Từ chatbot đến doanh nghiệp tự hành: AI thay đổi mô hình doanh nghiệp Việt ra sao?

Tại Hội thảo “AI quy mô lớn: Từ trợ lý thông minh đến doanh nghiệp tự hành” trong khuôn khổ Diễn đàn Cấp cao Chuyển đổi số Việt Nam - Châu Á 2026 (Vietnam – ASIA DX Summit 2026) diễn ra chiều 27/5, các chuyên gia đã thảo luận về thách thức và chiến lược để doanh nghiệp Việt Nam ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) ở quy mô lớn, chuyển mình hướng tới mô hình doanh nghiệp tự hành.

Theo đó, các diễn giả nhấn mạnh rào cản lớn nhất hiện nay không chỉ là công nghệ mà là sự thiếu hụt về quy trình chuẩn hóa, dữ liệu chưa được tập trung và tư duy quản lý còn rời rạc.

TỪ TƯ DUY “TRIỂN KHAI CÔNG NGHỆ” SANG KIẾN TẠO HỆ SINH THÁI AI

Theo ông Đào Ngọc Chiến, Giám đốc Quỹ Phát triển Khoa học và Công nghệ Quốc gia (NAFOSTED), Bộ Khoa học và Công Nghệ, điểm nghẽn lớn nhất hiện nay không nằm ở bản thân công nghệ AI, mà nằm ở cách doanh nghiệp tiếp cận công nghệ.

Ông Chiến cho rằng phần lớn doanh nghiệp Việt vẫn đang nhìn việc ứng dụng AI như triển khai một dự án công nghệ thông thường, thay vì coi đây là quá trình kiến tạo một hệ sinh thái vận hành mới.

“Hiện nay tư duy của hầu hết doanh nghiệp khi ứng dụng công nghệ vẫn là quản lý một dự án công nghệ, chứ chưa có cái nhìn đầy đủ để chuyển từ tư duy quản lý, triển khai ứng dụng công nghệ sang tư duy kiến tạo hệ sinh thái”, ông Chiến nói.

Theo ông, để một công nghệ thực sự đi vào hoạt động, doanh nghiệp không chỉ cần phần mềm hay mô hình AI, mà còn phải có kiến trúc nền tảng phù hợp, cơ chế dữ liệu, tiêu chuẩn chất lượng, yếu tố thị trường và sở hữu trí tuệ.

MUỐN TRỞ THÀNH DOANH NGHIỆP TỰ HÀNH, TRƯỚC TIÊN PHẢI “DỌN” DỮ LIỆU VÀ QUY TRÌNH

Nếu như giai đoạn trước doanh nghiệp chủ yếu ứng dụng AI dưới dạng chatbot hoặc công cụ hỗ trợ đơn lẻ, thì xu hướng mới đang hướng tới “doanh nghiệp tự hành” – nơi AI tham gia trực tiếp vào vận hành, ra quyết định và tự động hóa quy trình.

Tuy nhiên, theo bà Phạm Thị Tuyến, Giám đốc Giải pháp Chuyển đổi số doanh nghiệp, Tập đoàn MISA, phần lớn doanh nghiệp Việt hiện chưa sẵn sàng cho giai đoạn này.

Bà cho biết hiện nay rất nhiều CEO tìm đến AI, nhưng không ít doanh nghiệp đang triển khai theo phong trào, đặt ra quy định ứng dụng AI một cách cảm tính mà không đo lường được giá trị thực sự.

“Chúng ta đang dùng AI như một công cụ, như một xu hướng, nhưng chưa thực sự đặt ra KPI về ứng dụng AI và đo lường hiệu quả của KPI đó”, bà Tuyến nhận định.

Các chuyên gia đã thảo luận về thách thức và chiến lược để doanh nghiệp Việt Nam ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) ở quy mô lớn, chuyển mình hướng tới mô hình doanh nghiệp tự hành.

Trong khi đó, từ góc nhìn quốc tế, ông Alexey Burov, Giám đốc Phát triển kinh doanh của Haulmont Technology, cho rằng rủi ro lớn nhất hiện nay là doanh nghiệp áp dụng AI khi nền tảng vận hành còn chưa được tổ chức bài bản.

“Nếu bạn có một đống dữ liệu hỗn loạn và áp dụng tự động hóa vào đó, kết quả sẽ là hỗn loạn hơn”, ông nói.

Theo ông, trước khi nghĩ tới AI, doanh nghiệp cần cải tổ quy trình vận hành và xây dựng môi trường dữ liệu thống nhất.

Một trong những vấn đề quan trọng nhất hiện nay, theo ông Alexey, là quản trị dữ liệu. Việc chia sẻ dữ liệu giữa các đơn vị kinh doanh lớn với chất lượng cao sẽ trở thành nhiệm vụ hàng đầu của doanh nghiệp trong thời gian tới.

BA YẾU TỐ CỐT LÕI DOANH NGHIỆP VIỆT ĐANG THIẾU KHI MUỐN TRỞ NÊN "TỰ VẬN HÀNH"

Theo bà Phạm Thị Tuyến của MISA, để tiến tới mô hình doanh nghiệp tự vận hành, các doanh nghiệp đang thiếu ba yếu tố cốt lõi.

Thứ nhất là thiếu quy trình chuẩn hóa. Nhiều doanh nghiệp đã xây dựng quy trình nhưng trên thực tế nhân sự vẫn làm việc theo kinh nghiệm hoặc thói quen cá nhân thay vì bám sát workflow (quy trình công việc) chuẩn.

Thứ hai là thiếu dữ liệu sạch và tập trung. Trong quá trình chuyển đổi số, nhiều doanh nghiệp triển khai hàng loạt phần mềm rời rạc cho từng phòng ban, dẫn đến dữ liệu phân tán, thiếu đồng nhất và khó kết nối.

“Đây là vấn đề mà đa số doanh nghiệp Việt Nam đang gặp phải. Khi muốn trở thành doanh nghiệp tự vận hành thì dữ liệu lại không được tập trung và không được chuẩn hóa”, đại diện MISA nói.

Thứ ba là thiếu tư duy đúng về AI. Theo bà Tuyến, AI không thể tạo ra giá trị nếu doanh nghiệp không xây dựng được cơ chế đo lường hiệu quả và không gắn AI với mục tiêu vận hành cụ thể.

Con đường tiến tới doanh nghiệp tự hành, theo bà, là quá trình dài hạn, đòi hỏi sự kết hợp đồng thời giữa chuẩn hóa quy trình, làm sạch dữ liệu, thay đổi tư duy lãnh đạo và xây dựng hệ thống KPI cho AI.

Ông Alexey Burov cho biết nhiều thị trường trên thế giới đang chứng kiến làn sóng tái cấu trúc nhân sự do AI làm thay đổi quá nhanh cách vận hành doanh nghiệp. Các nhiệm vụ dành cho nhóm phát triển và vận hành cũng liên tục thay đổi theo sự phát triển của AI.

“Chúng ta phải hiểu rằng kết quả mới sẽ dẫn đến nhiệm vụ mới”, ông nói.

Ông cũng dự báo các quy định quản lý dữ liệu theo hướng tương tự GDPR của châu Âu sẽ sớm xuất hiện tại Việt Nam, đặc biệt trong các lĩnh vực liên quan tới dịch vụ công và quản trị dữ liệu quốc gia.

Trong khoảng hai năm tới, ông cho rằng các mô hình AI nhỏ và chuyên biệt sẽ được triển khai mạnh vào các quy trình cụ thể trong doanh nghiệp. Khi đó, trách nhiệm phát triển AI sẽ không chỉ thuộc về đội kỹ thuật mà còn liên quan trực tiếp tới các bộ phận kinh doanh và vận hành.

Các chuyên gia trong phiên thảo luận với chủ đề “Từ trợ lý AI đến doanh nghiệp tự hành” cho rằng AI đang đẩy doanh nghiệp vào một cuộc tái cấu trúc toàn diện, nơi dữ liệu, quy trình và quản trị trở thành nền tảng cốt lõi. Giai đoạn “thử cho biết” với chatbot đã qua. Thay vào đó, doanh nghiệp sẽ phải đối mặt với bài toán lớn hơn nhiều: làm thế nào để vận hành cùng AI như một phần của tổ chức.