Hạ tầng vận hành mới cho doanh nghiệp Việt

Có thể nói trí tuệ nhân tạo (AI) đang đặt lại luật chơi và Việt Nam đang đứng trước một ngã rẽ lớn. Đây là cơ hội cho những doanh nghiệp đủ năng lực biến AI thành một hạ tầng chiến lược để tái thiết mô hình kinh doanh, tăng trưởng quy mô và tạo lợi thế cạnh tranh dài hạn.

Vì vậy, không còn là câu hỏi “nên hay không nên áp dụng AI”, mà là “sẽ vận hành một doanh nghiệp ra sao khi AI trở thành nền móng?”.

Xu hướng AI: Từ công nghệ hỗ trợ đến hạ tầng vận hành

Từ các báo cáo gần đây của các công ty tư vấn quản trị hàng đầu như McKinsey, Bain & Company, chúng ta thấy rõ xu hướng hơn 80% doanh nghiệp lớn toàn cầu đã triển khai Generative AI (GenAI) ít nhất trong một hoạt động cốt lõi. Tuy nhiên, chỉ khoảng 23% thực sự tạo ra giá trị kinh doanh rõ ràng từ AI. Điều này không nằm ở công nghệ, mà ở cách triển khai. Một dự án AI kém hiệu quả không vì thiếu phần mềm, mà vì thiếu một cấu trúc tổ chức, một tư duy tích hợp và một quy trình đo lường cụ thể.

Hiện tại, AI không còn là một lựa chọn công nghệ, mà sẽ là một lựa chọn chiến lược. Điều này thể hiện ở việc các doanh nghiệp tiên phong không còn triển khai AI như một giải pháp bổ sung rời rạc, mà tích hợp trực tiếp vào chuỗi giá trị, từ thiết kế sản phẩm, quản trị khách hàng đến vận hành nội bộ.

Có thể thấy rõ điều này trong lĩnh vực thương mại dịch vụ, nơi nhiều hệ thống chuỗi bán lẻ đã ứng dụng GenAI để tự động hóa chăm sóc khách hàng, cá nhân hóa ưu đãi, dự báo nhu cầu tiêu dùng và tối ưu quản lý hàng tồn kho. Nhờ đó, nhiều doanh nghiệp ghi nhận mức tăng 15–20% doanh số từ nhóm khách hàng cũ mà không cần mở rộng mạng lưới điểm bán, đồng thời giảm chi phí vận hành kho bãi và logistics từ 10–15% mỗi năm.

Một xu hướng mới đang hình thành là Agentic AI. Đó là các hệ thống Trí tuệ nhân tạo không chỉ phân tích và đề xuất như trước đây, mà có thể tự động đưa ra quyết định và hành động mà không cần sự can thiệp của con người. Công ty tư vấn công nghệ thông tin hàng đầu thế giới Gartner có dự báo rằng đến năm 2028, khoảng 33% ứng dụng dành cho doanh nghiệp sẽ được phát triển dựa trên loại AI này, thay cho các hệ thống lập trình truyền thống.

Tuy nhiên, cũng chính Gartner cảnh báo có tới 40% dự án phát triển Agentic AI sẽ bị hủy bỏ trước năm 2027. Lý do là nhiều doanh nghiệp chưa đủ năng lực để kiểm soát rủi ro, cũng như thiếu khả năng tổ chức triển khai những công nghệ AI phức tạp kiểu này một cách bài bản và an toàn.

Điều này đặt ra một thông điệp quan trọng cho doanh nghiệp Việt Nam: AI không còn là câu chuyện kỹ thuật đơn thuần. Nếu chưa sẵn sàng về mô hình quản trị, năng lực triển khai và kiểm soát rủi ro, doanh nghiệp khó có thể tiến xa trong làn sóng AI mới này.

Trong khi thế giới đang đẩy mạnh đầu tư hàng nghìn tỷ USD vào hạ tầng AI, McKinsey dự báo tổng vốn đầu tư vào trung tâm dữ liệu và AI cloud sẽ vượt 6.700 tỷ USD vào năm 2030, thì nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam vẫn đang đối mặt với những bài toán cơ bản: hạ tầng dữ liệu còn thiếu và phân mảnh, hệ thống CNTT chưa được kết nối đồng bộ, nhân sự công nghệ chưa đáp ứng yêu cầu. Thực tế, nhiều doanh nghiệp thậm chí còn chưa hoàn tất quá trình chuyển đổi số cơ bản thì đã phải đối mặt với làn sóng AI – một công nghệ mới yêu cầu nền tảng công nghệ và tổ chức ở mức cao hơn. Điều này dẫn đến nguy cơ bị “bỏ lại phía sau” ngay cả khi chưa kịp hoàn thiện các bước số hóa truyền thống.

Tuy nhiên, thách thức cũng chính là cơ hội. Việt Nam có dân số trẻ, độ phủ thiết bị và tốc độ thích nghi công nghệ vượt trội trong khu vực Đông Nam Á. Nếu biết chuyển đổi đúng cách, doanh nghiệp Việt có thể không chỉ theo kịp mà còn đi trước một số thị trường truyền thống bằng cách áp dụng AI vào những quy trình chưa bị ràng buộc bởi hệ thống cũ.

Chiến lược tổ chức sẵn sàng cho AI: Ba nguyên tắc tạo giá trị đột phá

Một số doanh nghiệp lo ngại rằng ứng dụng AI sẽ gây xáo trộn bộ máy, tạo ra kháng cự nội bộ. Tôi cho rằng vấn đề không nằm ở việc có gây xáo trộn hay không, mà là tổ chức có sẵn sàng để quản trị sự thay đổi đó không. Thực tế mà chúng tôi quan sát được tại nhiều doanh nghiệp Việt Nam là phần lớn vẫn đang trong quá trình hoàn thiện nền tảng số, từ dữ liệu, hệ thống đến quy trình. Vì vậy, khi tiếp cận AI, điều quan trọng không phải là triển khai một giải pháp công nghệ riêng lẻ, mà cần đặt trong lộ trình tái cấu trúc tổng thể của doanh nghiệp.

Từ kinh nghiệm tư vấn và đồng hành triển khai cùng nhiều doanh nghiệp thuộc các lĩnh vực khác nhau, chúng tôi khuyến nghị doanh nghiệp cần tập trung vào ba nguyên tắc.

Trước hết, AI cần được tiếp cận như một quyết định chiến lược, không phải một dự án công nghệ đơn lẻ. Ban lãnh đạo phải là nơi định hướng và ra quyết định triển khai AI bởi từ góc độ chiến lược và hiểu rõ tổng thể mô hình kinh doanh, mới có thể xác định chính xác điểm nghẽn cần giải quyết và cách tái thiết mô hình vận hành dựa trên AI. Trong mọi chương trình chuyển đổi, vai trò của CEO và ban điều hành luôn là yếu tố quyết định. Chỉ khi lãnh đạo lựa chọn đúng bài toán ưu tiên, tháo gỡ các rào cản về dữ liệu, văn hóa và thiết kế lại mô hình tổ chức, AI mới thực sự tạo ra giá trị. Bản thân AI chỉ là công cụ, người lãnh đạo mới là người quyết định hướng đi và tốc độ chuyển đổi của doanh nghiệp.

Thứ hai là xây dựng tổ chức AI nội bộ với ba lớp. Đầu tiên là lớp kiến tạo, nơi kết nối giữa chiến lược kinh doanh và năng lực công nghệ. Lớp này được dẫn dắt bởi các AI Product Manager – những người vừa hiểu bài toán kinh doanh, vừa hiểu giải pháp công nghệ. Tiếp theo là lớp vận hành, sẽ do đội ngũ kỹ sư AI, kỹ sư dữ liệu và QA đảm nhiệm, nhằm tinh chỉnh và vận hành hệ thống AI ổn định. Cuối cùng, lớp giám sát đóng vai trò kiểm soát đạo đức, tuân thủ, đảm bảo hệ thống AI minh bạch, công bằng và kiểm soát rủi ro, phụ trách bởi AI Ethics Officer.

Khi ba lớp này được thiết kế đầy đủ và phối hợp nhịp nhàng, AI sẽ không còn là một giải pháp rời rạc, mà trở thành một phần cấu trúc vận hành doanh nghiệp, như một hệ miễn dịch giúp tổ chức thích ứng, kiểm soát và phát triển bền vững.

Trong tổ chức mới, những vị trí nhân sự như AI Product Manager, Prompt Engineer, AI Ethics Officer sẽ thay thế dần một số vị trí quản lý trung gian trung gian truyền thống. Điều quan trọng là tổ chức cần các chương trình đào tạo nội bộ, từ lãnh đạo đến nhân sự các cấp, đều học cách làm việc cùng AI thay vì lo sợ bị thay thế. Chỉ khi yếu tố con người và dữ liệu được chuẩn bị song song với công nghệ, năng lực AI mới thực sự trở thành nền tảng vận hành cho doanh nghiệp.

Thứ ba là thiết lập cơ chế quản trị rủi ro AI ngay từ đầu. Tôi coi AI-TRiSM (AI Trust, Risk and Security Management) là điều kiện bắt buộc, không phải lựa chọn. Theo khảo sát gần nhất của Gartner, các doanh nghiệp xây dựng được mô hình AI-TRiSM giảm 80% sự cố dữ liệu và rủi ro đạo đức so với nhóm còn lại. Đầu tư vào quản trị rủi ro không phải chi phí, mà là bảo hiểm để bảo vệ thương hiệu và giá trị kinh doanh. Chỉ khi AI được kiểm soát từ thiết kế đến vận hành, doanh nghiệp mới có thể mở rộng quy mô một cách an toàn.

Tôi muốn nhấn mạnh, bản thân AI không tạo ra giá trị, người lãnh đạo biết dùng AI để tái cấu trúc mô hình vận hành mới là yếu tố quyết định.

Nếu AI là động cơ tăng tốc, thì CEO chính là người cầm lái. Không có sự dẫn dắt từ trên xuống, mọi sáng kiến AI đều sẽ bị mắc kẹt, hoặc trở thành “trò chơi công nghệ” không tạo giá trị thật. Doanh nghiệp cần bắt đầu từ việc xây dựng một lộ trình AI rõ ràng, với các giai đoạn thử nghiệm, đo lường, và mở rộng.

Một ví dụ thực tế tại FPT, chúng tôi không chỉ xây giải pháp AI mà xây nền tảng tổ chức để kiểm soát, đo lường và mở rộng AI. Chúng tôi ứng dụng AI vào tài chính, chăm sóc khách hàng, đào tạo nội bộ – và quan trọng nhất, nhân sự của chúng tôi không sợ AI, họ hợp tác với AI mỗi ngày để nâng cao hiệu quả công việc. Trong hai năm qua, AI đã chúng tôi giúp giảm 30% thời gian đối soát và tăng 22% độ chính xác báo cáo tự động. Đó là kết quả không đến từ công nghệ, mà từ việc thiết kế lại quy trình.

Cuối cùng, AI sẽ không quyết định sự thành công của doanh nghiệp. Chính năng lực tổ chức lại vận hành và bản lĩnh lãnh đạo mới quyết định AI trở thành động lực tăng trưởng hay trở thành một khoản đầu tư lãng phí.