Hiệu quả cao nhưng phải tránh “tẩy xanh”

AI trở thành đòn bẩy cho kinh tế xanh

Khi chi phí năng lượng và nguyên liệu ngày càng đắt đỏ, AI được xem như giải pháp chiến lược giúp doanh nghiệp tối ưu tài nguyên, giảm phát thải và cải thiện quản trị môi trường – xã hội – quản trị (ESG).

Khảo sát cho thấy, chỉ 27% doanh nghiệp vừa và nhỏ quan tâm ESG, và mới 11% thực hành thành công ESG. Con số này phản ánh thực tế rằng ESG vẫn còn xa lạ với phần đông doanh nghiệp Việt Nam. Tuy nhiên, áp lực từ chuỗi cung ứng toàn cầu khiến việc áp dụng ESG không còn là “sự lựa chọn” mà đã trở thành điều kiện bắt buộc.

Ở góc độ kinh tế, AI được các chuyên gia đánh giá cao nhờ khả năng giảm chi phí vận hành, đo lường hiệu quả ESG, tự động hóa quy trình và tăng tính minh bạch. Đây là những yếu tố đặc biệt hữu ích cho doanh nghiệp vừa và nhỏ có vốn hạn chế về nguồn lực tài chính và nhân sự.

Một số doanh nghiệp lớn đã đi trước trong xu hướng này. Gamuda Land phát triển Gamuda Bot UNIFY để hỗ trợ nhân viên và khách hàng, đồng thời ứng dụng AI vào thiết kế hạ tầng “xanh”, tối ưu thông gió và ánh sáng tự nhiên. Tập đoàn Thiên Long triển khai 6 sáng kiến AI như bao bì xanh, robot nhập liệu, phân tích dữ liệu ESG tự động… nhằm giảm việc lặp lại, tiết kiệm thời gian và nhân lực.

Những bước đi này cho thấy AI không chỉ là công cụ công nghệ, mà đang trở thành đòn bẩy thúc đẩy mô hình kinh tế xanh, tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp Việt trên thị trường quốc tế.

Rủ ro “tẩy xanh” và yêu cầu minh bạch dữ liệu

Song song với cơ hội, việc ứng dụng AI trong ESG cũng đặt ra hàng loạt rủi ro đạo đức và pháp lý khó tránh. Nguy cơ lớn nhất được các chuyên gia cảnh báo chính là hiện tượng “tẩy xanh”, khi doanh nghiệp lợi dụng AI để làm đẹp báo cáo, thổi phồng thành tích ESG nhằm tạo hình ảnh “xanh” trên thị trường vốn và trong mắt nhà đầu tư, thay vì phản ánh trung thực tình hình hoạt động.

Bà Trần Thị Thúy Ngọc, Phó tổng giám đốc Deloitte Việt Nam, chỉ ra ba nhóm rủi ro cốt lõi. Thứ nhất là thiên kiến dữ liệu, khi dữ liệu đầu vào thiếu chuẩn xác, không đầy đủ hoặc có chủ đích dẫn đến kết quả sai lệch. Thứ hai là “ảo giác AI”, tức hệ thống đưa ra những kết quả hoặc gợi ý không dựa trên dữ liệu định lượng mà dựa trên suy diễn máy học, dễ gây méo mó thông tin. Thứ ba là “hộp đen công nghệ”, khi doanh nghiệp chưa đủ năng lực hiểu rõ cách thức vận hành AI nhưng vẫn áp dụng, khiến việc ra quyết định dựa trên nền tảng mù mờ, khó kiểm chứng.

TS. Bùi Thanh Minh, Phó giám đốc Văn phòng Ban IV, nhấn mạnh: “AI chỉ là công cụ hỗ trợ, con người mới đóng vai trò quyết định. Nếu doanh nghiệp dùng AI để ‘tẩy xanh’, hậu quả sẽ nặng nề hơn nhiều so với việc chưa triển khai ESG”. Theo ông, việc mất niềm tin từ nhà đầu tư và khách hàng sẽ tạo ra “cú sốc kép” cho chính doanh nghiệp, không chỉ về uy tín mà cả về khả năng tiếp cận vốn và duy trì thị phần.

Trước thực tế này, các chuyên gia đều thống nhất rằng kiểm soát dữ liệu ESG ngay từ đầu là giải pháp mang tính quyết định. Bà Phạm Thị Quỳnh Vi, Giám đốc chất lượng FPT, cho rằng dù việc kiểm soát dữ liệu ESG khá tốn kém và phức tạp, nhưng đó là điều kiện tiên quyết để đảm bảo AI vận hành đúng chuẩn, đồng thời giúp minh bạch hóa quy trình báo cáo. “Nếu dữ liệu đầu vào không đáng tin cậy, AI càng hiện đại thì rủi ro sai lệch càng lớn”- bà Vi nhấn mạnh.

Ở góc độ hỗ trợ doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs), Viện Kinh tế và Phát triển doanh nghiệp đề xuất thành lập trung tâm ESG chuyên biệt, với kho dữ liệu chuẩn hóa, dùng chung và các dịch vụ tư vấn – đào tạo. Mô hình này giúp doanh nghiệp giảm chi phí đầu tư hạ tầng dữ liệu riêng lẻ, đồng thời có không gian thử nghiệm để ứng dụng AI trong ESG một cách bền vững và có kiểm soát. Đây cũng được coi là “vùng đệm” quan trọng, tránh tình trạng SMEs bị bỏ lại phía sau trong quá trình chuyển đổi số và chuyển đổi xanh./.