Doanh nghiệp ứng dụng AI như thế nào?

AI đang định hình lại vai trò của doanh nhân

Sự phát triển nhanh chóng của AI đang tạo ra những thay đổi sâu sắc trong hoạt động sản xuất, kinh doanh và quản trị doanh nghiệp. Nếu trước đây, chuyển đổi số chủ yếu tập trung vào số hóa dữ liệu, tự động hóa quy trình và triển khai các phần mềm quản lý, thì sự xuất hiện của AI, đặc biệt là AI tạo sinh (Generative AI) và các hệ thống AI có khả năng thực hiện nhiệm vụ, đang mở rộng phạm vi ứng dụng công nghệ sang phân tích, dự báo và hỗ trợ ra quyết định chiến lược. Trong bối cảnh đó, doanh nhân không chỉ là người tổ chức nguồn lực, quản lý hoạt động sản xuất, kinh doanh mà còn phải đóng vai trò dẫn dắt quá trình chuyển đổi mô hình quản trị dựa trên dữ liệu và công nghệ.

Báo cáo “AI trong quản trị 2026: Làm chủ cuộc chơi hay trở thành quân cờ?” (Báo cáo) của Base.vn nhấn mạnh sự chuyển dịch từ mô hình quản trị dựa trên dữ liệu quá khứ sang quản trị dựa trên thông tin cập nhật liên tục [1]. Theo đó, AI không đơn thuần là công cụ hỗ trợ xử lý công việc mà có thể trở thành một thành phần quan trọng trong hệ thống điều hành doanh nghiệp.

Trong mô hình quản trị truyền thống, phần lớn quyết định được đưa ra dựa trên báo cáo định kỳ, kinh nghiệm của nhà quản lý và những đánh giá về tình hình đã diễn ra. Mô hình này có ưu điểm là tương đối ổn định, dễ kiểm soát nhưng thường tồn tại độ trễ giữa thời điểm phát sinh vấn đề và thời điểm doanh nghiệp đưa ra phản ứng. Ngược lại, khi được kết nối với hệ thống dữ liệu phù hợp, AI có thể hỗ trợ theo dõi các chỉ số vận hành, nhận diện dấu hiệu bất thường, dự báo xu hướng và đề xuất những phương án xử lý. Nhà quản trị nhờ đó có thêm cơ sở để điều chỉnh hoạt động trước khi các vấn đề trở nên nghiêm trọng.

Tuy nhiên, sự chuyển đổi này không đồng nghĩa với việc AI thay thế hoàn toàn vai trò của người lãnh đạo. AI có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn và hỗ trợ mô phỏng nhiều kịch bản, nhưng việc lựa chọn mục tiêu, đánh giá tác động xã hội, xác định giới hạn đạo đức và chịu trách nhiệm đối với quyết định kinh doanh vẫn thuộc về con người. Điều này đặt ra yêu cầu mới đối với đội ngũ doanh nhân: bên cạnh năng lực kinh doanh truyền thống, cần có khả năng nhận diện cơ hội ứng dụng công nghệ, đánh giá chất lượng dữ liệu, hiểu những giới hạn của thuật toán và tổ chức quá trình đổi mới trong doanh nghiệp.

Báo cáo của Base.vn, có thể nhận diện năm xu hướng đáng chú ý trong quản trị doanh nghiệp gắn với AI: quản trị dựa trên khuyến nghị của AI; vận hành tự động; ứng dụng AI hỗ trợ ra quyết định; sử dụng trợ lý AI; và tăng cường quản trị, đạo đức AI [1]. Những xu hướng này phản ánh sự thay đổi từ ứng dụng công nghệ để nâng cao hiệu suất của từng bộ phận sang khai thác AI nhằm cải thiện năng lực vận hành và phối hợp của toàn tổ chức.

Đối với doanh nghiệp Việt Nam, đây vừa là cơ hội nâng cao năng suất, vừa là thách thức về nguồn lực, năng lực quản trị và khả năng thích ứng. Doanh nghiệp có thể tiếp cận nhiều công cụ AI với chi phí ngày càng linh hoạt, nhưng hiệu quả đầu tư phụ thuộc đáng kể vào mức độ sẵn sàng của hệ thống dữ liệu, quy trình và con người.

Ứng dụng AI tạo ra giá trị thực chất cho doanh nghiệp

Một trong những vấn đề đáng chú ý hiện nay là khoảng cách giữa tỷ lệ doanh nghiệp sử dụng AI và khả năng chuyển hóa công nghệ thành hiệu quả kinh doanh. Báo cáo của Base.vn [1] dẫn kết quả nghiên cứu của Deloitte năm 2025, theo đó 93% doanh nghiệp Việt Nam trong phạm vi khảo sát được đề cập đã đưa AI vào quy trình vận hành; 92% ghi nhận cải thiện năng suất, 91% ghi nhận cải thiện trải nghiệm khách hàng và 89% ghi nhận tác động tích cực đối với tối ưu chi phí. Các tỷ lệ này cho thấy mức độ quan tâm và ứng dụng AI đáng kể trong nhóm doanh nghiệp được khảo sát.
Ở phạm vi quốc tế, báo cáo “The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation của McKinsey & Company” cho thấy, 88% tổ chức tham gia khảo sát sử dụng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh. Tuy nhiên, chỉ một bộ phận nhỏ đạt được tác động đáng kể ở quy mô toàn doanh nghiệp [2]. Sự chênh lệch này phản ánh thực tế rằng, sử dụng AI và tạo ra giá trị kinh doanh từ AI là hai cấp độ khác nhau.

Một doanh nghiệp có thể trang bị công cụ AI tạo sinh cho nhân viên để soạn thảo văn bản, tổng hợp tài liệu hoặc xây dựng nội dung truyền thông. Những ứng dụng này có thể giúp tiết kiệm thời gian nhưng chưa chắc tạo ra sự thay đổi đáng kể đối với doanh thu, lợi nhuận hoặc năng lực cạnh tranh dài hạn. Giá trị lớn hơn chỉ có thể hình thành khi AI được tích hợp vào các quy trình quan trọng như quản trị chuỗi cung ứng, hoạch định tài chính, dự báo nhu cầu thị trường, quản lý quan hệ khách hàng hoặc phát triển sản phẩm mới.
Chẳng hạn, trong hoạt động bán lẻ, AI có thể hỗ trợ phân tích lịch sử giao dịch, biến động nhu cầu theo mùa vụ và xu hướng tiêu dùng để dự báo lượng hàng cần nhập. Nếu được tích hợp với hệ thống quản lý kho và bán hàng, kết quả dự báo có thể giúp doanh nghiệp giảm tình trạng tồn kho không hợp lý, hạn chế thiếu hàng và cải thiện hiệu quả sử dụng vốn lưu động.

Trong sản xuất, AI có thể hỗ trợ nhận diện bất thường của thiết bị, dự báo nhu cầu bảo trì và phân tích nguyên nhân gây gián đoạn dây chuyền. Tuy nhiên, mức độ chính xác và hiệu quả của các ứng dụng này phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, thiết kế hệ thống và điều kiện triển khai thực tế.

Đối với doanh nhân, vấn đề cốt lõi không phải là lựa chọn công nghệ có nhiều tính năng nhất, mà là xác định được những bài toán kinh doanh có khả năng tạo ra giá trị rõ ràng khi ứng dụng AI. Doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống chỉ tiêu đo lường hiệu quả trước và sau triển khai, bao gồm thời gian xử lý công việc, chi phí vận hành, tỷ lệ sai sót, mức độ hài lòng của khách hàng và hiệu quả tài chính.

Việc đánh giá cần tính đến cả chi phí trực tiếp như phần mềm, hạ tầng, dữ liệu, đào tạo nhân sự và chi phí gián tiếp như thay đổi quy trình, kiểm soát rủi ro, bảo trì hệ thống. Chỉ khi xác định được mối quan hệ giữa chi phí đầu tư và giá trị tạo ra, doanh nghiệp mới có cơ sở quyết định tiếp tục mở rộng, điều chỉnh hoặc dừng một dự án AI.

Những rào cản khiến doanh nghiệp chưa khai thác hiệu quả AI

Mặc dù AI mở ra nhiều cơ hội, quá trình triển khai trong doanh nghiệp vẫn đối mặt với những hạn chế về chiến lược, dữ liệu, công nghệ và nguồn nhân lực. Theo Báo cáo của Base.vn, có bốn sai lầm thường gặp gồm: thiếu lộ trình triển khai rõ ràng; chưa chuẩn hóa dữ liệu và quy trình; chưa chuẩn bị đầy đủ năng lực của người lao động; và thiếu cơ chế giám sát hoạt động của AI [1].

Trước hết, không ít doanh nghiệp tiếp cận AI theo xu hướng công nghệ thay vì xuất phát từ nhu cầu quản trị. Việc mua phần mềm hoặc triển khai công cụ mới đôi khi được xem là thành tựu chuyển đổi số, trong khi mục tiêu kinh doanh, chỉ tiêu hiệu quả và phương thức tích hợp chưa được xác định cụ thể.

Rào cản thứ hai là chất lượng dữ liệu. AI chỉ có thể hỗ trợ phân tích đáng tin cậy khi dữ liệu đầu vào đáp ứng yêu cầu về tính chính xác, đầy đủ, nhất quán và phù hợp với mục đích sử dụng. Trong thực tế, dữ liệu của doanh nghiệp có thể nằm ở nhiều hệ thống độc lập như kế toán, bán hàng, nhân sự và quản lý kho. Nếu thiếu cơ chế kết nối và chuẩn hóa, doanh nghiệp khó xây dựng được bức tranh tổng thể về hoạt động kinh doanh.

Thứ ba là hạn chế về năng lực nhân sự. Việc trang bị công cụ AI không tự động làm thay đổi phương pháp làm việc. Người lao động cần được đào tạo để hiểu khả năng, giới hạn và trách nhiệm khi sử dụng AI; trong khi nhà quản lý cần có năng lực xác định bài toán, kiểm chứng kết quả và tổ chức lại quy trình.

Thứ tư là những rủi ro về bảo mật, quyền riêng tư và trách nhiệm giải trình. Khi AI được sử dụng để xử lý dữ liệu khách hàng, nhân sự hoặc thông tin kinh doanh nhạy cảm, doanh nghiệp có thể đối mặt với nguy cơ lộ lọt thông tin, sử dụng dữ liệu sai mục đích hoặc đưa ra quyết định thiếu minh bạch. Khung quản trị rủi ro AI của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (NIST) nhấn mạnh yêu cầu quản lý rủi ro trong toàn bộ vòng đời hệ thống, từ thiết kế, phát triển đến triển khai, sử dụng và đánh giá [3]. Đây là cơ sở tham khảo hữu ích để doanh nghiệp thiết lập các biện pháp kiểm soát phù hợp với quy mô và mức độ rủi ro của từng ứng dụng. Bên cạnh đó, các nguyên tắc AI của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD), được cập nhật năm 2024 đề cao tính minh bạch, khả năng giải thích, an toàn, trách nhiệm giải trình và tôn trọng các giá trị lấy con người làm trung tâm [4].

Những yêu cầu này cho thấy ứng dụng AI không chỉ là vấn đề kỹ thuật mà còn liên quan trực tiếp đến năng lực quản trị, văn hóa và trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp.

Lộ trình và khuyến nghị triển khai AI cho doanh nghiệp Việt Nam

Ứng dụng AI hiệu quả đòi hỏi doanh nghiệp có lộ trình phù hợp với quy mô, nguồn lực và mức độ trưởng thành số. Việc triển khai đồng loạt nhiều hệ thống khi chưa chuẩn bị đầy đủ về dữ liệu và nhân sự có thể làm gia tăng chi phí, rủi ro và sự phụ thuộc vào nhà cung cấp công nghệ.

Lộ trình tham khảo

Báo cáo của Base.vn đề xuất lộ trình triển khai AI trong khoảng 12-36 tháng, với ba giai đoạn phát triển từ xây dựng nền tảng, tăng cường năng lực quản trị đến hình thành tổ chức vận hành dựa trên AI [1]. Đây là một khung tham khảo, không phải tiến độ bắt buộc đối với mọi doanh nghiệp.

Ở giai đoạn đầu, doanh nghiệp cần ưu tiên chuẩn hóa dữ liệu, quy trình và đào tạo nhân sự. Việc thí điểm nên tập trung vào một hoặc hai bộ phận có dữ liệu tương đối đầy đủ, bài toán rõ ràng và kết quả dễ đo lường, chẳng hạn chăm sóc khách hàng, marketing hoặc quản lý công việc.

Giai đoạn tiếp theo là tích hợp AI vào các hoạt động quản trị, phân tích dự báo và phối hợp liên phòng ban. Khi đó, doanh nghiệp cần xây dựng cơ chế đánh giá hiệu quả, phân định trách nhiệm giữa các bộ phận và tăng cường quản trị rủi ro.

Ở giai đoạn phát triển cao hơn, AI có thể hỗ trợ đổi mới sản phẩm, dịch vụ, mô hình kinh doanh và tối ưu các quy trình vận hành cốt lõi. Tuy nhiên, việc mở rộng phải dựa trên kết quả kiểm chứng thực tế, không nên coi tự động hóa toàn diện là mục tiêu bắt buộc.

Khuyến nghị

Từ thực tiễn trên, có thể đưa ra một số khuyến nghị.

Trước hết, doanh nhân cần trực tiếp dẫn dắt chiến lược AI của doanh nghiệp, thay vì giao toàn bộ trách nhiệm cho bộ phận công nghệ thông tin. Ban lãnh đạo cần xác định các mục tiêu ưu tiên, phê duyệt nguồn lực, kiểm soát rủi ro và định kỳ đánh giá giá trị mà AI tạo ra.

Tiếp theo, doanh nghiệp nên áp dụng phương pháp triển khai theo quy mô nhỏ, đo lường kết quả và mở rộng có chọn lọc. Mỗi dự án cần có mục tiêu, chỉ số đánh giá, ngân sách, thời hạn và bộ phận chịu trách nhiệm cụ thể. Những ứng dụng không chứng minh được hiệu quả cần được điều chỉnh hoặc dừng triển khai.

Đồng thời, cần chú trọng lựa chọn nhà cung cấp công nghệ có năng lực hỗ trợ triển khai, bảo đảm an toàn dữ liệu và khả năng tích hợp với hệ thống hiện có. Doanh nghiệp cũng cần đánh giá nguy cơ phụ thuộc vào một nền tảng hoặc nhà cung cấp duy nhất.

Về phía các cơ quan quản lý và tổ chức hỗ trợ doanh nghiệp, cần tăng cường các chương trình đào tạo năng lực AI cho đội ngũ doanh nhân, đặc biệt là doanh nghiệp nhỏ và vừa. Hoạt động hỗ trợ nên hướng đến các tình huống ứng dụng thực tế, phương pháp đánh giá hiệu quả đầu tư và quản trị rủi ro, thay vì chỉ giới thiệu công nghệ.
Bên cạnh đó, cần thúc đẩy hợp tác giữa doanh nghiệp, viện nghiên cứu, trường đại học và các đơn vị cung cấp giải pháp AI. Thông qua hợp tác, doanh nghiệp có thể tiếp cận nguồn nhân lực, tri thức chuyên môn và các mô hình ứng dụng phù hợp với điều kiện sản xuất, kinh doanh tại Việt Nam.

Một vấn đề quan trọng khác là bảo đảm AI được phát triển và sử dụng có trách nhiệm. Doanh nghiệp cần xây dựng quy định nội bộ về bảo vệ dữ liệu, bảo mật thông tin, kiểm chứng kết quả và trách nhiệm của người sử dụng. Các nguyên tắc quản trị rủi ro của NIST [3] và AI đáng tin cậy của OECD [4] có thể được tham khảo khi xây dựng những quy định này.

Về lâu dài, năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp không chỉ được quyết định bởi số lượng công cụ AI đã triển khai, mà còn bởi khả năng kết hợp công nghệ với tri thức ngành, dữ liệu đặc thù, năng lực tổ chức và kinh nghiệm của đội ngũ lãnh đạo.

AI có thể giúp doanh nhân xử lý thông tin nhanh hơn, dự báo tốt hơn và tối ưu nguồn lực hiệu quả hơn. Tuy nhiên, công nghệ không thể thay thế hoàn toàn bản lĩnh kinh doanh, khả năng nhận diện cơ hội, trách nhiệm xã hội và năng lực xây dựng niềm tin với khách hàng, đối tác, người lao động.

Trong kỷ nguyên AI, lợi thế cạnh tranh bền vững sẽ thuộc về những doanh nghiệp biết lựa chọn đúng bài toán, đầu tư có trọng tâm, quản trị rủi ro chặt chẽ và liên tục đổi mới. Doanh nhân vì vậy không chỉ cần học cách sử dụng AI, mà quan trọng hơn là phát triển năng lực lãnh đạo tổ chức trong môi trường mà dữ liệu và trí tuệ nhân tạo ngày càng đóng vai trò quan trọng.

“

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Base.vn (2026), "AI trong quản trị 2026: Làm chủ cuộc chơi hay trở thành quân cờ?", https://base.vn, truy cập ngày 20/10/2026.

[2] McKinsey & Company (2025), "The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation", https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/the-state-of-ai-2025?, truy cập ngày 20/10/2026.

[3] Tabassi, E. (2023), Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-1.pdf, truy cập ngày 20/10/2026.[4] Organisation for Economic Co-operation and Development - OECD (2024), OECD AI Principles, https://www.oecd.org/en/topics/ai-principles.html?, truy cập ngày 20/10/2026./.