Sự kiện Cross Border AI Innovation Summit Hà Nội - 2026 diễn ra từ ngày 21 đến ngày 22/08/2026 tại Hà Nội đã tạo nên một diễn đàn công nghệ quy mô lớn. Chương trình do Vườn ươm doanh nghiệp Đà Nẵng (DNES) và Công ty Cổ phần Ecomdy Media đồng tổ chức, phối hợp cùng Printway, BurgerPrints dưới sự bảo trợ công nghệ từ BytePlus.
Sự kiện được tổ chức nhằm giải quyết yêu cầu cấp thiết về khoảng cách lớn giữa năng lực phát triển mô hình AI lý thuyết và khả năng ứng dụng thực tiễn vào dòng chảy vận hành của doanh nghiệp.
Thông qua mô hình Hackathon, sự kiện đã tạo ra bệ phóng thực tế giúp các kỹ sư phần mềm, lập trình viên và chuyên gia dữ liệu chuyển hóa ý tưởng thành các sản phẩm mẫu hay sản phẩm khả thi tối thiểu để giải quyết bài toán thực tiễn trong thương mại, logistics và tài chính xuyên biên giới, đóng vai trò kết nối nguồn lực công nghệ kỹ thuật cao trực tiếp với nhu cầu thực tiễn của doanh nghiệp toàn cầu.
Tích hợp trợ lý tự trị và bài toán hạ tầng nội bộ
Tại tọa đàm chuyên sâu, vai trò của AI trong cấu trúc doanh nghiệp đã được định nghĩa lại một cách rõ ràng. Nhìn nhận từ góc độ quản trị, ông Đặng Minh Hoàng, CEO Wealify, nhận định: "AI giờ đây không còn đơn thuần là một công cụ tương tác dạng chatbot hỏi đáp rập khuôn, mà thực sự hoạt động như một nhân sự trong bộ máy. Nếu thiếu đi nhân sự AI này, quy trình vận hành của doanh nghiệp sẽ bị khuyết thiếu."
Đồng quan điểm về bài toán nhân lực ngành công nghệ, ông Nguyễn Đức, Founder ND Group & Tikasol, người có 18 năm kinh nghiệm lập trình, chia sẻ: "Đối với các công ty công nghệ, việc cắt giảm nhân sự không phải là ưu tiên hàng đầu vì không có quá nhiều nhân sự dư thừa; thay vào đó, yêu cầu kỹ thuật bắt buộc là nhân viên phải làm chủ và kiểm soát được các tác vụ của AI trong công việc hàng ngày."
Để hiện thực hóa điều này, giải pháp kỹ thuật "Mỗi nhân sự một Agent" đã được đề xuất. Ông Phạm Đức Linh, CEO Ecomdy Media, cho rằng doanh nghiệp không nên dùng chung các tài khoản AI đám mây phổ thông, mà cần hướng tới việc hỗ trợ từng nhân sự tự huấn luyện một trợ lý AI riêng cho nghiệp vụ cụ thể.
Ví von việc dạy AI với công thức nấu phở, ông Phạm Đức Linh chia sẻ: "Việc dạy AI giống như công thức nấu một bát phở ngon. Doanh nghiệp phải cần một người có chuyên môn thực tế sâu sắc đứng ra chỉ dạy chi tiết cho AI từng bước từ A đến Z, từ nguồn nước dùng đến cách nêm nếm, thay vì phó thác cho các câu lệnh ngẫu nhiên trên mạng."
Bên cạnh mô hình nhân sự, sự kiện cũng đặt ra bài toán hạ tầng thực tế về việc liệu doanh nghiệp có sẵn sàng đầu tư khoảng 150 triệu VNĐ để tự xây dựng hệ thống AI chạy nội bộ nhằm xử lý các dữ liệu nhạy cảm và tối ưu hóa chu kỳ thử nghiệm hay không.
Tiết lộ từ thực tế đầu tư của doanh nghiệp mình, một diễn giả tại tọa đàm cho biết doanh nghiệp đã trang bị 4 card chuyên dụng dòng 6000 Pro để tự vận hành và huấn luyện các mô hình AI trên máy chủ nội bộ. Việc vận hành trên hạ tầng nội bộ cho phép hệ thống thực hiện số vòng lặp huấn luyện gấp đôi so với các mô hình AI đám mây dùng chung, từ đó đưa ra kết quả tối ưu và chính xác nhất cho các thuật toán nghiệp vụ đặc thù của doanh nghiệp.
Những con số thực chiến chứng minh hiệu quả tích hợp
Hiệu quả của việc tích hợp AI vào quy trình vận hành được chứng minh rõ nét qua các con số thực chiến. Tại Ecomdy Media, ông Phạm Đức Linh chia sẻ case study về việc tự động hóa pipeline dữ liệu trung tâm.
Trước đây, nhân sự phải thực hiện thu thập dữ liệu thủ công từ nhiều nguồn chiến dịch khác nhau của khách hàng trong suốt một tuần để chuẩn bị tài liệu họp, gây tốn nhiều thời gian và sức lực. Khi ứng dụng kiến trúc công nghệ mới, hệ thống tự động kéo toàn bộ dữ liệu thô về một trung tâm dữ liệu tập trung, cho phép AI xử lý và xuất báo cáo đánh giá chỉ trong vài chục phút.
Quy trình tạo slide báo cáo khách hàng nhờ đó giảm từ 1 ngày xuống còn 10 đến 15 phút, thậm chí chỉ còn 5 phút cho các tác vụ chuẩn hóa, giúp nhân viên giải phóng thời gian để tập trung kiểm soát tính đúng sai của dữ liệu.
Ở một khía cạnh khác, ông Nguyễn Đức từ ND Group & Tikasol mang đến minh chứng về việc tăng hiệu suất đồ họa và tự động hóa phản hồi đơn hàng. Trong mảng sản phẩm cá nhân hóa, việc tích hợp AI hỗ trợ thiết kế đã giúp tăng năng suất thiết kế của nhân viên lên thêm 50% mà không cần mở rộng quy mô phòng ban.
Đối với hệ thống tự động hóa trên TikTok Shop, nhận thấy khách hàng mua đồ tùy chỉnh thường quên cung cấp tên muốn in dẫn đến trễ đơn sản xuất, doanh nghiệp đã thiết lập AI tự động bắt quét trạng thái đơn hàng mới. Hệ thống sẽ tự động gửi tin nhắn cá nhân hóa đến khách hàng chỉ trong vòng 10 đến 20 phút, đúng khoảng thời gian vàng khi khách hàng còn online để lấy thông tin in ấn, từ đó giải quyết triệt để tình trạng chậm đơn.
Cảnh báo bẫy công nghệ và giải pháp kiến trúc mở rộng
Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích, các chuyên gia cũng đưa ra cảnh báo về bẫy áp đặt công nghệ cứng nhắc. Ông Nguyễn Đức nhấn mạnh sai lầm lớn của nhiều doanh nghiệp là mua một giải pháp AI cồng kềnh rồi áp đặt cứng nhắc toàn bộ hệ thống vào quy trình hiện tại.
AI không tự có tư duy hệ thống mà chỉ thực thi chính xác theo các câu lệnh yêu cầu được thiết lập sẵn. Do đó, khi phát sinh một bài toán thực tế mới nằm ngoài kịch bản, hệ thống AI đóng kín sẽ lập tức bị lỗi.
Để khắc phục rào cản kỹ thuật này, doanh nghiệp cần triển khai giải pháp kiến trúc theo quy trình 3 bước bài bản. Trước hết, doanh nghiệp cần rà soát lại toàn bộ quy trình hiện tại để tìm ra điểm nghẽn mất nhiều thời gian nhất. Tiếp theo, bộ máy vận hành cần giữ lại phần khung xương quy trình cốt lõi, chia nhỏ thành các điểm kiểm soát để thử nghiệm AI trên từng phân đoạn nhỏ.
Cuối cùng, hệ thống bắt buộc phải được thiết kế có tính mở rộng cao và chịu sự giám sát, hiệu chỉnh liên tục từ những nhân sự có chuyên môn sâu nhằm xử lý kịp thời các bài toán thực tế phát sinh.
Nhìn về xu hướng công nghệ trong 6 đến 12 tháng tới, làn sóng AI sẽ không dừng lại ở các chatbot hỗ trợ thụ động, mà chuyển dịch mạnh mẽ sang tích hợp sâu các AI Agent tự trị trực tiếp trên các nền tảng thương mại lớn toàn cầu như Amazon hay TikTok Shop để tự động hóa toàn diện từ tìm kiếm sản phẩm đến vận hành logistics.
Thành bại của doanh nghiệp Việt trong cuộc đua này không nằm ở việc sở hữu bao nhiêu công cụ AI dùng chung, mà phụ thuộc vào khả năng tái định hình cấu trúc dữ liệu và tự huấn luyện các mô hình AI riêng biệt phù hợp với năng lực vận hành đặc thù.
Bắt đầu từ những điểm kiểm soát kỹ thuật nhỏ, liên tục tối ưu hóa dựa trên tư duy hệ thống và tư duy khách hàng, doanh nghiệp Việt Nam mới có thể xây dựng những hệ thống công nghệ có tính mở rộng cao để tự tin đứng vững trên sân chơi thương mại toàn cầu./
Vũ Hoàng
