Ứng dụng AI: Doanh nghiệp "đã hết FOMO", chuyển sang đầu tư phải mang lại giá trị kinh doanh

Trong năm 2024, Lenovo Việt Nam đã phối hợp với hãng nghiên cứu thị trường IDC tiến hành một khảo sát về ứng dụng AI với khoảng 900 doanh nghiệp đa dạng về quy mô tại 10 thị trường trong khu vực châu Á, bao gồm cả Việt Nam.

DỮ LIỆU TIẾP TỤC LÀ THÁCH THỨC LỚN CỦA DOANH NGHIỆP KHI ỨNG DỤNG AI TRONG NĂM 2025

Kết quả cho thấy khó khăn nổi bật đầu tiên mà doanh nghiệp đang đối mặt là vấn đề dữ liệu. Cụ thể, các thách thức bao gồm chất lượng dữ liệu (làm sao để dữ liệu đủ tốt để AI có thể sử dụng hiệu quả), tổ chức dữ liệu (sắp xếp và quản lý dữ liệu trong doanh nghiệp còn nhiều bất cập), và khối lượng dữ liệu khổng lồ (AI cần tiêu thụ một lượng dữ liệu lớn, đồng thời phải tạo ra được các kết quả thực sự hữu ích cho doanh nghiệp).

“Đây không phải là vấn đề mới, nhưng nó vẫn tiếp tục là rào cản lớn nhất trong năm 2024 và dự kiến sẽ kéo dài sang năm 2025”, ông Nguyễn Văn Giáp, Tổng Giám đốc Lenovo Việt Nam, cho biết.

Tại sự kiện AI Summit 2025 diễn ra sáng nay (21/3) tại Hà Nội, nói về vấn đề bảo mật dữ liệu, ông Nguyễn Anh Tuấn, Giám đốc Công nghệ Thông tin (CIO) Techcombank và là Chủ tịch Chapter Hà Nội, CIO Việt Nam, chia sẻ rằng hai năm trước, khi ChatGPT mới ra mắt, một lập trình viên của một tập đoàn lớn đã vô tư sao chép toàn bộ mã nguồn bí mật của công ty và đưa lên ChatGPT để nhờ phân tích lỗi và cải thiện.

Kết quả trả về rất tốt, nhưng điều nguy hiểm là dữ liệu đó đã trở thành “công khai” trong hệ thống AI, khiến công ty mất quyền kiểm soát tài sản trí tuệ của mình. “Đây là bài học về bảo mật mà chúng ta cần lưu ý khi ứng dụng AI trong công việc”, ông Nguyễn Anh Tuấn nói.

Ông Nguyễn Phúc Cường đến từ IBM Việt Nam cũng đề cập đến thách thức dữ liệu của doanh nghiệp hiện đang phân tán khắp nơi – trên các hệ thống lưu trữ khác nhau, trong và ngoài doanh nghiệp. “Điều đầu tiên cần làm là quay lại nhìn nhận cách tổ chức dữ liệu, làm sao để hợp nhất các đầu mối dữ liệu một cách hiệu quả”. Ông Cường đã đưa ra một workflow điển hình trong việc triển khai AI tại các doanh nghiệp. 

“Thực tế, từ khi dữ liệu được thu thập vào "data lake", chúng ta thường tối ưu hóa và lọc dữ liệu trên một hệ thống lưu trữ tốc độ thấp, chi phí rẻ hơn. Qua quá trình tư vấn và làm việc với nhiều doanh nghiệp, tổ chức ngân hàng, tài chính, IBM nhận thấy rằng nhiều nơi mong muốn triển khai AI nhưng lại chưa tổ chức được dữ liệu cơ bản – thậm chí chưa có "data lake". Đây là vấn đề "back to basic": dữ liệu chính là nguồn năng lượng, nguyên liệu để triển khai AI”, đại diện IBM Việt Nam cho biết.

ÁP LỰC CHUẨN BỊ HẠ TẦNG ĐỂ ĐÁP ỨNG CÁC SẢN PHẨM AI “RẤT LỚN”

Theo khảo sát của Lenovo và IDC, khó khăn tiếp theo mà các doanh nghiệp gặp phải khi ứng dụng AI là vấn đề quản trị và tuân thủ. Việc xây dựng các chính sách đảm bảo tuân thủ quy định về dữ liệu là một bài toán không đơn giản. Điều này đặc biệt quan trọng ở một số ngành hoặc tuân thủ các quy định về bảo vệ thông tin cá nhân, xử lý dữ liệu trong môi trường mạng cũng như ngoài thực tế. Các doanh nghiệp phải đối mặt với thách thức trong việc cân bằng giữa đổi mới sáng tạo và tuân thủ pháp luật.

Về mặt dịch vụ AI, các câu hỏi được doanh nghiệp đặt ra là nên tự xây dựng nội bộ, mua sẵn, hay thuê dịch vụ từ bên ngoài. Kết quả khảo sát cho thấy có nhiều các doanh nghiệp ưu tiên mô hình thuê nhà cung cấp dịch vụ AI. Tuy nhiên, không phải mọi thứ đều có thể thuê ngoài. Các yếu tố như quyền riêng tư và bảo mật khiến nhiều doanh nghiệp cân nhắc kỹ lưỡng. 

Đối với cơ sở hạ tầng để triển khai AI, 65% các doanh nghiệp lớn cho biết họ ưu tiên triển khai AI trên data center nội bộ hoặc mô hình kết hợp giữa nội bộ và đám mây. Một số ý kiến cho rằng việc xây dựng cơ sở hạ tầng từ đầu, ví dụ như data center hay chuẩn bị dữ liệu, có thể mất nhiều thời gian và không đủ linh hoạt để mở rộng quy mô nhanh chóng. Dù vậy, khi cân đối giữa tính linh hoạt, tốc độ triển khai và vấn đề bảo mật, mô hình hybrid vẫn được 65% doanh nghiệp lựa chọn.

Đáng chú ý, ông Nguyễn Phúc Cường của IBM Việt Nam cho biết áp lực trong việc chuẩn bị hạ tầng để đáp ứng các sản phẩm AI là rất lớn. Khi triển khai những ứng dụng AI mới, doanh nghiệp không thể dựa vào các phương pháp hạ tầng truyền thống để giải quyết các vấn đề hiện đại. Bởi vì hạ tầng truyền thống vốn được thiết kế cho các ứng dụng cũ, không phù hợp với nhu cầu mới. 

Một vấn đề khác là phát triển bền vững. Khi doanh nghiệp đầu tư vào hạ tầng để chuẩn bị cho AI, họ đối mặt với yêu cầu về nguồn lực lớn, tiêu tốn nhiều năng lượng, đặc biệt là cho các hệ thống xử lý GPU. Theo đó, đại diện IBM cho rằng phát triển bền vững không phải là làm một lần rồi giữ nguyên mãi mãi. Thay vào đó, nó đòi hỏi sự linh hoạt, liên tục thay đổi trong cách tiếp cận hạ tầng và giải pháp để đáp ứng nhu cầu triển khai AI. 

TỪ “CHẠY THEO CÔNG NGHỆ” SANG ỨNG DỤNG THỰC TẾ, GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN CỤ THỂ 

Đặc biệt, theo khảo sát, nhiều lãnh đạo doanh nghiệp ở châu Á đã bắt đầu triển khai các thiết bị hỗ trợ AI để đưa AI đến gần hơn với lực lượng lao động. Sự hào hứng về AI trong 18-24 tháng qua rất lớn. Trong năm 2024, ứng dụng các công nghệ AI được xếp hạng là ưu tiên số 1. Tuy nhiên, đáng chú ý là sang năm 2025, ưu tiên này giảm xuống vị trí thứ 6, giảm 5 bậc. Điều này cho thấy các CIO và lãnh đạo doanh nghiệp đang chuyển trọng tâm từ việc “chạy theo công nghệ” sang việc xây dựng các nền tảng AI và ứng dụng thực tế, giải quyết các bài toán cụ thể như tối ưu hóa vận hành, cải thiện trải nghiệm khách hàng, hoặc nâng cấp mô hình kinh doanh.

“Cụ thể, trong 18 tháng qua, các tổ chức đã đầu tư vào AI vì FOMO (lo sợ bỏ lỡ cơ hội), khi sự phấn khích về tiềm năng của GenAI lan rộng. Giờ đây, khi cuộc chạy đua ban đầu để triển khai các giải pháp AI/GenAI đã lắng xuống, họ chuyển hướng sang đầu tư vào các nền tảng cốt lõi nhằm đảm bảo giá trị thực sự từ công nghệ này”, ông Nguyễn Văn Giáp cho biết. 

Điều đó cho thấy mặc dù AI đang dần chuyển từ một xu hướng mới nổi thành một phần không thể thiếu trong chiến lược kinh doanh, song các doanh nghiệp hiện tại đang tập trung vào những ưu tiên cốt lõi như tuân thủ quy định, nâng cao năng suất và thúc đẩy đổi mới.

Các khoản đầu tư vào công nghệ cần được gắn chặt với giá trị kinh doanh, giúp tổ chức nâng cao khả năng phục hồi và tăng cường khả năng thích ứng với những biến động của thị trường. Để làm được điều đó, các CIO phải xây dựng một lộ trình chiến lược với những trường hợp sử dụng cụ thể, được ưu tiên rõ ràng và có khả năng mang lại kết quả kinh doanh thực tế. Ngày càng có nhiều áp lực yêu cầu AI phải mang lại lợi tức đầu tư (ROI) thực sự.

Theo ông Giáp lý giải, tuân thủ quy định đang trở thành ưu tiên hàng đầu do những thay đổi trong luật bảo mật dữ liệu, chính sách về tiêu chuẩn đạo đức AI cũng như những áp lực địa chính trị. Việc áp dụng AI khiến doanh nghiệp đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm yêu cầu minh bạch trong hệ thống và việc giảm thiểu định kiến trong mô hình.

Ngoài ra, việc nâng cao năng suất của nhân viên cũng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Các tổ chức đang tận dụng AI để cải thiện quy trình làm việc, đào tạo lại nhân viên và thúc đẩy đổi mới trong bối cảnh mô hình làm việc kết hợp ngày càng phổ biến và áp lực vận hành không ngừng gia tăng.

“Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy dữ liệu vẫn là nền tảng – đầu tư vào chất lượng và quản trị dữ liệu là yếu tố quyết định sự thành công của AI. Quan trọng hơn, AI không chỉ là công nghệ mà phải mang lại giá trị thực tế cho doanh nghiệp”, Tổng Giám đốc Lenovo Việt Nam cho biết.