Đưa AI trở thành động lực tăng trưởng mới

Chiến lược quốc gia về trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045 vừa được Thủ tướng Chính phủ ban hành đã đặt mục tiêu quy mô nền kinh tế AI tương đương khoảng 6% GDP vào năm 2030.

Tại Vietnam Digital Finance 2026, FPT giới thiệu hệ sinh thái giải pháp "Kiến tạo nền tài chính số thông minh dựa trên dữ liệu và Al". Ảnh: FPT

AI đi vào thực tiễn doanh nghiệp

Theo Chiến lược quốc gia về trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, được ban hành theo Quyết định số 1671/QĐ-TTg ngày 28/8/2026, Việt Nam đặt mục tiêu kinh tế AI tương đương khoảng 6% GDP; năng suất lao động trong các ngành, lĩnh vực ứng dụng AI tăng tối thiểu 10-15%; kim ngạch xuất khẩu sản phẩm, dịch vụ và giải pháp tích hợp AI đạt khoảng 5 tỷ USD. Chiến lược cũng đặt mục tiêu 60% doanh nghiệp có ứng dụng AI ghi nhận tăng năng suất, giảm chi phí hoặc tăng doanh thu.

Thực tế, một số doanh nghiệp trong nước đã chuyển AI từ công cụ hỗ trợ thành một phần của hoạt động sản xuất, kinh doanh. Tại FPT Software, năm 2025, doanh nghiệp chuyển sang mô hình “AI-First Company”, đưa AI vào toàn bộ quy trình phát triển phần mềm và vận hành. FleziPT được sử dụng làm nền tảng cho chiến lược này, góp phần giúp năng suất nội bộ tăng 8,2% trong năm 2025. Doanh thu FPT năm 2025 đạt 70.113 tỷ đồng, tăng 11,6% so với năm trước.

Phát biểu tại Hội thảo quốc tế SANDBOX 2026, GS.TS Trần Thị Thanh Tú, Trưởng Ban Khoa học và Đổi mới sáng tạo, Giám đốc Quỹ Phát triển Khoa học và Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội cho rằng, AI và chuyển đổi số đang trở thành nền tảng của năng suất, năng lực cạnh tranh và phát triển bền vững tại Việt Nam và ASEAN.

Từ đó, GS.TS Trần Thị Thanh Tú nhấn mạnh các định hướng gồm đổi mới dựa trên giá trị, sử dụng AI để tăng cường năng lực con người, đổi mới đào tạo, quản trị AI có trách nhiệm và tăng cường hợp tác giữa nhà trường, doanh nghiệp, Chính phủ và các đối tác quốc tế.

Từ ứng dụng AI đến bài toán dữ liệu

Việc đưa AI vào sản xuất, kinh doanh mới là bước đầu; để công nghệ thực sự tạo ra năng suất và hiệu quả, doanh nghiệp phải giải quyết bài toán dữ liệu. TS Võ Trí Thành, Viện trưởng Viện Nghiên cứu Chiến lược thương hiệu và Cạnh tranh cho biết, dữ liệu đã trở thành một “nhân tố sản xuất” trong nền kinh tế hiện đại, tương tự vốn, lao động, tài nguyên và công nghệ. Khi trở thành đầu vào của quá trình sản xuất, dữ liệu cần được phân bổ hiệu quả và có khả năng dịch chuyển tương đối tự do để phát huy giá trị. Tuy nhiên, khác với các yếu tố sản xuất truyền thống, dữ liệu chịu sự chi phối của nhiều yêu cầu về quyền riêng tư, an ninh, quốc phòng và chủ quyền.

Từ góc nhìn này, theo TS Võ Trí Thành, khi dữ liệu được coi là tài sản thì về nguyên tắc phải có khả năng giao dịch. Nhưng để làm được điều đó cần xác lập rõ quyền sở hữu và quyền tài sản đối với dữ liệu. Đây là vấn đề phức tạp bởi dữ liệu có thể đồng thời liên quan đến cá nhân, doanh nghiệp, tổ chức và cả quốc gia. Với doanh nghiệp, những vấn đề này ngày càng có ý nghĩa khi AI được đưa sâu vào hoạt động sản xuất, kinh doanh. Dữ liệu về khách hàng, thị trường, sản xuất, tài chính hay chuỗi cung ứng có thể trở thành đầu vào cho các hệ thống phân tích và dự báo. Nhưng nếu dữ liệu bị phân tán, khó kết nối hoặc thiếu cơ chế khai thác, giá trị kinh tế của nguồn lực này sẽ khó được phát huy.

Đáng chú ý, Chiến lược đặt mục tiêu tổng đầu tư cho AI đạt 1-1,5% GDP hằng năm, bao gồm nguồn lực từ Nhà nước, doanh nghiệp trong và ngoài nước, quỹ đầu tư, hợp tác công - tư và các nguồn lực hợp pháp khác, trong đó đầu tư từ ngân sách nhà nước cho AI đạt khoảng 0,6% tổng chi ngân sách nhà nước hằng năm.

Những mục tiêu này cho thấy AI không thể phát triển tách rời các nguồn lực nền tảng của nền kinh tế. Đối với doanh nghiệp, đầu tư cho AI vì thế không chỉ là mua thêm công cụ công nghệ, mà còn là quá trình tổ chức lại dữ liệu, nâng cao năng lực nhân sự và hoàn thiện quy trình, nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Từ mục tiêu kinh tế AI đạt khoảng 6% GDP vào năm 2030 đến yêu cầu năng suất trong các ngành ứng dụng AI tăng 10-15%, Việt Nam đang đặt ra những thước đo cụ thể hơn cho quá trình chuyển đổi. Khi đó, giá trị của AI sẽ không nằm ở việc doanh nghiệp có bao nhiêu công cụ mới mà ở khả năng công nghệ giúp nền kinh tế tạo ra nhiều giá trị hơn với cùng một lượng nguồn lực và từng bước dịch chuyển lên những khâu có giá trị gia tăng cao hơn trong chuỗi giá trị.