“Chúng tôi đang dùng AI” trở thành câu trả lời quen thuộc của nhiều doanh nghiệp hai năm qua. Thực tế, AI xuất hiện trong nhiều tác vụ của doanh nghiệp, như chăm sóc khách hàng, hỗ trợ lập trình, phân tích dữ liệu, xử lý văn bản hay tạo nội dung, mang đến cảm giác công nghệ đang nhanh chóng len lỏi vào mọi hoạt động sản xuất, kinh doanh. Tuy nhiên, khoảng cách giữa đầu tư và năng lực vận hành thực tế để cho ra kết quả vẫn còn lớn.
Theo khảo sát về lộ trình AI doanh nghiệp do Forrester Consulting và FPT thực hiện, doanh nghiệp toàn cầu đang chuyển trọng tâm từ thử nghiệm (pilot) công cụ AI đơn lẻ sang xây dựng nền tảng AI có thể vận hành ở diện rộng, đặc biệt khi tác nhân AI ngày càng tham gia sâu vào quy trình kinh doanh. Khảo sát với gần 400 lãnh đạo doanh nghiệp và công nghệ toàn cầu cho thấy 51% dành ít nhất 5% ngân sách công nghệ thông tin cho AI. 26% tự đánh giá đạt mức độ trưởng thành cao trong vận hành AI, trong khi 56% vẫn ở mức trung bình.
Tại lễ công bố hợp tác chiến lược giữa Microsoft và FPT nhằm thúc đẩy ứng dụng AI tại châu Á cuối tháng 6, khoảng cách giữa “ứng dụng AI” và “chuyển đổi bằng AI” là một trong những nội dung trọng tâm được nhắc đến. Theo ông Mayank Wadhwa, Chủ tịch Microsoft ASEAN, một khái niệm hiện nay được quan tâm là Doanh nghiệp Tiên phong (Frontier Firm). Đó là những tổ chức vượt qua giai đoạn thử nghiệm để triển khai AI ở quy mô lớn, thay vì dừng ở những sáng kiến đơn lẻ.
Còn theo ông Phạm Minh Tuấn, Phó tổng giám đốc FPT, với kinh nghiệm triển khai AI tại chính tập đoàn và các khách hàng, vẫn còn khoảng trống giữa “đã dùng AI” và “AI tạo ra giá trị”. Ông cho biết nhiều doanh nghiệp đầu tư đáng kể, thậm chí sử dụng hết ngân sách AI của cả năm chỉ trong vài tháng, nhưng vẫn “mắc kẹt” ở các dự án pilot, chưa mang lại thay đổi trên toàn tổ chức.
Ứng dụng AI là một cuộc chuyển đổi mô hình kinh doanh
Cuối 2022, khi ChatGPT mở đầu làn sóng AI tạo sinh trên toàn cầu, nhiều doanh nghiệp coi việc triển khai chatbot, trợ lý AI hay công cụ hỗ trợ lập trình là bước khởi đầu của chuyển đổi AI. Đến nay, hàng loạt nền tảng AI khác được đưa vào ứng dụng, nhưng thực tế cho thấy việc sở hữu một công cụ AI không đồng nghĩa với tạo ra giá trị kinh doanh.
Lý giải về vấn đề này, ông Mayank Wadhwa cho rằng một trong những vấn đề phổ biến là coi AI đơn thuần là một dự án công nghệ. Khi đó, doanh nghiệp bổ sung AI vào quy trình cũ mà không thay đổi cách vận hành, mô hình quản trị và tổ chức công việc. “Một thách thức nhiều doanh nghiệp gặp phải là chỉ tập trung triển khai một công cụ AI hoặc một giải pháp công nghệ đơn lẻ, thay vì thiết kế lại quy trình làm việc, đào tạo nhân viên và xây dựng mô hình có thể vận hành ở quy mô lớn”, ông nói.
Theo đại diện Microsoft, AI thực chất là một cuộc chuyển đổi mô hình kinh doanh. Vì vậy, để AI mang lại kết quả thực tế, doanh nghiệp cần ba nền tảng quan trọng. Đầu tiên là thay đổi tư duy, coi AI là động lực tái thiết cách vận hành thay vì chỉ là một công cụ hỗ trợ. Thứ hai là xây dựng nền tảng dữ liệu, bảo mật và quản trị đủ tin cậy để AI có thể hoạt động an toàn. Cuối cùng là năng lực triển khai, giúp đưa AI từ ý tưởng thành kết quả kinh doanh cụ thể.
“Đây không phải thách thức riêng của Việt Nam mà là vấn đề chung toàn cầu”, ông Mayank nói. Theo ông, Việt Nam có lợi thế khi người lao động và doanh nghiệp tiếp cận AI nhanh hơn nhiều thị trường trong khu vực, song lợi thế đó chỉ được phát huy nếu AI được triển khai một cách có hệ thống.
Báo cáo Global AI Diffusion Report của Microsoft công bố hồi tháng 6 cho thấy Việt Nam nằm trong nhóm dẫn đầu ASEAN về tốc độ phổ cập AI, với mức độ ứng dụng đến hết quý 1/2026 đạt 26,5%, tăng so với mức 23,5% của năm 2025. AI cũng không còn là công nghệ dành riêng cho doanh nghiệp công nghệ, mà đang lan rộng sang nhiều lĩnh vực như tài chính, sản xuất, bán lẻ hay dịch vụ.
Trong khi đó, từ thực tế quá trình triển khai tại Việt Nam và nhiều thị trường quốc tế, ông Phạm Minh Tuấn, đại diện FPT cho biết nhiều doanh nghiệp đã đầu tư rất mạnh cho AI nhưng vẫn chưa thể mở rộng.
“Thách thức của ngành hiện không còn là có nên đầu tư AI hay không, mà là làm thế nào mở rộng AI từ các dự án thử nghiệm sang triển khai thực tế ở quy mô sản xuất và vận hành”, ông nói.
Theo ông, AI đang tạo ra một lực lượng lao động mới gồm các AI agent có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ thay con người. Khác với chatbot chỉ phản hồi theo yêu cầu, AI agent có khả năng lập kế hoạch, phối hợp nhiều công cụ và thực hiện một chuỗi công việc tương đối hoàn chỉnh.
Điều này mở ra cơ hội tự động hóa những quy trình phức tạp hơn, nhưng cũng đặt ra yêu cầu mới về dữ liệu, phân quyền, bảo mật và cơ chế giám sát. “Nếu không có khuôn khổ quản trị và mô hình vận hành phù hợp, doanh nghiệp rất khó khai thác hết giá trị AI mang lại”, ông Tuấn nói.
Ngoài ra, cách đánh giá thành công của AI cũng đang thay đổi. Theo ông, nếu trước đây doanh nghiệp thường đo bằng số lượng chatbot hay ứng dụng AI được triển khai, thì hiện nay AI được đánh giá thông qua chỉ số kinh doanh như năng suất lao động, thời gian triển khai dự án, trải nghiệm khách hàng hay khả năng tạo doanh thu mới. Dẫn chứng từ thực tế kinh doanh, đại diện FPT cho biết nhiều hợp đồng quốc tế gần đây được ký kết không chỉ vì doanh nghiệp có công nghệ AI, mà vì có thể cam kết cải thiện năng suất và hiệu quả vận hành nhờ AI. Đơn cử, một tập đoàn chăm sóc sức khỏe lớn tại Mỹ mới đây đã ký hợp đồng hợp tác bốn năm với tập đoàn, có giá trị cao hơn khoảng 30% so với hợp đồng trước đó, nhờ FPT cam kết nâng cao năng suất thêm 20% thông qua ứng dụng AI.
Cuộc đua về nhân lực và khả năng tổ chức
Nếu dữ liệu và quản trị là nền móng của AI, con người được xem là yếu tố quyết định khả năng mở rộng công nghệ. Đại diện Microsoft cho biết hãng đặt mục tiêu đào tạo kỹ năng AI cho hơn 2,5 triệu người tại khu vực, coi đây là điều kiện để AI tạo ra giá trị thực tế thay vì chỉ dừng ở việc triển khai công nghệ.
“Tôi tin phổ cập năng lực AI sẽ tạo nên sự khác biệt”, ông Mayank nói.
Theo ông Phạm Minh Tuấn, nhiều doanh nghiệp vẫn đang đánh giá thấp vai trò của con người trong chuyển đổi AI. Ông ví AI là “vũ khí hạng nặng”, nhưng nếu người sử dụng không đủ năng lực thì công cụ mạnh cũng khó phát huy hiệu quả, thậm chí có thể mang đến rủi ro.
Từ kinh nghiệm triển khai, FPT cho rằng doanh nghiệp muốn chuyển đổi AI thành công cần tập trung vào ba trụ cột. Đầu tiên là thiết kế lại quy trình nghiệp vụ để AI được tích hợp ngay từ đầu, thay vì bổ sung vào quy trình cũ. Thứ hai là chuyển đổi con người. Theo ông Tuấn, kỹ năng quan trọng trong thời đại AI không còn chỉ là biết sử dụng công cụ, mà là khả năng cộng tác liên tục giữa con người và AI trong cùng một quy trình làm việc. Trụ cột cuối cùng là nền tảng quản trị. Khi AI agent và nhân lực số ngày càng tham gia nhiều hơn vào hoạt động doanh nghiệp, mô hình quản trị cũng phải thay đổi để có thể điều phối, giám sát và gắn kết con người với AI hướng tới cùng mục tiêu.
Để hiện thực hóa các trụ cột này, FPT cũng giới thiệu CASAN – khung đánh giá năng lực AI-Native gồm năm cấp độ trưởng thành: Curious – Augmented – Standard – Automatic – Native (Khám phá – Tăng cường – Chuẩn hóa – Tự động hóa – Thuần AI). Công cụ này giúp từng doanh nghiệp xác định rõ mình đang ở đâu trên hành trình AI và cần đầu tư gì tiếp theo, thay vì mở rộng AI một cách rời rạc, thiếu định hướng.
“Không phải công đoạn này người làm, công đoạn kia AI làm. Cả hai cần tương tác trong cùng một công đoạn để tạo ra kết quả tối ưu”, ông nói. Đây cũng là một trong những lý do cho sự hợp tác giữa FPT và Microsoft nhằm tăng năng lực thực thi các dịch vụ AI trên thực tế.
“Câu chuyện không dừng lại ở một công nghệ nào đó được triển khai, mà là việc hiện thực hóa được một kết quả kinh doanh cụ thể cho khách hàng”, ông Mayank nói. “Các đối tác như FPT sẽ đóng vai trò quan trọng. Chúng tôi cần một đối tác đồng hành như vậy để thực sự chuyển hóa những thứ vốn là công cụ công nghệ như AI thành những kết quả thực tế cho khách hàng”.
Khi trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh bùng nổ, nhiều doanh nghiệp xem đây là cơ hội để cắt giảm chi phí, tăng năng suất và tự động hóa những phần việc lặp lại. Nhưng sau giai đoạn thử nghiệm, bức tranh tài chính bắt đầu phức tạp hơn. AI không chỉ là một công cụ phần mềm có thể bật lên rồi dùng ngay, mà kéo theo chi phí hạ tầng, dữ liệu, bảo mật và nhân sự vận hành.
Trong một số trường hợp, chi phí tính toán phục vụ AI đã cao hơn chi phí trả cho nhân viên. Bryan Catanzaro, Phó chủ tịch mảng deep learning ứng dụng tại Nvidia, cho biết có những nhóm mà chi phí tính toán "cao hơn nhiều" so với lương nhân sự. Nhận định này không có nghĩa AI luôn đắt hơn con người, nhưng cho thấy lời hứa "AI giúp giảm chi phí" không còn đơn giản như giai đoạn đầu.
Một trong những khoản tốn kém nhất là chi phí tính toán. Các mô hình AI hiện đại cần năng lực xử lý lớn, đặc biệt khi doanh nghiệp dùng thường xuyên cho chăm sóc khách hàng, lập trình, phân tích dữ liệu hoặc xử lý tài liệu nội bộ. Càng nhiều người dùng, càng nhiều tác vụ, chi phí vận hành càng tăng.
Với doanh nghiệp, chi phí AI không dừng ở tiền thuê mô hình hoặc trả phí API. Để đưa AI vào hệ thống thật, họ phải làm sạch dữ liệu, kết nối với phần mềm nội bộ, thiết lập quyền truy cập, bảo vệ thông tin nhạy cảm và xây dựng quy trình kiểm soát đầu ra. Đây là những phần việc đòi hỏi đội kỹ thuật, an ninh mạng, pháp lý và vận hành cùng tham gia.
AI tạo sinh cũng chưa đủ ổn định để tự động xử lý mọi việc mà không cần con người. Công nghệ này vẫn có thể trả lời sai, bịa dữ kiện hoặc hiểu nhầm ngữ cảnh. Vì vậy, nhiều doanh nghiệp phải duy trì nhân sự kiểm tra, chỉnh sửa và chịu trách nhiệm cuối cùng. Trong các lĩnh vực liên quan khách hàng, tài chính, y tế, pháp lý hoặc dữ liệu nhạy cảm, lớp giám sát này gần như không thể bỏ qua.
Điều đó khiến AI trong nhiều trường hợp không thay thế hoàn toàn lao động mà tạo thêm một tầng chi phí mới. Doanh nghiệp vẫn trả tiền cho công nghệ, đồng thời vẫn cần con người để đảm bảo hệ thống hoạt động đúng và an toàn.
Cuộc đua hạ tầng của các hãng công nghệ lớn cũng phản ánh chi phí khổng lồ phía sau AI. Microsoft công bố kế hoạch đầu tư 25 tỉ AUD, tương đương 17,9 tỉ USD vào Úc đến năm 2029 để mở rộng năng lực AI, điện toán đám mây, an ninh mạng và đào tạo kỹ năng. Những khoản đầu tư như vậy cho thấy AI không chỉ là phần mềm mà còn là trung tâm dữ liệu, chip xử lý, điện năng và mạng lưới vận hành quy mô lớn.
Khi chi phí tăng, câu hỏi của doanh nghiệp cũng thay đổi. Trước đây, nhiều công ty chịu áp lực phải có chiến lược AI để không bị xem là chậm chân. Hiện nay, trọng tâm đang chuyển sang một câu hỏi thực tế hơn: AI tạo ra giá trị gì và bao lâu có thể hoàn vốn.
Hãng nghiên cứu Gartner dự báo chi tiêu CNTT toàn cầu năm 2026 đạt 6.310 tỉ USD, tăng 13,5% so với năm 2025. Động lực tăng trưởng đến từ hạ tầng AI, điện toán đám mây và phần mềm. Điều này cho thấy AI đang kéo theo một chu kỳ chi tiêu công nghệ mới, thay vì chỉ thay thế các khoản chi cũ.
Áp lực hoàn vốn vì vậy ngày càng rõ. Hãng tư vấn Deloitte nhận định đầu tư AI sẽ tiếp tục tăng, nhưng lợi nhuận thu về không phải lúc nào cũng dễ đo lường. Với các dự án phức tạp hơn, doanh nghiệp cần thời gian dài hơn để đánh giá hiệu quả, thay vì chỉ nhìn vào số tác vụ được tự động hóa.
Sự thay đổi này buộc các công ty thực dụng hơn. Thay vì đặt mục tiêu thay thế nhân sự trên diện rộng, nhiều doanh nghiệp chọn dùng AI để hỗ trợ từng phần công việc như tóm tắt tài liệu, gợi ý phản hồi khách hàng, viết mã, phân loại yêu cầu hoặc phát hiện lỗi. Cách tiếp cận này giúp giảm rủi ro và dễ kiểm soát chi phí hơn.
AI vẫn có thể rẻ hơn theo thời gian ở từng tác vụ riêng lẻ, nhất là khi mô hình hiệu quả hơn và cạnh tranh giữa các nhà cung cấp tăng lên. Nhưng ở cấp doanh nghiệp, tổng chi phí có thể tiếp tục tăng nếu quy mô sử dụng mở rộng, yêu cầu bảo mật cao hơn và quy trình vận hành phức tạp hơn.
Vì vậy, tranh luận hiện nay không còn là AI đắt hay rẻ một cách tuyệt đối. Điều quan trọng là doanh nghiệp dùng AI cho bài toán nào, ở quy mô nào và có đo được hiệu quả hay không. Lời hứa tiết kiệm chi phí chỉ còn thuyết phục khi AI chứng minh được giá trị cụ thể trong vận hành thực tế.
Theo Hãng tin Reuters, Chính phủ Úc ngày 28-6 cho biết sẽ tăng gấp đôi mức phạt tối đa có thể áp dụng đối với các công ty công nghệ không thực hiện đúng quy định của nước này về việc cấm trẻ em dưới 16 tuổi sử dụng mạng xã hội.
Chính phủ cũng sẽ mở rộng quyền thu thập thông tin của Ủy viên An toàn trực tuyến (eSafety Commissioner), cho phép cơ quan này yêu cầu các nền tảng mạng xã hội cung cấp bằng chứng về những biện pháp đã thực hiện nhằm ngăn người dưới 16 tuổi tạo tài khoản.
Cơ quan eSafety hiện vẫn đang điều tra khả năng không tuân thủ quy định của năm nền tảng gồm Instagram và Facebook của Meta, YouTube của Google, Snapchat của Snap và TikTok.
Google, Meta, Snap và TikTok hiện chưa phản hồi đề nghị bình luận về kế hoạch mới của Chính phủ Úc.
Lệnh cấm được Úc triển khai cách đây sáu tháng đang được nhiều quốc gia theo dõi sát sao trong bối cảnh ngày càng lo ngại tác động của mạng xã hội đối với sức khỏe thể chất và tinh thần của thanh thiếu niên.
Trong tháng này, Anh cũng cho biết sẽ áp dụng các biện pháp hạn chế mạnh hơn khi mở rộng phạm vi sang cả các nền tảng chơi game và phát trực tiếp (livestream).
"Chúng tôi rất khích lệ trước sự thay đổi trong các cuộc thảo luận cũng như động lực trên toàn cầu kể từ khi áp dụng độ tuổi tối thiểu để sử dụng mạng xã hội. Tuy nhiên, rõ ràng các công ty công nghệ lớn vẫn chưa làm đủ để tuân thủ pháp luật - vẫn còn quá nhiều trẻ em sử dụng mạng xã hội", Thủ tướng Úc Anthony Albanese tuyên bố.
Theo Chính phủ Úc, kể từ khi lệnh cấm có hiệu lực, hơn 5 triệu tài khoản của người dưới 16 tuổi đã bị vô hiệu hóa hoặc hạn chế.
Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các cơ chế xác minh độ tuổi như chụp ảnh khuôn mặt (selfie) mà các công ty công nghệ áp dụng rất dễ bị trẻ em qua mặt. Trong nhiều trường hợp, trẻ em thậm chí không bị yêu cầu chứng minh độ tuổi.
Bộ trưởng Truyền thông Úc Anika Wells cho biết các báo cáo bà nhận được từ Ủy viên An toàn trực tuyến cho thấy các nền tảng mạng xã hội đang áp dụng những chiêu thức quen thuộc của các hãng công nghệ lớn và chỉ làm ở mức tối thiểu để "đối phó".
Ngoài việc trao thêm quyền yêu cầu cung cấp thông tin từ các nền tảng mạng xã hội, các sửa đổi pháp luật dự kiến cũng sẽ cho phép cơ quan quản lý thu thập thông tin từ bên thứ ba như các nhà cung cấp dịch vụ xác minh độ tuổi hoặc kho ứng dụng để kiểm chứng các tuyên bố của các nền tảng.
Người phát ngôn của Thủ tướng Úc cho biết hiện chưa quyết định thời điểm trình các sửa đổi này lên Quốc hội, nhưng chính phủ sẽ sớm công bố thêm thông tin.
Theo Phys.org, nhóm nghiên cứu đứng đầu là nhà hải dương học Lala Kounta làm việc trong Chương trình Sinh thái, Tiến hóa và Hành vi tại Đại học Michigan (MSU) nhận thấy giải pháp che mờ Mặt Trời bằng hạt aerosol (hỗn hợp hạt chất rắn hoặc chất lỏng lơ lửng trong không khí) có thể bảo vệ 25-75% bề mặt đại dương trên thế giới khỏi nguy cơ nóng quá mức. Họ công bố phát hiện hôm 10/6 trên tạp chí Environmental Research: Climate.
Trên toàn cầu, nắng nóng ở đại dương ngày càng kéo dài và xuất hiện thường xuyên hơn so với một thế kỷ trước. Một nghiên cứu về 34 đợt nắng nóng trên biển cho thấy thiệt hại kinh tế từ một sự kiện có thể lên tới hàng tỷ USD. Giới nghiên cứu đề xuất làm mát hành tinh bằng cách che mờ ánh sáng Mặt Trời, sử dụng máy bay phát tán hạt nhỏ hoặc khí như lưu huỳnh dioxide vào tầng bình lưu để phản xạ một phần tia nắng. Giải pháp này có thể góp phần ngăn chặn nước nóng tích tụ ở vùng biển Thái Bình Dương dọc xích đạo, khu vực cung cấp năng lượng cho El Nino.
Phần lớn nghiên cứu về địa kỹ thuật Mặt Trời tập trung vào giải quyết sự ấm lên trong khí quyển trong khi tác động đến đại dương vẫn chưa rõ ràng. Trong nghiên cứu mới, Kounta và đồng nghiệp sử dụng mô phỏng máy tính để dự báo nắng nóng trên biển trong tình huống áp dụng và không áp dụng địa kỹ thuật Mặt Trời.
Mô hình của nhóm nghiên cứu cho thấy nhiệt độ trung bình của đại dương đang trên đà tăng 1 độ C vào năm 2069. Nắng nóng trên biển ngày càng gay gắt và kéo dài hơn ở 97% bề mặt đại dương. Trong một chuỗi mô phỏng, các nhà nghiên cứu lập mô hình khi lượng hạt chắn nắng bơm vào tầng bình lưu đủ để giữ nhiệt độ không khí của Trái Đất cao hơn 1,5°C so với mức tiền công nghiệp. Trong tình huống khác, họ xem xét điều gì sẽ xảy ra với nhiệt độ đại dương nếu phát tán đủ hạt chắn nắng để khí quyển ấm lên dưới 1°C. Mô hình dự đoán sự thay đổi nhiệt độ đại dương trong giai đoạn từ năm 2035 đến 2069. Ở trường hợp đầu tiên, chỉ 20-25% bề mặt đại dương được bảo vệ khỏi nắng nóng. Nhưng với tình huống còn lại, con số đó tăng lên 75%, các khu vực hưởng lợi nhiều nhất là vùng biển nhiệt đới Đại Tây Dương, Ấn Độ Dương, Bắc Băng Dương.
Tiến sĩ Mariana Bernardi Bif và tiến sĩ Franz Philip Tuchen ở Đại học Miami cảnh báo trong một bài viết đăng trên trang Bulletin of the Atomic Scientists: "Khi nước biển ấm lên ở Bắc Thái Bình Dương với nắng nóng, gió giảm đi cũng ảnh hưởng đến xích đạo, các sự kiện cực đoan có thể tạo ra điều kiện cần thiết cho El Nino".
Theo Daily Mail, El Nino là một phần trong chu kỳ thời tiết tự nhiên mang tên El Nino - Dao động Nam (ENSO), thay đổi giữa pha nóng và lạnh mỗi lần cách nhau 2-7 năm. Ở pha nóng El Nino, nước ấm tích tụ ở Thái Bình Dương lan rộng khiến nhiệt độ bề mặt trung bình của Trái Đất tăng lên. Dù đây là chu kỳ tự nhiên, các nhà khoa học cảnh báo một đợt nắng nóng lớn ở Thái Bình Dương đang thúc đẩy cường độ El Nino. Đợt nắng nóng này trải dài 14.500 km, hình thành ở Thái Bình Dương từ cuối năm 2025. Đồng thời, đợt nắng nóng khác đang kéo dài từ Papua New Guinea đến bờ biển California, nơi có nhiệt độ cao hơn trung bình 3°C.
Trong khi nghiên cứu mới chỉ ra giải pháp che mờ Mặt Trời có thể ngăn chặn những đợt El Nino mạnh trong tương lai, các nhà nghiên cứu nhấn mạnh cần giải quyết tận gốc vấn đề bằng cách cắt giảm khí thải bởi đó là hành động hiệu quả nhất để hạn chế biến đổi khí hậu.
