Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi kép tại doanh nghiệp nhỏ và vừa ở Việt Nam

Artificial intelligence applications in the twin transformation of small and medium-sized enterprises in Vietnam

TS. Phạm Thanh Tâm
Trường Đại học FPT

(Quanlynhanuoc.vn) – Trong bối cảnh gia tăng các yêu cầu về phát triển bền vững và hội nhập quốc tế, chuyển đổi kép – kết hợp giữa chuyển đổi số và chuyển đổi xanh đang trở thành định hướng tất yếu đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa. Bài viết phân tích vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong thúc đẩy chuyển đổi kép tại Việt Nam thông qua phương pháp phân tích định tính dựa trên dữ liệu thứ cấp từ các báo cáo trong nước và quốc tế. Thời gian qua, việc ứng dụng AI chủ yếu dừng ở cấp độ tác nghiệp, chưa được tích hợp vào chiến lược và hệ thống quản trị, trong khi chuyển đổi số và chuyển đổi xanh vẫn diễn ra theo hướng tách rời. Điều này phản ánh sự tồn tại của khoảng cách giữa mức độ tiếp cận công nghệ và mức độ trưởng thành chuyển đổi. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất các hàm ý chính sách nhằm thúc đẩy tích hợp AI vào chuyển đổi kép, bao gồm: phát triển hạ tầng dữ liệu, hỗ trợ tài chính, xây dựng hệ sinh thái công nghệ và nâng cao năng lực doanh nghiệp, từ đó góp phần làm rõ vai trò của AI như một động lực tích hợp trong chuyển đổi kép và cung cấp cơ sở tham khảo cho hoạch định chính sách và chiến lược doanh nghiệp.

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo; chuyển đổi kép; doanh nghiệp nhỏ và vừa; chuyển đổi số; chuyển đổi xanh; ESG.

Abstract: In the context of increasing demands for sustainable development and international integration, the twin transition – the integration of digital transformation and green transformation has become an inevitable pathway for small and medium-sized enterprises (SMEs). This study examines the role of artificial intelligence (AI) in facilitating the twin transition in Vietnam through a qualitative approach based on secondary data from both domestic and international reports. AI adoption remains largely at the operational level and has yet to be fully embedded into corporate strategy and governance systems. Meanwhile, digital and green transformations continue to be implemented in a fragmented manner. This reflects a persistent gap between technological adoption and the overall maturity of transformation processes. Based on these insights, the study proposes several policy implications to promote the integration of AI into the twin transition, including the development of data infrastructure, financial support mechanisms, the establishment of a robust technology ecosystem, and capacity building for enterprises. The findings contribute to clarifying the role of AI as an integrative driver in the twin transition and provide a valuable reference for policymakers and business strategists.

Keywords: Artificial intelligence; twin transition; small and medium-sized enterprises (SMEs); digital transformation; green transformation; ESG.

1. Đặt vấn đề

Những năm gần đây, nền kinh tế toàn cầu đang chịu tác động mạnh mẽ của biến đổi khí hậu, sự dịch chuyển chuỗi cung ứng và sự phát triển nhanh chóng của công nghệ số. Các tiêu chuẩn quốc tế, như: cơ chế điều chỉnh biên giới carbon (CBAM), Thỏa thuận Xanh châu Âu (EU Green Deal) và các hiệp định thương mại tự do thế hệ mới, như: Hiệp định Đối tác Toàn diện và Tiến bộ xuyên Thái Bình Dương (CPTPP) đang đặt ra yêu cầu ngày càng cao đối với doanh nghiệp về minh bạch dữ liệu, giảm phát thải và phát triển bền vững. Trong bối cảnh đó, chuyển đổi kép (twin transition) – sự kết hợp giữa chuyển đổi số và chuyển đổi xanh đã nổi lên như một chiến lược tất yếu, giúp doanh nghiệp nâng cao năng suất, tối ưu chi phí và tăng cường năng lực cạnh tranh.

Trí tuệ nhân tạo (AI) được xem là công nghệ cốt lõi của cách mạng công nghiệp 4.0, đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy chuyển đổi kép. Không chỉ hỗ trợ tự động hóa và phân tích dữ liệu, AI còn giúp tối ưu hóa sử dụng tài nguyên, giảm phát thải và nâng cao chất lượng ra quyết định. Nhờ đó, AI được coi là “cầu nối” giữa chuyển đổi số và chuyển đổi xanh, góp phần tích hợp các mục tiêu kinh tế và môi trường trong hoạt động doanh nghiệp.

Xuất phát từ thực tiễn đó, bài viết tập trung hướng tới việc làm rõ cơ sở lý luận về mối quan hệ giữa AI và chuyển đổi kép; đánh giá thực trạng ứng dụng AI trong doanh nghiệp nhỏ và vừa (mức độ sẵn sàng, phạm vi triển khai và mức độ tích hợp giữa chuyển đổi số và chuyển đổi xanh); đồng thời, xác định các thách thức chính trong quá trình triển khai, từ đó đề xuất các hàm ý chính sách và giải pháp phù hợp.

Về phương pháp nghiên cứu, bài viết sử dụng cách tiếp cận định tính kết hợp phân tích dữ liệu thứ cấp từ các nguồn uy tín như báo cáo của GIZ và Bộ Tài chính Việt Nam, cùng các tổ chức quốc tế. Phương pháp phân tích chủ đề (thematic analysis) được áp dụng nhằm nhận diện các xu hướng chính, phân tích mối quan hệ giữa chuyển đổi số và chuyển đổi xanh cũng như làm rõ các rào cản và yếu tố thúc đẩy trong quá trình chuyển đổi kép.

2. Cơ sở lý luận  

2.1. Một số khái niệm chuyển đổi kép

Chuyển đổi kép (twin transition) là quá trình tích hợp giữa chuyển đổi số và chuyển đổi xanh nhằm hướng tới tăng trưởng bền vững. Trong đó, chuyển đổi số tập trung vào ứng dụng công nghệ nhằm nâng cao hiệu quả và năng lực cạnh tranh, còn chuyển đổi xanh hướng tới giảm thiểu tác động môi trường và sử dụng hiệu quả tài nguyên. Theo OECD (2021)¹ và European Commission (2020)², hai quá trình này có mối quan hệ tương hỗ, trong đó công nghệ số đóng vai trò nền tảng giúp tối ưu hóa tài nguyên, giảm phát thải và nâng cao hiệu quả vận hành. Việc triển khai đồng thời có thể tạo hiệu ứng cộng hưởng giữa mục tiêu kinh tế và môi trường.

Trong bối cảnh gia tăng các tiêu chuẩn quốc tế, như: tiêu chí môi trường – xã hội – quản trị (ESG) và CBAM, chuyển đổi kép trở thành yêu cầu tất yếu, đặc biệt đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh và đảm bảo phát triển bền vững dài hạn.

2.2. Vai trò của AI trong chuyển đổi kép

Trong bối cảnh chuyển đổi kép, AI không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn là hạ tầng công nghệ nền tảng cho việc tích hợp giữa chuyển đổi số và chuyển đổi xanh. Theo OECD (2021)³, AI là công nghệ mục đích chung có khả năng tái cấu trúc chuỗi giá trị thông qua xử lý dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực.

Thứ nhất, AI thúc đẩy chuyển đổi số. AI giúp nâng cao mức độ số hóa, chuyển doanh nghiệp sang vận hành dựa trên dữ liệu, thông qua tự động hóa, phân tích dự báo và cá nhân hóa. Việc ứng dụng AI góp phần cải thiện hiệu quả, giảm chi phí và nâng cao năng suất (McKinsey & Company, 2023)⁴. Tuy nhiên, hiệu quả phụ thuộc vào mức độ tích hợp vào quy trình cốt lõi.

Thứ hai, AI hỗ trợ chuyển đổi xanh. AI góp phần tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng, kiểm soát phát thải và sử dụng hiệu quả tài nguyên (International Energy Agency, 2022)⁵. Các công nghệ như Digital Twin cho phép mô phỏng và tối ưu hệ thống sản xuất, dù bản thân AI cũng đặt ra yêu cầu về hiệu quả năng lượng.

Thứ ba, AI đóng vai trò cơ chế tích hợp. AI cho phép tối ưu hóa đồng thời các mục tiêu kinh tế và môi trường, chuyển từ tối ưu đơn mục tiêu sang đa mục tiêu (World Economic Forum, 2023)⁶, thông qua tích hợp dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực.

Từ góc độ chiến lược, AI góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh và khả năng đáp ứng tiêu chuẩn ESG (PwC, 2023)⁷. Tuy nhiên, hiệu quả ứng dụng phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, năng lực công nghệ và mức độ tích hợp. Nhìn chung, AI giữ vai trò trung tâm trong chuyển đổi kép, vừa là công cụ công nghệ, vừa là động lực chiến lược cho phát triển bền vững.

3. Thực trạng ứng dụng AI trong chuyển đổi kép tại doanh nghiệp nhỏ và vừa ở Việt Nam

3.1. Quy mô và vai trò của doanh nghiệp nhỏ và vừa trong nền kinh tế

Tại Việt Nam, khu vực doanh nghiệp nhỏ và vừa giữ vai trò trung tâm trong cấu trúc kinh tế quốc gia. Theo số liệu của Bộ Kế hoạch và Đầu tư (nay là Bộ Tài chính)⁸, doanh nghiệp nhỏ và vừa chiếm khoảng 97 – 98% tổng số doanh nghiệp đang hoạt động, đóng góp khoảng 40 – 41% GDP, khoảng 30% tổng vốn đầu tư toàn xã hội và tạo ra trên 60% việc làm trong nền kinh tế. Những con số này cho thấy, doanh nghiệp nhỏ và vừa không chỉ là lực lượng chủ đạo thúc đẩy tăng trưởng mà còn đóng vai trò quan trọng trong bảo đảm an sinh xã hội và ổn định thị trường lao động.

Tuy nhiên, đặc điểm quy mô nhỏ, hạn chế về vốn, công nghệ và năng lực quản trị khiến doanh nghiệp nhỏ và vừa trở thành nhóm doanh nghiệp dễ bị tổn thương trước các biến động kinh tế và các yêu cầu chuyển đổi mới. Trong bối cảnh hội nhập sâu rộng, các tiêu chuẩn quốc tế như CBAM, ESG và yêu cầu truy xuất nguồn gốc ngày càng trở thành những rào cản kỹ thuật quan trọng đối với doanh nghiệp, đặc biệt là trong các ngành xuất khẩu.

Theo báo cáo của GIZ phối hợp với Bộ Tài chính Việt Nam (2025)⁹, việc đáp ứng đồng thời các yêu cầu về số hóa và phát triển bền vững không còn là lựa chọn mà đã trở thành điều kiện cần để doanh nghiệp duy trì khả năng tham gia vào chuỗi giá trị toàn cầu. Trong bối cảnh đó, chuyển đổi kép được xem là hướng đi tất yếu giúp DNNVV nâng cao năng lực cạnh tranh, thích ứng với các tiêu chuẩn quốc tế ngày càng khắt khe.

3.2. Mức độ sẵn sàng chuyển đổi số và chuyển đổi kép của doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam

Thực tế cho thấy, mức độ sẵn sàng chuyển đổi số của doanh nghiệp Việt Nam đang ở giai đoạn trung bình và cải thiện chậm. Cụ thể, điểm số trung bình tại hai trung tâm kinh tế lớn là Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh chỉ đạt khoảng 3,14/5 trong năm 2024, tăng nhẹ so với mức 3,10 – 3,12 của năm 2023¹⁰.

Bảng 1. Mức độ sẵn sàng chuyển đổi số của doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam
(2023 – 2024)

Chỉ tiêu	2023	2024	Mức tăng tuyệt đối	Tốc độ tăng (%)	Xu hướng
TP. Hồ Chí Minh	3.10	3.14	+0.04	+1.29%	Tăng nhẹ
Hà Nội	3.12	3.14	+0.02	+0.64%	Tăng nhẹ
Trung bình chung	3.11	3.14	+0.03	+0.96%	Tăng nhẹ

Mức điểm này cho thấy, doanh nghiệp đã vượt qua giai đoạn đầu của chuyển đổi số, song chưa đạt đến mức trưởng thành. Đáng chú ý, tốc độ cải thiện rất chậm (chỉ khoảng 0,02 – 0,04 điểm), phản ánh sự thiếu hụt về năng lực triển khai, hạ tầng số và hiệu quả chính sách hỗ trợ.

Không chỉ dừng lại ở mức trung bình, mức độ sẵn sàng chuyển đổi còn có sự phân hóa rõ rệt giữa các lĩnh vực chức năng.

Bảng 2. Mức độ sẵn sàng chuyển đổi số theo lĩnh vực

Lĩnh vực	Điểm trung bình (ước tính)	Mức độ	Đặc điểm chính	Hàm ý
Trải nghiệm khách hàng	3.5 – 4.0	Khá cao	Tập trung vào marketing, bán hàng, tương tác số	Dễ triển khai, hiệu quả nhanh
Quản trị nội bộ	3.2 – 3.5	Trung bình – khá	Ứng dụng phần mềm nhưng thiếu tích hợp hệ thống	Cần nâng cấp tích hợp
Kết nối hệ thống	~3.1	Trung bình	Dữ liệu phân tán, chưa liên thông	Rào cản lớn của chuyển đổi
Chiến lược và đầu tư	~3.0	Thấp	Ít ứng dụng công nghệ trong quyết định dài hạn	Thiếu định hướng chiến lược

Sự phân hóa này phản ánh xu hướng phổ biến tại doanh nghiệp nhỏ và vừa: doanh nghiệp ưu tiên số hóa các hoạt động ngắn hạn và dễ triển khai, trong khi chưa tận dụng công nghệ số trong các quyết định chiến lược. Điều này tạo ra một “điểm nghẽn chuyển đổi”, khi công nghệ chưa được tích hợp vào năng lực lõi của doanh nghiệp.

Ngoài ra, sự khác biệt giữa các địa phương cũng cho thấy tính không đồng đều trong quá trình chuyển đổi.

Bảng 3. So sánh mức độ sẵn sàng chuyển đổi số giữa Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh

Khía cạnh	TP. Hồ Chí Minh	Hà Nội	Mức độ so sánh	Diễn giải
Trải nghiệm khách hàng	Cao (≈3.5–4.0)	Thấp hơn	TP.HCM cao hơn	Định hướng thị trường rõ hơn
Quản trị nội bộ	Trung bình	Cao hơn	Hà Nội cao hơn	Lợi thế về tổ chức, quản trị
Ứng dụng chiến lược	Thấp (≈3.0)	Thấp (≈3.0)	Tương đương	Điểm yếu chung
Tích hợp hệ thống	Trung bình	Trung bình	Tương đương	Thiếu đồng bộ hệ thống

Kết quả cho thấy, sự khác biệt về cấu trúc chuyển đổi số giữa hai trung tâm kinh tế lớn, trong đó TP. Hồ Chí Minh có xu hướng định hướng thị trường rõ hơn, trong khi Hà Nội có lợi thế về quản trị nội bộ. Tuy nhiên, cả hai đều gặp hạn chế trong tích hợp hệ thống và ứng dụng chiến lược, phản ánh mức độ chuyển đổi chưa đạt chiều sâu.

Nhìn tổng thể, mức độ sẵn sàng chuyển đổi số của doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam hiện đang ở trạng thái “chuyển tiếp”, với khoảng cách đáng kể giữa nhận thức và năng lực thực thi. Doanh nghiệp đã bước đầu tiếp cận công nghệ nhưng chưa chuyển hóa thành năng lực cạnh tranh bền vững.

Từ góc độ chuyển đổi kép, hạn chế này có ý nghĩa đặc biệt quan trọng. Khi chuyển đổi số chưa đạt mức trưởng thành, doanh nghiệp khó có thể triển khai hiệu quả các giải pháp chuyển đổi xanh như tối ưu hóa năng lượng, quản lý phát thải hay minh bạch chuỗi cung ứng. Nói cách khác, chuyển đổi số chưa đủ sâu sẽ trở thành rào cản đối với chuyển đổi kép.

3.3. Thực trạng ứng dụng AI trong doanh nghiệp nhỏ và vừa

Mức độ ứng dụng AI trong doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam hiện nay có xu hướng gia tăng rõ rệt, phản ánh quá trình mở rộng tiếp cận công nghệ trong khu vực doanh nghiệp. Theo báo cáo của Deloitte (2025)¹¹, khoảng 93% doanh nghiệp nhỏ và vừa đã triển khai AI ở một số khâu trong hoạt động vận hành cho thấy, mức độ phổ biến công nghệ ở mức cao so với khu vực.

(1) Xét theo mục đích sử dụng, AI được ứng dụng chủ yếu trong các hoạt động liên quan đến khách hàng và vận hành. Cụ thể, 66% doanh nghiệp sử dụng AI cho giao tiếp khách hàng, 63% cho tiếp cận khách hàng mới và 56% cho phân tích nhu cầu thị trường. Bên cạnh đó, khoảng 75% doanh nghiệp đang sử dụng ít nhất một công cụ số tích hợp AI, phản ánh xu hướng phổ biến công nghệ ở cấp độ ứng dụng đơn lẻ.

(2) Về hiệu quả, AI mang lại những cải thiện đáng kể trong hoạt động sản xuất – kinh doanh. Phần lớn doanh nghiệp ghi nhận sự gia tăng năng suất, tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu quả tương tác khách hàng, với tỷ lệ tương ứng lần lượt là 92%, 89% và 91%. Thực tiễn triển khai cho thấy, AI góp phần tự động hóa các tác vụ lặp lại, nâng cao hiệu quả xử lý dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu. Trong một số trường hợp, năng suất lao động tại các bộ phận có thể cải thiện đáng kể, đồng thời doanh nghiệp có khả năng tối ưu hóa chuỗi cung ứng, quản lý kho và dự báo nhu cầu thị trường.

(3) Xét theo phạm vi ứng dụng, AI được triển khai rộng rãi trong tự động hóa quy trình, quản trị vận hành và marketing số, đồng thời từng bước mở rộng sang các lĩnh vực như phân tích dữ liệu nâng cao, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và quản lý tài nguyên. Đáng chú ý, một số doanh nghiệp đã bước đầu ứng dụng AI trong quản lý năng lượng và giảm phát thải, cho thấy tiềm năng kết nối giữa chuyển đổi số và chuyển đổi xanh.

Tuy nhiên, mặc dù mức độ phổ biến cao, việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp nhỏ và vừa vẫn chủ yếu dừng ở cấp độ công cụ, chưa được tích hợp sâu vào hệ thống quản trị và chiến lược dài hạn. Các ứng dụng hiện nay chủ yếu mang lại hiệu quả ngắn hạn, trong khi khả năng khai thác AI như một năng lực cốt lõi còn hạn chế. Điều này phản ánh sự tồn tại của một khoảng cách giữa mức độ tiếp cận công nghệ và mức độ trưởng thành ứng dụng, đồng thời chỉ ra những hạn chế về dữ liệu, hạ tầng và năng lực quản trị công nghệ trong doanh nghiệp.

Trong bối cảnh chuyển đổi kép, AI mới chỉ phát huy vai trò hỗ trợ trong nâng cao hiệu quả vận hành, trong khi chức năng tích hợp giữa mục tiêu kinh tế và môi trường chưa được khai thác đầy đủ. Do đó, việc nâng cao năng lực tích hợp AI vào chiến lược doanh nghiệp và phát triển hệ thống dữ liệu nội tại là điều kiện then chốt để doanh nghiệp nhỏ và vừa tận dụng hiệu quả tiềm năng của công nghệ này trong dài hạn.

Hình 1: Thực trạng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo AI tại doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam

3.4. Thực trạng tích hợp chuyển đổi kép trong doanh nghiệp nhỏ và vừa

Trong bối cảnh các yêu cầu về phát triển bền vững ngày càng gia tăng, chuyển đổi kép – kết hợp giữa chuyển đổi số và chuyển đổi xanh đang trở thành định hướng quan trọng đối với doanh nghiệp. Tuy nhiên, mức độ tích hợp hai quá trình này tại doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam còn hạn chế, chủ yếu dừng ở triển khai song song thay vì tích hợp mang tính hệ thống.

Thứ nhất, về nền tảng chuyển đổi số, kết quả khảo sát từ Cục Phát triển doanh nghiệp tư nhân và kinh tế tập thể cho thấy (GIZ, 2025)12, mức độ sẵn sàng đạt khoảng 3,14/5, phản ánh trạng thái phát triển nhưng chưa đạt mức trưởng thành. Mặc dù doanh nghiệp đã bước đầu ứng dụng công nghệ trong quản trị và vận hành, song mức độ tích hợp hệ thống còn thấp, dữ liệu chưa được liên thông và khai thác hiệu quả. Đáng chú ý, các nội dung liên quan đến chuyển đổi xanh như quản lý năng lượng, đo lường phát thải hay thực hành ESG hầu như chưa được tích hợp vào các hệ thống số hiện có. Điều này cho thấy chuyển đổi số mới dừng ở cấp độ số hóa vận hành, chưa đủ nền tảng để hỗ trợ tích hợp các mục tiêu môi trường.

Thứ hai, quá trình chuyển đổi tại doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam tồn tại tình trạng lệch pha giữa chuyển đổi số và chuyển đổi xanh. Trong khi chuyển đổi số đã đạt mức triển khai trung bình, thì các nội dung liên quan đến môi trường vẫn ở giai đoạn sơ khai. Dữ liệu cho thấy công nghệ, đặc biệt là AI, chủ yếu được ứng dụng trong các hoạt động tác nghiệp như marketing, bán hàng và chăm sóc khách hàng, trong khi các ứng dụng phục vụ tối ưu hóa tài nguyên, năng lượng hoặc mục tiêu môi trường còn rất hạn chế. Sự chênh lệch này phản ánh xu hướng ưu tiên các giải pháp mang lại hiệu quả kinh tế ngắn hạn, trong khi các mục tiêu phát triển bền vững chưa được tích hợp vào chiến lược doanh nghiệp.

Từ các phân tích trên, có thể nhận định rằng chuyển đổi số và chuyển đổi xanh tại doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam hiện vẫn tồn tại như hai quá trình tương đối độc lập, thiếu sự liên kết và cộng hưởng. Nền tảng công nghệ tuy đã hình thành nhưng chưa đủ trưởng thành để hỗ trợ tích hợp đa mục tiêu, trong khi sự lệch pha giữa hai quá trình chuyển đổi làm hạn chế khả năng hiện thực hóa chuyển đổi kép. Đây là một trong những rào cản cốt lõi cần được giải quyết nhằm nâng cao hiệu quả chuyển đổi và năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp trong dài hạn.

3.5. Các rào cản chính đối với ứng dụng AI và chuyển đổi kép

Trong bối cảnh chuyển đổi kép kết hợp giữa chuyển đổi số và chuyển đổi xanh trở thành xu hướng tất yếu, các DNNVV tại Việt Nam vẫn đối mặt với nhiều rào cản mang tính hệ thống, làm hạn chế hiệu quả ứng dụng AI, cản trở quá trình tích hợp chuyển đổi.

(1) Hạn chế về hạ tầng số và mức độ sẵn sàng công nghệ là rào cản nền tảng. Mức độ sẵn sàng chuyển đổi số hiện khoảng 3,14/5, phản ánh trạng thái chưa trưởng thành, đặc biệt trong tích hợp công nghệ vào quản trị và ra quyết định chiến lược, qua đó hạn chế khả năng triển khai AI ở quy mô hệ thống.

(2) Thiếu dữ liệu và năng lực quản trị dữ liệu là điểm nghẽn cốt lõi. Doanh nghiệp chưa xây dựng được hệ thống dữ liệu minh bạch, có thể đo lường và kiểm chứng, nhất là dữ liệu phát thải và chuỗi cung ứng, làm giảm hiệu quả ứng dụng AI và khả năng đáp ứng tiêu chuẩn quốc tế.

(3) Rào cản tài chính làm suy giảm động lực chuyển đổi. Chi phí đầu tư cho công nghệ và chuyển đổi xanh cao trong khi nguồn lực hạn chế khiến doanh nghiệp nhỏ và vừa khó triển khai các sáng kiến quy mô lớn.

(4) Hạn chế về năng lực công nghệ và nguồn nhân lực làm gia tăng khoảng cách chuyển đổi. Doanh nghiệp chưa đủ năng lực khai thác các công nghệ như AI, blockchain hay digital twin trong cả vận hành và chiến lược.

(5) Thiếu định hướng tích hợp giữa chuyển đổi số và chuyển đổi xanh dẫn đến triển khai rời rạc, làm giảm hiệu ứng cộng hưởng trong mô hình kinh doanh.

(6) Áp lực từ các tiêu chuẩn quốc tế, như: CBAM, ESG và truy xuất nguồn gốc ngày càng gia tăng, trong khi năng lực đáp ứng của doanh nghiệp còn hạn chế.

Các rào cản trên có tính tương tác, tạo thành một “vòng hạn chế” hệ thống giữa dữ liệu, công nghệ, tài chính và chiến lược, làm suy giảm hiệu quả ứng dụng AI và cản trở chuyển đổi kép.

Mặc dù còn tồn tại nhiều rào cản, Việt Nam vẫn được đánh giá có tiềm năng trong phát triển AI và thúc đẩy chuyển đổi kép. Các dự báo cho thấy AI có thể đóng góp khoảng 120–130 tỷ USD cho nền kinh tế vào năm 2040, với tốc độ tăng trưởng ước tính khoảng 15% mỗi năm. Đồng thời, Việt Nam nằm trong nhóm quốc gia có tốc độ ứng dụng AI tương đối nhanh trong khu vực ASEAN cho thấy, dư địa phát triển còn lớn.

Theo nghiên cứu (GIZ, 2025)13, ba công nghệ nền tảng đóng vai trò then chốt trong thúc đẩy chuyển đổi kép bao gồm: Green AI, Cloud & Edge Computing và công nghệ Blockchain. Những công nghệ này góp phần tối ưu hóa sử dụng tài nguyên, nâng cao hiệu quả xử lý dữ liệu và tăng cường tính minh bạch trong chuỗi cung ứng.

Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi tại Việt Nam hiện bộc lộ ba nghịch lý mang tính hệ thống. Thứ nhất, chuyển đổi diễn ra nhanh nhưng thiếu chiều sâu, khi AI chủ yếu được ứng dụng ở cấp độ tác nghiệp thay vì tích hợp vào chiến lược. Thứ hai, tồn tại khoảng cách giữa ứng dụng công nghệ và giá trị tạo ra, khiến AI chưa được chuyển hóa thành lợi thế cạnh tranh bền vững. Thứ ba, điểm nghẽn cốt lõi nằm ở năng lực tích hợp, khi dữ liệu, công nghệ và chiến lược chưa được liên kết chặt chẽ, dẫn đến tình trạng “chuyển đổi phân mảnh”.

Tổng thể, doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam hiện đang ở giai đoạn đầu của quá trình chuyển đổi kép, với ba đặc trưng nổi bật: (1) AI phát triển nhanh nhưng chưa đạt mức trưởng thành; (2) Chuyển đổi số và chuyển đổi xanh còn thiếu tính tích hợp; và (3) Các rào cản mang tính hệ thống vẫn chi phối quá trình chuyển đổi. Trong bối cảnh hội nhập quốc tế ngày càng sâu rộng, chuyển đổi kép không còn là lựa chọn mà đã trở thành yêu cầu bắt buộc. AI có thể đóng vai trò là động lực chiến lược, với điều kiện được hỗ trợ bởi khung chính sách phù hợp và hệ sinh thái đổi mới sáng tạo hiệu quả.

4. Hàm ý chính sách

Dựa trên sự phân tích thực trạng và những rào cản trong ứng dụng AI cho chuyển đổi kép tại doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý chính sách theo hướng hệ thống, tích hợp và khả thi nhằm thúc đẩy quá trình chuyển đổi hiệu quả và bền vững.

Một là, cần phát triển hạ tầng dữ liệu quốc gia và chuẩn hóa dữ liệu. Dữ liệu là nền tảng cốt lõi của AI và chuyển đổi kép, trong khi doanh nghiệp nhỏ và vừa hiện thiếu dữ liệu chuẩn hóa, đặc biệt là dữ liệu về phát thải và ESG. Do đó, Nhà nước cần xây dựng cơ sở dữ liệu quốc gia về doanh nghiệp và môi trường, phát triển các nền tảng dữ liệu mở và ban hành tiêu chuẩn dữ liệu thống nhất. Việc chuẩn hóa dữ liệu được chứng minh có thể giảm chi phí triển khai và nâng cao hiệu quả ra quyết định.

Hai là, cần thúc đẩy tài chính xanh và hỗ trợ đầu tư công nghệ nhằm tháo gỡ rào cản chi phí. Các cơ chế, như: quỹ chuyển đổi kép, tín dụng xanh và ưu đãi thuế cho đầu tư AI và công nghệ xanh có thể đóng vai trò “đòn bẩy” giúp doanh nghiệp nhỏ và vừa mở rộng quy mô triển khai. Bên cạnh đó, chú trọng việc xây dựng lộ trình chuyển đổi kép theo ngành nhằm bảo đảm tính khả thi. Các chính sách cần được thiết kế theo đặc thù từng lĩnh vực, ưu tiên các ngành xuất khẩu chịu áp lực tiêu chuẩn quốc tế, qua đó giảm chi phí thử nghiệm và nâng cao hiệu quả triển khai.

Ba là, cần phát triển hệ sinh thái AI và nền tảng công nghệ dùng chung. Do hạn chế về năng lực nội bộ, doanh nghiệp nhỏ và vừa cần được hỗ trợ tiếp cận các mô hình như AI-as-a-Service, nền tảng số dùng chung và các giải pháp cloud, Blockchain. Các công nghệ nền tảng, như: Green AI, Cloud và Blockchain được xác định là yếu tố quan trọng giúp giảm chi phí và nâng cao khả năng tiếp cận chuyển đổi kép.

Đồng thời, tăng cường liên kết hệ sinh thái đổi mới sáng tạo thông qua phối hợp đa bên giữa Nhà nước, doanh nghiệp, tổ chức công nghệ và các đối tác quốc tế. Cách tiếp cận hệ sinh thái sẽ giúp giảm chi phí, tăng tốc độ triển khai và lan tỏa đổi mới.

Bốn là, cần phát triển nguồn nhân lực AI và năng lực quản trị dữ liệu. Việc đào tạo, tái đào tạo và tăng cường liên kết giữa doanh nghiệp – cơ sở đào tạo – viện nghiên cứu là điều kiện thiết yếu để nâng cao năng lực hấp thụ công nghệ. Kỹ năng số và AI được xem là yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh trong tương lai.

Năm là, cần hoàn thiện khung pháp lý và quản trị AI theo hướng linh hoạt và thích ứng. Điều này bao gồm xây dựng tiêu chuẩn AI, quy định về bảo mật dữ liệu và cơ chế sandbox nhằm hỗ trợ thử nghiệm công nghệ mới, đồng thời kiểm soát rủi ro.

Việc chuyển đổi kép dựa trên AI không chỉ là vấn đề công nghệ mà là quá trình tái cấu trúc hệ thống kinh tế. Do đó, triển khai đồng bộ các chính sách về dữ liệu, tài chính, công nghệ, nhân lực và thể chế sẽ là điều kiện tiên quyết để AI trở thành động lực chiến lược, giúp doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam nâng cao năng lực cạnh tranh và hội nhập sâu vào chuỗi giá trị toàn cầu.

5. Kết luận

Bài viết cho thấy, mặc dù AI đang được triển khai ngày càng rộng rãi nhưng chủ yếu ở cấp độ tác nghiệp, chưa được tích hợp vào chiến lược và mô hình kinh doanh. Đồng thời, chuyển đổi số và chuyển đổi xanh vẫn diễn ra theo hướng song song, thiếu sự kết nối, dẫn đến hạn chế trong việc tạo ra giá trị cộng hưởng. Các doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam hiện đang ở giai đoạn đầu của chuyển đổi kép, với đặc trưng là mức độ trưởng thành công nghệ còn thấp, dữ liệu chưa đầy đủ và các rào cản mang tính hệ thống vẫn chi phối quá trình chuyển đổi. Trong bối cảnh đó, AI chưa phát huy đầy đủ vai trò là “cầu nối” giữa mục tiêu kinh tế và môi trường.

Tuy nhiên, với tiềm năng phát triển mạnh mẽ của thị trường AI cùng áp lực từ các tiêu chuẩn quốc tế về phát triển bền vững, chuyển đổi kép đang trở thành yêu cầu tất yếu. Nếu được hỗ trợ bởi hệ thống chính sách phù hợp, hạ tầng dữ liệu đầy đủ và hệ sinh thái đổi mới sáng tạo hiệu quả, AI có thể trở thành động lực chiến lược giúp doanh nghiệp nhỏ và vừa nâng cao năng lực cạnh tranh và hội nhập sâu vào chuỗi giá trị toàn cầu.

Chú thích:
1, 3. OECD (2021). Artificial intelligence in society. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/eedfee77-en
2. European Commission (2020). A European Green Deal. European Union.
4.McKinsey & Company (2023). The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. McKinsey Global Institute.
5.International Energy Agency (2022). Digitalisation and energy. IEA.
6.The future of jobs report 2023. https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2023/
7.PwC (2023). Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise? PricewaterhouseCoopers.
8.Bộ Kế hoạch và Đầu tư (2024). Sách trắng Doanh nghiệp Việt Nam 2024. H. NXB Thống kê.
9, 12, 13.GIZ & Bộ Tài chính Việt Nam (2025). Báo cáo chuyển đổi kép cho doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam. Hà Nội.
11.Deloitte (2025). AI for Business: APAC trends in AI platform adoption. Deloitte Insights.
10, 12. Cục Phát triển doanh nghiệp tư nhân và kinh tế tập thể, Bộ Tài chính. https://digital.business.gov.vn/
Tài liệu tham khảo:
1. Nâng cao hiệu quả của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các doanh nghiệp vừa và nhỏ. https://www.quanlynhanuoc.vn/2025/04/17/nang-cao-hieu-qua-cua-viec-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-cac-doanh-nghiep-vua-va-nho/
2. Brynjolfsson, E., & McElheran, K. (2016), “The rapid adoption of data-driven decision-making”, American Economic Review, 106(5), 133–139. https://doi.org/10.1257/aer.p20161016
3. Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2023), Generative AI at work, NBER Working Paper No. 31161. https://doi.org/10.3386/w31161
4. OECD (2023), OECD SME and Entrepreneurship Outlook 2023, OECD Publishing, Paris. https://www.oecd.org/industry/smes/oecd-sme-and-entrepreneurship-outlook-2023.htm
5. UNCTAD (2021), Technology and innovation report 2021: Catching technological waves, United Nations.
6. World Bank (2023), Digital development overview, World Bank. https://www.worldbank.org/en/topic/digitaldevelopment