Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất đang bước vào một giai đoạn chuyển dịch mạnh mẽ, khi AI không còn chỉ là công cụ hỗ trợ mà được xem như động lực chính thúc đẩy lợi nhuận. Theo nghiên cứu Future-Ready Manufacturing Study 2025 do Tata Consultancy Services (TCS) phối hợp cùng AWS thực hiện, các doanh nghiệp sản xuất đang dành gần một nửa ngân sách hiện đại hóa cho AI và hệ thống tự động, với kỳ vọng mang lại hiệu quả tài chính rõ rệt trong vòng hai năm tới. Tuy nhiên, giữa tham vọng và thực tế vẫn tồn tại một khoảng cách đáng kể. Trong khi dòng vốn và kỳ vọng đều đã sẵn sàng, thì nền tảng dữ liệu, hạ tầng và cách thức vận hành tại nhiều nhà máy lại chưa theo kịp tốc độ đầu tư.
Bài viết này phân tích bức tranh toàn cảnh về AI trong ngành sản xuất hiện nay: từ áp lực tạo lợi nhuận, những điểm nghẽn đang tồn tại, cho đến hướng đi thực tế để chuyển đầu tư AI thành giá trị kinh doanh bền vững.
AI trở thành trọng tâm chiến lược lợi nhuận của ngành sản xuất
Khác với giai đoạn trước, khi AI chủ yếu được xem là công cụ hỗ trợ vận hành, các nhà sản xuất hiện nay đang coi AI là nguồn tạo lợi nhuận trực tiếp. Báo cáo cho thấy 88% doanh nghiệp sản xuất kỳ vọng AI sẽ đóng góp ít nhất 5% vào biên lợi nhuận vận hành, trong khi 25% tin rằng con số này có thể vượt mốc 10%.
Niềm tin này thể hiện rõ qua cách phân bổ ngân sách. Trong hai năm tới, hơn một nửa chi tiêu cho chuyển đổi số được dồn vào AI và các hệ thống tự động. Mức đầu tư này vượt xa nhiều hạng mục nền tảng khác, phản ánh kỳ vọng rất lớn của ban lãnh đạo vào công nghệ mới.
Một số con số đáng chú ý từ nghiên cứu:
- 75% doanh nghiệp kỳ vọng AI nằm trong top 3 yếu tố đóng góp vào lợi nhuận vận hành trước năm 2026
- 51% ngân sách hiện đại hóa được dành cho AI và hệ thống tự động
- Chỉ 19% ngân sách được phân bổ cho đào tạo lại lực lượng lao động
- 16% dành cho nâng cấp hạ tầng cloud
Sự chênh lệch này cho thấy một nghịch lý: AI được kỳ vọng mang lại giá trị lớn, nhưng nền móng để AI hoạt động hiệu quả lại chưa được đầu tư tương xứng.
Áp lực khai thác giá trị thực từ AI ngày càng gia tăng
Trong bối cảnh biên lợi nhuận ngành sản xuất ngày càng bị siết chặt, các CIO và CTO không chỉ chịu áp lực triển khai AI nhanh, mà còn phải chứng minh hiệu quả tài chính rõ ràng. Việc chi mạnh tay cho AI khiến kỳ vọng từ ban điều hành và cổ đông tăng cao, buộc các dự án AI phải nhanh chóng chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang vận hành thực tế.
Ông Anupam Singhal – Chủ tịch khối Sản xuất của TCS nhận định rằng ngành sản xuất vốn được xây dựng trên ba trụ cột: độ chính xác, độ tin cậy và hiệu suất. Khi AI được tích hợp đúng cách vào quy trình ra quyết định, các trụ cột này có thể được nâng lên một tầm cao mới thông qua khả năng dự đoán tốt hơn, vận hành ổn định hơn và kiểm soát chặt chẽ hơn.
Tuy nhiên, vấn đề nằm ở chỗ: nhiều doanh nghiệp đang cố “đặt AI lên trên một nền móng cũ kỹ”. Điều này không chỉ làm giảm hiệu quả đầu tư mà còn tiềm ẩn rủi ro trong vận hành.
Xem thêm: WorkGPT ai Webbot – Nhân viên AI trực 24/7, chốt khách ngay trên Website
Khi doanh nghiệp vẫn phòng thủ theo cách truyền thống
Một trong những phát hiện đáng chú ý nhất của báo cáo là sự mất cân đối giữa kỳ vọng AI và hành vi vận hành thực tế. Dù đầu tư mạnh cho các hệ thống dự báo và tối ưu thông minh, nhiều doanh nghiệp vẫn hành xử theo tư duy phòng thủ truyền thống khi đối mặt với biến động.
Sau các gián đoạn chuỗi cung ứng gần đây:
- 61% doanh nghiệp tăng tồn kho an toàn
- 50% chuyển sang chiến lược đa nguồn cung
- Chỉ 26% sử dụng mô phỏng kịch bản hoặc digital twin để điều hướng biến động
Điều này cho thấy AI chưa thực sự trở thành “trung tâm ra quyết định” trong nhiều tổ chức. Thay vì tin tưởng vào tín hiệu số và khả năng dự báo, các nhà quản lý vẫn ưu tiên giải pháp vật lý như tích trữ hàng hóa – vốn làm tăng chi phí và giảm hiệu quả dòng tiền.
Khoảng cách này phản ánh vấn đề niềm tin: doanh nghiệp đầu tư vào AI, nhưng chưa sẵn sàng trao quyền cho AI trong các quyết định quan trọng.
Nợ dữ liệu và hạ tầng: Rào cản lớn nhất của AI trong sản xuất
Trái với suy nghĩ phổ biến, yếu tố cản trở lớn nhất của AI không nằm ở thuật toán hay mô hình, mà nằm ở dữ liệu và hạ tầng phía sau. Chỉ 21% doanh nghiệp sản xuất cho biết họ đã “sẵn sàng cho AI” với dữ liệu sạch, thống nhất và có ngữ cảnh.
Phần lớn còn lại đang đối mặt với nhiều vấn đề:
- Dữ liệu phân mảnh giữa các nhà máy và bộ phận
- Chất lượng dữ liệu không đồng đều
- Thiếu chuẩn hóa và ngữ cảnh để AI hiểu đúng dữ liệu
- Khó tích hợp giữa hệ thống mới và nền tảng legacy
Đặc biệt, tích hợp hệ thống cũ được 54% doanh nghiệp xác định là rào cản lớn nhất. Sau nhiều thập kỷ số hóa rời rạc, nhiều nhà máy đang mang “nợ kỹ thuật” lớn, khiến việc triển khai AI tự động trở nên phức tạp và tốn kém.
Bên cạnh đó, các vấn đề về bảo mật và quản trị cũng làm chậm quá trình áp dụng. Trong môi trường sản xuất, nơi rủi ro an ninh mạng có thể dẫn đến gián đoạn vật lý, mức độ chấp nhận rủi ro cho các hệ thống AI tự chủ vẫn còn thấp.
Xem thêm: Ứng dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong chatbot thế hệ mới
Agentic AI: Bước tiến tất yếu nhưng cần lộ trình rõ ràng
Bất chấp những rào cản hiện tại, ngành sản xuất vẫn đang tiến nhanh về agentic AI – các hệ thống có khả năng tự ra quyết định với mức giám sát tối thiểu từ con người.
Theo nghiên cứu:
- 74% doanh nghiệp kỳ vọng AI agents sẽ xử lý tới 50% quyết định sản xuất thường nhật vào năm 2028
- 66% đã hoặc sắp cho phép AI tự phê duyệt các lệnh công việc đơn giản trong vòng 12 tháng
Sự chuyển dịch này đang tác động trực tiếp đến lực lượng lao động. Thay vì thay thế con người, AI hiện chủ yếu tăng cường năng lực cho các vai trò thiên về tri thức. Các vị trí như kiểm soát chất lượng hay hỗ trợ IT đang ghi nhận mức tăng năng suất nhanh hơn so với các vai trò sản xuất truyền thống.
Ở cấp độ kiến trúc công nghệ, đa số doanh nghiệp không muốn phụ thuộc vào một nền tảng duy nhất. Chiến lược đa nền tảng hoặc kết hợp được ưa chuộng nhằm đảm bảo tính linh hoạt và tránh rủi ro khóa chặt nhà cung cấp trong dài hạn.
Làm thế nào để chuyển đầu tư ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất thành lợi nhuận bền vững?
Để AI thực sự tạo ra giá trị kinh doanh, lãnh đạo doanh nghiệp cần thay đổi trọng tâm từ “triển khai nhanh” sang “triển khai đúng”.
- Trước hết, hiện đại hóa dữ liệu cần được ưu tiên hàng đầu. Khi phần lớn doanh nghiệp chưa sẵn sàng về dữ liệu, việc tiếp tục đầu tư vào các mô hình phức tạp sẽ khó mang lại hiệu quả ở quy mô lớn.
- Thứ hai, doanh nghiệp cần thu hẹp khoảng cách niềm tin với AI. Thay vì trao quyền toàn diện ngay từ đầu, cách tiếp cận phù hợp là triển khai AI theo từng giai đoạn, bắt đầu từ các tác vụ ít rủi ro như hành chính, lập lịch hay xử lý lệnh công việc.
- Cuối cùng, chiến lược công nghệ cần tránh tư duy “một nền tảng cho tất cả”. Kiến trúc linh hoạt, đa nền tảng sẽ giúp doanh nghiệp duy trì khả năng thích ứng và tối ưu hóa hiệu quả đầu tư trong dài hạn.
AI đang mở ra một chương mới cho ngành sản xuất, nơi lợi nhuận không chỉ đến từ tối ưu chi phí mà còn từ khả năng dự đoán, thích ứng và tự vận hành thông minh. Tuy nhiên, công nghệ không thể phát huy giá trị nếu thiếu nền tảng dữ liệu vững chắc, hạ tầng phù hợp và niềm tin từ con người. Trong giai đoạn sắp tới, lợi thế cạnh tranh sẽ thuộc về những doanh nghiệp biết đầu tư đúng thứ tự: xây nền trước, triển khai AI sau. Khi đó, AI sẽ không chỉ là khoản chi cho đổi mới, mà thực sự trở thành động cơ tăng trưởng bền vững cho ngành sản xuất.
Nguồn: AI News
