợi thế không thuộc về doanh nghiệp chạy nhanh nhất, mà thuộc về doanh nghiệp nhìn thấy toàn cảnh và ra quyết định dựa trên cấu trúc rõ ràng.

"Quản trị kiến trúc và danh mục đầu tư sẽ là nền tảng để AI tạo ra giá trị dài hạn"- ông Thực nhấn mạnh.