Điều gì khiến các tập đoàn sản xuất dồn nửa ngân sách vào AI?

[Quang Trương]

AI trong sản xuất sắp làm thay đổi mạnh cách các nhà máy vận hành và nếu đủ điều kiện, họ có thể đạt lợi nhuận mà trước đây tưởng như không thể.
Bạn có bao giờ tự hỏi: liệu trí tuệ nhân tạo (AI) có thể biến nhà máy truyền thống thành “máy in tiền” không?

Tại sao các lãnh đạo sản xuất đang đổ vào AI như chạy đua​

Năm 2025, một nghiên cứu của Tata Consultancy Services (TCS) phối hợp với Amazon Web Services (AWS) mang đến một bức tranh rõ nét: gần ba phần tư lãnh đạo sản xuất tin rằng đến năm 2026, AI sẽ nằm trong top 3 yếu tố đóng góp lớn nhất vào biên lợi nhuận của doanh nghiệp.

Chưa dừng lại ở đó, 74% số người được khảo sát dự đoán rằng vào năm 2028, các “tác nhân AI” tức các hệ thống tự quyết định sẽ đảm nhiệm từ 11% đến 50% các quyết định thường nhật trong sản xuất.

Đối với nhiều công ty, AI không chỉ là một công cụ bổ trợ mà đang được xem là động lực chính để tăng hiệu suất, ổn định, và đưa quyết định nhanh hơn những yếu tố rất quan trọng khi chi phí, chuỗi cung ứng, và cạnh tranh ngày càng căng thẳng.

Nhưng con đường tiến tới lợi nhuận từ AI còn đầy chông gai​

Khoản đặt cược vào AI là rất lớn, nhưng đa số nhà máy vẫn chưa sẵn sàng. Theo nghiên cứu, chỉ khoảng 21% doanh nghiệp cho rằng họ đã “hoàn toàn sẵn sàng” cho AI, tức có dữ liệu sạch, hệ thống đồng bộ, nền tảng kỹ thuật phù hợp.

Phần lớn còn lại vẫn đang vật lộn với dữ liệu phân mảnh, hệ thống lỗi thời, hoặc kết nối giữa các nhà máy chưa đồng bộ điều làm hạn chế khả năng AI vận hành quy mô lớn và mang lại lợi ích như kỳ vọng.

Khi hệ thống kỹ thuật chưa đủ mạnh, ngay cả AI tiên tiến cũng chỉ là “xe Ferrari bị lái như máy kéo” nghĩa là tiềm năng thì lớn, nhưng kết quả lại bị kéo xuống bởi cơ sở hạ tầng yếu.

Làm sao để AI thực sự biến thành lợi nhuận, không chỉ là lời hứa?​

Nếu doanh nghiệp muốn thu được lợi nhuận thực từ AI, trước tiên phải làm tốt phần “duy trì cơ bản”: đảm bảo dữ liệu sạch, đồng nhất, tích hợp hệ thống cũ với nền tảng mới, và chuẩn bị hạ tầng chỉ khi đó, AI mới có dữ liệu đủ tốt để dự đoán và ra quyết định hiệu quả.

Thứ hai, nên bắt đầu với những tác vụ đơn giản, ít rủi ro ví dụ như phê duyệt lệnh làm việc định kỳ trước khi dùng AI cho các quyết định phức tạp, mang tính chiến lược. Đó là cách để xây dựng niềm tin dần trong tổ chức.

Cuối cùng, tránh đặt cược vào một nền tảng duy nhất. Các doanh nghiệp ngày càng ưa chuộng chiến lược đa nền tảng hoặc kết hợp nhiều hệ thống AI khác nhau để giữ được linh hoạt và tránh phụ thuộc quá nặng vào một nhà cung cấp.

Ngành sản xuất của Việt Nam đang phát triển nhanh, với tiềm năng đóng góp lớn vào GDP khi lao động dồi dào, chi phí cạnh tranh. Nếu các doanh nghiệp Việt biết tận dụng AI mà chú trọng ngay từ việc chuẩn hóa dữ liệu và hiện đại hóa nền tảng có thể họ sẽ hưởng lợi lớn từ bước tiến mà thế giới đang đi.

Còn nếu bỏ qua phần “nền tảng”, AI dù mạnh mẽ cũng dễ trở thành một khoản đầu tư lãng phí.

Bạn nghĩ sao: liệu các nhà máy tại Việt Nam với đặc thù đa dạng, nhỏ lẻ có thể “bắt kịp sóng” AI để hưởng lợi lớn, hay sẽ giống “xe Ferrari lái máy kéo”? (artificialintelligence)