Bài toán đầu tư AI của doanh nghiệp Việt

Tại CIO Summit 2026, ông Shashi Jagadiswaran, Đối tác, Cố vấn Công nghệ tại EY Việt Nam, cho biết khảo sát với hơn 100 CIO tại các doanh nghiệp Việt Nam cho thấy cách phân bổ ngân sách công nghệ đang thay đổi đáng kể.

Nếu giai đoạn ngay sau Covid-19, doanh nghiệp chủ yếu phòng thủ để sinh tồn và tập trung vào bảo mật, thì đến năm 2026, khoảng 74% CIO tham gia khảo sát cho biết doanh nghiệp đã ưu tiên ngân sách công nghệ cho mục tiêu tăng trưởng, cạnh tranh và mở rộng quy mô. Trọng tâm đầu tư trong năm nay hướng nhiều hơn vào dữ liệu và phân tích, trong khi đến năm 2027, AI ứng dụng và tự động hóa được dự báo trở thành những ưu tiên lớn hơn.

Đáng chú ý, khoảng 32,4% doanh nghiệp trong khảo sát có ngân sách IT tăng trên 5% so với tổng doanh thu, cao hơn đáng kể mức 22% ghi nhận hai năm trước.

Khoảng cách từ thử nghiệm đến ứng dụng thực tế

Theo ông Shashi, Việt Nam đang ghi nhận mức độ sẵn sàng và chấp nhận AI tăng trưởng nhanh nhất trong khu vực, nhờ định hướng thúc đẩy từ Nhà nước và sự chủ động của nhiều doanh nghiệp công nghệ trong nước như VNG, FPT.

Tuy nhiên, khảo sát cũng chỉ ra một thực tế rằng 97% doanh nghiệp vẫn còn ở giai đoạn thử nghiệm, trong khi chỉ một tỷ lệ rất nhỏ thực sự ghi nhận giá trị kinh doanh rõ rệt từ AI.

Lãnh đạo các doanh nghiệp và ngân hàng trao đổi trong phiên thảo luận. Ảnh: BTC.

Thực tế, ông Lưu Danh Đức, Phó tổng giám đốc Sacombank cho rằng các ngân hàng đầu tư nhiều cho công nghệ, nhưng số giải pháp đi được từ thử nghiệm đến ứng dụng thực tế vẫn còn khiêm tốn. "ROI (tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư - PV) hầu hết không đạt", ông Đức nói trong phiên thảo luận tại sự kiện.

Theo ông, AI chỉ có ý nghĩa khi giải được những bài toán thực tế và tạo ra giá trị cho doanh nghiệp. Điều này đòi hỏi bộ phận công nghệ phải phối hợp chặt chẽ với các đơn vị nghiệp vụ để xây dựng quy trình và dữ liệu đủ chuẩn trước khi đưa AI vào ứng dụng. Tại Sacombank, AI hiện được triển khai trong một số lĩnh vực như chấm điểm tín dụng, chăm sóc khách hàng, quản trị rủi ro, tự động hóa quy trình và hỗ trợ ra quyết định.

Cách tiếp cận tương tự cũng được SHB áp dụng. Ông Đào Ngọc Dũng, Giám đốc Khối Công nghệ thông tin SHB, cho biết trước đây bộ phận công nghệ thường nghiên cứu, thử nghiệm giải pháp rồi mới trình bày với các khối nghiệp vụ, nhưng thực tế không ứng dụng được nhiều. Ngân hàng sau đó thay đổi cách tiếp cận, hai bên phối hợp ngay từ đầu để giải quyết đúng "nỗi đau" của khối nghiệp vụ.

Hiện SHB tập trung đưa AI vào ba nhóm chính gồm công nghệ thông tin, bán lẻ - thanh toán và quản trị rủi ro - phòng chống gian lận. Trong đó, AI được sử dụng để giám sát, vận hành hệ thống công nghệ thông tin, phát hiện vấn đề và từng bước tự động hóa xử lý. Nhưng để triển khai, ông nhấn mạnh ngân hàng phải chuẩn hóa hệ thống, đồng thời điều chỉnh con người, công nghệ và quy trình, xây dựng trước các kịch bản xử lý sự cố.

Đầu tư AI phải gắn với năng lực và quản trị dữ liệu

Bên cạnh bài toán hiệu quả đầu tư, bảo mật dữ liệu là một trong những rào cản lớn khi doanh nghiệp đưa AI vào hoạt động. Ông Lê Hồng Minh, Nhà sáng lập, Chủ tịch VNG, cho rằng AI đang tạo ra một nghịch lý khi năng lực tấn công phát triển nhanh hơn đáng kể so với năng lực phòng thủ, từ đó đặt ra rủi ro lớn đối với các tổ chức.

Trong bối cảnh này, TS Hồ Đức Thắng, Đại biểu Quốc hội, Ủy viên chuyên trách Ủy ban Văn hóa và Xã hội của Quốc hội, cho rằng doanh nghiệp nên chọn lọc các loại ứng dụng, ưu tiên triển khai trước những trường hợp ít rủi ro và những dữ liệu không liên quan đến dữ liệu cá nhân hoặc bí mật công tác.

"Có thể bắt đầu từ những dữ liệu như quy trình, quy chế, pháp luật và các bài toán có mức độ rủi ro thấp. Khi hệ thống đã đạt đến độ chín nhất định thì mới tiếp tục mở rộng sang những ứng dụng khác", ông Thắng khuyến nghị.

Theo ông, doanh nghiệp không nên đầu tư "tất tay" vào AI ngay từ đầu. Thay vào đó, quá trình triển khai có thể bắt đầu từ những bài toán cụ thể, có dữ liệu phù hợp và khả năng kiểm soát rủi ro rõ ràng, trước khi mở rộng quy mô.

TS Hồ Đức Thắng, Đại biểu Quốc hội, Ủy viên chuyên trách Ủy ban Văn hóa và Xã hội của Quốc hội chia sẻ tại sự kiện. Ảnh: BTC.

Từ góc nhìn của một doanh nghiệp công nghệ, ông Lê Hồng Minh cho rằng không nên chỉ đặt câu hỏi AI sẽ giúp doanh nghiệp tăng bao nhiêu doanh thu hay tiết giảm bao nhiêu chi phí. Quan trọng hơn là xây dựng năng lực sử dụng AI trong toàn tổ chức.

Theo ông, giá trị lớn của AI nằm ở khả năng "mở khóa" năng lực của từng cá nhân và thay đổi cách họ làm việc. Vì vậy, đầu tư vào AI là đồng thời đầu tư vào công nghệ và con người. Tại VNG, quan điểm này được thể hiện ở việc lãnh đạo tạo môi trường, nền tảng dữ liệu và bảo mật để nhân sự có thể chủ động xây dựng các tác nhân và ứng dụng AI phục vụ công việc hàng ngày.

Dù vậy, khi AI đi sâu vào hoạt động, doanh nghiệp vừa phải tạo đủ không gian để nhân sự chủ động thử nghiệm, vừa phải kiểm soát chặt dữ liệu và hệ thống. Theo ông Minh, doanh nghiệp cần dựa trên chi phí và yêu cầu bảo mật để xác định loại dữ liệu nào có thể sử dụng với các mô hình thương mại, loại nào cần được xử lý trên hạ tầng riêng.

"VNG cố gắng xây dựng hạ tầng công nghệ AI để trước hết phục vụ bản thân mình, sau đó phục vụ các doanh nghiệp Việt Nam, vì chắc chắn nhu cầu rất lớn trong tương lai", ông Minh chia sẻ.

Hiện GreenNode, nền tảng AI Cloud thuộc VNG, đặt các phân vùng hạ tầng tại TP.HCM và Hà Nội, gần trung tâm dữ liệu của khách hàng, nhằm đáp ứng yêu cầu về dữ liệu và khả năng kết nối với hạ tầng riêng của doanh nghiệp.

Theo ông Vũ Thanh Tùng, Tổng giám đốc GreenNode, khi doanh nghiệp triển khai các tác nhân AI và sử dụng token, bài toán không chỉ là có đủ token để vận hành. Quan trọng hơn là doanh nghiệp phải kiểm soát được token được tạo ra ở đâu, kết nối với hệ thống nào, ai sử dụng, phục vụ mục đích gì và được quản trị như thế nào.