Thế nhưng trên thực tế, hành trình này vẫn còn nhiều “điểm nghẽn” khi không ít đơn vị vẫn vận hành dựa vào kinh nghiệm truyền thống, còn các ứng dụng AI lại phát triển manh mún theo từng cá nhân, thiếu kết nối và chiến lược tổng thể.
Yếu tố chuyển đổi bên trong còn hạn chế
Phần lớn cá nhân và doanh nghiệp Việt Nam hiện mới dừng ở việc sử dụng AI cho các tác vụ đơn lẻ, mang lại hiệu quả tức thời chứ chưa có được những thay đổi mang tính hệ thống.
Ông Đặng Trung Hiếu, Giám đốc Công ty cổ phần công nghệ phòng cháy Thành Nam chia sẻ, doanh nghiệp nhận thấy rõ tiềm năng, lợi ích to lớn của AI, nhưng vẫn chưa đầu tư quy mô toàn doanh nghiệp. Hiện tại mới chỉ sử dụng AI ở từng bộ phận riêng lẻ.
Theo ông Hiếu, nhiều chương trình chuyển đổi, đào tạo mà doanh nghiệp đang tiếp cận có chi phí cao, mới dừng ở việc hướng dẫn sử dụng các công cụ AI cơ bản, chưa đi sâu vào đặc thù ngành nghề, chưa chỉ ra được các điểm nghẽn, lãng phí chi phí trong quy trình để đề xuất giải pháp AI phù hợp. Doanh nghiệp sẵn sàng đầu tư quy mô lớn khi đơn vị tư vấn chuyển đổi và đào tạo thực sự hiểu vận hành, giúp lượng hóa được lợi ích và chứng minh AI nâng cao hiệu suất hơn phương thức làm việc truyền thống với chi phí hợp lý.
Tương tự, qua ghi nhận một số cơ quan quản lý Nhà nước dù đã quan tâm sớm trong chuyển đổi số, ứng dụng AI vào nghiệp vụ từ năm 2020 nhưng sau hơn 5 năm, trong các nghiệp vụ cốt lõi vẫn chỉ dừng ở mức thử nghiệm. Nguyên nhân chủ yếu xuất phát từ tâm lý thận trọng của người đứng đầu tổ chức trước các rủi ro về pháp lý, trách nhiệm và hiệu quả đầu tư khi mở rộng AI trên quy mô toàn diện.
Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Xuân Hoài, Viện trưởng Trí tuệ nhân tạo, cho rằng: Chuyển đổi AI ở nhiều nơi vẫn bị hiểu chưa đầy đủ, coi như là một dự án công nghệ thuần túy. Nhiều tổ chức quá chú trọng vào phần công nghệ mà quên mất rằng vấn đề chính nằm ở chuyển đổi tư duy. Thực tế, cụm từ này bao gồm hai vế với “AI” đại diện cho công nghệ và quan trọng hơn là vế “chuyển đổi” bao gồm các yếu tố con người, hệ thống và văn hóa tổ chức. Nếu người lãnh đạo tổ chức không hiểu rõ về AI, họ sẽ đưa ra những kỳ vọng phi thực tế hoặc không biết cách đo lường hiệu quả, dẫn đến những quyết định đầu tư sai lầm hoặc nửa vời. Đây là rào cản nguy hiểm vì quyết định từ lãnh đạo định hướng toàn bộ quá trình chuyển đổi. Không hiểu rõ điều này sẽ khiến nhân sự cảm thấy vị thế của mình bị lung lay. Họ sẽ nảy sinh tâm lý phản kháng hoặc thiếu hợp tác, khiến công nghệ không thể phát huy tác dụng.
Vấn đề then chốt của quá trình chuyển đổi AI nằm ở dữ liệu-yếu tố được ví như “mạch máu” nuôi dưỡng toàn bộ hệ thống. Tuy nhiên, trong suốt thời gian dài, công tác quản lý và chia sẻ dữ liệu giữa các bộ phận, đơn vị vẫn tồn tại nhiều rào cản. Điển hình là nguy cơ trục lợi trong hoạt động khám, chữa bệnh: một người bệnh có thể được kê hai đơn thuốc cho cùng một bệnh lý tại hai bệnh viện khác nhau mà không nhận được cảnh báo kịp thời, do dữ liệu chưa được kết nối và đồng bộ theo thời gian thực.
Chuyển đổi từ tư duy và cách vận hành
Các chuyên gia cho rằng, để chuyển đổi AI đi vào thực chất, tổ chức cần một chương trình chuyển đổi đủ “sâu”, đủ “rộng” và đủ “lâu” nhằm tác động vào văn hóa làm việc, cách thức vận hành của tổ chức.
Ông Tô Hồng Lương, Phó Giám đốc Trung tâm Kiểm soát thanh toán bảo hiểm xã hội, bảo hiểm y tế điện tử thuộc Bảo hiểm xã hội Việt Nam (Bộ Tài Chính) cho rằng, chuyển đổi AI không chỉ là câu chuyện của bộ phận phụ trách công nghệ thông tin, mà đòi hỏi quyết tâm cao nhất từ lãnh đạo đến cán bộ nghiệp vụ, đồng thời phải thay đổi tư duy AI chỉ là hỗ trợ, tham khảo, thí điểm. Sự hiểu biết sâu sắc, tầm nhìn dài hạn và sự quyết liệt của người lãnh đạo cùng một chương trình chuyển đổi rõ ràng, sự đầu tư mạnh mẽ, áp dụng AI trong các quy trình nghiệp vụ “xương sống” sẽ quyết định thành công của quá trình chuyển đổi AI trong hệ thống.
Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Xuân Hoài cho rằng, trong bối cảnh quy trình và cách thức làm việc thay đổi, chương trình chuyển đổi cần tập trung vào việc chuyển đổi nhận thức, kỹ năng và phương pháp ra quyết định của cá nhân, từ dựa trên kinh nghiệm truyền thống sang dựa trên dữ liệu và AI. Đồng thời, cần thiết lập các nguyên tắc phối hợp hiệu quả giữa con người với con người, giữa con người với AI. Đây chính là nền tảng để xây dựng văn hóa tổ chức, hướng dữ liệu-đặt dữ liệu là trung tâm và lấy AI làm ưu tiên (AI-first).
Để hỗ trợ quản lý chuyển đổi cho cán bộ, nhân viên, việc triển khai phải quyết liệt; xây dựng các bảng theo dõi và điều hành bằng số liệu cụ thể, đồng thời tận dụng, tích hợp các sản phẩm và công nghệ được tạo ra trong quá trình chuyển đổi vào công việc hằng ngày. Qua làm việc trực tiếp, thường xuyên với dữ liệu sẽ giúp hình thành tư duy dữ liệu cho đội ngũ.
Theo ông Phan Phú Thuận, chuyên gia an ninh thông tin FPT Smart Cloud, Tập đoàn FPT, chỉ khi trải nghiệm thực tế và nhận được phản hồi thường xuyên, các nhân sự mới có thể phát triển năng lực giải quyết vấn đề và sáng tạo trong môi trường AI đang liên tục thay đổi. Đối với các doanh nghiệp cần triển khai chuyển đổi AI theo lộ trình phù hợp, bắt đầu từ các dự án với quy mô vừa phải nhưng triển khai thực chất, triệt để, đo lường hiệu quả thực tế, rút kinh nghiệm từ quá trình triển khai, sau đó mở rộng dần. Chuyển đổi thật sự chỉ xảy ra khi tổ chức sẵn sàng thay đổi từ tư duy, văn hóa cho đến cốt lõi của hoạt động kinh doanh. Mục tiêu cuối cùng là trở thành một tổ chức nơi AI không phải là thứ được “gắn thêm” sau cùng mà là một phần không thể tách rời ngay từ đầu trong mô hình vận hành-một tổ chức AI Native.
![[Video] TECHMART AI 2026: Thúc đẩy kết nối công nghệ và đổi mới sáng tạo](https://cdn.nhandan.vn/images/8f0e69cb696c03bfdf91ec30c3d24bbde93423fdcec6d43a6c22092a92fff3c934eb6803104cd095337ebb62c033b84ab7ae13cda333b1a658a4aa09dbd85477/img-3523-1518.png.avif)
![[Infographic] Số liệu đơn đăng ký và bằng độc quyền kiểu dáng công nghiệp quốc gia giai đoạn 2021-2025](https://cdn.nhandan.vn/images/c480ff01dc51847a6cc2800bd2233d340ef9d5aa9e3b44405e8b335d21dfa21faf391bac7496d676578d90440cdc85e5a35bb4f65957a76e4168cf9e9b40db2d/so-huu-tri-tue-1686.jpg.avif)
