Từ số hóa sang năng lực tăng trưởng dựa trên công nghệ
Nghị quyết 57-NQ/TW của Bộ Chính trị xác định khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là những đột phá quan trọng để phát triển đất nước. Với TP Hồ Chí Minh, yêu cầu này gắn trực tiếp với mục tiêu nâng cao năng suất, năng lực cạnh tranh và tạo thêm động lực tăng trưởng trong giai đoạn mới.
Mục tiêu tăng trưởng kinh tế trên 10% đặt ra yêu cầu tìm kiếm những động lực phát triển mới. Trong bối cảnh mô hình dựa vào thâm dụng lao động, gia công và khai thác các nguồn lực truyền thống gặp nhiều giới hạn, công nghệ không thể chỉ đóng vai trò hỗ trợ vận hành, mà cần tham gia sâu hơn vào quá trình tạo ra giá trị.
Thực tế ứng dụng AI tại doanh nghiệp cho thấy khoảng cách giữa sử dụng công nghệ và tạo ra hiệu quả kinh tế vẫn còn khoảng cách đáng kể. Theo báo cáo gần đây cho thấy , 88% doanh nghiệp đã ứng dụng AI ở ít nhất một bộ phận, nhưng doanh thu và chi phí vận hành vẫn gần như không đổi. Điều này đặt ra yêu cầu không chỉ mở rộng số lượng doanh nghiệp sử dụng AI, mà quan trọng hơn là chuyển ứng dụng công nghệ thành năng suất, doanh thu và giá trị mới.
Từ góc nhìn của một trung tâm kinh tế lớn, bài toán của TP Hồ Chí Minh vì vậy không dừng ở việc khuyến khích doanh nghiệp đưa AI vào công việc hằng ngày. Thành phố cần xây dựng môi trường để công nghệ giải quyết những vấn đề cụ thể của đô thị, sản xuất, logistics và tài chính, đồng thời tạo điều kiện để các kết quả nghiên cứu, phát triển công nghệ được đưa vào thực tiễn.
AI đang bước vào giai đoạn mà câu hỏi quan trọng không còn là doanh nghiệp có sử dụng công nghệ hay chưa, mà là công nghệ đã tạo ra thay đổi gì đối với hoạt động sản xuất, kinh doanh.
Theo các số liệu được dẫn từ Microsoft Work Trend Index 2026, 66% người dùng cho biết AI giúp họ tập trung vào những công việc có giá trị cao hơn, trong khi 58% cho biết đang tạo ra những sản phẩm công việc mà một năm trước họ chưa thể làm được. Tuy nhiên, chỉ 19% người sử dụng AI đang làm việc trong những doanh nghiệp có năng lực tổ chức đủ trưởng thành để khai thác AI hiệu quả.
Những con số này cho thấy khoảng cách giữa hiệu quả ở cấp độ cá nhân và năng lực tạo giá trị ở cấp độ tổ chức. AI có thể giúp nhân viên xử lý công việc nhanh hơn, nhưng nếu quy trình, dữ liệu và cách thức ra quyết định không thay đổi, tác động đến năng suất và doanh thu của doanh nghiệp có thể chưa tương xứng.
Ông Nguyễn Đình Thắng, Thành viên Hội đồng sáng lập Hiệp hội Phần mềm và Dịch vụ công nghệ thông tin Việt Nam (VINASA), cho rằng cần chuyển từ câu hỏi doanh nghiệp đã chuyển đổi số hay chưa sang những yêu cầu cụ thể hơn về hiệu quả tạo ra.
“Công nghệ đã giúp tăng năng suất bao nhiêu? Đã giảm chi phí, rút ngắn thời gian và nâng cao chất lượng như thế nào? Đã tạo thêm doanh thu, mở ra thị trường mới và đóng góp cụ thể ra sao vào tăng trưởng của thành phố? Chúng ta cần một bước chuyển từ chuyển đổi số sang tăng trưởng dựa trên công nghệ số. Bài toán phát triển phải là điểm xuất phát, công nghệ là phương tiện, và giá trị tạo ra phải là thước đo cuối cùng”, ông Thắng phân tích.
Từ yêu cầu này, việc phát triển AI và công nghệ lõi tại TP Hồ Chí Minh cần gắn với những bài toán có thể đo lường được. Đối với doanh nghiệp, đó có thể là giảm thời gian xử lý, nâng chất lượng sản phẩm, tiết kiệm năng lượng hoặc mở rộng năng lực cung ứng. Đối với chính quyền, đó là khả năng dự báo, điều phối và sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn.
Cách tiếp cận này cũng đặt ra yêu cầu thay đổi trong tổ chức. Doanh nghiệp không chỉ mua thêm công cụ công nghệ, mà phải xem xét lại quy trình, dữ liệu và cách thức ra quyết định. Đây là bước chuyển từ "AI Adoption sang AI Transformation": từ đưa AI vào sử dụng sang tổ chức lại cách thức vận hành với AI.
Đối với TP Hồ Chí Minh, sự chuyển dịch này có ý nghĩa rộng hơn phạm vi từng doanh nghiệp. Khi công nghệ được tích hợp vào những ngành có quy mô lớn và khả năng lan tỏa cao, hiệu quả từ AI có thể góp phần nâng năng suất của cả nền kinh tế.
Một nền tảng quan trọng cho quá trình này là dữ liệu. TP Hồ Chí Minh có nhiều nguồn dữ liệu phục vụ quản lý như mạng lưới camera, tín hiệu giao thông, hệ thống thông tin địa lý (GIS) và dữ liệu giao thông công cộng. Vấn đề đặt ra là làm thế nào để những nguồn dữ liệu này được kết nối, chia sẻ và khai thác hiệu quả thay vì vận hành riêng lẻ.
Bà Võ Thị Trung Trinh, Giám đốc Trung tâm Chuyển đổi số TP Hồ Chí Minh, cho rằng nguyên tắc quản trị dữ liệu trong giai đoạn tới cần hướng đến “Một dữ liệu - một nguồn chuẩn - nhiều mục đích khai thác”.
Theo bà Trinh, dữ liệu được tạo lập tại nguồn, quản trị đúng, chia sẻ đúng thẩm quyền và tái sử dụng sẽ tạo điều kiện phục vụ nhiều nhu cầu khác nhau của chính quyền, người dân và doanh nghiệp. Nếu mỗi hệ thống hoạt động như một ốc đảo, Thành phố mới chỉ có những công cụ số riêng lẻ thay vì một hệ sinh thái dữ liệu có khả năng phục vụ nhiều bài toán.
Dữ liệu, bản sao số và công nghệ lõi phải đi vào thực tế
Trong quản trị đô thị, Bản sao số (Digital Twin) được đặt ra như một công nghệ có khả năng hỗ trợ mô phỏng và dự báo. Nếu GIS giúp xác định vị trí của đối tượng, Digital Twin hướng tới khả năng mô phỏng các kịch bản trước khi đưa ra quyết định.
Bà Võ Thị Trung Trinh lấy ví dụ, khi điều chỉnh chu kỳ đèn tín hiệu tại một nhóm nút giao, Thành phố cần đánh giá tác động đến giao thông trong toàn khu vực. Tương tự, khi hình thành một khu đô thị hoặc khu công nghiệp mới, việc mô phỏng áp lực lên hạ tầng giao thông trong những năm tiếp theo có thể hỗ trợ quá trình hoạch định.
“Digital Twin giúp chúng ta chuyển từ xử lý sự việc sang chủ động dự báo”, bà Võ Thị Trung Trinh chia sẻ.
Tuy nhiên, để công nghệ này phát huy hiệu quả, dữ liệu đầu vào phải đủ tin cậy, được cập nhật và kết nối giữa các hệ thống. AI có thể tham gia phân tích dữ liệu từ camera, phát hiện bất thường, hỗ trợ tối ưu mạng lưới logistics và cung cấp thông tin phục vụ điều hành. Khi đó, Trung tâm Giám sát, Điều hành thông minh (IOC) có thể hỗ trợ chuyển dữ liệu thành thông tin và các kịch bản xử lý.
Giá trị của AI trong quản trị đô thị vì vậy không nằm riêng ở khả năng phân tích dữ liệu, mà ở khả năng biến dữ liệu thành thông tin phục vụ quyết định. Điều này đòi hỏi Thành phố tiếp tục hoàn thiện hạ tầng dữ liệu, tiêu chuẩn kết nối, cơ chế chia sẻ và yêu cầu bảo đảm an toàn thông tin.
AI và dữ liệu cũng chỉ là một phần trong yêu cầu nâng cao năng lực công nghệ. Đối với TP Hồ Chí Minh, phát triển công nghệ lõi (DeepTech) có ý nghĩa trong quá trình nâng cao năng lực nghiên cứu, sản xuất và cạnh tranh của doanh nghiệp.
Ông Nguyễn Hữu Yên, Phó Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ TP Hồ Chí Minh, cho rằng Thành phố cần phát huy cơ chế đặc thù từ Nghị quyết 98 của Quốc hội để tạo điều kiện cho các mô hình công nghệ mới được thử nghiệm và phát triển.
Theo ông, cơ chế thử nghiệm có kiểm soát (Sandbox) cho AI, xe tự lái và thiết bị bay không người lái (UAV) là những nội dung cần được nghiên cứu nhằm tạo không gian thử nghiệm phù hợp với công nghệ mới.
Dữ liệu từ nhiều nguồn được kết nối, khai thác để hỗ trợ dự báo, mô phỏng và điều hành đô thị.
Vấn đề đặt ra là nhiều giải pháp công nghệ có thể gặp khó khăn khi chuyển từ nghiên cứu sang ứng dụng. Doanh nghiệp công nghệ có thể chưa nắm đầy đủ yêu cầu của ngành sử dụng; tổ chức tài chính cần cơ sở đánh giá hiệu quả đầu tư; trong khi cơ quan quản lý phải xem xét những mô hình chưa có tiền lệ.
Vì vậy, phát triển công nghệ lõi không chỉ là đầu tư vào nghiên cứu, mà còn cần gắn với môi trường ứng dụng, khả năng thử nghiệm và cơ chế đánh giá kết quả. Đây là điều kiện để các giải pháp công nghệ được kiểm chứng trước khi mở rộng.
Ông Huỳnh Văn Tùng, Trưởng Đại diện Văn phòng phía Nam Bộ Khoa học và Công nghệ, nhận định AI và Big Data đang trở thành những hạ tầng quan trọng đối với năng lực cạnh tranh. Theo ông, cơ quan quản lý trung ương cần phối hợp cùng địa phương trong việc lồng ghép các chương trình khoa học quốc gia vào chiến lược phát triển hạ tầng số, đồng thời tạo điều kiện khai thác nguồn dữ liệu công phục vụ nghiên cứu và phát triển AI.
Như vậy, phát triển công nghệ không thể chỉ được nhìn từ phía doanh nghiệp công nghệ. Một hệ sinh thái đủ khả năng tạo ra công nghệ và đưa công nghệ vào đời sống cần sự kết nối giữa cơ quan quản lý, đơn vị nghiên cứu, doanh nghiệp công nghệ và doanh nghiệp sử dụng công nghệ.
Đối với TP Hồ Chí Minh, yêu cầu này đặt ra một hướng tiếp cận rõ hơn: lấy bài toán thực tiễn làm điểm xuất phát, xây dựng năng lực dữ liệu và thử nghiệm, đồng thời tạo điều kiện để doanh nghiệp công nghệ tham gia giải quyết những vấn đề của đô thị và nền kinh tế.
Thiết bị bay không người lái (UAV) thực hiện bay quét, thu thập dữ liệu phục vụ xây dựng bản đồ không gian ba chiều (3D) tại xã Bàu Bàng, TP Hồ Chí Minh.
Trong quá trình hướng tới mục tiêu tăng trưởng trên 10%, AI và công nghệ lõi có thể trở thành những động lực mới nếu được gắn với năng lực triển khai và hiệu quả thực tế. Từ dữ liệu đô thị, điều hành giao thông đến sản xuất, logistics và các lĩnh vực công nghệ cao, yêu cầu chung là chuyển công nghệ thành năng suất, chất lượng và giá trị kinh tế.
Đây cũng là cơ sở để TP Hồ Chí Minh tiếp tục hoàn thiện hạ tầng dữ liệu, cơ chế thử nghiệm và môi trường ứng dụng công nghệ, qua đó tạo điều kiện cho các giải pháp mới được kiểm chứng, mở rộng và đóng góp vào năng lực cạnh tranh của Thành phố.
