Vì sao doanh nghiệp Việt gặp khó khi ứng dụng AI vào sản xuất?

Dữ liệu rời rạc khiến AI khó phát huy hiệu quả

Trong hai ngày 12–13/5 tại TP.HCM, BizTech 2026 – sự kiện kết nối doanh nghiệp trong lĩnh vực chuyển đổi số (CĐS) và trí tuệ nhân tạo (AI) – đã cho thấy một thực trạng đáng chú ý: phần lớn doanh nghiệp Việt vẫn ở giai đoạn sơ khai của quy trình chuyển đổi.

Theo Quyết định số 433/QĐ-TTg năm 2026 của Thủ tướng Chính phủ về Đề án chuyển đổi số doanh nghiệp nhỏ và vừa giai đoạn 2026-2030, đến năm 2030 sẽ hỗ trợ ít nhất 500.000 doanh nghiệp, trong đó 300.000 doanh nghiệp ứng dụng công nghệ số, nền tảng số và AI; đồng thời phát triển mạng lưới tối thiểu 500 tổ chức, cá nhân tư vấn CĐS đồng hành cùng doanh nghiệp.

Chia sẻ về tình hình CĐS trong các doanh nghiệp tại Việt Nam hiện nay ông Lâm Quang Nam, Phó Chủ tịch Hiệp hội Phần mềm và Dịch vụ CNTT Việt Nam (VINASA) cho rằng chuyển đổi số không phải đặc quyền của doanh nghiệp lớn mà là công cụ giúp doanh nghiệp nâng cao năng suất nếu triển khai đúng cách. Trong nhiều trường hợp, một nhà máy quy mô nhỏ vẫn có thể đạt hiệu quả tương đương đơn vị lớn nếu áp dụng công nghệ vào đúng “điểm nghẽn”.

Các tập đoàn sản xuất lớn tại Đức, Nhật, Hàn Quốc, và ngay cả tại Trung Quốc, đã tích hợp hệ thống dự đoán lỗi thiết bị, kiểm soát chất lượng bằng thị giác máy, và tối ưu hóa năng lượng thông qua AI không phải như một dự án thí điểm, mà như một phần không thể tách rời của dây chuyền sản xuất.

Trong khi đó, tại Việt Nam, phần lớn doanh nghiệp sản xuất vừa và nhỏ, những doanh nghiệp chiếm đến hơn 90% số lượng nhà máy, vẫn đang loay hoay với bài toán mà tôi tạm gọi là "vừa chạy vừa vá", vừa cố duy trì năng suất, vừa cố tìm cách đổi mới, trong khi nguồn lực tài chính, nhân sự, thời gian đều có hạn.

Theo các chuyên gia rào cản lớn nhất hiện nay với các doanh nghiệp Việt khi CĐS là dữ liệu bảo trì còn phân tán, lưu trữ rời rạc và thiếu tính chuẩn hóa nên chưa đủ điều kiện để ứng dụng AI. Ngoài ra, nhiều nhà máy vẫn sử dụng thiết bị cũ, thiếu kết nối tự động giữa hệ thống vận hành và quản trị. Nguồn nhân lực có khả năng kết hợp giữa vận hành kỹ thuật với phân tích dữ liệu cũng còn thiếu hụt.

Thực tế cho thấy chỉ số hiệu suất thiết bị tổng thể (OEE) tại nhiều nhà máy Việt Nam hiện ở mức dưới 60%, trong khi chuẩn thế giới đạt trên 80%. Khoảng cách này chủ yếu xuất phát từ tư duy vận hành lạc hậu và hệ thống dữ liệu chưa được số hóa đồng bộ. Bên cạnh đó, việc bảo trì thiết bị theo lịch cố định thay vì dựa trên dữ liệu khiến doanh nghiệp lãng phí đáng kể nguồn lực.

Bà Hồ Thị Quyên, Phó Giám đốc Trung tâm Xúc tiến Thương mại và Đầu tư TP.HCM, cho biết dù thành phố đã hình thành hệ sinh thái gần 30.000 doanh nghiệp công nghệ thông tin và truyền thông, nhiều doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn về công nghệ, nhân lực và chi phí khi triển khai chuyển đổi số.

Trong khi đó, việc số hóa dữ liệu được xem là bước nền tảng để triển khai AI. Ông Khương Anh Dũng, Bosch Global Software Technologies, cho biết nếu thực hiện tốt, doanh nghiệp có thể giảm tới 25% chi phí bảo trì, tăng năng suất 5–10% và nâng cao hiệu suất vận hành đáng kể. Tuy nhiên, khi dữ liệu còn phân tán và thiếu chuẩn hóa, AI gần như không thể phát huy hiệu quả, khiến nhiều doanh nghiệp dù quan tâm nhưng vẫn chưa thể triển khai thực chất.

Không thể trì hoãn AI nhưng cũng không thể “đi tắt”

Trong khi doanh nghiệp Việt còn loay hoay, thế giới đã bước vào giai đoạn ứng dụng AI ở quy mô lớn.

Theo báo cáo của công ty nghiên cứu và tư vấn CNTT Gartner năm 2025, khoảng 80% doanh nghiệp lớn toàn cầu đã tích hợp AI vào chiến lược chuyển đổi số, qua đó nâng cao năng suất và giảm chi phí vận hành đáng kể. McKinsey cũng dự báo AI có thể đóng góp hàng nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu trong những năm tới.

AI hiện đang được ứng dụng rộng rãi trong hoạt động doanh nghiệp, từ dịch vụ khách hàng, an ninh mạng, trợ lý ảo đến quản lý quan hệ khách hàng, cho thấy công nghệ này ngày càng phổ biến và không còn giới hạn ở các tập đoàn lớn.

Dù vậy, các chuyên gia cho rằng AI không phải là bước có thể “nhảy cóc”. Nếu chưa hoàn thiện nền tảng dữ liệu và hệ thống số hóa, việc triển khai AI sẽ khó mang lại hiệu quả thực sự.

Ông Trương Văn Hải, Giám đốc chuyển đổi số của Luvina Software cho biết nhiều tập đoàn lớn như BMW hay Airbus đã áp dụng AI trong bảo trì dự đoán, cho phép thu thập và phân tích dữ liệu theo thời gian thực để ngăn ngừa sự cố. Trong khi đó, doanh nghiệp Việt vẫn chủ yếu vận hành theo phương thức thụ động, dẫn đến hiệu suất thấp và chi phí cao.

Để thu hẹp khoảng cách, ông Nguyễn Thành Luân, Giám đốc Trung tâm tư vấn chuyển đổi số ITG DX cho rằng khuyến nghị doanh nghiệp cần xây dựng lộ trình chuyển đổi theo từng cấp độ, từ số hóa dữ liệu, chuẩn hóa hệ thống đến ứng dụng phân tích và AI. Các công nghệ như “bản sao số” (Digital Twin) có thể giúp doanh nghiệp nâng cao khả năng dự báo và tối ưu vận hành.

Ở góc độ chiến lược, ông Nguyễn Văn Khoa, Chủ tịch VINASA, Tổng Giám đốc FPT cho biết những doanh nghiệp công nghệ trong nước và quốc tế đang ứng dụng AI Agents thực sự giúp các doanh nghiệp tối ưu, tăng trưởng đột phá.

"Ứng dụng AI không chỉ là chuyện mua công nghệ mà là một quá trình tái cấu trúc toàn diện, đòi hỏi tư duy đổi mới, và sự chuyển đổi từ chính đội ngũ con người trong doanh nghiệp”, ông Khoa nói.

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, chuyển đổi số và AI đã trở thành yêu cầu không thể trì hoãn. Tuy nhiên, với doanh nghiệp Việt, bài toán không nằm ở việc tiếp cận công nghệ mới mà ở việc xây dựng nền tảng dữ liệu, chiến lược dài hạn và năng lực tổ chức để thực hiện chuyển đổi một cách thực chất và bền vững.