Trí tuệ nhân tạo đang bước vào một giai đoạn bản lề, khi câu chuyện không còn dừng lại ở việc “có ứng dụng AI hay không”, mà chuyển sang một câu hỏi lớn hơn: doanh nghiệp có đủ năng lực để vận hành và mở rộng AI trong môi trường thực hay không. Tại Việt Nam, bức tranh này vẫn còn nhiều khoảng trống. Theo nghiên cứu của Cisco và IDC năm 2025, chỉ 22% doanh nghiệp Việt Nam được đánh giá là sẵn sàng triển khai AI ở quy mô lớn một con số cho thấy hành trình chuyển đổi vẫn đang ở giai đoạn đầu.

Đáng chú ý, khoảng cách lớn nhất hiện nay không nằm ở công nghệ. Phần lớn doanh nghiệp đã tiếp cận AI, đã thử nghiệm, thậm chí đã triển khai những dự án ban đầu. Tuy nhiên, rào cản thực sự nằm ở khoảng cách giữa khả năng thử nghiệm và khả năng vận hành AI một cách ổn định, hiệu quả và an toàn trong bối cảnh kinh doanh thực tế.

Trong vài năm trở lại đây, AI tại Việt Nam chủ yếu xuất hiện dưới dạng các kịch bản tương đối dễ triển khai như chatbot, OCR, eKYC hay các mô hình dự báo cơ bản. Theo số liệu của VCCI năm 2024, đây vẫn là nhóm ứng dụng chiếm tỷ trọng lớn nhất trong các dự án AI đang được triển khai. Thực tế này cho thấy AI đã được “chạm tới”, nhưng vẫn chủ yếu dừng lại ở lớp bề mặt của chuyển đổi số.

Trong khi đó, các bài toán vận hành - nơi AI có thể giúp doanh nghiệp nâng cao độ ổn định hệ thống, tối ưu hiệu suất và kiểm soát chi phí dài hạn – mới chỉ ở giai đoạn khởi điểm. Theo góc nhìn của DTSVN, đây chính là khoảng trống chiến lược, đồng thời cũng là cơ hội cho những doanh nghiệp sẵn sàng đầu tư sớm vào một nền tảng đủ vững để mở rộng AI trong tương lai.

Các “nút thắt” lớn cản trở doanh nghiệp triển khai AI

Thực tế triển khai cho thấy, những rào cản lớn nhất khi doanh nghiệp ứng dụng AI hiện nay không nằm ở công nghệ, mà xuất phát từ các nền tảng cốt lõi của tổ chức như dữ liệu, con người, quy trình và mức độ sẵn sàng thay đổi.

Một là, dữ liệu phân tán và thiếu chuẩn hóa. Hơn 70% doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu không đồng nhất, thiếu chuẩn khiến mô hình AI khó học, kết quả khó tái lập và chi phí xử lý gia tăng đáng kể. Khi nền dữ liệu chưa đủ tốt, các dự án AI rất dễ dừng lại ở giai đoạn thử nghiệm mà không thể mở rộng sang vận hành thực tế.

Hai là, thiếu nhân lực vận hành. Khoảng 80% giám đốc điều hành thừa nhận việc triển khai AI đang bị đình trệ do đội ngũ nội bộ thiếu chuyên môn để sử dụng hiệu quả các công cụ này. Khi thiếu năng lực vận hành, mô hình AI khó được duy trì, tối ưu và phát triển bền vững theo thời gian.

Ba là, thiếu cơ chế lựa chọn và đánh giá use case. Nhiều doanh nghiệp vẫn lựa chọn các bài toán AI dựa trên mức độ mới lạ hoặc xu hướng thị trường, thay vì giá trị vận hành thực tế. Việc thiếu một khung đánh giá rõ ràng khiến tổ chức khó xác định ứng dụng nào thực sự tạo ra tác động kinh doanh, dẫn đến tình trạng triển khai nhiều dự án nhưng giá trị mang lại chưa tương xứng với kỳ vọng.

Bốn là, cơ chế quản trị (Governance) chưa hoàn thiện. Theo thống kê, 67% tổ chức gặp khó khăn trong việc giải thích kết quả từ các mô hình AI cho cơ quan quản lý, cho thấy khoảng trống lớn về minh bạch, kiểm soát và tuân thủ trong quá trình vận hành AI.

Năm là, rào cản tâm lý nội bộ. Không ít tổ chức e ngại chi phí đầu tư AI khi quan sát mức đầu tư lớn của các doanh nghiệp nước ngoài. Tuy nhiên, dữ liệu thực tế lại cho thấy một bức tranh tích cực hơn: 74% doanh nghiệp triển khai AI ghi nhận ROI dương, với mức trung bình mỗi 1 USD đầu tư tạo ra 1,36 USD giá trị. Điều này cho thấy vấn đề không nằm ở việc có nên đầu tư hay không, mà ở cách đầu tư và triển khai sao cho phù hợp với năng lực của tổ chức.

Đề xuất các ưu tiên chiến lược triển khai AI cho doanh nghiệp

Thực tế cho thấy, những doanh nghiệp triển khai AI thành công thường khởi động từ các use case có khả năng chứng minh ROI ngay trong giai đoạn đầu. Khi hiệu quả tài chính được nhìn thấy rõ ràng, AI không còn là một thử nghiệm công nghệ mà trở thành một khoản đầu tư chiến lược, đủ sức thuyết phục tổ chức tiếp tục mở rộng quy mô trong các giai đoạn tiếp theo.

Song song với việc lựa chọn đúng bài toán, nền tảng triển khai cũng cần được xây dựng theo một trình tự hợp lý. Dữ liệu luôn là lớp nền đầu tiên, bởi dữ liệu kém chất lượng sẽ kéo theo mô hình kém hiệu quả. Tiếp đó là con người yếu tố quyết định khả năng vận hành, hiệu chỉnh và duy trì mô hình theo thời gian. Khi đội ngũ chưa đủ năng lực, AI khó thoát khỏi trạng thái “chạy thử”. Quy trình vận hành đóng vai trò cầu nối, giúp AI gắn vào các hoạt động thực tế của doanh nghiệp. Chỉ khi ba yếu tố này được củng cố, công nghệ bao gồm các mô hình AI ở quy mô lớn – mới thực sự phát huy giá trị. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp giảm rủi ro, tạo ra những thành công sớm, xây dựng niềm tin nội bộ và mở đường cho các quyết định đầu tư tiếp theo.

Bên cạnh đó, một xu hướng đáng chú ý là việc ưu tiên các mô hình AI quy mô nhỏ thay vì đầu tư dàn trải ngay từ đầu. Với chi phí thấp nhưng khả năng tạo ra kết quả nhanh, các mô hình này giúp doanh nghiệp giảm áp lực vốn đầu tư, hạn chế rủi ro công nghệ lỗi thời và tăng tốc triển khai. Đây cũng là bước đệm quan trọng để tổ chức tích lũy kinh nghiệm trước khi mở rộng AI ở quy mô toàn diện hơn.

Lời kết

Bước sang năm 2026, AI sẽ không còn là cuộc chơi của những thử nghiệm rời rạc. Doanh nghiệp nào sớm xây dựng được năng lực vận hành AI một cách ổn định, minh bạch và có trách nhiệm sẽ là những doanh nghiệp tạo ra lợi thế cạnh tranh dài hạn trong kỷ nguyên số.

Tổng hợp bởi nhóm tác giả DTSVN – Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính – Ngân hàng.

------------------------------------ 

DTSVN là Công ty Chuyển đổi số tiên phong cung cấp giải pháp số hóa mới nhất dành riêng cho các doanh nghiệp trong ngành Tài chính - Ngân hàng tại Việt Nam; giúp Ngân hàng, tổ chức tài chính nhanh chóng hoàn thiện hệ thống công nghệ phục vụ Chuyển đổi số. 

Liên hệ ngay để được tư vấn và trải nghiệm giải pháp tại đây 

Artificial intelligence is entering a pivotal phase, where the discussion is no longer centered on whether AI should be adopted, but on whether businesses possess the capability to operate and scale AI effectively in real-world environments. In Vietnam, this landscape still reveals significant gaps. According to a 2025 study by Cisco and IDC, only 22% of Vietnamese enterprises are considered ready to deploy AI at scale an indication that the digital transformation journey remains at an early stage.

Notably, the largest gap does not lie in technology itself. Most enterprises have already explored AI, conducted pilot programs, and even launched initial projects. The real barrier, however, lies in the transition from experimentation to stable, efficient, and secure AI operations within real business contexts.

Over the past few years, AI applications in Vietnam have largely focused on relatively easy-to-implement use cases such as chatbots, OCR, eKYC, and basic predictive models. According to VCCI data from 2024, these applications continue to account for the majority of AI projects currently in operation. This reflects a reality in which AI has been “touched,” but remains largely at the surface level of digital transformation.

Meanwhile, operational use cases where AI can enhance system stability, optimize performance, and control long-term costs are still in their infancy. From DTSVN’s perspective, this gap represents both a strategic challenge and a significant opportunity for enterprises willing to invest early in robust foundations capable of supporting AI at scale.

Key Bottlenecks Hindering AI Deployment

Practical experience shows that the biggest obstacles to AI adoption today do not stem from technology, but from core organizational foundations such as data, people, processes, and readiness for change.

First, fragmented and non-standardized data remains a major challenge. More than 70% of enterprises struggle to integrate data from multiple sources. Inconsistent and poorly standardized data makes AI models difficult to train, results hard to reproduce, and processing costs significantly higher. Without a solid data foundation, AI initiatives often stall at the pilot stage and fail to scale into real operational environments.

Second, there is a shortage of AI operational talent. Around 80% of executives acknowledge that AI initiatives are being delayed due to insufficient in-house expertise to use and maintain AI tools effectively. Without capable teams, AI systems cannot be continuously optimized or sustainably operated over time.

Third, many organizations lack a clear framework for selecting and evaluating AI use cases. Instead of being driven by tangible operational value, use cases are often chosen based on novelty or market trends. The absence of a structured evaluation framework makes it difficult to identify which applications truly generate business impact, resulting in numerous AI projects delivering limited real value.

Fourth, governance mechanisms remain underdeveloped. Approximately 67% of organizations face challenges in explaining AI model outcomes to regulators, underscoring the growing importance of transparency and accountability in AI systems.

Finally, internal psychological barriers also play a role. Many organizations hesitate to invest in AI after observing the substantial spending levels of global enterprises. However, real-world data presents a more optimistic picture: 74% of companies deploying AI report positive ROI, with an average return of USD 1.36 for every USD 1 invested. This suggests that the issue is not whether to invest in AI, but how to invest in a way that aligns with organizational capabilities.

Strategic Priorities for Enterprise AI Deployment

Successful enterprises typically begin their AI journey with use cases that can demonstrate clear ROI in the early stages. Once financial impact becomes visible, AI shifts from a technology experiment to a strategic investment, paving the way for broader adoption and scaling.

At the same time, AI foundations must be built in the right sequence. Data forms the base layer, as poor data inevitably leads to poor model performance. People come next, determining the ability to operate, refine, and sustain AI models over time. Without adequate talent, AI initiatives rarely progress beyond pilot phases. Processes then act as the connective tissue, embedding AI into real operational workflows. Only when these three layers are firmly established can technology including large-scale AI models deliver meaningful value. This approach helps reduce risk, create early wins, build internal confidence, and unlock future investment.

Another notable trend is the prioritization of smaller-scale AI models over large, upfront investments. With lower costs and faster time-to-value, these models enable enterprises to minimize capital expenditure, reduce the risk of technological obsolescence, and accelerate deployment. They also provide a practical foundation for organizations to gain experience before scaling AI more comprehensively.

Conclusion

As businesses move into 2026, AI will no longer be a collection of isolated experiments. Enterprises that can build stable, transparent, and responsible AI operating capabilities will be best positioned to secure long-term competitive advantages in the digital era.

Compiled by the DTSVN Editorial Team – Digital Transformation Solutions for the Financial and Banking Sector

About DTSVN
DTSVN is a pioneering digital transformation company delivering advanced digital solutions tailored specifically for the financial and banking sector in Vietnam. DTSVN helps banks and financial institutions rapidly enhance their technology ecosystems to accelerate digital transformation.

Contact us today to explore and experience our solutions.