AI “chất xúc tác” cho doanh nghiệp khởi nghiệp

Theo bà Quyên Nguyễn, Giám đốc CEL, hiện nay trí tuệ nhân tạo (AI) đang được nhắc tới như một chất xúc tác mạnh cho doanh nghiệp khởi nghiệp (starup) bởi đây là công cụ ngày càng sẵn có, chi phí ban đầu thấp hơn, tốc độ thử nghiệm nhanh hơn. Một cá nhân, với sự hỗ trợ của AI, có thể đảm nhiệm khối lượng công việc từng cần cả một nhóm nhỏ.

Trí tuệ nhân tạo (AI) như một chất xúc tác mạnh cho doanh nghiệp khởi nghiệp (starup)

Dữ liệu từ LinkedIn cho thấy, số người “founder” tăng khoảng 60% so với cùng kỳ năm trước, cao hơn nhiều so với giai đoạn 2021–2022. AI góp phần rõ rệt vào xu hướng này khi giúp rút ngắn thời gian chuẩn bị và giảm yêu cầu về nguồn lực ban đầu.

Tuy nhiên, bức tranh dài hạn lại thận trọng hơn. Theo phân tích của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD), hơn một nửa doanh nghiệp mới tại các nền kinh tế không vượt qua được năm thứ ba. Điều này cho thấy, dù việc bắt đầu đã trở nên dễ dàng hơn, việc duy trì và mở rộng vẫn là thách thức lớn.

AI giúp nhiều người bước vào cuộc chơi, nhưng không làm thay đổi đáng kể tỷ lệ người có thể trụ lại. AI đang tạo ra một môi trường nơi sản phẩm thử nghiệm, bản trình bày ý tưởng và mô hình kinh doanh có thể được dựng rất nhanh. Nhưng khoảng cách giữa một demo và một sản phẩm vận hành ổn định vẫn còn xa.

Theo McKinsey & Company, AI tạo sinh có tiềm năng tạo ra 2,6–4,4 nghìn tỷ USD giá trị mỗi năm trên phạm vi toàn cầu. Tuy vậy, phần lớn giá trị này tập trung ở những tổ chức có khả năng tích hợp AI vào hoạt động vận hành cốt lõi, chứ không nằm ở các dự án thử nghiệm rời rạc.

Thực tế kinh doanh cho thấy tạo ra một sản phẩm thử nghiệm ngày càng dễ, nhưng đưa nó vào vận hành ổn định, có khách hàng trả tiền và mở rộng được quy mô lại đòi hỏi nhiều năng lực hơn - từ dữ liệu, quy trình, đến quản trị rủi ro và tuân thủ. Khoảng cách này càng rõ trong các lĩnh vực gắn với chuỗi cung ứng, nguyên vật liệu và logistics, nơi AI chỉ phát huy giá trị khi có dữ liệu đầu vào đủ chuẩn, dòng hàng ổn định và khả năng phối hợp nhiều bên. Ở những lĩnh vực này, AI không thay thế được năng lực tổ chức hệ thống - nó chỉ khuếch đại những hệ thống đã vận hành tốt.

Trong bối cảnh đó, một hiện tượng khác đang hình thành có ảnh hưởng rõ rệt đến chất lượng làn sóng khởi nghiệp. Nhiều chương trình đổi mới sáng tạo, cuộc thi khởi nghiệp và dòng vốn đầu tư sớm trong vài năm gần đây có xu hướng ưu tiên các dự án gắn nhãn “AI application”. Điều này không chỉ xuất phát từ truyền thông hay xu hướng, mà còn phản ánh sự dịch chuyển rất mạnh của dòng vốn toàn cầu.

Dữ liệu của Crunchbase cho thấy, trong năm 2025, gần 50% tổng vốn đầu tư mạo hiểm toàn cầu đã chảy vào các công ty liên quan đến AI, tương đương hơn 200 tỷ USD - tăng mạnh so với khoảng 34% trong năm 2024. Ở một số quý, AI thậm chí chiếm gần một nửa tổng giá trị các thương vụ đầu tư mạo hiểm trên toàn cầu.

Khi dòng tiền nghiêng mạnh như vậy, hệ sinh thái nhanh chóng học cách tối ưu theo tiêu chí được khen thưởng. Không ít dự án gắn AI vào sản phẩm vốn có thể vận hành mà không cần AI, hoặc đưa AI vào quá sớm, khi bài toán thị trường, dữ liệu và quy trình còn chưa đủ chín. Đây không phải là “AI giả”. Phần lớn là AI chưa thực sự cần thiết ở thời điểm đó.

Hệ quả là nhiều dự án trông rất giống nhau trên slide, nhưng khi đi vào vận hành thực tế thì thiếu dữ liệu, thiếu khách hàng và thiếu khả năng tích hợp. Ở tầm hệ sinh thái, điều này làm nhiễu tín hiệu chất lượng, khiến nhà đầu tư và doanh nghiệp lớn trở nên thận trọng hơn và vô tình làm tăng “chi phí niềm tin” đối với cả những dự án AI nghiêm túc.

Song song với làn sóng khởi nghiệp, AI cũng đang tái định hình thị trường lao động. Báo cáo Future of Jobs 2025 của World Economic Forum dự báo đến năm 2030 sẽ có 170 triệu vai trò mới được tạo ra, song song với 92 triệu vai trò bị thay thế.

Điểm then chốt nằm ở cơ cấu. Các công việc mang tính lặp lại và giai đoạn đầu chịu áp lực lớn hơn, trong khi nhu cầu đối với các vai trò có khả năng tích hợp công nghệ, quản lý và triển khai ngày càng tăng.

Trong bối cảnh đó, khởi nghiệp - từ tự doanh, dịch vụ chuyên môn nhỏ đến startup - đang trở thành một hướng phát triển nghề nghiệp phổ biến hơn, không chỉ là lựa chọn của một nhóm nhỏ ưa mạo hiểm. Điều này càng làm rõ yêu cầu: hệ sinh thái cần hỗ trợ tốt hơn cho giai đoạn sau khởi đầu, nơi nhiều dự án gặp khó nhất.

Với Việt Nam, thách thức không nằm ở việc theo kịp hay chạy nhanh hơn các xu hướng AI toàn cầu, mà ở việc đặt AI vào đúng vai trò trong hệ sinh thái khởi nghiệp đang hình thành. Trong giai đoạn tới, những thước đo có ý nghĩa hơn không phải là số lượng dự án gắn nhãn AI, mà là khả năng tạo ra khách hàng thực sự sau 12–18 tháng, khả năng chuyển từ sản phẩm thử nghiệm sang vận hành ổn định, và mức độ đóng góp vào việc làm cũng như chuỗi giá trị sau 2–3 năm hoạt động.

Quan trọng hơn, hệ sinh thái cần phân biệt rõ giữa những startup chỉ sử dụng AI như một công cụ trình bày và những startup thực sự cần AI để giải quyết một bài toán kinh doanh cốt lõi. Sự phân biệt này đặc biệt có ý nghĩa trong các lĩnh vực sản xuất, cung ứng, logistics và kinh tế tuần hoàn, nơi giá trị không nằm ở thuật toán, mà ở năng lực kết nối dữ liệu số với dòng chảy vật chất trong thế giới thực - một bài toán mà AI chỉ phát huy tác dụng khi được đặt đúng chỗ trong hệ thống vận hành.

AI đang giúp nhiều người tiếp cận khởi nghiệp nhanh hơn và thuận lợi hơn

AI đang giúp nhiều người tiếp cận khởi nghiệp nhanh hơn và thuận lợi hơn. Tuy nhiên, khả năng trở thành một doanh nghiệp bền vững vẫn phụ thuộc vào những yếu tố mà AI không thể thay thế hiểu thị trường, kỷ luật vận hành, dữ liệu phù hợp và niềm tin của khách hàng.

Vì vậy, câu hỏi mang tính chiến lược trong giai đoạn tới không phải là AI tạo ra bao nhiêu startup, mà là bao nhiêu trong số đó có thể đứng vững và mở rộng qua nhiều chu kỳ kinh tế. Khi rào cản gia nhập ngày càng thấp, chính năng lực triển khai và khả năng gắn công nghệ vào thế giới thực mới trở thành thước đo phân hoá. Ở điểm này, AI không còn là câu chuyện của thuật toán, mà là câu chuyện của hạ tầng - từ dữ liệu, năng lượng, chuỗi cung ứng cho tới khả năng phối hợp con người và hệ thống trong thế giới thực. Đó là bài toán cốt lõi của kỷ nguyên AI - và cũng là thời điểm để Việt Nam không chỉ đi nhanh theo xu hướng, mà đi chậm hơn để chọn đúng hướng.