Tổ Giúp việc mới của Thủ tướng và cơ hội cho AI trong sản xuất

Ngày 29/11/2024, Thủ tướng ký quyết định thành lập Tổ Giúp việc về phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số và Đề án 06. Nghe có vẻ vĩ mô, nhưng với doanh nghiệp sản xuất ở Việt Nam, đặc biệt là những đơn vị đang cân nhắc ứng dụng AI, đây là một tín hiệu rất thực tế: Nhà nước đang đặt chuyển đổi số và AI lên cùng mâm với khoa học – công nghệ quốc gia.

Phần lớn doanh nghiệp sản xuất vừa và nhỏ ở Việt Nam hiện nay vẫn loay hoay với những câu hỏi rất cơ bản: “Bắt đầu chuyển đổi số từ đâu?”, “AI có thực sự phù hợp với nhà máy của mình không?”, “Đầu tư bao nhiêu là đủ an toàn?”. Nếu nhìn quyết định lập Tổ Giúp việc này chỉ như một tin thời sự, ta sẽ bỏ qua một cơ hội: bám theo định hướng chính sách để chọn đúng thời điểm, đúng ưu tiên đầu tư.

Bài viết này nằm trong series “AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số” và sẽ tập trung vào 3 ý chính:

• Tổ Giúp việc mới này thực chất đang “mở đường” chính sách cho doanh nghiệp sản xuất như thế nào.
• Doanh nghiệp nên đọc thông điệp gì cho chiến lược AI và chuyển đổi số của mình giai đoạn 2025–2027.
• Một lộ trình thực tế để nhà máy Việt có thể tận dụng làn sóng chính sách mới, thay vì chỉ… theo dõi tin tức.

1. Tổ Giúp việc của Thủ tướng: Tín hiệu chính sách rất rõ cho doanh nghiệp

Việc lập Tổ Giúp việc về khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số và Đề án 06 cho thấy Chính phủ đang gom các trụ cột “số” vào cùng một bàn làm việc. Điều này khác với cách làm rời rạc trước đây, nơi khoa học công nghệ một nơi, chuyển đổi số một nơi, dữ liệu công dân (Đề án 06) lại là một câu chuyện khác.

Tổ Giúp việc đang “khoá chặt” 4 mảnh ghép lớn

Đọc tên đầy đủ của Tổ Giúp việc, ta thấy 4 ưu tiên chính sách lớn:

1. Khoa học, công nghệ – nền tảng cho các ứng dụng mới, trong đó có AI và robot.
2. Đổi mới sáng tạo – khuyến khích mô hình kinh doanh, mô hình vận hành mới (ví dụ: nhà máy thông minh, sản xuất tinh gọn dựa trên dữ liệu).
3. Chuyển đổi số – số hoá quy trình, dữ liệu, hệ thống quản lý.
4. Đề án 06 – dùng dữ liệu dân cư, định danh điện tử để đơn giản hoá thủ tục, minh bạch môi trường kinh doanh.

Đối với doanh nghiệp sản xuất, 4 mảnh ghép này không phải câu chuyện vĩ mô:

• Muốn AI kiểm soát chất lượng, bạn cần dữ liệu hình ảnh và quy trình số hoá.
• Muốn AI tối ưu bảo trì, bạn cần cảm biến IoT, dữ liệu vận hành máy, hệ thống ghi nhận tự động.
• Muốn nhanh được phê duyệt dự án, ưu đãi, thủ tục, bạn cần một môi trường thủ tục số hoá – thứ mà Đề án 06 đang dần hoàn thiện.

Nói thẳng: Tổ Giúp việc này được lập để giải quyết điểm nghẽn chính sách cho chính những gì doanh nghiệp đang chuẩn bị làm với AI và chuyển đổi số.

Vì sao việc này xuất hiện vào cuối năm 2024 lại quan trọng?

Cuối năm luôn là lúc doanh nghiệp chốt kế hoạch đầu tư cho năm sau. Song song, Nhà nước cũng:

• Tổng kết các chương trình khoa học – công nghệ.
• Rà soát tiến độ chuyển đổi số, Đề án 06.
• Chuẩn bị ưu tiên và ngân sách cho giai đoạn 2025.

Thời điểm Thủ tướng lập Tổ Giúp việc ngay cuối tháng 11 gửi một thông điệp khá rõ: giai đoạn 2025–2027 sẽ là giai đoạn siết tốc cho khoa học công nghệ và chuyển đổi số, không còn là khẩu hiệu. Doanh nghiệp nào chuẩn bị từ đầu 2025 sẽ có lợi thế lớn, nhất là trong việc:

• Tiếp cận chương trình hỗ trợ, tài trợ thử nghiệm công nghệ mới.
• Xin ưu đãi cho dự án ứng dụng AI trong sản xuất.
• Kết nối với các đơn vị tư vấn, triển khai đã được Nhà nước “ngắm” đến.

2. AI trong sản xuất: Nhà nước ưu tiên, doanh nghiệp đừng đứng ngoài

AI trong sản xuất Việt Nam sắp không còn là “thử nghiệm của vài nhà máy lớn”, mà dần trở thành chuẩn mực cạnh tranh. Tổ Giúp việc và Quyết định mới chỉ là phần nổi; phía sau là cả một lộ trình chuyển đổi số ngành công nghiệp mà các bộ, ngành đang buộc phải đẩy nhanh.

3 nhóm ứng dụng AI mà chính sách rất dễ ưu tiên

Nếu doanh nghiệp đang phân vân nên bắt đầu AI ở đâu, hãy tập trung vào 3 nhóm này vì chúng đồng pha với định hướng quốc gia và thường dễ được hỗ trợ:

1. Bảo trì dự đoán (predictive maintenance)

   • Dùng cảm biến và AI để dự đoán hỏng hóc, giảm dừng máy đột xuất.
   • Phù hợp với nhà máy có dây chuyền liên tục, chi phí dừng máy cao (thực phẩm, đồ uống, xi măng, thép, may mặc quy mô lớn…).
   • Số liệu thế giới: nhiều nhà máy báo cáo giảm 30–50% thời gian dừng máy, tăng 10–20% tuổi thọ thiết bị khi áp dụng bảo trì dự đoán tốt.

2. Kiểm soát chất lượng tự động bằng thị giác máy tính (machine vision)

   • Camera + AI kiểm tra lỗi bề mặt, kích thước, màu sắc… nhanh hơn và ổn định hơn con người.
   • Rất hợp với ngành điện tử, dệt may, da giày, bao bì, chế biến gỗ.
   • Lợi ích nhìn thấy ngay: giảm hàng lỗi ra khỏi nhà máy, giảm chi phí hoàn trả, giữ uy tín với khách hàng xuất khẩu.

3. Tối ưu chuỗi cung ứng và kế hoạch sản xuất

   • AI dự báo nhu cầu, tối ưu tồn kho, đề xuất lịch sản xuất – giao hàng.
   • Hợp với doanh nghiệp có nhiều SKU, nhiều nhà cung cấp, đơn hàng biến động.
   • Trong bối cảnh chi phí vốn cao, tối ưu tồn kho vài phần trăm đã là khác biệt sống còn.

Những nhóm này có điểm chung: hiệu quả dễ đo, nhanh chứng minh ROI, phù hợp định hướng “nâng cao năng suất và chất lượng” của Chính phủ.

Từ chính sách tới nhà máy: khoảng cách đang ngắn dần

Trước đây, doanh nghiệp thường nghĩ “chuyện chính sách là của Nhà nước, tôi cứ lo sản xuất”. Hiện giờ, suy nghĩ này bắt đầu gây bất lợi vì:

• Rất nhiều gói hỗ trợ, chương trình thí điểm công nghệ chỉ dành cho doanh nghiệp có sẵn chiến lược hoặc đề án chuyển đổi số rõ ràng.
• Nhiều khách hàng FDI, đặc biệt trong điện tử, ô tô, dệt may, đang yêu cầu nhà cung cấp Việt Nam nâng cấp hệ thống số hoá và truy xuất dữ liệu thời gian thực.

Sự xuất hiện của Tổ Giúp việc mới cho thấy Nhà nước sẽ điều phối tốt hơn giữa chính sách công nghiệp, khoa học công nghệ và chuyển đổi số. Điều này đồng nghĩa:

• Môi trường pháp lý để áp dụng AI, dữ liệu, IoT trong nhà máy sẽ rõ ràng hơn.
• Khả năng xuất hiện các chương trình ngành (ví dụ: “Nhà máy thông minh ngành dệt may”, “Chuyển đổi số ngành chế biến gỗ”) là rất cao.

Doanh nghiệp chậm chuẩn bị sẽ phải “chạy theo chuẩn mới” trong bị động, thường tốn kém hơn rất nhiều.

3. Lộ trình 6–12 tháng: Nhà máy Việt nên làm gì ngay từ 2025?

Thực tế, doanh nghiệp không cần chờ văn bản chi tiết của Tổ Giúp việc rồi mới hành động. Chuẩn bị sớm 6–12 tháng sẽ giúp bạn đứng ở vị trí chủ động khi chính sách và chương trình hỗ trợ được tung ra.

Dưới đây là một lộ trình thực tế, đủ đơn giản để bắt đầu, đủ rõ để gắn với câu chuyện AI trong sản xuất.

Bước 1: Chuẩn hoá dữ liệu và quy trình (0–3 tháng)

Không có dữ liệu, mọi cuộc nói chuyện về AI đều chỉ là… hội thảo.

Trong 3 tháng đầu năm 2025, doanh nghiệp nên tập trung vào:

• Chuẩn hoá thu thập dữ liệu máy móc: tình trạng máy, thời gian chạy/dừng, lỗi, bảo trì.
• Số hoá quy trình hiện có: ít nhất là đơn hàng, kế hoạch sản xuất, xuất–nhập–tồn kho, lỗi chất lượng.
• Chọn một hệ thống trung tâm (có thể là ERP đơn giản, MES nhẹ, hoặc thậm chí là giải pháp quản lý nội bộ) để không còn cảnh mỗi phòng một file Excel riêng.

Tôi thường nói với chủ doanh nghiệp: “Đừng vội mua AI. Hãy mua khả năng ghi lại dữ liệu một cách có tổ chức trước đã.”

Bước 2: Chọn 1–2 bài toán AI “ăn chắc mặc bền” (3–6 tháng)

Sau khi dữ liệu bắt đầu được thu thập tương đối nề nếp, doanh nghiệp có thể chọn 1–2 bài toán sau:

• Một dự án AI bảo trì dự đoán cho nhóm máy móc quan trọng nhất.
• Hoặc một dự án AI kiểm tra lỗi sản phẩm ở công đoạn có tỷ lệ phế phẩm cao.

Tiêu chí chọn bài toán:

• Dễ đo hiệu quả (giảm bao nhiêu % dừng máy, giảm bao nhiêu % phế phẩm).
• Không ảnh hưởng an toàn lao động (đừng chọn bài toán quá nhạy cảm ban đầu).
• Có đội nội bộ sẵn sàng phối hợp (quản đốc, QA/QC, bảo trì đồng thuận).

Giai đoạn này, doanh nghiệp có thể:

• Làm việc với đơn vị tư vấn chuyển đổi số để thiết kế bài toán.
• Tìm giải pháp AI trong sản xuất đã có sẵn (SaaS hoặc on-premise), tránh tự code từ đầu.

Bước 3: Chuẩn bị hồ sơ, câu chuyện cho các chương trình hỗ trợ (6–12 tháng)

Khi đã có:

• Dữ liệu cơ bản được số hoá.
• 1–2 dự án AI thí điểm với chỉ số ROI tương đối rõ.

Doanh nghiệp ở vị thế rất tốt để:

• Tham gia các chương trình thí điểm nhà máy thông minh, chương trình do các bộ/ngành phát động.
• Làm việc với ngân hàng, quỹ đầu tư, đối tác chiến lược với một “case” chuyển đổi số có minh chứng, thay vì chỉ là ý tưởng.

Đây cũng là lúc bạn nên:

• Cập nhật thông tin về các quyết định, nghị định liên quan khoa học – công nghệ, chuyển đổi số trong ngành mình.
• Tìm hiểu xem Tổ Giúp việc mới có đưa ra chương trình hay khuyến nghị cụ thể nào cho ngành sản xuất.

Thực tế, doanh nghiệp đã có kết quả bước đầu thường dễ được chọn để nhân rộng mô hình hơn là doanh nghiệp “trắng tay về dữ liệu và dự án mẫu”.

4. Những sai lầm phổ biến khi doanh nghiệp chạy theo làn sóng chính sách

Không ít doanh nghiệp nghe tin về các tổ công tác, chương trình quốc gia rồi lao vào chuyển đổi số, đầu tư AI theo phong trào và… trả giá. Để tránh rơi vào tình huống này, có vài bẫy rất quen thuộc:

Sai lầm 1: Mua công nghệ trước, hỏi bài toán sau

Rất nhiều nhà máy đã lắp cả dàn cảm biến, camera, server mà không có:

• Bản đồ dữ liệu cần thu.
• Chỉ số hiệu quả kỳ vọng.
• Người chịu trách nhiệm “nuôi” hệ thống sau khi nhà cung cấp rút.

Cách đi đúng: bắt đầu từ bài toán kinh doanh, sau đó mới chọn công nghệ phù hợp, đủ dùng, dễ mở rộng.

Sai lầm 2: Giao hết cho IT, không có người “dịch” giữa xưởng và công nghệ

IT hiểu công nghệ nhưng không vận hành máy. Quản đốc, bảo trì hiểu máy nhưng không rành thuật ngữ số.

Thiếu một “phiên dịch nội bộ” – thường là người am hiểu quy trình và có tư duy dữ liệu – thì dự án AI trong sản xuất rất dễ bị:

• Thiết kế sai luồng dữ liệu.
• Không được đội xưởng ủng hộ vì cảm thấy “bị kiểm soát”.

Giải pháp: tạo một nhóm chuyển đổi số nhà máy nhỏ (3–5 người): 1 đại diện xưởng, 1 QA/QC, 1 IT, 1 lãnh đạo phụ trách.

Sai lầm 3: Kỳ vọng quá nhanh, bỏ cuộc giữa chừng

AI không phải bật là chạy. 3–6 tháng đầu thường:

• Hệ thống đang học dữ liệu.
• Mô hình cần chỉnh.
• Con người cần làm quen quy trình mới.

Nếu lãnh đạo không xác định rõ giai đoạn thử nghiệm – tối ưu – nhân rộng, dự án rất dễ bị dừng khi “chưa thấy gì nổi bật”.

Một nguyên tắc an toàn tôi thường đề xuất:

“Đặt kỳ vọng 12 tháng cho vòng đời một dự án AI thí điểm, trong đó 3 tháng chuẩn bị dữ liệu, 6 tháng vận hành thử, 3 tháng đánh giá và quyết định mở rộng hay dừng.”

5. Từ Tổ Giúp việc của Thủ tướng tới chiến lược AI trong nhà máy của bạn

Quyết định lập Tổ Giúp việc về khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số và Đề án 06 là lời khẳng định rằng chuyển đổi số – trong đó có AI trong sản xuất – đã trở thành ưu tiên chiến lược ở tầm quốc gia. Không doanh nghiệp sản xuất nào muốn đứng ngoài xu hướng này nếu còn kế hoạch phát triển sau 2025.

Nếu nhìn theo góc độ thực dụng, bạn có thể coi Tổ Giúp việc như một “đèn xanh chính sách”: những dự án AI trong bảo trì dự đoán, kiểm soát chất lượng tự động, tối ưu chuỗi cung ứng… sẽ ngày càng được ủng hộ, không chỉ về mặt khẩu hiệu mà cả hạ tầng pháp lý và khả năng hỗ trợ.

Câu hỏi quan trọng bây giờ không còn là “AI có đến với nhà máy Việt không?” mà là:

“Khi làn sóng chính sách và hỗ trợ chuyển đổi số đang tăng tốc, nhà máy của bạn sẽ là đơn vị đi trước, đi cùng hay chạy theo?”

Nếu bạn muốn bàn sâu hơn về một lộ trình AI phù hợp cho chính nhà máy của mình – quy mô, ngành nghề, ngân sách cụ thể – thì 6 tháng đầu năm 2025 là thời điểm hợp lý để bắt đầu. Đợi đến khi chuẩn mực mới đã hình thành, chi phí để “đuổi kịp” thường cao gấp nhiều lần so với chi phí “chuẩn bị sớm”.