Phóng viên báo Tin tức và Dân tộc đã trao đổi với GS.TS Mạc Quốc Anh, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Doanh nghiệp nhỏ và vừa Hà Nội (HANOISME) xung quanh vấn đề này
Thưa ông, làm thế nào để chuyển đổi số thực sự tạo ra hiệu quả trong hoạt động sản xuất, kinh doanh, thay vì chỉ dừng ở việc ứng dụng công cụ công nghệ?
Tôi đánh giá cao Nghị quyết 57-NQ/TW đã tạo động lực quan trọng khi đặt doanh nghiệp vào vị trí chủ thể, gắn khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo với phát triển đất nước. Tinh thần ấy cần được chuyển thành năng suất cao hơn, chi phí hợp lý hơn và sức cạnh tranh tốt hơn.
Những tỷ lệ 69% doanh nghiệp, từng được khảo sát - mới ứng dụng công nghệ ở mức cơ bản và chỉ 10% số doanh nghiệp đã số hóa toàn diện và tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào vận hành cho thấy, vẫn còn khoảng cách lớn giữa các doanh nghiệp trong việc sử dụng công cụ cơ bản và số hóa toàn diện có tích hợp AI.
Tại Hà Nội, đến tháng 9/2026, Sàn Giao dịch công nghệ HanoTEX ghi nhận 227 doanh nghiệp tham gia và 28 thỏa thuận hợp tác. Đây là chuyển động tích cực về kết nối cung cầu công nghệ. Tuy nhiên, kết quả kinh doanh sau kết nối vẫn cần được theo dõi để xác định mức độ thụ hưởng của doanh nghiệp.
Tôi đề nghị đo hiệu quả bằng 5 nhóm chỉ số.
Thứ nhất về năng suất: số đơn hàng hoặc sản phẩm đạt chất lượng trên mỗi giờ công; thời gian hoàn thành một công việc; thứ hai về chi phí, tức là chi phí xử lý một đơn hàng, tỷ lệ hàng lỗi, mức tồn kho và chi phí vận hành hệ thống; thứ ba về thị trường: tỷ lệ khách hàng tiềm năng chuyển thành người mua, tỷ lệ mua lại, doanh thu và lợi nhuận từ kênh số; thứ tư là quản trị: thời gian lập báo cáo, độ chính xác dữ liệu, tốc độ thu hồi công nợ và khả năng dự báo dòng tiền; thứ năm là chất lượng ứng dụng AI: độ chính xác đầu ra, tỷ lệ phải sửa, thời gian kiểm tra và mức độ sử dụng thường xuyên của nhân viên.
Doanh nghiệp cần ghi nhận số liệu ban đầu, thử nghiệm trên phạm vi nhỏ rồi so sánh trong điều kiện tương đương; tính cả chi phí phần mềm, tích hợp, đào tạo và kiểm soát sai sót. Đồng thời, cần tính thời gian hoàn vốn và lợi ích ròng sau khi trừ toàn bộ chi phí, tránh đồng nhất doanh thu tăng với lợi nhuận tăng.
Ví dụ, nếu thời gian xử lý một đơn hàng giảm từ 30 phút xuống 20 phút, doanh nghiệp sẽ tiết kiệm một phần ba thời gian. Nhưng phải kiểm tra chất lượng và chi phí phát sinh, thời gian tiết kiệm chỉ có giá trị kinh tế khi được chuyển thành năng lực phục vụ hoặc khoản chi thực sự giảm.
Tôi mong mỗi doanh nghiệp bắt đầu bằng một điểm nghẽn cụ thể và chứng minh hiệu quả trước khi mở rộng. Đó là cách thiết thực để Nghị quyết 57 đi vào hoạt động sản xuất, kinh doanh.
AI đang mở ra nhiều cơ hội nâng cao hiệu quả vận hành nhưng không phải doanh nghiệp nào cũng đủ điều kiện để ứng dụng. Theo ông, đâu là những rào cản lớn nhất, đặc biệt với doanh nghiệp siêu nhỏ và doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV)?
Tôi cho rằng, rào cản lớn nhất là năng lực tổ chức chuyển đổi của doanh nghiệp. Vốn, nhân lực và dữ liệu đều quan trọng, nhưng cần một người đứng đầu biết lựa chọn bài toán, bố trí nguồn lực và chịu trách nhiệm về kết quả.
Quyết định 433/QĐ-TTg ngày 16/3 đặt mục tiêu đến năm 2030 hỗ trợ ít nhất 500.000 DNNVV. Cơ hội chính sách đã mở ra; khả năng tiếp nhận và vận hành giải pháp sẽ quyết định hiệu quả của từng doanh nghiệp.
Theo tôi, cần tháo gỡ 3 khoảng trống. Khoảng trống đầu tiên là bài toán kinh doanh. Nếu chủ doanh nghiệp chưa xác định đang mất tiền ở khâu nào, cần cải thiện chỉ tiêu gì, việc lựa chọn công nghệ rất dễ chạy theo quảng cáo. Với doanh nghiệp thương mại, ưu tiên có thể là quản lý tồn kho; với cơ sở sản xuất, có thể là kiểm soát lỗi.
Khoảng trống thứ hai, dữ liệu. Khi thông tin khách hàng, hàng hóa, đơn hàng nằm rải rác, thiếu thống nhất, việc đưa AI vào dự báo hoặc hỗ trợ quyết định sẽ khó đạt độ tin cậy. Doanh nghiệp cần chuẩn hóa dữ liệu và quy trình ngay từ đầu.
Khoảng trống thứ ba, con người và cách làm việc. Người quản lý phải hiểu giới hạn của công cụ; nhân viên cần được hướng dẫn sử dụng, kiểm tra kết quả và phối hợp trong quy trình mới. Thiếu người phụ trách, hệ thống có thể bị bỏ dở sau giai đoạn thử nghiệm.
Đối với doanh nghiệp siêu nhỏ, chi phí chuyển đổi còn bao gồm thời gian học, làm sạch dữ liệu, tích hợp và duy trì dịch vụ. Vì vậy, hỗ trợ cần bao quát cả quá trình triển khai, giúp doanh nghiệp có khả năng duy trì sau khi kết thúc tài trợ.
Thưa ông, để DNNVV, nhất là doanh nghiệp siêu nhỏ, có thể tiếp cận chuyển đổi số với chi phí hợp lý và duy trì hiệu quả lâu dài, ông có những kiến nghị gì về cơ chế hỗ trợ cụ thể? Hà Nội có thể triển khai những mô hình nào để đo đếm được kết quả thực tế?
Tôi kiến nghị tổ chức hỗ trợ theo từng nhu cầu, quy mô và mức độ sẵn sàng với 5 nhóm cơ chế.
Thứ nhất về nguồn vốn, cần cụ thể hóa phiếu hỗ trợ tài chính cho tư vấn, chuẩn hóa dữ liệu, thuê phần mềm và thử nghiệm AI. Doanh nghiệp siêu nhỏ cần mức đối ứng phù hợp khả năng chi trả. Hồ sơ nên gọn, có hạn mức công khai và thanh toán theo phần việc nghiệm thu, giảm áp lực ứng vốn. Với dự án đầu tư lớn hơn, cần kết nối ngân hàng, nghiên cứu cơ chế bảo lãnh phù hợp và thẩm định trên phương án kinh doanh, dòng tiền.
Đối với nhóm cơ chế thứ hai về nhân lực, cần đào tạo theo 2 nhóm: chủ doanh nghiệp học lựa chọn bài toán, tính hiệu quả đầu tư và quản trị thay đổi; nhân viên nòng cốt học thao tác, xử lý dữ liệu, kiểm chứng kết quả. Mỗi khóa học phải gắn với một quy trình thực tế của doanh nghiệp, có chuyên gia hỗ trợ sau đào tạo. Kết quả cần thể hiện ở công việc được cải tiến.
Cơ chế thứ ba là về tư vấn, Việt Nam, Hà Nội cần có mạng lưới chuyên gia có kinh nghiệm triển khai theo ngành. Doanh nghiệp được đánh giá nhu cầu trước khi chọn sản phẩm; tư vấn phải công khai quan hệ lợi ích với nhà cung cấp. Hợp đồng cần xác định rõ bài toán, dữ liệu đầu vào, chi phí, tiến độ và chỉ tiêu nghiệm thu. HANOISME có thể làm đầu mối tổng hợp nhu cầu, kết nối chuyên gia và phản ánh vướng mắc.
Về chính sách hỗ trợ công nghệ, đề xuất cơ chế thứ 4, cần các gói dịch vụ phù hợp doanh nghiệp nhỏ, cho phép thuê theo tháng, thử nghiệm trước khi mở rộng và xuất dữ liệu khi đổi nhà cung cấp. Tôi đề nghị phát triển các nhóm giải pháp cho thương mại, du lịch, sản xuất và làng nghề. Việc ứng dụng AI cần đi cùng phân quyền dữ liệu, bảo mật thông tin và cơ chế con người kiểm tra những quyết định quan trọng.
Về tổ chức thực hiện, cơ chế đề xuất thứ 5, Hà Nội cần thí điểm chương trình đồng hành với 100 doanh nghiệp, mỗi doanh nghiệp lựa chọn một bài toán trong 90 ngày. Sở Khoa học và Công nghệ phối hợp các đơn vị hỗ trợ, hiệp hội, trường đại học và doanh nghiệp công nghệ để triển khai. Mỗi trường hợp phải có số liệu trước, sau; công khai kết quả tổng hợp và tiếp tục theo dõi khả năng duy trì sau sáu tháng. Một đầu mối trực tuyến cần theo dõi hồ sơ, trả lời đúng hạn và công bố tình trạng xử lý để doanh nghiệp giám sát.
Tôi tin rằng khi hỗ trợ đến đúng nhu cầu, doanh nghiệp nhỏ có thể đổi mới từ những việc rất cụ thể. Đưa Nghị quyết 57 vào cuộc sống chính là giúp doanh nghiệp làm chủ công nghệ, nâng năng suất và tạo thêm giá trị cho người lao động.
Xin trân trọng cảm ơn ông!
