image Thứ Tư, 19/08/2026

Chi phí triển khai và duy trì cao là rào cản lớn nhất khiến doanh nghiệp Việt chưa sẵn sàng với AI

Bảo Bình

16/12/2024

Chia sẻ

Tại Việt Nam, có khoảng 61,2% doanh nghiệp đã và đang ứng dụng AI trong vận hành doanh nghiệp ở các mức độ khác nhau. Vẫn còn 38,7% doanh nghiệp chưa thực sự sẵn sàng ứng dụng AI...

Một số tổ chức đã tiên phong ứng dụng AI và gặt hái thành công, trong khi phần lớn vẫn trong giai đoạn “dò đường”. Ảnh: Internet
Một số tổ chức đã tiên phong ứng dụng AI và gặt hái thành công, trong khi phần lớn vẫn trong giai đoạn “dò đường”. Ảnh: Internet

Theo thông tin được ông Đặng Trần Thái, Trưởng phòng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên của công ty VinBigdata đưa ra tại sự kiện Vietnam Web Summit gần đây, đầu tư vào Generative AI trên toàn cầu tăng mạnh, đạt 25 tỷ USD trong năm 2023, tăng gấp 9 lần so với năm 2022.

ĐẦU TƯ VÀO GENAI TIẾP TỤC TĂNG MẠNH, TỐC ĐỘ TĂNG TRƯỞNG KÉP KHOẢNG 46%

Statista dự đoán giá trị thị trường của GenAI sẽ đạt 356 tỷ USD vào năm 2030 với tốc độ tăng trưởng kép (CAGR) khoảng 46%. GenAI đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như marketing và sales, phát triển sản phẩm và dịch vụ, công nghệ thông tin và nhiều lĩnh vực khác (26%).

Một số điển hình trên thế giới ứng dụng GenAI và mang đến những giá trị to lớn, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa vận hành và tiết kiệm chi phí đã được ông Đặng Trần Thái đưa ra. Theo đó, Morgan Stanley là một ví dụ tiêu biểu khi triển khai trợ lý ảo cho 15.000 nhân viên, giúp tiết kiệm đến 500.000 giờ làm việc mỗi năm. Hay tại Volvo, ứng dụng AI trong quy trình sản xuất đã giúp giảm chi phí vận hành và hạ giá thành sản phẩm. Tương tự, L’Oréal đã tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo bằng cách sử dụng GenAI để sáng tạo nội dung nhanh chóng, nâng cao hiệu quả tiếp cận khách hàng.

Theo đại diện VinBigdata, mặc dù GenAI mang lại nhiều giá trị, việc ứng dụng công nghệ này vẫn phải đối mặt với một số thách thức lớn. Trước tiên, tính chính xác của GenAI thường không đảm bảo, do bản chất xác suất thống kê của mô hình. Hiện tượng "ảo giác" (hallucination) xảy ra khi GenAI tạo ra thông tin sai lệch, điều này có thể dẫn đến các quyết định kinh doanh không đúng đắn.

Bên cạnh đó, độ phức tạp trong tùy chỉnh và vận hành cũng là một rào cản. Để GenAI thực hiện đúng các nhiệm vụ đặc thù, doanh nghiệp cần đầu tư vào thiết kế lệnh (prompt engineering) hoặc tinh chỉnh mô hình (fine-tuning). Nhiều mô hình AI hiện tại được huấn luyện trên dữ liệu phổ quát, do đó khó đáp ứng các yêu cầu đặc thù nếu không được tùy chỉnh thêm.

Vấn đề bảo mật dữ liệu cũng đặt ra thách thức không nhỏ. “Phần lớn doanh nghiệp hiện nay vẫn sử dụng GenAI thông qua các API của bên thứ ba như OpenAI hoặc Google, điều này dẫn đến lo ngại về việc bảo vệ dữ liệu, đặc biệt trong các ngành tài chính, ngân hàng và bảo hiểm”, ông Đặng Trần Thái nói. “Một số doanh nghiệp lựa chọn triển khai GenAI nội bộ (on-premise) để đảm bảo an toàn dữ liệu, nhưng cách tiếp cận này đòi hỏi chi phí hạ tầng rất lớn, khiến việc áp dụng rộng rãi trở nên khó khăn hơn”.

38,7% DOANH NGHIỆP VIỆT NAM CHƯA THỰC SỰ SẴN SÀNG ỨNG DỤNG AI

Tại Việt Nam, có khoảng 61,2% doanh nghiệp đã và đang ứng dụng AI trong vận hành doanh nghiệp ở các mức độ khác nhau,  theo Báo cáo thị trường tuyển dụng thường niên 2024 - 2025 của TopCV. Điều đáng nói, vẫn còn 38,7% doanh nghiệp chưa thực sự sẵn sàng ứng dụng AI, vì nhiều lý do khác nhau, trong đó phần lớn là do nhận thấy tác động của AI đến hiệu quả kinh doanh chưa đủ rõ rệt. Khảo sát cho thấy chỉ 13,5% doanh nghiệp nhận thấy AI có tác động đáng kể, trong đó có khoảng 33,5% doanh nghiệp đánh giá ảnh hưởng ở mức trung bình từ 30-50%.

Bên cạnh việc chưa nhận thấy rõ tác động tích cực của GenAI, còn có nhiều rào cản khiến doanh nghiệp Việt chưa có động lực mạnh mẽ để tích hợp AI trong vận hành. Theo khảo sát, có 46,74% doanh nghiệp lựa chọn rào cản lớn nhất là chi phí triển khai và duy trì cao. Ngoài ra, thiếu hụt nguồn lực và chuyên gia kỹ thuật cũng là một khó khăn đáng kể, với 43,67% doanh nghiệp báo cáo. Khó khăn trong việc tích hợp AI với hệ thống hiện tại (35,26%) cũng là những rào cản đáng kể.

Những số liệu này phản ánh rằng, dù AI được đánh giá là xu hướng tất yếu, nhưng khả năng ứng dụng thực tế còn phụ thuộc vào quy mô, năng lực tài chính, và chiến lược của từng doanh nghiệp. Một số tổ chức đã tiên phong và gặt hái thành công, trong khi phần lớn vẫn trong giai đoạn “dò đường”. 

Những rào cản chính trong việc triển khai AI tại doanh nghiệp Việt. Nguồn: TopCV
Những rào cản chính trong việc triển khai AI tại doanh nghiệp Việt. Nguồn: TopCV

Bà Phương Chu, chuyên gia của công ty công nghệ Endava, đã đưa ra các nguyên tắc có thể giúp doanh nghiệp vượt qua rào cản và ứng dụng GenAI hiệu quả hơn. Thứ nhất, trong quá trình chuyển đổi để đón nhận trí tuệ nhân tạo, có một điều quan trọng mà doanh nghiệp cần ghi nhớ, đó là AI không thể tách rời khỏi con người.

“Thành công của AI phụ thuộc vào con người, vào ý tưởng, quyết định và hành động của họ. Vì vậy, việc áp dụng AI không chỉ xoay quanh công nghệ mà còn là việc thấm nhuần triết lý lấy con người làm trung tâm của sự thay đổi”, bà Phương Chu nói.

Theo bà, một quan niệm sai lầm thường gặp là AI sẽ thay thế con người. Nhưng sự thật là AI được thiết kế để hỗ trợ con người, nâng cao năng suất, cải thiện khả năng ra quyết định và tăng cường hiệu quả, chứ không phải để thay thế. Chẳng hạn, trong lĩnh vực y tế, AI giúp các bác sĩ phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để chẩn đoán bệnh nhanh và chính xác hơn, nhưng quyết định cuối cùng vẫn nằm trong tay bác sĩ. Trong dịch vụ khách hàng, AI có thể xử lý các câu hỏi lặp lại, giảm bớt công sức của con người. Khi được sử dụng hiệu quả, AI không chỉ là một công cụ hữu ích mà còn giúp con người tập trung vào những điều thực sự quan trọng.

Nguyên tắc thứ hai là sự hợp tác. AI có thể cải thiện hiệu suất, giảm chi phí hoặc nâng cao trải nghiệm khách hàng, nhưng để có tác động thực sự, các giải pháp phải có khả năng mở rộng và tích hợp dễ dàng vào hệ thống hiện tại. Nếu một giải pháp chỉ hoạt động tốt trong một môi trường mà không thể áp dụng trên diện rộng, thì đó là một cơ hội bị lãng phí.

Nguyên tắc thứ ba là phát triển AI một cách đạo đức và đáng tin cậy. “Trong thời đại tràn ngập thông tin như hiện nay, chúng ta đối mặt với nhiều thông tin sai lệch, khiến việc xác định đâu là sự thật ngày càng khó khăn. Do đó, AI đáng tin cậy không còn là tùy chọn mà là yêu cầu bắt buộc. Các dự án AI cần được thiết kế với các nguyên tắc cốt lõi như minh bạch, công bằng, trách nhiệm và bảo vệ quyền riêng tư ngay từ đầu”, bà Phương Chu nhấn mạnh.

Cuối cùng là vai trò không thể thiếu của con người. AI bắt nguồn từ sự sáng tạo của con người. Chính con người thiết kế hệ thống, thuật toán và cung cấp dữ liệu để huấn luyện chúng. Nhưng đây không phải là một công việc chỉ làm một lần. Trên hành trình này, con người vẫn luôn là nhân tố quan trọng trong việc tinh chỉnh hệ thống, làm mới dữ liệu và viết các thuật toán mới để đáp ứng những yêu cầu mới của thị trường. Không có sự can thiệp liên tục của con người, AI sẽ không bao giờ phát huy hết tiềm năng.

“Quan hệ đối tác giữa con người và AI không phải là sự cạnh tranh mà là sự hợp tác. Sức mạnh của AI là hỗ trợ con người, còn con người là người bảo đảm rằng những thành tựu đạt được có ý nghĩa thực sự”, đại diện Endava nói. “Sự kết hợp giữa con người và AI là minh chứng rõ ràng cho khả năng hợp tác giữa công nghệ và con người”.


Doanh nghiệp phải làm gì để biến dữ liệu thành giá trị kinh doanh?

Dữ liệu có thể trở thành “tiêu sản” nếu quản trị không tốt, sai lệch, không được khai thác hoặc chi phí lưu trữ, quản lý lớn hơn giá trị mà dữ liệu mang lại…

18:46 18/08/2026
Ứng dụng AI trong doanh nghiệp Việt: Từ chọn công cụ đến chọn đúng bài toán

Cuộc đua AI trong doanh nghiệp không nằm ở việc ai có nhiều công cụ hơn, mà ở việc ai xác định đúng bài toán hơn. Doanh nghiệp cần nhìn AI từ góc độ giá trị kinh doanh, thay vì chỉ đo số lượng người dùng, số lượng chatbot hay số quy trình được tự động hóa...

14:45 18/08/2026
Năng lượng ổn định - Nền tảng phát triển AI chiến lược cho Việt Nam

Năng lượng ổn định, chi phí hợp lý cần được xem là nền tảng chiến lược cho mục tiêu phát triển AI của Việt Nam, bên cạnh dữ liệu, chip và hạ tầng điện toán.

14:45 18/08/2026
AI đang viết lại cách người Việt học tiếng Anh

Việc từng bước đưa tiếng Anh trở thành ngôn ngữ thứ hai trong trường học đang đặt ngành giáo dục trước yêu cầu lớn về phát triển đội ngũ giáo viên, đổi mới phương pháp giảng dạy và xây dựng môi trường sử dụng ngoại ngữ thường xuyên, hiệu quả…

21:47 17/08/2026
Thị trường EdTech Việt Nam bước vào cuộc chơi mới

Với quy mô dân số khoảng 100 triệu người, Việt Nam đang sở hữu thị trường công nghệ giáo dục lớn. Tuy nhiên, thị trường EdTech đang đứng trước một giai đoạn chuyển dịch quan trọng…

10:55 17/08/2026
Tài sản số chỉ thực sự có giá trị khi được xây dựng trên nền tảng dữ liệu tin cậy

Dữ liệu tin cậy là lớp nền tảng để hình thành tài chính số và nền kinh tế số. Nếu thiếu một hạ tầng tin cậy và khả năng liên thông dữ liệu, tài sản số khó có thể phát huy đầy đủ giá trị trong nền kinh tế…

10:55 17/08/2026
AI đang tạo ra một kiểu nạn nhân mới: Nạn nhân “tự nguyện” bị lừa

AI không chỉ tạo ra nội dung giả mà còn có thể hình thành một kiểu nạn nhân mới: những người “tự nguyện” tin vào những điều giả mạo…

13:48 12/08/2026
Nữ giới chiếm gần một nửa lực lượng khoa học công nghệ Việt Nam

Theo đại diện UNDP, 46% không chỉ là một con số về cơ cấu lao động. Đó là một nguồn lực kinh tế mà Việt Nam có thể khai thác tốt hơn để phục vụ mục tiêu tăng trưởng dựa trên năng suất và đổi mới sáng tạo…

13:48 12/08/2026
Chuyên gia người Việt toàn cầu hỗ trợ người trẻ thích ứng thị trường lao động thời AI

Mạng lưới các chuyên gia toàn cầu trong sáng kiến FINO sẽ giúp thế hệ trẻ người Việt trên toàn cầu thích ứng với tương lai thông qua việc cọ xát thực tế, đồng thời giữ vững niềm tự hào về bản sắc văn hóa Việt...

13:42 11/08/2026
Không có hạ tầng số đủ mạnh, AI sẽ khó phát huy giá trị

Nếu coi AI là động cơ thì hạ tầng số chính là hệ thống đường cao tốc để động cơ đó vận hành. Không có hạ tầng số đủ mạnh, AI cũng khó có thể phát huy giá trị…

10:57 10/08/2026