Tám trên mười doanh nghiệp Việt Nam đã bắt đầu ứng dụng AI vào hoạt động kinh doanh, nhưng phần lớn vẫn ở giai đoạn đầu và mức độ hưởng lợi rất khác nhau giữa các nhóm doanh nghiệp. Theo UOB Business Outlook Study 2026 (Vietnam) H1, khoảng 80% doanh nghiệp đã dùng AI, 49% ghi nhận năng suất cải thiện, 47% giảm chi phí, 46% tăng doanh thu, nhưng khoảng cách thành công số hoá giữa doanh nghiệp lớn và doanh nghiệp vừa vẫn lên tới 17 điểm phần trăm. Bài viết phân tích số liệu này và chỉ ra vì sao dữ liệu, chứ không chỉ công cụ AI, mới là yếu tố quyết định khoảng cách đó.
UOB Business Outlook Study 2026 nói gì về mức độ ứng dụng AI của doanh nghiệp Việt?
Theo UOB Business Outlook Study 2026 (Vietnam) H1 (UOB công bố 19/6/2026, khảo sát 226 chủ doanh nghiệp và lãnh đạo cấp cao thuộc nhóm doanh nghiệp vừa và lớn tại Việt Nam, thực hiện trực tuyến vào tháng 1/2026):
- Khoảng 80% doanh nghiệp đã bắt đầu ứng dụng AI vào hoạt động kinh doanh, dù phần lớn vẫn ở giai đoạn đầu.
- Mức độ ứng dụng cao nhất ở nhóm doanh nghiệp lớn (Large Enterprises) và các doanh nghiệp thuộc ngành Công nghệ, Truyền thông, Viễn thông (TMT).
Doanh nghiệp đã ứng dụng AI thu được lợi ích gì?
Cùng khảo sát ghi nhận ba nhóm lợi ích đo được rõ nhất:
- 49% doanh nghiệp cải thiện năng suất lao động.
- 47% doanh nghiệp giảm được chi phí vận hành.
- 46% doanh nghiệp ghi nhận doanh thu tăng trưởng.
Niềm tin vào AI cũng đang tăng: hai phần ba doanh nghiệp dự kiến tăng ngân sách đầu tư AI thêm hơn 25% trong năm 2026.
Vì sao có khoảng cách 17 điểm phần trăm về thành công số hoá giữa doanh nghiệp lớn và doanh nghiệp vừa?
Bức tranh số hoá nói chung ở Việt Nam khá tích cực: hơn 9 trên 10 doanh nghiệp đã số hoá ít nhất một chức năng trong hoạt động kinh doanh. Nhưng UOB cũng chỉ ra một khoảng cách 17 điểm phần trăm về mức độ thành công số hoá giữa doanh nghiệp lớn và doanh nghiệp vừa, cho thấy có công cụ số hoá không đồng nghĩa với có kết quả tương xứng.
Điều này gần với những gì Smartcore quan sát khi tư vấn cho SME Việt: nhiều doanh nghiệp đã từng thất bại khi chuyển đổi số vì thiếu mục tiêu rõ ràng và dữ liệu rời rạc. Cùng có công cụ, nhưng doanh nghiệp vừa thường thiếu một lớp nền: dữ liệu tập trung và quy trình đã được chuẩn hoá trước khi thêm công cụ AI.
Rào cản nào đang cản trở doanh nghiệp mở rộng ứng dụng AI?
UOB không công bố tỷ lệ phần trăm riêng cho từng rào cản, nhưng nêu rõ bốn nhóm thách thức chính khi doanh nghiệp Việt mở rộng ứng dụng AI: hạn chế về chi phí, mức độ sẵn sàng của hệ sinh thái đối tác, giới hạn về dữ liệu và hệ thống công nghệ, cùng các cân nhắc liên quan đến quy định.
Trong bốn nhóm này, dữ liệu và hệ thống thường là nút thắt gốc rễ: một hệ sinh thái đối tác tốt hay ngân sách đủ lớn cũng khó tạo ra giá trị nếu dữ liệu bán hàng, kho, công nợ vẫn rải rác ở nhiều nơi và không đồng bộ. Đây cũng là lý do nhiều doanh nghiệp đã chuẩn hóa dữ liệu trước khi ứng dụng AI trước khi mở rộng sang các bài toán AI phức tạp hơn như để AI agent làm việc thật trong doanh nghiệp.
Tình huống minh hoạ: một doanh nghiệp phân phối quy mô vừa từng thử dùng AI để soạn nội dung marketing và trả lời khách hàng, nhưng vì dữ liệu tồn kho và giá bán vẫn nằm ở nhiều file khác nhau giữa các chi nhánh, AI thường xuyên đưa ra thông tin tồn kho không khớp thực tế. Sau khi đưa dữ liệu sản phẩm và tồn kho về một hệ thống chung, đội ngũ mới bắt đầu thấy AI trả lời chính xác hơn và tiết kiệm được thời gian xử lý. Đây là ví dụ minh hoạ cho cách tiếp cận, không phải số liệu của một khách hàng cụ thể.
Doanh nghiệp Việt nên bắt đầu từ đâu để AI tạo ra kết quả đo được?
Một cách tiếp cận an toàn:
- Rà soát xem dữ liệu cốt lõi (bán hàng, kho, công nợ, chăm sóc khách hàng) đã nằm trên cùng một hệ thống hay còn rải rác ở nhiều file Excel, phần mềm riêng lẻ.
- Chuẩn hoá và tập trung dữ liệu trước khi mở rộng thêm công cụ AI mới, thay vì thêm công cụ trước rồi mới xử lý dữ liệu sau.
- Đo lại kết quả sau một khoảng thời gian ngắn (năng suất, chi phí, độ chính xác) để biết nên mở rộng hay điều chỉnh, tương tự cách một số công việc văn phòng cụ thể đã được giao cho AI agent trong các trường hợp có nền dữ liệu rõ ràng.
Nếu doanh nghiệp của bạn đang gặp bài toán tương tự, Smartcore có thể cùng bạn rà soát mức độ sẵn sàng của dữ liệu trước khi mở rộng ứng dụng AI.