Trong khuôn khổ sự kiện FPT Transform 2026, anh Lê Hồng Việt, Tổng giám đốc FPT Smart Cloud (Tập đoàn FPT) chia sẻ, doanh nghiệp đang đứng trước một yêu cầu bắt buộc là làm chủ AI. Theo anh, “câu hỏi không phải có làm hay không, mà là làm như thế nào”.
Chứng minh hiệu quả trước khi thử là tự đặt mình vào thế bế tắc
Theo anh Việt, khó khăn lớn nhất khi đưa AI từ thử nghiệm sang vận hành là ý chí của người đứng đầu. AI là lĩnh vực còn mới, chưa có đủ lịch sử để đo lường. Nếu doanh nghiệp buộc phải chứng minh hiệu quả đầu tư rồi mới cho phép thử, quá trình ứng dụng sẽ khó tiến triển. Cách làm hợp lý hơn là thử nghiệm trước, có kết quả rồi mới đánh giá, và chấp nhận một mức rủi ro nhất định để bắt đầu.
Điều thứ hai cần dám thay đổi là quy trình. Theo anh, nếu chỉ đặt AI vào quy trình hiện tại và đòi công nghệ làm việc giống hệt con người, khả năng thành công không cao. Khi AI thay đổi cách nhìn về năng lực và phương thức làm việc, quy trình cũng phải điều chỉnh để khai thác thế mạnh riêng của công nghệ này.
 |
| Anh Lê Hồng Việt có những chia sẻ thực tiễn về AI tại sự kiện công nghệ lớn của FPT. |
Dám thử không đồng nghĩa với buông lỏng kiểm soát. Anh Việt nhấn mạnh việc giám sát cần được tính ngay từ đầu: người quản lý phải theo dõi được hệ thống đã và đang làm gì, và xác định những việc cần chuyển cho con người quyết định. Còn hiệu quả vẫn đo bằng các tiêu chí kinh doanh quen thuộc là doanh số, lợi nhuận và năng suất lao động.
Lợi thế cạnh tranh nằm ở tri thức riêng, không phải mô hình
Khi nhiều doanh nghiệp cùng dùng các mô hình AI có sẵn, điều tạo khác biệt là gì? Anh Việt ước tính khoảng 90-95% doanh nghiệp sẽ chọn dùng mô hình của các nền tảng trong nước hoặc quốc tế, giống như chọn nhà cung cấp điện hay internet. Theo anh, đây là lựa chọn bình thường, vì tự xây dựng mô hình đòi hỏi năng lực rất cao.
Lợi thế vì thế nằm ở bí quyết và tri thức nội bộ được tích lũy thành thư viện tri thức. Hướng dẫn đưa vào các tác nhân AI (AI Agent) cần do chính chuyên gia của doanh nghiệp thiết kế, dựa trên triết lý kinh doanh và cách vận hành của tổ chức. Nhờ đó, hai công ty dùng chung một mô hình nền vẫn có thể cho AI xử lý công việc theo những cách khác nhau.
Nền tảng của việc này là dữ liệu. Anh Việt cho rằng doanh nghiệp cần chủ động về dữ liệu, gồm cả số liệu giao dịch lẫn tri thức nằm trong tài liệu, bài trình bày và các nguồn nội bộ. Những dữ liệu này cần được tổng hợp, làm sạch, tổ chức để cả người và AI cùng khai thác, rồi mới đến bước dùng AI Agent xây dựng lực lượng nhân sự số.
Từ bài toán doanh nghiệp đến chủ quyền công nghệ
Anh Việt chia các doanh nghiệp thành ba nhóm theo năng lực. Nhóm chưa có nhiều năng lực công nghệ có thể bắt đầu từ ứng dụng AI cho những việc thông dụng như mua sắm, bán hàng, nhân sự, marketing. Nhóm đã có nền tảng công nghệ nhưng chưa chuyên sâu về AI nên dùng các nền tảng cung cấp mô hình có sẵn để chọn mô hình phù hợp, tối ưu chi phí và giảm gánh nặng vận hành. Còn những đơn vị có đội ngũ kỹ sư AI có thể tự xây dựng, tinh chỉnh và vận hành mô hình trên hạ tầng GPU.
 |
| Sự kiện FPT Transformation thu hút hàng nghìn khách tham dự. |
Theo anh, mức độ làm chủ không nhất thiết giống nhau ở mọi doanh nghiệp. Quan trọng là chọn đúng cách tiếp cận và từng bước nâng năng lực, từ sử dụng AI đến phát triển công nghệ cho những bài toán đặc thù.
Ở tầm rộng hơn, anh Việt cho rằng làm chủ công nghệ gắn với chủ quyền công nghệ: ngay cả khi một quốc gia khác ngừng cung cấp, hoạt động và quá trình phát triển của mình vẫn tiếp tục được. Muốn vậy, Việt Nam cần năng lực tự phát triển, đồng thời tiếp nhận và cải tiến công nghệ do cộng đồng xây dựng.
Theo anh, năng lực làm chủ AI gồm hai yếu tố. Thứ nhất là năng lực sử dụng AI, thứ mọi doanh nghiệp cần có ngay, vì trong ngắn hạn không dùng AI sẽ có nguy cơ tụt lại phía sau. Thứ hai là năng lực của cộng đồng công nghệ Việt Nam trong việc phát triển mô hình, hạ tầng và ứng dụng riêng để giảm phụ thuộc vào nước ngoài. Đây là bài toán dài hạn, đòi hỏi nghiên cứu, tiếp nhận và cải tiến liên tục.
Trước đó, tại FPT Transform 2026, FPT giới thiệu ba sản phẩm tương ứng ba lớp trong hệ sinh thái AI - Cloud - Data của tập đoàn. Ở lớp ứng dụng, FPT AI EOS giúp doanh nghiệp xây dựng và vận hành nhân sự số làm việc cùng con người, theo dõi công việc xuyên suốt quy trình và phối hợp với các hệ thống hiện có; những quyết định quan trọng vẫn có thể chuyển cho người phê duyệt. Ở lớp mô hình, FPT Token Factory cung cấp cổng truy cập thống nhất tới nhiều mô hình AI, gồm mô hình quốc tế, mô hình mở và năng lực AI do FPT vận hành tại Việt Nam và Nhật Bản. Ở lớp hạ tầng, FPT Kubernetes Engine với GPU là môi trường cho công việc huấn luyện, tinh chỉnh và triển khai mô hình, đi kèm công cụ quản trị, giám sát, bảo mật và khả năng mở rộng tài nguyên theo nhu cầu.
FPT cho biết sẽ chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm xây dựng và vận hành nền tảng để cộng đồng công nghệ chủ động phát triển, tùy biến mô hình và ứng dụng AI, từ kỹ sư đến nhân sự kinh doanh và người dùng phổ thông.
Ý kiến
()