Khảo sát năm 2026 của HPT và Hội Tin học TP.HCM cho thấy phần lớn tổ chức vẫn đang loay hoay với những bước đầu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), trong khi tỷ lệ đạt cấp độ chuyển hóa bằng công nghệ này chỉ chiếm 3%.
Kết quả khảo sát “Thực trạng ứng dụng AI trong tổ chức” năm 2026 do Công ty Cổ phần Dịch vụ Công nghệ Tin học HPT phối hợp với Hội Tin học TP.HCM (HCA) và ông Đào Trung Thành, chuyên gia tư vấn chiến lược công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo, thực hiện cho thấy khoảng cách đáng kể giữa việc tiếp cận AI và khả năng đưa công nghệ này trở thành năng lực vận hành thực chất.
Cụ thể, có 47,8% tổ chức được khảo sát thuộc cấp độ 1 – Khởi phát và 30,8% ở cấp độ 2 – Định hình. Như vậy, tổng cộng 78,6% tổ chức vẫn nằm trong hai cấp độ trưởng thành AI đầu tiên. Trong khi đó, 18,4% đạt cấp độ 3 – Chuẩn hóa và chỉ 3% đạt cấp độ 4 – Chuyển hóa.
Các số liệu cho thấy AI đã hiện diện trong hoạt động của nhiều tổ chức, nhưng phần lớn mới dừng ở giai đoạn thử nghiệm, triển khai cục bộ hoặc từng bước xây dựng nền tảng. Việc tích hợp AI vào hoạt động quản trị, vận hành và phát triển trên quy mô toàn tổ chức vẫn là thách thức đối với phần đông doanh nghiệp.
Đáng chú ý, tỷ lệ tổ chức đạt cấp độ Chuyển hóa chỉ ở mức 3% cho thấy ứng dụng AI không đơn thuần là đưa thêm công cụ mới vào quy trình làm việc. Để khai thác hiệu quả công nghệ này, doanh nghiệp cần đồng thời có chiến lược rõ ràng, nền tảng công nghệ và dữ liệu phù hợp, nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu, cơ chế kiểm soát rủi ro và khả năng đo lường giá trị tạo ra.
Theo kết quả khảo sát, điểm mạnh của các tổ chức hiện tập trung chủ yếu ở nhận thức, định hướng và triển khai ban đầu. Trong khi đó, những hạn chế đáng kể nằm ở năng lực thực thi và vận hành. Riêng ở miền chiến lược và lãnh đạo, vấn đề quản trị đầu tư và nguồn lực dành cho AI được xác định là một điểm nghẽn nổi bật.
Thực tế này cho thấy việc quan tâm đến AI chưa đồng nghĩa với khả năng ứng dụng hiệu quả. Nếu thiếu kế hoạch đầu tư, dữ liệu đủ chất lượng, nhân lực phù hợp và cơ chế quản trị, các sáng kiến AI có thể chỉ tồn tại dưới dạng những dự án riêng lẻ, khó mở rộng hoặc chứng minh hiệu quả kinh doanh.
Để đánh giá toàn diện hơn, khảo sát năm 2026 sử dụng mô hình V-STAR với năm miền năng lực: chiến lược và lãnh đạo; công nghệ, dữ liệu và vận hành AI; nguồn nhân lực và mô hình vận hành; rủi ro và quản trị AI có trách nhiệm; hiện thực hóa giá trị, mức độ sử dụng và khả năng nhân rộng.
Mô hình này đồng thời phân loại tổ chức theo năm cấp độ trưởng thành, từ Khởi phát, Định hình, Chuẩn hóa, Chuyển hóa đến Tiên phong. Qua đó, doanh nghiệp có thể xác định vị trí hiện tại, nhận diện những khoảng trống năng lực và lựa chọn các ưu tiên cải thiện phù hợp với mục tiêu phát triển.
So với năm 2025, khảo sát năm nay được mở rộng cả về nội dung lẫn chiều sâu phân tích. Khung đánh giá, bộ câu hỏi, phương pháp tính điểm và tiêu chí xác định cấp độ được hoàn thiện, đồng thời bổ sung các phân tích về mối quan hệ giữa năng lực AI, mức độ triển khai và khả năng tạo ra giá trị.
Kết quả khảo sát đặt ra yêu cầu doanh nghiệp cần chuyển trọng tâm từ thử nghiệm sang xây dựng năng lực AI có hệ thống. Thay vì chỉ chạy theo xu hướng công nghệ, tổ chức cần gắn các sáng kiến AI với mục tiêu kinh doanh, đầu tư đồng bộ vào dữ liệu, con người và quản trị, đồng thời đánh giá hiệu quả bằng những kết quả cụ thể. Đây là điều kiện quan trọng để AI vượt khỏi phạm vi thử nghiệm và trở thành động lực nâng cao năng suất, chất lượng vận hành và năng lực cạnh tranh.
Nguyễn Nam
