Công nghệ đang trở thành nền tảng vận hành mới của doanh nghiệp

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn và tự động hóa phát triển mạnh, doanh nghiệp không còn cạnh tranh chủ yếu bằng quy mô lớn hay chi phí thấp, mà bằng khả năng xử lý dữ liệu nhanh, ra quyết định kịp thời và vận hành linh hoạt. 

Công nghệ vì thế không còn chỉ đóng vai trò là công cụ hỗ trợ, mà đang dần trở thành lõi điều hành, tham gia vào quá trình phân tích, dự báo và ra quyết định vận hành của doanh nghiệp.

Đây là nội dung được các chuyên gia nhấn mạnh xuyên suốt 4 phiên hội thảo chuyên đề trong khuôn khổ Hội nghị và Triển lãm Biztech 2026 “Kỷ nguyên AI Agentic: Tự động hóa vận hành và động lực tăng trưởng mới”, do Hiệp hội Phần mềm và Dịch vụ Công nghệ thông tin Việt Nam (VINASA) tổ chức ngày 12/5, tại Thành phố Hồ Chí Minh.

Bà Nguyễn Thị Thu Giang, Tổng Thư ký VINASA cho biết, Biztech 2026 tập trung giải mã và phổ cập hóa AI Agentic (AI tự trị), cung cấp các giải pháp giúp doanh nghiệp, đặc biệt là khối SMEs, chuyển từ mô hình "vận hành phản ứng" sang "tự động hóa dự báo”. Trong bối cảnh AI đang dần trở thành “hạ tầng vận hành mới”, doanh nghiệp cần tận dụng công nghệ để tối ưu chi phí, nâng cao năng suất và tăng khả năng thích ứng trước biến động thị trường, vươn ra thị trường toàn cầu.

Các chuyên gia cho rằng, chuyển đổi số không còn là việc mua sắm phần mềm, mà là hành trình xây dựng một hệ thống vận hành thông minh, có khả năng học hỏi, tự phân tích, quyết định và phản ứng theo thời gian thực.

Đề cập đến xu hướng tài chính số, theo các chuyên gia, lĩnh vực này đang dịch chuyển từ thanh toán đơn lẻ sang "tài chính nhúng", tích hợp dịch vụ trong một ứng dụng duy nhất và biến các điểm chạm thanh toán thành đòn bẩy tăng trưởng. Thanh toán không còn là điểm kết thúc của một giao dịch, mà trở thành điểm kết nối để doanh nghiệp mở rộng dịch vụ và giữ chân khách hàng. Việc sử dụng AI Agentic đang thay thế hoàn toàn các hệ thống lọc dữ liệu cứng nhắc, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chủ động và thông minh. AI Agentic còn có khả năng tự động học hỏi, liên kết các điểm dữ liệu hành vi bất thường phức tạp để phát hiện sớm, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa nguồn lực nhân sự kiểm soát rủi ro.

Trong lĩnh vực an ninh mạng, các chuyên gia đưa ra cảnh báo quy mô và tốc độ các cuộc tấn công an ninh mạng đang gia tăng nhanh chóng khi tội phạm mạng sử dụng AI. Nếu trước đây một cuộc tấn công mất hàng tuần hoặc hàng tháng để chuẩn bị, thì nay với sự hỗ trợ của AI, thời gian thiết lập và tấn công rút ngắn đáng kể. Báo cáo CrowdStrike 2026 cho thấy, số lượng các cuộc tấn công có yếu tố AI tăng vọt và thời gian Breakout (từ lúc thâm nhập đến lúc kiểm soát toàn bộ hệ thống) đã rút xuống chỉ còn 29 phút. Trong bối cảnh đó, các tổ chức, doanh nghiệp cần đánh giá rủi ro toàn bộ hệ thống AI đang vận hành, tái cấu trúc hạ tầng theo nguyên tắc không tin tưởng mặc định và xây dựng khung quản trị AI phù hợp.

Về bán lẻ và thương mại điện tử, các chuyên gia cho rằng, lĩnh vực này đang chịu áp lực cạnh tranh ngày càng lớn khi chi phí quảng cáo tăng cao, chuỗi cung ứng biến động và yêu cầu ngày càng khắt khe của người tiêu dùng về trải nghiệm mua sắm “chạm là có”. Trong bối cảnh đó, việc vận hành thủ công không chỉ gây tốn kém thời gian, chi phí mà còn làm gián đoạn trải nghiệm của khách hàng.

Vì vậy, các doanh nghiệp cần tập trung xây dựng nền tảng dữ liệu thống nhất và đẩy mạnh ứng dụng AI nhằm hỗ trợ phân tích, ra quyết định và tối ưu vận hành. Thực tế, lợi thế cạnh tranh hiện nay không nằm ở quy mô dữ liệu mà nằm ở tốc độ phản ứng với thị trường và khả năng cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng; trong đó, dịch vụ logistics không còn là khâu hậu cần mà ngày càng trở thành một phần quan trọng để giữ chân khách hàng. Ngoài ra, thay vì dựa hoàn toàn vào quảng cáo, nhiều doanh nghiệp đang chuyển sang xây dựng niềm tin với khách hàng thông qua cộng đồng người dùng và các nền tảng số.

Ở lĩnh vực sản xuất, các diễn giả cho rằng, lợi thế nhân công giá rẻ đang dần thu hẹp, trong khi các thị trường và chuỗi cung ứng toàn cầu đặt ra yêu cầu cao hơn về tốc độ, chất lượng và khả năng truy xuất nguồn gốc sản phẩm. Vì vậy, vấn đề hiện nay không còn là có chuyển đổi số hay không mà là làm thế nào để các nhà máy từng bước chuyển đổi từ mô hình sản xuất rập khuôn sang vận hành thông minh, dựa trên dữ liệu và AI để nâng cao năng suất và năng lực cạnh tranh.

Các chuyên gia nhấn mạnh, chuyển đổi số không phải là đặc quyền của các tập đoàn lớn mà là công cụ bình đẳng hóa trong sản xuất, cho phép doanh nghiệp tăng khả năng cạnh tranh nếu ứng dụng đúng công nghệ vào đúng điểm nghẽn. AI không còn là khái niệm trừu tượng mà đang hiện diện trong các nhà máy thông minh như Agentic AI hỗ trợ công nhân, qua thuật toán dự báo nhu cầu và hệ thống thị giác máy tính phát hiện lỗi kim phun nhiên liệu...