Hơn 500 chuyên gia AI Việt toàn cầu có thể giúp nhà máy trong nước bứt tốc nếu được kết nối thành “siêu đội ngũ tri thức” gắn với các bài toán sản xuất cụ thể.
Việt Nam có hơn 500 chuyên gia AI – nếu không kết nối, chúng ta mất trắng
Theo thống kê gần đây, cộng đồng người Việt toàn cầu có hơn 500 chuyên gia AI đang làm việc tại các tập đoàn, viện nghiên cứu trên khắp thế giới. Trong khi đó, đa số nhà máy ở Việt Nam vẫn loay hoay với Excel, máy móc rời rạc và dữ liệu nằm rải rác trong USB, email.
Sự chênh lệch này không chỉ là khoảng cách công nghệ, mà là khoảng cách về tốc độ tăng năng suất, chất lượng và lợi nhuận. Các chuyên gia AI người Việt đang giúp những nhà máy ở Mỹ, châu Âu, Hàn Quốc tối ưu sản xuất, còn doanh nghiệp trong nước nhiều khi chỉ thuê được vài tư vấn gom lại thành bản PowerPoint.
Bài viết này bàn thẳng vào một ý: nếu biết kết hợp lực lượng chuyên gia AI Việt toàn cầu thành một “siêu đội ngũ tri thức” gắn với nhu cầu thực tế của nhà máy trong nước, ngành sản xuất Việt Nam có cơ hội rút ngắn 5–10 năm chuyển đổi số. Và điều này hoàn toàn khả thi, nhất là giai đoạn cuối năm – thời điểm đa số doanh nghiệp đang lập kế hoạch đầu tư 2026.
“Siêu đội ngũ tri thức” AI là gì và vì sao sản xuất cần?
“Siêu đội ngũ tri thức” không phải là một siêu tổ chức hoành tráng, mà là mạng lưới chuyên gia AI người Việt, trong và ngoài nước, được kết nối có mục tiêu, có quy trình và có dự án cụ thể.
Trong bối cảnh sản xuất, mạng lưới này giúp doanh nghiệp:
- Thiết kế lộ trình chuyển đổi số nhà máy sát với thực tế Việt Nam, tránh sao chép mô hình từ nước ngoài.
- Triển khai các bài toán AI trong sản xuất: bảo trì dự đoán, kiểm tra chất lượng bằng thị giác máy tính, tối ưu kế hoạch sản xuất, tối ưu năng lượng…
- Chuyển giao tri thức và kỹ năng cho đội nội bộ, thay vì phụ thuộc vào nhà thầu suốt đời.
Điểm mấu chốt: doanh nghiệp sản xuất không cần tuyển đủ mọi kiểu chuyên gia AI về full-time. Bạn chỉ cần biết “gọi đúng người, đúng lúc, đúng bài toán” thông qua một mạng lưới.
Những mảnh ghép chuyên gia AI sản xuất mà doanh nghiệp Việt đang thiếu
Để một dự án AI trong nhà máy thành công, không chỉ cần một “data scientist giỏi Python”. Thực tế phải là sự phối hợp của nhiều kiểu chuyên gia.
1. Chuyên gia AI công nghiệp (Industrial AI)
Đây là nhóm đang làm cho các hãng thiết bị, tập đoàn sản xuất toàn cầu. Họ hiểu rất rõ:
- Dữ liệu sinh ra từ PLC, SCADA, MES, ERP hoạt động thế nào.
- Đặc thù dây chuyền sản xuất rời rạc (điện tử, may mặc) khác gì dây chuyền liên tục (xi măng, thép, hóa chất).
- Các bài toán kinh điển: dự báo hỏng hóc máy, tối ưu OEE, giảm phế phẩm.
Đây là nhóm doanh nghiệp Việt gần như ít chạm tới, dù lại chính là nhóm quan trọng nhất.
2. Chuyên gia thị giác máy tính cho kiểm tra chất lượng
Cho sản xuất, nhóm này xử lý các bài toán như:
- Phát hiện lỗi bề mặt sản phẩm (xước, nứt, lệch màu) qua camera.
- Kiểm tra linh kiện nhỏ, chi tiết máy với tốc độ cao.
- Thay thế hoặc hỗ trợ công nhân QC ở các khâu lặp lại.
Ở Việt Nam đã có một số startup làm camera AI, nhưng thiếu người từng triển khai ở môi trường nhà máy lớn, nơi yêu cầu ổn định 24/7, môi trường rung, bụi, ánh sáng phức tạp.
3. Chuyên gia tối ưu chuỗi cung ứng và lập kế hoạch sản xuất
Họ thường xuất thân từ:
- Toán tối ưu, nghiên cứu vận trù (operations research).
- Kinh nghiệm lập kế hoạch sản xuất (APS), tối ưu tồn kho, phân tuyến vận tải.
Trong bối cảnh giá nguyên vật liệu và chi phí logistics biến động, AI kết hợp mô hình tối ưu có thể giúp doanh nghiệp:
- Giảm tồn kho 10–30% nhưng vẫn đảm bảo mức phục vụ khách hàng.
- Rút thời gian lập kế hoạch sản xuất từ vài ngày xuống vài giờ.
4. Kỹ sư dữ liệu, kiến trúc sư hệ thống cho nhà máy
Dự án AI “chết yểu” thường do dữ liệu bẩn, phân tán, không truy cập được real-time. Những người này lo:
- Kéo dữ liệu từ máy móc, cảm biến, hệ thống cũ.
- Thiết kế nền tảng data cho nhà máy: lưu trữ, bảo mật, phân quyền.
- Đảm bảo hệ thống chạy ổn định ở xưởng, không chỉ hoạt động trên máy của chuyên gia.
Doanh nghiệp Việt thường mạnh ở IT hạ tầng, nhưng yếu ở data công nghiệp – đây là chỗ cần học nhanh từ chuyên gia đã từng làm ở môi trường quốc tế.
Vì sao doanh nghiệp sản xuất Việt chưa chạm được lực lượng 500+ chuyên gia này?
Lý do không phải vì chúng ta thiếu người giỏi, mà vì thiếu cơ chế kết nối và cách đặt bài toán đúng.
1. Khoảng cách ngôn ngữ “kỹ thuật – kinh doanh”
Nhiều giám đốc nhà máy nói: “Anh muốn giảm 5% phế phẩm, 10% điện năng, nhưng không biết diễn giải thành bài toán AI như thế nào.”
Ngược lại, chuyên gia AI thường quen với các khái niệm:
predictive maintenance,anomaly detection,optimization model.
Nếu không ai đứng giữa phiên dịch, hai bên nói với nhau mà như nói chuyện với… hai người khác.
2. Thiếu tổ chức trung gian đủ hiểu cả hai phía
Cần có những đơn vị:
- Hiểu quy trình sản xuất, KPI của doanh nghiệp Việt.
- Biết định nghĩa bài toán AI, tìm đúng chuyên gia trong mạng lưới toàn cầu.
- Quản lý dự án, đảm bảo kết quả không chỉ dừng ở demo.
Không có tầng trung gian này, doanh nghiệp hoặc tự làm rồi bỏ dở, hoặc thuê tư vấn đắt đỏ nhưng khó áp dụng thực tế.
3. Tư duy “mua giải pháp trọn gói” thay vì xây năng lực
Nhiều nhà máy quen với việc mua máy: trả tiền – nhận thiết bị – lắp đặt xong. Nhưng AI trong sản xuất là một hành trình, không phải sản phẩm đóng hộp.
Nếu chỉ mua “giải pháp AI trọn gói”, doanh nghiệp:
- Phụ thuộc hoàn toàn vào nhà cung cấp.
- Không xây được đội nội bộ hiểu dữ liệu, hiểu mô hình.
Trong khi đó, mô hình “siêu đội ngũ tri thức” hướng tới việc dùng chuyên gia toàn cầu để huấn luyện và kèm cặp đội trong nước, giúp doanh nghiệp tự tin đi tiếp sau mỗi dự án nhỏ.
Mô hình 4 bước kết nối chuyên gia AI Việt toàn cầu cho nhà máy
Các doanh nghiệp sản xuất không cần chờ chính sách vĩ mô mới bắt đầu. Hoàn toàn có thể áp dụng mô hình nhỏ, từng bước, trong 6–12 tháng.
Bước 1: Chuẩn hóa mục tiêu kinh doanh và bài toán sản xuất
Bắt đầu từ con số, không phải từ công nghệ. Ví dụ:
- Giảm 15% thời gian dừng máy ngoài kế hoạch trong 12 tháng.
- Giảm 20% phế phẩm ở công đoạn in, đóng gói.
- Rút thời gian lập kế hoạch sản xuất từ 2 ngày xuống 4 giờ.
Sau đó, cùng một nhóm tư vấn hiểu sản xuất chuyển mục tiêu thành bài toán dữ liệu:
- Cần dữ liệu gì? (log máy, QC, kế hoạch sản xuất,…)
- Tần suất lấy dữ liệu ra sao?
- Bài toán phù hợp với loại mô hình AI nào?
Bước 2: Gọi đúng nhóm chuyên gia từ mạng lưới
Thay vì tuyển sai người hoặc đặt sai yêu cầu, hãy:
- Xác định: đây là dự án bảo trì dự đoán, kiểm tra chất lượng, hay tối ưu lập kế hoạch?
- Chọn 2–3 chuyên gia người Việt đang làm đúng mảng đó ở nước ngoài.
- Thỏa thuận rõ: vai trò của họ là thiết kế giải pháp, kèm cặp đội nội bộ và review kỹ thuật, không phải “làm thuê toàn bộ”.
Thường, một dự án pilot 3–6 tháng chỉ cần 5–10 giờ mỗi tháng từ các chuyên gia top, nếu đội triển khai trong nước đủ năng lực thực thi.
Bước 3: Triển khai pilot hẹp, đo lường rõ ràng
Đây là chỗ nhiều doanh nghiệp làm quá to, rồi… đứt gánh.
Một pilot chuẩn nên:
- Giới hạn ở 1 dây chuyền hoặc 1 công đoạn.
- Có baseline số liệu trước khi triển khai.
- Đặt mục tiêu cụ thể: ví dụ tăng OEE từ 68% lên 75% trong 4–6 tháng.
Vai trò “siêu đội ngũ tri thức” ở giai đoạn này:
- Review kiến trúc dữ liệu, cách lấy dữ liệu từ máy.
- Đề xuất thuật toán phù hợp, tránh over-engineer.
- Thiết kế cách hiển thị kết quả cho quản lý sản xuất (dashboard, cảnh báo,…).
Bước 4: Chuẩn hóa thành quy trình – không phụ thuộc cá nhân
Sau khi pilot thành công, thay vì lao vào mở rộng khắp nhà máy ngay, hãy:
- Ghi lại playbook triển khai: hạ tầng, mô hình, quy trình vận hành.
- Đào tạo 2–3 người nội bộ trở thành “champion AI trong sản xuất”.
- Để chính đội nội bộ triển khai sang công đoạn khác, còn chuyên gia toàn cầu chuyển sang vai trò cố vấn nhẹ.
Cách làm này tạo ra hiệu ứng quan trọng: mỗi dự án mới ngày càng rẻ hơn, nhanh hơn, vì doanh nghiệp tích lũy năng lực thật.
Ví dụ thực tế: bảo trì dự đoán cho xưởng đóng gói
Một xưởng đóng gói thực phẩm (quy mô 300 công nhân) gặp vấn đề:
- Máy đóng gói dừng đột xuất, trung bình 3–4 lần/tuần.
- Mỗi lần dừng 20–40 phút, chưa kể thời gian xử lý hàng lỗi.
Thay vì mua ngay một hệ thống “AI all-in-one”, họ chọn cách tiếp cận “siêu đội ngũ tri thức”:
- Đặt mục tiêu: giảm 30% thời gian dừng máy ngoài kế hoạch trong 6 tháng.
- Kết nối 2 chuyên gia AI công nghiệp người Việt đang làm bảo trì dự đoán cho nhà máy nước ngoài, qua một đơn vị trung gian.
- Chuyên gia hỗ trợ:
- Xác định chỉ số cần thu từ PLC, cảm biến rung, nhiệt độ.
- Đề xuất mô hình phát hiện bất thường đơn giản, chạy được trên hạ tầng hiện có.
- Đội nội bộ (2 kỹ sư tự động hóa + 1 kỹ sư IT) chịu trách nhiệm:
- Gắn cảm biến, cấu hình lấy dữ liệu.
- Xây dashboard cảnh báo và quy trình phản ứng khi có cảnh báo.
Kết quả sau 6 tháng:
- Thời gian dừng máy ngoài kế hoạch giảm 35%.
- Giảm tương đương khoảng 12% chi phí làm thêm giờ cho ca đêm.
- Đội nội bộ tự tin đề xuất mở rộng sang máy chiết rót, gần như không cần thêm giờ tư vấn.
Điều đáng chú ý là chi phí thuê chuyên gia toàn cầu chiếm chưa tới 20% tổng chi phí dự án, nhưng lại quyết định chất lượng thiết kế giải pháp và tốc độ triển khai.
Doanh nghiệp sản xuất nên bắt đầu từ đâu trong năm 2026?
Đang là giai đoạn cuối năm, đa số doanh nghiệp lập kế hoạch đầu tư 2026. Nếu muốn tận dụng lực lượng hơn 500 chuyên gia AI Việt toàn cầu một cách thực tế, không hình thức, bạn có thể bắt đầu bằng 3 việc rất cụ thể:
- Chọn 1–2 bài toán AI sản xuất có thể đo lường rõ trong 6–9 tháng: bảo trì dự đoán cho 1 nhóm máy, kiểm tra lỗi bằng camera cho 1 công đoạn, hoặc tối ưu lập kế hoạch sản xuất cho 1 phân xưởng.
- Dành ngân sách cho “tri thức”, không chỉ cho “thiết bị”: nghĩa là tách riêng mục “tư vấn/đào tạo/chuyển giao” trong kế hoạch, coi đó là khoản đầu tư để xây đội nội bộ.
- Tìm hoặc xây một đầu mối kết nối: có thể là một trung tâm R&D nội bộ, một viện/trung tâm công nghệ trong nước, hoặc một đối tác chuyên kết nối chuyên gia AI Việt toàn cầu với doanh nghiệp sản xuất.
Tôi thiên về quan điểm này: AI trong sản xuất Việt Nam không thua kém thế giới về ý tưởng, chỉ thua về tốc độ tổ chức nguồn lực. Khi chúng ta biết cách kết hợp đúng người, đúng tri thức, nhà máy Việt hoàn toàn có thể bứt tốc trong vài năm tới.
Nếu bạn đang phụ trách vận hành, công nghệ hay chuyển đổi số trong nhà máy, đây là lúc ngồi với đội ngũ để trả lời thẳng một câu:
“Trong năm tới, mình sẽ hợp tác với chuyên gia AI Việt toàn cầu như thế nào, thay vì tự mò mẫm thêm một năm nữa?”
Câu trả lời cho câu hỏi đó có thể là sự khác biệt rất lớn về năng suất, chi phí và lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp bạn giai đoạn 2026–2028.