Triển khai AI theo hướng từ dưới lên, lãnh đạo tạo môi trường thúc đẩy ứng dụng từ đội ngũ

Trao đổi tại phiên thảo luận cùng các lãnh đạo doanh nghiệp Vietinbank, SHB và Sacombank, ông Minh cho rằng mỗi tổ chức có góc nhìn khác nhau về chiến lược triển khai AI. Ở những nơi đòi hỏi sự cẩn trọng cao như ngân hàng, AI thường được triển khai từ trên xuống, áp dụng các giải pháp đã được chứng thực và đáp ứng yêu cầu khắt khe về khả năng mở rộng, bảo mật, độ tin cậy. Với cấu trúc đó, một nhân viên muốn ứng dụng sâu AI vào công việc thường phải được bộ phận công nghệ cung cấp công cụ.

Toàn cảnh phiên thảo luận cấp cao tại CIO Summit 2026.

Đồng ý với quan điểm này, ông Đào Ngọc Dũng, CIO SHB, chia sẻ cách ngân hàng ứng dụng AI để giám sát, vận hành hoạt động công nghệ thông tin, từ đó phát hiện vấn đề và tự động xử lý. “Ứng dụng trong ngân hàng chúng tôi bắt đầu từ "inside out", tức là từ những ứng dụng nội bộ trước, tập trung vào 3 khối chính: Công nghệ thông tin, Bán lẻ - Thanh toán và Quản trị rủi ro - Phòng chống gian lận. Cách chúng tôi làm là chuẩn hóa hệ thống CNTT, điều chỉnh lại con người, công nghệ và quy trình để viết sẵn các kịch bản xử lý sự cố, hướng tới tự động hoá vận hành”, ông Dũng cho biết.

Ông Lê Hồng Minh (giữa) và ông Đào Ngọc Dũng (phải) trao đổi tại tọa đàm.

Ở góc độ công ty công nghệ, VNG chọn cách tiếp cận khác, bắt đầu từ cách lãnh đạo nhận vai trò của mình.

"Quan điểm của VNG là lãnh đạo chủ yếu tạo ra môi trường, còn việc ứng dụng AI thì thúc đẩy từ tất cả nhân viên", ông cho biết. Hơn một năm qua, doanh nghiệp tập trung xây dựng môi trường ấy từ dữ liệu, hệ thống bảo mật đến các nền tảng để các nhân viên, kể cả thuộc khối non-tech, có thể tự phát triển các AI agent riêng và ứng dụng AI trong nội bộ.

Tuy nhiên, chiến lược này đặt ra một câu hỏi: nếu không triển khai theo tình huống sử dụng (use case) định sẵn, làm sao ban lãnh đạo đánh giá được hiệu quả đầu tư? Ông Minh thừa nhận khoản đầu tư này khó đo trực tiếp bằng các chỉ số quen thuộc như tỷ suất lợi nhuận (ROI), nhưng cần được nhìn nhận khác với đầu tư công nghệ truyền thống.

"Đầu tư cho AI hiện nay là đầu tư vào công nghệ và con người cùng một lúc. Trước đây, đầu tư công nghệ thông tin trong khối ngân hàng thường được hiểu là các hệ thống lớn như core banking hay trung tâm dữ liệu, máy chủ. Với AI, chi phí lớn nhất hiện là token. Đặt cạnh mức tăng hiệu suất của đội ngũ, tôi cho rằng, chi phí đó vẫn trong tầm kiểm soát và không đáng bao nhiêu so với tổng đầu tư công nghệ", ông phân tích. Theo ông, mục tiêu lúc này chưa phải là chứng minh AI mang lại bao nhiêu doanh thu hay giúp doanh nghiệp cắt giảm nguồn lực nào, mà là xây dựng năng lực sử dụng AI trong toàn tổ chức.

Trên thực tế, nhiều doanh nghiệp cũng có chung quan điểm với nhà sáng lập VNG, nhưng họ chưa có đủ năng lực để đào tạo nhân viên ứng dụng sâu AI. Một trong những hướng khả thi là sử dụng giải pháp “AI-as-a-service” hoặc “hackathon-as-a-service” do các bên doanh nghiệp chuyên về hạ tầng và giải pháp AI cung cấp, “mượn” năng lực của bên thứ ba để thúc đẩy năng lực AI trong nội bộ mà không cần tốn quá nhiều thời gian hay đầu tư cho hạ tầng, token AI. Mới đây, hàng trăm nhân sự của MSB đã tham gia xây dựng các AI Agent và ứng dụng giải quyết bài toán cụ thể về nghiệp vụ trong cuộc thi AI hackathon do GreenNode, mảng kinh doanh chuyên về AI Cloud của VNG, tổ chức theo “đặt hàng riêng”. Hơn một nửa số AI agent được tạo ra trong cuộc thi này nhằm phục vụ cho khối nghiệp vụ non-tech của MSB.

Phụ thuộc công nghệ là tất yếu, chủ động hạ tầng là lựa chọn

Trước băn khoăn về việc doanh nghiệp Việt vẫn còn dựa vào hạ tầng AI nước ngoài trong lúc chưa sở hữu mô hình riêng, ông Minh cho rằng việc phụ thuộc những nhà cung cấp công nghệ nền tảng (chip, bán dẫn…) là điều hiển nhiên ở mọi ngành. Thị trường AI cũng tương tự thị trường phần mềm vài chục năm qua: mảng nào “hot” sẽ thu hút rất nhiều người giỏi trên thế giới cùng tham gia, nên khó xảy ra viễn cảnh chỉ một vài nhà cung cấp nắm thế độc quyền.

Điều doanh nghiệp cần làm là chủ động lựa chọn hạ tầng theo chi phí và mức độ nhạy cảm của dữ liệu, xác định dữ liệu nào có thể dùng mô hình thương mại, dữ liệu nào bắt buộc xử lý trên hạ tầng riêng. Đây cũng là chiến lược VNG đang theo đuổi và mong muốn nhân rộng cho doanh nghiệp trên cả nước.

"VNG đang xây dựng hạ tầng công nghệ AI để trước hết phục vụ chính mình, sau đó phục vụ các doanh nghiệp Việt Nam, vì đây chắc chắn là nhu cầu rất lớn trong tương lai", ông Minh chia sẻ.

Thực tế, VNG là khách hàng đầu tiên của GreenNode. Bên cạnh trung tâm dữ liệu AI quy mô lớn đặt tại Bangkok (Thái Lan), hạ tầng AI của GreenNode đang đặt các phân vùng nhỏ tại TP.HCM và Hà Nội, gần gũi về mặt địa lý với các trung tâm dữ liệu của khách hàng, giúp doanh nghiệp Việt triển khai AI mà vẫn bảo đảm chủ quyền dữ liệu (sovereign AI), ông Vũ Thanh Tùng, Tổng giám đốc GreenNode cho biết.

Ông Vũ Thanh Tùng trình bày tham luận trong khuôn khổ sự kiện chiều 1/10.

Hướng đi này cũng song hành với định hướng của Nhà nước về phát triển hạ tầng AI có chủ quyền. Phát biểu tại sự kiện, TS. Hồ Đức Thắng, Đại biểu Quốc hội khóa XVI, Ủy viên chuyên trách Ủy ban văn hoá và Xã hội của Quốc hội, cho biết hệ thống pháp luật đang theo hướng cởi mở với AI và quản trị dựa trên mức độ rủi ro, theo nguyên tắc làm con người làm chủ công nghệ. “Nhà nước sẽ hỗ trợ doanh nghiệp về hạ tầng, dữ liệu và tài chính, đồng thời xây dựng cơ chế quản trị phù hợp với những rủi ro của công nghệ”, ông Thắng nhấn mạnh.

Theo đó, những ứng dụng trao cho AI mức độ tự chủ hoặc quyền tự quyết quá lớn sẽ có mức rủi ro cao hơn. Ví dụ trong ngân hàng, nếu AI tự thực hiện việc chấm điểm tín dụng hoặc tự thực hiện giao dịch, chuyển tiền mà không có sự kiểm soát phù hợp của con người thì đây là những trường hợp cần được quản trị ở mức độ cao. “Doanh nghiệp trước hết cần xác định mình là chủ thể nào trong hệ sinh thái AI và tương ứng phải thực hiện những nghĩa vụ gì cho vai trò đó”, ông Thắng kết luận.