Gần 75% doanh nghiệp Việt đã bắt đầu thử nghiệm hoặc triển khai AI, nhưng chỉ 6,3% chứng minh được giá trị tài chính rõ ràng ở cấp độ danh mục đầu tư AI. Đó là phát hiện trọng tâm từ CIO Vietnam Survey 2026, do cộng đồng CIO Việt Nam và EY Việt Nam công bố tại CIO Summit 2026, tổ chức tại TP.HCM ngày 1/10/2026.
CIO Vietnam Survey 2026 cho thấy doanh nghiệp Việt đang ở giai đoạn nào trên hành trình AI?
Hơn 81% doanh nghiệp được khảo sát cho biết AI giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao năng suất. Tuy nhiên, khi nhìn vào dữ liệu theo giai đoạn trưởng thành, khoảng cách giữa thử nghiệm và kết quả kinh tế đo lường được là rất lớn, theo dữ liệu công bố tại CIO Summit 2026.
- Giai đoạn khám phá: 23,4% doanh nghiệp
- Giai đoạn thử nghiệm (pilot): 26,6%
- Giai đoạn đưa vào sản xuất (production): 32,8%
- Giai đoạn mở rộng quy mô: 10,9%
- Tích hợp sâu với hiệu quả kinh tế được kiểm chứng: 1,6%
Nói gọn lại: khoảng 83% doanh nghiệp Việt vẫn đang ở giai đoạn đưa vào sản xuất trở xuống. Chỉ 1 trong 60 doanh nghiệp đạt mức tích hợp AI sâu và kiểm chứng được kết quả tài chính thực.
Tại sao “có AI” không đồng nghĩa với “tạo ra giá trị kinh tế”?
Ông Shashidharan Jagadiswaran, Phó Tổng Giám đốc kiêm Tư vấn Công nghệ tại EY Việt Nam và trưởng nhóm thực hiện khảo sát, vạch ra một ranh giới rõ: triển khai AI rộng không tự động tạo ra giá trị kinh tế tương ứng.
AI có thể giúp nhân viên làm nhanh hơn hoặc tự động hóa một công đoạn, nhưng nếu tốc độ đó không tác động đến các chỉ số kinh doanh đo lường được như doanh thu, chi phí hay lợi nhuận, thì chưa trở thành giá trị tài chính ở cấp độ doanh nghiệp.
Câu hỏi ông đặt ra tại CIO Summit 2026: “Liệu chúng ta có đang dùng công nghệ của ngày mai để làm công việc của ngày qua?”
Vấn đề không chỉ là AI làm nhanh hơn bao nhiêu, mà là nó có thực sự thay đổi cách doanh nghiệp vận hành, tạo doanh thu và xây dựng mô hình kinh doanh mới không. Theo khảo sát, câu hỏi mà các CIO Việt Nam phải đối mặt đang dịch chuyển từ “Có thể ứng dụng AI ở đâu?” sang “AI tạo ra giá trị kinh tế nào, và đo lường bằng cách nào?”
Các case study quốc tế nói gì về AI và kết quả đo lường được?
EY Việt Nam dẫn bốn ví dụ từ khu vực châu Á-Thái Bình Dương tại CIO Summit 2026, mỗi trường hợp mang một bài học khác nhau.
DBS Bank (Singapore): AI được triển khai gắn với các bài toán kinh doanh cụ thể. Năm 2024, ngân hàng ghi nhận 750 triệu SGD giá trị kinh tế từ AI và machine learning (học máy), tăng gấp đôi so với năm trước, với hơn 1.500 mô hình AI cho khoảng 370 bài toán kinh doanh, theo dẫn chứng của EY Việt Nam.
Commonwealth Bank (Australia): Đây là trường hợp cảnh báo. Ngân hàng cắt giảm 45 vị trí và thay bằng chatbot AI được cho là giúp giảm khoảng 2.000 cuộc gọi mỗi tuần. Nhưng tình trạng nghẽn cuộc gọi lại tăng sau đó, nhân viên phải làm thêm giờ, và các vị trí bị cắt cuối cùng được khôi phục. Kết quả này được cho là do tự động hóa triển khai trước khi thiết kế lại quy trình nền tảng.
OCBC Bank (Singapore): Các công cụ GenAI (AI tạo sinh) phát triển nội bộ giúp năng suất nhân viên tăng tới 50%. OCBC GPT được triển khai cho khoảng 30.000 nhân viên, theo dẫn chứng của EY Việt Nam.
Ping An (Trung Quốc): AI Agent (phần mềm thực thi nhiều bước với mức độ tự chủ nhất định) xử lý khoảng 80% lưu lượng dịch vụ khách hàng, với hơn 1,5 tỷ lượt tương tác. Hệ thống tự động thẩm định khoảng 93% hợp đồng bảo hiểm nhân thọ. Hiệu quả được đo bằng kết quả kinh doanh thực tế, không phải số lượng mô hình hay mức độ sử dụng.
Điểm chung xuyên suốt cả bốn trường hợp: AI được đánh giá bằng tác động lên hoạt động kinh doanh, không phải bằng số lượng mô hình triển khai hay tần suất sử dụng.
Doanh nghiệp Việt lên kế hoạch đầu tư AI thế nào đến 2027?
Ngân sách đang tăng rõ rệt. CIO Vietnam Survey 2026 dự báo tỷ lệ doanh nghiệp sẵn sàng dành hơn 5% doanh thu cho công nghệ thông tin sẽ tăng từ 22% năm 2025 lên 32,4% vào năm 2027. Hơn 67% CIO kỳ vọng ngân sách công nghệ tăng trên 10% mỗi năm.
Ưu tiên cũng đang dịch chuyển: 78,4% CIO xác định thúc đẩy doanh thu và tạo ra mô hình kinh doanh mới là ưu tiên công nghệ hàng đầu, thay vì tối ưu vận hành thuần túy.
Về quản trị rủi ro, báo cáo dẫn trường hợp Samsung Electronics từng tạm thời cấm các công cụ GenAI trên thiết bị công ty sau khi một nhân viên tải mã nguồn nội bộ lên một nền tảng AI. Trường hợp này cho thấy việc xác định AI được phép làm gì, ai chịu trách nhiệm và khi nào cần dừng hệ thống là một phần không thể tách khỏi bài toán ROI từ AI.
Agentic AI đang tiến đến đâu trong doanh nghiệp Việt?
Agentic AI (hệ thống AI có khả năng hành động tương đối tự chủ, như duyệt web, thực thi tác vụ và ra quyết định trong phạm vi được định sẵn) đang chuyển từ khái niệm sang triển khai thực tế, theo CIO Vietnam Survey 2026.
- Applied AI (AI ứng dụng trực tiếp) vẫn là ưu tiên hàng đầu: 81,1% doanh nghiệp
- Khoảng 35% doanh nghiệp đã đưa AI Agent vào giai đoạn sản xuất
- Chỉ 7,2% cho phép AI tự ra quyết định trong phạm vi chính sách được thiết lập
- Ưu tiên của CIO cho Agentic AI dự kiến tăng từ 30% năm 2026 lên 60,4% vào năm 2027
- Nhu cầu nhân sự có kỹ năng GenAI và Agentic AI dự kiến tăng từ 53,1% lên 69,4% vào năm 2027
Theo cách VnEconomy đặt vấn đề, khoảng cách giữa ứng dụng AI và giá trị kinh tế được kiểm chứng trở nên nghiêm trọng hơn, không giảm đi, khi hệ thống có thêm mức độ tự chủ.
Báo cáo đề xuất nguyên tắc và lộ trình gì để thu hẹp khoảng cách?
CIO Vietnam Survey 2026 đưa ra bốn nguyên tắc để thu hẹp khoảng cách giữa triển khai và giá trị thực:
- Không triển khai AI nếu chưa có mục tiêu kinh doanh rõ ràng.
- Không đưa AI vào vận hành nếu chưa có người chịu trách nhiệm cụ thể.
- Không cấp quyền tự chủ cho AI nếu chưa định nghĩa ranh giới kiểm soát rủi ro.
- Không mở rộng quy mô nếu chưa có bằng chứng về kết quả tài chính.
Cùng với đó, báo cáo đề xuất lộ trình 90 ngày:
- Ngày 1-30: Rà soát và loại bỏ các dự án thử nghiệm thiếu mục tiêu rõ ràng.
- Ngày 31-60: Xác định vai trò, quyền truy cập, thẩm quyền ra quyết định và trách nhiệm cho từng sáng kiến AI.
- Ngày 61-90: Thiết kế lại một quy trình trọng yếu và đo lường giá trị tài chính ròng.
Góc nhìn Hingewise
Phần lớn doanh nghiệp đang dùng AI để làm nhanh hơn công việc đang có, thay vì dùng AI để tạo ra giá trị mới. Con số 6,3% không phải điểm thất bại mà là điểm phân biệt: đây là nhóm đã đặt đúng câu hỏi về ROI từ AI.
Bốn case study quốc tế tiết lộ một mẫu nhất quán: khoảng cách giữa việc AI chạy tốt về kỹ thuật và việc AI tạo ra giá trị kinh doanh thường không nằm ở công nghệ mà nằm ở thiết kế quy trình. Commonwealth Bank triển khai chatbot nhưng quy trình xung quanh không được thiết kế lại, nên tắc nghẽn chỉ dịch chuyển chứ không biến mất.
Một góc chưa được bàn nhiều: con số 6,3% còn có ý nghĩa với cách doanh nghiệp xuất hiện trong AI search. Tuyên bố “chúng tôi ứng dụng AI” giờ gần như vô nghĩa về mặt phân biệt vì gần như mọi đối thủ đều có thể nói điều tương tự. DBS trích dẫn 750 triệu SGD; Ping An trích dẫn 93% tự động thẩm định. Theo Hingewise, doanh nghiệp không có số liệu ROI cụ thể sẽ ngày càng khó tạo ra sự khác biệt khi được đánh giá về năng lực công nghệ.
Checklist: Trước khi mở rộng dự án AI, cần kiểm tra gì?
- Dự án có mục tiêu kinh doanh cụ thể chưa, không chỉ “tăng hiệu quả” mà là “giảm X% chi phí xử lý” hay “tăng Y% tỷ lệ chuyển đổi”?
- Có người được chỉ định chịu trách nhiệm kết quả kinh doanh của dự án này chưa?
- Bạn đang đo kết quả bằng chỉ số gì và đo từ thời điểm nào?
- Quy trình nền tảng đã được thiết kế lại cho AI, hay AI chỉ đang chạy song song quy trình cũ?
- Đã có chính sách xác định AI được làm gì và không được làm gì chưa?
- Ai có quyền và trách nhiệm dừng hệ thống AI khi có sự cố?
- Kết quả hiện tại có đủ để biện minh cho việc mở rộng quy mô không?
Nguồn: VnEconomy Kinh tế số (02/10/2026); CIO Vietnam Survey 2026, cộng đồng CIO Việt Nam và EY Việt Nam, công bố tại CIO Summit 2026.
Bài viết được soạn với sự hỗ trợ của AI từ các nguồn dẫn ở trên và đối chiếu với các nguồn đó trước khi đăng. "Góc nhìn Hingewise" là nhận định biên tập của Hingewise, dựa trên khung phân tích và lập trường chúng tôi dùng trong công việc GEO. Cách chúng tôi làm việc: Chính sách biên tập.