AI Tạo Sinh (Generative AI) tại Việt Nam: Từ Cơn sốt truyền thông đến Ứng dụng thực tiễn

Lời dẫn: Sự bùng nổ truyền thông về AI Tạo Sinh

AI đang tạo nên cơn sốt khắp mọi nơi. Mở LinkedIn, đọc tin tức hay tham gia bất kỳ sự kiện nào, bạn cũng sẽ nghe đến ChatGPT, AI Copilot, DeepSeek và hàng loạt công cụ tự động hóa hứa hẹn tạo ra những thay đổi đột phá. Từ việc sáng tạo nội dung marketing đến chatbot tương tác với khách hàng, mức độ phủ sóng của công nghệ này là rất lớn. Chủ đề AI giờ đây không chỉ được thảo luận tại các hội thảo công nghệ—mà còn xuất hiện trong văn phòng, giảng đường đại học, và thậm chí tại các quán trà đá vỉa hè.

Nhưng câu hỏi quan trọng là: Liệu AI Tạo Sinh (Generative AI, viết tắt là GenAI) chỉ là một trào lưu công nghệ nhất thời, hay thực sự là công cụ có thể giúp doanh nghiệp chuyển mình toàn diện—đặc biệt tại thị trường Việt Nam?

Hình 1: Hình ảnh một thành phố tương lai của Việt Nam, được tạo bởi Grok (một sản phẩm của xAI).

AI được dự báo sẽ đóng góp 15,7 nghìn tỷ USD vào nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030, định hình lại nhiều ngành nghề và tái định nghĩa năng lực cạnh tranh (PwC). Trong khi các doanh nghiệp toàn cầu đang tăng tốc ứng dụng GenAI, thì phần lớn doanh nghiệp tại Việt Nam mới chỉ ở giai đoạn khởi đầu. Các nhà lãnh đạo vẫn bối rối: nên bắt đầu từ đâu, chọn công cụ nào, đo lường hiệu quả ra sao. Nhiều doanh nghiệp hiện vẫn đang dừng lại ở mức tìm hiểu, thay vì xây dựng kế hoạch hành động cụ thể để tận dụng hết tiềm năng của AI.

Cơ hội cho doanh nghiệp Việt là rất lớn. Nhưng câu hỏi không còn là “AI có mang lại giá trị hay không?”, mà là: làm sao để doanh nghiệp ứng dụng GenAI một cách thực tiễn và hiệu quả?

Bài viết này sẽ giúp bạn phân biệt đâu là sự thật, đâu là cường điệu về GenAI; cập nhật hiện trạng ứng dụng AI tại Việt Nam; giới thiệu các trường hợp ứng dụng GenAI thành công; và gợi ý các bước chuẩn bị cần thiết để triển khai AI một cách bài bản.

1. AI – Phân biệt giữa Cường điệu và Sự thật

Sự bùng nổ của AI trong thời gian qua không chỉ tạo ra nhiều kỳ vọng mà còn gây ra không ít nhầm lẫn cho doanh nghiệp. Nhiều công ty kỳ vọng AI có thể ngay lập tức thay đổi hoàn toàn cách họ vận hành, trong khi số khác lo ngại công nghệ này quá phức tạp để ứng dụng thực tế. Đặc biệt, việc truyền thông liên tục đưa tin về những đột phá công nghệ như dự án Stargate của OpenAI, Grok của xAI, hay DeepSeek và Manus AI của Trung Quốc càng làm tăng sự kỳ vọng này. Từ đó, một câu hỏi quan trọng được đặt ra: AI thực sự có thể mang lại giá trị gì cho doanh nghiệp, và đâu là những giới hạn mà các công ty cần hiểu rõ để tránh kỳ vọng sai lầm? Thay vì chạy theo xu hướng, doanh nghiệp Việt Nam cần tập trung vào những ứng dụng AI có tác động cụ thể và thực tế.

Điều gì đang thúc đẩy cơn sốt AI?

Sự phát triển nhanh chóng của AI được thúc đẩy bởi ba yếu tố chính: (1) những đột phá trong nghiên cứu khoa học và công nghệ, (2) dòng vốn đầu tư mạnh mẽ từ các tập đoàn lớn như OpenAI, Google, Microsoft, ByteDance, và (3) xu hướng ứng dụng AI rộng rãi vào hoạt động của doanh nghiệp. Những tiến bộ vượt bậc trong AI Tạo Sinh—như ChatGPT, DeepSeek, Gemini 1.5, Grok—cùng với sự phổ biến của AI Agents và các công cụ tự động hóa đang định hình lại cách doanh nghiệp vận hành. Tuy nhiên, bên cạnh những kỳ vọng về hiệu suất và chuyển đổi toàn diện, AI cũng đặt ra nhiều vấn đề tranh cãi: liệu công nghệ này sẽ tạo ra thêm cơ hội việc làm hay đẩy nhanh xu hướng cắt giảm nhân sự?

Điều gì đang bị thổi phồng?

AI thường được mô tả như một cuộc cách mạng có thể ngay lập tức thay đổi cách doanh nghiệp vận hành, và nhiều người kỳ vọng chỉ cần triển khai AI là có thể đạt hiệu quả tức thì. Tuy nhiên, giữa kỳ vọng và thực tiễn là một khoảng cách lớn. AI không thể vận hành hiệu quả nếu thiếu sự giám sát, tinh chỉnh và tích hợp hợp lý vào hệ thống và quy trình hiện hữu.

Một số quan niệm sai lầm phổ biến cho rằng AI có thể thay thế hoàn toàn con người hoặc hoạt động như một hệ thống thông minh không cần huấn luyện và giám sát. Trên thực tế, AI vẫn gặp hạn chế trong việc ra quyết định chiến lược, tư duy sáng tạo và xử lý các tình huống phức tạp đòi hỏi sự nhạy bén kinh doanh.

Bên cạnh đó, nhiều doanh nghiệp đầu tư AI theo phong trào mà không có chiến lược rõ ràng. Nếu thiếu kế hoạch cụ thể, việc triển khai AI có thể dẫn đến lãng phí nguồn lực mà không mang lại giá trị thực tế. Thành công trong ứng dụng AI không chỉ nằm ở công nghệ mà còn phụ thuộc vào quy trình, nhân sự và chiến lược dài hạn.

Những điều thực tế về AI Tạo Sinh

Dù có nhiều kỳ vọng và cường điệu quá mức, AI Tạo Sinh (GenAI) đang mang lại tác động thực sự trong nhiều lĩnh vực. GenAI, khi được triển khai một cách có chiến lược, có thể giúp doanh nghiệp tăng năng suất, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tối ưu quy trình vận hành.

Ví dụ, Morgan Stanley đã ứng dụng AI dựa trên GPT-4 để hỗ trợ các chuyên gia tư vấn tài chính phân tích dữ liệu và đưa ra khuyến nghị chính xác hơn cho khách hàng (openai.com). Salesforce Einstein GPT giúp cá nhân hóa nội dung marketing, tự động hóa quy trình bán hàng, nâng cao mức độ tương tác và tối ưu trải nghiệm khách hàng (salesforce.com).

Không chỉ dừng lại ở tự động hóa, GenAI đang trở thành trợ thủ đắc lực giúp nhân sự nâng cao hiệu quả và ra quyết định nhanh hơn. Các công cụ như AI Copilot và AI Agents giảm tải công việc lặp đi lặp lại, đồng thời hỗ trợ phân tích và ra quyết định nhanh chóng hơn. Thay vì thay thế con người, GenAI giúp tăng năng suất, tạo điều kiện cho nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược mang lại giá trị cao hơn (mitsloan.mit.edu).

Doanh nghiệp tiếp cận AI với mục tiêu rõ ràng và chiến lược triển khai hợp lý sẽ tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này. Ngược lại, những doanh nghiệp chạy theo xu hướng mà không có chiến lược và kế hoạch bài bản sẽ gặp khó khăn trong việc hiện thực hóa giá trị từ AI.

Vậy, để hiện thực hóa tiềm năng đó, doanh nghiệp Việt cần làm gì để vượt qua các rào cản hiện tại?

2. AI Tạo Sinh tại Việt Nam: Cơ hội và Thách thức

Việt Nam đang từng bước khẳng định vị thế trong hệ sinh thái AI khu vực, với sự đầu tư ngày càng mạnh mẽ từ cả Chính phủ và khối tư nhân. Chiến lược quốc gia về nghiên cứu và phát triển AI giai đoạn 2021–2030 đặt mục tiêu đưa Việt Nam trở thành trung tâm đổi mới sáng tạo về AI tại khu vực ASEAN (chinhphu.vn).

Theo báo cáo từ JDI, thị trường AI tại Việt Nam dự kiến sẽ đạt 3,4 tỷ USD vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng hàng năm hơn 28% (jdi.group). Các lĩnh vực có mức ứng dụng mạnh mẽ nhất bao gồm: tự động hóa, nâng cao trải nghiệm khách hàng và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Các tập đoàn công nghệ lớn như NVIDIA và Google đang tăng cường hợp tác với Việt Nam thông qua các dự án đầu tư vào trung tâm nghiên cứu và hạ tầng AI. Trong nước, các doanh nghiệp như VinAI và FPT.AI đang phát triển những mô hình ngôn ngữ và nền tảng AI chuyên biệt, phù hợp với đặc thù của thị trường Việt.

Tuy nhiên, doanh nghiệp Việt vẫn đối mặt với nhiều thách thức khi triển khai GenAI:

Thiếu nhân lực AI chuyên sâu: Việc tuyển dụng và đào tạo đội ngũ kỹ sư AI chất lượng cao là thách thức lớn đối với cả các tập đoàn lớn lẫn doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME).
Chi phí triển khai ban đầu cao: Nhiều doanh nghiệp e ngại đầu tư do phải xây dựng hạ tầng công nghệ chuyên biệt và tích hợp hệ thống phức tạp.
Hạn chế về hạ tầng tính toán: Việc tiếp cận GPU, nền tảng AI tiên tiến và dịch vụ điện toán đám mây vẫn chưa phổ biến.
Rào cản về ngôn ngữ và dữ liệu: Phần lớn mô hình GenAI hiện nay vẫn tối ưu cho tiếng Anh. Mặc dù đã có những nỗ lực nội địa hóa như PhoGPT, VinaLLaMA hay Arcee-VyLinh, việc tinh chỉnh và huấn luyện mô hình cho tiếng Việt vẫn gặp khó khăn, đặc biệt do thiếu tập dữ liệu huấn luyện chất lượng cao.
Lo ngại pháp lý và bảo mật dữ liệu: Doanh nghiệp còn dè dặt do hành lang pháp lý về bảo vệ dữ liệu cá nhân còn đang hoàn thiện, nhất là với các ứng dụng triển khai trên nền tảng đám mây hoặc liên quan đến dữ liệu nhạy cảm.

Mặc dù còn nhiều thách thức, Việt Nam đang sở hữu nền tảng thuận lợi để bứt phá. Sự kết hợp giữa chính sách hỗ trợ, đầu tư hạ tầng, phát triển nhân tài và tập trung vào các ứng dụng thực tiễn sẽ là chìa khóa để doanh nghiệp khai phá tiềm năng của GenAI một cách bền vững.

3. Các lĩnh vực AI Tạo Sinh đang chứng minh giá trị thực tế

AI Tạo Sinh đang từng bước hiện thực hóa tiềm năng của mình thông qua các ứng dụng thực tiễn trong nhiều lĩnh vực. Từ tự động hóa quy trình, sáng tạo nội dung cá nhân hoá đến hỗ trợ ra quyết định chiến lược — GenAI đang tạo ra tác động rõ rệt trong hoạt động vận hành và kinh doanh. Doanh nghiệp Việt có thể học hỏi từ những bài học thành công trên thế giới để nâng cao hiệu quả, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trong lĩnh vực của mình.

Tài chính – Ngân hàng

GenAI đang giúp các tổ chức tài chính tự động hóa nhiều quy trình phức tạp như báo cáo tuân thủ, phát hiện gian lận và mô hình hóa rủi ro. Một số ngân hàng đã triển khai trợ lý tài chính tích hợp GenAI để phân tích hợp đồng hoặc báo cáo tài chính, tóm tắt điều khoản quan trọng và tạo báo cáo tuân thủ tự động — giúp tiết kiệm thời gian, giảm chi phí vận hành và hạn chế rủi ro sai sót.

Kompato AI — một công ty con của Trusting Social — đang ứng dụng GenAI kết hợp với AI Agents để tối ưu hóa quy trình thu hồi nợ. Nền tảng này dự đoán khả năng thanh toán và cá nhân hóa cách tiếp cận khách hàng, từ đó nâng cao hiệu quả thu hồi nợ mà vẫn duy trì trải nghiệm khách hàng tích cực.

Tiếp thị và Bán hàng

GenAI đang hỗ trợ đội ngũ marketing tự động hoá quá trình sáng tạo nội dung, cá nhân hoá thông điệp và tối ưu hoá chiến lược bán hàng ở quy mô lớn. Các doanh nghiệp có thể nhanh chóng tạo nội dung chất lượng cao, đồng nhất trên nhiều kênh — từ email, mạng xã hội đến quảng cáo số — vừa giảm công việc thủ công, vừa tăng mức độ gắn kết với khách hàng.

Tại Việt Nam, Teampal AI hỗ trợ đội ngũ bán hàng xây dựng kịch bản tư vấn phù hợp với từng nhóm khách hàng dựa trên dữ liệu lịch sử. Trong khi đó, Revve AI tự động ghi chú và phân tích cuộc gọi bán hàng nhằm nâng cao tỷ lệ chốt đơn và hiệu quả đào tạo nhân viên.

Bán lẻ & Thương mại điện tử

Doanh nghiệp bán lẻ đang ứng dụng GenAI để tạo ra trợ lý mua sắm thông minh, đề xuất sản phẩm cá nhân hoá và tối ưu hoá chiến lược định giá động. Nội dung mô tả sản phẩm và quảng cáo do AI tạo ra giúp nâng cao mức độ tương tác và thúc đẩy hành vi mua sắm. Bên cạnh đó, GenAI còn hỗ trợ dự báo xu hướng tiêu dùng, mùa vụ và hành vi khách hàng — từ đó tối ưu kế hoạch nhập hàng và chiến dịch tiếp thị.

Ngoài ra, các nền tảng thương mại điện tử đang tích hợp công nghệ tìm kiếm hình ảnh bằng AI, cho phép người dùng tải ảnh sản phẩm để nhận các gợi ý tương ứng. Một số thương hiệu còn triển khai trợ lý mua sắm ảo ứng dụng GenAI để đồng hành cùng khách hàng trong toàn bộ hành trình mua sắm — từ tư vấn sản phẩm đến hỗ trợ sau bán. Điều này không chỉ tăng tỷ lệ chuyển đổi mà còn nâng cao trải nghiệm mua sắm cá nhân hoá.

Chuỗi cung ứng và Sản xuất

GenAI đang tạo ra thay đổi rõ rệt trong lĩnh vực logistics và sản xuất thông qua tối ưu chuỗi cung ứng, tự động hoá quy trình và nâng cao khả năng bảo trì dự đoán. Các trợ lý ảo hỗ trợ bởi AI có thể xử lý hóa đơn, tối ưu hóa tuyến vận chuyển và phản hồi tự động trong chuỗi cung ứng theo thời gian thực.

Nhiều doanh nghiệp đang ứng dụng GenAI cho bảo trì dự đoán (predictive maintenance) và tự động hóa quy trình sản xuất. Aitomatic, với các giải pháp AI vận hành, đang tối ưu hoá logistics chuỗi lạnh, sản xuất bán dẫn và bảo trì công nghiệp — giúp giảm thời gian gián đoạn và nâng cao hiệu suất. Các mô hình AI giúp phát hiện sớm nguy cơ hỏng hóc thiết bị, giảm thiểu rủi ro ngừng hoạt động và tiết kiệm chi phí vận hành.

Việc tích hợp AI vào quy trình sản xuất và logistics giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian dừng máy, tăng hiệu quả vận hành và tối ưu phân bổ nguồn lực.

Khi GenAI đã bắt đầu được tích hợp vào các hoạt động cốt lõi, làn sóng tiếp theo của quá trình ứng dụng sẽ tập trung vào trí tuệ chuyên sâu theo ngành, các AI Agent và mức độ tự động hoá sâu hơn — giúp doanh nghiệp vượt qua ngưỡng cải tiến vận hành để tạo ra lợi thế chiến lược dài hạn.

4. Xu hướng tiếp theo của AI Tạo sinh tại Việt Nam: Ứng dụng thực tiễn trong doanh nghiệp

Việc ứng dụng AI tại Việt Nam đang chuyển dịch từ các chatbot thông thường và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sang các giải pháp AI chuyên biệt cho từng lĩnh vực. Dù các công cụ như ChatGPT, Gemini hay Grok vẫn rất hữu ích cho nhiều người dùng, nhiều doanh nghiệp hiện đang tìm kiếm các ứng dụng AI phục vụ bài toán nội tại, như tự động hóa quy trình, trợ lý nghiệp vụ ảo, và phân tích dữ liệu chuyên sâu.

Giai đoạn tiếp theo của hành trình ứng dụng AI sẽ xoay quanh các giải pháp đặc thù theo ngành và chức năng, với trọng tâm là AI Agents — các hệ thống có khả năng tự động ra quyết định, thực hiện tác vụ và liên tục học hỏi để tối ưu hiệu quả vận hành.

Các giải pháp AI được nội địa hóa

Một trong những rào cản lớn nhất khi triển khai GenAI tại Việt Nam là ngôn ngữ. Phần lớn các mô hình hiện nay vẫn được huấn luyện chủ yếu bằng tiếng Anh, dẫn đến việc AI hoạt động kém hiệu quả khi áp dụng vào ngữ cảnh tiếng Việt và môi trường doanh nghiệp địa phương. Các ứng dụng AI hoạt động hiệu quả ở thị trường toàn cầu thường gặp khó khăn khi phải đối mặt với cấu trúc ngữ pháp Tiếng Việt phức tạp, với văn phong đời thường, thuật ngữ địa phương hoặc thuật ngữ chuyên ngành.

Để thu hẹp khoảng cách này, các nhóm nghiên cứu và công ty công nghệ trong nước đã phát triển các mô hình AI tối ưu cho tiếng Việt như PhoGPT, VinaLLaMA hay Arcee-VyLinh. Các mô hình này được ứng dụng trong dịch vụ khách hàng, xử lý hợp đồng pháp lý, và phân tích tài chính với khả năng hiểu ngữ cảnh và cú pháp tốt hơn. Trong khi đó, các mô hình trong khu vực như DeepSeek cũng đang mở rộng khả năng đa ngôn ngữ, góp phần thúc đẩy xu hướng AI nội địa hóa tại châu Á.

Ví dụ: Một chatbot chăm sóc khách hàng được huấn luyện trên dữ liệu tiếng Việt sẽ giao tiếp tự nhiên hơn và phù hợp hơn về mặt văn hoá so với các mô hình AI quốc tế.

BI sử dụng GenAI

Các doanh nghiệp tại Việt Nam đang tạo ra lượng dữ liệu ngày càng lớn, nhưng lại gặp khó khăn trong việc khai thác dữ liệu để đưa ra quyết định nhanh chóng. Các giải pháp phân tích dữ liệu ứng dụng AI (AI-powered Business Intelligence) giúp các tổ chức phát hiện xu hướng, phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định hiệu quả hơn.

Các công cụ BI hiện đại được tích hợp với GenAI – như Power BI, Tableau với tính năng hỏi đáp ngôn ngữ tự nhiên – cho phép người dùng truy vấn dữ liệu bằng tiếng nói tự nhiên và nhận được kết quả phân tích tức thì. Điều này cải thiện khả năng lập kế hoạch, dự báo và ra quyết định chiến lược ở cấp độ doanh nghiệp.

Ví dụ: Một chuỗi bán lẻ tại Việt Nam có thể sử dụng GenAI để phân tích các sản phẩm có hiệu suất thấp, điều chỉnh giá linh hoạt và dự báo nhu cầu dựa trên dữ liệu lịch sử.

AI Agents and Agentic AI

AI đang phát triển vượt ra ngoài phạm vi các ứng dụng tự động hóa đơn giản để trở thành các hệ thống AI Agents (Tác nhân AI) – có khả năng tự động thực hiện tác vụ, đưa ra quyết định và liên tục học hỏi từ dữ liệu và tương tác. Không giống như các hệ thống tự động hóa truyền thống, AI Agents có khả năng lập luận, thích ứng và tối ưu hóa hành vi theo thời gian, từ đó giúp doanh nghiệp mở rộng quy mô quy trình một cách linh hoạt hơn.

Agentic AI là thế hệ kế tiếp, cho phép các hệ thống AI không chỉ hành động mà còn tự cải thiện quy trình, cộng tác giữa các phòng ban và học hỏi liên tục. Doanh nghiệp ngày càng ứng dụng AI Agents vào các lĩnh vực như tài chính, marketing, chăm sóc khách hàng và vận hành CNTT để xử lý các tác vụ lặp lại, tối ưu quy trình và tăng năng suất.

Ví dụ: Một AI Agent trong lĩnh vực tài chính có thể tự động theo dõi giao dịch để phát hiện gian lận, tạo báo cáo rủi ro và kích hoạt các quy trình bảo mật mà không cần sự can thiệp của con người.

Trợ lý AI tùy biến trong vận hành

Các trợ lý AI ngày nay không còn chỉ đơn thuần là chatbot, mà đã phát triển thành AI Copilot – có thể tích hợp sâu vào quy trình vận hành của doanh nghiệp. Những trợ lý này giúp tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, truy xuất dữ liệu quan trọng, và hỗ trợ nhân viên xử lý công việc hiệu quả hơn, từ đó tiết kiệm thời gian để tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược có giá trị cao.

Nhiều doanh nghiệp đang tích hợp các trợ lý AI này trực tiếp vào hệ thống như ERP, CRM hay HRM, giúp nhân viên dễ dàng thực hiện các công việc như báo cáo, phân tích dữ liệu hay xử lý hành chính mà không cần thao tác thủ công nhiều bước. Vai trò của các trợ lý AI không phải thay thế con người, mà là tăng cường năng suất và giảm gánh nặng vận hành, đồng hành cùng đội ngũ nhân sự trong quá trình ra quyết định.

Ví dụ: Một công ty bảo hiểm tại Việt Nam có thể triển khai trợ lý AI để giúp tư vấn viên nhanh chóng truy xuất thông tin hợp đồng, tạo báo giá và xử lý yêu cầu bồi thường — từ đó giúp họ có thêm thời gian tập trung xây dựng mối quan hệ với khách hàng thay vì bị mắc kẹt trong quy trình giấy tờ.

Tự động hóa xử lý tài liệu

Nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam — đặc biệt trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng và pháp lý — vẫn đang phụ thuộc vào quy trình xử lý tài liệu thủ công, tốn nhiều thời gian và dễ sai sót. Các công cụ tự động hóa tài liệu ứng dụng GenAI có thể giúp trích xuất dữ liệu, xác minh thông tin và hỗ trợ phê duyệt hồ sơ một cách nhanh chóng và chính xác hơn.

GenAI có khả năng xử lý các loại văn bản phức tạp như hợp đồng, hồ sơ vay vốn, hoặc biểu mẫu pháp lý bằng cách hiểu ngữ cảnh, xác định các trường dữ liệu quan trọng và phát hiện các điểm bất thường. Điều này không chỉ giúp giảm thời gian xử lý mà còn nâng cao độ chính xác và đảm bảo tuân thủ quy định.

Ví dụ: Một ngân hàng có thể ứng dụng GenAI để tự động xử lý hồ sơ vay, từ việc trích xuất thông tin tài chính, đánh giá rủi ro cho đến phát hiện các vấn đề về tuân thủ — giúp rút ngắn thời gian xét duyệt và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Quản lý tri thức nội bộ bằng GenAI

Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc quản lý và truy xuất tri thức nội bộ, đặc biệt là khi thông tin nằm rải rác ở nhiều hệ thống và định dạng khác nhau. Nhân viên thường mất thời gian tìm kiếm tài liệu, chính sách, hoặc thông tin quan trọng để phục vụ cho công việc hàng ngày.

GenAI, kết hợp với mô hình truy xuất tăng cường (RAG – Retrieval-Augmented Generation), đang mở ra hướng tiếp cận mới trong việc quản lý tri thức doanh nghiệp. Thay vì chỉ tìm kiếm từ khóa đơn thuần, các hệ thống này cho phép nhân viên đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận lại câu trả lời có ngữ cảnh, trích xuất từ dữ liệu nội bộ một cách chính xác và hiệu quả hơn.

Ví dụ: Một công ty đa quốc gia hoạt động tại Việt Nam có thể triển khai trợ lý AI để giúp nhân viên nhanh chóng truy cập các thông tin như chính sách nhân sự, biểu mẫu hợp đồng, hay hướng dẫn tuân thủ – tất cả chỉ bằng một câu hỏi đơn giản, thay vì phải tra cứu thủ công nhiều hệ thống khác nhau.

5. Triển khai AI hiệu quả tại Việt Nam: Lộ trình từng bước

Việc triển khai AI hiệu quả đòi hỏi một lộ trình rõ ràng, có mục tiêu cụ thể và có thể đo lường được kết quả. Các doanh nghiệp làm tốt điều này sẽ giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa giá trị mang lại từ AI:

Xác định mục tiêu rõ ràng Quá trình triển khai AI nên bắt đầu từ các mục tiêu kinh doanh cụ thể. Doanh nghiệp cần xác định những lĩnh vực mà AI có thể mang lại giá trị rõ ràng—như nâng cao hiệu suất, giảm chi phí, cải thiện trải nghiệm khách hàng hoặc tạo ra dòng doanh thu mới. Việc đặt ra các chỉ số đo lường thành công giúp đảm bảo rằng AI tạo ra tác động thực sự đến kết quả kinh doanh.
Đảm bảo dữ liệu sẵn sàng AI chỉ hiệu quả khi được huấn luyện trên dữ liệu chất lượng. Doanh nghiệp cần đảm bảo có dữ liệu đầy đủ, có cấu trúc và được bảo mật trước khi triển khai AI. Điều này bao gồm:
- Đánh giá khả năng thu thập và truy cập dữ liệu
- Tích hợp dữ liệu với hệ thống sẵn có
- Tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư
Ví dụ: một công ty logistics muốn tối ưu tuyến đường giao hàng bằng AI cần đảm bảo dữ liệu định vị và giao thông được cập nhật theo thời gian thực.
Tích hợp AI vào quy trình sẵn có AI nên được triển khai theo cách bổ trợ, chứ không làm gián đoạn quy trình vận hành. Doanh nghiệp cần tích hợp AI vào các hệ thống như ERP, CRM hoặc hệ thống tự động hóa hiện có, đồng thời đảm bảo nhân viên được đào tạo để phối hợp với AI. Ví dụ: trong dịch vụ khách hàng, chatbot có thể xử lý các câu hỏi thường gặp, giúp nhân viên tập trung vào các tình huống phức tạp hơn.
Bắt đầu triển khai với quy mô nhỏ, sau đó mở rộng phạm vi Việc triển khai AI nên được thực hiện từng bước. Thay vì triển khai toàn diện ngay từ đầu, doanh nghiệp nên:
- Bắt đầu với một dự án thử nghiệm trong phạm vi nhỏ
- Đánh giá kết quả và tinh chỉnh giải pháp
- Nhân rộng nếu đạt được kết quả khả quan
Ví dụ: một ngân hàng có thể thử áp dụng AI trong đánh giá rủi ro cho một sản phẩm vay cụ thể, trước khi mở rộng ra toàn bộ danh mục dịch vụ tài chính.
Thiết lập vòng phản hồi liên tục (Feedback loop) Việc triển khai AI không phải là một lần rồi xong — mà cần theo dõi, đánh giá và cải tiến thường xuyên. Doanh nghiệp nên sử dụng kết quả triển khai thực tế làm đầu vào để tối ưu mô hình và nâng cao chất lượng các quyết định. Một vòng phản hồi hiệu quả giúp:
- Cải thiện độ chính xác trong việc ra quyết định
- Phát hiện điểm nghẽn trong quy trình
- Gợi ý cơ hội tự động hóa tiếp theo

Ví dụ: Một chuỗi bán lẻ dùng AI dự báo nhu cầu tiêu dùng nên thường xuyên so sánh kết quả dự báo với dữ liệu thực tế để tinh chỉnh mô hình ngày càng chính xác.

Thông qua cách tiếp cận có chiến lược và liên tục cải tiến, doanh nghiệp tại Việt Nam có thể triển khai AI một cách hiệu quả và bền vững.

AI tại Việt Nam: Hãy chuyển cơn sốt truyền thông thành giá trị thực tiễn cho doanh nghiệp

AI đã và đang tạo ra những chuyển biến rõ rệt trong nhiều ngành công nghiệp, mang lại giá trị cụ thể có thể đo lường được. Từ tài chính – ngân hàng, bán lẻ, marketing đến vận hành doanh nghiệp, AI đang giúp tinh giản quy trình, nâng cao chất lượng ra quyết định và tối ưu hiệu suất hoạt động.

Với các doanh nghiệp tại Việt Nam, câu hỏi hiện nay không còn là “Có nên triển khai AI không?” mà là “Làm thế nào để tích hợp AI một cách chiến lược nhằm tạo ra tác động rõ rệt?”. Những doanh nghiệp áp dụng AI một cách bài bản và chủ động sẽ có được lợi thế cạnh tranh rõ rệt, trong khi những bên chậm chân có nguy cơ bị bỏ lại phía sau.

Một số thông điệp chính dành cho lãnh đạo doanh nghiệp

AI là lợi thế cạnh tranh chứ không chỉ là xu hướng – Doanh nghiệp triển khai AI sớm và có chiến lược sẽ nắm bắt cơ hội, trong khi những đơn vị trì hoãn sẽ tụt lại phía sau.
Tập trung vào giá trị thực tế thay vì chạy theo trào lưu – Việc ứng dụng AI nên gắn liền với mục tiêu nâng cao năng suất, tối ưu chi phí và hỗ trợ ra quyết định hiệu quả hơn.
Triển khai AI một cách chiến lược để tạo ra tác động cụ thể – Thành công đến từ việc chuẩn bị dữ liệu sẵn sàng, tích hợp hợp lý vào hệ thống, triển khai thử nghiệm và cải tiến liên tục.
Giải pháp AI được nội địa hóa giúp tăng hiệu quả – Các mô hình AI được tối ưu cho tiếng Việt và bối cảnh kinh doanh trong nước sẽ mang lại kết quả chính xác, phù hợp và dễ áp dụng hơn.
AI là công cụ hỗ trợ con người, không phải thay thế – AI nên được xem như một “trợ lý thông minh” giúp nhân viên tăng hiệu suất và tạo ra giá trị cao hơn, chứ không phải thay thế hoàn toàn vai trò của con người. Doanh nghiệp cũng cần đầu tư vào việc nâng cao hiểu biết về AI trong nội bộ để triển khai hiệu quả và an toàn.

Doanh nghiệp cần làm gì tiếp theo?

Với những doanh nghiệp đang tìm cách áp dụng AI, cách tiếp cận hiệu quả nhất là bắt đầu từ quy mô nhỏ, đo lường tác động thực tế, và nhân rộng có chọn lọc. Dù là ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu, tự động hóa, chăm sóc khách hàng hay tối ưu quy trình nội bộ, các doanh nghiệp có chiến lược triển khai bài bản sẽ là những người đi đầu trong hành trình số hóa và đổi mới tại thị trường Việt Nam.

AI không còn là lựa chọn – mà là một yếu tố bắt buộc trong cuộc đua cạnh tranh.

Câu hỏi thực sự là: Doanh nghiệp của bạn sẽ là người dẫn đầu trong kỷ nguyên AI, hay sẽ để đối thủ vượt lên trước?