Bài toán “thử nghiệm nhiều, tác động thấp” của nhiều doanh nghiệp Việt

Năm 2025 đánh dấu bước ngoặt của trí tuệ nhân tạo (AI), tự động hóa thông minh và các hệ thống dữ liệu thế hệ mới. Tuy nhiên, song song với cơ hội bứt phá là nguy cơ doanh nghiệp rơi vào vòng lặp quen thuộc: “thử nghiệm nhiều - tác động thấp” khi thiếu nền tảng dữ liệu và hệ thống phù hợp để nhân rộng.

AI Agents & Agentic Automation

AI Agent là điểm nhấn của năm 2025, cho phép hệ thống tự vận hành, phối hợp tác vụ và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Công nghệ này đang được ứng dụng mạnh trong ngân hàng, bảo hiểm, logistics và bán lẻ. Gartner chỉ ra rằng AI Agent có thể giúp nhân viên triển khai các dự án kỹ thuật phức tạp chỉ bằng ngôn ngữ tự nhiên, đồng thời tự động hóa trải nghiệm khách hàng trên toàn hành trình.

Tuy nhiên, để AI Agent vận hành hiệu quả, doanh nghiệp cần giải quyết ba rào cản: dữ liệu phân mảnh, quy trình không rõ ràng và lực lượng lao động chưa sẵn sàng. ABeam Consulting nhận định nhiều doanh nghiệp đang rơi vào trạng thái “kỳ vọng cao - kết quả thấp” và gợi ý ba hướng hành động: chuẩn hóa tri thức tổ chức, tăng cường quản trị dữ liệu và chuyển sang tư duy AI-native.

Doanh nghiệp AI-Native & công nghệ cốt lõi

Xu hướng “AI-native” đánh dấu sự chuyển dịch từ việc chỉ ứng dụng AI sang thiết kế toàn bộ vận hành doanh nghiệp xoay quanh AI. Điều này đi cùng sự bùng nổ của kiến trúc cloud-native, SaaS và tích hợp API-first.

Các xu hướng liên quan gồm: Digital Twin & mô phỏng thời gian thực trong sản xuất, đô thị thông minh và năng lượng; Autonomic Systems - hệ thống tự vận hành, tự tối ưu, nổi bật ở ngân hàng và viễn thông; Robot đa chức năng, có khả năng xử lý nhiều tác vụ lặp lại; đây cũng là nguyên tắc quan trọng trong dịch vụ của ABeam khi giúp doanh nghiệp tự động hóa các công việc như billing hay thu thập dữ liệu.

GenAI 2.0 cũng tạo bước nhảy vọt với khả năng đa phương thức, hiểu tiếng Việt tốt hơn và chi phí thấp hơn, thúc đẩy ứng dụng sâu trong chăm sóc khách hàng, vận hành và pháp lý.

Để các công nghệ này hoạt động hiệu quả, mô hình Data Fabric & Metadata Management trở thành nền tảng bắt buộc, giúp doanh nghiệp khắc phục tình trạng dữ liệu rời rạc, nguyên nhân khiến AI khó mở rộng quy mô.

Tính bền vững tiếp tục là ưu tiên cấp hội đồng quản trị. CNTT lại trở thành nguồn phát thải lớn, đặc biệt trong tài chính và dịch vụ. Để giúp doanh nghiệp đáp ứng yêu cầu báo cáo ESG ngày càng phức tạp, ABeam giới thiệu SustanaPlat, nền tảng sử dụng generative AI độc quyền để tự động thu thập, tổng hợp và phân tích dữ liệu ESG một cách nhanh chóng, nhất quán và minh bạch.

Song song đó, ABeam Human Capital Platform hỗ trợ dự báo năng lực nhân sự, thu hẹp khoảng cách kỹ năng và xây dựng chiến lược nhân lực bền vững trong Workplace 5.0, nơi con người, AI Agent và tự động hóa cùng vận hành

Tốc độ triển khai nhanh, nhưng nền tảng còn yếu

Việt Nam sở hữu nhiều lợi thế: dân số trẻ, nhu cầu dịch vụ số cao và chính sách thúc đẩy chuyển đổi số mạnh mẽ. AI đang tạo giá trị rõ rệt: Ngân hàng dùng AI giám sát giao dịch thời gian thực để ngăn chặn gian lận; Bảo hiểm tự động hóa thẩm định và giải quyết bồi thường; Sản xuất áp dụng predictive maintenance để giảm lỗi và tối ưu dây chuyền.

Trong lĩnh vực sản xuất của Việt Nam, việc ứng dụng AI vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhiều doanh nghiệp vẫn dựa vào các phương pháp lập kế hoạch và kiểm soát chất lượng truyền thống. Tuy nhiên, năm 2025 mang đến những cơ hội đáng kể cho các nhà sản xuất ứng dụng AI trong các lĩnh vực thực tiễn, có tác động cao như dự báo doanh số chính xác hơn, lập kế hoạch sản xuất dựa trên dữ liệu và kiểm tra trực quan bằng AI để nâng cao hiệu quả, chất lượng và khả năng cạnh tranh.

Nhưng điểm yếu lớn nhất là thiếu nền tảng dữ liệu và kiến trúc hệ thống. Nhiều doanh nghiệp triển khai AI rất nhanh, chatbot, công cụ tạo nội dung, tự động hóa nhưng không có kiến trúc dữ liệu thống nhất. Điều này dẫn đến insight rời rạc, không thể nhân rộng ngoài các thử nghiệm nhỏ.

Một ví dụ phổ biến là marketing tự động: doanh nghiệp gửi lượng lớn nội dung qua SMS, Zalo, email… mà không có phân khúc hành vi, khiến khách hàng bị “spam” thay vì được cá nhân hóa.

Thiếu governance khiến AI mang tính cơ hội, kết quả ngắn hạn, chi phí bảo trì dài hạn cao và khó đạt ROI thực sự.

Một doanh nghiệp bảo hiểm lớn đã ứng dụng AI Agent để tự động hóa toàn bộ quy trình giải quyết bồi thường. Kết quả: workload giảm đáng kể, thời gian xử lý nhanh hơn và trải nghiệm khách hàng cải thiện rõ rệt, minh chứng rõ ràng cho hiệu quả của agentic automation.

Theo ABeam, doanh nghiệp cần xây dựng ba nền tảng: Quản trị tri thức; Kiến trúc dữ liệu chuẩn hóa; Năng lực AI-native ở cấp hệ thống.

Nhưng ABeam cũng nhấn mạnh: công nghệ chỉ là một nửa quá trình. Nhiều tổ chức sở hữu hệ thống hiện đại vẫn thất bại vì nhân sự không quen quy trình mới, thiếu đào tạo hoặc cảm thấy quá tải. Chuyển đổi số đòi hỏi doanh nghiệp xây dựng “DX engine”: văn hóa phù hợp, tổ chức linh hoạt, dữ liệu tốt và nhân lực sẵn sàng.