Sau giai đoạn đua nhau đổ tiền vì sợ bị tụt hậu (FOMO) và những thử nghiệm mang tính trình diễn, thị trường AI tại Việt Nam đang bước vào một giai đoạn khắc nghiệt hơn: Giai đoạn chứng minh hiệu quả kinh tế.
Khi các dòng tiền đầu tư cho công nghệ ngày càng được kiểm soát chặt chẽ, câu hỏi cốt lõi không còn là "AI làm được gì" mà là "AI thực sự kiếm được bao nhiêu tiền?".
Chấm dứt kỷ nguyên "thử nghiệm vô tận"
Theo báo cáo của McKinsey, có tới 78% tổ chức trên thế giới đã ứng dụng GenAI trong ít nhất một nghiệp vụ kinh doanh vào năm 2024, 50% doanh nghiệp toàn cầu đã đưa GenAI vào vận hành thực tế và 40% đã nhìn thấy hoặc kỳ vọng những lợi ích rõ ràng từ các tác vụ này.
Tương tự, báo cáo của AWS cho thấy tốc độ tăng trưởng ứng dụng AI tại Việt Nam dự kiến sẽ tăng 39% (YoY) trong năm 2025 với khoảng 61% doanh nghiệp Việt Nam kỳ vọng hoặc đã ghi nhận sự cải thiện vận hành và tăng trưởng doanh thu nhờ AI. Khoảng 58% doanh nghiệp Việt dự kiến hoặc đã đạt được mức tiết kiệm chi phí thông qua việc ứng dụng công nghệ này.
Tổng giám đốc AWS Việt Nam Eric Yeo nhận định rằng tư duy của giới lãnh đạo Việt đã có sự xoay trục mạnh mẽ sau một năm "làm quen" với công nghệ.
"Cuộc trò chuyện không còn xoay quanh AI chỉ vì AI. Không còn là thử nghiệm vô tận. Trước khi bắt tay vào làm, các lãnh đạo muốn hiểu rõ giá trị thực sự rằng AI thực sự mang lại điều gì cho doanh nghiệp. Đây là một sự chuyển dịch rất lớn," ông Eric Yeo nhấn mạnh trong một buổi chia sẻ.
Theo ông Yeo, trong 1-2 năm trước, AI chủ yếu tập trung vào việc tăng năng suất và giảm chi phí. Tuy nhiên, hiện nay cuộc trò chuyện đã chuyển hướng sang tăng trưởng doanh thu và mở rộng tệp khách hàng mới.
"Câu chuyện hiện này đang chuyển từ 'tối ưu chi phí' sang 'tăng trưởng doanh thu'", Tổng giám đốc Eric Yeo cho hay.
Sự chuyển dịch này phản ánh tâm thế thực dụng cần thiết của ban lãnh đạo doanh nghiệp. Họ không còn sẵn lòng chi tiền cho những chatbot chỉ biết "nói chuyện phiếm" mà đòi hỏi một lộ trình thu hồi vốn (ROI) rõ ràng, nơi AI phải trực tiếp tham gia vào việc giải quyết các điểm nghẽn của doanh nghiệp.
Để giải quyết áp lực về lợi nhuận, khái niệm Agentic AI (AI tác nhân) đang nổi lên như một giải pháp thay thế cho các mô hình AI thụ động. Khác biệt lớn nhất nằm ở khả năng "tự chủ hành động" trong nhiều giờ hoặc thậm chí nhiều ngày mà không cần can thiệp liên tục của con người.
Dự báo của Gartner cho thấy đến năm 2028, 33% ứng dụng doanh nghiệp sẽ tích hợp Agentic AI so với mức 1% hiện nay. Trong khi đó ông Eric Yeo của AWS nhấn mạnh rằng 75% các tổ chức ứng dụng Agentic AI (AI tác vụ) đã đạt hoặc vượt mục tiêu ROI của họ, cho thấy AI đang bắt đầu mang lại lợi nhuận cụ thể cho doanh nghiệp.
Dưới góc độ quản trị, đây chính là bài toán tối ưu hóa chi phí vận hành (OPEX). Những công cụ như Kiro Autonomous Agent (lập trình viên ảo) hay AWS Security Agent (trợ lý tư vấn bảo mật) và AWS DevOps Agent (trợ lý vận hành) không chỉ đơn thuần là trợ lý, chúng đóng vai trò như những nhân sự chuyên trách có khả năng tự tìm lỗi, tự sửa mã nguồn và vận hành hệ thống 24/7.
Lợi ích kinh tế của hướng đi này được minh chứng cụ thể qua trường hợp của Katalon. Bằng cách ứng dụng các tác nhân AI, doanh nghiệp này đã rút ngắn 60% thời gian kiểm thử và tiết kiệm tới 25 giờ cho mỗi chu kỳ phát triển.
Trong kinh doanh phần mềm, việc giải phóng hàng chục giờ lao động của các kỹ sư trình độ cao mỗi tuần chính là cách tối ưu hóa dòng vốn hiệu quả nhất, giúp đẩy nhanh tốc độ tung sản phẩm ra thị trường.
Rào cản
Tất nhiên không phải con đường thành công nào cũng dễ dàng. Báo cáo của AWS cho thấy một trong những rào cản lớn nhất là không phải tổ chức nào cũng có đủ tiềm lực tài chính và con người để xây dựng AI từ con số 0.
Ông Eric Yeo nhấn mạnh rằng việc yêu cầu một doanh nghiệp nhỏ hoặc vừa đầu tư một đội ngũ chuyên gia lớn và ngân sách khổng lồ cho các dự án AI là "không thực tế". Điều này khiến AI khó sinh lời nếu doanh nghiệp cố gắng tự xây dựng mọi thứ thay vì sử dụng các giải pháp sẵn có trên AWS Marketplace.
Bên cạnh đó, công nghệ AI (đặc biệt là GenAI và Agentic AI) cần nền tảng đám mây mạnh mẽ để vận hành hiệu quả. Tuy nhiên, hạ tầng số tại Việt Nam vẫn còn ở giai đoạn đang phát triển. Phần lớn các doanh nghiệp, cơ quan vẫn duy trì hệ thống lưu trữ nội bộ chứ không dùng điện toán đám mây. Khi chưa có nền tảng đám mây vững chắc, việc triển khai AI sẽ tốn kém hơn và khó đạt được hiệu quả tối ưu về mặt chi phí và tốc độ.
Tiếp đó, một rào cản tài chính và pháp lý lớn khiến AI khó sinh lời tại Việt Nam là vấn đề độ trễ và quy định về lưu trữ dữ liệu (Data Residency). Nếu không giải quyết được vấn đề lưu trữ dữ liệu tại chỗ, nhiều doanh nghiệp lớn sẽ không thể ứng dụng AI sâu rộng vào các nghiệp vụ cốt lõi.
Tóm lại, thị trường AI Việt Nam đang thoát ly khỏi những giấc mơ viển vông để trở về với bản chất của kinh doanh là hiệu quả và lợi nhuận. Dù còn một số thách thức nhưng việc chuyển mình để thích nghi là yêu cầu bắt buộc nếu doanh nghiệp không muốn bị bỏ lại phía sau trong cuộc đua số hóa.
“Đây không còn là giai đoạn 'học bơi' nữa... Hôm nay, 50% doanh nghiệp đã thực sự 'lặn' rồi. Họ đã triển khai GenAI vào môi trường kinh doanh thực tế”, ông Eric Yeo cảnh báo.
*Nguồn: AWS Việt Nam, McKinsey
.png "Báo lãi năm 2025 tăng gấp 4 lần, cổ phiếu tân binh HOSE “phi nước đại” sau chưa đầy 3 tháng, thị giá tăng hơn 2 lần")
