Thói quen dùng AI đang chuyển thành nhu cầu thực
Ứng dụng AI là phần mềm dùng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ người dùng xử lý thông tin, hoàn thành công việc hoặc đưa ra gợi ý trong một lĩnh vực cụ thể. Điều đáng chú ý lúc này không chỉ là AI phổ biến hơn, mà là người dùng bắt đầu xem nó như công cụ thiết yếu và sẵn sàng trả phí để sử dụng.
Trong sáu tháng đầu năm 2026, người dùng tại Việt Nam chi 14,4 triệu USD cho dịch vụ và tính năng trong ứng dụng AI trên điện thoại, gần gấp đôi cùng kỳ năm trước. Đây là dấu hiệu cho thấy chi tiêu cho AI đang tăng, dù mức chi không tự động chứng minh người dùng đã hài lòng với sản phẩm hiện có.
Khảo sát với hơn 14.000 lượt tham gia ghi nhận 69% người Việt dùng AI hằng ngày hoặc vài lần mỗi tuần; 60% cho rằng công việc sẽ bị ảnh hưởng nếu không thể tiếp tục dùng công nghệ này. AI đã đi từ thử nghiệm sang thói quen. Với doanh nghiệp, điều đó mở ra thị trường; với nhà phát triển, nó cũng nâng tiêu chuẩn về độ tin cậy và giá trị thực tế.
Tần suất cao không đồng nghĩa với hài lòng
Khoảng cách giữa việc dùng thường xuyên và việc nhận được kết quả đáng tin cậy chính là điểm yếu lớn của nhiều công cụ AI hiện nay. Người dùng phản ánh thông tin có thể thiếu chính xác hoặc chưa cập nhật, kết quả khó kiểm chứng, đồng thời lo ngại về dữ liệu cá nhân. Những vấn đề này không phải lỗi nhỏ: một câu trả lời sai có thể làm mất thời gian, dẫn đến quyết định kém hoặc khiến người dùng không dám đưa AI vào công việc quan trọng.
Nhu cầu cũng vượt xa chuyện viết nội dung hay tóm tắt văn bản. Người tham gia khảo sát mong AI hỗ trợ tốt hơn trong công việc, học tập, sức khỏe, kinh doanh và thủ tục hành chính. Vì vậy, sản phẩm chỉ gây ấn tượng bằng tốc độ hoặc giao diện sẽ khó giữ chân người dùng lâu dài. Giá trị phải nằm ở câu trả lời có căn cứ, dữ liệu được xử lý có trách nhiệm và khả năng hoàn thành một đầu việc cụ thể.
Đây là khoảng trống đáng chú ý cho các giải pháp AI trong nước: không cần thắng mọi cuộc so sánh tính năng với nền tảng quốc tế, nhưng phải giải quyết tốt hơn những tình huống gắn với ngôn ngữ, quy định và dữ liệu địa phương.
Cơ hội nằm ở những công việc chuyên biệt
AI tổng quát có thể hữu ích trong nhiều việc, nhưng công cụ chuyên ngành cần hiểu quy trình và tiêu chuẩn mà người làm nghề phải tuân thủ. Trong pháp lý, một câu trả lời nhanh chưa đủ nếu người dùng không biết quy định còn hiệu lực hay không, áp dụng cho trường hợp nào và căn cứ nằm ở đâu. LEXcentra, trợ lý AI do luật sư Dương Bảo Trung cùng cộng sự công nghệ xây dựng, hướng tới tra cứu quy định, nghiên cứu bản án và phân tích hồ sơ kèm căn cứ để chuyên gia đối chiếu.
Trong sản xuất, ViCore phát triển ứng dụng AI để phát hiện lỗi sản phẩm, kiểm tra thao tác lắp ráp và hỗ trợ robot xác định vị trí vật thể. Ở y tế, Pathology AI Lab nghiên cứu công cụ phân tích hình ảnh tế bào cổ tử cung, đánh dấu vùng nghi ngờ để bác sĩ kiểm tra trước khi kết luận. Các ví dụ này cho thấy sản phẩm có giá trị không nhất thiết là mô hình lớn nhất; đó có thể là công cụ vừa khớp với một công đoạn cụ thể.
Dư địa thị trường vì thế phụ thuộc vào khả năng kết hợp công nghệ với dữ liệu và hiểu biết nghề nghiệp. Khảo sát cho thấy 46% người tham gia sẵn sàng dùng AI do người Việt phát triển nếu công cụ giải quyết được vấn đề thực tế, chẳng hạn tra cứu chính xác, có thể kiểm chứng hoặc xử lý yêu cầu gắn với dữ liệu trong nước.
Từ nguyên mẫu đến năng lực bền vững
Nhu cầu đã xuất hiện, nhưng không thể xem mức sẵn lòng trả phí là bảo đảm thành công. Sản phẩm nội địa phải chứng minh được độ chính xác, cập nhật dữ liệu đúng lúc, bảo vệ thông tin cá nhân và hòa vào quy trình làm việc sẵn có. Trong các lĩnh vực như luật, sản xuất hay y tế, con người vẫn cần khả năng kiểm tra kết quả và chịu trách nhiệm cho quyết định cuối cùng.
Ba giải pháp LEXcentra, ViCore và Pathology AI Lab nằm trong 15 giải pháp được chọn vào vòng sơ khảo năm 2026; chương trình kết nối các nhóm phát triển với chuyên gia, doanh nghiệp và nguồn lực để mở rộng cơ hội ứng dụng. Đây là bước khởi đầu, không phải bằng chứng rằng sản phẩm đã sẵn sàng mở rộng. Thước đo quan trọng hơn là liệu chúng có giúp người dùng làm việc chính xác, an toàn và hiệu quả hơn hay không.
Để cơ hội ấy thành năng lực lâu dài, Việt Nam cần tiếp tục phát triển hạ tầng số, cải thiện kết nối và khả năng sử dụng dữ liệu giữa các hệ thống theo quy định, đồng thời nâng kỹ năng số cho lực lượng lao động. Nếu thiếu những nền tảng này, nhà phát triển khó xây dựng sản phẩm đáng tin và doanh nghiệp khó đưa AI vào hoạt động thường ngày.
Kết luận: người dùng đã cho thấy họ sẵn sàng dành thời gian và tiền bạc cho AI, nhưng cơ hội lớn nhất không nằm ở việc sao chép công cụ phổ biến. Sản phẩm nội địa có thể tạo chỗ đứng bằng cách xử lý tốt những nhu cầu chuyên biệt, có dữ liệu phù hợp và cho phép người dùng kiểm chứng kết quả.
