Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra cơ hội để doanh nghiệp Việt Nam thúc đẩy quá trình chuyển đổi đó. Không chỉ đơn thuần là công cụ tự động hóa, AI có khả năng thay đổi phương thức tổ chức sản xuất, quản trị doanh nghiệp, phân bổ nguồn lực và tạo ra những sản phẩm, dịch vụ có giá trị gia tăng cao hơn.

Nghị quyết số 19-NQ/TW ngày 28/7/2026 của Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa XIV về đổi mới mô hình phát triển Việt Nam xác định khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo quốc gia là động lực chính; lấy việc nâng cao năng suất lao động và hiệu quả huy động, phân bổ nguồn lực làm một trong những nguyên tắc trung tâm.

Nghị quyết đồng thời đặt ra yêu cầu xác lập mô hình tăng trưởng mới dựa trên năng suất, khoa học, công nghệ, chuyển đổi xanh và nguồn nhân lực chất lượng cao; phát triển mạnh công nghiệp công nghệ cao, nông nghiệp thông minh, kinh tế số và kinh tế dữ liệu. Đây là sự chuyển dịch từ phát triển chủ yếu theo chiều rộng sang nâng cao chất lượng, hiệu quả và năng lực tự chủ của nền kinh tế.

Trong bối cảnh đó, AI có thể trở thành công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp Việt Nam thu hẹp khoảng cách công nghệ với các đối thủ quốc tế.

Theo ông Thân Đức Việt – Tổng Giám đốc Tổng công ty May 10, chuyển đổi số, chuyển đổi xanh và ứng dụng AI là yêu cầu sống còn để ngành dệt may Việt Nam nâng cao năng lực cạnh tranh, tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị toàn cầu. May 10 xác định nâng cao năng suất lao động là giải pháp cốt lõi, đồng thời đầu tư đào tạo nguồn nhân lực đáp ứng mô hình sản xuất thông minh.

Hiện Tổng công ty May 10 đã ứng dụng các giải pháp chuyển đổi số, chuyển đổi xanh và AI, góp phần tăng 52% năng suất lao động.

Ông Hoàng Thế Phong – Phó Giám đốc Công ty TNHH Phong Việt cho rằng, AI giúp phân tích dữ liệu từ cảm biến trên thiết bị, dự báo sự cố, nhận diện lỗi sản phẩm và nâng cao hiệu quả sản xuất. Ông cũng cảnh báo rằng chậm ứng dụng công nghệ có thể khiến doanh nghiệp mất lợi thế cạnh tranh.

“AI sẽ giúp phân tích dữ liệu từ cảm biến trên máy móc để dự đoán các sự cố có thể xảy ra. Điều này giúp doanh nghiệp chuyển từ sửa chữa bị động sang bảo trì chủ động, giảm đáng kể thời gian chết của máy móc.

Khi có lỗi xảy ra, AI có thể phân tích hàng loạt dữ liệu sản xuất để nhanh chóng tìm ra nguyên nhân gốc rễ, giúp khắc phục triệt để và sản phẩm có chất lượng đồng đều. Nhờ có AI can thiệp, hệ thống dây chuyền sản xuất còn dễ dàng tùy chỉnh để tạo ra nhiều biến thể sản phẩm khác nhau, đáp ứng nhu cầu cá nhân hóa ngày càng cao của khách hàng nhưng không làm tăng chi phí” - ông Phong chia sẻ.

Với việc ứng dụng AI, khoảng cách phát triển giữa các doanh nghiệp hiện nay không chỉ là khả năng tiếp cận công nghệ, còn là cách doanh nghiệp ứng dụng công nghệ thành giá trị và lợi thế cạnh tranh.

Những điểm nghẽn khiến doanh nghiệp Việt khó làm chủ AI

Mặc dù cơ hội đang mở ra, việc ứng dụng và phát triển AI tại Việt Nam vẫn đối diện nhiều rào cản mang tính cấu trúc.

Thực tế cho thấy, quá trình ứng dụng công nghệ số tại Việt Nam vẫn còn khoảng cách lớn giữa kỳ vọng và kết quả.

Theo thông tin khảo sát năm 2025 của Hiệp hội Doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam phối hợp với Bộ Khoa học và Công nghệ cho thấy, 69% doanh nghiệp được khảo sát mới ứng dụng các công cụ cơ bản như email, phần mềm kế toán; 16% bước vào giai đoạn tích hợp ERP, CRM, IoT; trong khi chỉ 10% số doanh nghiệp được khảo sát đạt mức số hóa toàn diện và tích hợp AI vào vận hành.

Những con số này phản ánh một nghịch lý: Công nghệ ngày càng dễ tiếp cận, nhưng năng lực chuyển hóa công nghệ thành hiệu quả kinh tế vẫn còn hạn chế. Trong khi một số doanh nghiệp lớn đã đầu tư vào dữ liệu, tự động hóa và nghiên cứu phát triển, nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa vẫn đang loay hoay với những bước đầu tiên của chuyển đổi số.

Vấn đề vì thế không chỉ nằm ở việc có bao nhiêu doanh nghiệp sử dụng AI, mà quan trọng hơn là AI đã giúp doanh nghiệp tạo ra bao nhiêu giá trị mới, nâng cao năng suất đến đâu và giảm được mức độ phụ thuộc vào công nghệ bên ngoài như thế nào.

Trong lĩnh vực công nghiệp, AI đang mở ra khả năng chuyển đổi từ mô hình sản xuất dựa nhiều vào kinh nghiệm và lao động thủ công sang hệ thống vận hành dựa trên dữ liệu.

Có một nghịch lý vẫn tồn tại là không phải cứ đầu tư robot, cảm biến hay phần mềm AI là hình thành được nhà máy thông minh. Công nghệ chỉ phát huy hiệu quả khi gắn với quy trình được chuẩn hóa, dữ liệu được kết nối và đội ngũ lao động có đủ kỹ năng vận hành.

Trao đổi với VOV.VN về việc xây dựng nhà máy thông minh, PGS.TS Thoại Nam, Trường Đại học Bách khoa TP.HCM, nhận định AI là thành phần quan trọng trong xu hướng này. Tuy nhiên, doanh nghiệp nhỏ và vừa gặp khó khăn bởi thiếu dữ liệu, hạn chế tài chính và nhân lực chưa đáp ứng yêu cầu công nghệ.

Nhận định này chỉ ra một điểm nghẽn căn bản: Doanh nghiệp muốn triển khai AI phải có nền tảng số, nhưng nhiều đơn vị chưa hoàn thiện ngay cả những điều kiện cơ bản để dữ liệu được thu thập, tập huấn, quản lý và khai thác hiệu quả.

Không ít doanh nghiệp đã đầu tư phần mềm quản lý, nhưng dữ liệu sản xuất, tài chính, nhân sự và khách hàng vẫn nằm ở những hệ thống riêng biệt. Khi dữ liệu thiếu tính liên kết, AI khó đưa ra những phân tích đáng tin cậy hoặc hỗ trợ điều hành hiệu quả.

Theo ông Lê Trường Duy, Giám đốc Trung tâm Cách mạng công nghiệp lần thứ tư tại TP.HCM (C4IR), doanh nghiệp cần bắt đầu bằng việc đánh giá mức độ thông minh của nhà máy, từ đó xác định những khâu cần tái cấu trúc và nâng cấp.

Bà Nguyễn Thị Phương Quyên, Giám đốc Giải pháp chuyển đổi số doanh nghiệp thuộc MISA Group, cho rằng doanh nghiệp phải chuẩn hóa hệ thống quản trị dữ liệu, kết nối thông tin giữa các bộ phận và xác định những điểm nghẽn trong dây chuyền sản xuất trước khi tích hợp AI.

Rào cản thứ hai cần phải được nhắc đến là nguồn lực tài chính. Việc xây dựng hạ tầng điện toán, mua sắm thiết bị, thu thập dữ liệu, bảo đảm an toàn thông tin và duy trì đội ngũ kỹ thuật đòi hỏi đầu tư liên tục. Đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa, đây có thể là gánh nặng đáng kể, đặc biệt khi lợi ích kinh tế chưa được chứng minh rõ ràng.

Bên cạnh đó, tình trạng thiếu nhân lực công nghệ chất lượng cao tiếp tục là một trở ngại. Doanh nghiệp không chỉ cần kỹ sư AI mà còn cần đội ngũ quản trị hiểu dữ liệu, chuyên gia am hiểu quy trình sản xuất và người lao động có khả năng phối hợp với các hệ thống tự động.

Ông Đỗ Hoàng Trung, Chủ tịch Tập đoàn công nghệ IDEAS, nhấn mạnh: “Đầu tư vào con người là khoản đầu tư có giá trị nhất, mang tính lâu dài và bền vững. Chúng ta phải đầu tư vào con người. Khi yêu cầu ngày càng tăng và công nghệ liên tục thay đổi, chỉ có con người mới theo kịp sự thay đổi đó. Dù vậy, chúng ta đang gặp rất nhiều khó khăn. Gần đây, nhiều doanh nghiệp than phiền rằng hiện nay không thiếu việc, mà thiếu người; không tuyển dụng được, hoặc tuyển vào rồi khâu đào tạo cũng rất khó khăn. Do đó, yếu tố cốt lõi là phải đào tạo".

Một điểm nghẽn khác ít được nhìn nhận đầy đủ là nguy cơ phụ thuộc công nghệ nước ngoài. Nếu doanh nghiệp chỉ mua phần mềm, thuê nền tảng AI hoặc tích hợp những mô hình có sẵn mà không phát triển năng lực nghiên cứu, thiết kế và quản trị dữ liệu, phần giá trị gia tăng lớn có thể tiếp tục thuộc về những nhà cung cấp công nghệ.

Sự phụ thuộc này còn đặt ra những rủi ro về chi phí dịch vụ, bảo mật dữ liệu, khả năng chuyển đổi nhà cung cấp và tính chủ động khi thị trường thay đổi.

Đặc biệt, việc ứng dụng AI cũng đặt ra yêu cầu cấp thiết về hành lang pháp lý, quyền riêng tư, sở hữu trí tuệ và trách nhiệm đối với những quyết định có sự tham gia của thuật toán.

Một trong những yêu cầu quan trọng của Nghị quyết 19-NQ/TW là nâng cao năng lực tự chủ chiến lược, phát triển các doanh nghiệp dẫn dắt và chuyển sang mô hình tăng trưởng dựa trên khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo.

Tinh thần cốt lõi của Nghị quyết 19-NQ/TW đòi hỏi một bước chuyển sâu sắc hơn: Đưa khoa học, công nghệ và trí tuệ nhân tạo trở thành năng lực sản xuất nội sinh, tạo ra sản phẩm có giá trị gia tăng cao và nâng cao sức cạnh tranh của nền kinh tế.

Để hiện thực hóa mục tiêu này, trước hết cần thay đổi tư duy từ đầu tư công nghệ theo phong trào sang đầu tư theo hiệu quả thực chất.

Đối với doanh nghiệp, AI cần được triển khai từ những bài toán cụ thể như giảm tỷ lệ sản phẩm lỗi, tiết kiệm năng lượng, tối ưu tồn kho, cải thiện chất lượng dịch vụ. Hiệu quả phải được đo lường bằng năng suất, chi phí, doanh thu và chất lượng sản phẩm, thay vì chỉ bằng số lượng phần mềm được đưa vào sử dụng.

Về phía Nhà nước, cần thúc đẩy hình thành hệ sinh thái hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận AI, nhất là doanh nghiệp nhỏ và vừa. Những chính sách hỗ trợ có thể tập trung vào hạ tầng dữ liệu dùng chung, tư vấn chuyển đổi số, tài trợ nghiên cứu ứng dụng và cơ chế thử nghiệm có kiểm soát.

Đặc biệt, cần tăng cường liên kết giữa Nhà nước, doanh nghiệp, trường đại học và viện nghiên cứu, tạo điều kiện để các kết quả nghiên cứu được thương mại hóa và ứng dụng vào thực tiễn sản xuất.

Theo tinh thần tại Quyết định số 1528/QĐ-TTg ngày 11/8/2026 về Chương trình quốc gia phát triển nhân lực trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, định hướng đến năm 2035, Việt Nam cũng đặt mục tiêu đào tạo, bồi dưỡng ít nhất 10.000 nhân lực AI trình độ cao vào năm 2030, trong đó có 1.500 chuyên gia có khả năng nghiên cứu, phát triển và làm chủ công nghệ lõi.

Bên cạnh đó, cần có cơ chế khuyến khích hình thành các doanh nghiệp công nghệ Việt đủ khả năng cung cấp giải pháp AI chuyên ngành, từ sản xuất công nghiệp, nông nghiệp đến tài chính, y tế và giáo dục.

Quan trọng hơn, chính sách hỗ trợ cần hướng đến tạo lập thị trường cho sản phẩm công nghệ Việt, thông qua các cơ chế đặt hàng nghiên cứu, mua sắm đổi mới sáng tạo, hỗ trợ thương mại hóa và lựa chọn giải pháp trên cơ sở chất lượng, hiệu quả, an toàn.

Cùng với đó, doanh nghiệp cần chủ động xây dựng chiến lược dữ liệu và công nghệ dài hạn, tăng đầu tư nghiên cứu phát triển, bảo vệ tài sản trí tuệ và nâng cao năng lực quản trị.