Kết hợp chuyên gia AI Việt toàn cầu thành siêu đội ngũ

AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số••By 3L3C

Việt Nam có hơn 500 chuyên gia AI trên toàn cầu. Nếu biết kết nối thành “siêu đội ngũ tri thức”, doanh nghiệp sản xuất trong nước có thể bứt tốc rõ rệt.

AI trong sản xuấtchuyên gia AI Việtchuyển đổi số nhà máychiến lược AI doanh nghiệpnguồn nhân lực tri thức
Share:

Kết hợp chuyên gia AI Việt toàn cầu thành “siêu đội ngũ tri thức”

Năm 2025, Việt Nam đã có hơn 500 chuyên gia AI đang làm việc tại các tập đoàn, phòng lab và trường đại học trên khắp thế giới. Con số không quá lớn so với Mỹ hay Trung Quốc, nhưng nếu biết cách kết nối, đây đủ sức trở thành “siêu đội ngũ tri thức” giúp ngành sản xuất và kinh tế Việt Nam bứt tốc.

Hầu hết doanh nghiệp sản xuất Việt Nam hiện nay đều nói về AI và chuyển đổi số, nhưng rất ít nơi thực sự biết phải bắt đầu từ đâu, hợp tác với ai, và làm thế nào để giảm rủi ro “đốt tiền” vào những dự án AI không mang lại giá trị. Đây là chỗ đội ngũ chuyên gia AI Việt toàn cầu có thể tạo khác biệt.

Bài viết này tập trung vào một ý rất đơn giản: nếu biết tổ chức đúng cách, mạng lưới chuyên gia AI người Việt trên toàn cầu có thể trở thành “bộ não mở rộng” cho cả nền sản xuất trong nước. Và doanh nghiệp Việt có thể tham gia, hưởng lợi ngay từ bây giờ, chứ không phải chờ thêm 5–10 năm.

1. Vì sao cần một “siêu đội ngũ tri thức” AI người Việt?

Câu trả lời ngắn gọn: vì Việt Nam không đủ thời gian và nguồn lực để tự đi lại từ đầu.

Trong AI, khoảng cách giữa người đi trước và người đi sau không chỉ là tiền bạc, mà là dữ liệu, kinh nghiệm triển khai thực tế và khả năng thu hút nhân tài. Nếu mỗi doanh nghiệp, mỗi viện nghiên cứu Việt Nam “mò mẫm” riêng lẻ, chúng ta sẽ mất thêm 5–7 năm chỉ để bắt kịp những gì thế giới đang làm từ 2020.

Trong khi đó, cộng đồng 500+ chuyên gia AI người Việt đang làm việc tại:

  • Các Big Tech và tập đoàn đa quốc gia (Mỹ, châu Âu, Nhật, Hàn…)
  • Các startup AI, deeptech
  • Trường đại học, viện nghiên cứu hàng đầu

họ đã:

  • Làm việc với bài toán thật, dữ liệu thật, quy mô hàng triệu người dùng
  • Trải qua hàng chục dự án thất bại, rút ra bài học xương máu
  • Hiểu rõ xu hướng công nghệ 3–5 năm tới, chứ không chỉ những từ khóa quảng cáo.

Một giờ tư vấn từ người từng triển khai hệ thống AI trong nhà máy 10.000 công nhân đáng giá hơn cả tháng tự đọc tài liệu trên mạng.

Vì vậy, thay vì coi đây chỉ là “nguồn nhân lực xuất khẩu”, Việt Nam nên xem họ là “tài sản tri thức chiến lược”, cần được kết nối, tổ chức và trao vai trò rõ ràng trong quá trình chuyển đổi số quốc gia, đặc biệt là lĩnh vực sản xuất.

2. Doanh nghiệp sản xuất Việt đang thiếu gì trong hành trình AI?

Doanh nghiệp sản xuất ở Việt Nam không thiếu quyết tâm, nhưng lại thiếu bản đồ và người dẫn đường.

2.1. Thiếu chiến lược AI gắn với bài toán kinh doanh

Nhiều nơi triển khai AI theo kiểu “thấy hay thì làm”, dẫn đến:

  • Mua hệ thống đắt tiền nhưng không gắn với KPI cụ thể
  • Đầu tư hạ tầng dữ liệu nhưng không có bài toán rõ ràng để khai thác
  • Dùng AI như “mác công nghệ” cho đẹp báo cáo, không cải thiện năng suất thật.

Chuyên gia AI ở nước ngoài thường đã quen với việc:

  • Bắt đầu từ bài toán kinh doanh cụ thể: giảm scrap, tối ưu bảo trì, dự báo nhu cầu…
  • Xây lộ trình 6–18 tháng chứ không “ôm” dự án 3–5 năm quá tham vọng
  • Đánh giá ROI rõ ràng cho từng use case.

2.2. Thiếu tiêu chuẩn dữ liệu và quy trình

AI muốn chạy được thì dữ liệu phải đủ “sạch” và đủ “giàu”. Nhưng rất nhiều nhà máy Việt Nam gặp các vấn đề:

  • Dữ liệu sản xuất nằm rải rác: Excel, máy đo, ERP, giấy tờ
  • Không có chuẩn đặt tên, chuẩn đo lường; mỗi ca, mỗi phân xưởng một kiểu
  • Ghi chép bằng tay, sai lệch, thiếu dòng, hoặc nhập chậm vài ngày.

Ngược lại, các chuyên gia AI đang làm ở các nhà máy lớn trên thế giới có bộ tiêu chuẩn thực chiến: họ biết tối thiểu phải thu thập những trường dữ liệu nào, tần suất bao nhiêu, cấu trúc ra sao để sau này huấn luyện mô hình AI mà không phải “đập đi làm lại”.

2.3. Thiếu nhân lực “lai” giữa sản xuất và dữ liệu

Người hiểu quy trình sản xuất thì không rành AI. Người giỏi AI thì không hiểu sâu về hiện trường nhà máy. Khoảng trống “người lai” này khiến nhiều dự án AI trong sản xuất chết yểu ở khâu triển khai.

Đây cũng là mảnh ghép mà “siêu đội ngũ tri thức” có thể giúp lấp đầy: từ mentoring, đào tạo đến cầm tay chỉ việc cho đội nội bộ.

3. Mô hình “siêu đội ngũ tri thức” AI người Việt có thể hoạt động thế nào?

Để mạng lưới chuyên gia AI người Việt trên toàn cầu thực sự tạo giá trị, cần một cấu trúc rõ ràng, chứ không chỉ là một group chat hay vài buổi meetup.

3.1. Ba lớp lõi của “siêu đội ngũ”

Một mô hình khả thi có thể gồm 3 lớp:

  1. Hội đồng chiến lược AI (10–20 người):

    • Toàn bộ là chuyên gia cấp cao đang giữ vị trí lead, principal, director ở các tập đoàn/công ty AI
    • Định hình hướng đi chiến lược: ưu tiên ngành nào, công nghệ nào, mô hình hợp tác ra sao
    • Tư vấn ở cấp quốc gia, bộ ngành, hiệp hội.

  2. Mạng lưới chuyên gia triển khai (vài trăm người):

    • Gồm các chuyên gia đang làm AI/ML engineer, data scientist, MLOps, product manager…
    • Tham gia các dự án ngắn hạn hoặc part-time cho doanh nghiệp tại Việt Nam
    • Hỗ trợ từ xa, kết hợp với đội onsite trong nước.

  3. Cộng đồng kỹ sư & sinh viên:

    • Lực lượng kế cận, tham gia thực tập, dự án pilot
    • Học thông qua các dự án thật được các chuyên gia tuyến trên dẫn dắt.

3.2. Các hình thức hợp tác cụ thể với doanh nghiệp

Doanh nghiệp Việt, nhất là trong sản xuất, có thể kết nối với “siêu đội ngũ” này qua một số mô hình rất thực tế:

  • Gói khám sức khỏe AI/Dữ liệu 2–4 tuần:

    • Đánh giá nhanh hiện trạng dữ liệu, hệ thống, tiềm năng use case
    • Đưa ra bản đồ ưu tiên 3–5 use case cho 6–12 tháng

  • Dự án PoC (Proof of Concept) 3–6 tháng:

    • Chọn 1–2 bài toán rõ ràng: dự báo bảo trì, phát hiện lỗi sản phẩm, tối ưu tiêu hao năng lượng…
    • Kết hợp chuyên gia toàn cầu + đội kỹ sư Việt để triển khai

  • Chương trình cố vấn (mentoring) cho đội nội bộ 6–12 tháng:

    • 1–2 chuyên gia dày dặn kinh nghiệm kèm cặp đội data/IT của doanh nghiệp
    • Giúp xây quy trình MLOps, chuẩn dữ liệu, phương pháp quản trị dự án AI.

  • Đào tạo “theo ca” cho lãnh đạo và quản đốc:

    • Không dạy lý thuyết suông, mà tập trung vào case study trong ngành, cách đọc báo cáo AI, cách đặt KPI.

Nếu được tổ chức tốt, doanh nghiệp không cần tuyển một đội AI full-time ngay lập tức (rất khó và đắt), mà vẫn truy cập được chất xám top đầu thế giới với chi phí và rủi ro thấp hơn nhiều.

4. Ứng dụng thực tế: AI cho sản xuất Việt Nam có thể bắt đầu từ đâu?

Đối với chiến dịch “AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số”, mình thường gợi ý doanh nghiệp bắt đầu từ 4 nhóm bài toán dễ đo lường hiệu quả sau.

4.1. Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance)

Đây là use case “kinh điển” nhưng cực kỳ phù hợp với nhà máy Việt Nam có nhiều thiết bị đắt tiền:

  • Thu thập dữ liệu từ cảm biến rung, nhiệt độ, dòng điện
  • Kết hợp với lịch sử hỏng hóc, bảo trì
  • Xây mô hình dự đoán nguy cơ hỏng trong 7–30 ngày tới

Lợi ích thường thấy:

  • Giảm dừng máy đột xuất 20–40%
  • Giảm chi phí bảo trì 10–20%
  • Kéo dài tuổi thọ thiết bị, tối ưu tồn kho phụ tùng.

4.2. Kiểm tra lỗi sản phẩm bằng thị giác máy tính

Với camera độ phân giải cao và mô hình AI, nhiều nhà máy đã:

  • Thay thế bước kiểm tra thủ công tốn người và dễ sai
  • Phát hiện lỗi vi mô mà mắt người khó thấy
  • Ghi log chi tiết để truy vết khi có sự cố chất lượng.

Mạng lưới chuyên gia AI người Việt từng triển khai các hệ thống như vậy ở nhiều quốc gia khác nhau. Họ biết chọn loại camera nào, ánh sáng ra sao, huấn luyện mô hình theo chuẩn nào để phù hợp với điều kiện nhà máy Việt.

4.3. Tối ưu tiêu hao năng lượng

Trong bối cảnh chi phí điện, khí, nhiên liệu ngày càng tăng, AI có thể:

  • Phân tích mẫu tiêu thụ năng lượng theo ca, theo máy, theo công đoạn
  • Đề xuất lịch vận hành tối ưu
  • Phát hiện điểm bất thường (rò rỉ, vận hành sai quy trình…).

Đây là mảng thường hoàn vốn trong 6–12 tháng nếu triển khai đúng cách.

4.4. Lập kế hoạch sản xuất và dự báo nhu cầu

Dữ liệu đơn hàng, mùa vụ, xu hướng thị trường nếu được phân tích đúng cách có thể:

  • Cải thiện độ chính xác dự báo nhu cầu 20–30%
  • Giảm tồn kho nhưng vẫn đảm bảo tỷ lệ phục vụ đơn hàng
  • Hạn chế cảnh “lúc thì thiếu hàng, lúc thì tồn kho đầy kho”.

Những use case này không mới với thế giới, nhưng với nhiều nhà máy Việt, chỉ cần triển khai tốt 1–2 mảng đã đủ tạo ra khác biệt rất lớn về lợi nhuận.

5. Làm sao để doanh nghiệp Việt thực sự kết nối được với chuyên gia AI toàn cầu?

Tổ chức một “siêu đội ngũ tri thức” nghe có vẻ to tát, nhưng với doanh nghiệp, bạn chỉ cần tập trung vào vài bước rất cụ thể.

5.1. Rõ ràng mục tiêu và phạm vi trước khi gọi chuyên gia

Trước khi tìm chuyên gia, doanh nghiệp nên chuẩn bị tối thiểu:

  • 3–5 bài toán ưu tiên (giảm scrap, giảm dừng máy, tối ưu năng lượng…)
  • Một người “chủ dự án” nội bộ có quyền điều phối các phòng ban
  • Cam kết chia sẻ dữ liệu trong phạm vi hợp đồng.

Chuyên gia giỏi không thích những dự án mơ hồ kiểu: “cứ đến tư vấn cho chúng tôi về AI”. Họ muốn bài toán và dữ liệu thật.

5.2. Ưu tiên những đơn vị có mạng lưới chuyên gia Việt toàn cầu

Trong giai đoạn đầu, doanh nghiệp nên chọn làm việc với:

  • Các tổ chức, chương trình, đơn vị tư vấn có sẵn mạng lưới chuyên gia AI người Việt ở nhiều quốc gia
  • Có case study trong ngành sản xuất, không chỉ nói lý thuyết
  • Có mô hình hợp tác linh hoạt: tư vấn ngắn hạn, PoC, dài hạn…

Thay vì tự “săn” từng chuyên gia lẻ, mô hình “đơn vị trung gian + mạng lưới chuyên gia” sẽ giúp tiết kiệm thời gian, chi phí và đảm bảo chất lượng.

5.3. Xây đội nội bộ học kèm, không phụ thuộc mãi vào bên ngoài

Mục tiêu dài hạn không phải là phụ thuộc mãi vào chuyên gia toàn cầu, mà là:

Dùng chuyên gia toàn cầu như “gia tốc”, trong 1–3 năm tạo ra được đội AI nội bộ đủ mạnh.

Cách làm hiệu quả thường là:

  • Mỗi dự án luôn có 1–2 người nội bộ “shadow” chuyên gia
  • Ghi chép đầy đủ quy trình, tiêu chuẩn, mô hình
  • Biến mỗi dự án thành tài liệu đào tạo nội bộ, để 5–10 người sau học lại.

6. Việt Nam có đủ điều kiện để hình thành “siêu đội ngũ tri thức” AI?

Câu trả lời là có, nếu chúng ta coi đây là một dự án chiến lược quốc gia, chứ không chỉ là vài chương trình rời rạc.

Các yếu tố thuận lợi:

  • Cộng đồng người Việt ở nước ngoài đông, giỏi, gắn bó với quê nhà
  • Bên trong Việt Nam, nhu cầu chuyển đổi số trong sản xuất rất lớn, đặc biệt giai đoạn 2025–2030
  • Chi phí nhân sự AI tại Việt Nam hiện còn cạnh tranh so với khu vực, rất phù hợp để xây đội ngũ nội bộ.

Điều thiếu nhất hiện nay là một đầu mối tổ chức và một cơ chế hợp tác rõ ràng để:

  • Chuyên gia ở xa có thể đóng góp mà không phải bỏ hẳn công việc hiện tại
  • Doanh nghiệp có thể tiếp cận mà không sợ rủi ro pháp lý, bảo mật dữ liệu
  • Nhà nước, hiệp hội, trường đại học cùng tham gia, hỗ trợ từ chính sách đến hạ tầng.

Tôi khá tin rằng, nếu tận dụng tốt “siêu đội ngũ tri thức” này, chỉ trong 5 năm tới, chúng ta hoàn toàn có thể có hàng chục nhà máy “AI-first” do chính người Việt thiết kế và vận hành, cạnh tranh sòng phẳng với khu vực.

Bước tiếp theo cho doanh nghiệp sản xuất Việt

Nếu bạn đang làm lãnh đạo trong một doanh nghiệp sản xuất và đã đọc đến đây, có thể bắt đầu bằng 3 động tác rất đơn giản:

  1. Liệt kê 3 vấn đề đau đầu nhất trong vận hành nhà máy 6–12 tháng qua.
  2. Kiểm kê dữ liệu đang có liên quan đến 3 vấn đề đó (dù là Excel, máy đo, log máy…).
  3. Liên hệ với một đơn vị hoặc chương trình có mạng lưới chuyên gia AI người Việt toàn cầu để làm một buổi khám sức khỏe dữ liệu & AI đầu tiên.

Từ một buổi làm việc nghiêm túc, bạn sẽ biết rõ:

  • Nên ưu tiên bài toán nào trước
  • Cần dữ liệu mức nào là đủ
  • Cần bao nhiêu tháng và khoảng ngân sách ra sao để thử nghiệm.

Việc hình thành “siêu đội ngũ tri thức AI người Việt toàn cầu” không phải câu chuyện xa vời. Nó bắt đầu từ những dự án rất cụ thể, tại từng nhà máy, từng doanh nghiệp, với những con người thật, dữ liệu thật và kết quả tài chính đo được.

Câu hỏi là: doanh nghiệp của bạn sẽ đứng ngoài quan sát, hay tham gia từ sớm và hưởng lợi?