AI đang tạo ra giá trị gì trong doanh nghiệp? Việc ứng dụng AI đã đi xa đến đâu ngoài các công cụ GenAI hỗ trợ cá nhân? Và điều gì phân biệt những doanh nghiệp mới ghi nhận lợi ích về năng suất với những doanh nghiệp đã bắt đầu tạo ra tác động đến sản phẩm, doanh thu hay mô hình vận hành?
Đây là những câu hỏi trọng tâm của khảo sát về thực trạng ứng dụng AI trong doanh nghiệp Việt Nam. Khảo sát không nhằm đo tỷ lệ doanh nghiệp sử dụng AI, mà tập trung vào hành trình tiếp theo: AI đang được mở rộng đến đâu, đi sâu đến mức nào trong hoạt động và tạo ra những loại giá trị gì.
Xa hơn việc mô tả thực trạng, những trải nghiệm và bài học từ các doanh nghiệp có thể góp phần hình thành Cẩm nang triển khai AI trong doanh nghiệp (AI Adoption Playbook), giúp mỗi doanh nghiệp tham khảo mình đang ở đâu, học hỏi từ những cách tiếp cận khác nhau và xác định những bước tiếp theo để AI tạo ra giá trị lớn hơn.
Vì vậy, khảo sát tập trung vào hành trình sau khi doanh nghiệp bắt đầu sử dụng AI: AI đang được mở rộng đến đâu, đi sâu đến mức nào trong hoạt động và tạo ra những loại giá trị gì.
Khảo sát vẫn đang tiếp tục, nhưng những chia sẻ ban đầu từ các doanh nghiệp đã hé lộ một số mẫu hình đáng chú ý.
Từ công cụ cá nhân đến quy trình và AI Agent
GenAI hỗ trợ công việc cá nhân xuất hiện ở tất cả các doanh nghiệp tham gia khảo sát. Tuy nhiên, phạm vi ứng dụng đã mở rộng đáng kể: 59% cho biết sử dụng AI trong quy trình hoặc tự động hóa công việc, 50% sử dụng AI Agent, 38% tự phát triển hoặc tùy chỉnh giải pháp AI và 34% sử dụng AI tích hợp trong các phần mềm doanh nghiệp.
Dữ liệu cho thấy sau khi bắt đầu sử dụng các công cụ hỗ trợ cá nhân, một bộ phận doanh nghiệp đã đưa AI vào quy trình và triển khai sâu hơn. Tuy nhiên, hình thức ứng dụng nào đang tạo ra những loại giá trị khác nhau vẫn cần thêm trải nghiệm từ các doanh nghiệp để làm rõ.
Năng suất là giá trị đầu tiên, nhưng không phải duy nhất
91% doanh nghiệp ghi nhận rằng việc nâng cao năng suất lao động là lợi ích rõ rệt nhất từ AI, tiếp theo là cải thiện chất lượng và tốc độ ra quyết định (72%). Các lợi ích khác như đổi mới sáng tạo, chất lượng sản phẩm – dịch vụ, tiết kiệm chi phí, quản trị rủi ro và tuân thủ cũng đã được ghi nhận.
Đáng chú ý, nhiều doanh nghiệp ghi nhận hơn 3 lợi ích, cho thấy giá trị từ AI có thể xuất hiện đồng thời trên nhiều phương diện.
Các ví dụ thực tế cho thấy tác động rất cụ thể: giảm thời gian xử lý văn bản từ 60 xuống 10 phút, rút ngắn thời gian chuẩn bị sales proposal từ 3 ngày xuống 3 giờ, hoặc tăng tốc phát triển phần mềm lên gấp 3 lần.
Những kết quả này đặt ra câu hỏi quan trọng hơn: điều gì giúp doanh nghiệp chuyển từ tăng năng suất sang tạo ra tác động sâu hơn như giảm chi phí, tăng doanh thu, cải thiện trải nghiệm khách hàng hoặc phát triển sản phẩm mới?
AI đang được mở rộng trên nhiều chức năng
AI đã xuất hiện trong hầu hết các chức năng doanh nghiệp, nổi bật là Marketing, IT và Kinh doanh/Bán hàng, cùng với Chiến lược, Vận hành, R&D, Nhân sự, Tài chính, Chăm sóc khách hàng và Quản trị rủi ro.
Điểm đáng chú ý là độ rộng của ứng dụng. Đây là chiều “Go Wide” – AI được đưa đến với nhiều người dùng, nhiều phòng ban và nhiều hoạt động khác nhau.
Tuy nhiên, độ rộng không đồng nghĩa với độ sâu. Một số doanh nghiệp chỉ dùng AI như một công cụ cá nhân, trong khi số khác đã tích hợp AI vào dữ liệu, hệ thống và các quy trình cốt lõi.
Go Deep: AI đã đi sâu đến đâu trong vận hành?
59% doanh nghiệp đã sử dụng AI trong quy trình hoặc tự động hóa công việc, 34% tích hợp AI vào phần mềm, và 38% tự phát triển hoặc tùy chỉnh giải pháp AI.
Khi nhìn sâu hơn, khoảng cách trở nên rõ ràng: chỉ 22% đánh giá mức độ sẵn sàng về dữ liệu và công nghệ ở mức cao, và chỉ 19% cho biết có khả năng đo lường hiệu quả của AI một cách rõ ràng.
Điều này cho thấy chiều “Go Deep” – đưa AI vào quy trình, dữ liệu và hệ thống – vẫn chưa đi kèm đầy đủ với khả năng đo lường giá trị tạo ra.
AI đã đi vào chiến lược, nhưng tác động chưa đồng đều
66% doanh nghiệp cho biết AI đã ảnh hưởng đến chiến lược, 56% ghi nhận tác động đến sản phẩm – dịch vụ, và 53% ghi nhận tác động đến việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Tuy nhiên, các thay đổi sâu hơn như tái thiết mô hình vận hành, cá nhân hóa quy mô lớn hoặc xây dựng mô hình kinh doanh mới vẫn còn hạn chế.
Điều này đặt ra câu hỏi: điều gì giúp doanh nghiệp chuyển từ “có AI trong chiến lược” sang “AI tạo ra thay đổi thực sự”?
Quy mô doanh nghiệp có thể tạo ra những con đường khác nhau
So sánh ban đầu giữa doanh nghiệp nhỏ (≤50 nhân viên) và doanh nghiệp lớn cho thấy những khác biệt đáng chú ý.
Doanh nghiệp nhỏ có xu hướng sử dụng AI Agent nhiều hơn và ghi nhận mức tăng trưởng doanh thu, đổi mới sản phẩm rõ rệt hơn. Trong khi đó, các doanh nghiệp lớn tập trung nhiều hơn vào việc tích hợp AI vào hệ thống và các giải pháp tự phát triển.
Điều này gợi ý rằng các nhóm doanh nghiệp có thể đang đi theo những con đường Go Wide và Go Deep khác nhau, dẫn đến các loại giá trị khác nhau.
Go Wide, Go Deep – nhưng cuối cùng phải tạo ra giá trị
Go Wide và Go Deep giúp giải thích cách AI được triển khai, nhưng câu hỏi quan trọng nhất vẫn là: khi nào hai chiều này mới trở thành giá trị thực sự cho doanh nghiệp?
Dữ liệu ban đầu cho thấy năng suất thường xuất hiện trước, sau đó mở rộng sang chất lượng, quyết định, chi phí, doanh thu, sản phẩm và chiến lược. Tuy nhiên, chúng ta vẫn cần hiểu rõ hơn những cách tiếp cận Go Wide và Go Deep nào thực sự giúp doanh nghiệp tạo ra giá trị, trong những điều kiện nào và ở những giai đoạn nào của hành trình AI.
Từ những mẫu hình ban đầu đến những bài học thực tiễn
Những kết quả trên mới là những mẫu hình ban đầu. Điều chúng tôi muốn đi tiếp không chỉ là có thêm dữ liệu, mà là hiểu đằng sau những con số đó doanh nghiệp đã làm gì, cách tiếp cận nào đang tạo ra giá trị và các doanh nghiệp có thể học gì từ nhau.
Chẳng hạn, điều gì giúp một doanh nghiệp đi từ sử dụng GenAI cá nhân đến đưa AI vào quy trình? Khi nào nên Go Wide, mở rộng AI đến nhiều người dùng và chức năng hơn? Khi nào cần Go Deep, tích hợp AI với dữ liệu, hệ thống và quy trình? Và điều gì giúp những bước đi đó thực sự Create Value – tạo ra giá trị có thể nhìn thấy hoặc đo lường?
Từ những trải nghiệm thực tế đó, chúng tôi mong muốn đi xa hơn việc mô tả thực trạng, từng bước nhận diện những bài học và khuyến nghị thực tiễn có thể giúp doanh nghiệp hiểu mình đang ở đâu, học hỏi từ những cách tiếp cận khác nhau và xác định những bước tiếp theo phù hợp.
Cùng đóng góp kinh nghiệm từ thực tế
Những mẫu hình và bài học trên sẽ có ý nghĩa hơn khi được bổ sung bởi trải nghiệm của nhiều doanh nghiệp – từ những nơi mới bắt đầu thử nghiệm AI đến những doanh nghiệp đã đưa AI vào quy trình, sản phẩm và hệ thống.
Nếu doanh nghiệp của anh/chị đang ứng dụng AI ở bất kỳ mức độ nào, chúng tôi rất mong nhận được chia sẻ về những gì doanh nghiệp đang thực sự làm, giá trị đã nhìn thấy và những khó khăn vẫn đang gặp phải. Những đóng góp này sẽ giúp làm rõ hơn các con đường Go Wide, Go Deep và Create Value với AI, đồng thời tạo thêm cơ sở cho những bài học và hướng dẫn thực tiễn dành cho cộng đồng doanh nghiệp.
Khảo sát mất khoảng 10 phút, không yêu cầu chuẩn bị số liệu hay kiến thức chuyên sâu về AI. Điều chúng tôi cần nhất là những gì doanh nghiệp đang thực sự làm, những giá trị đã nhìn thấy và cả những khó khăn vẫn đang gặp phải.
👉 Chia sẻ kinh nghiệm ứng dụng AI tại doanh nghiệp
Người tham gia có thể đăng ký nhận kết quả tổng hợp khi khảo sát hoàn tất.
Bên trường/viện có thể hợp tác nghiên cứu cùng CIO trong bài nghiên cứu này không Huân ơi? Bên trường/viện cũng đang làm tương tự, sync up được này