Toàn dân khởi nghiệp và AI trong sản xuất Việt Nam

Khoảng 70% startup Việt Nam “ra đi” trong 3 năm đầu. Thua không phải vì thiếu ý tưởng, mà vì thiếu nền tảng công nghệ, thiếu dữ liệu và thiếu chiến lược số ngay từ ngày đầu.

Chiến lược quốc gia về khởi nghiệp sáng tạo mà Thứ trưởng KH&CN Hoàng Minh Ông nhắc tới, với định hướng “toàn dân khởi nghiệp”, chỉ thật sự có ý nghĩa khi đi cùng một trụ cột khác: chuyển đổi số và AI trong sản xuất. Nếu không, chúng ta chỉ có thêm nhiều doanh nghiệp nhỏ giống nhau, cạnh tranh bằng giá rẻ, sống ngắn hạn.

Bài viết này nhìn câu chuyện “toàn dân khởi nghiệp” dưới góc rất thực tế: muốn startup sản xuất tồn tại và tăng trưởng, AI và chuyển đổi số không còn là lựa chọn, mà là điều kiện tối thiểu.

---

1. Vì sao “toàn dân khởi nghiệp” phải gắn chặt với chuyển đổi số?

“Khởi nghiệp toàn dân” nghe rất hay, nhưng nếu hiểu đơn giản là ai cũng mở công ty, mở xưởng, thì rủi ro rất lớn. Thực tế, mô hình này chỉ có ý nghĩa khi:

1. Người dân có khả năng tiếp cận công nghệ, đặc biệt là công nghệ số và AI
2. Doanh nghiệp mới sinh ra đã “số hoá từ trong gen”, không lặp lại mô hình sản xuất thủ công, manh mún
3. Hệ sinh thái dữ liệu, hạ tầng số, chính sách hỗ trợ đi cùng, chứ không chỉ khẩu hiệu

Trong sản xuất, điều này càng rõ. Một xưởng may nhỏ, một xưởng chế biến gỗ, một nhà máy linh kiện mới thành lập… nếu vẫn quản lý bằng sổ tay, chấm công giấy, kế hoạch sản xuất bằng Excel rời rạc, thì gần như chắc chắn sẽ thua trước các đối thủ đã dùng:

• Hệ thống quản trị sản xuất (MES, ERP)
• BI, dashboard theo thời gian thực
• Các mô hình AI tối ưu lịch sản xuất, giảm tồn kho, phát hiện lỗi sản phẩm

Chiến lược quốc gia về khởi nghiệp sáng tạo nên coi “năng lực số” là yêu cầu bắt buộc, giống như yêu cầu về pháp lý, tài chính. Không có năng lực này, startup trong sản xuất khó mà đi xa.

Thực tế hiện nay: nhiều doanh nghiệp Việt chỉ nghĩ đến chuyển đổi số sau 3–5 năm hoạt động, khi đã “ngộp” vì chi phí và cạnh tranh. Lúc đó sửa rất đau, và tốn kém.

---

2. Khởi nghiệp sản xuất mà không có AI: gần như “tự trói tay”

Trong loạt bài “AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số”, có một quan điểm mình luôn giữ: AI không phải chỉ dành cho các tập đoàn lớn. Nếu thiết kế đúng từ đầu, startup sản xuất còn dễ dùng AI hơn, vì:

• Quy trình còn đơn giản, ít “di sản” cũ
• Dữ liệu có thể thiết kế chuẩn ngay từ ngày đầu
• Đội ngũ nhỏ, quyết định thay đổi nhanh

2.1. AI giải quyết đúng 3 “cơn đau” lớn của startup sản xuất

1. Chi phí và lãng phí
   • AI dự báo nhu cầu giúp giảm tồn kho
   • Tối ưu định mức nguyên liệu, giảm hao hụt 3–10%
2. Chất lượng sản phẩm không ổn định
   • Thị giác máy (computer vision) phát hiện lỗi trên dây chuyền tốt hơn mắt người, liên tục 24/7
   • Phân tích dữ liệu lỗi theo ca, theo máy, theo công nhân để điều chỉnh
3. Máy móc dừng đột ngột, trễ tiến độ giao hàng
   • Bảo trì dự đoán (predictive maintenance) cảnh báo thiết bị “bất thường” trước khi hỏng
   • Lên lịch bảo trì vào giờ thấp điểm để không ảnh hưởng đơn hàng

Nếu startup không dùng AI và dữ liệu, còn đối thủ thì dùng, lợi thế chi phí, chất lượng, tốc độ sẽ chênh rất rõ chỉ sau 1–2 năm.

2.2. Ví dụ gần với doanh nghiệp Việt

Giả sử bạn mở một xưởng sản xuất linh kiện nhựa với 10 máy ép:

• Không AI: kỹ thuật viên nghe tiếng máy, ngửi mùi nhựa, nhìn màu sản phẩm để đoán máy có vấn đề. Khi hỏng thì dừng luôn, mất 4–8 giờ sửa, trễ đơn hàng.
• Có AI cơ bản: gắn cảm biến đo rung, nhiệt độ, dòng điện; hệ thống AI học thói quen vận hành, phát hiện “pattern lạ” và cảnh báo trước 2–3 ngày. Bảo trì chủ động, gần như không có downtime bất ngờ.

Bạn không cần đội ngũ data scientist trong xưởng. Thị trường đã có khá nhiều giải pháp “AI as a Service” cho nhà máy vừa và nhỏ, triển khai vài tuần là chạy.

---

3. Chiến lược quốc gia về khởi nghiệp: cần coi AI trong sản xuất là “hạ tầng mềm”

Khi Thứ trưởng Hoàng Minh Ông nói Việt Nam cần Chiến lược quốc gia về khởi nghiệp sáng tạo và hướng tới mô hình “toàn dân khởi nghiệp”, có một điểm rất quan trọng:

Khởi nghiệp không chỉ là gọi vốn và ra mắt sản phẩm; đó là xây dựng mô hình tăng trưởng dựa trên tri thức, dữ liệu và công nghệ.

Nếu nhìn từ góc ngành sản xuất, mình cho rằng chiến lược này nên có ít nhất 4 trụ cột liên quan trực tiếp đến AI và chuyển đổi số:

3.1. Trung tâm hỗ trợ chuyển đổi số cho doanh nghiệp sản xuất mới

Thay vì mỗi startup tự mò mẫm, có thể thiết kế:

• Trung tâm/đơn vị tư vấn công lập – tư nhân kết hợp tại các khu công nghiệp, khu CNC
• Gói “tư vấn chuẩn hoá quy trình + lộ trình số hoá 12–24 tháng” cho doanh nghiệp mới
• Bộ template quy trình, dashboard, báo cáo chuẩn theo từng ngành (may mặc, cơ khí, gỗ, điện tử…)

Như vậy, “toàn dân khởi nghiệp” không đồng nghĩa với “toàn dân tự bơi”.

3.2. Chương trình ưu đãi cho giải pháp AI trong sản xuất “made in Vietnam”

Muốn startup sản xuất dùng AI, phải có giải pháp AI phù hợp bối cảnh Việt Nam:

• Ngôn ngữ, giao diện, tài liệu tiếng Việt
• Giá theo mô hình thuê bao/tháng phù hợp SME
• Khả năng triển khai nhanh tại nhà máy nhỏ, không cần đội IT lớn

Chiến lược quốc gia có thể:

• Đưa các giải pháp AI trong sản xuất vào danh mục được hỗ trợ lãi suất, ưu đãi thuế cho doanh nghiệp mua
• Hỗ trợ các startup công nghệ phát triển mô-đun AI “đóng gói” cho từng ngành thay vì chỉ làm dự án rời rạc

3.3. Hệ sinh thái dữ liệu ngành sản xuất

AI chỉ mạnh khi có dữ liệu. Nhưng từng doanh nghiệp nhỏ lẻ thì dữ liệu ít, rời rạc, khó huấn luyện mô hình. Nhà nước có thể đóng vai trò:

• Định chuẩn một số bộ dữ liệu dùng chung: mã lỗi máy, mã sản phẩm, chuẩn mã nguyên vật liệu…
• Khuyến khích (và bảo vệ) việc chia sẻ một phần dữ liệu ẩn danh để huấn luyện mô hình AI cho cả ngành

Nếu làm tốt, startup sản xuất mới tham gia thị trường sẽ “kế thừa” ngay mô hình đã được huấn luyện trên dữ liệu toàn ngành, không phải bắt đầu từ số 0.

3.4. Đào tạo “song hành”: tay nghề + kỹ năng số

Khởi nghiệp “toàn dân” mà lực lượng lao động không biết sử dụng hệ thống số, không hiểu dữ liệu, thì nhà máy rất khó vận hành theo hướng AI.

Ở đây, mình thấy cần:

• Chương trình đào tạo nghề gắn với kỹ năng số cơ bản: dùng dashboard, nhập dữ liệu, đọc KPI, hiểu cảnh báo từ hệ thống AI
• Các khóa “quản lý sản xuất số” cho chủ doanh nghiệp và quản đốc, giúp họ hiểu được:
  • Chỉ số OEE, takt time, lead time là gì
  • Dữ liệu nào cần thu ngay từ ngày đầu
  • Nên số hoá công đoạn nào trước, công đoạn nào sau

---

4. Startup sản xuất nên bắt đầu với AI và chuyển đổi số như thế nào?

Lý thuyết thì hay, nhưng câu hỏi hay nhận được nhất là: “Xưởng tôi mới thành lập, tiền không nhiều, bắt đầu từ đâu cho thực tế?”

Đây là lộ trình 5 bước mình thường gợi ý cho doanh nghiệp sản xuất Việt mới thành lập hoặc đang trong 2 năm đầu:

Bước 1: Chuẩn hoá và số hoá dữ liệu từ ngày đầu

Trước khi nói AI, hãy đảm bảo:

• Mỗi đơn hàng đều có mã, trạng thái, thời gian bắt đầu – kết thúc
• Mỗi ca sản xuất chấm công rõ ràng, có sản lượng theo ca
• Mỗi máy có nhật ký vận hành cơ bản: thời gian chạy/dừng, lý do dừng

Bạn có thể dùng một hệ thống ERP/MES đơn giản, hoặc thậm chí Google Sheets chuẩn hoá, miễn dữ liệu có cấu trúc và liên kết với nhau. Đây là “nguyên liệu” của mọi mô hình AI sau này.

Bước 2: Chọn 1–2 bài toán ưu tiên nhất để áp dụng AI

Đừng tham làm tất. Hãy chọn bài toán “đau” nhất với bạn hiện tại:

• Lỗi sản phẩm quá nhiều? → Thị giác máy kiểm tra lỗi
• Hay cháy hàng, hết hàng? → Dự báo nhu cầu, tối ưu tồn kho
• Máy hay hỏng bất ngờ? → Bảo trì dự đoán

Tập trung giải quyết 1–2 bài toán này trong 6–12 tháng, đo rõ hiệu quả. Khi đội ngũ quen, hãy mở rộng sang mảng khác.

Bước 3: Ưu tiên giải pháp “cloud” và dịch vụ theo thuê bao

Với startup sản xuất Việt Nam, mình gần như luôn khuyên:

• Hạn chế đầu tư server on-premise lớn ngay từ đầu, trừ khi có lý do đặc biệt
• Ưu tiên giải pháp cloud, trả tiền theo tháng, dễ thử – dễ đổi – dễ mở rộng

Nhờ vậy, bạn không phải bỏ ra vài tỷ chỉ để mua phần mềm và hạ tầng. Dòng tiền của startup cần nhẹ, linh hoạt.

Bước 4: Gắn KPI của quản lý với dữ liệu và AI

Nếu KPI của quản lý xưởng chỉ là “đủ sản lượng”, họ sẽ không quan tâm đến việc nhập dữ liệu chuẩn hay dùng dashboard AI.

Hãy gắn thêm KPI như:

• Tỷ lệ dừng máy được ghi nhận đầy đủ lý do
• Tỷ lệ ca có dữ liệu sản lượng, lỗi, phế phẩm đầy đủ
• Mức giảm lỗi sau khi áp dụng hệ thống AI

Khi dữ liệu trở thành một phần thưởng – phạt rõ ràng, hệ thống số và AI mới có “đất sống”.

Bước 5: Xem AI như “trợ lý”, không phải “ông thần”

AI trong sản xuất tốt nhất khi:

• Công nhân, kỹ thuật viên tin và hiểu nó hỗ trợ họ, không thay thế họ
• Quản lý xem AI là công cụ để ra quyết định nhanh hơn, không phải cái gì đó thần bí

Hãy bắt đầu bằng các dashboard, cảnh báo đơn giản, giải thích rõ cho đội ngũ:

“Hệ thống chỉ đang giúp mình nhìn thấy sớm vấn đề. Quyết định cuối cùng vẫn là của anh chị.”

Khi văn hoá này được xây, việc mở rộng AI sau này sẽ nhẹ nhàng hơn rất nhiều.

---

5. “Toàn dân khởi nghiệp” trong sản xuất: cơ hội lớn, nhưng không dành cho ai đi chậm số hoá

Việt Nam đang có cơ hội hiếm:

• Dân số trẻ, lực lượng lao động lớn
• Chuỗi cung ứng toàn cầu đang dịch chuyển, nhiều đơn hàng sản xuất tìm đến Việt Nam
• Nhà nước công khai định hướng khởi nghiệp sáng tạo, thúc đẩy mô hình “toàn dân khởi nghiệp”

Nhưng cơ hội không tự biến thành kết quả. Đặc biệt với sản xuất, nếu startup Việt vẫn giữ tư duy “làm tay, ghi sổ, kinh nghiệm là chính”, chúng ta sẽ mắc lại vòng lặp cũ: gia công giá rẻ, biên lợi nhuận mỏng, dễ bị thay thế.

Chiến lược khởi nghiệp quốc gia cần đặt AI và chuyển đổi số trong sản xuất vào vị trí trung tâm, như một dạng “hạ tầng mềm” bắt buộc. Doanh nghiệp nào nắm được điều này sớm sẽ:

• Tối ưu chi phí, cạnh tranh được với cả doanh nghiệp FDI
• Tạo ra sản phẩm chất lượng ổn định, dễ đi xa hơn thị trường nội địa
• Dễ thu hút vốn đầu tư, vì nhà đầu tư hiện giờ ưu tiên mô hình có dữ liệu và nền tảng số rõ ràng

Nếu bạn đang chuẩn bị mở xưởng, mở nhà máy, hoặc mới khởi nghiệp trong lĩnh vực sản xuất, đây là thời điểm hợp lý để tự hỏi:

“Nếu 5 năm nữa đối thủ của mình dùng AI mọi nơi trong dây chuyền, còn mình thì không, liệu mình còn cửa nào trên thị trường?”

Câu trả lời hôm nay sẽ quyết định sức khỏe doanh nghiệp của bạn vào 2026–2030. Bắt đầu nhỏ, bắt đầu thực tế, nhưng nhất định phải bắt đầu số hoá và thử AI từ bây giờ.