Sau 40 năm đổi mới, Việt Nam đã đạt được những thành tựu quan trọng về phát triển kinh tế, hội nhập quốc tế và công nghiệp hóa. Tuy nhiên, mục tiêu tăng trưởng GDP bình quân từ 10%/năm trong giai đoạn 2026–2030 đặt ra yêu cầu phải chuyển đổi mạnh mẽ mô hình tăng trưởng, từ dựa nhiều vào vốn đầu tư và lao động sang dựa trên năng suất, khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo. Theo định hướng phát triển đến năm 2030, Việt Nam phấn đấu đưa tỷ trọng công nghiệp chế biến, chế tạo đạt khoảng 28% GDP, đóng góp của năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) vào tăng trưởng vượt 55%. Trong bối cảnh đó, AI không chỉ là một công nghệ mới mà có thể trở thành công cụ quan trọng để nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực, giảm chi phí và gia tăng giá trị trong toàn bộ nền kinh tế.

Tại hội nghị, ông Phạm Văn Quân nhấn mạnh quan điểm: Giá trị thực sự của AI không nằm ở số lượng mô hình hay phần mềm được phát triển, mà ở khả năng chuyển hóa công nghệ thành năng suất lao động, chất lượng sản phẩm và giá trị gia tăng của doanh nghiệp. Theo Báo cáo AI Index 2026 của Đại học Stanford được dẫn trong tham luận, tổng đầu tư AI của doanh nghiệp trên toàn cầu năm 2025 đạt khoảng 581,7 tỷ USD, tăng gần 130% so với năm trước. Cuộc cạnh tranh AI đang mở rộng từ thuật toán sang hạ tầng tính toán, bán dẫn, năng lượng, dữ liệu và nhân lực. Đối với Việt Nam, điều quan trọng không phải là đầu tư dàn trải để cạnh tranh ở mọi lĩnh vực công nghệ AI, mà là lựa chọn những công nghệ có khả năng tạo ra hiệu quả kinh tế rõ ràng, phù hợp với điều kiện và lợi thế của đất nước.

Trong lĩnh vực công nghiệp, AI có thể tạo ra những thay đổi căn bản đối với phương thức tổ chức sản xuất và quản trị doanh nghiệp. Đối với công nghiệp chế biến, chế tạo, AI hỗ trợ kiểm tra chất lượng sản phẩm bằng hình ảnh, dự báo hỏng hóc thiết bị, tối ưu kế hoạch sản xuất và quản lý tiêu thụ năng lượng. Trong khai thác khoáng sản, AI có thể hỗ trợ phân tích đặc tính quặng, nâng cao hiệu suất thu hồi và cải thiện an toàn. Trong logistics, công nghệ này giúp tối ưu tuyến vận chuyển, dự báo nhu cầu và quản lý kho bãi. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất của Việt Nam không đơn thuần là tiếp cận công nghệ mà là khả năng làm chủ và khai thác công nghệ của doanh nghiệp trong nước.

Theo khảo sát của AWS và Strand Partners năm 2025 được dẫn tại hội nghị, khoảng 18% doanh nghiệp trong mẫu khảo sát đã ứng dụng AI, nhưng phần lớn mới sử dụng ở mức cơ bản. Thiếu kỹ năng số, dữ liệu chưa được chuẩn hóa và khó xác định hiệu quả đầu tư là những rào cản đáng kể. Ông Phạm Văn Quân cho rằng, phát triển AI phải gắn chặt với mục tiêu nâng cao năng lực nội sinh của doanh nghiệp Việt Nam, đặc biệt là doanh nghiệp nhỏ và vừa, doanh nghiệp công nghiệp hỗ trợ. Tự chủ công nghiệp không có nghĩa là doanh nghiệp phải tự phát triển tất cả công nghệ, mà là có khả năng lựa chọn, tích hợp, vận hành, cải tiến và từng bước làm chủ những công nghệ quyết định năng lực cạnh tranh của mình. Một doanh nghiệp cơ khí có thể bắt đầu ứng dụng AI từ hệ thống kiểm tra chất lượng hoặc dự báo bảo trì trên dây chuyền hiện có, thay vì phải đầu tư ngay một nhà máy hoàn toàn mới.

Từ những ứng dụng thiết thực đó, doanh nghiệp từng bước tích lũy dữ liệu, nâng cao năng lực kỹ thuật và tham gia vào các công đoạn có giá trị gia tăng cao hơn. Đây cũng là hướng tiếp cận cần được kết hợp với Chương trình phát triển công nghiệp hỗ trợ đến năm 2035 theo Quyết định số 929/QĐ-TTg, nhằm thúc đẩy doanh nghiệp Việt Nam chuyển từ gia công, cung ứng đơn giản sang tham gia thiết kế, phát triển sản phẩm và làm chủ quy trình sản xuất. Quản lý AI theo hướng kiến tạo phát triển và kiểm soát rủi ro

Sự phát triển nhanh chóng của AI cũng đặt ra những yêu cầu mới đối với công tác quản lý nhà nước, đặc biệt trong các lĩnh vực an toàn sản xuất, bảo mật dữ liệu, quyền sở hữu trí tuệ và trách nhiệm đối với quyết định do hệ thống AI hỗ trợ. Việt Nam đang từng bước hoàn thiện khuôn khổ chính sách và pháp luật về AI, từ Chiến lược quốc gia về AI năm 2021, Nghị quyết số 57-NQ/TW về phát triển khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số đến Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15 và các định hướng chiến lược mới năm 2026. Theo ông Phạm Văn Quân, chính sách quản lý AI cần bảo đảm sự cân bằng giữa hai yêu cầu: tạo không gian thuận lợi cho doanh nghiệp nghiên cứu, thử nghiệm, ứng dụng công nghệ và kiểm soát những rủi ro có thể ảnh hưởng đến con người, tài sản và lợi ích xã hội.

Cách tiếp cận phù hợp là quản lý dựa trên mức độ rủi ro, trong đó các hệ thống AI có tác động lớn đến an toàn và quyền lợi con người cần được kiểm soát chặt chẽ hơn, trong khi những ứng dụng rủi ro thấp cần có cơ chế tuân thủ đơn giản, dễ thực hiện. Đặc biệt, cần tránh tình trạng doanh nghiệp nhỏ và vừa phải chịu chi phí tuân thủ quá lớn, làm giảm động lực đổi mới sáng tạo. Quản lý nhà nước về AI vì vậy không nên chỉ tập trung vào việc đặt ra các điều kiện và thủ tục, mà cần chuyển mạnh sang xây dựng tiêu chuẩn, hướng dẫn kỹ thuật, hạ tầng dùng chung và các cơ chế hỗ trợ doanh nghiệp triển khai công nghệ an toàn, hiệu quả.

Để AI thực sự đóng góp vào mục tiêu tăng trưởng hai con số, cần chuyển trọng tâm chính sách từ khuyến khích ứng dụng sang hỗ trợ doanh nghiệp triển khai và nhân rộng những mô hình có hiệu quả được kiểm chứng. Bộ Công Thương đã ban hành Quyết định số 2708/QĐ-BCT năm 2025 về chương trình thúc đẩy sản xuất thông minh đến năm 2035, với định hướng đào tạo doanh nghiệp, phát triển đội ngũ chuyên gia tư vấn và hỗ trợ các mô hình sản xuất thông minh. Từ thực tiễn triển khai, tham luận đề xuất tập trung vào một số giải pháp trọng tâm: Thứ nhất, xây dựng hệ thống đánh giá mức độ sẵn sàng ứng dụng AI của doanh nghiệp theo các yếu tố chiến lược, nhân lực, dữ liệu, công nghệ và năng lực tổ chức thực hiện.

Thứ hai, hình thành các trung tâm hỗ trợ kỹ thuật dùng chung tại khu công nghiệp, cụm công nghiệp và các cơ sở đào tạo, giúp doanh nghiệp nhỏ và vừa tiếp cận công nghệ với chi phí hợp lý. Thứ ba, kết hợp các chương trình phát triển công nghiệp hỗ trợ, khuyến công và sản xuất thông minh để hỗ trợ doanh nghiệp ứng dụng AI vào những công đoạn cụ thể. Thứ tư, phát triển nguồn nhân lực AI gắn với kỹ năng kỹ thuật và quản trị sản xuất, chú trọng đào tạo lại người lao động để thích ứng với thay đổi công nghệ. Thứ năm, đánh giá hiệu quả ứng dụng AI thông qua các chỉ tiêu thực chất như năng suất lao động, tỷ lệ sản phẩm lỗi, chi phí năng lượng, thời gian dừng máy và giá trị gia tăng nội địa. Trong hợp tác APEC, Việt Nam mong muốn thúc đẩy chia sẻ kinh nghiệm quản trị AI, phát triển tiêu chuẩn, đào tạo nhân lực và chuyển giao các giải pháp công nghệ phù hợp với doanh nghiệp nhỏ và vừa.

Thông điệp xuyên suốt được nhấn mạnh tại hội nghị: AI phải phục vụ con người, nâng cao năng lực doanh nghiệp và tạo ra giá trị thực cho nền kinh tế. Đối với Việt Nam, thành công của chiến lược AI không chỉ được đo bằng vị trí trên các bảng xếp hạng công nghệ, mà quan trọng hơn là số lượng doanh nghiệp có thể ứng dụng và làm chủ công nghệ, mức tăng năng suất và khả năng tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị toàn cầu. Đó chính là nền tảng để AI trở thành một động lực quan trọng của tăng trưởng hai con số, đồng thời góp phần xây dựng nền công nghiệp Việt Nam tự chủ, hiện đại và có sức cạnh tranh cao trong giai đoạn phát triển mới.