Những năm qua, trí tuệ nhân tạo (AI) được xem như “hot trend” của ngành sản xuất, nơi các nhà máy tích cực thử nghiệm công nghệ mới với kỳ vọng tạo ra bước nhảy vọt về năng suất và lợi nhuận.
Nhưng đến năm 2026, câu chuyện đã thay đổi rõ rệt: AI không còn là thứ để thử nghiệm, mà trở thành một khoản đầu tư phải chứng minh được hiệu quả tài chính. Tại Hannover Messe 2026, hội chợ thương mại lớn nhất thế giới về công nghệ công nghiệp, một câu hỏi được đặt ra thẳng thắn bởi ông Neil Smith, Chủ tịch bộ phận Hàng tiêu dùng đóng gói (CPG) của Schneider Electric: “Liệu AI trong công nghiệp có thực sự sinh lời hay không?”.
Câu hỏi này phản ánh đúng giai đoạn chuyển tiếp của ngành sản xuất toàn cầu: Từ sự hào hứng với công nghệ sang áp lực phải đo lường được hiệu quả.
Sức mạnh của AI trong sản xuất
Thực tế, áp lực chi phí trong ngành sản xuất đang gia tăng nhanh chóng, từ gián đoạn chuỗi cung ứng đến chi phí năng lượng và tình trạng thiết bị xuống cấp. Theo khảo sát AI Công nghiệp trong lĩnh vực CPG do Schneider Electric công bố mới đây, các nhà sản xuất hiện mất trung bình 15,2% doanh thu do chậm trễ, thời gian dừng máy (downtime), làm lại, sai lệch chất lượng hoặc sử dụng tài sản chưa tối ưu. Con số này có thể tăng lên gần 30% vào năm 2030 nếu không có thay đổi đáng kể.
Trong bối cảnh đó, AI không còn là công nghệ “nice-to-have” (có thì tốt, nhưng không có cũng không sao) mà trở thành một công cụ trực tiếp để bảo vệ biên lợi nhuận. Giá trị của AI nằm ở việc nó giúp doanh nghiệp giảm bao nhiêu chi phí, tăng bao nhiêu sản lượng và hạn chế được bao nhiêu thời gian dừng máy.
Điều đáng chú ý là các ứng dụng AI trong công nghiệp không hề mang màu sắc viễn tưởng. Trái lại, chúng tập trung vào những bài toán rất thực tiễn. Bảo trì dự đoán là một trong những ví dụ rõ ràng nhất, khi AI phân tích dữ liệu vận hành để dự báo thời điểm thiết bị có nguy cơ hỏng hóc, giúp doanh nghiệp can thiệp trước khi sự cố xảy ra và tránh thời gian dừng máy ngoài kế hoạch.
Ở cấp độ hệ thống, xu hướng tích hợp điện, tự động hóa và dữ liệu vào một kiến trúc thống nhất cũng đang nổi lên như một cách tiếp cận mới. Các nền tảng như EcoStruxure của Schneider Electric được thiết kế để kết nối các lớp từ thiết bị, điều khiển đến phần mềm, qua đó biến dữ liệu vận hành thành các quyết định theo thời gian thực thay vì chỉ dừng lại ở báo cáo.
Tối ưu năng lượng là một trong những trọng tâm của việc ứng dụng AI trong công nghiệp. Thông qua điều chỉnh tải và lịch vận hành thiết bị theo thời gian thực, AI giúp doanh nghiệp giảm đáng kể chi phí điện trong bối cảnh giá năng lượng ngày càng biến động.
Như vậy, hiệu quả của AI trong công nghiệp hoàn toàn có thể đo lường được và tác động trực tiếp đến bài toán tài chính.
“Không chỉ kết nối hệ thống, chúng tôi kiến tạo hệ sinh thái mở, nơi AI, dữ liệu và con người phối hợp nhịp nhàng để tạo ra hiệu suất vượt trội và tác động bền vững. Đây là tiền đề để các doanh nghiệp biến dữ liệu thành hành động và biến công nghệ thành hiệu quả vận hành đo lường được”, bà Đoàn Thị Hà, Phó Tổng Giám đốc Ngành hàng Tự động hóa Công nghiệp, Schneider Electric, cho biết.
Để AI thực sự sinh lời trong nhà máy
Tuy nhiên, nghịch lý nằm ở chỗ dù tiềm năng rõ ràng, mức độ triển khai AI thực tế vẫn còn hạn chế. Trong lĩnh vực CPG, chỉ khoảng 13% nhà sản xuất đã tích hợp AI một cách toàn diện vào hệ thống vận hành và ra quyết định, trong khi phần lớn vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm hoặc triển khai rời rạc.
Con số 13% không chỉ phản ánh tốc độ triển khai chậm, mà còn cho thấy một vấn đề sâu hơn: phần lớn doanh nghiệp đang cố “gắn” AI vào một nền tảng chưa sẵn sàng. Nhiều nhà máy vẫn vận hành trên các hệ thống cũ, được xây dựng rời rạc theo từng giai đoạn, khiến dữ liệu bị phân tán, thiếu đồng nhất và gần như không thể khai thác ở quy mô lớn.
Trong bối cảnh đó, AI dù có mạnh đến đâu cũng chỉ hoạt động như một lớp “trang trí” bên trên, thay vì trở thành công cụ ra quyết định cốt lõi.
Đây cũng là lý do các tập đoàn như Schneider Electric nhấn mạnh rằng giá trị của AI trong công nghiệp không nằm ở bản thân công nghệ, mà ở khả năng kết nối dữ liệu, chuẩn hóa hệ thống và đưa AI vào đúng điểm “đau” của vận hành. Khi nền tảng chưa đủ, phần lớn các dự án AI vẫn chỉ dừng ở mức thử nghiệm.
“Ứng dụng AI thành công không chỉ đòi hỏi khoa học dữ liệu, mà phải hướng đến mục tiêu kinh doanh cụ thể, coi AI như một mắt xích quan trọng trên hành trình chuyển đổi số nhằm nâng cao năng suất, tối ưu hiệu quả vận hành và giảm thiểu lãng phí tài nguyên”, bà Đoàn Thị Hà lý giải.
Giá trị của AI trong công nghiệp không nằm ở bản thân công nghệ, mà ở khả năng kết nối dữ liệu, chuẩn hóa hệ thống và đưa AI vào đúng điểm “đau” của vận hành.
Tại Việt Nam, việc ứng dụng AI vào sản xuất đang ở giai đoạn khởi đầu, nhưng có tốc độ chuyển động nhanh. Động lực đến từ áp lực rất thực tế: yêu cầu từ nhà đầu tư nước ngoài, tiêu chuẩn ESG ngày càng khắt khe và nhu cầu giảm chi phí trong chuỗi cung ứng toàn cầu.
Các khu công nghiệp và doanh nghiệp sản xuất bắt đầu dành ngân sách rõ ràng hơn cho chuyển đổi số và chuyển đổi xanh, tạo điều kiện để AI được triển khai theo hướng thực tế hơn, tập trung vào các bài toán có thể đo lường được hiệu quả. Điều này cũng mở ra một cơ hội hiếm có: Bỏ qua giai đoạn thử nghiệm kéo dài mà nhiều thị trường khác đã trải qua, để tập trung trực tiếp vào các ứng dụng AI có khả năng tạo ra lợi nhuận.
Cuối cùng, câu hỏi “AI có sinh lời hay không” thực chất không nằm ở bản thân công nghệ. Giá trị của nó phụ thuộc vào cách doanh nghiệp sử dụng, chất lượng dữ liệu, mức độ kết nối của hệ thống và quan trọng nhất là vào việc xác định đúng bài toán kinh doanh.
Trong giai đoạn tới, AI trong công nghiệp sẽ không còn là cuộc đua công nghệ, mà là cuộc đua về khả năng biến dữ liệu thành lợi nhuận. Và với doanh nghiệp Việt Nam, vấn đề không còn là có nên đầu tư vào AI hay không, mà là phải trả lời được một câu hỏi khó hơn: Ứng dụng AI như thế nào để vừa thực sự tối ưu hiệu suất, vừa đảm bảo phát triển bền vững.
