AI doanh nghiệp: phải bắt đầu từ bài toán, không phải từ công nghệ
Ứng dụng AI doanh nghiệp là việc dùng các hệ thống trí tuệ nhân tạo để giải quyết bài toán cụ thể về năng suất, chi phí, chất lượng, doanh thu hoặc mô hình kinh doanh, dựa trên dữ liệu và quy trình thực tế của doanh nghiệp, chứ không phải triển khai công nghệ một cách chung chung theo xu hướng. AI đang chuyển nhanh từ công cụ xử lý thông tin sang hệ thống có khả năng tự lập kế hoạch và thực hiện tác vụ. Điều này buộc doanh nghiệp phải xác định rõ bài toán thực tế AI: họ cần tăng năng suất ở khâu nào, tối ưu chi phí ra sao, cải thiện quyết định quản trị bằng dữ liệu thế nào, thay vì mua một giải pháp AI rồi mới đi tìm chỗ để áp vào. Khi câu hỏi khởi đầu sai, mọi kế hoạch triển khai AI hiệu quả chỉ là khẩu hiệu đẹp nhưng khó tạo ra giá trị đo lường được.
NATIF: đưa quỹ hỗ trợ đến gần bài toán thực tế của doanh nghiệp
Điểm đáng chú ý trong cách tiếp cận chính sách hiện nay là quỹ NATIF không còn đứng xa doanh nghiệp, phát hành văn bản rồi để doanh nghiệp “tự hiểu”. Chuỗi hội thảo tại Đà Nẵng và TP.HCM đã mở thêm một kênh kết nối trực tiếp giữa quỹ NATIF hỗ trợ và cộng đồng doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp nắm rõ cơ chế tài trợ, điều kiện tham gia và cách xây dựng đề xuất đổi mới công nghệ. Ngày 29/9, quỹ tổ chức hội thảo tại Đại học Duy Tân (Đà Nẵng), giới thiệu kế hoạch tài trợ nhiệm vụ đổi mới công nghệ ứng dụng AI năm 2026 và định hướng hỗ trợ 2027. Tiếp đó, ngày 30/9, hội thảo diễn ra tại Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia TP.HCM, hướng tới doanh nghiệp và giới chuyên gia phía Nam. Theo NATIF, quỹ dự kiến lựa chọn và ký hợp đồng tài trợ 15 nhiệm vụ ứng dụng AI với mức ngân sách nhà nước tối đa 50% tổng kinh phí cho mỗi nhiệm vụ.
Muốn triển khai AI hiệu quả: bài toán rõ, giá trị đo lường được, dữ liệu an toàn
Ở chương trình tài trợ ứng dụng AI doanh nghiệp, NATIF đặt tiêu chuẩn rất thực tế: nhiệm vụ phải giải quyết bài toán cụ thể, có khả năng tạo sản phẩm hoặc MVP và đo lường rõ hiệu quả về năng suất, chất lượng, chi phí hoặc doanh thu. Nói thẳng: nếu doanh nghiệp không chứng minh được giá trị đo lường được, dự án AI sẽ khó đi qua vòng tuyển chọn lẫn vòng thực thi. Điều này tương thích với thông điệp tại Ngày hội Đổi mới sáng tạo quốc gia, nơi các diễn giả nhấn mạnh rằng doanh nghiệp không nên chạy theo AI như một xu hướng công nghệ; điều quan trọng là xác định đúng bài toán, chuẩn bị dữ liệu, chọn công nghệ phù hợp và kiểm soát rủi ro triển khai. Bài toán thực tế AI bắt đầu từ câu hỏi “tôi muốn cải thiện chỉ số nào?”, kéo theo yêu cầu xây dựng chuẩn dữ liệu “đẹp, đúng, đủ, sạch, sống” để AI có thể xử lý và gợi ý kết nối kinh doanh trên nền tảng số.
Từ hội thảo đến hạ tầng số ISC: AI nối chính sách với thị trường 365 ngày
Nếu NATIF là nguồn lực tài chính công, thì nền tảng ISC lại là hạ tầng số giúp các nhiệm vụ AI được kết nối với thị trường. ISC hướng tới xây dựng một mạng lưới liên thông giữa doanh nghiệp, viện nghiên cứu, trường đại học, chuyên gia, startup và quỹ đầu tư, trong đó nhu cầu thực tế của doanh nghiệp được đặt ở trung tâm. Dựa trên dữ liệu về doanh nghiệp, sản phẩm, giải pháp công nghệ và nhu cầu ứng dụng, AI hỗ trợ tìm kiếm và đề xuất các kết nối phù hợp, nhưng quyết định hợp tác hay đầu tư vẫn thuộc về các bên tham gia. Theo kế hoạch, giai đoạn 2025–2030, 60% số lượng hội chợ, triển lãm sẽ được tổ chức trên môi trường số, biến một kỳ hội chợ vài ngày thành điểm kích hoạt cho dòng giao thương kéo dài cả năm. Đây là bước đi cụ thể hóa tinh thần Nghị quyết 57-NQ/TW về đột phá khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.
Tài chính, dữ liệu và quản trị rủi ro: ba câu hỏi doanh nghiệp phải trả lời trước khi nộp hồ sơ
Sai lầm phổ biến của doanh nghiệp Việt khi nói tới ứng dụng AI doanh nghiệp là nghĩ rằng có công nghệ là đủ. Thực tế, ngay cả với chương trình AI của NATIF, hồ sơ phải làm rõ bài toán ứng dụng, mục tiêu, phương án triển khai, kết quả đầu ra, kế hoạch tài chính và cơ cấu nguồn vốn. Doanh nghiệp phải đối ứng tối thiểu 50% tổng kinh phí bằng tiền mặt và hoàn thành nhiệm vụ trong không quá 12 tháng. Nghĩa là, trước khi mơ tới AI, doanh nghiệp phải tính được khả năng tài chính, không thể “trông cả vào quỹ”. Đồng thời, dữ liệu là thành phần bắt buộc: doanh nghiệp phải xác định nguồn dữ liệu, quyền sử dụng, chất lượng và kế hoạch chuẩn bị dữ liệu cho giải pháp AI. Trên nền đó, yêu cầu an toàn dữ liệu AI không còn là khuyến nghị mềm. Các diễn giả nhấn mạnh việc quản trị rủi ro, bảo vệ dữ liệu nội bộ và thiết lập “làn đường AI an toàn” cho doanh nghiệp.
