Việt Nam hiện có khoảng gần 1 triệu doanh nghiệp. 98% trong số này là nhóm vừa và nhỏ (SME), đóng góp gần một nửa GDP quốc gia. Chính phủ đang có nhiều chính sách hỗ trợ phát triển doanh nghiệp nhỏ và vừa, trong đó tập trung vào đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số chuyển đổi xanh, tăng ứng dụng công nghệ, phát triển các mô hình kinh doanh mới.
AI được đánh giá là công nghệ khả thi và hiệu quả với nhóm này khi có thể hỗ trợ rất nhiều khâu trong quy trình, tăng năng suất, năng lực cạnh tranh. Tuy nhiên, thực tế hàng trăm nghìn doanh nghiệp vẫn loay hoay với ứng dụng trí tuệ nhân tạo do những lo ngại về vốn, nhân lực, hạ tầng, dữ liệu.
Để giúp tháo gỡ bài toán này, Tiến sĩ Lê Hùng Cường, Phó tổng giám đốc FPT Digital -Tập đoàn FPT chia sẻ với VnExpress về tầm quan trọng của AI, cách công nghệ hỗ trợ và lộ trình SME có thể ứng dụng với mô hình "nhỏ nhưng hiệu quả".
- Theo ông, làm sao để doanh nghiệp biết mình đang ở đâu trên hành trình AI, từ đó áp dụng chiến lược phù hợp?
- Việc đánh giá doanh nghiệp đang ở đâu rất quan trọng để tránh tình trạng "làm AI theo phong trào" nhưng không tạo ra giá trị thực. Mô hình 5 cấp độ trưởng thành AI như một bản đồ định vị, giúp doanh nghiệp tự nhận diện.
Cụ thể, cấp độ 1 là Nhận thức. Doanh nghiệp mới bắt đầu làm quen với AI, có thể đang thử nghiệm những công cụ như ChatGPT hoặc một vài chatbot cơ bản. AI chưa gắn với quy trình, chưa có chỉ số đo lường hiệu quả. Đây là giai đoạn "biết đến nhưng chưa hành động".
Cấp độ 2 là Chủ động. Một số phòng ban đã chủ động đưa AI vào công việc cụ thể, ví dụ như marketing dùng AI viết nội dung, nhân sự dùng AI lọc hồ sơ ứng viên. Tuy nhiên, việc ứng dụng chưa có chiến lược đồng bộ toàn công ty.
Tiếp theo, cấp độ 3 là Vận hành. Khi này, AI bắt đầu được tích hợp vào quy trình chính thức, có hướng dẫn ứng dụng (AI Playbook), đo lường hiệu quả (ROI). Chẳng hạn, nhờ dùng AI, một bộ phận giảm 30% thời gian xử lý dữ liệu hoặc tăng 20% năng suất bán hàng.
Cấp độ 4 Hệ thống hóa, là lúc AI trở thành một phần cấu trúc trong hệ vận hành doanh nghiệp. Có sổ tay hướng dẫn, có chính sách, có văn hóa AI chung. Các giải pháp chuyên sâu. AI Agent hoạt động phối hợp giữa các phòng ban.
Cuối cùng, cấp độ 5 là Chuyển đổi hoàn toàn, là đích đến, khi AI hỗ trợ vận hành, tạo ra những cách thức kinh doanh mới, đổi mới sản phẩm, tiếp cận thị trường mới, ra quyết định chiến lược theo thời gian thực.
- Nếu xuất phát từ cấp độ 1, lộ trình triển khai AI nên bắt đầu thế nào?
- Đây là một câu hỏi rất thực tế và cũng rất quan trọng. SME có nguồn lực giới hạn, và rất dễ bị choáng ngợp trước những mô hình AI "hoành tráng" của các tập đoàn lớn.
Trên thực tế, AI không phải là sân chơi riêng của "đại bàng". Triển khai AI có thể đi từ cái nhỏ nhưng phải đúng, nhanh và ra giá trị thực.
Lộ trình dành cho SME, theo chúng tôi, nên bắt đầu từ AI Quick Win – những ứng dụng đơn giản, dễ triển khai như ChatGPT để viết nội dung bán hàng, xử lý email, tạo kịch bản chăm sóc tự động, hay sử dụng AI để hỗ trợ tuyển dụng, phân tích CV. Đây là những tác vụ mà ngay cả nhân sự văn phòng không chuyên về công nghệ cũng có thể thực hiện với một chút hướng dẫn.
Khi đã có kết quả ban đầu, doanh nghiệp có thể tiếp tục bước sang giai đoạn chuẩn hóa quy trình. Những công việc lặp đi lặp lại, tiêu tốn nhiều công sức, có thể biến thành "quy trình AI hóa".
Tiếp theo, nếu doanh nghiệp đã có dữ liệu, dù chỉ là dữ liệu đơn giản từ CRM, Excel hay các phần mềm có sẵn, thì có thể tiến tới các giải pháp AI trung hạn như phân tích hành vi khách hàng, dự báo đơn hàng, đánh giá hiệu suất nhân sự. Những mô hình này có thể triển khai theo dạng SaaS (dịch vụ dùng theo nhu cầu), không cần đầu tư hạ tầng phức tạp, vẫn đảm bảo khả năng mở rộng khi doanh nghiệp phát triển.
Cấp độ cao nhất là AI dài hạn, hay còn gọi là "AI khó". Đây là giai đoạn AI không còn là công cụ hỗ trợ, mà trở thành một phần trong kiến trúc vận hành, nền tảng để tái cấu trúc mô hình kinh doanh hoặc xây dựng lợi thế cạnh tranh. Những ví dụ điển hình bao gồm AI Agent dự báo nhu cầu thị trường theo thời gian thực, trợ lý số hỗ trợ ra quyết định chiến lược, hay hệ thống phân tích hành vi người dùng để tự động tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng theo từng tương tác. Các ứng dụng này thường cần dữ liệu lớn, hạ tầng mạnh và đội ngũ kỹ thuật chuyên sâu, thời gian triển khai có thể kéo dài từ 9 tháng đến 2 năm.
Quan trọng hơn hết, SME cần tư duy rõ ràng rằng "không làm hết, mà làm đúng và làm đủ". Không cần xây dựng trung tâm dữ liệu, cũng không cần tuyển đội ngũ AI hàng chục người. Thay vào đó, hãy xác định một hoặc hai điểm nghẽn trong quy trình, dùng AI để giải quyết triệt để, tạo kết quả cụ thể - và từ đó lan tỏa ra toàn tổ chức.
AI cho SME không phải là bản sao thu nhỏ của AI cho tập đoàn lớn, mà là một chiến lược tinh gọn, sát thực tế và đo lường được hiệu quả.
- Cũng từ cấp độ cơ bản nhất, cấu trúc đội ngũ tối thiểu giúp một SME có thể bắt đầu hành trình AI là gì?
- Vấn đề này không nằm ở số lượng mà nằm ở vai trò rõ ràng và khả năng phối hợp. SME không cần xây dựng đội ngũ AI hùng hậu, mà chỉ cần một tổ nhóm nòng cốt, ví dụ từ 3-5 người, đảm nhiệm ba năng lực chính: hiểu nghiệp vụ, hiểu công nghệ, và có khả năng kết nối thực thi.
Người đầu tiên và quan trọng nhất là một người "hiểu vấn đề" - thường là quản lý bộ phận hoặc nhân sự có kinh nghiệm vận hành. Họ không cần biết lập trình, nhưng phải hiểu quy trình công việc đang gặp vấn đề ở đâu, có thể cải tiến ra sao, và AI có thể hỗ trợ như thế nào.
Người thứ hai là người "biết công cụ" - có thể là IT nội bộ, hoặc thậm chí là nhân viên trẻ đam mê công nghệ, nắm được các công cụ AI phổ thông như ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Notion AI... Họ biết cách sử dụng hiệu quả các nền tảng sẵn có để tạo ra giải pháp cụ thể, từ soạn thảo nội dung, xử lý dữ liệu, đến tự động hóa báo cáo.
Người thứ ba nên đóng vai trò "cầu nối chiến lược", có thể là một lãnh đạo cấp phòng hoặc trực tiếp từ ban giám đốc. Họ giúp đảm bảo rằng việc ứng dụng AI không phải là nỗ lực đơn lẻ, mà gắn với định hướng kinh doanh và có khả năng nhân rộng. Khi lãnh đạo tham gia trực tiếp, tổ nhóm sẽ có tiếng nói và nhận được sự ủng hộ từ các bộ phận khác.
Nguyên tắc tổ chức hiệu quả khác là đặt AI vào quy trình cụ thể. Điều đó có nghĩa là nhóm nòng cốt nên chọn một quy trình đơn giản, rõ ràng (ví dụ: chăm sóc khách hàng, tổng hợp báo cáo, gửi thông tin bán hàng), rồi đưa AI vào để tạo thay đổi nhanh. Khi một quy trình thành công, các bộ phận khác sẽ học theo - và sự lan tỏa sẽ tự nhiên, không cần ép buộc.
- Ông có thể đưa ra ví dụ cụ thể về cách ứng dụng chiến lược theo từng cấp độ nêu trên?
- Chúng tôi có cơ hội đồng hành nhiều doanh nghiệp Việt Nam và chứng kiến nhiều câu chuyện thành công. Một ví dụ điển hình đến từ lĩnh vực bán lẻ. Ban đầu, AI được ứng dụng vào những tác vụ đơn giản như tạo nội dung quảng cáo, phân tích cảm xúc khách hàng trên mạng xã hội. Nhưng sau đó, doanh nghiệp từng bước tiến tới xây dựng các AI Use Case - trợ lý số có thể tổng hợp thông tin thị trường, tư vấn chương trình bán hàng theo thời gian thực, và thậm chí tham gia phân tích dữ liệu để đề xuất điều chỉnh chiến lược kinh doanh.
Quan trọng không chỉ là công nghệ, mà là sự thay đổi trong tư duy và văn hóa làm việc. Nhân sự phải bắt đầu công việc bằng việc hỏi AI, dựa trên dữ liệu, sau đó kết hợp sự sáng tạo để tạo ra kết quả tốt hơn. Nhờ đó, tốc độ ra quyết định tăng, thời gian xử lý công việc giảm 40-50%. Tỷ lệ tương tác nội bộ và với khách hàng tăng mạnh.
Trong mảng sản xuất, chúng tôi cùng doanh nghiệp chuẩn hóa quy trình đầu - cuối, đào tạo đội ngũ nòng cốt và phát triển các AI Playbook phù hợp cho từng nhà máy, từng bộ phận. Từ đó, những ứng dụng như dự báo nhu cầu linh kiện, tối ưu hóa lịch bảo trì máy móc, hay phân tích lỗi sản phẩm theo dữ liệu hình ảnh đã được triển khai thành công.
Điểm chung trong tất cả dự án này không phải là ngân sách lớn hay công nghệ tiên tiến nhất, mà là cam kết từ lãnh đạo và sự đồng thuận từ đội ngũ trong việc thay đổi cách làm cũ bằng cách tiếp cận mới. Khi một doanh nghiệp dám chọn AI làm điểm xuất phát, dám để công nghệ định hình lại quy trình - đó là lúc chuyển đổi thực sự bắt đầu.
- Ở trên là những bước để thực hành, vậy trước khi thực hành thì SME cần chuẩn bị những gì?
- Theo chúng tôi, chuyển đổi AI không bắt đầu từ công nghệ, mà bắt đầu từ tư duy. Trong các dự án tư vấn thực tế, chúng tôi thấy công nghệ dù tiên tiến đến đâu, sẽ không thể tạo ra giá trị nếu đội ngũ lãnh đạo và nhân sự chưa sẵn sàng tin tưởng và khai thác đúng cách. Nhiều tổ chức đã thất bại khi nghĩ AI chỉ là phần mềm, công cụ, thay vì là một phần trong chiến lược vận hành dài hạn.
Xây dựng tư duy "AI-First" giúp doanh nghiệp Việt đi nhanh hơn. Thay vì đầu tư vào hạ tầng, doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng cách thay đổi cách nghĩ, cách làm. Đặc biệt với sự phổ biến của ChatGPT, Gemini, DeepSeek.... Khi tư duy đã sẵn sàng, mọi ứng dụng công nghệ sau đó đều trở nên dễ dàng và đúng hướng hơn. AI không chỉ là công cụ mà là tư duy mới để dẫn dắt tổ chức tiến vào tương lai.
- Ông nhắc đến việc thay đổi tư duy của cấp lãnh đạo. Vậy đâu thách thức lớn nhất khi thuyết phục lãnh đạo cấp cao của một doanh nghiệp dịch chuyển, đặt AI vào vị trí "xương sống" chiến lược?
- Nhiều lãnh đạo doanh nghiệp nhìn AI dưới góc độ "hỗ trợ kỹ thuật", thay vì là nền tảng cho đổi mới vận hành và mô hình kinh doanh. Một số còn dè dặt bởi họ chưa thấy rõ ROI (tỷ suất đầu tư), hoặc chưa hình dung cụ thể công nghệ sẽ đóng vai trò gì. Đây chính là rào cản đầu tiên: thiếu niềm tin vào khả năng tạo giá trị thực tiễn từ AI.
Bên cạnh đó, tâm lý "ngại thay đổi" cũng rất phổ biến khi đã quen với hệ thống quản trị hiện tại, vận hành theo kinh nghiệm cá nhân hoặc mô hình đã từng hiệu quả trong quá khứ. Với AI, họ buộc phải chuyển sang một cách quản trị mới, quyết định dựa trên dữ liệu, phân tích tự động, và tốc độ ra quyết định nhanh hơn đáng kể. Việc này đòi hỏi một sự chuyển dịch văn hoá tổ chức.
Lãnh đạo dùng AI trước thì tổ chức chuyển đổi theo sau. Đó là nguyên tắc mà chúng tôi luôn nhấn mạnh trong mọi dự án chuyển đổi.
- Nhiều doanh nghiệp bị "kẹt" ở giai đoạn thử nghiệm hoặc ứng dụng cục bộ mà không thể mở rộng. Theo ông, nguyên nhân cốt lõi đến từ đâu?
- Tôi cho rằng nguyên nhân lớn nhất đến từ thiếu chiến lược tổng thể và văn hóa chưa sẵn sàng chuyển đổi.
Nhiều tổ chức bắt đầu với kỳ vọng rất cao, nhưng lại tiếp cận theo hướng "tác chiến đơn lẻ", tức là thử nghiệm các công cụ ở một vài bộ phận, không có sự kết nối chiến lược xuyên suốt. Và khi không có quy trình chuẩn, không có sự phối hợp liên phòng ban, các thử nghiệm dù thành công vẫn rất khó mở rộng.
Văn hóa tổ chức cũng là rào cản. Nếu chỉ một vài nhóm nhỏ chủ động ứng dụng AI, trong khi phần còn lại thụ động hoặc thậm chí "kháng cự", trí tuệ nhân tạo sẽ không thể đi xa. Nói cách khác, AI không bị giới hạn bởi công nghệ - mà bởi sự đồng thuận trong tư duy và hành động.
Doanh nghiệp có thể tham khảo cách giải bài toán này bằng phương pháp tiếp cận "chuẩn hóa để lan tỏa" giống FPT Digital đang áp ụng. Có ba yếu tố then chốt:
Thứ nhất, chuẩn hóa quy trình ứng dụng thông qua hệ thống AI Playbook – các mẫu quy trình, template và hướng dẫn rõ ràng theo từng tác vụ, từng phòng ban. Điều này giúp doanh nghiệp không phải "làm lại từ đầu" ở mỗi đơn vị, mà có thể tái sử dụng kinh nghiệm tốt đã có.
Thứ hai, tập trung xây dựng đội ngũ "truyền lửa AI" nội bộ. Bằng cách đào tạo đội ngũ nòng cốt ở các phòng ban, những người không chỉ biết dùng AI mà còn biết dạy lại, truyền cảm hứng và giải thích cho đồng nghiệp,
Thứ ba, chúng tôi khuyến khích doanh nghiệp chọn triển khai những use case mang tính kết nối đa phòng ban - như AI Agent phân tích dữ liệu khách hàng để phục vụ cả marketing, bán hàng và chăm sóc sau bán.
- Xu hướng ứng dụng AI trong doanh nghiệp Việt trong 3-5 năm tới sẽ phát triển theo hướng nào?
- Trong 3 đến 5 năm tới, tôi tin rằng ứng dụng trong doanh nghiệp Việt Nam sẽ dịch chuyển rất từ giai đoạn "thử nghiệm công cụ" sang tái cấu trúc quy trình và mô hình vận hành bằng AI. Có hai xu hướng nổi bật sẽ định hình tương lai: Workflow Automation (tự động hóa quy trình) và Agentic AI (hệ thống trợ lý số có khả năng hành động tự chủ theo mục tiêu).
Nhưng trong thời gian tới, với sự phát triển nhanh chóng của mô hình tạo sinh và AI nền tảng, các doanh nghiệp sẽ có đủ khả năng để tự động hóa trọn vẹn một quy trình đầu - cuối, từ khâu nhập liệu, phân tích, ra quyết định đến hành động phản hồi. Điều này tiết kiệm thời gian, giúp loại bỏ những điểm nghẽn trong vận hành, đặc biệt với các quy trình lặp lại nhiều và dựa nhiều vào dữ liệu.
Agentic AI sẽ là bước tiến mang tính cách mạng. Đây là các AI Agent có thể tự động theo dõi mục tiêu, đề xuất hành động và thậm chí phối hợp với nhau để hoàn thành nhiệm vụ. Ví dụ, một AI Agent có thể giám sát doanh số, phát hiện sớm sự sụt giảm, tự động phân tích nguyên nhân từ dữ liệu CRM, và đề xuất chiến dịch khuyến mãi phù hợp gửi tới khách hàng - tất cả diễn ra gần như không cần con người can thiệp. Khi các AI Agent được kết nối với hệ thống vận hành - từ ERP, CRM đến hệ thống phân tích - doanh nghiệp có thể đạt được mức "vận hành tự động hóa thông minh" thay vì chỉ tự động hóa đơn thuần.
- Như vậy, công nghệ đang xoay chuyển rất nhanh. Nếu không chuyển đổi, SME Việt sẽ đứng trước những "khoảng cách cạnh tranh" ra sao?
- Nếu SME Việt không bắt đầu hành trình chuyển đổi AI trong 1-2 năm tới, thì khoảng cách cạnh tranh không chỉ là nguy cơ - mà sẽ là thực tế rất rõ ràng. Và điều đáng lo không phải là bị bỏ xa bởi các "ông lớn" có tiềm lực công nghệ, mà là bị vượt qua bởi chính những đối thủ cùng ngành đã ứng dụng AI một cách bài bản, tinh gọn và hiệu quả.
Khoảng cách đầu tiên chính là về tốc độ phản ứng với thị trường. Trong khi doanh nghiệp dùng AI có thể ra quyết định trong vài giờ, nhờ vào dashboard phân tích tự động, chatbot hỗ trợ khách hàng 24/7, hoặc AI tổng hợp xu hướng thị trường theo thời gian thực - thì những doanh nghiệp vận hành thủ công sẽ mất vài ngày, thậm chí cả tuần.
Khoảng cách thứ hai là năng suất và chi phí vận hành. Một doanh nghiệp ứng dụng công nghệ có thể giảm 30-40% chi phí nhân sự trực tiếp, rút ngắn thời gian phản hồi từ vài giờ xuống vài phút. Một doanh nghiệp dùng AI để viết nội dung marketing, báo giá tự động, hay xử lý đơn hàng cũng có thể tiết kiệm 50% thời gian làm việc cho nhân viên. Trong khi đó, SME không có AI sẽ tiếp tục phải tuyển thêm người, chi phí tăng nhưng hiệu quả không cải thiện đáng kể.
Khoảng cách nguy hiểm nhất, theo tôi, là khoảng cách về năng lực đổi mới. AI là nguồn cảm hứng để doanh nghiệp tạo ra sản phẩm mới, kênh phân phối mới, mô hình vận hành mới. Những doanh nghiệp dám đưa công cụ này vào quy trình sẽ hiểu khách hàng tốt hơn, tối ưu được hành trình trải nghiệm, và từ đó có thể "xoay trục" nhanh khi thị trường thay đổi. Ngược lại, SME thiếu nền tảng sẽ bị đóng khung trong cách làm cũ - khó thích nghi, khó mở rộng.
Nếu SME không hành động ngay, thì khoảng cách cạnh tranh sẽ không còn là câu chuyện "nếu", mà sẽ là "bao giờ bị vượt qua". Trong một thế giới nơi AI ngày càng phổ biến, chậm đồng nghĩa với mất cơ hội.
Điều đáng mừng là SME không cần làm tất cả một lúc. Chỉ cần bắt đầu từ một quy trình nhỏ, chọn đúng chỗ để AI tạo ra kết quả nhanh thì chuyển đổi sẽ không còn là chuyện xa vời.
Hoài Phương