image Thứ Tư, 22/04/2026

Vì sao 90% doanh nghiệp "có AI" nhưng chưa tạo ra giá trị?

Bảo Bình

22/04/2026

Chia sẻ

Năm 2026, nhiều doanh nghiệp đã chuyển từ thử nghiệm sang triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) trong thực tế. Tuy nhiên, khoảng cách giữa “ứng dụng AI” và “tạo ra tác động kinh doanh” vẫn còn lớn…

Sang năm 2026, phần lớn doanh nghiệp đã bắt đầu triển khai AI vào hoạt động thực tế. Ảnh minh họa
Sang năm 2026, phần lớn doanh nghiệp đã bắt đầu triển khai AI vào hoạt động thực tế. Ảnh minh họa

Theo các chuyên gia, hành trình AI của doanh nghiệp không chỉ là câu chuyện công nghệ, mà là bài toán tổng thể về tổ chức – nơi dữ liệu, con người và quy trình phải được đồng bộ để tạo ra giá trị thực sự.

ĐÃ QUA GIAI ĐOẠN DOANH NGHIỆP “THỬ” AI

Ông Nguyễn Văn Giáp, Tổng Giám đốc Lenovo Việt Nam cho biết theo nghiên cứu thực hiện với cộng đồng CIO tại khu vực châu Á – Thái Bình Dương về việc ứng dụng AI, có một điểm khác biệt rất rõ giữa năm 2025 và 2026. Nếu như trong năm 2025, doanh nghiệp vẫn còn ở giai đoạn cân nhắc: có nên thử nghiệm, sử dụng AI hay không, thì sang năm 2026, phần lớn doanh nghiệp đã bắt đầu triển khai AI vào hoạt động thực tế.

Theo ông Giáp, câu hỏi của doanh nghiệp hiện nay không còn là “có nên dùng AI”, mà là “nên áp dụng AI vào đâu để tạo ra hiệu quả rõ rệt”. Các tổ chức đang rà soát lại từng mảng kinh doanh, từng bộ phận để xác định những điểm có thể tạo ra tác động nhanh nhất. Những khu vực tiếp xúc trực tiếp với khách hàng như chăm sóc khách hàng thường được lựa chọn làm điểm khởi đầu.

Điều quan trọng với lãnh đạo doanh nghiệp, đặc biệt là CEO, là xác định được bộ phận nào AI có thể tạo ra tác động rõ rệt nhất. CIO cần làm việc chặt chẽ với các lãnh đạo nghiệp vụ để xác định ưu tiên này

Việc triển khai chatbot để tự động trả lời các câu hỏi cơ bản, thu thập thông tin hay hỗ trợ hậu mãi được xem là bước đi đầu tiên trong lộ trình tự động hóa. Bên cạnh đó, AI cũng đang được đưa vào các bộ phận hậu cần như công nghệ thông tin, bảo mật hay kiểm soát hệ thống. Dù ít được chú ý hơn, đây lại là những khu vực giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành và nâng cao hiệu quả nội bộ.

Tuy nhiên, theo ông Giáp, yếu tố then chốt không nằm ở việc triển khai ở đâu, mà là lựa chọn đúng ưu tiên. “Điều quan trọng với lãnh đạo doanh nghiệp, đặc biệt là CEO, là xác định được bộ phận nào AI có thể tạo ra tác động rõ rệt nhất. CIO cần làm việc chặt chẽ với các lãnh đạo nghiệp vụ để xác định ưu tiên này”, ông nói.

Sau bước lựa chọn, doanh nghiệp phải đối mặt với bài toán về mức độ sẵn sàng. Dữ liệu đã được chuẩn hóa hay chưa, hệ thống có đáp ứng được yêu cầu hay không, và đội ngũ nhân sự có đủ kỹ năng triển khai hay không – tất cả đều là những yếu tố quyết định thành công của AI.

90% DOANH NGHIỆP “CÓ AI” NHƯNG CHƯA TẠO RA GIÁ TRỊ

Dù mức độ triển khai AI đang tăng nhanh, thực tế cho thấy vẫn tồn tại một khoảng cách lớn giữa việc ứng dụng và tạo ra giá trị thực sự. Theo Báo cáo "AI Radar 2026" của hãng nghiên cứu Boston Consulting Group, hiện vẫn có một khoảng cách khá lớn giữa việc "ứng dụng AI" và "tạo ra tác động thực sự từ AI". Gần 90% doanh nghiệp nói rằng họ đang sử dụng AI, nhưng chỉ một tỷ lệ rất nhỏ thực sự tạo ra giá trị kinh doanh.

Trong nhiều trường hợp, AI chỉ được triển khai trong các môi trường thử nghiệm (sandbox) trước khi mở rộng toàn hệ thống. Điều này giúp giảm rủi ro, nhưng cũng cho thấy mức độ thận trọng của doanh nghiệp khi đưa AI vào vận hành thực tế.

Theo ông Giáp, một trong những nguyên nhân chính là việc sử dụng AI hiện nay vẫn mang tính cá nhân nhiều hơn là ở cấp độ tổ chức. Nhân viên có thể sử dụng các công cụ như ChatGPT hay Copilot để hỗ trợ công việc hàng ngày như viết nội dung, làm báo cáo hay chuẩn bị tài liệu. Tuy nhiên, việc đưa AI vào các quy trình cốt lõi của doanh nghiệp vẫn còn hạn chế.

Dù vậy, một số ngành đã bắt đầu ghi nhận những tác động rõ rệt. Trong lĩnh vực tài chính, AI có thể rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ vay từ cả ngày xuống chỉ còn 5–10 phút nhờ tự động hóa phân tích dữ liệu và chấm điểm tín dụng. “Đây là minh chứng cho việc AI có thể tạo ra tác động thực sự khi được triển khai đúng cách”, ông Giáp nhấn mạnh.

Tuy nhiên, để đạt được điều này, doanh nghiệp phải giải quyết nhiều vấn đề nền tảng. Trước hết là chuẩn hóa quy trình và đảm bảo chất lượng dữ liệu. Bên cạnh đó là các yêu cầu về bảo mật, kiểm soát hệ thống và tuân thủ quy định, đặc biệt trong các ngành nhạy cảm như tài chính, y tế hay hàng không.

Trong nhiều trường hợp, AI chỉ được triển khai trong các môi trường thử nghiệm (sandbox) trước khi được mở rộng ra toàn hệ thống. Điều này giúp giảm rủi ro, nhưng cũng cho thấy mức độ thận trọng của doanh nghiệp khi đưa AI vào vận hành thực tế.

AI chỉ đóng vai trò đưa ra khuyến nghị và suy luận. Quyết định cuối cùng vẫn phải do con người phê duyệt và chịu trách nhiệm. Ảnh minh họa
AI chỉ đóng vai trò đưa ra khuyến nghị và suy luận. Quyết định cuối cùng vẫn phải do con người phê duyệt và chịu trách nhiệm. Ảnh minh họa

Một điểm quan trọng khác là vai trò của con người trong quá trình ra quyết định. “AI chỉ đóng vai trò đưa ra khuyến nghị và suy luận. Quyết định cuối cùng vẫn phải do con người phê duyệt và chịu trách nhiệm”, ông Giáp nói. Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải xây dựng quy trình rõ ràng, xác định cụ thể trách nhiệm ở từng khâu và cách thức sử dụng các khuyến nghị từ AI.

Theo chuyên gia, khi các yếu tố về dữ liệu, quy trình và quản trị được chuẩn hóa, AI mới có thể phát huy hết tiềm năng. “Ở thời điểm hiện tại, phần lớn doanh nghiệp vẫn dừng ở mức ứng dụng AI cho các tác vụ như chăm sóc khách hàng hay hậu mãi, thay vì tạo ra doanh thu trực tiếp”, ông nhận định.

Dòng sự kiện:

Trí tuệ nhân tạo -AI

Vì sao 90% doanh nghiệp "có AI" nhưng chưa tạo ra giá trị?

Năm 2026, nhiều doanh nghiệp đã chuyển từ thử nghiệm sang triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) trong thực tế. Tuy nhiên, khoảng cách giữa “ứng dụng AI” và “tạo ra tác động kinh doanh” vẫn còn lớn…

19:47 22/04/2026
Việt Nam là trung tâm quan trọng về phát triển khoa học và phòng thí nghiệm tại Đông Nam Á

Việt Nam được đánh giá không chỉ là một thị trường tăng trưởng nhanh, mà còn là một quốc gia có năng lực khoa học ngày càng phát triển và tầm ảnh hưởng trong khu vực...

19:47 22/04/2026
Agentic AI & Hệ Gene: Bước ngoặt cho y học chính xác

The Wise Talk số 18 với chủ đề “Agentic AI & Hệ Gene: Bước ngoặt cho y học chính xác” được phát sóng trên trang chủ của VnEconomy vào 14:00 ngày 22/04/2026.

13:58 22/04/2026
Phát triển trung tâm dữ liệu AI: Việt Nam khó thắng nếu chạy theo cuộc đua quy mô lớn

Việt Nam chưa phải là một trong nhóm các quốc gia có hệ thống trung tâm dữ liệu AI lớn nhất thế giới. Tiến sĩ Lê Quang Đạm cho rằng nếu chạy theo quy mô, chúng ta sẽ phải cạnh tranh trực tiếp với những thị trường có lợi thế vượt trội về vốn, công nghệ và năng lượng…

17:37 21/04/2026
Tầm nhìn mới về y học chính xác từ sức mạnh cộng hưởng của AI và hệ Gene

Sự giao thoa giữa Agentic AI và Hệ gene đang tạo nên một 'cú hích' lịch sử, định nghĩa lại khái niệm chăm sóc sức khỏe trên toàn cầu và tại Việt Nam. Không chỉ dừng lại ở vai trò hỗ trợ, trí tuệ nhân tạo thế hệ mới giờ đây đóng vai trò như một cộng sự tự chủ, có khả năng xử lý những tầng dữ liệu di truyền phức tạp để mở ra những bước ngoặt thực thụ cho nền y học chính xác...

17:34 21/04/2026
Doanh nghiệp Việt trước làn sóng AI Agent: Siêu tự động hóa hay rủi ro bảo mật?

Sự xuất hiện của các mô hình như OpenClaw đánh dấu bước chuyển từ AI hỗ trợ sang AI tự thực thi (AI Agent). Tại Việt Nam, xu hướng này mở ra cơ hội “siêu tự động hóa” cho doanh nghiệp, đồng thời đặt ra thách thức mới về quản trị rủi ro và bảo mật dữ liệu…

16:25 21/04/2026
Người khuyết tật tiếp cận AI: Nguy cơ hình thành “khoảng cách số mới”

Theo Báo cáo “Khảo sát năng lực kỹ thuật số của người khuyết tật tại Việt Nam”, hơn một nửa số người tham gia chưa tiếp cận hiệu quả với AI – dấu hiệu cho thấy nguy cơ hình thành một “khoảng cách số mới…

13:31 20/04/2026
"Nút thắt" nhân lực quản trị dữ liệu với các doanh nghiệp Việt

Khoảng cách lớn về nhận thức cùng sự thiếu hụt nhân sự chuyên trách có thể biến cơ hội từ dữ liệu của doanh nghiệp Việt trở thành rủi ro vi phạm…

13:07 20/04/2026
Từ giảng đường đến nhà máy: Lời giải nhân lực cho ngành bán dẫn

Ngành công nghiệp bán dẫn cũng giống như ngành sản xuất chế tạo, đòi hỏi kinh nghiệm thực chiến. Người học phải được tận tay chạm vào máy móc, phải nhìn thấy và thao tác trực tiếp...

13:07 20/04/2026
Nghề phân tích dữ liệu tiếp tục "hot", bước vào giai đoạn chọn lọc cao hơn

Trong làn sóng chuyển đổi số mạnh mẽ, nghề phân tích dữ liệu (data analyst) được xem là một trong những công việc “khát” nhân lực. Tuy nhiên, phía sau sức hút đó là không ít áp lực và rào cản…

07:00 18/04/2026