Tuy nhiên, cho dù nhiều ngành nghề đang gia tăng đầu tư vào AI, tác động đến hiệu quả kinh doanh vẫn chưa đồng đều và còn khá hạn chế. Khảo sát CEO Toàn cầu thường niên lần thứ 29 của PwC phản ánh rõ khoảng cách này: hơn một nửa số CEO cho biết doanh nghiệp của họ chưa ghi nhận tăng trưởng doanh thu hoặc tiết giảm chi phí đáng kể từ AI trong năm vừa qua. Nguyên nhân không nằm ở việc doanh nghiệp chưa hành động. Trên thực tế, phần lớn doanh nghiệp đang tích cực thử nghiệm, triển khai các dự án thí điểm và ứng dụng các công cụ mới.
 |
| Ông Mai Viết Hùng Trân, Tổng Giám đốc, PwC Việt Nam |
Vì sao nhiều sáng kiến AI dừng lại ở giai đoạn thí điểm
Một trong những nguyên nhân nằm ở cách các doanh nghiệp tiếp cận AI. Tại nhiều doanh nghiệp, việc triển khai AI vẫn còn rời rạc, với các sáng kiến hoặc ứng dụng AI được triển khai riêng lẻ và chưa gắn chặt với những ưu tiên kinh doanh cốt lõi. Những dự án này có thể mang lại một số cải thiện nhất định như nâng cao hiệu suất, rút ngắn thời gian xử lý hoặc hỗ trợ phân tích ở từng bộ phận. Tuy nhiên, các tác động này thường chỉ giới hạn trong từng chức năng hoặc bộ phận, chưa đủ lớn để tạo ra sự thay đổi trong vận hành của doanh nghiệp.
Cùng lúc đó, thị trường bắt đầu xuất hiện sự phân hóa rõ rệt giữa các doanh nghiệp đang tạo ra giá trị thực từ AI và những doanh nghiệp còn lại. Nghiên cứu AI Performance Study 2026 của PwC cho thấy 74% tổng giá trị kinh tế từ AI chỉ đến từ 20% doanh nghiệp. Điều này cho thấy khoảng cách ngày càng lớn giữa một nhóm nhỏ doanh nghiệp tiên phong và nhóm vẫn đang mắc kẹt trong mô hình thí điểm. Sự khác biệt ở đây không nằm ở công nghệ, mà ở năng lực triển khai. Sự khác biệt của những doanh nghiệp này là khả năng đưa AI vượt ra ngoài giai đoạn thử nghiệm để triển khai ở quy mô toàn doanh nghiệp. Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy các doanh nghiệp đạt mức “sẵn sàng cho AI” tạo ra hiệu quả tài chính từ AI cao hơn hơn bảy lần so với các doanh nghiệp cùng ngành. Điều này nhấn mạnh lợi thế cạnh tranh mà AI mang lại khi được tích hợp sâu, nhanh chóng và đồng bộ vào bộ máy vận hành của doanh nghiệp.
Nói cách khác, nhiều doanh nghiệp đã tối ưu hóa việc thử nghiệm, nhưng chưa thực sự sẵn sàng cho chuyển đổi ở quy mô lớn. AI vẫn đang được xem như một sáng kiến bên lề, thay vì trở thành một phần cốt lõi trong vận hành doanh nghiệp. Thách thức trọng tâm không chỉ là đổi mới, mà nằm ở khả năng tích hợp AI vào toàn bộ hệ thống và quy trình.
Từ thí điểm đến chuyển đổi doanh nghiệp
Những tổ chức tạo được giá trị thực từ AI đang đi theo một hướng tiếp cận khác. Thay vì xem đây là công cụ bổ sung vào quy trình hiện hữu, AI trở thành tác nhân chính để tái thiết kế quy trình và vận hành. Đây chính là bước chuyển từ cải tiến từng phần sang tái định hình doanh nghiệp toàn diện.
Nghiên cứu của PwC cho thấy các doanh nghiệp dẫn đầu thường sử dụng AI như đòn bẩy để thúc đẩy tăng trưởng, thiết kế lại quy trình làm việc và tìm kiếm các nguồn doanh thu mới, thay vì chỉ tập trung vào nâng cao năng suất. Chúng tôi gọi đây là "AI-native enterprise" - mô hình doanh nghiệp mà AI được tích hợp vào các hoạt động cốt lõi ngay từ cách thức vận hành.
 |
Sự chuyển đổi này mang ý nghĩa rất lớn. Khi được tích hợp hiệu quả, AI không chỉ giúp rút ngắn các quy trình hiện có, mà còn có thể làm thay đổi cách doanh nghiệp ra quyết định, phục vụ khách hàng và cạnh tranh trên thị trường. Quan trọng hơn, AI tạo nền tảng cho lợi thế dài hạn, thay vì chỉ mang lại những kết quả ngắn hạn, đơn lẻ.
Doanh nghiệp Việt Nam nên làm gì trong giai đoạn tới
Doanh nghiệp Việt đang đứng trước cơ hội rất lớn. Tín hiệu tích cực là các lãnh đạo doanh nghiệp trong nước ngày càng nhận thức rõ vai trò của AI trong việc định hình kết quả kinh doanh, đặc biệt đối với tăng trưởng, trải nghiệm khách hàng và hiệu quả vận hành. Tuy nhiên, giai đoạn tiếp theo đòi hỏi sự chuyển đổi rõ ràng về trọng tâm: từ thử nghiệm sang thực thi.
Sự thay đổi này không thể chỉ được dẫn dắt bởi công nghệ. Để hiện thực hóa giá trị ở quy mô toàn doanh nghiệp, các tổ chức cần xây dựng nền tảng dữ liệu đáng tin cậy, cơ chế quản trị rõ ràng, và nâng cao năng lực AI cho nhân viên.
Trước hết, dữ liệu cần được nhìn nhận như một tài sản chiến lược, thay vì chỉ đơn thuần là đầu vào kỹ thuật. Ứng dụng AI không chỉ phụ thuộc vào quy mô dữ liệu, mà còn ở mức độ chuẩn hóa trên toàn tổ chức. Khi AI ngày càng gắn chặt với các quyết định kinh doanh, năng lực kết nối và liên thông dữ liệu giữa các bộ phận sẽ trở thành một lợi thế quan trọng.
Cùng với đó, quản trị AI đang chuyển từ vai trò tuân thủ sang vai trò thúc đẩy ứng dụng. Khi AI được tích hợp sâu hơn vào các quy trình kinh doanh, các doanh nghiệp có sự chuẩn bị về phân công trách nhiệm, cơ chế ra quyết định và quản trị rủi ro sẽ có lợi thế trong triển khai với tốc độ nhanh và chính xác. Trong bối cảnh này, quản trị không làm chậm tiến trình đổi mới; mà là nền tảng giúp doanh nghiệp ứng dụng AI một cách có kiểm soát và đáng tin cậy.
Quan trọng không kém là cách thức làm việc đang thay đổi. Doanh nghiệp tạo ra được tác động bền vững không chỉ dừng lại ở việc triển khai công cụ mới, mà còn tích hợp AI vào các cơ chế và quy trình làm việc hằng ngày. Điều này đòi hỏi doanh nghiệp hướng tới việc nâng cao năng lực sử dụng AI một cách hiệu quả và nhất quán trong đội ngũ.
Việc áp dụng AI không tự tạo ra chuyển đổi. Làn sóng này chỉ thực sự diễn ra khi AI được tích hợp vào cốt lõi trong cách doanh nghiệp vận hành và cạnh tranh, dựa trên nền tảng vững chắc về dữ liệu, quản trị và con người.
Tổng kết, AI không đơn thuần là câu chuyện công nghệ, mà là câu chuyện về chuyển đổi doanh nghiệp và năng lực lãnh đạo. Những doanh nghiệp tiếp cận AI theo cách đó sẽ là những doanh nghiệp định hình làn sóng tăng trưởng tiếp theo.
