AI có thể tăng sức chống chịu của doanh nghiệp đến đâu?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra nhiều khả năng cải thiện hoạt động kinh doanh, từ tự động hóa quy trình, xử lý chứng từ đến hỗ trợ quản lý và ra quyết định. Tuy nhiên, giá trị của công nghệ không chỉ nằm ở việc thực hiện công việc nhanh hơn, mà còn ở khả năng giúp doanh nghiệp sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn và chủ động thích ứng với những thay đổi của môi trường kinh doanh.

AI THÊM DƯ ĐỊA PHÁT TRIỂN, NÂNG CAO NĂNG LỰC VẬN HÀNH CHO SME

Tại phiên thảo luận về tác động của AI đối với môi trường kinh doanh, vận hành doanh nghiệp và hội nhập kinh tế, trong khuôn khổ Hội thảo quốc tế về Hội nhập kinh tế và Khả năng chống chịu của doanh nghiệp (CIECI & ICFBE 2026), các diễn giả đã đề cập cả cơ hội lẫn những điều kiện cần thiết để doanh nghiệp khai thác công nghệ này.

Theo PGS.TS Marcellin Yovogan, Phó Trưởng khoa Hợp tác Đại học và Hoạt động Quốc tế, Đại học Sofia, Bulgaria, việc triển khai AI có thể giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động thông qua sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn.

“Khi vốn, lao động và công nghệ được khai thác tốt hơn, doanh nghiệp có thể cải thiện năng suất, tối ưu hóa quy trình, gia tăng lợi nhuận và duy trì khả năng cạnh tranh”, PGS.TS Marcellin Yovogan nói. “Tác động này có thể diễn ra ở mọi quy mô, từ các tập đoàn lớn đến doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME). Ngược lại, những doanh nghiệp chậm thích ứng với công nghệ có nguy cơ đánh mất lợi thế và tụt lại phía sau thị trường”.

PGS.TS Marcellin Yovogan cho rằng đối với SME, AI còn có thể góp phần cải thiện khả năng tiếp cận nguồn vốn. Một trong những khó khăn của nhóm doanh nghiệp này là việc chuẩn bị hồ sơ, chứng từ và cung cấp thông tin tài chính đầy đủ, chính xác cho các tổ chức tín dụng. Và AI có thể hỗ trợ tự động hóa quy trình thu thập, xử lý chứng từ và kế toán, qua đó nâng cao chất lượng dữ liệu tài chính. Khi thông tin về tình hình hoạt động và năng lực tài chính của doanh nghiệp minh bạch hơn, ngân hàng và các tổ chức cho vay sẽ có cơ sở tốt hơn để đánh giá hiệu quả kinh doanh, từ đó hỗ trợ quá trình tiếp cận vốn của SME.

Bà Nguyễn Hồng Oanh, Giám đốc sản phẩm Tài chính và Ngân hàng, FPT IS, cũng chia sẻ rằng tại FPT IS, AI đang được ứng dụng để tự động hóa xử lý chứng từ và đề xuất mã HS – mã số phân loại hàng hóa phục vụ hoạt động xuất nhập khẩu, trong đó có việc xác định thuế quan.

Tuy nhiên, bà Oanh cho biết chứng từ thương mại có thể chứa chữ viết tay, con dấu hoặc thông tin không thống nhất giữa các tài liệu, khiến AI nhận diện sai dữ liệu. Theo quy tắc UCP 600 về tín dụng chứng từ, ngân hàng kiểm tra dựa trên các chứng từ được xuất trình, nên những điểm không thống nhất có thể dẫn đến sai biệt chứng từ và ảnh hưởng đến việc thanh toán.

Điều này cho thấy khả năng tự động hóa chưa đồng nghĩa với việc loại bỏ sai sót. Để AI thực sự hỗ trợ doanh nghiệp, lợi ích về tốc độ và hiệu quả cần đi cùng khả năng kiểm tra, phát hiện sai lệch và xử lý những trường hợp hệ thống chưa đủ độ tin cậy.

ĐIỂM NGHẼN QUẢN TRỊ TẠI DOANH NGHIỆP NHỎ, DOANH NGHIỆP GIA ĐÌNH

Tiến sĩ Kumar, Trưởng phòng nghiên cứu, Trường Kinh doanh Rushford (Thụy Sĩ), cho rằng, để hạn chế gián đoạn trong quá trình chuyển đổi số, SME cần bắt đầu từ thay đổi tư duy quản trị, đặc biệt là cách thức lãnh đạo và chia sẻ thông tin trong doanh nghiệp.

Theo Tiến sĩ Kumar, tại nhiều SME, nhất là doanh nghiệp gia đình, quyền quyết định thường tập trung vào một hoặc một vài chủ doanh nghiệp. “Việc hạn chế chia sẻ thông tin, kiến thức và quyền tiếp cận các công cụ số khiến nhân viên khó phát triển kỹ năng, trong khi hoạt động của doanh nghiệp dễ bị đình trệ khi những người nắm quyền quyết định vắng mặt”, Tiến sĩ Kumar nói.

Vì thế, doanh nghiệp cần thu hẹp khoảng cách giữa các cấp quản lý, thúc đẩy chia sẻ thông tin và đào tạo kỹ năng số cho nhân viên. Khi người lao động hiểu những thay đổi sắp diễn ra và được trang bị năng lực cần thiết, doanh nghiệp sẽ có điều kiện tốt hơn để thích ứng với những gián đoạn.

Vấn đề này cũng được Giáo sư Anton Wachidin Widjaja, Trưởng khoa Kinh doanh tại Đại học President (Indonesia), đề cập. Theo ông, AI có thể nâng cao năng lực quản lý và hỗ trợ ra quyết định, nhưng không thể thay thế trách nhiệm hay phán đoán của người lãnh đạo. Giáo sư Anton cho biết, tại Indonesia, SME và doanh nghiệp gia đình đóng góp hơn 90% thu nhập quốc dân, trong khi quyền sở hữu và điều hành tại nhiều doanh nghiệp vẫn tập trung vào các thành viên gia đình.

Một trở ngại khác là nguồn lực đầu tư. Theo Tiến sĩ Kumar, nhiều SME phải cân nhắc giữa đầu tư công nghệ với nâng cấp sản phẩm, dịch vụ. Trong những giai đoạn khủng hoảng, hạn chế tài chính càng có thể khiến doanh nghiệp khó duy trì hoạt động và triển khai các kế hoạch chuyển đổi.

Bởi vậy, ông nhấn mạnh: “Việc xây dựng các nền tảng số là chưa đủ”. Điều quan trọng là doanh nghiệp có thực sự sử dụng những nền tảng đó trong hoạt động hằng ngày hay không. Bên cạnh phát triển hạ tầng và cung cấp công cụ, cần chú trọng đào tạo con người, nâng cao năng lực ứng dụng và bảo đảm nguồn lực đã đầu tư được khai thác hiệu quả.

THÚC ĐẨY CHÍNH SÁCH THƯƠNG MẠI SỐ, QUẢN TRỊ AI VÀ BẢO VỆ DỮ LIỆU

Theo Giáo sư Anton của Đại học President, chính phủ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy ứng dụng AI và chuyển đổi số. Trong bối cảnh mức độ hiểu biết về AI và công nghệ số tại Indonesia còn hạn chế, các nhà hoạch định chính sách cần ưu tiên phát triển hạ tầng, nâng cao chất lượng giáo dục và đào tạo về AI, đồng thời chuẩn bị đội ngũ lãnh đạo có đủ năng lực để thích ứng với những tiến bộ công nghệ mới.

Trong khi đó, Tiến sĩ Anuj Kumar cho rằng, điểm nghẽn lớn trong quá trình chuyển đổi số tại các nước châu Á, trong đó có Ấn Độ, Việt Nam và Indonesia, là các nguồn lực công nghệ và nền tảng số do chính phủ xây dựng chưa thực sự đến được với những đối tượng thụ hưởng, đặc biệt là SME và doanh nghiệp gia đình.

Theo ông, trọng tâm chính sách cần chuyển từ phát triển thêm các nguồn lực mới sang bảo đảm những nguồn lực hiện có được đưa đến đúng đối tượng, đúng thời điểm và được sử dụng hiệu quả. Nếu việc tiếp cận bị chậm trễ nhiều tháng, thậm chí một năm, giá trị của các nguồn lực này có thể bị suy giảm.

Bên cạnh đó, cần giải quyết những rào cản trong quản trị doanh nghiệp, đặc biệt là khoảng cách quyền lực và việc phân chia trách nhiệm, nhằm khuyến khích nhân viên ở các cấp cùng tiếp cận và sử dụng công nghệ. Theo Tiến sĩ Kumar, hiệu quả chuyển đổi số không chỉ nằm ở việc xây dựng nền tảng, mà còn ở khả năng đưa các nguồn lực đó vào thực tiễn hoạt động của doanh nghiệp.

Chia sẻ tại phiên thảo luận, Tiến sĩ Nathan Gray, nghiên cứu viên cao cấp tại Viện Thương mại Quốc tế, Đại học Adelaide (Australia), cho rằng các nhà hoạch định chính sách cần thúc đẩy sự nhất quán trong chính sách thương mại số, đồng thời xây dựng các nguyên tắc chung về quản trị AI và bảo vệ dữ liệu. Ông đánh giá những tiến triển của Hiệp định khung về kinh tế số ASEAN (DEFA) là tín hiệu tích cực, đồng thời nhấn mạnh sự cần thiết của hợp tác giữa các nền kinh tế trong khu vực, bao gồm Australia, nhằm hình thành những giải pháp chính sách có thể áp dụng chung trước các rủi ro công nghệ xuyên biên giới.