Gần đây, khi nhắc đến trí tuệ nhân tạo (AI), chúng ta thường nghĩ ngay đến Generative AI — các hệ thống như ChatGPT, Gemini, Claude hay Copilot có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh, code hoặc nội dung khác giống con người. Làn sóng AI này tập trung vào các large language models (LLMs) và mô hình nền tảng (foundation models), được huấn luyện trên khối dữ liệu khổng lồ và được ứng dụng trong nhiều ngành để phục vụ tự động hóa, sáng tạo, nâng cao năng suất và hỗ trợ ra quyết định. 

Khi AI tiếp tục định hình lại các ngành công nghiệp trên toàn cầu, Công ty Luật PLF đã tham dự cùng các nhà lãnh đạo trong cộng đồng doanh nghiệp Việt Nam tại sự kiện business luncheon “AImpact Do More with Less by Unlocking Business Efficiency”, do EuroCham Vietnam và Rikkeisoft tổ chức tại TP.HCM. 

AI không còn là một khoản đầu tư mang tính dự đoán 

Giờ đây, nó đã trở thành yếu tố thiết yếu giúp doanh nghiệp cạnh tranh trong bối cảnh chi phí tăng cao và kinh tế biến động. Theo anh Quân Ngô – Giám đốc Rikkeisoft, AI đã trải qua ba làn sóng phát triển chính: 

• Machine Learning (những năm 2000) – tập trung vào việc nhận diện các mô hình kinh doanh từ dữ liệu có cấu trúc. 
• Deep Learning (những năm 2010) – mở rộng đến dữ liệu hình ảnh, video và dữ liệu phi cấu trúc. 
• Generative AI (từ 2020) – cho phép máy tính tạo ra nội dung giống con người (văn bản, âm thanh, hình ảnh), dẫn đầu là các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT. 

Hoa Kỳ đang dẫn đầu thế giới về đầu tư vào AI. Nhiều công ty AI lớn như OpenAI có trụ sở tại đây. Các tập đoàn công nghệ Mỹ cũng đầu tư mạnh vào cơ sở hạ tầng tính toán — yếu tố cốt lõi để huấn luyện và vận hành các mô hình AI tiên tiến. “Vì công ty của chúng tôi cũng đặt trụ sở tại Hoa Kỳ, chúng tôi hiểu rõ vai trò trung tâm của khu vực này trong hệ sinh thái AI,” anh Quân Ngô chia sẻ. 

Tại châu Á, Trung Quốc là nhà đầu tư AI lớn thứ hai, đặc biệt trong mảng mô hình nền tảng. Gần đây, nhiều mô hình LLM mới ra đời từ Trung Quốc — tiêu biểu như DeepSeek — đang nhận được nhiều sự chú ý. Nhờ vào sự đầu tư mạnh mẽ này, hơn 50% doanh nghiệp Trung Quốc hiện đang ứng dụng AI trong công việc. 

Ấn Độ và Đông Nam Á cũng ghi nhận sự tăng trưởng nhanh chóng, khi nhiều doanh nghiệp bắt đầu tìm cách để AI có thể giúp tăng hiệu quả và mở rộng quy mô. 

Trong khi đó, châu Âu có phần chậm hơn so với Mỹ và Trung Quốc. Dù một số doanh nghiệp châu Âu đang đầu tư xây dựng mô hình ngôn ngữ riêng và có tiến hành ứng dụng, tỷ lệ này nhìn chung vẫn thấp hơn mức trung bình toàn cầu. 

“Việc ứng dụng AI tại Trung Quốc diễn ra nhanh hơn bất kỳ nơi nào,” anh Quân nhận định. “Các công ty của họ đang tự xây dựng mô hình riêng. Phần còn lại của thế giới — bao gồm Việt Nam — cần nhanh chóng bắt kịp.” 

Tại Việt Nam, các doanh nghiệp, đặc biệt là SME, đang bắt đầu thử nghiệm các ứng dụng AI 

Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn thiếu hạ tầng, chính sách và hành lang pháp lý phù hợp để triển khai AI. Đây vừa là cơ hội, vừa là thách thức đối với các cố vấn pháp lý như PLF. 

Yes4All, thương hiệu thương mại điện tử toàn cầu, đã chia sẻ cách AI giúp cải thiện đáng kể việc dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa chiến dịch: 

“Chúng tôi quản lý 3.000 mã sản phẩm tại 18 thị trường. Việc dự đoán nhu cầu và đặt giá thầu từ khóa liên quan đến 15 triệu quyết định mỗi ngày. Con người không thể xử lý nổi nếu không có AI,” ông Mi Nguyễn – CEO Yes4All chia sẻ. 

Bằng cách sử dụng AI để theo dõi theo thời gian thực các yếu tố như thuế quan, tồn kho, giá đối thủ và nhu cầu khách hàng, Yes4All đã giảm 30% chi phí marketing, tiết kiệm hơn 4 triệu USD mỗi năm. 

“Không chỉ là ra quyết định nhanh hơn — mà là ra quyết định tốt hơn. AI giúp chúng tôi vượt lên các đối thủ toàn cầu,” ông Mi nhấn mạnh. 

Trong khi đó, Merck Healthcare chia sẻ cách tiếp cận bắt đầu từ quy mô nhỏ: 

“Chúng tôi huấn luyện ChatGPT bằng quy trình nội bộ về chính sách đi công tác,” ông Daniel Phạm chia sẻ. “Thay vì nhân sự trả lời lặp đi lặp lại các câu hỏi, giờ đây nhân viên có thể nhận phản hồi theo thời gian thực từ AI.” 

Mô hình “đi xe đạp trước khi lái Mercedes” này là một hình mẫu hiệu quả cho các SME: hãy bắt đầu từ các ứng dụng cụ thể, xây dựng niềm tin, rồi mở rộng. 

Rikkeisoft — một công ty dịch vụ CNTT với 2.000 nhân sự — cũng cung cấp góc nhìn nội bộ về hành trình ứng dụng AI. Dù là công ty công nghệ, nhiều quy trình vận hành vẫn thủ công. Lãnh đạo công ty đã đi đến kết luận rõ ràng: 

“Nếu không ứng dụng AI, chúng tôi sẽ mất đơn hàng,” anh Quân khẳng định. “Chúng tôi đã chuyển từ đo lường hiệu suất theo số lượng người sang đo lường theo năng suất.” 

Muốn tiếp cận AI trong công việc, chỉ có cách không ngừng học, thử và thích nghi 

Chiến lược của Rikkeisoft bao gồm: 

• Chính sách ứng dụng AI từ trên xuống, được đánh giá hàng quý; 
• Các cuộc thi hackathon cấp phòng ban để đề xuất ý tưởng ứng dụng AI; 
• Đội ngũ liên phòng ban để thử nghiệm và mở rộng mô hình thử nghiệm thành công; 
• Đầu tư vào công cụ AI phục vụ tạo phần mềm, kiểm thử tự động, chatbot bán hàng, và tự động hóa hành chính. 

“Chúng tôi không tìm thấy bất kỳ ‘câu chuyện thành công’ nào bên ngoài để làm theo,” anh Quân chia sẻ. “Chúng tôi phải tự thử nghiệm, đo lường hiệu quả và xây dựng con đường riêng.” 

Khi doanh nghiệp ứng dụng AI ngày càng sâu vào hoạt động cốt lõi, các vấn đề pháp lý cũng phát sinh: 

• Bảo mật dữ liệu và quản trị: AI thường yêu cầu dữ liệu nhạy cảm từ khách hàng và doanh nghiệp — kéo theo các yêu cầu tuân thủ; 
• Sở hữu trí tuệ: Ai sở hữu nội dung do AI tạo ra? Điều gì xảy ra nếu AI sử dụng sai dữ liệu của bên thứ ba? 
• Luật lao động: Doanh nghiệp nên quản lý việc chuyển đổi lực lượng lao động do tự động hóa như thế nào? 
• Hợp đồng với nhà cung cấp: Làm sao để soạn thảo các điều khoản về trách nhiệm, quyền sử dụng và hiệu quả của mô hình AI? 

Thông qua các sự kiện như “AImpact – Tối Ưu Hóa Hiệu Suất Doanh Nghiệp Với AI”, PLF sẵn sàng đồng hành cùng doanh nghiệp để có thể cao hiểu biết hơn về các chuyển đổi công nghệ, thương mại và pháp lý mà AI mang lại.