Theo nghiên cứu của Cisco và IDC năm 2025, chỉ khoảng 22% doanh nghiệp Việt Nam được đánh giá là sẵn sàng triển khai AI ở quy mô lớn. Con số này phản ánh rõ thực tế rằng hành trình ứng dụng AI mới chỉ đang ở giai đoạn khởi đầu.

Điểm đáng chú ý là rào cản lớn nhất hiện nay không nằm ở công nghệ. Phần lớn doanh nghiệp đã từng thử nghiệm, thậm chí triển khai những dự án AI ban đầu. Tuy nhiên, khó khăn thực sự nằm ở khả năng vận hành AI một cách ổn định, hiệu quả và an toàn trong môi trường kinh doanh thực tế.

Trong vài năm gần đây, AI tại Việt Nam chủ yếu được ứng dụng ở các kịch bản tương đối đơn giản như chatbot, OCR, eKYC hay các mô hình dự báo cơ bản. Theo số liệu của VCCI năm 2024, đây vẫn là nhóm ứng dụng chiếm tỷ trọng lớn nhất trong các dự án AI đang triển khai. Điều này cho thấy AI đã được “chạm tới”, nhưng chủ yếu mới dừng ở bề mặt của quá trình chuyển đổi số.

Ngược lại, các bài toán vận hành – nơi AI có thể góp phần nâng cao độ ổn định hệ thống, tối ưu hiệu suất và kiểm soát chi phí dài hạn – vẫn đang ở giai đoạn sơ khai. Theo góc nhìn của DTSVN, đây vừa là khoảng trống chiến lược, vừa là cơ hội cho những doanh nghiệp sẵn sàng đầu tư sớm vào nền tảng đủ vững để mở rộng AI trong tương lai.

Các “nút thắt” lớn cản trở triển khai AI

Thực tiễn triển khai cho thấy, những rào cản lớn nhất khi doanh nghiệp ứng dụng AI không đến từ bản thân công nghệ, mà xuất phát từ các yếu tố nền tảng như dữ liệu, con người, quy trình và mức độ sẵn sàng thay đổi.

Thứ nhất, dữ liệu phân tán và thiếu chuẩn hóa. Hơn 70% doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn. Dữ liệu không đồng nhất, thiếu chuẩn khiến mô hình AI khó học, kết quả khó tái lập và chi phí xử lý tăng cao. Khi nền dữ liệu chưa đủ tốt, nhiều dự án AI dễ dừng lại ở giai đoạn thử nghiệm, không thể mở rộng sang vận hành thực tế.

Thứ hai, thiếu nhân lực vận hành. Khoảng 80% giám đốc điều hành thừa nhận các dự án AI bị chậm lại do đội ngũ nội bộ chưa đủ chuyên môn để sử dụng và khai thác hiệu quả công cụ AI. Khi thiếu năng lực vận hành, mô hình khó được duy trì, tối ưu và phát triển bền vững theo thời gian.

Thứ ba, thiếu cơ chế lựa chọn và đánh giá use case. Nhiều doanh nghiệp vẫn ưu tiên các bài toán AI mang tính xu hướng hoặc mới lạ, thay vì tập trung vào giá trị vận hành thực tế. Việc thiếu khung đánh giá rõ ràng khiến tổ chức triển khai nhiều dự án nhưng hiệu quả kinh doanh mang lại chưa tương xứng.

Thứ tư, cơ chế quản trị (governance) chưa hoàn thiện. Thống kê cho thấy 67% tổ chức gặp khó khăn khi phải giải thích kết quả từ các mô hình AI cho cơ quan quản lý, phản ánh khoảng trống lớn về minh bạch, kiểm soát và tuân thủ trong quá trình vận hành.

Thứ năm, rào cản tâm lý nội bộ. Không ít doanh nghiệp e ngại chi phí đầu tư AI khi nhìn vào mức chi lớn của các tập đoàn nước ngoài. Tuy nhiên, dữ liệu thực tế lại cho thấy bức tranh tích cực hơn: 74% doanh nghiệp triển khai AI ghi nhận ROI dương, trung bình mỗi 1 USD đầu tư tạo ra 1,36 USD giá trị. Vấn đề cốt lõi không nằm ở việc có nên đầu tư hay không, mà ở cách đầu tư phù hợp với năng lực tổ chức.

Ưu tiên chiến lược để triển khai AI hiệu quả

Thực tế cho thấy, những doanh nghiệp ứng dụng AI thành công thường bắt đầu từ các use case có khả năng chứng minh ROI ngay ở giai đoạn đầu. Khi hiệu quả tài chính được thể hiện rõ, AI không còn là thử nghiệm công nghệ mà trở thành một khoản đầu tư chiến lược, tạo tiền đề để mở rộng quy mô trong các giai đoạn tiếp theo.

Song song với đó, nền tảng triển khai cần được xây dựng theo trình tự hợp lý. Dữ liệu luôn là lớp nền đầu tiên, bởi dữ liệu kém chất lượng sẽ kéo theo mô hình kém hiệu quả. Tiếp đến là con người – yếu tố quyết định khả năng vận hành, hiệu chỉnh và duy trì mô hình. Quy trình đóng vai trò cầu nối, giúp AI gắn chặt với hoạt động thực tế của doanh nghiệp. Chỉ khi ba yếu tố này được củng cố, công nghệ và các mô hình AI quy mô lớn mới thực sự phát huy giá trị.

Bên cạnh đó, xu hướng ưu tiên các mô hình AI quy mô nhỏ cũng ngày càng rõ nét. Với chi phí thấp và khả năng tạo kết quả nhanh, các mô hình này giúp doanh nghiệp giảm áp lực vốn, hạn chế rủi ro công nghệ lỗi thời và tích lũy kinh nghiệm trước khi mở rộng AI ở quy mô toàn diện.

Lời kết

Bước sang năm 2026, AI sẽ không còn là cuộc chơi của những thử nghiệm rời rạc. Doanh nghiệp nào sớm xây dựng được năng lực vận hành AI ổn định, minh bạch và có trách nhiệm sẽ là những doanh nghiệp nắm giữ lợi thế cạnh tranh dài hạn trong kỷ nguyên số.

Nguồn: Tổng hợp bởi Nhóm tác giả DTSVN – đơn vị cung cấp giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính – Ngân hàng