Làn sóng AI đang lan rộng trong cộng đồng doanh nghiệp Việt Nam, mang lại cải thiện về doanh thu và hiệu quả vận hành. Tuy nhiên, việc triển khai nhanh cũng đặt ra yêu cầu về chiến lược và cơ chế quản trị rõ ràng để đảm bảo AI tạo ra giá trị thực...

Kể từ khi OpenAI ra mắt ChatGPT, trí tuệ nhân tạo (AI) đã nhanh chóng trở thành một trong những ưu tiên hàng đầu trong chương trình chuyển đổi số của nhiều tổ chức.

Tốc độ ứng dụng AI tại Việt Nam đang tăng mạnh, mang lại những lợi ích rõ rệt về doanh thu và hiệu quả vận hành. Tuy nhiên, cùng với sự gia tăng nhanh chóng của các sáng kiến AI là bài toán lớn hơn về chiến lược triển khai, nhằm đảm bảo công nghệ này thực sự tạo ra giá trị thay vì làm gia tăng độ phức tạp cho hệ thống công nghệ thông tin của doanh nghiệp.

“BÀI TOÁN” CHIẾN LƯỢC VẪN CÒN BỎ NGỎ

Theo báo cáo “Unlocking Vietnam’s AI Potential” do Amazon Web Services (AWS) và Strand Partners công bố, tốc độ ứng dụng AI tại Việt Nam tăng 39% chỉ trong một năm. Hiện có khoảng 18% doanh nghiệp đã triển khai AI ở một mức độ nhất định trong hoạt động của mình. Đáng chú ý, 61% doanh nghiệp cho biết doanh thu tăng trung bình 16% nhờ các ứng dụng AI, trong khi 58% ghi nhận chi phí vận hành giảm tới 20%.

Những số liệu này cho thấy AI không còn chỉ là xu hướng thử nghiệm, mà đang dần trở thành động lực thúc đẩy tăng trưởng. Theo ông Thực Nguyễn, Senior Manager, CIO Advisory, ABeam Consulting Vietnam, trong các cuộc họp chiến lược tại nhiều doanh nghiệp Việt Nam hiện nay, một câu hỏi đang ngày càng xuất hiện thường xuyên: chiến lược AI của doanh nghiệp là gì.

Tuy nhiên, bên cạnh sự gia tăng nhanh chóng của các sáng kiến AI là một thách thức lớn hơn trong việc làm thế nào để triển khai AI mà không khiến hệ thống công nghệ thông tin vốn đã phức tạp của doanh nghiệp trở nên rối rắm và khó quản lý hơn.

Theo ông Thực, thực tế cho thấy tại Việt Nam cho thấy nhiều sáng kiến AI thường xuất phát từ nhu cầu riêng lẻ của từng phòng ban. Bộ phận marketing có thể triển khai công cụ AI để tự động hóa nội dung; bộ phận nhân sự sử dụng AI nhằm tối ưu quy trình tuyển dụng; trong khi bộ phận vận hành ứng dụng AI để dự báo nhu cầu và tối ưu sản xuất.

Mỗi sáng kiến đều mang lại giá trị nhất định. Tuy nhiên, khi thiếu một khung quản trị tổng thể, doanh nghiệp có thể rơi vào tình trạng đầu tư phân tán, các hệ thống trùng lặp chức năng hoặc phát sinh “nợ công nghệ” (Technical Debt) trong dài hạn.

“AI không nên được xem như một dự án công nghệ độc lập. Nếu triển khai rời rạc, các ứng dụng AI có thể tạo ra nhiều rủi ro hơn giá trị. Doanh nghiệp chỉ có thể khai thác hiệu quả tiềm năng của AI khi các quyết định đầu tư được đặt trong một kiến trúc tổng thể, gắn với mục tiêu kinh doanh và năng lực tổ chức”, ông Thực Nguyễn nhận định.

Ông cho rằng ba thách thức phổ biến nhất mà nhiều doanh nghiệp Việt Nam đang đối mặt gồm: dữ liệu chưa sẵn sàng, hệ thống lõi còn phân tán và thiếu cơ chế quản trị AI rõ ràng. Đây là những yếu tố khiến không ít dự án AI chỉ dừng ở giai đoạn thử nghiệm, khó mở rộng quy mô hoặc khó chứng minh hiệu quả tài chính trong dài hạn.

LỢI THẾ THUỘC VỀ DOANH NGHIỆP QUẢN TRỊ ĐƯỢC SỰ THAY ĐỔI

Thực tế thị trường cho thấy AI phát huy hiệu quả rõ rệt khi được tích hợp vào chiến lược tổng thể của doanh nghiệp, thay vì triển khai đơn lẻ.

Theo báo cáo của NokaSoft (thuộc NKKTech Group) trong lĩnh vực sản xuất, một doanh nghiệp linh kiện điện tử tại miền Bắc đã triển khai hệ thống AI để kiểm tra chất lượng sản phẩm. Sau sáu tháng vận hành, tỷ lệ phát hiện lỗi tăng từ 82% lên 98,5%. Đồng thời, thời gian kiểm tra được rút ngắn đáng kể và chi phí nhân sự giảm hơn 30%.

Ở lĩnh vực tài chính - ngân hàng, việc ứng dụng AI trong chatbot và phân tích tín dụng giúp giảm tới 40% khối lượng công việc tại tổng đài, đồng thời rút ngắn thời gian phê duyệt khoản vay từ khoảng hai ngày xuống còn khoảng 30 phút.

“Trong làn sóng AI hiện nay, lợi thế không nhất thiết thuộc về doanh nghiệp triển khai nhanh nhất, mà thuộc về những doanh nghiệp có khả năng nhìn nhận toàn cảnh và đưa ra quyết định dựa trên cấu trúc quản trị rõ ràng. Việc quản trị kiến trúc doanh nghiệp và danh mục đầu tư vì vậy được xem là nền tảng để AI có thể tạo ra giá trị dài hạn”.

Điểm chung của các trường hợp thành công là AI không vận hành độc lập. Các giải pháp này thường được tích hợp vào hệ sinh thái công nghệ, dữ liệu và quy trình vận hành của doanh nghiệp, dưới sự giám sát của một cấu trúc quản trị rõ ràng.

Trong bối cảnh đó, ông Thực Nguyễn cho rằng các mô hình quản trị như Quản lý Kiến trúc Doanh nghiệp (Enterprise Architecture - EA) và Quản lý Danh mục Chiến lược (Strategic Portfolio Management - SPM) ngày càng được chú trọng.

EA giúp doanh nghiệp xây dựng “nguồn thông tin duy nhất” về toàn bộ hệ sinh thái công nghệ thông tin, bao gồm ứng dụng, dữ liệu và hạ tầng. Trong khi đó, SPM đảm bảo các sáng kiến công nghệ, trong đó có AI, được liên kết với mục tiêu kinh doanh, các ưu tiên chiến lược và kế hoạch ngân sách.

Theo ông Thực Nguyễn, khi kết hợp EA và SPM, doanh nghiệp có thể đánh giá tác động của một dự án AI đối với toàn bộ kiến trúc công nghệ hiện tại trước khi quyết định đầu tư. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh nguồn lực có hạn và áp lực về hiệu quả đầu tư ngày càng lớn.

Trong thời gian tới, AI được dự báo sẽ tiếp tục tăng tốc, rút ngắn vòng đời sản phẩm và thay đổi cách doanh nghiệp vận hành. Tuy nhiên, tốc độ phát triển nếu không đi kèm cơ chế kiểm soát phù hợp có thể làm gia tăng rủi ro hệ thống.

“Trong bối cảnh Việt Nam thúc đẩy phát triển kinh tế số và đổi mới sáng tạo, quản lý kiến trúc doanh nghiệp không còn là một hoạt động mang tính thuần kỹ thuật. Đây đang trở thành một năng lực mang tính chiến lược, góp phần quyết định việc AI sẽ trở thành động lực tăng trưởng bền vững hay chỉ làm gia tăng độ phức tạp cho hệ thống công nghệ thông tin”, ông Thực Nguyễn nhấn mạnh.