Ứng dụng trí tuệ nhân tạo mở ra hướng đi mới cho doanh nghiệp vừa và nhỏ

Ở nhiều nước trên thế giới, nhiều doanh nghiệp đã ứng dụng AI vào giám sát tiêu thụ năng lượng, quản trị thiết bị và phân tích chất lượng sản phẩm. Kết quả là thời gian dừng máy giảm đáng kể, lỗi sản phẩm được phát hiện sớm hơn, đồng thời chi phí vật liệu và năng lượng cũng được tối ưu. Những yếu tố này chính là nguồn gốc của tăng năng suất bền vững, điều mà nhiều doanh nghiệp Việt Nam đang rất cần trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu.

Đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) Việt Nam, chuyển đổi kép giúp doanh nghiệp không chỉ giảm chi phí mà còn tái cấu trúc toàn bộ quy trình theo hướng tinh gọn và thông minh hơn. Khi dây chuyền sản xuất được gắn cảm biến, dữ liệu được thu thập liên tục và phân tích bằng AI, các khâu từ thiết kế, sản xuất đến bảo trì đều trở nên chính xác và hiệu quả. Quy trình được rút ngắn, lãng phí vật liệu giảm, trong khi năng suất lao động tăng lên nhờ loại bỏ nhiều thao tác thủ công.

Nhất là với nhu cầu thị trường ngày nay, khi Việt Nam cam kết hướng tới Net Zero vào năm 2050, chuyển đổi kép được xem là điều kiện bắt buộc để doanh nghiệp đáp ứng các tiêu chuẩn xuất khẩu ngày càng khắt khe về carbon, truy xuất nguồn gốc và an toàn môi trường. Doanh nghiệp nào đi trước sẽ nắm lợi thế trong chuỗi cung ứng toàn cầu vốn đang dịch chuyển mạnh theo hướng minh bạch và bền vững.

Ngày càng nhiều doanh nghiệp ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động sản xuất

Với lợi thế sẵn có, việc đưa AI vào dây chuyền sản xuất không chỉ dừng ở tự động hóa, mà còn mở ra khả năng nhận diện bất thường, dự báo hỏng hóc và tối ưu hóa quy trình theo thời gian thực. Điều này đặc biệt hữu ích đối với DNNVV vốn chịu áp lực lớn từ chi phí và tỷ lệ lỗi sản phẩm.

Một ví dụ tiêu biểu là Công ty Việt Thắng Jean, doanh nghiệp sản xuất trong ngành dệt may này đã ứng dụng AI vào các khâu thiết kế và kiểm soát quy trình sản xuất. Nhờ tự động hóa một phần công việc trước đây làm thủ công, doanh nghiệp rút ngắn đáng kể thời gian xử lý, giảm sai sót và tối ưu chi phí vận hành. Việc áp dụng AI giúp Việt Thắng Jean nâng hiệu quả làm việc và cải thiện năng suất nhờ khả năng tạo mẫu nhanh, hỗ trợ quyết định và tối ưu dây chuyền sản xuất.

Hay như tại Công ty marketing Dương Gia Phát là một trong những doanh nghiệp nhỏ tại Việt Nam đã sớm ứng dụng AI và đạt nhiều hiệu quả. Từ năm 2020, doanh nghiệp đã tích hợp các công cụ AI vào viết nội dung SEO, chăm sóc khách hàng tự động, chatbot và tối ưu quảng cáo. Với chiến lược “từng bước – đo lường – tối ưu” giúp công ty nâng hiệu suất mà không làm gián đoạn quy trình hiện hữu, đồng thời tăng khoảng 15% tỷ lệ chốt đơn nhờ hệ thống AI hỗ trợ nội dung và chăm sóc khách hàng. Trường hợp này cho thấy AI giúp doanh nghiệp dịch vụ nhỏ giảm chi phí, rút ngắn thời gian xử lý và cải thiện đáng kể hiệu suất bán hàng.

Mặc dù AI mang lại lợi ích rõ ràng, song mức độ ứng dụng tại Việt Nam vẫn thấp hơn nhiều so với tiềm năng. Khảo sát tại Hà Nội cho thấy chỉ khoảng 12% DNNVV sử dụng AI trong quản trị và sản xuất. Mức độ liên thông dữ liệu giữa doanh nghiệp và địa phương, hay việc lưu trữ dữ liệu vẫn bị phân tán, chưa thành một hệ thống chuẩn, cấu trúc không đồng nhất hoặc thiếu các tiêu chuẩn kỹ thuật cơ bản. Việc không tận dụng triệt để những lợi ích của AI khiến nhiều doanh nghiệp khó tạo ra tác động đủ lớn để nâng cao năng suất.

Thách thức khác nằm ở tư duy đầu tư. Nhiều doanh nghiệp vẫn xem công nghệ như một khoản chi phí, thay vì một tài sản chiến lược. Điều này hạn chế việc hình thành các dự án dài hạn, trong khi AI chỉ phát huy tối đa tác dụng khi được ứng dụng xuyên suốt toàn bộ quy trình sản xuất.

Việc AI trở thành động lực tăng năng suất không thể tách rời vai trò của hạ tầng và chính sách. Để khai thác hiệu quả các công nghệ mới, doanh nghiệp cần một nền tảng dữ liệu được chuẩn hóa, hạ tầng số đủ mạnh và cơ chế hỗ trợ tài chính giúp giảm rủi ro đầu tư. Khi những điều kiện này được đáp ứng, AI có thể phát huy trọn vẹn vai trò trong chuyển đổi kép: từ tối ưu quy trình sản xuất, giám sát tiêu thụ năng lượng cho đến dự báo rủi ro và quản trị phát thải. 

Bảo Linh