AI “may đo” trở thành xu thế tất yếu của doanh nghiệp toàn cầu

Giải pháp AI ngành dọc mở ra cơ hội mới cho doanh nghiệp

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI) đang được xem là bước ngoặt công nghệ lớn nhất kể từ Internet, thúc đẩy các doanh nghiệp toàn cầu đầu tư mạnh với kỳ vọng tăng năng suất và doanh thu. Tuy nhiên, nghiên cứu từ MIT NANDA năm 2025 cho thấy thực tế lại trái ngược: chỉ 5% dự án thí điểm AI tạo ra giá trị hàng triệu USD, trong khi tới 95% còn lại rơi vào đình trệ, hầu như không tác động đến lợi nhuận.

Nguyên nhân chính, theo MIT, không nằm ở chất lượng mô hình AI hay hạ tầng, mà bắt nguồn từ “khoảng cách học hỏi” (learning gap). Các mô hình AI phổ dụng như ChatGPT hữu ích với từng cá nhân, nhưng khi đưa vào doanh nghiệp, chúng nhanh chóng bộc lộ giới hạn. Nguyên do là không thể “học” và thích nghi với dữ liệu, quy trình cũng như nhu cầu đặc thù của từng ngành.

Điều này giải thích tại sao tỷ lệ thành công cao hơn hẳn khi doanh nghiệp hợp tác với đối tác công nghệ. Số liệu khảo sát cho thấy 67% dự án AI thành công đến từ mô hình hợp tác, trong khi các dự án do doanh nghiệp tự phát triển nội bộ chỉ đạt 33%. Rõ ràng, AI chỉ có thể tạo ra giá trị thực nếu được “may đo” cho từng ngành nghề.

Xu hướng này đang định hình làn sóng mới mang tên “Vertical AI” (AI ngành dọc) – những giải pháp chuyên biệt cho tài chính, bảo hiểm, y tế, sản xuất, năng lượng hay ô tô. AIM Research dự báo, đến năm 2032, thị trường Vertical AI toàn cầu sẽ vượt 100 tỉ USD. Trong khi đó, Gartner ước tính vào năm 2026 sẽ có tới 80% doanh nghiệp ứng dụng các tác nhân AI theo ngành dọc.

Doanh nghiệp ưu tiên giải pháp AI tích hợp sâu và linh hoạt

Trong bối cảnh ranh giới giữa thành công và thất bại trong triển khai AI ngày càng mong manh, cách tiếp cận đang đóng vai trò quyết định. Nghiên cứu của MIT chỉ ra rằng những doanh nghiệp thành công thường chọn mua giải pháp sẵn có thay vì tự xây dựng, đồng thời trao quyền cho quản lý tuyến đầu – những người hiểu rõ nhất AI cần giải quyết vấn đề gì trong kinh doanh và vận hành.

Đặc biệt, doanh nghiệp ưu tiên công cụ có khả năng tích hợp sâu và thích ứng theo thời gian. Đây là điều kiện tiên quyết để AI tạo ra giá trị thực. Xu hướng này khiến nhiều tập đoàn công nghệ lớn chuyển hướng mạnh mẽ sang chiến lược “may đo” giải pháp.

Chẳng hạn, Accenture hợp tác với BMW để xây dựng hệ thống đa tác nhân AI cho đội ngũ bán hàng tại Bắc Mỹ. Giải pháp cho phép nhân viên nhập câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và AI tự động chọn nguồn dữ liệu phù hợp của BMW để trả lời. Nhờ đó, năng suất tăng từ 30% đến 40%, đồng thời giảm đáng kể các thao tác thủ công.

Tháng 5/2025, Tata Consultancy Services (TCS) giới thiệu phiên bản mới của nền tảng MasterCraft™ tích hợp GenAI và Agentic AI, được “may đo” cho một trong những ngân hàng lớn nhất Bắc Mỹ. Nền tảng giúp hiện đại hóa ứng dụng mainframe, nâng năng suất gấp đôi và rút ngắn thời gian triển khai nhanh gấp ba lần so với truyền thống.

Trong khi đó, Infosys phát triển kiến trúc poly AI dành riêng cho tài chính. Hơn 200 tác nhân AI được triển khai, từ phân tích đến thực thi, giúp doanh nghiệp giảm 5–35% nhu cầu nhân lực, tối ưu chi phí và vận hành hiệu quả hơn.

FPT tạo khác biệt với AI cá nhân hóa cho từng ngành

Không chỉ các tập đoàn toàn cầu, Việt Nam cũng đang khẳng định vị thế trong xu hướng “may đo” AI. FPT cho biết họ đang đồng hành cùng nhiều tổ chức, doanh nghiệp quốc tế thông qua mô hình triển khai AI trọn gói – từ thiết kế giải pháp, tích hợp cho tới vận hành. Điểm nhấn nằm ở việc cá nhân hóa cho từng ngành, từng khách hàng, đảm bảo AI thực sự tạo năng suất và giá trị đo lường được.

Song song, FPT thúc đẩy mô hình “AI-augmented workforce” – lực lượng lao động tăng cường bởi AI. Trong đó, con người và AI phối hợp để hình thành một năng suất lao động mới, giúp doanh nghiệp duy trì phát triển bền vững.

Tại Nhật Bản, FPT đã hỗ trợ nhiều tập đoàn giải quyết thách thức hệ thống kế thừa (legacy system). Ngôn ngữ lập trình COBOL, ra đời từ thập niên 1960, vẫn vận hành phần lớn hệ thống lõi trong ngân hàng, bảo hiểm và cơ quan chính phủ. 

Với giải pháp xMainframe – mô hình LLM chuyên biệt cho code COBOL – FPT đã giúp khách hàng hợp nhất 6 triệu dòng code, giảm 30% công việc thủ công và rút ngắn thời gian xử lý từ nhiều tháng xuống vài tuần. Đến nay, hơn 40 khách hàng toàn cầu đã sử dụng xMainframe, hiện đại hóa 300 hệ thống và chuyển đổi thành công 200 triệu dòng code.

Tại Đức, một tập đoàn hóa chất lớn đã áp dụng giải pháp LLM khác của FPT để tự động hóa chuỗi cung ứng, xử lý tài liệu và hỗ trợ công nghệ thông tin. Thời gian phản hồi được rút ngắn từ vài ngày xuống chỉ còn 2–5 phút, độ chính xác đạt 99%. Hệ thống cũng xử lý hơn 1.000 ticket IT/ngày và hỗ trợ 20 ngôn ngữ trên gần 50 văn phòng toàn cầu.

Những kết quả này cho thấy khi AI được thiết kế phù hợp với nhu cầu cụ thể, doanh nghiệp không chỉ nâng cao hiệu quả vận hành, mà còn tăng sự hài lòng của khách hàng và nhân viên.

Xu hướng AI ngành dọc và cơ hội cho doanh nghiệp

Việc 95% dự án AI thất bại là lời cảnh báo mạnh mẽ: chỉ khi nào giải pháp được “may đo” sát với nhu cầu, doanh nghiệp mới khai thác hết tiềm năng công nghệ. Dự báo đến năm 2026, 80% doanh nghiệp toàn cầu sẽ ứng dụng tác nhân AI theo ngành dọc. Đây không chỉ là một xu hướng, mà còn là tiêu chuẩn mới trong kỷ nguyên số.

Với tốc độ chuyển dịch này, doanh nghiệp Việt Nam có cơ hội vươn lên nếu tận dụng tốt lợi thế về công nghệ và năng lực “may đo” giải pháp cho thị trường quốc tế. 

Phân tích từ Tài Chính 247, AI ngành dọc sẽ trở thành đòn bẩy mới, quyết định sự khác biệt về năng suất và sức cạnh tranh. Trong khi các tập đoàn lớn chạy đua mở rộng thị phần, doanh nghiệp Việt có thể khẳng định vị trí bằng những giải pháp chuyên sâu, hiệu quả và gắn liền với nhu cầu thực tiễn.