Những “quả ngọt” từ doanh nghiệp tiên phong
Tại Việt Nam, làn sóng ứng dụng AI đã chuyển từ câu chuyện công nghệ sang bài toán hiệu quả kinh doanh. Thị trường AI trong nước được ghi nhận duy trì tốc độ tăng trưởng khoảng 15,8% mỗi năm, phản ánh nhu cầu số hóa ngày càng sâu và áp lực cạnh tranh ngày càng lớn của doanh nghiệp.
Tại Việt Nam, làn sóng ứng dụng AI đã chuyển từ câu chuyện công nghệ sang bài toán hiệu quả kinh doanh. Ảnh minh họa
Trong lĩnh vực bán lẻ và logistics, hệ sinh thái của Masan là một trong những ví dụ tiêu biểu. Chuỗi bán lẻ WinCommerce đã ứng dụng AI để phân tích hành vi mua sắm và dự báo nhu cầu hàng hóa theo từng khu vực. Nhờ đó, tỷ lệ hàng hóa sẵn có tại hệ thống WinMart được nâng từ 65% lên khoảng 80%, giúp giảm đáng kể tình trạng thiếu hàng, một vấn đề từng ảnh hưởng trực tiếp đến doanh thu và trải nghiệm khách hàng.
Ở chiều ngược lại của chuỗi cung ứng, Masan Supra sử dụng AI để tối ưu hóa lộ trình giao hàng và vận hành kho. Các thuật toán thông minh giúp tăng hiệu suất kho thêm khoảng 20% và giảm 13% chi phí logistics. Những con số này cho thấy AI không còn là khái niệm xa vời, mà đã trở thành công cụ trực tiếp cải thiện biên lợi nhuận.
Trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, Techcombank đang từng bước hiện thực hóa chiến lược “bộ não dữ liệu” (data brain). Bằng việc hợp nhất dữ liệu từ hơn 50 hệ thống khác nhau lên nền tảng đám mây, ngân hàng này xây dựng được cái nhìn 360 độ về hơn 14,4 triệu khách hàng. AI được sử dụng để cá nhân hóa sản phẩm, giám sát giao dịch theo thời gian thực và phát hiện gian lận. Cách tiếp cận này giúp Techcombank rời xa mô hình ngân hàng truyền thống, tiến gần hơn tới một tổ chức vận hành dựa trên dữ liệu và AI.
Ở lĩnh vực sản xuất, VinFast ghi dấu ấn với việc triển khai công nghệ Bản sao số (Digital Twin) tại nhà máy Hải Phòng. Các phiên bản ảo của xe và dây chuyền sản xuất được mô phỏng trên đám mây, cho phép AI phân tích dữ liệu vận hành theo thời gian thực. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể thực hiện bảo trì dự đoán, giảm 20–30% chi phí bảo trì và hạn chế tối đa thời gian dừng máy ngoài kế hoạch.
Ngay cả trong nông nghiệp công nghệ cao, TH True Milk cũng đã ứng dụng AI và IoT để giám sát sức khỏe đàn bò 24/7. Hệ thống cảm biến giúp phát hiện sớm dấu hiệu bệnh lý, dự báo chu kỳ sinh trưởng và tối ưu sản lượng sữa chất lượng cao – minh chứng cho việc AI không chỉ dành cho các ngành công nghiệp nặng hay tài chính.
Đáng chú ý, ngành bảo hiểm đang chứng kiến bước tiến mạnh mẽ của tự động hóa dựa trên AI. Một doanh nghiệp bảo hiểm lớn tại Việt Nam đã triển khai mô hình “Zero Touch Claim”, cho phép AI xử lý hồ sơ bồi thường gần như không cần can thiệp thủ công. Từ quy trình kéo dài khoảng 14 ngày với hồ sơ giấy, thời gian thẩm định được rút ngắn xuống còn vài giây, độ chính xác đạt trên 95%, năng suất nhân sự tăng khoảng 45% và lỗi nhập liệu thủ công giảm 15%.
Rào cản phía trước và bài toán năm 2026
Dù đã xuất hiện những kết quả tích cực, con đường tiến tới năm 2026 của doanh nghiệp Việt vẫn đối mặt nhiều thách thức mang tính hệ thống. Theo phân tích của công ty tư vấn công nghệ và kinh doanh ABeam Consulting tại Việt Nam, không ít doanh nghiệp đang rơi vào trạng thái “kỳ vọng cao – tác động thấp”. AI được triển khai nhanh, nhưng hiệu quả chưa tương xứng, khiến nhiều dự án dừng lại ở quy mô thử nghiệm.
Tình trạng dữ liệu vẫn còn phân mảnh ở các doanh nghiệp. Ảnh minh họa
Rào cản đầu tiên là tình trạng dữ liệu phân mảnh. Nhiều doanh nghiệp vẫn vận hành trên các “ốc đảo dữ liệu” rời rạc, cùng những hệ thống lõi cũ kỹ, thiếu khả năng kết nối. Khi dữ liệu không được chuẩn hóa, các mô hình AI thiếu “nguyên liệu” chất lượng để học và dự báo, kéo theo chi phí bảo trì cao và hiệu quả thấp.
Thách thức thứ hai đến từ nguồn nhân lực. Theo nhận định của ABeam Consulting, đội ngũ lao động tại Việt Nam chưa thực sự sẵn sàng cho môi trường làm việc có AI. Dự kiến đến năm 2026, thị trường vẫn thiếu hụt 30 - 50% nhân sự có kỹ năng quản trị AI và khoa học dữ liệu. Cùng với đó là tâm lý lo ngại thay đổi, khiến không ít nhân viên xem AI như mối đe dọa thay vì công cụ hỗ trợ.
Rào cản thứ ba là thiếu lộ trình triển khai rõ ràng. Nhiều doanh nghiệp áp dụng các tác nhân AI (AI Agent) một cách vội vã, khi chưa xác định rõ vai trò của chúng trong chiến lược dài hạn, dẫn đến lãng phí nguồn lực đầu tư. Ngoài ra, áp lực tuân thủ các tiêu chuẩn ESG và báo cáo phát thải khí nhà kính theo yêu cầu quốc tế cũng trở thành bài toán mới, đặc biệt với doanh nghiệp xuất khẩu.
Theo ABeam Consulting, để hiện thực hóa lợi nhuận từ AI trong giai đoạn 2026, doanh nghiệp cần xây dựng “động cơ chuyển đổi số” dựa trên ba trụ cột: quản trị tri thức tổ chức, kiến trúc dữ liệu chuẩn hóa và năng lực AI-native ở cấp hệ thống. AI có thể là một cộng sự mạnh mẽ, nhưng chính tầm nhìn dài hạn và khả năng quản trị thay đổi của lãnh đạo mới là yếu tố quyết định.
Ông Ryohei Oda, Tổng Giám đốc ABeam Consulting Việt Nam nhận định, Việt Nam có đủ tốc độ, nhân tài và nhu cầu thị trường để dẫn đầu làn sóng AI tiếp theo trong khu vực. Theo ông, những doanh nghiệp thành công sẽ là những đơn vị kết hợp được khả năng triển khai nhanh với kiến trúc bài bản và quản lý thay đổi hiệu quả, để AI thực sự trở thành động lực tăng trưởng bền vững.