Vì sao 90% doanh nghiệp "có AI" nhưng chưa tạo ra giá trị?
Bảo Bình
22/04/2026
Năm 2026, nhiều doanh nghiệp đã chuyển từ thử nghiệm sang triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) trong thực tế. Tuy nhiên, khoảng cách giữa “ứng dụng AI” và “tạo ra tác động kinh doanh” vẫn còn lớn…
Theo các chuyên gia, hành trình AI của doanh nghiệp không chỉ là câu chuyện công nghệ, mà là bài toán tổng thể về tổ chức – nơi dữ liệu, con người và quy trình phải được đồng bộ để tạo ra giá trị thực sự.
ĐÃ QUA GIAI ĐOẠN DOANH NGHIỆP “THỬ” AI
Ông Nguyễn Văn Giáp, Tổng Giám đốc Lenovo Việt Nam cho biết theo nghiên cứu thực hiện với cộng đồng CIO tại khu vực châu Á – Thái Bình Dương về việc ứng dụng AI, có một điểm khác biệt rất rõ giữa năm 2025 và 2026. Nếu như trong năm 2025, doanh nghiệp vẫn còn ở giai đoạn cân nhắc: có nên thử nghiệm, sử dụng AI hay không, thì sang năm 2026, phần lớn doanh nghiệp đã bắt đầu triển khai AI vào hoạt động thực tế.
Theo ông Giáp, câu hỏi của doanh nghiệp hiện nay không còn là “có nên dùng AI”, mà là “nên áp dụng AI vào đâu để tạo ra hiệu quả rõ rệt”. Các tổ chức đang rà soát lại từng mảng kinh doanh, từng bộ phận để xác định những điểm có thể tạo ra tác động nhanh nhất. Những khu vực tiếp xúc trực tiếp với khách hàng như chăm sóc khách hàng thường được lựa chọn làm điểm khởi đầu.
Điều quan trọng với lãnh đạo doanh nghiệp, đặc biệt là CEO, là xác định được bộ phận nào AI có thể tạo ra tác động rõ rệt nhất. CIO cần làm việc chặt chẽ với các lãnh đạo nghiệp vụ để xác định ưu tiên này
Việc triển khai chatbot để tự động trả lời các câu hỏi cơ bản, thu thập thông tin hay hỗ trợ hậu mãi được xem là bước đi đầu tiên trong lộ trình tự động hóa. Bên cạnh đó, AI cũng đang được đưa vào các bộ phận hậu cần như công nghệ thông tin, bảo mật hay kiểm soát hệ thống. Dù ít được chú ý hơn, đây lại là những khu vực giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành và nâng cao hiệu quả nội bộ.
Tuy nhiên, theo ông Giáp, yếu tố then chốt không nằm ở việc triển khai ở đâu, mà là lựa chọn đúng ưu tiên. “Điều quan trọng với lãnh đạo doanh nghiệp, đặc biệt là CEO, là xác định được bộ phận nào AI có thể tạo ra tác động rõ rệt nhất. CIO cần làm việc chặt chẽ với các lãnh đạo nghiệp vụ để xác định ưu tiên này”, ông nói.
Sau bước lựa chọn, doanh nghiệp phải đối mặt với bài toán về mức độ sẵn sàng. Dữ liệu đã được chuẩn hóa hay chưa, hệ thống có đáp ứng được yêu cầu hay không, và đội ngũ nhân sự có đủ kỹ năng triển khai hay không – tất cả đều là những yếu tố quyết định thành công của AI.
90% DOANH NGHIỆP “CÓ AI” NHƯNG CHƯA TẠO RA GIÁ TRỊ
Dù mức độ triển khai AI đang tăng nhanh, thực tế cho thấy vẫn tồn tại một khoảng cách lớn giữa việc ứng dụng và tạo ra giá trị thực sự. Theo Báo cáo "AI Radar 2026" của hãng nghiên cứu Boston Consulting Group, hiện vẫn có một khoảng cách khá lớn giữa việc "ứng dụng AI" và "tạo ra tác động thực sự từ AI". Gần 90% doanh nghiệp nói rằng họ đang sử dụng AI, nhưng chỉ một tỷ lệ rất nhỏ thực sự tạo ra giá trị kinh doanh.
Trong nhiều trường hợp, AI chỉ được triển khai trong các môi trường thử nghiệm (sandbox) trước khi mở rộng toàn hệ thống. Điều này giúp giảm rủi ro, nhưng cũng cho thấy mức độ thận trọng của doanh nghiệp khi đưa AI vào vận hành thực tế.
Theo ông Giáp, một trong những nguyên nhân chính là việc sử dụng AI hiện nay vẫn mang tính cá nhân nhiều hơn là ở cấp độ tổ chức. Nhân viên có thể sử dụng các công cụ như ChatGPT hay Copilot để hỗ trợ công việc hàng ngày như viết nội dung, làm báo cáo hay chuẩn bị tài liệu. Tuy nhiên, việc đưa AI vào các quy trình cốt lõi của doanh nghiệp vẫn còn hạn chế.
Dù vậy, một số ngành đã bắt đầu ghi nhận những tác động rõ rệt. Trong lĩnh vực tài chính, AI có thể rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ vay từ cả ngày xuống chỉ còn 5–10 phút nhờ tự động hóa phân tích dữ liệu và chấm điểm tín dụng. “Đây là minh chứng cho việc AI có thể tạo ra tác động thực sự khi được triển khai đúng cách”, ông Giáp nhấn mạnh.
Tuy nhiên, để đạt được điều này, doanh nghiệp phải giải quyết nhiều vấn đề nền tảng. Trước hết là chuẩn hóa quy trình và đảm bảo chất lượng dữ liệu. Bên cạnh đó là các yêu cầu về bảo mật, kiểm soát hệ thống và tuân thủ quy định, đặc biệt trong các ngành nhạy cảm như tài chính, y tế hay hàng không.
Trong nhiều trường hợp, AI chỉ được triển khai trong các môi trường thử nghiệm (sandbox) trước khi được mở rộng ra toàn hệ thống. Điều này giúp giảm rủi ro, nhưng cũng cho thấy mức độ thận trọng của doanh nghiệp khi đưa AI vào vận hành thực tế.
Một điểm quan trọng khác là vai trò của con người trong quá trình ra quyết định. “AI chỉ đóng vai trò đưa ra khuyến nghị và suy luận. Quyết định cuối cùng vẫn phải do con người phê duyệt và chịu trách nhiệm”, ông Giáp nói. Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải xây dựng quy trình rõ ràng, xác định cụ thể trách nhiệm ở từng khâu và cách thức sử dụng các khuyến nghị từ AI.
Theo chuyên gia, khi các yếu tố về dữ liệu, quy trình và quản trị được chuẩn hóa, AI mới có thể phát huy hết tiềm năng. “Ở thời điểm hiện tại, phần lớn doanh nghiệp vẫn dừng ở mức ứng dụng AI cho các tác vụ như chăm sóc khách hàng hay hậu mãi, thay vì tạo ra doanh thu trực tiếp”, ông nhận định.
Từ khóa:
Dòng sự kiện:
Trí tuệ nhân tạo -AIDữ liệu có thể trở thành “tiêu sản” nếu quản trị không tốt, sai lệch, không được khai thác hoặc chi phí lưu trữ, quản lý lớn hơn giá trị mà dữ liệu mang lại…
Cuộc đua AI trong doanh nghiệp không nằm ở việc ai có nhiều công cụ hơn, mà ở việc ai xác định đúng bài toán hơn. Doanh nghiệp cần nhìn AI từ góc độ giá trị kinh doanh, thay vì chỉ đo số lượng người dùng, số lượng chatbot hay số quy trình được tự động hóa...
Năng lượng ổn định, chi phí hợp lý cần được xem là nền tảng chiến lược cho mục tiêu phát triển AI của Việt Nam, bên cạnh dữ liệu, chip và hạ tầng điện toán.
Việc từng bước đưa tiếng Anh trở thành ngôn ngữ thứ hai trong trường học đang đặt ngành giáo dục trước yêu cầu lớn về phát triển đội ngũ giáo viên, đổi mới phương pháp giảng dạy và xây dựng môi trường sử dụng ngoại ngữ thường xuyên, hiệu quả…
Với quy mô dân số khoảng 100 triệu người, Việt Nam đang sở hữu thị trường công nghệ giáo dục lớn. Tuy nhiên, thị trường EdTech đang đứng trước một giai đoạn chuyển dịch quan trọng…
Dữ liệu tin cậy là lớp nền tảng để hình thành tài chính số và nền kinh tế số. Nếu thiếu một hạ tầng tin cậy và khả năng liên thông dữ liệu, tài sản số khó có thể phát huy đầy đủ giá trị trong nền kinh tế…
AI không chỉ tạo ra nội dung giả mà còn có thể hình thành một kiểu nạn nhân mới: những người “tự nguyện” tin vào những điều giả mạo…
Theo đại diện UNDP, 46% không chỉ là một con số về cơ cấu lao động. Đó là một nguồn lực kinh tế mà Việt Nam có thể khai thác tốt hơn để phục vụ mục tiêu tăng trưởng dựa trên năng suất và đổi mới sáng tạo…
Mạng lưới các chuyên gia toàn cầu trong sáng kiến FINO sẽ giúp thế hệ trẻ người Việt trên toàn cầu thích ứng với tương lai thông qua việc cọ xát thực tế, đồng thời giữ vững niềm tự hào về bản sắc văn hóa Việt...
Nếu coi AI là động cơ thì hạ tầng số chính là hệ thống đường cao tốc để động cơ đó vận hành. Không có hạ tầng số đủ mạnh, AI cũng khó có thể phát huy giá trị…