Trong bối cảnh biến động kinh tế và áp lực vận hành ngày càng lớn, AI không nên tiếp tục được nhìn như một công cụ riêng lẻ để cắt giảm chi phí. Với CIO, CTO và C-suite, bài toán lớn hơn là biến AI thành một năng lực chiến lược của doanh nghiệp — thứ giúp tổ chức ra quyết định tốt hơn, thích nghi nhanh hơn và tạo giá trị bền vững ở quy mô lớn.
AI đang đứng ở một ngã rẽ chiến lược
Năm 2025, AI đã bước vào mọi cuộc thảo luận điều hành, nhưng giá trị thực tế mà nó tạo ra vẫn còn khá mờ nhạt ở nhiều tổ chức. Nghiên cứu được trích dẫn từ McKinsey cho thấy chỉ khoảng 1% lãnh đạo doanh nghiệp tin rằng tổ chức của họ đã tích hợp AI trên nhiều quy trình cốt lõi. Điều này phản ánh một khoảng trống chiến lược rất rõ: nhiều sáng kiến AI vẫn đang bị dẫn dắt bởi làn sóng thị trường, bởi lời hứa của nhà cung cấp, hoặc bởi các thử nghiệm rời rạc, thay vì một định hướng thống nhất ở cấp doanh nghiệp.
Hệ quả là doanh nghiệp có nhiều pilot nhưng ít giá trị thực, ROI thấp, khó mở rộng và dễ gặp phản ứng từ chính người dùng nội bộ.
Căn nguyên của tình trạng này nằm ở cách nhìn chưa đúng về AI. Khi AI chỉ được xem là công cụ thay thế lao động hay tự động hóa tác vụ, doanh nghiệp đang tự giới hạn tiềm năng của nó. Ngược lại, nếu nhìn AI như một nền tảng để nâng cấp năng lực ra quyết định, khả năng thích nghi và tốc độ đổi mới, tổ chức có thể tạo ra giá trị cộng dồn theo thời gian.
Với CIO, CTO và C-suite, đây không còn là một lựa chọn về công nghệ. Đây là một thay đổi về tư duy chiến lược. Lợi thế cạnh tranh trong giai đoạn tới sẽ phụ thuộc vào việc doanh nghiệp có nhúng AI vào hạ tầng vận hành cốt lõi hay không — tương tự như cách ERP hay cloud từng trở thành nền tảng bắt buộc.
Từ công cụ tiết kiệm chi phí đến hệ thống học hỏi của doanh nghiệp
Trong nhiều năm, doanh nghiệp thường tiếp cận AI như một lớp tự động hóa: predictive analytics, RPA, hay các công cụ tạo nội dung bằng GenAI. Mục tiêu chủ yếu là tạo ra hiệu quả ngắn hạn và giảm chi phí nhanh. Cách tiếp cận này khá giống với những làn sóng CNTT trước đây, khi tổ chức ưu tiên “quick wins” hơn là xây năng lực dài hạn.
Nhưng AI khác với các giải pháp số truyền thống ở ba điểm quan trọng.
Thứ nhất, AI không phải là một hệ thống có thể cấu hình xong rồi để đó. Nó đòi hỏi quá trình lặp lại liên tục, học hỏi liên tục và điều chỉnh liên tục.
Thứ hai, hiệu quả của AI phụ thuộc rất mạnh vào nền tảng dữ liệu, chất lượng dữ liệu và bối cảnh vận hành của doanh nghiệp.
Thứ ba, AI không chỉ thay đổi cách làm việc, mà còn thay đổi cách ra quyết định trong tổ chức.
Vì vậy, vấn đề của đa số dự án AI thất bại không nằm ở bản thân công nghệ. Vấn đề nằm ở chiến lược, ở quản trị, ở văn hóa tổ chức và ở mức độ sẵn sàng để AI trở thành một phần của hệ điều hành doanh nghiệp.
Không có một chiến lược AI dùng chung cho mọi thị trường
AI là cơ hội toàn cầu, nhưng cách tạo giá trị từ AI lại phụ thuộc rất lớn vào bối cảnh từng khu vực. Không có một công thức triển khai AI phù hợp cho mọi thị trường.
Một doanh nghiệp đa quốc gia có thể cùng lúc phải xử lý nhiều thực tế rất khác nhau: yêu cầu tuân thủ GDPR tại châu Âu, môi trường thử nghiệm phân mảnh tại Mỹ, các ưu tiên đầu tư hạ tầng tại Trung Đông, hay khoảng trống về năng lực và hạ tầng tại một số nước châu Á. Điều này buộc CIO và CTO phải cân bằng giữa hai yêu cầu tưởng như đối lập: nhất quán toàn cục nhưng đủ linh hoạt theo địa phương.
Một vài bức tranh điển hình cho thấy điều đó:
Châu Âu đi theo mô hình “regulation-first”, đặt trọng tâm vào minh bạch, công bằng và giám sát của con người. Điều này có thể làm chậm triển khai ban đầu, nhưng giúp xây nền niềm tin và giảm rủi ro danh tiếng về dài hạn.
Vương quốc Anh cởi mở hơn với đổi mới, khuyến khích thử nghiệm nhanh nhưng yêu cầu doanh nghiệp tự chịu trách nhiệm cao hơn. Điều đó khiến vai trò của cơ chế quản trịnội bộ trở nên rất quan trọng.
Mỹ có động lực mạnh từ khu vực tư nhân, đặc biệt ở y tế, tài chính và bán lẻ. Tuy vậy, nhiều doanh nghiệp vẫn mắc kẹt ở mức pilot hoặc triển khai cục bộ, chưa chuyển được sang quy mô toàn doanh nghiệp.
Trung Đông xem AI như một năng lực chủ quyền quốc gia, gắn với đầu tư hạ tầng, giáo dục và năng lực dài hạn.
Châu Á ngoài Trung Quốc cho thấy bức tranh không đồng đều: Nhật Bản và Hàn Quốc đi trước ở AI công nghiệp, trong khi nhiều nền kinh tế ASEAN tiếp cận theo hướng linh hoạt hơn, dựa trên cloud, nhưng còn bị hạn chế bởi hạ tầng và nhân lực.
Trung Quốc có lợi thế về chính sách dẫn dắt từ trên xuống, dữ liệu và quy mô nền tảng công nghiệp, nhưng lại đặt ra thách thức về minh bạch và khả năng tương thích quốc tế đối với doanh nghiệp toàn cầu.
Điều này gửi một thông điệp rõ ràng đến C-suite: chiến lược AI không thể chỉ sao chép từ thị trường này sang thị trường khác. Nó phải được thiết kế đủ chặt để giữ định hướng chung, nhưng cũng đủ linh hoạt để thích nghi với từng bối cảnh triển khai.
4 tầng để hiện thực hóa giá trị chiến lược của AI
Muốn đưa AI từ giai đoạn thử nghiệm sang giá trị doanh nghiệp thực sự, tổ chức cần một khung tiếp cận có cấu trúc. Thay vì chỉ hỏi “dùng công cụ nào”, C-suite nên rà soát AI qua 4 tầng gắn với nhau.
1. Ý định chiến lược
AI được triển khai để tạo ra kết quả kinh doanh nào? Nếu doanh nghiệp không trả lời rõ câu hỏi này, AI rất dễ rơi vào tình trạng “làm vì xu hướng”.
2. Mức độ sẵn sàng kích hoạt
Dữ liệu, nền tảng, kỹ năng và năng lực bảo mật đã đủ để AI hoạt động ở quy mô lớn chưa? Đây là lớp nền quyết định việc AI có thể đi xa hơn pilot hay không.
3. Lộ trình chấp nhận và sử dụng
Người dùng có tin, có hiểu và có sẵn sàng đưa AI vào công việc hằng ngày không? Nếu thiếu niềm tin, thiếu khả năng giải thích, thiếu đào tạo và thiếu trải nghiệm tốt, AI sẽ khó được sử dụng thực chất.
4. Đo lường giá trị
Doanh nghiệp sẽ đo kết quả của AI như thế nào? Không chỉ đo hiệu quả ngắn hạn, mà còn phải đo xem AI đang giúp tổ chức học nhanh hơn, ra quyết định tốt hơn và xây được năng lực dài hạn hay không.
Khung 4 tầng này giúp ban điều hành không chỉ xác định AI cần làm gì, mà còn buộc tổ chức cam kết với những thay đổi về hạ tầng, con người, governance và cách đo lường cần đi kèm.
AI là agenda chung của cả C-suite, không chỉ của IT
Để AI trở thành một năng lực chiến lược, CIO và CTO không thể gánh toàn bộ trách nhiệm một mình. Giá trị bền vững chỉ xuất hiện khi AI được đồng sở hữu ở cấp điều hành.
CIO/CTO cần đưa AI vào kiến trúc doanh nghiệp như một thành phần cốt lõi, không phải lớp bổ sung tạm thời. Vai trò của họ là đưa AI từ thử nghiệm sang hệ thống có thể vận hành ở quy mô lớn, có khả năng tích hợp và có thể tái sử dụng.
CDO/CDAO phải bảo đảm dữ liệu đủ chất lượng, có khả năng truy vết, tuân thủ và sẵn sàng cho AI. Nếu dữ liệu không tốt, AI khó có thể tạo ra quyết định tốt.
CISO cần xây chuẩn an ninh cho AI, từ bảo mật mô hình đến rủi ro thao túng, nhiễm độc dữ liệu và tính toàn vẹn của hệ thống.
CHRO giữ vai trò dẫn dắt chuyển đổi văn hóa, nâng cao AI literacy và thiết kế lại vai trò công việc theo hướng cộng tác giữa con người và AI, thay vì chỉ thay thế.
CFO phải thay đổi cách đánh giá đầu tư. Nếu chỉ nhìn AI qua lăng kính tiết kiệm chi phí ngắn hạn, doanh nghiệp sẽ bỏ lỡ phần giá trị lớn hơn là năng lực chiến lược dài hạn.
CEO/CSO cần định nghĩa một tầm nhìn thống nhất: AI sẽ giúp doanh nghiệp khác biệt ở đâu, và ưu tiên nào là quan trọng nhất.
CRO/GC cần thiết lập ranh giới rủi ro, cơ chế quản trị và định hướng tuân thủ để tổ chức không bị động trước các thay đổi pháp lý và áp lực danh tiếng.
Nói cách khác, AI leadership phải được phân bổ, nhưng không được phân mảnh.
5 hành động chiến lược cho CIO và CTO
Nhiều tổ chức hiện không thiếu công cụ AI, nhưng lại thiếu cấu trúc chiến lược để biến AI thành năng lực thực sự. Với CIO và CTO, trọng tâm không còn là “thử thêm một use case”, mà là thiết kế cách để AI có thể tạo giá trị lặp lại và mở rộng.
Có 5 hành động nên được ưu tiên.
Thứ nhất, viết lại business case cho AI.
Đừng chỉ nói về tiết kiệm chi phí. Hãy đưa chất lượng quyết định, khả năng thích nghi, sức bền vận hành và năng lực đổi mới vào trung tâm của bài toán đầu tư.
Thứ hai, chạy một bài đánh giá readiness nghiêm túc.
Doanh nghiệp cần nhìn thẳng vào mức trưởng thành hiện tại của mình, đối chiếu với các mô hình maturity và tiêu chuẩn như ISO/IEC 42001 để xác định những khoảng trống thật sự.
Thứ ba, xây danh mục use case có chủ đích.
Cần cân bằng giữa các bài toán mang lại kết quả nhanh và các năng lực có thể tái sử dụng về dài hạn, thay vì làm nhiều pilot rời rạc.
Thứ tư, thể chế hóa governance cho AI.
Cơ chế quản trị không nên xuất hiện sau khi có sự cố. Nó phải được thiết kế từ đầu, bao gồm đạo đức, khả năng giải thích, trách nhiệm, tuân thủ và quản trị rủi ro.
Thứ năm, thiết kế cho adoption ngay từ đầu.
Một giải pháp AI tốt nhưng không được tin dùng thì vẫn thất bại. Giáo dục người dùng, truyền thông nội bộ, xây niềm tin và theo dõi hành vi sử dụng phải là một phần của thiết kế, không phải phần bổ sung về sau.
Tương lai của AI: từ dự án sang hạ tầng cốt lõi
Giống như ERP hay cloud trước đây, AI đang dịch chuyển từ vị trí “công cụ hỗ trợ” sang “hạ tầng chiến lược” của doanh nghiệp. Giá trị thực của AI sẽ không nằm ở một vài ứng dụng riêng lẻ, mà ở việc nó có được gắn vào lõi ra quyết định và vận hành của tổ chức hay không.
Điều này đòi hỏi một thay đổi căn bản về tư duy. AI không còn là một dự án để triển khai xong rồi kết thúc. AI là một năng lực cần được nuôi dưỡng, học hỏi, tinh chỉnh và mở rộng theo thời gian.
Trong bối cảnh quy định pháp lý ngày càng rõ hơn và yêu cầu về fairness, accountability, transparency ngày càng cao, những doanh nghiệp đi trước sẽ không phải là những doanh nghiệp thử AI nhiều nhất. Họ sẽ là những doanh nghiệp biết biến AI thành một phần của hệ điều hành chiến lược: có định hướng, có quản trị, có khả năng thích nghi và có năng lực tạo giá trị ở quy mô lớn.
Với CIO và CTO, đây là thời điểm để bước lên vai trò dẫn dắt. Không chỉ triển khai công nghệ, mà kiến tạo một tổ chức thông minh hơn, linh hoạt hơn và sẵn sàng hơn cho thập kỷ tiếp theo.
3. Next Action
Trong tổ chức của bạn, AI hiện đang được nhìn chủ yếu như một công cụ tăng năng suất ngắn hạn, hay đã được xác định là một năng lực chiến lược gắn với mục tiêu kinh doanh dài hạn?
Những sáng kiến AI hiện tại của doanh nghiệp có đang gắn rõ với các kết quả ưu tiên của CEO, CFO, COO và các đơn vị kinh doanh hay vẫn chủ yếu dừng ở mức thử nghiệm riêng lẻ?
Khoảng trống lớn nhất hiện nay của bạn nằm ở đâu: dữ liệu, nền tảng, kỹ năng, governance, hay mức độ sẵn sàng chấp nhận của người dùng?
Trong 12 tháng tới, điều gì có thể khiến các dự án AI của doanh nghiệp không mở rộng được: thiếu chiến lược chung, thiếu cơ chế phối hợp C-suite, hay thiếu một mô hình đo lường giá trị đủ rõ?
Nếu phải chọn 1–2 bài toán AI có thể vừa tạo kết quả ngắn hạn vừa xây năng lực dài hạn, đâu là use case bạn nên ưu tiên ngay bây giờ?
Bạn sẽ cần đưa ai vào cùng một bàn trong 30 ngày tới để thống nhất strategic intent, governance và thước đo giá trị cho AI trước khi đầu tư thêm?
Tổng hợp và biên tập từ cio.com
Thủy Đặng - Managing Director| CIO Vietnam