Khi AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong doanh nghiệp, bài toán đặt ra không chỉ là khai thác hiệu quả tiềm năng công nghệ mà còn là kiểm soát rủi ro và bảo đảm giá trị đầu tư. Khảo sát “Thực trạng ứng dụng AI trong tổ chức” năm 2026 tại sự kiện HPT D-DAY 2026 cho thấy 58% người tham gia lựa chọn an toàn dữ liệu và đạo đức AI là thách thức khi ứng dụng công nghệ này. Đây là tỷ lệ cao nhất trong các thách thức được ghi nhận, tiếp theo là thiếu nhân sự AI (52%) và chi phí, khả năng xác định tỷ suất hoàn vốn đầu tư - ROI (48%). Những con số này cho thấy hành trình ứng dụng AI không chỉ xoay quanh công nghệ. Để AI thực sự tạo ra giá trị, doanh nghiệp cần đồng thời quan tâm đến chiến lược, dữ liệu, con người, quản trị rủi ro và khả năng hiện thực hóa giá trị từ các sáng kiến AI.

Khảo sát “Thực trạng ứng dụng AI trong tổ chức” năm 2026

Khảo sát “Thực trạng ứng dụng AI trong tổ chức” năm 2026 do HPT phối hợp cùng Hội Tin học TP. Hồ Chí Minh (HCA) và ông Đào Trung Thành – Chuyên gia tư vấn chiến lược CNTT và Trí tuệ nhân tạo – triển khai được công bố tại sự kiện HPT D-DAY 2026. Chương trình nhằm cung cấp cho doanh nghiệp, tổ chức một công cụ tham chiếu thực tiễn để đánh giá mức độ trưởng thành trong ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI), nhận diện vị trí hiện tại trên hành trình chuyển đổi số và xác định những định hướng ưu tiên trong giai đoạn tiếp theo. Báo cáo cũng hướng đến hình thành nguồn dữ liệu tham chiếu cho cộng đồng doanh nghiệp, cơ quan quản lý và các đơn vị hỗ trợ chuyển đổi số, góp phần thúc đẩy ứng dụng AI hiệu quả, thực chất và tạo giá trị kinh doanh bền vững.

Ông Đinh Hà Duy Linh - Phó Chủ tịch HĐQT kiêm Tổng Giám đốc HPT chia sẻ về kết quả khảo sát AI

Một trong những điểm nổi bật của khảo sát năm 2026 là cách tiếp cận dựa trên mức độ trưởng thành AI của từng doanh nghiệp, tổ chức, thông qua mô hình gồm 05 miền năng lực và 05 cấp độ trưởng thành.

05 miền năng lực theo mô hình V-STAR

•  Miền S - Strategy & Leadership (Chiến lược và Lãnh đạo): đánh giá khả năng định hướng, cam kết và dẫn dắt quá trình ứng dụng AI của lãnh đạo tổ chức.
•  Miền T - Technology, Data & AI Operations (Công nghệ, Dữ liệu và Vận hành AI): đánh giá mức độ sẵn sàng của nền tảng công nghệ, dữ liệu và năng lực triển khai, vận hành các giải pháp AI. 
•  Miền A - Human Resources & Operating Model (Nguồn lực con người và Mô hình vận hành): đánh giá năng lực của đội ngũ, mức độ sẵn sàng thay đổi và khả năng tổ chức nguồn lực để đưa AI vào hoạt động thực tế.
•  Miền R - Risk & Responsible AI Governance (Rủi ro và Quản trị AI có trách nhiệm): đánh giá khả năng kiểm soát rủi ro, bảo đảm tuân thủ, minh bạch và sử dụng AI một cách có trách nhiệm.
•  Miền V - Value Realization, Usage & Scaling (Hiện thực hóa giá trị, mức sử dụng và nhân rộng): đánh giá khả năng chuyển các sáng kiến AI thành giá trị thực tế, mức độ sử dụng trong vận hành hằng ngày và khả năng mở rộng thành năng lực ở quy mô toàn
tổ chức.

05 cấp độ trưởng thành AI của tổ chức

•  Cấp độ 1 (L1): Khởi phát (Emerging)
•  Cấp độ 2 (L2): Định hình (Developing)
•  Cấp độ 3 (L3): Chuẩn hóa (Standardized)
•  Cấp độ 4 (L4): Chuyển hóa (Transformative)
•  Cấp độ 5 (L5): Tiên phong (Pioneering)

Bên cạnh đó, khảo sát còn ghi nhận các nội dung phân tích chuyên sâu về mục tiêu ứng dụng AI, hiện trạng triển khai, thách thức, công tác quản trị dữ liệu và các vấn đề liên quan đến tuân thủ trong tổ chức.

Điểm khác biệt của khảo sát AI 2026

Khác với nhiều khảo sát trên thị trường chủ yếu mô tả xu hướng hoặc cung cấp bức tranh chung ở cấp độ nền kinh tế, ngành nghề hay cộng đồng doanh nghiệp, khảo sát “Thực trạng ứng dụng AI trong tổ chức” được thiết kế để đi sâu đánh giá năng lực và mức độ trưởng thành AI của từng tổ chức theo một khung phương pháp thống nhất. Cách tiếp cận này không chỉ cho phép nhận diện hiện trạng ứng dụng AI, mà còn giúp làm rõ điểm mạnh, khoảng trống năng lực và những ưu tiên cần cải thiện phù hợp với điều kiện và mục tiêu phát triển của từng doanh nghiệp.

Khảo sát được quan tâm và tham gia bởi các tổ chức ở nhiều lĩnh vực khác nhau

So với năm 2025, khảo sát năm 2026 được mở rộng cả về phạm vi nội dung và chiều sâu phân tích, chuyển từ cách tiếp cận thiên về ghi nhận hiện trạng sang đánh giá năng lực và mức độ trưởng thành AI một cách có hệ thống. Khung đánh giá được hoàn thiện theo 05 miền năng lực; bộ câu hỏi được mở rộng; phương pháp tính điểm, tiêu chí xác định cấp độ và điều kiện đánh giá được chuẩn hóa chặt chẽ hơn; đồng thời bổ sung các lớp phân tích nhằm làm rõ mối quan hệ giữa năng lực AI, mức độ triển khai và khả năng tạo giá trị. Qua đó, khảo sát không chỉ trả lời câu hỏi “Thị trường đang ứng dụng AI như thế nào?”, mà quan trọng hơn, giúp mỗi doanh nghiệp xác định:

“Tổ chức của mình đang ở đâu trên hành trình trưởng thành AI và cần ưu tiên làm gì tiếp theo?”

78,6% tổ chức vẫn ở hai cấp độ trưởng thành AI đầu tiên

Kết quả khảo sát cho thấy phần lớn tổ chức vẫn đang ở giai đoạn đầu của hành trình trưởng thành AI. Cụ thể, 47,8% tổ chức được xếp ở Level 1 - Khởi phát và 30,8% ở Level 2 - Định hình. Như vậy, có tới 78,6% tổ chức vẫn đang ở hai cấp độ trưởng thành đầu tiên. Trong khi đó, 18,4% đạt Level 3 - Chuẩn hóa và chỉ 3,0% đạt Level 4 - Chuyển hóa. Phân bố này cho thấy AI đã hiện diện trong nhiều tổ chức, nhưng phần lớn mới dừng ở giai đoạn thử nghiệm, triển khai cục bộ hoặc từng bước hình thành các năng lực nền tảng. Việc chuyển AI từ những sáng kiến riêng lẻ thành một năng lực được quản trị, vận hành và phát triển đồng bộ ở cấp tổ chức vẫn chưa trở thành trạng thái phổ biến.

Đặc biệt, tỷ lệ Level 4 chỉ đạt 3,0% cho thấy chuyển hóa bằng AI không đơn thuần là triển khai thêm công cụ hoặc dự án. Tổ chức cần đồng thời tích hợp AI vào chiến lược, xây dựng nền tảng công nghệ và dữ liệu có khả năng mở rộng, phát triển nguồn lực phù hợp, kiểm soát rủi ro và chứng minh giá trị thực tế. Có thể thấy, khoảng cách từ ứng dụng AI đến hình thành năng lực AI ở cấp tổ chức vẫn còn tương đối lớn, dù công nghệ này đang ngày càng được tiếp cận rộng rãi.

Những điểm nghẽn trên hành trình trưởng thành AI

•  Ở miền T, điểm nghẽn chính là triển khai, vận hành và khả năng quan sát.
•  Ở miền A, điểm nghẽn lớn nhất là chiều sâu và khả năng tiếp cận năng lực chuyên môn AI.
•  Ở miền R, điểm nghẽn nổi bật là giám sát, quản lý sự cố và bảo đảm liên tục.
•  Ở miền V, điểm nghẽn chính là hiện thực hóa giá trị và quản lý lợi ích.

Đặc biệt với phương pháp tính đểm chặt chẽ và áp dụng chế cổng chặn đã làm rõ yêu cầu phát triển đồng bộ giữa năm miền năng lực, kết quả cũng khẳng định rằng trưởng thành AI là quá trình phát triển mang tính hệ thống, trong đó mức độ trưởng thành chung có thể bị giới hạn bởi miền năng lực yếu hoặc chưa đáp ứng điều kiện tối thiểu.

Toàn cảnh buổi chia sẻ

Trưởng thành AI không phải là cuộc đua tích lũy công nghệ

Trong 12 tháng tới, các tổ chức tham gia khảo sát có xu hướng ưu tiên AI cho những mục tiêu có thể tác động trực tiếp đến hiệu quả vận hành và chất lượng quản trị trong ngắn hạn. Trọng tâm là giải quyết những bài toán hiện hữu, tạo ra cải thiện cụ thể trong hoạt động hằng ngày và hỗ trợ tổ chức ra quyết định nhanh, có cơ sở hơn.

Phần lớn đơn vị có xu hướng ưu tiên những bài toán có phạm vi rõ ràng, dễ triển khai và dễ quan sát kết quả, trước khi tiến đến các mục tiêu đòi hỏi mức độ tích hợp sâu hơn với dữ liệu khách hàng, sản phẩm, thị trường và mô hình kinh doanh. Cơ cấu này cũng phù hợp với đặc điểm mẫu khảo sát, trong đó phần lớn là các tổ chức ứng dụng CNTT và đơn vị có quy mô dưới 1.000 nhân viên.

An toàn dữ liệu và đạo đức AI là thách thức lớn nhất

Bên cạnh mức độ trưởng thành, khảo sát cũng chỉ ra hàng loạt thách thức mà các tổ chức đang gặp phải trong quá trình triển khai và ứng dụng AI.

Trong đó:

•  58% lựa chọn an toàn dữ liệu và đạo đức AI;
•  52% cho rằng thách thức nằm ở thiếu nhân sự AI;
•  48% lựa chọn chi phí và khả năng xác định tỷ suất hoàn vốn đầu tư (ROI);
•  42% gặp hạn chế về dữ liệu và hạ tầng;
•  30% cho rằng tổ chức còn thiếu chiến lược hoặc vai trò dẫn dắt của lãnh đạo;
•  27% cho biết chưa nắm rõ các quy định pháp lý.

Đáng chú ý, những thách thức này không tồn tại độc lập mà có mối liên hệ chặt chẽ với nhau. Thiếu chiến lược có thể dẫn đến đầu tư dàn trải; hạn chế về dữ liệu và hạ tầng ảnh hưởng đến hiệu quả giải pháp; thiếu nhân lực gây khó khăn cho quá trình triển khai và kiểm soát; trong khi khả năng đo lường chưa rõ ràng làm gia tăng áp lực về chi phí và ROI.

Dữ liệu phân tán, thiếu chuẩn hóa, chất lượng chưa ổn định hoặc khó kết nối giữa các hệ thống cũng có thể làm giảm độ chính xác và hạn chế khả năng vận hành AI ở quy mô lớn.

Vì vậy, để ứng dụng AI hiệu quả và bền vững, tổ chức cần tiếp cận các điểm nghẽn một cách đồng bộ. Thay vì triển khai dàn trải, doanh nghiệp có thể bắt đầu từ những bài toán ưu tiên, đồng thời củng cố năng lực về con người, dữ liệu, quản trị rủi ro và đo lường giá trị, tạo nền tảng để từng bước mở rộng AI một cách an toàn và hiệu quả.