Ứng dụng AI tại Việt Nam: Các ưu tiên công nghệ chiến lược, Luật Trí tuệ nhân tạo và các nhóm rủi ro trọng yếu

1. Chiến lược AI của Việt Nam: Bối cảnh công nghệ chiến lược theo Quyết định 1131/QĐ-TTg

Việt Nam đang ưu tiên phát triển kinh tế số để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và định vị mình là một quốc gia dẫn đầu tại Đông Nam Á. Theo Bộ Thông tin và Truyền thông (nay là Bộ Khoa học và Công nghệ), kinh tế số của Việt Nam tăng trưởng 20% mỗi năm và ước tính đóng góp 18,3% GDP vào năm 2024. Đến năm 2030, kinh tế số được dự báo đóng góp 30%-35% GDP; với mục tiêu đưa Việt Nam vào nhóm 30 quốc gia dẫn đầu thế giới về tỷ trọng đóng góp của kinh tế số, so với vị trí thứ 41 hiện nay.

• Nghị quyết số 57-NQ/TW: ban hành vào ngày 22 tháng 12 năm 2024 được xem là một chính sách mang tính đột phá. So với Nghị quyết số 10 tập trung vào nông nghiệp và xóa đói giảm nghèo cách đây 40 năm, Nghị quyết này mở rộng trọng tâm sang khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số.

• Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030: hướng tới đưa Việt Nam trở thành trung tâm toàn cầu về đổi mới sáng tạo, phát triển giải pháp và ứng dụng AI vào năm 2030.
• Động lực từ khu vực doanh nghiệp: các tập đoàn trong nước như Vingroup, Viettel, FPT và VNG đã chủ động thiết lập quan hệ hợp tác với các công ty công nghệ hàng đầu thế giới như NVIDIA, Google và Microsoft nhằm xây dựng hạ tầng và phát triển nhân lực AI tại Việt Nam. Khi chi phí lao động có xu hướng tăng, đầu tư vào tự động hóa và công nghệ thông tin ngày càng trở nên quan trọng đối với doanh nghiệp Việt Nam.
• Tiềm năng kinh tế: theo báo cáo của Trung tâm Đổi mới sáng tạo Quốc gia công bố ngày 12 tháng 6 năm 2025, AI có thể mang lại cho nền kinh tế Việt Nam lợi ích lên tới 120 tỷ USD. Các start-up AI của Việt Nam đứng thứ hai tại Đông Nam Á, với tổng vốn huy động đạt 780 triệu USD tính đến năm 2024.

Quyết định 1131/QĐ-TTg công bố nhóm danh mục công nghệ chiến lược và nhóm sản phẩm công nghệ chiến lược, với số lượng chính thức gồm 11 nhóm công nghệ và 35 nhóm sản phẩm. Nhóm liên quan đến AI bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt, trợ lý ảo, AI chuyên ngành, AI phân tích, bản sao số và metaverse (vũ trụ ảo), cho thấy định hướng ưu tiên cả năng lực AI nền tảng lẫn các sản phẩm AI ứng dụng.

Danh mục chiến lược này cũng bao gồm các lớp hạ tầng hỗ trợ như điện toán đám mây và trung tâm dữ liệu quy mô lớn, robot/tự động hóa, chip bán dẫn (bao gồm chip AI) và mạng di động thế hệ sau. Khi kết hợp, các nhóm công nghệ này cho thấy một cách tiếp cận tích hợp đối với năng lực công nghiệp số, thay vì xem AI như một lĩnh vực riêng biệt.

2. Sơ lược quy định pháp luật điều chỉnh: Luật Trí tuệ nhân tạo (Luật số 134/2025/QH15) và các quy định liên quan

2.1 Đối tượng và phạm vi điều chỉnh của Luật Trí tuệ nhân tạo (Luật AI)

Luật AI điều chỉnh hoạt động nghiên cứu, phát triển, cung cấp, triển khai và sử dụng hệ thống AI tại Việt Nam; áp dụng đối với cả tổ chức, cá nhân trong nước và nước ngoài tham gia hoạt động AI tại Việt Nam, ngoại trừ các hoạt động AI chỉ phục vụ mục đích quốc phòng, an ninh hoặc cơ yếu. Luật AI xác định các vai trò chính trong vòng đời AI (nhà phát triển, nhà cung cấp, bên triển khai và người sử dụng), là cơ sở quan trọng để phân bổ trách nhiệm trong chuỗi phát triển và triển khai AI.

2.2 Phân loại theo mức độ rủi ro và hệ thống AI có rủi ro cao

Các tài liệu phân tích nhận định rằng Luật AI áp dụng cách tiếp cận dựa trên mức độ rủi ro, phân loại hệ thống AI thành các mức rủi ro cao, rủi ro trung bình và rủi ro thấp căn cứ vào mức độ tác động đến quyền con người, an toàn và an ninh, lĩnh vực sử dụng, phạm vi người sử dụng và quy mô ảnh hưởng của hệ thống. Mức độ rủi ro càng cao thì nghĩa vụ tương ứng càng lớn, chẳng hạn về hồ sơ, tính minh bạch, an toàn và giám sát.

Tiếp sau Luật AI, ngày 30 tháng 6 năm 2026, Thủ tướng Chính phủ ban hành Quyết định 33/2026/QĐ-TTg, có hiệu lực từ ngày 15 tháng 8 năm 2026, thiết lập danh mục hệ thống AI có rủi ro cao. Danh mục bao gồm hệ thống AI trong sáu lĩnh vực: giáo dục, y tế, ngân hàng, giao thông vận tải, dân tộc và tôn giáo, và tố tụng, đồng thời quy định tiêu chí theo từng lĩnh vực để xác định mức độ rủi ro.

Trách nhiệm phân loại hệ thống AI chủ yếu thuộc về nhà cung cấp và bên triển khai (trong trường hợp việc sửa đổi, tích hợp hoặc thay đổi chức năng làm phát sinh rủi ro mới hoặc cao hơn). Khung tiếp cận dựa trên rủi ro này phù hợp với mục tiêu của Việt Nam là thúc đẩy phát triển AI đồng thời thiết lập các biện pháp bảo vệ nền tảng.

2.3 Các quy định liên quan định hình việc triển khai AI

• Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân số 91/2025/QH15 (có hiệu lực từ ngày 1 tháng 1 năm 2026): việc ứng dụng AI có sử dụng dữ liệu cá nhân chịu tác động đáng kể từ các quy định của Luật này, vốn áp dụng rộng rãi đối với các hoạt động thu thập và sử dụng dữ liệu cá nhân.
• Luật An ninh mạng 2025: các quy định về an ninh mạng cũng có thể ảnh hưởng đến quyết định kiến trúc hệ thống của một số nhà cung cấp dịch vụ.
• Luật Bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng 2023: các hệ thống AI được sử dụng trong hoạt động hướng tới người tiêu dùng cần tính đến các yêu cầu của luật này, bao gồm việc đánh giá định kỳ đối với hoạt động sử dụng AI và hệ thống tự động, đặc biệt tại các nền tảng số lớn.
• Pháp luật chuyên ngành: việc ứng dụng AI trong từng lĩnh vực không chỉ phải tuân thủ các nguyên tắc quản trị rủi ro theo Luật AI mà còn phải tuân thủ các luật và quy định chuyên ngành có liên quan.

3. Ứng dụng AI tại Việt Nam: Xu hướng, trường hợp sử dụng và thách thức

Theo BCG, AI được kỳ vọng sẽ tạo động lực đáng kể cho nền kinh tế Việt Nam, đặc biệt trong lĩnh vực sản xuất, nơi tác động riêng có thể đạt 25-30 tỷ USD, tiếp theo là hàng tiêu dùng, dịch vụ tài chính, viễn thông và giáo dục. Nhiều lĩnh vực trong số này chậm số hóa do khó xử lý khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc và còn phụ thuộc vào các hệ thống công nghệ thông tin cũ. Thế hệ AI mới, được thúc đẩy bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đặc biệt phù hợp với những thị trường chuyên ngành này.

Thành công của AI chuyên ngành sẽ phụ thuộc vào khả năng điều chỉnh các công cụ tiên tiến theo nhu cầu riêng của từng ngành, qua đó chuyển hóa AI mạnh nhưng mang tính đại trà thành các giải pháp chuyên biệt, sẵn sàng triển khai và tạo ra giá trị cụ thể.

Mức độ sẵn sàng

Việt Nam hiện xếp thứ 45 trong số 195 quốc gia theo Chỉ số Sẵn sàng AI của Chính phủ do Oxford Insights (Vương quốc Anh) công bố, vượt mức trung bình toàn cầu và duy trì vị trí thứ 5 tại Đông Nam Á.

Khu vực tư nhân

AI đã dần mở rộng sang nhiều ngành tại Việt Nam từ năm 2019, bao gồm ngân hàng, bảo hiểm, tài chính tiêu dùng, bán lẻ, y tế, hàng tiêu dùng đóng gói (CPG) và sản xuất. Trong ngành ngân hang, một trong những lĩnh vực đi đầu về ứng dụng AI, công nghệ này chủ yếu được sử dụng cho nhận diện khuôn mặt, định danh khách hàng điện tử (eKYC), nhận dạng ký tự quang học (OCR), cùng chatbot hoặc voicebot tại trung tâm liên lạc, hoạt động thu hồi nợ và kích hoạt thẻ tín dụng.

GenAI

Cuối năm 2023 và đầu năm 2024 đánh dấu bước ngoặt đối với AI tại Việt Nam, được thúc đẩy bởi sự phát triển nhanh chóng của hiện tượng ChatGPT. Một số doanh nghiệp lớn đã bắt đầu thí điểm GenAI, chủ yếu cho mục đích nội bộ như tra cứu tài liệu và tri thức, các công việc nhân sự như tự động quét và phân tích hồ sơ ứng viên, đào tạo nhân viên, và hỗ trợ công nghệ thông tin thông qua trợ lý lập trình. Các trường hợp sử dụng hướng ra bên ngoài hiện vẫn chủ yếu tập trung vào chatbot và voicebot tích hợp GenAI.

Lộ trình tạo giá trị

Triển khai GenAI/AI trong công việc hằng ngày có thể mang lại tiềm năng tăng năng suất từ 10% đến 20%; tái thiết kế các chức năng trọng yếu có thể nâng hiệu suất và hiệu quả từ 30% đến 50%; và phát triển các mô hình kinh doanh GenAI/AI mới có thể tạo lợi thế cạnh tranh dài hạn.

Quy mô ứng dụng

Việc ứng dụng AI tại Việt Nam tăng mạnh trong năm 2024, với 47.000 doanh nghiệp mới triển khai AI, đưa tổng số doanh nghiệp ứng dụng lên gần 170.000, tương đương khoảng 18% tổng số doanh nghiệp trên cả nước. Theo nghiên cứu của Amazon Web Services năm 2025, tốc độ tăng trưởng ứng dụng AI theo năm đạt khoảng 39%. Nguồn cung giải pháp AI tập trung chủ yếu ở ngành công nghệ thông tin (31%), tiếp theo là tài chính và ngân hàng (22%), giáo dục (17%), và y tế cùng thương mại điện tử (15%).

Thách thức mang tính cấu trúc

Theo Báo cáo thường niên Trí tuệ nhân tạo Việt Nam 2025 của Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia, dựa trên khảo sát gần 500 doanh nghiệp và tổ chức thực hiện từ tháng 7 năm 2025, thách thức lớn nhất đối với các nhà cung cấp giải pháp AI là thiếu nhân lực chất lượng cao (45%), trong khi 23% gặp hạn chế về dữ liệu và hạ tầng tính toán.

Cấu trúc thị trường

Thị trường AI Việt Nam phân hóa giữa các tập đoàn công nghệ có nguồn lực mạnh như FPT, Viettel, VNPT và Vingroup, dẫn đầu về hạ tầng và nghiên cứu phát triển nhưng thường giữ ứng dụng trong hệ sinh thái riêng, và các doanh nghiệp mới nổi tập trung vào giải pháp chuyên biệt. 

Một số doanh nghiệp Việt Nam đã được quốc tế ghi nhận: Abivin giành chiến thắng tại Startup World Cup 2019 với giải pháp tối ưu logistics bằng AI; VinAI có các công trình được công bố trên những tạp chí quốc tế hàng đầu; và thương vụ NVIDIA mua lại VinBrain đã khẳng định năng lực AI y tế của Việt Nam. Tuy nhiên, khả năng tiếp cận của doanh nghiệp vừa và nhỏ và khu vực công vẫn còn hạn chế.

4. Một số ví dụ về nhà phát triển và bên triển khai AI tại Việt Nam

Nhà phát triển AI

Bên triển khai AI

5. Rủi ro AI đối với hội đồng quản trị tại Việt Nam: Các nhóm rủi ro trọng yếu

Đối với hội đồng quản trị và ban điều hành, các rủi ro chính gắn với việc ứng dụng GenAI và AI tại Việt Nam không chỉ nằm ở hiệu năng mô hình. Rủi ro còn phát sinh từ mức độ sẵn sàng về chiến lược, năng lực triển khai, hạ tầng công nghệ, cùng môi trường pháp lý và quản trị đang tiếp tục hoàn thiện. Các rủi ro này cần được đánh giá xuyên suốt vòng đời AI và điều chỉnh phù hợp với tính chất, quy mô và mức độ tác động tiềm tàng của từng trường hợp sử dụng.

5.1 Rủi ro chiến lược và tổ chức

• Năng lực lãnh đạo và định hướng chiến lược. Năng lực AI còn hạn chế ở cấp điều hành có thể cản trở việc ra quyết định dựa trên đầy đủ thông tin, làm giảm khả năng nhận diện cơ hội và rủi ro trên toàn doanh nghiệp, đồng thời khiến các sáng kiến thiếu sự bảo trợ rõ ràng.
• Quản trị và quản lý thay đổi. Trách nhiệm giải trình yếu, quyền ra quyết định không rõ ràng và sự kháng cự đối với quy trình mới có thể khiến các dự án thí điểm không thể phát triển thành năng lực vận hành bền vững.

5.2 Rủi ro triển khai và công nghệ

• Chất lượng, khả năng tiếp cận và việc sử dụng dữ liệu hợp pháp. Hiệu quả của AI phụ thuộc vào dữ liệu đủ cấu trúc, đáng tin cậy, có tính đại diện và được phép sử dụng theo pháp luật. Các yêu cầu về dữ liệu cá nhân có thể hạn chế cách thức thu thập, lưu trữ, chuyển giao và xử lý thông tin của nhân viên, khách hàng và bên thứ ba.
• Nhân lực và năng lực vận hành. Thiếu chuyên gia AI giàu kinh nghiệm ở cả cấp lãnh đạo và vận hành có thể cản trở việc thiết kế giải pháp, giám sát nhà cung cấp, tích hợp, thẩm định và theo dõi liên tục.
• Hạ tầng và khả năng mở rộng. Khả năng tiếp cận năng lực tính toán, đặc biệt là GPU, và chi phí xây dựng môi trường suy luận bảo mật có thể rất đáng kể.
• Độ tin cậy trong vận hành. Sai sót mô hình, sự cố hệ thống hoặc giải pháp tích hợp kém có thể làm gián đoạn hoạt động sản xuất, logistics, dịch vụ khách hàng và các quy trình cốt lõi khác.

5.3 Rủi ro an ninh, pháp lý và tuân thủ

• An ninh, bảo mật và rủi ro từ bên thứ ba. Việc sử dụng mô hình và nhà cung cấp dịch vụ bên ngoài có thể làm phát sinh rủi ro rò rỉ dữ liệu, truy cập trái phép và tái sử dụng thông tin độc quyền hoặc dữ liệu cá nhân để huấn luyện mô hình.
• Tính minh bạch và giám sát của con người. Tổ chức có thể không giải thích được cách một hệ thống AI đưa ra quyết định hoặc không xác định được khi nào cần có sự rà soát của con người. Rủi ro này trở nên nghiêm trọng hơn khi kết quả ảnh hưởng đến cá nhân, hoạt động chịu sự quản lý hoặc các quyết định trọng yếu của doanh nghiệp.
• Phân loại rủi ro và tuân thủ pháp luật. Khung pháp lý AI dựa trên rủi ro của Việt Nam yêu cầu nhà cung cấp và bên triển khai hiểu rõ vai trò của mình, xác định phân loại rủi ro áp dụng và thực hiện các biện pháp tương ứng về hồ sơ, tính minh bạch, an toàn và giám sát.
• An ninh mạng và kiến trúc dữ liệu. Các yêu cầu liên quan đến an toàn hệ thống thông tin, lưu trữ dữ liệu và chuyển dữ liệu xuyên biên giới có thể ảnh hưởng đến lựa chọn giữa đám mây công cộng, đám mây riêng và triển khai tại chỗ.

6. Kết luận

Tổng thể, các rủi ro này cho thấy doanh nghiệp cần tiếp cận theo danh mục: ưu tiên các trường hợp sử dụng dựa trên giá trị và rủi ro; thiết lập cơ chế quản trị có trách nhiệm rõ ràng; củng cố nền tảng dữ liệu và hạ tầng; và chỉ mở rộng quy mô khi hệ thống kiểm soát cùng mức độ sẵn sàng vận hành tương xứng với mục tiêu triển khai.

Khách hàng cần hỗ trợ?

Liên hệ với đội ngũ Dịch vụ Pháp lý và Tư vấn Tài chính của chúng tôi để trao đổi về cách khung pháp lý AI của Việt Nam áp dụng đối với chiến lược AI của doanh nghiệp tại Việt Nam.