 |
| Ông Nguyễn Khắc Lịch, Cục trưởng Cục Công nghiệp Công nghệ thông tin và truyền thông, Bộ Khoa học và Công nghệ chia sẻ tại hội thảo. Ảnh: N.L |
Doanh nghiệp bước vào kỷ nguyên AI tự vận hành
Khác với AI truyền thống vốn chủ yếu hỗ trợ hỏi đáp hoặc xử lý từng tác vụ riêng lẻ, AI Agentic được xem là bước tiến mới khi có thể tự vận hành, tự phối hợp quy trình và hoạt động liên tục 24/7. Các chuyên gia tại hội nghị nhận định đây là nền tảng để hình thành mô hình “doanh nghiệp không ngủ”.
Ông Nguyễn Văn Khoa, Chủ tịch VINASA cho biết, tỷ lệ doanh nghiệp Việt Nam tiếp cận AI hiện đạt khoảng 65%, nhưng phần lớn mới dừng ở mức ứng dụng cơ bản. Nhiều doanh nghiệp vẫn xem AI như một phần mềm hỗ trợ thay vì đưa vào lõi quản trị.
Theo ông Khoa, các tổ chức tích hợp “lực lượng lao động số” đang tăng tốc độ xử lý công việc lên tới 300%, trong khi Agentic AI mang lại tỷ suất hoàn vốn trung bình 171%, cao gấp ba lần các giải pháp truyền thống. Ông cho rằng mô hình “Hybrid Workforce” – lực lượng lao động lai giữa con người và AI – sẽ giúp giải phóng con người khỏi các công việc lặp lại để tập trung cho sáng tạo và chiến lược.
Áp lực từ thị trường cũng đang thúc đẩy doanh nghiệp chuyển đổi nhanh hơn. Một khách hàng đặt hàng vào ban đêm sẽ không chờ đến sáng hôm sau mới nhận phản hồi. Nếu doanh nghiệp phản hồi chậm, khách hàng có thể chuyển sang đối thủ chỉ sau vài phút.
Theo bà Nguyễn Ngọc Lệ, Giám đốc Khối doanh nghiệp vừa của MISA, mô hình quản trị hiện đang chuyển từ Digital Enterprise – nhìn thấy dữ liệu, sang Intelligent Enterprise – hiểu dữ liệu, và tiến tới Agentic Enterprise – doanh nghiệp tự vận hành có giám sát.
Bà Lệ cho biết, doanh nghiệp hiện có thể “tuyển dụng” một nhân sự AI bán hàng trực tuyến hoạt động 24/7 chỉ với vài phút thiết lập. Trong khi đó, ông Nguyễn Tiến Huy, CEO Pencil Group cho biết, việc tích hợp AI tự trị giúp bộ phận chăm sóc khách hàng tiết kiệm hơn 40 giờ làm việc mỗi tháng, tăng tốc độ đối soát tài chính từ 30-50% và mở rộng quy mô phễu bán hàng gấp 2-3 lần.
Dữ liệu và tư duy quản trị là điểm nghẽn lớn nhất
Dù tiềm năng của AI Agentic rất lớn, phần lớn doanh nghiệp Việt Nam vẫn đang mắc kẹt ở giai đoạn thử nghiệm. Theo các chuyên gia, rào cản hiện nay không nằm ở công nghệ mà nằm ở dữ liệu và tư duy quản trị.
 |
| Các chuyên gia cho rằng, nếu giải quyết được các điểm nghẽn dữ liệu, doanh nghiệp có thể giảm 10-15% chi phí vận hành và kéo dài vòng đời tài sản thêm khoảng 25%. |
Theo ông Nguyễn Tiến Huy, khoảng 70% nhân sự hiện thiếu sự kết hợp giữa kiến thức chuyên môn và kỹ năng AI, trong khi 44% doanh nghiệp chưa có chính sách quản trị dữ liệu. Tình trạng dữ liệu phân tán, thiếu chuẩn hóa khiến AI không thể hoạt động hiệu quả.
Ở lĩnh vực quản lý tài sản và bất động sản, ông Đỗ Huy Hoàng, đại diện TNTech cho rằng, khoảng 70-80% bất động sản tại Việt Nam chưa có hồ sơ số hóa hoàn chỉnh, còn 60% tri thức tài sản vẫn nằm trong đầu nhân viên thay vì được lưu trữ trên hệ thống. Theo ông Hoàng, nếu giải quyết được các điểm nghẽn dữ liệu, doanh nghiệp có thể giảm 10-15% chi phí vận hành và kéo dài vòng đời tài sản thêm khoảng 25%.
Từ thực tế này, hội nghị đã đề xuất bốn nhóm hành động trọng tâm cho doanh nghiệp. Đó là thay đổi tư duy lãnh đạo theo hướng “AI cùng người” thay vì “AI thay người”; xây dựng năng lực kép cho nhân sự gồm kiến thức ngành và kỹ năng AI; thiết lập khung quản trị nội bộ cho việc sử dụng AI; đồng thời ưu tiên kiểm kê, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu trước khi đầu tư các hệ thống AI quy mô lớn.
Song song đó, ba trục cốt lõi để làm chủ AI Agentic cũng được nhấn mạnh gồm tư duy chiến lược (Mindset), kỹ năng thực hành (Skillset) và công cụ – hạ tầng AI (Toolset).
Ở góc độ quản lý nhà nước, ông Nguyễn Khắc Lịch, Cục trưởng Cục Công nghiệp Công nghệ thông tin và truyền thông (Bộ Khoa học và Công nghệ) cho biết, định hướng phát triển AI của Việt Nam là “Made in Vietnam to Lead”, tức sáng tạo tại Việt Nam, làm ra tại Việt Nam để làm chủ công nghệ lõi và từng bước chinh phục thị trường quốc tế.
Theo ông Lịch, Nhà nước sẽ tập trung vào bốn nhóm giải pháp lớn gồm hoàn thiện thể chế, phát triển nhân lực chất lượng cao, đầu tư hạ tầng chiến lược và thúc đẩy doanh nghiệp công nghệ số phát triển ra thị trường quốc tế.
Các chuyên gia cho rằng, doanh nghiệp cần bắt đầu ngay từ việc làm sạch dữ liệu nội bộ và triển khai các mô hình AI quy mô nhỏ để sớm tối ưu hiệu quả đầu tư và thích nghi với cuộc đua công nghệ đang diễn ra ngày càng mạnh mẽ.
