Đưa AI vào nhà máy, lấy hiệu quả kinh tế làm thước đo

Sau 40 năm đổi mới, Việt Nam đang đứng trước yêu cầu phải chuyển đổi mạnh mẽ mô hình tăng trưởng từ dựa vào vốn và lao động sang dựa trên năng suất, khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo. Mục tiêu đề ra cho giai đoạn 2026–2030 là đạt tốc độ tăng trưởng GDP bình quân từ 10%/năm trở lên.

Đến năm 2030, Việt Nam phấn đấu đưa tỷ trọng công nghiệp chế biến, chế tạo đạt khoảng 28% GDP, đồng thời đóng góp của năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) vào tăng trưởng vượt mức 55%. Trong bối cảnh này, AI đóng vai trò như một công cụ chiến lược giúp gia tăng giá trị, hạ giá thành và nâng cao hiệu quả khai thác nguồn lực trong toàn bộ nền kinh tế.

Theo Báo cáo AI Index 2026 của Đại học Stanford, tổng chi tiêu đầu tư AI của doanh nghiệp trên toàn cầu năm 2025 đã đạt khoảng 581,7 tỷ USD (tăng gần 130% so với năm 2024). Cuộc cạnh tranh AI toàn cầu hiện đã mở rộng từ thuật toán sang hạ tầng tính toán, bán dẫn, năng lượng, dữ liệu và nguồn nhân lực.

Tại hội thảo, ông Phạm Văn Quân – Phó Cục trưởng Cục Công nghiệp (Bộ Công Thương) khẳng định, giá trị thực sự của AI không nằm ở số lượng mô hình hay phần mềm được phát triển, mà ở khả năng chuyển hóa công nghệ thành năng suất lao động, chất lượng sản phẩm và giá trị gia tăng của doanh nghiệp.

Đối với Việt Nam, chiến lược phù hợp không phải là đầu tư dàn trải ở mọi lĩnh vực AI, mà là chọn lọc những công nghệ tạo ra hiệu quả kinh tế rõ ràng, phù hợp với năng lực và lợi thế cạnh tranh quốc gia.

Trong sản xuất công nghiệp, AI có khả năng tái cấu trúc phương thức tổ chức và quản trị doanh nghiệp:

Với lĩnh vực công nghiệp chế biến, chế tạo: AI hỗ trợ tự động hóa kiểm tra chất lượng sản phẩm qua hình ảnh (computer vision), dự báo sự cố hỏng hóc thiết bị để bảo trì chủ động, tối ưu hóa kế hoạch sản xuất và quản lý tiêu thụ năng lượng.

Với khai thác khoáng sản: Hỗ trợ phân tích đặc tính quặng, cải thiện tỷ lệ thu hồi tài nguyên và nâng cao mức độ an toàn lao động.

Theo khảo sát năm 2025 của AWS và Strand Partners, khoảng 18% doanh nghiệp được khảo sát đã bắt đầu ứng dụng AI, nhưng phần lớn mới dừng ở mức độ cơ bản. Các rào cản lớn nhất hiện nay bao gồm: thiếu hụt kỹ năng số, dữ liệu chưa được chuẩn hóa và khó đo lường chi tiết hiệu quả đầu tư (ROI).

Ông Quân cho rằng, tự chủ công nghiệp không có nghĩa là doanh nghiệp phải tự phát triển toàn bộ công nghệ từ đầu. Tự chủ chính là năng lực lựa chọn, tích hợp, vận hành, cải tiến và từng bước làm chủ các công nghệ cốt lõi quyết định sức cạnh tranh.

Một doanh nghiệp cơ khí có thể bắt đầu ứng dụng AI ngay trên dây chuyền hiện có bằng việc lắp đặt hệ thống kiểm tra chất lượng tự động hoặc phần mềm dự báo bảo trì, thay vì phải đầu tư xây dựng một nhà máy hoàn toàn mới. Từ những ứng dụng nhỏ nhưng thực chất đó, doanh nghiệp từng bước tích lũy dữ liệu, nâng cao trình độ kỹ thuật và tham gia vào các công đoạn có giá trị gia tăng cao hơn.

Hướng đi này hoàn toàn phù hợp với tinh thần của Chương trình phát triển công nghiệp hỗ trợ đến năm 2035 (theo Quyết định số 929/QĐ-TTg), giúp doanh nghiệp Việt Nam chuyển dịch mạnh mẽ từ gia công đơn thuần sang tự thiết kế, phát triển sản phẩm và chủ động quy trình sản xuất.

Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của AI đặt ra nhiều thách thức mới cho quản lý nhà nước về an toàn sản xuất, bảo mật dữ liệu, sở hữu trí tuệ và trách nhiệm pháp lý đối với các quyết định do AI hỗ trợ.

Hiện nay, Việt Nam đang từng bước hoàn thiện hệ thống thể chế và chính sách cho AI thông qua Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (2021); Nghị quyết số 57-NQ/TW về phát triển khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số; Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15 cùng các định hướng chiến lược mới năm 2026.

Quan điểm chính sách hiện nay là đảm bảo sự cân bằng hài hòa: tạo không gian thuận lợi cho doanh nghiệp thử nghiệm, ứng dụng công nghệ, đồng thời kiểm soát hiệu quả các rủi ro phát sinh ảnh hưởng đến an toàn và lợi ích xã hội.

Phương pháp quản lý phù hợp là phân loại theo mức độ rủi ro. Theo đó, hệ thống AI rủi ro cao (ảnh hưởng trực tiếp đến an toàn, con người) sẽ áp dụng cơ chế kiểm soát và giám sát chặt chẽ. Hệ thống AI rủi ro thấp sẽ thiết lập cơ chế tuân thủ đơn giản, dễ thực hiện nhằm giảm bớt gánh nặng chi phí cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), tránh làm triệt tiêu động lực đổi mới sáng tạo.

Đồng thời, Tiến sĩ Trần Hậu Ngọc – Phó Chủ tịch Ủy ban Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng Quốc gia Việt Nam nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng tiêu chuẩn kỹ thuật, hạ tầng chất lượng dùng chung và tăng cường hợp tác quốc tế trong khung khổ APEC để nâng cao năng lực đánh giá sự phù hợp cho các công nghệ AI mới.

Bộ Công Thương đã ban hành Quyết định số 2708/QĐ-BCT năm 2025 về chương trình thúc đẩy sản xuất thông minh đến năm 2035, đặt trọng tâm vào đào tạo doanh nghiệp và xây dựng mạng lưới chuyên gia tư vấn. Từ thực tiễn triển khai, 5 giải pháp trọng tâm được đề xuất bao gồm:

Thứ nhất, xây dựng hệ thống đánh giá mức độ sẵn sàng ứng dụng AI của doanh nghiệp theo các yếu tố chiến lược, nhân lực, dữ liệu, công nghệ và năng lực tổ chức thực hiện.

Thứ hai, hình thành các trung tâm hỗ trợ kỹ thuật dùng chung tại khu công nghiệp, cụm công nghiệp và các cơ sở đào tạo, giúp doanh nghiệp nhỏ và vừa tiếp cận công nghệ với chi phí hợp lý.

Thứ ba, kết hợp các chương trình phát triển công nghiệp hỗ trợ, khuyến công và sản xuất thông minh để hỗ trợ doanh nghiệp ứng dụng AI vào những công đoạn cụ thể.

Thứ tư, phát triển nguồn nhân lực AI gắn với kỹ năng kỹ thuật và quản trị sản xuất, chú trọng đào tạo lại người lao động để thích ứng với thay đổi công nghệ.

Thứ năm, đánh giá hiệu quả ứng dụng AI thông qua các chỉ tiêu thực chất như năng suất lao động, tỷ lệ sản phẩm lỗi, chi phí năng lượng, thời gian dừng máy và giá trị gia tăng nội địa. Trong hợp tác APEC, Việt Nam mong muốn thúc đẩy chia sẻ kinh nghiệm quản trị AI, phát triển tiêu chuẩn, đào tạo nhân lực và chuyển giao các giải pháp công nghệ phù hợp với doanh nghiệp nhỏ và vừa.

Chiến lược phát triển AI của Việt Nam không đo đếm bằng số lượng mô hình lý thuyết hay thứ hạng thuần túy trên các bảng xếp hạng công nghệ. Thước đo thành công lớn nhất chính là số lượng doanh nghiệp Việt Nam có thể thực sự ứng dụng và làm chủ công nghệ, mức tăng năng suất thực tế và khả năng tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị toàn cầu.

Đó chính là nền tảng vững chắc để AI trở thành động lực then chốt cho mục tiêu tăng trưởng hai con số, góp phần xây dựng một nền công nghiệp Việt Nam tự chủ, hiện đại và bền vững trong kỷ nguyên số.

Tú Linh