CHUỖI GIÁ TRỊ AI: BÍ QUYẾT BIẾN DỮ LIỆU THÀNH LỢI NHUẬN CHO DOANH NGHIỆP

Để AI thực sự tạo ra giá trị, doanh nghiệp cần hiểu rõ cách thức vận hành của nó trong toàn bộ chuỗi giá trị AI (AI Value Chain) – từ thu thập dữ liệu, xây dựng hạ tầng, phát triển mô hình cho đến triển khai ứng dụng và thương mại hóa. 

Bài viết sẽ phân tích chi tiết khái niệm, các thành phần cốt lõi, lợi ích cũng như thách thức của chuỗi giá trị AI, đồng thời đưa ra gợi ý hành động để doanh nghiệp Việt Nam có thể ứng dụng hiệu quả trong thực tiễn.

1. Chuỗi giá trị AI là gì?

Theo báo cáo của McKinsey (2021), chuỗi giá trị AI (AI Value Chain) là tập hợp các hoạt động từ khâu dữ liệu đầu vào, phát triển công nghệ AI, cho đến ứng dụng và khai thác giá trị trong kinh doanh. Nói cách khác, đây là bản đồ mô tả toàn bộ quá trình tạo ra giá trị từ AI, tương tự như cách Michael Porter (1985) định nghĩa chuỗi giá trị trong kinh doanh truyền thống, nhưng áp dụng trong bối cảnh công nghệ số.

Đối với doanh nghiệp, chuỗi giá trị AI không chỉ là quá trình kỹ thuật, mà còn là khung chiến lược giúp nhà quản lý hiểu rõ:

• AI có thể mang lại giá trị ở khâu nào trong tổ chức.
• Cần đầu tư vào hạ tầng, dữ liệu, con người và quy trình ra sao.
• Làm thế nào để biến AI từ “thí điểm công nghệ” thành “giải pháp tăng trưởng bền vững”.

So sánh với chuỗi giá trị truyền thống: Trong khi chuỗi giá trị truyền thống tập trung vào các hoạt động vật chất (sản xuất, vận hành, marketing, phân phối), chuỗi giá trị AI tập trung vào dữ liệu – mô hình – ứng dụng. Đây là sự dịch chuyển từ “tạo giá trị bằng tài nguyên hữu hình” sang “tạo giá trị bằng tài nguyên số và trí tuệ nhân tạo”.

Trong khảo sát “The state of AI” mới nhất (2025), McKinsey nhấn mạnh rằng giá trị từ AI không chỉ đến từ công nghệ mà từ việc tổ chức lại quy trình, thiết lập quản trị và chuyển đổi cách làm việc bên trong tổ chức.

Chính vì vậy, hiểu rõ chuỗi giá trị AI là bước đi nền tảng giúp doanh nghiệp không chỉ theo kịp xu hướng số hóa mà còn chủ động dẫn dắt đổi mới.

2. Các thành phần trong chuỗi giá trị AI

Bạn có bao giờ tự hỏi tại sao những gã khổng lồ như Google, Amazon hay Netflix lại có thể đưa ra những gợi ý cực kỳ chính xác, biến dữ liệu thành hàng tỷ đô la lợi nhuận? Câu trả lời nằm ở một khái niệm cốt lõi: Chuỗi Giá Trị AI (AI Value Chain).

Đây không phải là một thuật ngữ cao siêu, mà là một quy trình kinh doanh toàn diện, giống như một "dây chuyền sản xuất" đặc biệt. Hiểu rõ chuỗi này chính là chìa khóa để mọi doanh nghiệp, dù lớn hay nhỏ, có thể khai thác sức mạnh thực sự của AI.

Theo báo cáo của Deloitte, giá trị kinh doanh từ AI không tự nhiên sinh ra. Nó là kết quả của một chuỗi hoạt động được tổ chức chặt chẽ. Dưới đây là các thành phần chính của chuỗi giá trị AI, được phân tích dựa trên các nghiên cứu và báo cáo chuyên sâu.

2.1. Các giai đoạn hoạt động chính

Đây là các bước cốt lõi tạo ra sản phẩm hoặc dịch vụ AI.

1 - Thu thập và Quản lý Dữ liệu (Data Collection & Management)

 Dữ liệu là "nguyên liệu thô" quyết định chất lượng của mọi giải pháp AI.Báo cáo của McKinsey (2022) chỉ ra rằng doanh nghiệp dành tới 30–40% nguồn lực AI cho xử lý và quản trị dữ liệu trước khi huấn luyện mô hình 

Việc thu thập dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn như giao dịch khách hàng, cảm biến IoT, mạng xã hội hoặc dữ liệu nội bộ doanh nghiệp. Bên cạnh đó, quản lý dữ liệu (data governance) đảm bảo dữ liệu được làm sạch, gắn nhãn, lưu trữ an toàn và tuân thủ pháp lý.

2 - Tiền xử lý và Gán nhãn Dữ liệu (Data Pre-processing & Labeling)

Dữ liệu thô thường có nhiều lỗi, thiếu sót hoặc không phù hợp để huấn luyện mô hình. Quá trình này giúp "dọn dẹp" và làm giàu dữ liệu.

Làm sạch dữ liệu, xử lý các giá trị bị thiếu, và gán nhãn dữ liệu (ví dụ: chú thích hình ảnh hoặc phân loại văn bản) – một bước cực kỳ quan trọng đối với các mô hình học có giám sát.

3 - Xây dựng và Huấn luyện Mô hình (Model Building & Training)

Đây là giai đoạn “trái tim” của AI, nơi dữ liệu được đưa vào các thuật toán Machine Learning (ML) hoặc Deep Learning (DL) để huấn luyện mô hình. Quá trình này đòi hỏi đội ngũ chuyên gia (data scientist, ML engineer) cùng công cụ chuyên biệt (TensorFlow, PyTorch).

4 - Triển khai và Vận hành (Model Deployment & Operations)

Một mô hình AI chỉ thực sự mang lại giá trị khi được tích hợp vào các quy trình, sản phẩm hoặc dịch vụ. Doanh nghiệp cần hệ thống API, microservices và nền tảng MLOps (Machine Learning Operations) để đưa mô hình vào vận hành ổn định, dễ mở rộng.

IDC (2023) dự báo rằng đến năm 2026, hơn 80% ứng dụng doanh nghiệp sẽ tích hợp một hoặc nhiều mô hình AI nhằm tối ưu trải nghiệm khách hàng và vận hành

5 - Tạo Giá trị và Tối ưu hóa (Value Generation & Optimization)

Đây là bước cuối cùng, khi AI được chuyển hóa thành lợi ích kinh doanh: nâng cao trải nghiệm khách hàng, tối ưu chi phí vận hành, hoặc mở ra sản phẩm/dịch vụ mới. Các doanh nghiệp thành công là những đơn vị biết biến AI thành lợi thế cạnh tranh thay vì chỉ là công cụ hỗ trợ.

Ở bước này doanh nghiệp sẽ đánh giá lợi tức đầu tư (ROI) của dự án AI, thu thập phản hồi từ người dùng và thị trường để liên tục cải thiện mô hình và quy trình nhằm tối đa hóa giá trị mang lại.

2.2. Các hoạt động hỗ trợ

Đây là những yếu tố nền tảng đảm bảo chuỗi giá trị hoạt động hiệu quả.

• Quản lý Nguồn nhân lực (Human Resource Management): Thu hút và giữ chân các tài năng về khoa học dữ liệu, kỹ sư AI, và các chuyên gia có kinh nghiệm về quản lý dự án công nghệ. Theo Báo cáo của McKinsey & Company nhấn mạnh rằng "cuộc chiến tài năng" trong lĩnh vực AI là một trong những rào cản lớn nhất.
• Hạ tầng và Công nghệ (Technology Infrastructure): Cung cấp nền tảng kỹ thuật cần thiết cho toàn bộ chuỗi giá trị.
• Pháp lý và Quản trị (Governance & Compliance)

Đảm bảo việc sử dụng AI tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu (như GDPR) và giải quyết các vấn đề đạo đức như tính công bằng, minh bạch của thuật toán. Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) thường xuyên tổ chức các cuộc thảo luận về quản trị AI và những thách thức về đạo đức trong kỷ nguyên số.

Chuỗi giá trị AI không chỉ là một quy trình kỹ thuật mà là một chiến lược kinh doanh toàn diện. Bằng cách hiểu rõ và tối ưu hóa từng thành phần, các doanh nghiệp có thể thực sự biến tiềm năng của AI thành lợi thế cạnh tranh bền vững trên thị trường.

3. Ý nghĩa của chuỗi giá trị AI với doanh nghiệp

Chuỗi giá trị AI không còn là câu chuyện của các tập đoàn công nghệ toàn cầu. Tại Việt Nam, khái niệm này đang ngày càng trở nên thiết yếu, đóng vai trò như một kim chỉ nam giúp các doanh nghiệp Việt định hình chiến lược chuyển đổi số. Việc ứng dụng thành công chuỗi giá trị AI mang lại những ý nghĩa cốt lõi sau:

1- Tối ưu hóa hiệu suất vận hành

Theo khảo sát “Unlocking Vietnam’s AI Potential” do AWS hợp tác với Strand Partners, khoảng 61% doanh nghiệp tại Việt Nam báo cáo rằng sau khi triển khai AI, doanh thu tăng trung bình 16%.  Chuỗi giá trị AI giúp các doanh nghiệp Việt Nam xác định chính xác điểm nghẽn và áp dụng công nghệ để giải quyết:

• Quản lý chuỗi cung ứng: Các công ty logistics như Giao hàng tiết kiệm hay Ninja Van sử dụng AI để tối ưu hóa lộ trình giao hàng, giúp giảm chi phí nhiên liệu và thời gian giao nhận. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và dữ liệu thời gian thực, AI có thể dự đoán nhu cầu giao hàng, từ đó sắp xếp nhân sự và phương tiện hiệu quả hơn.
• Tự động hóa sản xuất: Trong ngành sản xuất, các nhà máy đã bắt đầu áp dụng AI để kiểm tra chất lượng sản phẩm. Hệ thống camera và thuật toán thị giác máy tính có thể phát hiện lỗi nhỏ trên sản phẩm (ví dụ: lỗi trên linh kiện điện tử, sai sót trong khâu đóng gói) nhanh và chính xác hơn con người, giúp giảm tỷ lệ sản phẩm lỗi và tiết kiệm chi phí nhân công.

2 - Tăng cường trải nghiệm khách hàng và tăng doanh thu

Chuỗi giá trị AI giúp doanh nghiệp Việt hiểu khách hàng hơn bao giờ hết, từ đó cá nhân hóa trải nghiệm và thúc đẩy doanh số.

• Cá nhân hóa trải nghiệm: Các ngân hàng Việt Nam như Techcombank hay VPBank sử dụng AI để phân tích hành vi chi tiêu của khách hàng, từ đó đưa ra các gói vay hoặc sản phẩm tài chính phù hợp. Đây là một ứng dụng điển hình của bước "tạo giá trị" trong chuỗi giá trị AI.
• Hệ thống chatbot thông minh: Các doanh nghiệp thương mại điện tử (e-commerce) và dịch vụ tài chính đã triển khai chatbot AI để hỗ trợ khách hàng 24/7. Tiki và Shopee sử dụng chatbot để giải đáp các câu hỏi thường gặp, giảm tải cho đội ngũ chăm sóc khách hàng và rút ngắn thời gian phản hồi. Một khảo sát của VCCorp cho thấy việc sử dụng chatbot AI có thể giúp doanh nghiệp tăng hiệu quả tương tác lên tới 40%.

3 - Nâng cao năng lực cạnh tranh

Trong bối cảnh hội nhập, việc ứng dụng AI không còn là một lựa chọn mà là một yêu cầu bắt buộc để doanh nghiệp Việt Nam cạnh tranh với các đối thủ trong khu vực và quốc tế.

• Phát triển sản phẩm mới: Các startup công nghệ tài chính (Fintech) như MoMo hay các công ty công nghệ y tế (Medtech) sử dụng AI để phân tích dữ liệu lớn, phát hiện các xu hướng thị trường và phát triển các sản phẩm, dịch vụ mới đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng Việt Nam.
• Tăng tốc đổi mới: Chuỗi giá trị AI giúp rút ngắn chu trình từ ý tưởng đến sản phẩm. Bằng cách sử dụng các nền tảng AI có sẵn, doanh nghiệp có thể nhanh chóng xây dựng và thử nghiệm các mô hình, giảm thời gian R&D và đưa sản phẩm ra thị trường sớm hơn.

Chuỗi giá trị AI không phải là một mô hình lý thuyết xa vời. Đối với các doanh nghiệp Việt Nam, nó là một lộ trình thực tế, giúp chuyển đổi từ việc ứng dụng công nghệ đơn lẻ sang một chiến lược toàn diện, lấy dữ liệu làm trung tâm.

 Việc tập trung vào từng thành phần của chuỗi từ việc thu thập dữ liệu có mục đích, xây dựng mô hình phù hợp, đến việc triển khai hiệu quả sẽ là chìa khóa để các doanh nghiệp Việt Nam không chỉ tồn tại mà còn bứt phá, tạo ra những giá trị kinh doanh bền vững trong kỷ nguyên số.

4. Thách thức khi triển khai chuỗi giá trị AI

Mặc dù AI hứa hẹn mang lại nhiều giá trị, việc triển khai đầy đủ chuỗi giá trị AI vẫn là thách thức lớn đối với doanh nghiệp, đặc biệt tại Việt Nam. Các thách thức bao gồm: 

4.1. Thiếu dữ liệu chất lượng và chuẩn hóa

Dữ liệu chính là “nguyên liệu” quan trọng nhất để vận hành AI, nhưng nhiều doanh nghiệp Việt Nam vẫn gặp tình trạng dữ liệu phân tán, thiếu chuẩn hóa, thậm chí bị trùng lặp hoặc không gắn nhãn. Điều này khiến việc huấn luyện mô hình gặp nhiều sai lệch, ảnh hưởng đến độ chính xác khi triển khai. 

Báo cáo của IDC (2023) chỉ ra rằng có tới 55% doanh nghiệp tại khu vực châu Á – Thái Bình Dương coi việc quản trị và chuẩn hóa dữ liệu là rào cản lớn nhất trong ứng dụng AI. Với Việt Nam, thách thức này càng rõ ràng khi nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa chưa có hệ thống quản trị dữ liệu tập trung.

4.2. Hạn chế về nhân sự và kỹ năng

Nguồn nhân lực AI chất lượng cao đang là “điểm nghẽn” của nhiều doanh nghiệp Việt Nam. Việc phát triển và huấn luyện mô hình đòi hỏi đội ngũ chuyên gia về dữ liệu (data scientist, ML engineer) vốn còn rất khan hiếm trên thị trường lao động.

Điều này khiến nhiều doanh nghiệp dù có tiềm lực tài chính vẫn khó triển khai đầy đủ chuỗi giá trị AI do thiếu đội ngũ phù hợp để vận hành.

4.3. Chi phí đầu tư hạ tầng lớn

Để triển khai chuỗi giá trị AI, doanh nghiệp cần đầu tư hạ tầng công nghệ gồm hệ thống tính toán hiệu năng cao (GPU, TPU), điện toán đám mây và các giải pháp lưu trữ dữ liệu lớn. Với các tập đoàn lớn, đây có thể là khoản chi khả thi, nhưng với SMEs tại Việt Nam, đây lại là rào cản lớn. 

Xu hướng chi phí leo thang này khiến nhiều doanh nghiệp phải cân nhắc kỹ lưỡng trước khi đầu tư sâu vào AI.

4.4. Thách thức về đạo đức, pháp lý và bảo mật

AI mang đến cơ hội lớn, nhưng cũng kéo theo lo ngại về bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và tính minh bạch của mô hình. Nếu dữ liệu khách hàng bị khai thác sai mục đích, doanh nghiệp không chỉ mất niềm tin từ thị trường mà còn có thể đối mặt với rủi ro pháp lý. 

Với Việt Nam, khi khung pháp lý về AI vẫn đang trong quá trình hoàn thiện, đây sẽ là thách thức không nhỏ với doanh nghiệp muốn đi trước đón đầu.

5. Hành động cho doanh nghiệp khi triển khai chuỗi AI

Để triển khai chuỗi giá trị AI thành công, doanh nghiệp cần có chiến lược rõ ràng:

5.1. Xây dựng chiến lược AI toàn diện

Dữ liệu là “nhiên liệu” cho AI, nếu dữ liệu sai lệch hoặc thiếu chuẩn hóa thì mô hình AI sẽ cho kết quả kém chính xác. Báo cáo McKinsey cho thấy 70% dự án AI thất bại vì vấn đề dữ liệu. Trước khi nghĩ đến mô hình, doanh nghiệp cần đảm bảo nền tảng dữ liệu đủ mạnh.

• Hành động cụ thể: Thực hiện kiểm kê dữ liệu hiện có, phân loại theo nguồn (CRM, ERP, bán hàng, marketing), đánh giá độ đầy đủ và chất lượng.

Doanh nghiệp Việt Nam thường lưu trữ dữ liệu phân tán (Excel, hệ thống rời rạc), cần chuẩn hóa và tích hợp trước khi triển khai AI.

5.2. Xác định bài toán ưu tiên

AI có tiềm năng rộng lớn nhưng không nên áp dụng dàn trải, vì dễ dẫn đến lãng phí nguồn lực. Các chuyên gia khuyến nghị nên chọn 1–2 bài toán nhỏ có tác động rõ ràng để chứng minh giá trị (quick win).

• Hành động cụ thể: Ưu tiên các bài toán như dự báo nhu cầu, phân nhóm khách hàng, hoặc phát hiện gian lận – nơi AI có thể đo lường hiệu quả ngay.

Doanh nghiệp không nên chọn các bài toán quá phức tạp từ đầu; doanh nghiệp cần có lộ trình tăng dần độ khó, mở rộng sau khi đã có thành công bước đầu.

5.3. Đầu tư hạ tầng công nghệ linh hoạt

Việc tự xây trung tâm dữ liệu tốn kém, khó phù hợp với doanh nghiệp vừa và nhỏ. Cloud AI đang là lựa chọn tiết kiệm và linh hoạt, chiếm hơn 60% lựa chọn triển khai AI toàn cầu (Statista, 2024).

Doanh nghiệp nên Sử dụng dịch vụ cloud từ Viettel Cloud, FPT Cloud, AWS hoặc Google Cloud để thử nghiệm và mở rộng dần. Cần quan tâm đến vấn đề bảo mật dữ liệu và chi phí vận hành dài hạn; nên thương thảo gói dịch vụ linh hoạt thay vì trả phí cố định cao.

5.4. Xây dựng năng lực đội ngũ

AI không chỉ là công nghệ mà còn đòi hỏi con người biết vận hành và khai thác. Theo WEF (2023), 44% kỹ năng lao động sẽ thay đổi trong 5 năm tới, đặc biệt là về dữ liệu và AI.  Doanh nghiệp tổ chức đào tạo nội bộ (reskilling, upskilling) và kết hợp thuê ngoài chuyên gia hoặc hợp tác với startup công nghệ.

Không nên chỉ phụ thuộc vào chuyên gia bên ngoài; đội ngũ nội bộ cần hiểu AI ở mức ứng dụng để giảm rủi ro khi thay đổi nhân sự.

5.5. Thiết lập quy trình quản trị AI minh bạch

AI có thể mang lại lợi ích nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro về pháp lý và niềm tin người dùng.  Xây dựng khung quản trị AI (AI governance) gồm quy tắc sử dụng dữ liệu, tính minh bạch của mô hình, và kiểm soát rủi ro.

Các ngành nhạy cảm như tài chính, y tế, nhân sự phải chú trọng “AI có thể giải thích được” (Explainable AI) để đáp ứng quy định và tạo niềm tin.

5.6. Liên tục đo lường và tối ưu

AI không phải dự án một lần rồi xong, mà cần theo dõi hiệu suất để cải tiến liên tục. Nếu không có KPIs rõ ràng, doanh nghiệp dễ rơi vào tình trạng “có AI nhưng không sinh lợi”. Doanh nghiệp cần lập chỉ số đánh giá như độ chính xác dự báo, chi phí tiết kiệm, tỷ lệ tăng trưởng doanh thu nhờ AI.

Đánh giá AI phải gắn trực tiếp với mục tiêu kinh doanh; không nên chỉ đo bằng chỉ số kỹ thuật (accuracy, recall) mà bỏ qua giá trị thực tế. 

Như vậy, với 6 nhóm hành động trên, doanh nghiệp Việt Nam có thể xây dựng chuỗi giá trị AI vững chắc, bắt đầu từ dữ liệu đến vận hành và quản trị. Điều quan trọng là đi theo lộ trình từng bước, tránh “ôm đồm” và luôn gắn AI với mục tiêu kinh doanh cụ thể.

Chuỗi giá trị AI không chỉ là một khung lý thuyết, mà là bản đồ chiến lược giúp doanh nghiệp khai thác hiệu quả trí tuệ nhân tạo. Việc hiểu rõ từng mắt xích từ dữ liệu, hạ tầng, mô hình, đến triển khai và quản trị sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu nguồn lực, giảm rủi ro và tạo ra giá trị bền vững. Với các doanh nghiệp Việt Nam, AI không còn là xu hướng xa vời mà là cơ hội hiện hữu để tăng tốc cạnh tranh. Điều quan trọng là bắt đầu từ những bước đi nhỏ, đúng hướng và liên tục tối ưu để AI thực sự trở thành đòn bẩy cho tăng trưởng dài hạn.