Áp lực làm chủ công nghệ AI trong “cuộc đua” nâng cao năng lực cạnh tranh ngành logistics

Logistics Việt Nam đang đứng trước một bước ngoặt lịch sử. Với tốc độ tăng trưởng ấn tượng từ 14–16% mỗi năm, ngành này không còn đơn thuần đóng vai trò “hậu cần” truyền thống.

Tại Diễn đàn Công nghệ Logistics 2026 (VALOMA LogTech Forum 2026), PGS.TS Nguyễn Thanh Chương, Chủ tịch Hiệp hội Phát triển nhân lực Logistics Việt Nam (VALOMA), cho rằng công nghệ đang tái định hình toàn bộ chuỗi cung ứng, đưa logistics trở thành ngành dịch vụ nền tảng cho kinh tế số, kinh tế xanh và thương mại toàn cầu.

AI LÀ GIẢI PHÁP BẮT BUỘC

Trong bức tranh đó, AI xuất hiện như một xung lực mạnh mẽ và hiện diện trong hầu hết các mắt xích: từ tối ưu hóa lộ trình vận tải, dự báo nhu cầu, quản lý kho bãi thông minh đến tự động hóa cảng biển và giảm phát thải carbon. Sự chuyển dịch này không còn nằm ở mức “nên làm” mà đã sang trạng thái “phải làm” để tồn tại.

PGS.TS. Nguyễn Bình Minh, Viện trưởng Viện Công nghệ và Kinh tế số (Đại học Bách khoa Hà Nội), nhấn mạnh AI chính là “hạ tầng cạnh tranh cốt lõi”. Những con số thống kê từ các tổ chức quốc tế đã minh chứng cho sức ép này: Trong 5 năm tới, tỷ lệ tổ chức chuỗi cung ứng ứng dụng AI dự kiến tăng vọt từ 28% lên 82%. Đặc biệt, khoảng 71% lãnh đạo doanh nghiệp lo ngại rằng nếu không kịp áp dụng AI, hoạt động của họ có nguy cơ bị gián đoạn.

Lợi ích của AI không dừng lại ở những lý thuyết trừu tượng mà được đo lường bằng những con số tài chính cụ thể. Theo tổng hợp từ McKinsey, AI có thể giúp doanh nghiệp tối ưu 15% chi phí logistics, giảm 35% hàng tồn kho và nâng cao mức độ dịch vụ lên tới 65%.

Ông Nguyễn Duy Hồng, Giám đốc vận hành Công ty YCH Việt Nam, cho rằng sự xuất hiện của AI giúp dòng thông tin trong logistics trở nên thông suốt hơn. Thay vì tính toán thủ công bằng Excel về tải trọng, thể tích hay điểm giao hàng như trước đây, AI giờ đây có thể tự động hóa toàn bộ và hỗ trợ ra quyết định vận hành. Điều này giúp doanh nghiệp giải quyết hai bài toán kinh điển: tối ưu khâu chất xếp và tối ưu quãng đường, từ đó tinh gọn chi phí và tăng tốc độ vận hành.

Tại Việt Nam, các doanh nghiệp chuyển phát nhanh như J&T Express hay Viettel Post đã sớm nhận ra AI là giải pháp bắt buộc khi quy mô thị trường bùng nổ vượt quá giới hạn xử lý bằng kinh nghiệm cá nhân.

Viettel Post là một ví dụ điển hình khi ứng dụng AI để giải quyết “điểm nghẽn” chặng cuối (last-mile). Hệ thống AI của đơn vị này có khả năng phân tuyến tự động, cảnh báo sớm nguy cơ ùn tắc và điều phối hàng hóa linh hoạt, giúp tránh tình trạng “vỡ trận” trong các dịp cao điểm như lễ, Tết.

CẦN BẮT ĐẦU NGAY VỚI LỘ TRÌNH PHÙ HỢP

Mặc dù tiềm năng của AI là rất lớn, nhưng thực tế triển khai tại Việt Nam vẫn đối mặt với nhiều rào cản. Phần lớn doanh nghiệp logistics trong nước mới dừng lại ở mức số hóa quy trình cơ bản. Số lượng đơn vị ứng dụng AI bài bản trong phân tích dữ liệu và ra quyết định vẫn còn rất hạn chế.

Thách thức lớn nhất không nằm ở bản thân công nghệ mà là chất lượng dữ liệu và tư duy chuyển đổi. Ông Nguyễn Tiến Đồng, Giám đốc Kỹ thuật AI, Tập đoàn CMC chỉ ra rằng dữ liệu tại nhiều doanh nghiệp đang bị phân mảnh giữa các phòng ban. Điều này khiến mô hình vận hành mang tính tuyến tính, phản ứng chậm và tách rời.

Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, khó khăn còn nhân đôi. Bà Phạm Khánh Linh, Tổng Giám đốc FreightPilot.Ai chia sẻ hình ảnh hóm hỉnh khi nhiều “Freight Forwarder - Giao nhận vận tải” thực chất vẫn là “Email Forwarder - Chuyển tiếp email” vì lệ thuộc vào Excel và email thủ công.

Tuy nhiên, bà cũng nhận định các doanh nghiệp vừa và nhỏ có lợi thế là khả năng thay đổi nhanh do không bị ràng buộc bởi các hệ thống cũ cồng kềnh. Chỉ cần tổ chức lại quy trình và chuẩn hóa luồng dữ liệu, AI hoàn toàn có thể được ứng dụng để tự động hóa.

Trước làn sóng AI đang bùng nổ, các chuyên gia khuyến nghị doanh nghiệp cần bắt đầu ngay nhưng phải có lộ trình phù hợp, tránh đầu tư dàn trải. PGS. TS. Nguyễn Bình Minh đưa ra chiến lược 3 bước cụ thể:

Thứ nhất, số hóa và chuẩn hóa dữ liệu. Đây là nền tảng tiên quyết. Nếu không có dữ liệu tin cậy, mọi ứng dụng AI chỉ dừng lại ở mức trình diễn (demo).

Thứ hai, ưu tiên bài toán nhỏ. Doanh nghiệp nên bắt đầu với các dự án quy mô nhỏ nhưng có thể đo lường hiệu quả rõ ràng qua KPI trong vòng khoảng 90 ngày.

Thứ ba, xây dựng cơ chế quản trị. Thiết lập các quy trình về bảo mật, đạo đức và quản trị rủi ro khi vận hành công nghệ mới.

Đồng quan điểm, ông Vũ Hoàng Nam, Giám đốc Kinh doanh DTK Logistics, khuyến nghị doanh nghiệp nên lựa chọn các nền tảng công nghệ có sẵn thay vì tự xây dựng lại từ đầu để tiết kiệm nguồn lực. Ví dụ từ Amazon cho thấy việc làm chủ công cụ và nền tảng chính là chìa khóa để họ dẫn đầu thế giới về năng lực dự báo và vận hành.

Ông Nguyễn Thanh Chương khẳng định: "AI không thay thế con người, nhưng những doanh nghiệp biết ứng dụng AI hiệu quả sẽ thay thế những doanh nghiệp chậm đổi mới. Nền tảng cốt lõi vẫn là yếu tố con người".

Điều này đặt ra thách thức cho các cơ sở đào tạo. PGS, TS Nguyễn Thị Xuân Hòa, Trưởng Ban Nghiên cứu VALOMA nhấn mạnh các trường đại học phải thay đổi đầu tiên, từ nhận thức đến chiến lược sử dụng AI, nhằm trang bị cho sinh viên kỹ năng khai thác công nghệ hiệu quả, đáp ứng nhu cầu thực tế của doanh nghiệp.

Việt Nam đã đặt mục tiêu đến năm 2035, 100% doanh nghiệp logistics ứng dụng chuyển đổi số, nhằm đưa tỷ trọng chi phí logistics trên GDP xuống còn 10–12%. Đây là một mục tiêu tham vọng nhưng khả thi nếu cộng đồng doanh nghiệp quyết tâm vượt qua “rào cản tâm lý” để đón đầu làn sóng AI ngay từ hôm nay.

“Cứ ứng dụng trước rồi tiếp tục hoàn thiện. Nếu không bắt đầu sớm, doanh nghiệp sẽ khó thích ứng khi AI bùng nổ mạnh mẽ”, ông Đinh Thanh Sơn, đại diện Viettel Post khuyến cáo.