AI tạo sinh đã nhanh chóng vượt ra khỏi phạm vi của một xu hướng công nghệ nhất thời để trở thành đòn bẩy chiến lược thay đổi cách vận hành của doanh nghiệp hiện đại. Từ việc tối ưu hóa quy trình, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng đến thúc đẩy tăng trưởng doanh thu, AI tạo sinh đang được kỳ vọng sẽ tạo ra một cuộc cách mạng năng suất mới.

AI tạo sinh đang thay đổi cách doanh nghiệp tiếp cận công nghệ

AI tạo sinh đang trở thành một trong những chủ đề quan trọng nhất trong chiến lược chuyển đổi số của doanh nghiệp. Nếu AI truyền thống thường được ứng dụng trong các bài toán dự đoán, phân loại hoặc tự động hóa, thì AI tạo sinh mở ra một bước tiến mới: tạo nội dung, hỗ trợ lập trình, tóm tắt tài liệu, phân tích dữ liệu, gợi ý phương án và tương tác với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Với doanh nghiệp công nghệ, AI tạo sinh không chỉ là một công cụ để thử nghiệm. AI tạo sinh có thể trở thành năng lực nền tảng giúp nâng cao năng suất, cải thiện chất lượng dịch vụ và phát triển các giải pháp có giá trị gia tăng cao hơn cho khách hàng. Đây cũng là hướng tiếp cận phù hợp với định hướng của DTS Software Vietnam: tích cực ứng dụng công nghệ tiên tiến, đặc biệt là AI tạo sinh, nhằm cung cấp những dịch vụ có giá trị gia tăng cao cho khách hàng.

Trong bối cảnh thị trường công nghệ thay đổi nhanh, câu hỏi không còn là “doanh nghiệp có nên quan tâm đến AI tạo sinh hay không”, mà là “doanh nghiệp nên ứng dụng AI tạo sinh như thế nào để tạo ra giá trị thực tế, có thể đo lường và có thể mở rộng”.

AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh, hay Generative AI, là nhánh trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung mới dựa trên dữ liệu đã học và yêu cầu đầu vào của người dùng. Nội dung này có thể là văn bản, hình ảnh, mã nguồn, báo cáo, email, kịch bản, bảng dữ liệu, âm thanh hoặc video.

Điểm khác biệt của AI tạo sinh nằm ở khả năng tạo mới. Một hệ thống AI truyền thống có thể dự đoán khả năng khách hàng rời bỏ dịch vụ. Trong khi đó, AI tạo sinh có thể hỗ trợ viết email chăm sóc khách hàng, tóm tắt phản hồi, đề xuất nội dung cá nhân hóa và tạo bản nháp kế hoạch hành động cho đội ngũ vận hành.

Trong môi trường doanh nghiệp, AI tạo sinh không nên được hiểu đơn giản là công cụ viết nội dung. AI tạo sinh nên được nhìn nhận như một lớp năng lực số có thể tích hợp vào quy trình, hệ thống, dữ liệu và hoạt động vận hành để hỗ trợ con người ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và hiệu quả hơn.

Vì sao AI tạo sinh trở thành “điểm nóng” của doanh nghiệp?

Tiềm năng kinh tế rất lớn

Theo McKinsey, AI tạo sinh có thể tạo thêm khoảng 2,6 đến 4,4 nghìn tỷ USD giá trị kinh tế hằng năm trên 63 nhóm use case được phân tích. Con số này cho thấy AI tạo sinh không còn là xu hướng mang tính thử nghiệm, mà đã trở thành động lực có thể tác động sâu đến năng suất và mô hình vận hành của doanh nghiệp.

Stanford AI Index 2025 cũng ghi nhận đà tăng mạnh của thị trường AI. Báo cáo cho biết đầu tư tư nhân toàn cầu vào AI tạo sinh đạt 33,9 tỷ USD trong năm 2024, tăng 18,7% so với năm 2023. Cũng theo báo cáo này, 78% tổ chức cho biết đã sử dụng AI trong năm 2024, tăng từ 55% của năm trước đó.

Những số liệu này phản ánh một thực tế quan trọng: AI tạo sinh đang dịch chuyển từ giai đoạn “quan sát xu hướng” sang giai đoạn “triển khai để tạo giá trị”. Doanh nghiệp không chỉ hỏi AI tạo sinh là gì, mà bắt đầu quan tâm AI tạo sinh có thể cải thiện quy trình nào, giảm chi phí ở đâu, tăng tốc nghiệp vụ nào và tạo lợi thế cạnh tranh ra sao.

Làn sóng áp dụng: Từ thử nghiệm đến chiến lược

Sự phát triển và thâm nhập của AI tạo sinh vào môi trường doanh nghiệp diễn ra với tốc độ chóng mặt. Nếu như trước đây, AI tạo sinh chỉ được nhìn nhận như một công cụ hỗ trợ ở biên, thì nay, nó đã trở thành nền tảng chiến lược cho các hoạt động cốt lõi như bán hàng, tiếp thị và phát triển sản phẩm.

Các con số dưới đây sẽ phác họa rõ nét hơn bức tranh toàn cảnh về sự thâm nhập của AI tạo sinh:

• 89% doanh nghiệp đã và đang ứng dụng AI tạo sinh trong hoạt động của mình.

• 93% tổ chức trên toàn cầu đang khám phá, thử nghiệm hoặc đã triển khai một phần/toàn bộ khả năng của AI tạo sinh.

• 45% doanh nghiệp đã chuyển AI tạo sinh từ thử nghiệm sang môi trường sản xuất thực tế.

• 97% doanh nghiệp Việt Nam đã ứng dụng AI ở các mức độ khác nhau.

Thế nhưng sự thật phũ phàng: Nghịch lý giá trị của AI tạo sinh

Mặc dù tỷ lệ áp dụng AI tạo sinh đang ở mức rất cao, các báo cáo gần đây lại chỉ ra một “nghịch lý” đáng buồn: việc triển khai không đồng nghĩa với việc tạo ra giá trị. Nhiều tổ chức đang rơi vào bẫy “thử nghiệm kéo dài”.

Ba số liệu sau đây đại diện cho một sự thật phổ biến mà bất kỳ ai đang tìm hiểu về AI tạo sinh cũng cần nắm rõ:

• 80% công ty sử dụng AI tạo sinh thế hệ mới nhất nhưng không thấy cải thiện đáng kể về doanh thu hay lợi nhuận.

• 50% dự án AI tạo sinh bị bỏ rơi sau giai đoạn Proof of Concept (chứng minh khả năng thành công – POC).

• 95% tổ chức chưa nhận được bất kỳ khoản lợi nhuận nào từ các khoản đầu tư mạnh tay vào AI tạo sinh (khoảng 30–40 tỷ USD mỗi năm).

Khoảng cách giữa những công ty chỉ “đang sử dụng AI tạo sinh” và những công ty thực sự tạo ra lợi nhuận từ công nghệ này đang hình thành nên một ranh giới rõ ràng, được các chuyên gia gọi là “GenAI Divide”. Tìm hiểu về “GenAI Divide” tại đây!

Khoảng cách giữa thử nghiệm và ROI

IBM Institute for Business Value cho biết chỉ 25% sáng kiến AI đạt ROI kỳ vọng trong vài năm gần đây, và chỉ 16% được mở rộng trên toàn doanh nghiệp.

Điều này cho thấy khoảng cách giữa “dùng AI” và “tạo giá trị từ AI”. Nhiều doanh nghiệp đã thử chatbot, công cụ viết nội dung hoặc trợ lý lập trình, nhưng chưa gắn AI tạo sinh với quy trình cốt lõi, dữ liệu nội bộ, chỉ số đo lường và cơ chế quản trị.

Vì vậy, bài toán quan trọng không phải là có dùng AI tạo sinh hay không, mà là dùng AI tạo sinh như thế nào để tạo kết quả có thể đo lường.

AI tạo sinh có thể tạo giá trị ở đâu trong doanh nghiệp?

Tối ưu năng suất làm việc tri thức

Một trong những giá trị dễ thấy nhất của AI tạo sinh là hỗ trợ các tác vụ lặp lại trong môi trường làm việc tri thức. AI tạo sinh có thể tóm tắt tài liệu dài, tạo bản nháp email, chuyển ghi chú cuộc họp thành biên bản, phân loại phản hồi, gợi ý nội dung báo cáo hoặc hỗ trợ tra cứu thông tin từ kho dữ liệu nội bộ.

Với doanh nghiệp có khối lượng tài liệu lớn, AI tạo sinh giúp giảm thời gian xử lý thông tin. Tuy nhiên, để AI tạo sinh phát huy hiệu quả, doanh nghiệp cần dữ liệu được tổ chức tốt, phân quyền rõ ràng và quy trình kiểm tra đầu ra.

Trong mô hình phù hợp, AI tạo sinh nên đóng vai trò trợ lý tăng tốc. Con người vẫn giữ vai trò kiểm duyệt, ra quyết định và chịu trách nhiệm cuối cùng.

Nâng cao chất lượng phát triển phần mềm

Trong ngành công nghệ thông tin, AI tạo sinh đang tác động mạnh đến vòng đời phát triển phần mềm. AI tạo sinh có thể hỗ trợ kỹ sư viết mã nguồn, gợi ý refactor, tạo unit test, phân tích lỗi, viết tài liệu kỹ thuật, tóm tắt requirement và hỗ trợ kiểm thử.

Điểm quan trọng là AI tạo sinh không thay thế kỹ sư phần mềm. Ngược lại, AI tạo sinh giúp kỹ sư giảm tải các tác vụ lặp lại để tập trung nhiều hơn vào kiến trúc hệ thống, logic nghiệp vụ, bảo mật, hiệu năng và trải nghiệm người dùng.

Với một công ty cung cấp dịch vụ công nghệ như DTSVN, AI tạo sinh có thể trở thành công cụ hỗ trợ nâng cao chất lượng delivery, tăng tốc độ phản hồi trong dự án và cải thiện trải nghiệm hợp tác với khách hàng.

Nâng cấp dịch vụ IT Outsourcing

Trong mô hình IT Outsourcing, khách hàng không chỉ cần nguồn lực kỹ thuật, mà ngày càng quan tâm đến năng lực tư vấn, tối ưu quy trình và tạo giá trị bổ sung. AI tạo sinh có thể giúp nhà cung cấp dịch vụ công nghệ chuyển từ mô hình “cung cấp nhân sự thực thi” sang mô hình “đồng hành giải quyết bài toán kinh doanh”.

Ví dụ, AI tạo sinh có thể hỗ trợ phân tích yêu cầu, tạo tài liệu đặc tả, rà soát checklist chất lượng, chuẩn hóa tri thức dự án, hỗ trợ giao tiếp song ngữ và tự động hóa một phần quy trình báo cáo.

Với khách hàng Nhật Bản, nơi chất lượng, bảo mật, tính nhất quán và quy trình được coi trọng, ứng dụng AI tạo sinh cần đi cùng kiểm soát rủi ro, quản trị dữ liệu và human-in-the-loop.

Tạo giá trị mới trong BPO và xử lý dữ liệu

AI tạo sinh cũng có tiềm năng trong dịch vụ BPO, đặc biệt ở các nghiệp vụ liên quan đến tài liệu, dữ liệu và quy trình. AI tạo sinh có thể hỗ trợ trích xuất thông tin từ tài liệu, tóm tắt hồ sơ, phân loại nội dung, chuẩn hóa dữ liệu, dịch thuật sơ bộ, tạo báo cáo và hỗ trợ tra cứu quy trình nội bộ.

Tuy nhiên, với các tác vụ có yêu cầu chính xác cao, AI tạo sinh cần được kết hợp với hệ thống kiểm tra, quy tắc nghiệp vụ và phê duyệt của con người. Cách tiếp cận phù hợp không phải là để AI tạo sinh xử lý hoàn toàn tự động mọi việc, mà là thiết kế quy trình lai giữa AI và con người để vừa tăng tốc độ, vừa đảm bảo chất lượng.

Những thách thức khi triển khai AI tạo sinh

Các rào cản chính bao gồm:

Thiếu định hướng giá trị và mục tiêu rõ ràng

Nhiều doanh nghiệp bắt đầu với các dự án thử nghiệm AI tạo sinh nhỏ lẻ nhưng thiếu lộ trình kết nối các nỗ lực này với chiến lược kinh doanh tổng thể. Điều này dẫn đến sự phân tán nguồn lực, trùng lặp nỗ lực và tiến trình mở rộng quy mô giải pháp tác động cao bị hạn chế.

Hạn chế về nhân tài và sự hợp tác giữa các bộ phận

Thành công của AI tạo sinh đòi hỏi sự tái tưởng tượng quy trình làm việc và phân định lại trách nhiệm giữa các nhóm. Tuy nhiên, khoảng cách hiểu biết giữa bộ phận kinh doanh và kỹ thuật thường cản trở quá trình này. Các vai trò quan trọng như kỹ sư dữ liệu, chuyên gia vận hành AI và quản trị mô hình đang khan hiếm, khiến việc xây dựng đội ngũ giàu kinh nghiệm trở nên khó khăn.

Thiếu động lực và cơ chế thực thi

Bất chấp sự quan tâm mạnh mẽ từ lãnh đạo cấp cao, các tổ chức thường thiếu quyền sở hữu rõ ràng và quy trình xác định để thực hiện chiến lược AI tạo sinh của mình. Ở cấp cơ sở, các nhóm hoặc không hiểu đầy đủ cách sử dụng công cụ hiệu quả hoặc thiếu động lực áp dụng.

Nền tảng dữ liệu và công nghệ phân mảnh

Nhiều công ty thiếu chiến lược dữ liệu rõ ràng và cố gắng xây dựng các nền tảng tập trung quá phức tạp. Các dự án thí điểm AI tạo sinh thường hoạt động độc lập, dựa trên các công cụ và cơ sở hạ tầng khác nhau, gây khó khăn cho việc tái sử dụng các khả năng và chuẩn hóa quy trình.

Chiến lược triển khai AI tạo sinh để tạo giá trị thực

Để đưa AI tạo sinh từ phòng thí nghiệm ra thực tế sản xuất một cách bài bản, các doanh nghiệp cần tập trung vào một số giải pháp chính:

Bắt đầu từ bài toán kinh doanh, không bắt đầu từ công cụ

Một sai lầm phổ biến là doanh nghiệp bắt đầu bằng câu hỏi “nên dùng công cụ AI nào?”. Câu hỏi đúng hơn là: “Quy trình nào đang tốn nhiều thời gian, chi phí hoặc nguồn lực, và AI tạo sinh có thể cải thiện điểm nào?”.

Khi bắt đầu từ bài toán kinh doanh, doanh nghiệp sẽ dễ xác định use case, KPI, dữ liệu cần thiết và phạm vi triển khai. AI tạo sinh nên được ưu tiên ở các use case có tần suất cao, dữ liệu đủ rõ, quy trình có thể chuẩn hóa và tác động có thể đo lường.

Ví dụ, doanh nghiệp có thể bắt đầu với các mục tiêu cụ thể như giảm thời gian tạo báo cáo, giảm thời gian tra cứu tài liệu, tăng tốc xử lý yêu cầu khách hàng, hỗ trợ kỹ sư tạo test case hoặc cải thiện tốc độ phản hồi trong dự án.

Xây dựng nền tảng dữ liệu phù hợp

AI tạo sinh chỉ thực sự hữu ích khi được kết nối với dữ liệu đúng. Nếu dữ liệu phân tán, thiếu cập nhật, không có phân quyền hoặc không được chuẩn hóa, kết quả từ AI tạo sinh có thể thiếu chính xác hoặc khó kiểm soát. Vì vậy, doanh nghiệp cần xây dựng nền tảng dữ liệu, kho tri thức và cơ chế quản trị dữ liệu trước khi mở rộng AI tạo sinh. Một hướng tiếp cận đáng chú ý là RAG, viết tắt của Retrieval-Augmented Generation. RAG giúp AI tạo sinh truy xuất thông tin từ nguồn dữ liệu nội bộ trước khi tạo câu trả lời.

Với doanh nghiệp, RAG có thể được ứng dụng trong chatbot nội bộ, trợ lý tra cứu tài liệu kỹ thuật, hệ thống hỗ trợ chăm sóc khách hàng hoặc công cụ tìm kiếm tri thức dự án.

Thiết lập quản trị, bảo mật và kiểm soát rủi ro

AI tạo sinh có thể tạo ra giá trị, nhưng cũng đi kèm rủi ro như rò rỉ dữ liệu, câu trả lời sai, nội dung thiếu kiểm chứng, vi phạm bản quyền hoặc sai lệch do dữ liệu đầu vào.

Vì vậy, doanh nghiệp cần thiết lập chính sách sử dụng AI, phân loại dữ liệu được phép đưa vào hệ thống, quy trình phê duyệt đầu ra và cơ chế giám sát. Đây là yếu tố đặc biệt quan trọng với các doanh nghiệp công nghệ cung cấp dịch vụ cho khách hàng trong các lĩnh vực yêu cầu bảo mật và độ tin cậy cao.

Gartner đưa AI Security Platforms vào nhóm xu hướng công nghệ chiến lược năm 2026 và dự báo đến năm 2028, hơn 50% doanh nghiệp sẽ sử dụng nền tảng bảo mật AI để bảo vệ các khoản đầu tư AI. Gartner cũng dự báo hơn một nửa mô hình GenAI doanh nghiệp sử dụng vào năm 2028 sẽ là mô hình chuyên biệt theo lĩnh vực hoặc nghiệp vụ.

Những xu hướng này cho thấy AI tạo sinh trong doanh nghiệp sẽ không chỉ xoay quanh mô hình lớn tổng quát. Tương lai của AI tạo sinh sẽ gắn với mô hình chuyên biệt, dữ liệu riêng, kiểm soát bảo mật và khả năng tích hợp sâu vào quy trình vận hành.

DTSVN nhận thức rõ tầm quan trọng của việc thích ứng linh hoạt và đổi mới không ngừng

Trong định hướng phát triển thời gian tới, Tổng Giám đốc DTS Software Vietnam nhấn mạnh rằng: “DTSVN sẽ tích cực thúc đẩy việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI), nhằm cung cấp những dịch vụ có giá trị gia tăng cao cho khách hàng.”

Định hướng này cho thấy AI tạo sinh không chỉ được DTSVN nhìn nhận như một xu hướng công nghệ mới, mà còn là một phần trong chiến lược nâng cao năng lực dịch vụ, tối ưu quy trình và tạo thêm giá trị thực tế cho khách hàng. Với vai trò là công ty công nghệ cung cấp dịch vụ cho khách hàng doanh nghiệp, DTSVN có thể tiếp cận AI tạo sinh theo ba lớp giá trị: ứng dụng nội bộ, nâng cao chất lượng dịch vụ hiện có và phát triển các dịch vụ giá trị gia tăng mới.

Ứng dụng AI tạo sinh trong nội bộ

AI tạo sinh được ứng dụng trong nội bộ DTSVN để nâng cao năng suất làm việc, hỗ trợ đào tạo, quản lý tri thức, phân tích tài liệu, truyền thông nội bộ và chuẩn hóa quy trình vận hành. Đây là bước đi quan trọng để đội ngũ DTSVN hiểu rõ hơn về cách sử dụng AI tạo sinh trong môi trường doanh nghiệp thực tế. Một khi nhân sự có khả năng khai thác AI tạo sinh một cách hiệu quả, có kiểm soát và phù hợp với quy trình làm việc, doanh nghiệp sẽ có nền tảng vững chắc hơn để mở rộng công nghệ này vào các hoạt động chuyên môn và dịch vụ khách hàng.

Giai đoạn này, AI tạo sinh có thể đóng vai trò như một “trợ lý số” hỗ trợ nhân sự xử lý các tác vụ lặp lại, rút ngắn thời gian tìm kiếm thông tin, tạo bản nháp tài liệu, tóm tắt nội dung và hỗ trợ ra quyết định nhanh hơn.

Nâng cao chất lượng dịch vụ hiện có

Từ nền tảng ứng dụng nội bộ, DTSVN từng bước đưa AI tạo sinh vào các dịch vụ hiện có như phát triển phần mềm, kiểm thử, bảo trì hệ thống, xử lý dữ liệu, hỗ trợ vận hành dự án.

Trong phát triển phần mềm, AI tạo sinh có thể hỗ trợ kỹ sư viết mã nguồn, tạo unit test, phân tích lỗi, tóm tắt yêu cầu, rà soát tài liệu kỹ thuật và chuẩn hóa quy trình kiểm thử. Trong các dịch vụ xử lý tài liệu hoặc dữ liệu, AI tạo sinh có thể hỗ trợ phân loại thông tin, tóm tắt hồ sơ, tạo báo cáo và tăng tốc các bước xử lý nghiệp vụ.

Điều quan trọng là DTSVN không tiếp cận AI tạo sinh theo hướng thay thế con người, mà theo hướng tăng cường năng lực cho đội ngũ kỹ thuật và vận hành. Khi được kết hợp với kinh nghiệm chuyên môn, quy trình kiểm soát chất lượng và sự giám sát của con người, AI tạo sinh có thể giúp nâng cao hiệu suất, tính nhất quán và chất lượng đầu ra trong quá trình cung cấp dịch vụ cho khách hàng.

Phát triển dịch vụ giá trị gia tăng cao cho khách hàng

Xa hơn, định hướng ứng dụng AI tạo sinh mở ra cơ hội để DTSVN phát triển các dịch vụ giá trị gia tăng cao cho khách hàng doanh nghiệp. Thay vì chỉ cung cấp nguồn lực kỹ thuật hoặc dịch vụ triển khai theo yêu cầu, DTSVN có thể đồng hành cùng khách hàng trong việc xác định bài toán, tư vấn use case, xây dựng giải pháp và tích hợp AI tạo sinh vào hệ thống hiện có.

Điều này phù hợp với định hướng của DTSVN trong việc ứng dụng công nghệ tiên tiến để tạo giá trị thực tế. AI tạo sinh không chỉ giúp doanh nghiệp làm việc nhanh hơn, mà còn có thể giúp khách hàng tối ưu quy trình, khai thác dữ liệu hiệu quả hơn và nâng cao năng lực cạnh tranh trong môi trường kinh doanh số.

Tiếp cận AI tạo sinh một cách an toàn và có trách nhiệm

Song song với việc thúc đẩy ứng dụng AI tạo sinh, DTSVN cũng cần đặt trọng tâm vào yếu tố an toàn, bảo mật và quản trị rủi ro. Trong môi trường doanh nghiệp, đặc biệt là khi làm việc với dữ liệu khách hàng, AI tạo sinh cần được triển khai với các nguyên tắc rõ ràng về phân quyền dữ liệu, kiểm duyệt đầu ra, bảo mật thông tin và trách nhiệm của con người trong quá trình sử dụng.

Điều này giúp DTSVN không chỉ bắt kịp xu hướng công nghệ, mà còn xây dựng niềm tin với khách hàng thông qua cách tiếp cận chuyên nghiệp, thận trọng và có trách nhiệm. Đây cũng là nền tảng quan trọng để AI tạo sinh trở thành năng lực dài hạn, thay vì chỉ là một công cụ thử nghiệm ngắn hạn.

AI tạo sinh trong tương lai: Từ công cụ đến hệ thống thông minh

AI tạo sinh đang tạo ra cơ hội lớn cho doanh nghiệp, nhưng giá trị thực sự không đến từ việc sử dụng AI rời rạc. Giá trị của AI tạo sinh đến từ khả năng gắn công nghệ với bài toán kinh doanh, dữ liệu, quy trình, con người và quản trị rủi ro.

Đối với doanh nghiệp công nghệ như DTSVN, AI tạo sinh là cơ hội để nâng cao năng lực cạnh tranh, cải thiện chất lượng dịch vụ và phát triển các giải pháp có giá trị gia tăng cao hơn cho khách hàng. Khi được triển khai đúng cách, AI tạo sinh không chỉ giúp doanh nghiệp làm nhanh hơn, mà còn giúp doanh nghiệp làm thông minh hơn, nhất quán hơn và sẵn sàng hơn cho tương lai số.

Với định hướng thúc đẩy ứng dụng công nghệ tiên tiến, đặc biệt là AI tạo sinh, DTSVN có cơ hội nâng cấp vai trò của mình từ một đối tác cung cấp dịch vụ công nghệ thành một đối tác đồng hành cùng khách hàng trong hành trình đổi mới, tối ưu vận hành và tạo ra giá trị gia tăng bền vững.