Doanh nghiệp Việt buộc phải bước vào "cuộc chơi" công nghệ khi bước ra toàn cầu

Sự kiện một doanh nghiệp nông nghiệp quy mô lớn như C.P. Việt Nam hợp tác với tập đoàn công nghệ hàng đầu FPT để triển khai các dự án trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là một thỏa thuận hợp tác đơn thuần. Đằng sau cái bắt tay này là một tín hiệu rõ ràng: Khi tham gia sâu vào chuỗi giá trị toàn cầu, doanh nghiệp Việt buộc phải bước vào "cuộc chơi" công nghệ, nơi mà dữ liệu, tự động hóa và trí tuệ nhân tạo trở thành nền tảng vận hành cốt lõi.

Ở góc độ thị trường, đây không phải là lựa chọn mang tính thử nghiệm, mà là xu hướng tất yếu. Nhưng ở góc độ doanh nghiệp, câu hỏi quan trọng hơn là: Làm thế nào để biến “cái bắt tay” thành giá trị thực, thay vì chỉ là một khẩu hiệu chuyển đổi số.

Đây là bước chuyển từ “ứng dụng công nghệ” sang “vận hành bằng công nghệ”
Bước chuyển của doanh nghiệp từ “ứng dụng công nghệ” sang “vận hành bằng công nghệ”

Chuỗi giá trị toàn cầu và “luật chơi” mới

Trong nhiều năm, doanh nghiệp Việt Nam chủ yếu tham gia vào các khâu có giá trị gia tăng thấp trong chuỗi giá trị toàn cầu, như gia công, lắp ráp hoặc cung ứng nguyên liệu. Điều này giúp tận dụng lợi thế chi phí, nhưng đồng thời cũng đặt doanh nghiệp vào vị thế dễ bị thay thế.

Tuy nhiên, bối cảnh hiện nay đã thay đổi. Các thị trường xuất khẩu lớn liên tục nâng tiêu chuẩn, không chỉ về chất lượng sản phẩm mà còn về minh bạch chuỗi cung ứng, truy xuất nguồn gốc, phát thải carbon và trách nhiệm xã hội. Những yêu cầu này khiến mô hình sản xuất truyền thống dần trở nên lỗi thời.

Theo các chuyên gia, trong “luật chơi” mới, năng lực công nghệ quyết định khả năng tồn tại. Doanh nghiệp không còn cạnh tranh đơn thuần bằng giá, mà bằng khả năng kiểm soát dữ liệu, tối ưu vận hành và phản ứng nhanh với biến động thị trường. Đây chính là lý do các tập đoàn lớn bắt đầu đầu tư mạnh vào AI, IoT và các nền tảng số hóa.

Trong bối cảnh đó, việc hợp tác với các tập đoàn công nghệ lớn được xem là con đường nhanh nhất để doanh nghiệp Việt rút ngắn khoảng cách. Thay vì tự phát triển từ đầu là một quá trình tốn kém và nhiều rủi ro, thì doanh nghiệp có thể tận dụng nền tảng, kinh nghiệm và hệ sinh thái sẵn có của đối tác công nghệ.

Trường hợp hợp tác giữa doanh nghiệp nông nghiệp và doanh nghiệp công nghệ cho thấy một mô hình đáng chú ý đó là công nghệ không chỉ được ứng dụng ở một khâu riêng lẻ, mà được triển khai xuyên suốt toàn bộ chuỗi giá trị, từ sản xuất, quản lý trang trại, chế biến đến phân phối. Đây là bước chuyển từ “ứng dụng công nghệ” sang “vận hành bằng công nghệ”.

TS. Trần Minh Đức, chuyên gia kinh tế số nhận định, điểm khác biệt của các dự án hợp tác quy mô lớn là họ không làm AI theo kiểu thử nghiệm. Họ bắt đầu từ bài toán kinh doanh cụ thể, sau đó xây dựng hệ thống dữ liệu và công nghệ để giải quyết bài toán đó. Đây là cách tiếp cận mang tính nền tảng.

Tuy nhiên, hợp tác với các tập đoàn công nghệ không phải là “chiếc đũa thần”. Nếu không có chiến lược rõ ràng, doanh nghiệp rất dễ rơi vào tình trạng đầu tư lớn nhưng hiệu quả thấp.

Một trong những rủi ro lớn nhất khi “bắt tay” với các ông lớn công nghệ là nguy cơ phụ thuộc. Khi toàn bộ hệ thống vận hành dựa vào nền tảng của đối tác, doanh nghiệp có thể mất dần quyền kiểm soát dữ liệu và quy trình – những yếu tố cốt lõi tạo nên lợi thế cạnh tranh.

Theo ông Nguyễn Đức Long, Viện trưởng Viện Cơ điện Nông nghiệp và Công nghệ, vấn đề không nằm ở việc hợp tác, mà ở cách hợp tác. Nếu doanh nghiệp chỉ mua giải pháp, họ sẽ mãi là người sử dụng. Nhưng nếu hợp tác theo hướng chuyển giao tri thức và cùng phát triển, họ có thể từng bước làm chủ công nghệ.

Thực tế cho thấy, nhiều doanh nghiệp Việt vẫn chưa chuẩn bị đầy đủ cho quá trình này. Dữ liệu phân tán, thiếu chuẩn hóa; nhân lực am hiểu công nghệ còn hạn chế; tư duy quản trị chưa theo kịp yêu cầu của chuyển đổi số… tất cả tạo nên những “nút thắt” khiến việc triển khai AI gặp nhiều khó khăn.

Không chạy theo mà phải đi đúng

Từ câu chuyện hợp tác giữa các “ông lớn”, có thể rút ra một số bài học quan trọng cho doanh nghiệp Việt: Thứ nhất, chuyển đổi số và AI phải bắt đầu từ nhu cầu thực tế. Doanh nghiệp cần xác định rõ bài toán cần giải quyết như tối ưu chi phí, kiểm soát chất lượng hay nâng cao năng suất thay vì triển khai công nghệ theo xu hướng.

Thứ hai, dữ liệu là nền tảng cốt lõi. Không có dữ liệu sạch và đồng bộ, mọi ứng dụng AI đều chỉ dừng ở mức hình thức. Việc đầu tư vào hạ tầng dữ liệu cần được ưu tiên trước khi nói đến các công nghệ cao hơn.

Thứ ba, hợp tác phải đi kèm với học hỏi. Doanh nghiệp cần xây dựng đội ngũ nội bộ có khả năng hiểu, vận hành và từng bước phát triển công nghệ, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào đối tác.

Thứ tư, triển khai theo lộ trình. Những dự án thí điểm nhỏ, có thể đo lường hiệu quả, sẽ giúp giảm rủi ro và tạo nền tảng cho việc nhân rộng sau này.

doanh nghiệp nào biết cách biến công nghệ thành năng lực nội tại
Doanh nghiệp cần biết cách biến công nghệ thành năng lực nội tại

Trong dài hạn, giá trị của những cái bắt tay công nghệ không nằm ở quy mô đầu tư hay số lượng dự án, mà ở việc doanh nghiệp có thực sự thay đổi được cách vận hành hay không.

Nếu chỉ dừng ở việc ứng dụng công nghệ, doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu quả trong ngắn hạn. Nhưng nếu biết tận dụng cơ hội để tái cấu trúc toàn bộ chuỗi giá trị, họ có thể nâng vị thế trong chuỗi cung ứng toàn cầu.

Nói cách khác, công nghệ không phải là đích đến, mà là phương tiện. Và hợp tác với các tập đoàn công nghệ lớn cũng không phải là câu trả lời cuối cùng, mà chỉ là điểm khởi đầu, TS. Trần Minh Đức, chuyên gia kinh tế số chia sẻ thêm.

Trong một thế giới mà dữ liệu trở thành “tài nguyên mới”, doanh nghiệp nào biết cách biến công nghệ thành năng lực nội tại, doanh nghiệp đó sẽ có cơ hội bứt phá. Ngược lại, nếu chỉ dừng ở việc “đi cùng”, mà không “lớn lên”, thì khoảng cách với chuỗi giá trị toàn cầu sẽ còn kéo dài.

Đường dẫn bài viết: https://thoibaonganhang.vn/doanh-nghiep-viet-buoc-phai-buoc-vao-cuoc-choi-cong-nghe-khi-buoc-ra-toan-cau-183599.htmlIn bài viết

Cấm sao chép dưới mọi hình thức nếu không có sự chấp thuận bằng văn bản. Copyright © 2026 https://thoibaonganhang.vn/ All right reserved.