Đưa trí tuệ nhân tạo vào vận hành thực tế

Trong giai đoạn đầu chuyển đổi số, doanh nghiệp tập trung đầu tư hạ tầng kết nối, số hóa nghiệp vụ và đáp ứng các yêu cầu tuân thủ như hóa đơn điện tử, chữ ký số, bảo hiểm xã hội điện tử, hợp đồng điện tử. Đây là nền tảng để hoạt động quản trị, giao dịch chuyển dần lên môi trường số. Hiện nay, trọng tâm đầu tư đang dịch chuyển sang các giải pháp phục vụ trực tiếp sản xuất, kinh doanh. Theo ông Đỗ Kế Công, Giám đốc Trung tâm Sản phẩm Khách hàng Doanh nghiệp, VNPT VinaPhone, doanh nghiệp ngày càng chú trọng hiệu quả thực tế của công nghệ, từ rút ngắn thời gian xử lý công việc, giảm chi phí vận hành đến mở rộng khả năng tiếp cận khách hàng và gia tăng doanh thu.

Doanh nghiệp ngày càng chú trọng hiệu quả thực tế của công nghệ, từ rút ngắn thời gian xử lý công việc, giảm chi phí vận hành đến mở rộng khả năng tiếp cận khách hàng và gia tăng doanh thu.

Ông Đỗ Kế Công, Giám đốc Trung tâm Sản phẩm Khách hàng Doanh nghiệp, VNPT VinaPhone

Điện toán đám mây, dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, tự động hóa và các hệ thống quản trị như CRM, ERP vì thế cần được đánh giá trên cơ sở bài toán kinh doanh cụ thể, thay vì chỉ được xem là những hạng mục đầu tư công nghệ. Sự thay đổi nằm ở yêu cầu chuyển từ số hóa những công việc hiện có sang cải thiện phương thức vận hành, qua đó nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực.

Mức độ tiếp nhận trí tuệ nhân tạo cũng cho thấy xu hướng này đang được quan tâm. Theo bà Nguyễn Thị Thu Thảo, Giám đốc Chính sách công phụ trách Việt Nam, Lào, Campuchia và Myanmar của Tập đoàn Meta, khảo sát do đơn vị này thực hiện cho thấy 95% số doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa được hỏi cho biết đang sử dụng AI trong hoạt động; 85% cho biết việc ứng dụng AI giúp tăng doanh thu.

Tuy nhiên, cùng với cơ hội nâng cao năng suất, AI đặt ra yêu cầu mới về quản trị, nhân lực và an toàn thông tin. Theo ông Võ Xuân Hoài, Phó Giám đốc Trung tâm Đổi mới sáng tạo quốc gia (NIC), doanh nghiệp Việt Nam đang chủ động ứng dụng công nghệ mới vào đổi mới quy trình và hoạt động sản xuất, kinh doanh. Nhưng quá trình phát triển và ứng dụng AI luôn tiềm ẩn rủi ro nếu thiếu cơ chế giám sát, quản lý phù hợp. Vấn đề đặt ra là xây dựng cơ chế kiểm soát đủ chặt chẽ để hạn chế rủi ro, đồng thời duy trì dư địa cho đổi mới sáng tạo. AI có thể hỗ trợ người lao động xử lý công việc và nâng cao năng suất, nhưng một số nhiệm vụ cũng có thể thay đổi hoặc được tự động hóa khi công nghệ phát triển. Doanh nghiệp cần chủ động đào tạo kỹ năng mới, xác định trách nhiệm của người vận hành và duy trì khâu kiểm tra đối với những kết quả, quyết định quan trọng.

Một nguy cơ cụ thể là dữ liệu bị đưa vào các công cụ AI ngoài quy trình kiểm soát của tổ chức. Ông Nguyễn Quang Đồng, Viện trưởng Nghiên cứu Chính sách và Phát triển Truyền thông (IPS) cho rằng, an toàn AI là vấn đề mới, với quy mô và mức độ rủi ro khác so với bảo vệ dữ liệu cá nhân trên các nền tảng số thông thường. Hiện nhiều doanh nghiệp và người dùng tiếp cận AI chủ yếu thông qua các công cụ trò chuyện, chatbot. Một số doanh nghiệp mua tài khoản để nhân viên sử dụng riêng lẻ, trong khi chưa xây dựng quy trình ứng dụng ở cấp độ tổ chức. “An toàn thông tin, bảo vệ người dùng trong giai đoạn tới sẽ chuyển mạnh từ bảo vệ dữ liệu cá nhân trên các nền tảng số thông thường sang bảo vệ trên các nền tảng ứng dụng AI”, ông Đồng chia sẻ.

Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15, có hiệu lực từ ngày 1/3/2026, tạo khuôn khổ pháp lý cho hoạt động nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI tại Việt Nam. Cùng với yêu cầu tuân thủ quy định, doanh nghiệp cần xây dựng quy trình quản trị phù hợp, bảo vệ dữ liệu và duy trì sự giám sát của con người. Đây là cơ sở để khai thác lợi ích của công nghệ mà vẫn bảo đảm khả năng kiểm soát rủi ro.

Khi AI được đưa vào vận hành thường xuyên, nhu cầu về năng lực tính toán và tài nguyên hạ tầng cũng gia tăng. Theo ông Phan Hồng Tâm, Giám đốc Công nghệ Cloud, FPT Smart Cloud, thách thức đối với doanh nghiệp là cân đối giữa năng lực hạ tầng và chi phí đầu tư. Chuẩn bị thiếu có thể khiến hệ thống bị động khi nhu cầu tăng cao trong các đợt cao điểm, trong khi đầu tư vượt quá nhu cầu lại tạo áp lực tài chính. Doanh nghiệp cần dự báo sát nhu cầu, đánh giá khả năng chịu tải và lựa chọn mô hình triển khai phù hợp. Với những ứng dụng có nhu cầu tài nguyên biến động, điện toán đám mây có thể giúp phân bổ năng lực xử lý linh hoạt hơn.

Chiến lược dữ liệu quốc gia giai đoạn 2026-2030, tầm nhìn đến năm 2045 đặt mục tiêu khôi phục dịch vụ dữ liệu thiết yếu trong thời gian không quá 4 giờ sau sự cố, thảm họa đối với các hệ thống thuộc phạm vi liên quan. Mục tiêu này nhấn mạnh yêu cầu xây dựng năng lực dự phòng và phục hồi có thể kiểm chứng, thay vì chỉ dựa vào cam kết về chất lượng dịch vụ. Ở cấp doanh nghiệp, thời gian khôi phục cần được xác định theo mức độ quan trọng của từng hệ thống và dịch vụ. Các phương án dự phòng phải được kiểm tra định kỳ thông qua thử nghiệm khôi phục dữ liệu và diễn tập xử lý sự cố. Doanh nghiệp cũng cần xác định thời gian khôi phục mục tiêu và mức dữ liệu có thể chấp nhận mất khi xảy ra sự cố, từ đó lựa chọn giải pháp phù hợp.

AI mở ra cơ hội nâng cao năng suất và sức cạnh tranh, nhưng hiệu quả phụ thuộc vào việc lựa chọn bài toán, quản trị rủi ro, khai thác dữ liệu và chuẩn bị hạ tầng. Đầu tư AI cần gắn với kết quả vận hành có thể đo lường, bảo đảm khả năng duy trì dịch vụ và thích ứng với nhu cầu thay đổi. Đây là nền tảng để doanh nghiệp Việt Nam ứng dụng AI hiệu quả, tạo giá trị kinh tế thực chất và nâng cao năng lực cạnh tranh.