Đưa AI vào thực tiễn, nâng cao hiệu quả hoạt động doanh nghiệp

Theo dõi KT&TD trên

Thách thức đặt ra không chỉ là đầu tư công cụ, mà còn nằm ở nguồn nhân lực, chất lượng dữ liệu, an toàn thông tin và khả năng đo lường hiệu quả thực tế.

Khoảng cách giữa ứng dụng AI và hiệu quả kinh doanh

AI đang dần hiện diện trong hoạt động của doanh nghiệp Việt Nam, nhưng mức độ khai thác vẫn chưa đồng đều giữa các lĩnh vực và quy trình. Nhiều đơn vị đã sử dụng công cụ AI để hỗ trợ công việc hằng ngày, song việc tích hợp công nghệ vào hệ thống quản trị và các hoạt động cốt lõi vẫn còn hạn chế. Điều này cho thấy bài toán quan trọng hiện nay không đơn thuần là tiếp cận công nghệ mới, mà là chuyển công nghệ thành năng lực vận hành có thể đánh giá bằng kết quả cụ thể.

Tại Diễn đàn công nghệ HPT D-DAY 2026 diễn ra ngày 15/10, các đại diện cơ quan quản lý, doanh nghiệp và chuyên gia công nghệ đã trao đổi về giải pháp đưa AI ra khỏi phạm vi thử nghiệm, từng bước tích hợp vào hoạt động thực tiễn. Với chủ đề R³ – Real Technology, Real Operation, Real Result (Công nghệ thật, Vận hành thật, Kết quả thật), diễn đàn do Công ty Cổ phần Dịch vụ Công nghệ Tin học HPT tổ chức, tập trung vào những điều kiện cần thiết để công nghệ tạo ra giá trị kinh doanh có thể đo lường, đồng thời thảo luận các vấn đề về dữ liệu, hạ tầng số và an toàn thông tin.

Một trong những nội dung đáng chú ý tại sự kiện là báo cáo khảo sát “Thực trạng ứng dụng AI trong tổ chức” năm 2026 do HPT phối hợp với Hội Tin học TP.Hồ Chí Minh (HCA) thực hiện. Kết quả cho thấy 47,8% tổ chức được xếp ở cấp độ khởi phát, trong khi 30,8% đang ở giai đoạn định hình. Tỷ lệ tổ chức đạt cấp độ chuẩn hóa là 18,4%, còn nhóm đã chuyển hóa AI thành năng lực mang tính đột phá chỉ chiếm 3%.

Cơ cấu này phản ánh khoảng cách đáng kể giữa việc sử dụng AI và khả năng tích hợp công nghệ vào phương thức vận hành của tổ chức. AI đã được nhiều doanh nghiệp tiếp cận, nhưng chưa phải đơn vị nào cũng xây dựng được quy trình, nguồn lực và cơ chế quản trị đủ vững chắc để khai thác công nghệ một cách nhất quán.

Theo ông Đinh Hà Duy Linh, Tổng Giám đốc HPT, thiếu nhân sự có chuyên môn về AI là một trong những rào cản lớn, được 52% đơn vị tham gia khảo sát đề cập. Trong khi đó, 58% tổ chức bày tỏ quan tâm đến vấn đề an toàn dữ liệu và đạo đức AI. Những con số này cho thấy quá trình ứng dụng công nghệ cần được nhìn nhận trong mối quan hệ tổng thể giữa con người, dữ liệu, quy trình và trách nhiệm quản trị.

Thực tế sử dụng AI cũng cho thấy sự chênh lệch giữa các nhóm công việc. Có 71% phản hồi ghi nhận việc ứng dụng AI trong những tác vụ văn phòng như soạn thảo và tổng hợp tài liệu. Trong khi đó, tỷ lệ tích hợp AI vào các hệ thống nghiệp vụ cốt lõi còn thấp hơn, với 34% ở hệ thống quản trị quan hệ khách hàng (CRM) và 21% ở hệ thống quản trị nguồn lực doanh nghiệp (ERP).

Việc AI được sử dụng phổ biến trong những công việc riêng lẻ là bước khởi đầu cần thiết, nhưng chưa đủ để tạo ra thay đổi căn bản về năng suất và năng lực cạnh tranh. Nếu thiếu sự liên kết với quy trình nghiệp vụ, dữ liệu vận hành và mục tiêu kinh doanh, các ứng dụng AI có nguy cơ chỉ mang lại lợi ích cục bộ, khó tạo ra chuyển biến trên quy mô toàn doanh nghiệp.

Xây dựng nền tảng quản trị để AI tạo giá trị bền vững

Để thu hẹp khoảng cách nói trên, doanh nghiệp cần thay đổi cách tiếp cận, từ triển khai các công cụ AI rời rạc sang quản lý một danh mục ứng dụng có mục tiêu, thứ tự ưu tiên và tiêu chí đánh giá rõ ràng. Mỗi ứng dụng cần gắn với một bài toán cụ thể, chẳng hạn rút ngắn thời gian xử lý công việc, giảm chi phí, nâng cao chất lượng phục vụ khách hàng hoặc cải thiện hiệu quả quản lý.

Theo định hướng được ông Đinh Hà Duy Linh chia sẻ tại diễn đàn, việc đo lường giá trị cần được thiết lập ngay từ đầu để doanh nghiệp có cơ sở đánh giá hiệu quả và quyết định đầu tư tiếp theo. Cách làm này giúp hạn chế tình trạng chạy theo xu hướng công nghệ nhưng thiếu tiêu chí xác định lợi ích, đồng thời tạo điều kiện phân bổ nguồn lực vào những ứng dụng thực sự phù hợp với nhu cầu vận hành.

Nguồn nhân lực là yếu tố không thể tách rời trong quá trình chuyển đổi. Bên cạnh đội ngũ chuyên gia kỹ thuật, doanh nghiệp cần nâng cao năng lực số cho nhân sự ở các bộ phận nghiệp vụ, giúp người lao động hiểu khả năng, giới hạn và cách sử dụng AI phù hợp với công việc. Khi con người có đủ kiến thức để phối hợp với công nghệ, AI mới có thể trở thành công cụ hỗ trợ ra quyết định và cải thiện chất lượng công việc, thay vì chỉ được sử dụng theo phong trào.

Cùng với nhân lực, dữ liệu cần được chuẩn hóa và quản trị xuyên suốt. Dữ liệu thiếu chính xác, phân tán hoặc không được kiểm soát sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng đầu ra của các hệ thống AI. Vì vậy, doanh nghiệp cần chú trọng xây dựng quy trình thu thập, lưu trữ, cập nhật và phân quyền truy cập dữ liệu, đồng thời xác định rõ trách nhiệm trong quá trình khai thác thông tin.

Các vấn đề về bảo mật, quyền riêng tư và đạo đức AI cũng cần được đặt ra ngay từ giai đoạn thiết kế và triển khai. Doanh nghiệp cần có quy định về loại dữ liệu được phép sử dụng, cơ chế kiểm tra kết quả do AI tạo ra và trách nhiệm của con người đối với các quyết định quan trọng. Đây là những điều kiện cần thiết để hạn chế rủi ro, bảo vệ thông tin và duy trì niềm tin của khách hàng, đối tác.

Bên cạnh đó, việc tích hợp AI vào các hệ thống nghiệp vụ đòi hỏi doanh nghiệp đánh giá kỹ hạ tầng công nghệ, khả năng kết nối dữ liệu và mức độ phù hợp với quy trình hiện có. Triển khai theo từng giai đoạn, bắt đầu từ những bài toán có mục tiêu rõ ràng, sẽ giúp đơn vị kiểm chứng hiệu quả, rút kinh nghiệm và mở rộng ứng dụng trên cơ sở thực tiễn.

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gắn với năng suất và năng lực đổi mới, AI có thể trở thành lợi thế quan trọng nếu được triển khai đúng hướng. Tuy nhiên, lợi thế đó không đến từ số lượng công cụ được đưa vào sử dụng, mà từ khả năng tổ chức vận hành hiệu quả, quản trị rủi ro và chuyển đổi kết quả công nghệ thành giá trị kinh doanh.

Đưa AI vào thực tiễn vì thế cần một chiến lược dài hạn, trong đó công nghệ đi cùng đầu tư cho con người, chuẩn hóa dữ liệu và hoàn thiện cơ chế quản trị. Đây cũng là nền tảng để doanh nghiệp Việt Nam nâng cao năng suất, thúc đẩy đổi mới sáng tạo và xây dựng năng lực cạnh tranh bền vững trong nền kinh tế số.

Bạch Dương