TS. Nguyễn Trần Hưng
Trường Đại học Thương mại
(Quanlynhanuoc.vn) – Sự hình thành của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) bắt nguồn từ giữa thế kỷ XX, được đánh dấu bằng một loạt bước phát triển và đột phá quan trọng đã định hình nên trạng thái hiện tại của nó. Tại Việt Nam, sự phát triển của công nghệ AI được thúc đẩy bởi những động lực to lớn xuất phát từ nỗ lực của Chính phủ và sự tham gia tích cực của các nhóm nghiên cứu, các doanh nghiệp, tổ chức và cá nhân vào phát triển và ứng dụng công nghệ AI. Bài viết phân tích một số động lực chính thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI tại Việt Nam, từ đó đưa ra một số giải pháp nhằm đưa công nghệ ứng dụng thực tiễn một cách sáng tạo và hiệu quả.
Từ khóa: Công nghệ; trí tuệ nhân tạo; giai đoạn phát triển; động lực; giải pháp.
1. Đặt vấn đề
Việt Nam đang bước vào kỷ nguyên số với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ AI, một lĩnh vực công nghệ mang tính đột phá, ảnh hưởng sâu rộng đến nhiều ngành nghề và đời sống xã hội. AI không chỉ tạo ra những cơ hội mới cho nền kinh tế mà còn góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống, tối ưu hóa quy trình sản xuất và thúc đẩy sự đổi mới sáng tạo. Trong bối cảnh đó, việc phát triển công nghệ AI tại Việt Nam trở thành yêu cầu cấp thiết nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh, tận dụng hiệu quả các nguồn lực trong nước và hội nhập sâu rộng vào thị trường quốc tế.
Tuy nhiên, bên cạnh những tiềm năng to lớn, Việt Nam cũng đối mặt với không ít thách thức trong quá trình phát triển AI. Đó là sự hạn chế về nhân lực chất lượng cao, cơ sở hạ tầng kỹ thuật chưa đồng bộ, khung pháp lý chưa hoàn thiện. Hơn nữa, việc ứng dụng AI một cách rộng rãi và có trách nhiệm đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa Chính phủ, doanh nghiệp, tổ chức nghiên cứu và cộng đồng xã hội nhằm bảo đảm sự phát triển cân bằng, bền vững.
Như vậy, để thúc đẩy sự phát triển AI tại Việt Nam, cần có cách tiếp cận toàn diện, đặc biệt Chính phủ và doanh nghiệp phải là chủ thể chính khởi phát, thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI từ chính sách hỗ trợ, đầu tư vào nghiên cứu và giáo dục đến việc khuyến khích hợp tác quốc tế và thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong nước. Chỉ khi có một chiến lược đúng đắn, Việt Nam mới có thể trở thành một trung tâm công nghệ AI trong khu vực, góp phần vào sự phát triển chung của nền kinh tế số toàn cầu.
2. Khái quát về công nghệ AI và các giai đoạn phát triển
Theo Shao et al. (2022), AI là một tập hợp các công nghệ, từ học máy không giám sát đến phân tích hồi quy và quản lý dữ liệu. AI không chỉ là một công cụ kỹ thuật mà còn là một yếu tố thay đổi cách thức tổ chức và vận hành xã hội. Nghiên cứu của Aaltonen & Kurvinen (2025) cho thấy, công nghệ AI là một lĩnh vực liên ngành, kết hợp các nguyên lý toán học, tâm lý học, khoa học máy tính và kỹ thuật để phát triển các hệ thống có khả năng thực hiện các nhiệm vụ yêu cầu trí thông minh của con người.
Campos Zabala (2023) nhấn mạnh, công nghệ AI là mô phỏng trí thông minh của con người trong các máy móc được thiết kế để suy nghĩ, học hỏi và giải quyết vấn đề như con người. AI bao gồm nhiều lĩnh vực (học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và robot). Các công nghệ này cho phép các hệ thống xử lý dữ liệu, đưa ra quyết định, nhận dạng các mẫu và thậm chí thích ứng với các tình huống mới – tất cả đều không cần sự can thiệp rõ ràng của con người.
Với các tiếp cận trên, có thể nhận định công nghệ AI là một lĩnh vực trong khoa học máy tính, tập trung vào việc phát triển các hệ thống hoặc chương trình có khả năng, mô phỏng trí thông minh của con người. Điều này bao gồm các khả năng, như: học hỏi, suy luận, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận diện hình ảnh. AI được tạo ra nhằm hỗ trợ con người trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp, tối ưu hóa quy trình và tạo ra các ứng dụng thông minh, như: ô tô tự lái, trợ lý ảo và phần mềm dịch thuật tự động
Việc phát triển công nghệ AI là một quá trình gồm nhiều giai đoạn, mỗi giai đoạn đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các hệ thống AI hiệu quả, đáng tin cậy và có đạo đức. Công nghệ AI trải qua các giai đoạn chính:
Thứ nhất, khái niệm hóa và thiết kế: giai đoạn đầu tiên này bao gồm việc xác định mục tiêu và phạm vi của hệ thống AI. Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển khái niệm hóa mô hình AI, xác định mục đích của mô hình và thiết kế kiến trúc. Giai đoạn này cũng bao gồm việc lựa chọn các thuật toán và phương pháp phù hợp dựa trên vấn đề đang gặp phải (Qin et al, 2024).
Thứ hai, thu thập và chuẩn bị dữ liệu: hệ thống AI cần một lượng lớn dữ liệu để học và đưa ra dự đoán chính xác. Trong giai đoạn này, dữ liệu có liên quan được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó dữ liệu được làm sạch, xử lý trước và dán nhãn để bảo đảm chất lượng và tính phù hợp của dữ liệu. Giai đoạn này rất quan trọng vì chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của hệ thống AI(Maas &Villalobos, 2023).
Thứ ba, đào tạo và phát triển mô hình: mô hình AI được đào tạo bằng dữ liệu đã chuẩn bị. Các thuật toán học máy được áp dụng để xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Mô hình điều chỉnh các tham số dựa trên dữ liệu đào tạo để tối ưu hóa hiệu suất. Quá trình này thường bao gồm thử nghiệm và tinh chỉnh lặp đi lặp lại để cải thiện độ chính xác và hiệu quả (Haenlein&Kaplan. 2019).
Thứ tư, xác thực và kiểm tra: sau khi mô hình được đào tạo sẽ trải qua quá trình xác thực và kiểm tra nghiêm ngặt để đánh giá hiệu suất. Quá trình này bao gồm việc sử dụng các tập dữ liệu riêng biệt (bộ xác thực và kiểm tra) để đánh giá mức độ tổng quát hóa của mô hình đối với dữ liệu mới, chưa từng thấy. Các số liệu chính, như: độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F11 được sử dụng để đo lường hiệu quả của mô hình. Bất kỳ vấn đề hoặc sai lệch nào được xác định trong quá trình thử nghiệm đều được giải quyết thông qua quá trình tinh chỉnh (Haenlein&Kaplan, 2019).
Thứ năm, triển khai và tích hợp: sau khi xác thực thành công, mô hình AI được triển khai vào môi trường thực tế. Giai đoạn này bao gồm việc tích hợp hệ thống AI với cơ sở hạ tầng, phần mềm và quy trình làm việc hiện có. Bảo đảm khả năng tương thích, khả năng mở rộng và bảo mật là những cân nhắc chính trong quá trình triển khai. Hệ thống được theo dõi hiệu suất và bất kỳ điều chỉnh cần thiết nào đều được thực hiện (John et al, 2021).
Thứ sáu, giám sát và bảo trì: các hệ thống AI cần được giám sát và bảo trì liên tục để bảo đảm tiếp tục hoạt động như mong đợi. Giai đoạn này bao gồm việc theo dõi hiệu suất của hệ thống, xác định sự suy giảm hoặc bất thường nào và đào tạo lại mô hình khi cần. Các bản cập nhật và cải tiến thường xuyên được triển khai dựa trên phản hồi và dữ liệu mới. Việc giám sát liên tục cũng giúp phát hiện và giải quyết mọi vấn đề về đạo đức hoặc công bằng có thể phát sinh (Mugala, 2025).
3. Các động lực phát triển công nghệ AI tại Việt Nam
Sự phát triển của công nghệ AI tại Việt Nam đang diễn ra sôi động và được thúc đẩy bởi nhiều yếu tố khác nhau. Với chiến lược quốc gia rõ ràng, sự hỗ trợ mạnh mẽ của Chính phủ và sự tham gia tích cực của khu vực tư nhân, Việt Nam đang ở vị thế tốt để trở thành quốc gia dẫn đầu khu vực về AI. Sự hợp tác liên tục với các nhà lãnh đạo công nghệ toàn cầu và tập trung vào việc phát triển nhân tài và cơ sở hạ tầng AI sẽ là chìa khóa để hiện thực hóa khát vọng hùng cường của Việt Nam. Có thể khái quát những nỗ lực của Việt Nam trong việc phát triển công nghệ AI, gồm:
Thứ nhất, nỗ lực của Chính phủ về phát triển công nghệ AI.
Trong khoảng thời gian vừa qua, Chính phủ Việt Nam liên tục có các động thái thể hiện bằng những chính sách thiết thực khuyến khích, thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI. Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Quyết định số 2117/QĐ-TTg ngày 16/12/2020 ban hành danh mục công nghệ ưu tiên nghiên cứu, phát triển và ứng dụng để chủ động tham gia cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư; Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/01/2021 ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, với mục tiêu từng bước đưa Việt Nam trở thành một trung tâm đổi mới sáng tạo và AI nằm trong top 4 của khu vực ASEAN, top 50 của thế giới. Mục tiêu của chiến lược hướng tới việc xây dựng một hệ thống sinh thái AI mạnh mẽ, nơi các doanh nghiệp, nhà nghiên cứu và nhà tư vấn có thể cùng nhau phát triển các giải pháp AI tiên tiến.
Để việc triển khai chiến lược của Chính phủ, Bộ Khoa học và Công nghệ đã ban hành Quyết định số 1678/QĐ-BKHCN ngày 23/6/2021 về việc ban hành kế hoạch triển khai “Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030”. Nội dung của quyết định tập trung vào phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao về AI ở Việt Nam cũng như xây dựng kết cấu hạ tầng dữ liệu lớn nhằm tạo tiền đề để phát triển công nghệ AI.
Bên cạnh đó, nhằm nâng cao khả năng hiện thực hóa và thúc đẩy sự phát triển của AI tại Việt Nam, ngày 31/12/2024, Chính phủ đã ban hành Nghị định số 182/2024/NĐ-CP quy định việc thành lập và sử dụng Quỹ Hỗ trợ Đầu tư, cung cấp các khoản hỗ trợ tài chính cho các doanh nghiệp công nghệ cao, áp dụng từ năm 2024. Theo đó, các doanh nghiệp nếu đáp ứng các tiêu chí sẽ được hỗ trợ chi phí từ Quỹ Hỗ trợ đầu tư, bao gồm hỗ trợ chi phí đầu tư ban đầu và hỗ trợ chi phí hằng năm. Với hỗ trợ chi phí đầu tư ban đầu, doanh nghiệp có thể nhận hỗ trợ lên đến 50% cho các dự án trung tâm nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực bán dẫn, công nghệ AI và các dự án có tác động tích cực đến hệ sinh thái đổi mới sáng tạo và phát triển công nghệ mới. Với hỗ trợ chi phí hằng năm, doanh nghiệp sẽ nhận được hỗ trợ cho các hoạt động, như: đào tạo, phát triển nguồn nhân lực, nghiên cứu phát triển, đầu tư tài sản cố định, sản xuất sản phẩm công nghệ cao, đầu tư công trình hạ tầng xã hội và các trường hợp khác.
Ngoài ra, Chính phủ Việt Nam cũng đầu tư và tài trợ cho một số dự án liên quan đến AI. Một trong những dự án nổi bật là dự án “Việt Nam AI” do Bộ Giáo dục và Đào tạo phối hợp với Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam (VAST) và các đối tác quốc tế thực hiện. Dự án này bắt đầu vào năm 2023 nhằm nâng cao khả năng ứng dụng AI trong giáo dục và nghiên cứu, đồng thời phát triển các mô hình ngôn ngữ tiếng Việt chất lượng cao.
Thứ hai, sự tham gia mạnh mẽ của các doanh nghiệp.
Tiêu biểu nhất trong việc tham gia mạnh mẽ vào phát triển và ứng dụng công nghệ AI gồm những tập đoàn công nghệ lớn, như: Tập đoàn FPT, Tập đoàn Công nghiệp – Viễn thông Quân đội (Viettel), Tập đoàn Vingroup, Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam (VNPT)… Tập đoàn FPT đã đầu tư cho những nghiên cứu liên quan từ năm 2013 và dành ngân sách hơn 13 triệu USD để phát triển sản phẩm FPT. AI chính là nền tảng trí tuệ nhân tạo “Make in Vietnam” thứ hai vừa ra mắt quý 4/2023. Tập đoàn Vingroup định hướng phát triển AI vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, ô tô thông minh và xe tự lái. Trong khi đó, Viettel lại đặt trọng tâm đầu tư vào các công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chuyển đổi giọng nói, chữ viết tiếng Việt với độ chính xác cao.
Gần 10 năm nghiên cứu AI, Tập đoàn Viettel đã phát triển thành công một loạt công nghệ ứng dụng AI trong việc định danh, bảo mật và giám sát an ninh. Đến nay, đã có hơn 80.000 cá nhân và tổ chức đăng ký sử dụng nền tảng nền tảng Viettel AI Open Platform. Ngoài ra, Viettel cũng đang phát triển thêm 2 lĩnh vực Robotic và Digital Twin. Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam (VNPT) sớm dùng AI để tự động bóc tách dữ liệu ảnh, chuyển đổi thành text và đưa thông tin vào các trường dữ liệu tương ứng, cho phép sử dụng chữ ký điện tử và hồ sơ điện tử, giúp hạn chế tối đa hiện tượng sim rác và rút ngắn thời gian đăng ký thông tin thuê bao xuống tối đa 5 giây.
Hệ sinh thái khởi nghiệp của Việt Nam cũng phát triển mạnh mẽ, với nhiều công ty khởi nghiệp tập trung vào AI nổi lên trong những năm gần đây. Các công ty, như: Cinnamon AI, Palexy và Abivin đã được công nhận về các giải pháp AI sáng tạo trong nhiều lĩnh vực, như: bán lẻ, hậu cần và chăm sóc sức khỏe. Các công ty khởi nghiệp này đã thu hút được khoản đầu tư đáng kể từ các công ty đầu tư mạo hiểm trong và ngoài nước, thúc đẩy hơn nữa sự phát triển của ngành AI tại Việt Nam. Một sản phẩm AI với tên gọi AIDU vừa ra mắt đã có 4.000 hợp đồng, cho thấy các doanh nghiệp công nghệ vừa và nhỏ của Việt Nam cũng có thể tham gia phát triển AI. Công ty GenAI đã đi vào các lĩnh vực Aidu Power, Aidu Business, Aidu Elite… với 500 trợ lý ảo. Nhiều ngân hàng, doanh nghiệp cũng triển khai ứng dụng công nghệ AI vào hoạt động kinh doanh như: LPBank Chatbot được triển khai trên website, Zalo Official Account (OA) và hai trang Facebook của ngân hàng này.
Trong khu vực công, từ năm 2022, phần mềm trợ lý ảo pháp luật đã được triển khai tại Tòa án Nhân dân Tối cao nhằm giảm tải công việc của các thẩm phán. Ðến tháng 6/2024, đã có 173.206 văn bản, 27.610 câu hỏi giải đáp tình huống pháp lý và 1,4 triệu bản án được tích hợp vào trợ lý ảo. Sau thời gian triển khai, các thẩm phán và trợ lý ảo tương tác trung bình từ 10.000 – 15.000 lượt/ngày. Dự kiến đến hết năm 2025, trợ lý ảo sẽ được công khai để mọi người có thể truy cập và sử dụng như một công cụ trợ giúp pháp lý, giúp lan tỏa tri thức pháp luật và tiết kiệm chi phí cho xã hội.
Ở lĩnh vực nông nghiệp, công nghệ AI được Viện Nghiên cứu Lúa gạo Quốc tế (IRRI) ứng dụng để phát triển giống lúa chống chọi khí hậu, hỗ trợ nông dân Việt Nam ứng phó tốt hơn với biến đổi khí hậu.
Thứ ba, hoạt động hợp tác quốc tế.
Chính phủ Việt Nam đã ký kết nhiều hợp tác quốc tế với các quốc gia và tổ chức hàng đầu trong lĩnh vực AI nhằm học hỏi kinh nghiệm và công nghệ từ các đối tác quốc tế, cụ thể: Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác giữa Chính phủ Việt Nam với NVIDIA về việc thành lập Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển AI, được gọi là VRDC (Vietnam Research and Development Center). Tháng 9/2024, Bộ Kế hoạch và Đầu tư phối hợp với các cơ quan liên quan tổ chức Hội thảo tại New York “Tăng cường hợp tác Việt Nam – Hoa Kỳ trong phát triển ngành công nghiệp bán dẫn và AI” để cải thiện hợp tác giữa Việt Nam và Hoa Kỳ trong lĩnh vực phát triển công nghệ AI và vi mạch.
Tập đoàn Viettel và Tập đoàn NVIDIA (Hoa Kỳ) đã tổ chức lễ ký kết Biên bản ghi nhớ thiết lập quan hệ đối tác chiến lược về AI để thúc đẩy các hoạt động nghiên cứu, ứng dụng công nghệ AI tại Viettel và Việt Nam vào ngày 30/6/2022. Tiếp đó, ngày 04/7/2023, tại TP. Hồ Chí Minh, VinAI phối hợp với Viettel IDC và Qualcomm tổ chức lễ ký kết Thỏa thuận hợp tác chiến lược về nghiên cứu, phát triển và tăng cường cung cấp, ứng dụng các giải pháp AI tại Việt Nam. Sự hợp tác này nhằm mục đích mang lại trải nghiệm tối ưu và đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng, phù hợp với mô hình “One Stop Shopping” nơi mọi yêu cầu có thể được đáp ứng tại một nơi.
FPT Corporation đã hợp tác với IBM và Microsoft để phát triển các giải pháp AI cho doanh nghiệp thông qua một số hoạt động cụ thể, như: FPT và IBM đã đồng tổ chức Hội thảo tại Hà Nội vào ngày 16/11/2024 có tựa đề “Digital Future: AI and Data Lead the Game”. Hội thảo nhằm thảo luận về ứng dụng của AI và big data trong ngành Ngân hàng và tài chính. FPT và IBM đã chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn và các giải pháp công nghệ tiên tiến giúp nâng cao cạnh tranh của các ngân hàng trong thời kỳ số hóa. Bên cạnh đó, FPT đã hợp tác với Microsoft trong nhiều dự án liên quan đến AI nhằm cung cấp các giải pháp AI cho doanh nghiệp. Một ví dụ điển hình là việc triển khai các chatbot và trợ lý ảo AI để cải thiện dịch vụ khách hàng, cung cấp phản hồi nhanh chóng và cá nhân hóa.
Thứ tư, sự tham gia của các tổ chức học thuật và viện nghiên cứu.
Sự tham gia mạnh mẽ của các tổ chức học thuật và các viện nghiên cứu tại Việt Nam đối với công nghệ AI đã giúp bồi dưỡng lực lượng lao động kỹ thuật số và AI có tay nghề cao. Các trường đại học hàng đầu, như: Đại học Bách khoa Hà Nội (HUST), Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội (VNU) và Trường Đại học Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh đã đi đầu trong nghiên cứu và giáo dục về AI. Bên cạnh đó, các tổ chức giáo dục tại Việt Nam cũng đóng vai trò quan trọng trong việc đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao cho ngành công nghiệp AI.
Các chương trình đào tạo về AI tại các trường đại học và viện nghiên cứu không chỉ trang bị cho sinh viên kiến thức lý thuyết mà còn cung cấp các kỹ năng thực hành qua các dự án nghiên cứu và thực tập tại các doanh nghiệp công nghệ hàng đầu. Cùng với đó, các tổ chức giáo dục đã thường xuyên hợp tác với các đối tác quốc tế để tiếp cận công nghệ và kiến thức mới về AI, thực hiện các dự án nghiên cứu chung, tổ chức các hội thảo, hội nghị về AI. Sự hợp tác này không chỉ giúp nâng cao năng lực nghiên cứu của các tổ chức giáo dục tại Việt Nam mà còn tạo ra các cơ hội học tập và nghiên cứu cho sinh viên và nhà khoa học Việt Nam ở nước ngoài. Ví dụ, Viện Công nghệ Thông tin thuộc Đại học Bách Khoa Hà Nội (HUST) đã phát triển các giải pháp AI cho việc chẩn đoán bệnh và quản lý hồ sơ bệnh án điện tử, giúp nâng cao chất lượng dịch vụ y tế và giảm thiểu sai sót trong chẩn đoán và điều trị.
Thứ năm, Việt Nam có nguồn dân số trẻ, đang trong thời kỳ cơ cấu dân số vàng.
Theo thống kê của Phòng Kinh tế và Xã hội Liên hiệp quốc, dân số hiện tại của Việt Nam là 101.310.086 người vào ngày 14/01/2025. Các số liệu thống kê và dự báo này cho thấy, trong giai đoạn từ năm 2025 – 2050, Việt Nam là nước có cơ cấu dân số trẻ với độ tuổi trung bình dao động từ 32,9 – 41,2 tuổi2. Điều này khiến cho Việt Nam được đánh giá là thời kỳ có cơ cấu dân số vàng đạt tỷ lệ cao nhất từ trước tới nay. Đây là những thuận lợi cơ bản để Việt Nam phát triển và ứng dụng công nghệ AI bắt kịp với sự phát triển của thế giới, bởi vì những người trẻ thường được đánh giá có sự nhanh nhạy trong nắm bắt công nghệ mới, thích trải nghiệm những sản phẩm dịch vụ mới có nhiều tiện ích. Đồng thời, tầng lớp dân cư thuộc lứa tuổi từ 32,9 – 41,2 tuổi cũng là tầng lớp dân cư thường đã có công việc và thu nhập ổn định nên việc chi tiêu và trải nghiệm công nghệ mới cũng thường xuyên và ổn định hơn. Sự tăng trưởng nhanh chóng của dân số trẻ, năng động đã, đang và sẽ tiếp tục tiếp nhiên liệu, tạo động lực định hình và thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI tại Việt Nam.
4. Một số kiến nghị phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam
4.1. Đối với Chính phủ
Thứ nhất, Chính phủ cần xây dựng và hoàn thiện hành lang pháp lý cho AI, bao gồm các tiêu chuẩn về đạo đức, quyền riêng tư và an toàn dữ liệu. Các chính sách cần tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp và các startup trong lĩnh vực AI phát triển, đồng thời kiểm soát chặt chẽ để ngăn chặn các rủi ro liên quan đến việc lạm dụng công nghệ này.
Thứ hai, Chính phủ cần thúc đẩy việc đầu tư vào nghiên cứu và phát triển (R&D). Để làm được việc này, cần có chính sách hỗ trợ tài chính đối với các viện nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp để tiến hành nghiên cứu trong lĩnh vực AI. Ngoài ra, cần hợp tác với các quốc gia phát triển công nghệ cao để tận dụng nguồn tri thức và kinh nghiệm quốc tế, từ đó thúc đẩy sự đổi mới và sáng tạo.
Thứ ba, song song với R&D, việc phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao là một yếu tố không thể thiếu. Chính phủ cần có kế hoạch dài hạn để đào tạo và phát triển lực lượng lao động có kỹ năng về AI. Các chương trình đào tạo cần được đưa vào hệ thống giáo dục từ cấp phổ thông cho đến đại học. Việc hợp tác với các tổ chức quốc tế và doanh nghiệp lớn trong ngành để tổ chức các khóa học, hội thảo và chương trình thực tập cũng là một giải pháp quan trọng. Đồng thời, cần có chính sách thu hút nhân tài người Việt Nam đang làm việc ở nước ngoài trở về nước đóng góp cho sự phát triển của công nghệ AI.
Thứ tư, việc xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin hiện đại là điều kiện tiên quyết để phát triển AI. Chính phủ cần đầu tư vào hệ thống máy chủ, trung tâm dữ liệu và nền tảng điện toán đám mây đủ mạnh để hỗ trợ việc triển khai các giải pháp AI. Mặt khác, cần thúc đẩy xây dựng các kho dữ liệu lớn (big data) phục vụ cho các ứng dụng AI, bảo đảm dữ liệu được thu thập và quản lý một cách minh bạch, an toàn và tuân thủ pháp luật.
Thứ năm, việc đẩy mạnh hợp tác công – tư (PPP) trong phát triển AI cũng là một yếu tố then chốt. Chính phủ cần khuyến khích sự tham gia của các doanh nghiệp tư nhân và startup vào quá trình phát triển AI thông qua các mô hình hợp tác, đối tác công – tư. Điều này không chỉ giúp tận dụng nguồn lực tài chính từ khu vực tư nhân mà còn thúc đẩy sự đổi mới sáng tạo từ các doanh nghiệp.
Thứ sáu, Chính phủ cần có các chiến dịch truyền thông nhằm giúp người dân hiểu rõ hơn về lợi ích cũng như các thách thức của công nghệ này. Điều này giúp xây dựng niềm tin và sự ủng hộ của xã hội đối với các chính sách và chiến lược phát triển AI.
4.2. Đối với doanh nghiệp
(1) Xây dựng nhận thức và cam kết từ lãnh đạo doanh nghiệp. Lãnh đạo là nhân tố then chốt trong việc đưa ra quyết định chiến lược. Lãnh đạo doanh nghiệp cần có tầm nhìn, hiểu biết về AI và sẵn sàng đầu tư vào công nghệ này, trong đó, cần cam kết lâu dài, hiểu rõ rằng việc tích hợp AI không chỉ là xu hướng mà còn là cơ hội phát triển vượt bậc.
(2) Đào tạo và nâng cao năng lực nhân sự. Để ứng dụng AI hiệu quả, doanh nghiệp cần bảo đảm rằng, nhân viên được trang bị kiến thức và kỹ năng cần thiết. Các chương trình đào tạo về AI và khoa học dữ liệu nên được triển khai để nhân viên hiểu và sử dụng công nghệ này vào công việc hằng ngày. Đồng thời, doanh nghiệp cũng có thể thu hút nhân tài từ các lĩnh vực công nghệ để tăng cường đội ngũ.
(3) Đầu tư vào hạ tầng công nghệ. Hạ tầng công nghệ là nền tảng quan trọng để triển khai AI. Doanh nghiệp cần đầu tư vào các hệ thống máy chủ, dữ liệu lớn (big data) và các công cụ phần mềm hỗ trợ AI. Bảo đảm hệ thống công nghệ thông tin (IT) đủ mạnh để xử lý khối lượng dữ liệu lớn và các mô hình học máy (machine learning).
(4) Xây dựng và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả. AI hoạt động dựa trên dữ liệu, do đó, doanh nghiệp cần xây dựng các chiến lược thu thập, lưu trữ và quản lý dữ liệu một cách khoa học. Việc bảo đảm dữ liệu chất lượng cao, đầy đủ và an toàn là ưu tiên hàng đầu.
(5) Tập trung vào ứng dụng thực tiễn. Doanh nghiệp cần xác định các lĩnh vực cụ thể mà AI có thể tạo ra giá trị cao nhất, như tự động hóa quy trình, cải thiện trải nghiệm khách hàng, phân tích thị trường hoặc dự đoán xu hướng. Thay vì áp dụng AI tràn lan, việc tập trung vào các ứng dụng cụ thể sẽ giúp tối ưu hóa chi phí và hiệu quả.
(6) Hợp tác với các đối tác và chuyên gia. Doanh nghiệp có thể hợp tác với các công ty công nghệ, trung tâm nghiên cứu và chuyên gia trong lĩnh vực AI để phát triển các giải pháp phù hợp. Những đối tác này có thể cung cấp kiến thức chuyên sâu, hỗ trợ kỹ thuật và cả công nghệ tiên tiến mà doanh nghiệp chưa sở hữu.
(7) Thích nghi với văn hóa thay đổi. Việc ứng dụng AI đòi hỏi một môi trường doanh nghiệp linh hoạt và sẵn sàng thích nghi với sự thay đổi. Doanh nghiệp cần xây dựng một văn hóa tổ chức khuyến khích sự đổi mới, sáng tạo và sẵn sàng thử nghiệm những ý tưởng mới.
(8) Tuân thủ quy định pháp luật và đạo đức khi sử dụng AI. AI đi kèm với nhiều vấn đề về đạo đức và pháp lý, như quyền riêng tư dữ liệu hay phân biệt đối xử. Doanh nghiệp cần nghiên cứu và tuân thủ các quy định liên quan, đồng thời bảo đảm các giải pháp AI không gây hại hoặc ảnh hưởng tiêu cực đến xã hội.
(9) Đánh giá và cải tiến liên tục. Công nghệ AI thay đổi rất nhanh, do đó, cần thường xuyên đánh giá hiệu quả của các giải pháp đã triển khai và cập nhật công nghệ mới. Việc duy trì một quy trình cải tiến liên tục sẽ giúp doanh nghiệp luôn đi đầu trong cuộc cạnh tranh.
(10) Khuyến khích sáng tạo nội bộ. Ngoài việc sử dụng các giải pháp AI từ bên ngoài, nên tạo điều kiện để nhân viên có thể tự phát triển và đề xuất các ý tưởng sáng tạo liên quan đến AI. Điều này không chỉ tăng tính chủ động của nhân viên mà còn giúp doanh nghiệp tối ưu hóa nguồn lực nội tại.
5. Kết luận
Tại Việt Nam, quá trình hình thành và phát triển công nghệ AI là một hành trình được đánh dấu bằng các sáng kiến chiến lược, sự hỗ trợ của Chính phủ và sự hợp tác với các công ty công nghệ hàng đầu thế giới. Nghiên cứu các động lực thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI tại Việt Nam là một bước đi chiến lược, tạo tiền đề vững chắc cho việc ứng dụng AI trong kinh doanh của doanh nghiệp và quản lý của Chính phủ.
Đối với doanh nghiệp, việc hiểu rõ các động lực này cho phép họ tận dụng AI để nâng cao hiệu suất, cải thiện trải nghiệm khách hàng và giảm chi phí vận hành.Trong khi đó, Chính phủ có thể khai thác AI để nâng cao hiệu quả quản lý, cải thiện dịch vụ công và phát triển các chính sách phù hợp với xu hướng công nghệ. Sự phối hợp nhịp nhàng giữa nghiên cứu và ứng dụng này sẽ thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI, thông qua đó tác động tích cực tới sự phát triển nhanh, mạnh, bền vững kinh tế – xã hội tại Việt Nam.
Chú thích:
1. https://encord.com/blog/f1-score-in-machine-learning/
2. https://danso.org/viet-nam/#bang
Tài liệu tham khảo:
1. Bộ Khoa học và Công nghệ (2021). Quyết định số 1678/QĐ-BKHCN ngày 23/6/2021 về việc ban hành kế hoạch triển khai “Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030”.
2. Chính phủ (2024). Nghị định số 182/2024/NĐ-CP ngày 31/12/2024 quy định việc thành lập, quản lý và sử dụng Quỹ Hỗ trợ Đầu tư.
3. Thủ tướng Chính phủ (2020). Quyết định số 2117/QĐ-TTg ngày 16/12/2020 về ban hành danh mục công nghệ ưu tiên nghiên cứu, phát triển và ứng dụng để chủ động tham gia cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư.
4. Thủ tướng Chính phủ (2021). Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/01/2021 ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030.
5. Aaltonen, P., Kurvinen, E. (2025). Introduction to the Concepts: The Past, Present, and Future of AI. In: Aaltonen, P., Kurvinen, E. (eds) Contemporary Issues in Industry 5.0. Technology, Work and Globalization. Palgrave Macmillan, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-74779-3_1
6. Campos Zabala, F.J. (2023). Overview of AI Concepts and Technologies. In: Grow Your Business with AI. Apress, Berkeley, CA. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-9669-1_8
7. Haenlein, M.&Kaplan, A. (2019). A Brief History of Artificial Intelligence: On the Past, Present, and Future of Artificial Intelligence.California Management Review. 61(4):000812561986492. DOI: 10.1177/0008125619864925
8. Maas, Matthijs M. and Villalobos Ruiz, José Jaime (2023). International AI Institutions: A Literature Review of Models, Examples, and Proposals (September 22, 2023). AI Foundations Report 1, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4579773 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4579773
9. Mugala, V. (2025). Leveraging Generative AI for Enhanced Predictive Maintenance and Anomaly Detection in Manufacturing. In: Vajjhala, N.R., Roy, S.S., Taşcı, B., Hoque Chowdhury, M.E. (eds) Generative Artificial Intelligence (AI) Approaches for Industrial Applications. Information Systems Engineering and Management, vol 24.Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-76710-4_13
10. John, M.M., Holmström Olsson, H., Bosch, J. (2021). Architecting AI Deployment: A Systematic Review of State-of-the-Art and State-of-Practice Literature. In: Klotins, E., Wnuk, K. (eds) Software Business. ICSOB 2020. Lecture Notes in Business Information Processing, vol 407. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-67292-8_2
11. Qin, Y., Xu, Z., Wang, X. et al (2024). Artificial Intelligence and Economic Development: An Evolutionary Investigation and Systematic Review. J Knowl Econ 15, 1736–1770 (2024). https://doi.org/10.1007/s13132-023-01183-2
12. Shao, Z., Yuan, S., Wang, Y. and Xu, J. (2022). Evolutions and trends of artificial intelligence (AI): research, output, influence and competition. Library Hi Tech, Vol. 40 No. 3, pp. 704-724. https://doi.org/10.1108/LHT-01-2021-0018
