Theo ông Phạm Tiến Thành, CEO Saigon Technology, nguyên nhân chính khiến nhiều dự án AI không tạo được giá trị thực tế nằm ở những điểm nghẽn về dữ liệu, quy trình và vận hành, thay vì ở bản thân công nghệ.

Saigon Technology vừa được Hiệp hội Phần mềm và Dịch vụ CNTT Việt Nam (VINASA) vinh danh ở vị trí Top 2 doanh nghiệp cung cấp nền tảng phát triển ứng dụng AI và Top 2 doanh nghiệp Việt Nam cung cấp dịch vụ số toàn cầu năm 2025.

CEO Saigon Technology tại Lễ Công bố & Vinh danh Vietnam Top 10 Tech & Map 2025.

Trả lời về nguyên nhân khiến làn sóng đầu tư AI giai đoạn 2024-2025 chưa mang lại lợi nhuận như mong đợi, ông Phạm Tiến Thành dẫn báo cáo của MIT cho biết 95% dự án GenAI tại doanh nghiệp trên toàn cầu không thể tạo ra lợi nhuận.

Từ kinh nghiệm triển khai các dự án AI cho khách hàng trong lĩnh vực y tế, fintech và logistics, ông Thành cho rằng phần lớn nguyên nhân không xuất phát từ năng lực công nghệ. Nhiều doanh nghiệp vẫn tiếp cận AI như một dự án CNTT truyền thống, tức là mua công cụ, triển khai rồi kỳ vọng kết quả. Trong khi đó, AI cần được xem như một sản phẩm phải liên tục vận hành, theo dõi và cải tiến.

Theo quan sát của Saigon Technology, ba vấn đề lặp lại ở phần lớn dự án AI không thành công gồm dữ liệu, quy trình và vận hành AI.

Khi được hỏi đâu là điểm nghẽn phổ biến nhất tại doanh nghiệp Việt Nam, ông Thành cho rằng đó là dữ liệu.

Theo nghiên cứu của Gartner, khoảng 80% dữ liệu doanh nghiệp tồn tại ở dạng phi cấu trúc, phân tán trong email, tài liệu, hình ảnh, ghi chú và nhiều hệ thống khác nhau. Tại Việt Nam, bài toán này còn phức tạp hơn khi dữ liệu khách hàng thường nằm rải rác trên Zalo, Excel hoặc các hệ thống CRM cũ chưa được chuẩn hóa.

Ông nhấn mạnh rằng chất lượng đầu ra của AI phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Vì vậy, doanh nghiệp muốn triển khai AI hiệu quả cần dành phần lớn nguồn lực cho việc chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng pipeline và thiết lập cơ chế quản trị dữ liệu trước khi đầu tư vào mô hình.

Saigon Technology chia sẻ quy trình xây dựng các giải pháp ứng dụng AI tại triển lãm công nghệ ngành Healthcare.

Bên cạnh dữ liệu, quy trình cũng là một điểm yếu thường bị xem nhẹ. Theo CEO Saigon Technology, nhiều doanh nghiệp mua công cụ AI trước khi xác định rõ quy trình mà AI sẽ hỗ trợ hoặc thay thế.

Ông kể lại một dự án ứng dụng AI để đọc hóa đơn. Hệ thống đạt độ chính xác hơn 92% trong việc trích xuất dữ liệu, nhưng các bước phê duyệt và lưu trữ vẫn được thực hiện thủ công. Do lo ngại sai sót, đội ngũ kế toán vẫn phải kiểm tra lại từng hóa đơn, khiến thời gian xử lý gần như không được cải thiện đáng kể.

Dự án ứng dụng AI để tự động hóa đọc tài liệu (OCR + NLP).

Xét theo các chỉ số kỹ thuật, đây là một dự án thành công. Tuy nhiên, Saigon Technology lại đánh giá đây là một dự án thất bại vì chưa giải quyết được bài toán thực tế của khách hàng. Từ kinh nghiệm đó, công ty đã thay đổi cách tiếp cận, tập trung cùng khách hàng xây dựng và hoàn thiện quy trình end-to-end ngay từ giai đoạn đầu triển khai.

Đối với lỗ hổng vận hành AI, ông Thành cho rằng đây là khía cạnh còn khá mới với nhiều doanh nghiệp Việt Nam.

Theo ông, AI đòi hỏi hoạt động tinh chỉnh prompt, đánh giá chất lượng đầu ra và giám sát thường xuyên. Tuy nhiên, phần lớn doanh nghiệp vẫn xem AI là dự án triển khai một lần, thiếu kế hoạch duy trì và cải thiện trong dài hạn.

Hệ quả là hệ thống AI thường hoạt động hiệu quả ở giai đoạn thử nghiệm, bắt đầu suy giảm chất lượng sau khoảng ba tháng và nhiều trường hợp bị bỏ dở sau chín tháng vận hành. Đây là mô hình lặp lại mà Saigon Technology ghi nhận ở nhiều dự án.

Để tránh những hạn chế trên, Saigon Technology áp dụng ba nguyên tắc xuyên suốt trong quá trình triển khai AI.

Thứ nhất, luôn bắt đầu từ một quy trình cụ thể. Thứ hai, ưu tiên xây dựng nền tảng dữ liệu trước khi đầu tư vào mô hình AI. Thứ ba, bố trí nhân sự phụ trách vận hành AI, dù quy mô nhỏ vẫn cần có người chịu trách nhiệm theo dõi, tinh chỉnh và đánh giá hiệu quả liên tục.

Theo ông Thành, cách tiếp cận này được đúc kết từ hơn 850 dự án phần mềm mà Saigon Technology đã triển khai trong 14 năm qua, bao gồm nhiều dự án AI và machine learning ở các lĩnh vực khác nhau. Khi dữ liệu, quy trình và vận hành được đảm bảo đồng bộ, AI mới có thể tạo ra giá trị thực sự và đo lường được cho doanh nghiệp.

Đội ngũ Saigon Technology đồng hành cùng doanh nghiệp trong hành trình triển khai và vận hành các giải pháp AI.

Trong bối cảnh doanh nghiệp Việt Nam đang chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang ứng dụng AI ở quy mô lớn, những chia sẻ của CEO Saigon Technology cho thấy yếu tố quyết định thành công không nằm ở mức độ đầu tư, mà ở việc phân bổ nguồn lực đúng trọng tâm. Đây cũng là yếu tố tạo nên khác biệt giữa các doanh nghiệp dẫn đầu và những đơn vị vẫn đang loay hoay tìm hiệu quả từ AI.

Độc giả quan tâm có thể tìm hiểu thêm về các giải pháp AI Development Solutions của Saigon Technology, bao gồm tư vấn chiến lược AI, phát triển ứng dụng AI theo yêu cầu, GenAI, machine learning và tích hợp AI vào quy trình vận hành doanh nghiệp.

Thủy Bùi