AI tạo sinh và bài toán giá trị thật trong doanh nghiệp Việt

Trong vài năm trở lại đây, trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là AI tạo sinh, đã trở thành một trong những chủ đề được nhắc đến nhiều nhất trong các chiến lược chuyển đổi số. Từ phòng họp chiến lược của lãnh đạo doanh nghiệp cho đến công việc thường nhật của đội ngũ kỹ sư, AI xuất hiện ở khắp nơi, đi kèm với rất nhiều kỳ vọng về năng suất, tự động hóa và đột phá vận hành. Tuy nhiên, thực tế triển khai cho thấy không phải doanh nghiệp nào đầu tư AI cũng thu được giá trị tương xứng. Nhiều dự án dừng lại ở giai đoạn thử nghiệm, có mô hình chạy được nhưng chưa tạo ra tác động rõ ràng trong hoạt động kinh doanh.

Từ những quan sát thực tế tại các dự án chuyển đổi số lớn, ông Nguyễn Trung Hiếu (AI Computer Vision Team Lead, FPT) sẽ bóc tách mức độ trưởng thành của hệ sinh thái AI tại Việt Nam. Qua đó, bài viết gợi mở cách tiếp cận AI bền vững: coi AI là một năng lực dài hạn thay vì một dự án công nghệ ngắn hạn, giúp doanh nghiệp biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh thực thụ.

AI đang ở đâu trong chu kỳ công nghệ?

Nhìn ở quy mô toàn cầu, AI không phải là một câu chuyện mới. Trong hơn 20 năm qua, lĩnh vực này đã phát triển mạnh mẽ với nhiều đột phá nghiên cứu đến từ các tập đoàn công nghệ lớn như Google, Meta, cùng sự hậu thuẫn về hạ tầng tính toán và hệ sinh thái phần cứng của những “người khổng lồ” như Nvidia. Trước khi ChatGPT ra đời, phần lớn các ứng dụng AI được triển khai trong doanh nghiệp ngày nay thuộc nhóm AI truyền thống, tập trung vào các bài toán nhận dạng, dự đoán và tự động hóa có tính xác định cao. Tại Việt Nam, những ứng dụng như camera AI trong giám sát giao thông, eKYC, hay tự động hóa xử lý giấy tờ đã được triển khai rộng rãi và chứng minh được giá trị thực tế.

Sự xuất hiện của ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ lớn đã mở ra một giai đoạn mới, thường được gọi là thời kỳ của AI tạo sinh. Tốc độ phát triển nhanh, khả năng ứng dụng rộng và mức độ ảnh hưởng lớn khiến Gen AI trở thành tâm điểm chú ý. Tuy nhiên, theo góc nhìn của anh Nguyễn Trung Hiếu, đây vẫn đang là giai đoạn đầu của chu kỳ công nghệ, nơi tiềm năng và thách thức song hành, và còn rất nhiều câu hỏi cần được kiểm chứng trong thực tế triển khai.

Doanh nghiệp Việt Nam đang đứng ở đâu?

Việt Nam có nền tảng mạnh về gia công phần mềm và triển khai công nghệ. Trong làn sóng AI toàn cầu, thị trường trong nước đang chứng kiến sự bùng nổ của các ứng dụng Gen AI theo hướng “đứng trên vai người khổng lồ”, tận dụng các nền tảng và mô hình sẵn có để tạo ra giá trị gần hơn với người dùng cuối. Ở tầng nghiên cứu lõi về AI tạo sinh, đây vẫn là sân chơi chủ yếu của các tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới. Trong khi đó, tại Việt Nam, động lực chính đến từ việc ứng dụng AI để giải quyết các bài toán cụ thể trong vận hành và dịch vụ.

Thực tế triển khai cho thấy các doanh nghiệp Việt Nam đang tồn tại song song hai hình thái ứng dụng AI. Một nhóm nhỏ có đủ nguồn lực để đầu tư nghiên cứu và phát triển các năng lực AI riêng. Phần lớn còn lại tập trung vào ứng dụng AI nhằm tạo ra giá trị trực tiếp cho khách hàng và hoạt động nội bộ. Các giải pháp AI truyền thống đã chứng minh hiệu quả trong nhiều lĩnh vực như tài chính – ngân hàng, y tế, giao thông và dịch vụ công. Với Gen AI, thị trường Việt Nam được đánh giá đang đi sau thế giới khoảng một đến hai năm về mức độ trưởng thành cả về công nghệ lẫn năng lực vận hành, ứng dụng. Trong khi đã có những điểm sáng về triển khai GenAI trong nhiều ban ngành như Chính phủ, Giáo dục, Chăm sóc sức khoẻ,…, phần lớn các doanh nghiệp vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, tìm kiếm mô hình phù hợp.

Vì sao AI khó đi từ thử nghiệm đến giá trị thật?

Một trong những quan sát xuyên suốt từ các dự án AI là khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế triển khai. Gen AI mang đến nhiều khả năng mới, nhưng bản chất của công nghệ này vẫn đang trong quá trình hoàn thiện và cần rất nhiều thử nghiệm, điều chỉnh để đạt hiệu quả và đáng tin cậy. Khi kỳ vọng được đặt quá cao ngay từ đầu, dự án AI dễ rơi vào trạng thái “chạy được nhưng chưa dùng được”.

Bên cạnh đó, Gen AI đòi hỏi mức độ nhất quán cao về chất lượng của dữ liệu huấn luyện, ngữ cảnh cụ thể của từng bài toán hay tài liệu nghiệp vụ của từng ngành. Các khái niệm như prompt engineering hay context engineering chỉ thực sự phát huy hiệu quả khi doanh nghiệp có nền tảng dữ liệu đủ tốt, đủ đồng bộ và được quản trị bài bản. Việc thiếu chuẩn hóa dữ liệu và thiếu bối cảnh nhất quán là một rào cản lớn khiến AI khó tạo ra kết quả ổn định.

Cuối cùng, khi Gen AI được đưa vào vận hành ở quy mô lớn, bài toán không chỉ nằm ở công nghệ mà còn ở cách tổ chức theo dõi, quản trị và đào tạo người dùng. Việc giúp người dùng hiểu đúng, dùng đúng và khai thác AI hiệu quả là một thách thức không nhỏ, đặc biệt khi doanh nghiệp mở rộng phạm vi ứng dụng.

Điều gì quyết định sự thành công của một dự án AI?

Từ kinh nghiệm triển khai thực tế, một dự án AI thành công thường bắt đầu từ việc coi AI là một ứng dụng công nghệ, và mọi ứng dụng công nghệ đều nên xuất phát từ nhu cầu của người dùng cuối. Thay vì bắt đầu từ công nghệ, doanh nghiệp cần xác định rõ bài toán mang lại giá trị lớn nhất, có thể đo lường được hiệu quả đầu tư và giải quyết đúng pain point trong vận hành hoặc trải nghiệm khách hàng.

Dữ liệu tiếp tục là yếu tố mang tính quyết định. Nguyên tắc “garbage in, garbage out” vẫn luôn đúng với AI. Chất lượng dữ liệu đầu vào ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng đầu ra, và trong nhiều trường hợp, dữ liệu chính là lợi thế cạnh tranh dài hạn mà doanh nghiệp sở hữu.

Với Gen AI, cách tiếp cận thận trọng, bắt đầu từ những bài toán nhỏ, dễ đo lường và có khả năng kiểm chứng nhanh, thường mang lại hiệu quả tốt hơn. Đây là cách để doanh nghiệp vừa học hỏi, vừa kiểm soát rủi ro trong bối cảnh công nghệ còn nhiều biến động.

FPT đồng hành cùng doanh nghiệp trong hành trình AI như thế nào?

FPT không định vị mình chỉ là một đơn vị cung cấp giải pháp AI, mà là đối tác đồng hành cùng doanh nghiệp trong suốt quá trình xây dựng và trưởng thành năng lực AI. Từ giai đoạn tư vấn lựa chọn bài toán phù hợp, chia sẻ kinh nghiệm triển khai và quản trị dữ liệu, cho đến việc tích hợp AI sâu vào quy trình nghiệp vụ và đo lường hiệu quả sử dụng, FPT tham gia xuyên suốt toàn bộ hành trình này.

Một trong những câu chuyện tiêu biểu là sản phẩm Azinsu, giải pháp tự động hóa quy trình thẩm định bảo hiểm sử dụng AI. Sản phẩm này kết hợp nhiều công nghệ lõi của FPT AI, từ tự động xử lý hồ sơ, hỗ trợ tra cứu thông tin chuyên ngành cho đến đưa ra gợi ý chi trả kèm theo lập luận rõ ràng, giúp thẩm định viên và khách hàng có thể đối thoại minh bạch hơn trong quá trình ra quyết định.

Nhìn AI như một năng lực dài hạn

Thay vì coi AI là một dự án có điểm bắt đầu và kết thúc, cách tiếp cận bền vững hơn là xem AI như một năng lực dài hạn. Tuy nhiên, không tồn tại một công thức chung cho mọi doanh nghiệp. Với các tập đoàn lớn, việc đầu tư làm chủ cả tầng nghiên cứu và ứng dụng có thể là một lựa chọn chiến lược. Trong khi đó, với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, năng lực dài hạn được hình thành thông qua việc triển khai thành công nhiều bài toán AI cụ thể, dựa trên những kinh nghiệm nội tại mà thị trường bên ngoài không dễ sao chép.

Việc học hỏi từ các bài học thành công và cả những trường hợp chưa thành công của các doanh nghiệp đi trước cũng là một cách tiếp cận hiệu quả, giúp giảm chi phí thử nghiệm và rút ngắn thời gian tạo ra giá trị.

Một góc nhìn dành cho doanh nghiệp Việt Nam trong bối cảnh AI hiện nay

Từ những quan sát thực tế, AI không còn là câu chuyện của một tương lai xa. Khả năng của AI đã và đang hiện hữu trong các hoạt động hằng ngày. Tuy nhiên, con đường để AI tạo ra giá trị bền vững thường không bắt đầu bằng những bước đi lớn, mà bằng việc lựa chọn đúng bài toán, nơi doanh nghiệp có kinh nghiệm sâu nhất và hiểu rõ nhất nhu cầu của người dùng.

Trong bối cảnh đó, bài toán dữ liệu của doanh nghiệp cũng không còn dừng lại ở việc lưu trữ hay truy vấn hàng tỷ bản ghi. Câu hỏi quan trọng hơn là làm thế nào để biến khối dữ liệu đó thành một mạng lưới tri thức, nơi cả con người và AI đều có thể tương tác, đối thoại và cùng tạo ra giá trị. Đây cũng chính là nền tảng để AI không chỉ “chạy được”, mà thực sự trở thành một phần của năng lực vận hành dài hạn của doanh nghiệp.