Sử dụng vốn khoa học công nghệ hiệu quả cho chuyển đổi số

Ngân sách nhà nước cho khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số đang tăng đều từng năm. Năm 2025, nhiều địa phương được giao mức chi cho khoa học công nghệ cao hơn 10–20% so với giai đoạn trước. Nghe thì rất phấn khởi, nhưng cũng kéo theo một áp lực rõ ràng: nếu dùng vốn không hiệu quả, lãng phí sẽ lớn hơn bao giờ hết.

Thứ trưởng Bùi Hoàng Phương đã nhấn mạnh đúng “chỗ đau”: tiền không còn là rào cản lớn nhất, bài toán là sử dụng nguồn vốn như thế nào để thật sự thúc đẩy khoa học công nghệ và chuyển đổi số, chứ không chỉ để “giải ngân cho kịp năm tài chính”.

Bài viết này nhìn câu chuyện vốn khoa học công nghệ từ góc độ thực tiễn doanh nghiệp Việt Nam, nhất là doanh nghiệp sản xuất đang muốn ứng dụng AI, IoT, tự động hóa. Tôi sẽ đi thẳng vào 3 câu hỏi:

• Dùng vốn cho cái gì thì tạo giá trị thật?
• Phân bổ và quản trị vốn ra sao để tránh lãng phí?
• Doanh nghiệp sản xuất Việt Nam bắt đầu từ đâu trong bối cảnh chuyển đổi số 2025?

---

1. Vốn cho khoa học công nghệ đang tăng – cơ hội hay áp lực?

Điểm mấu chốt là: vốn cho khoa học công nghệ và chuyển đổi số đang nhiều hơn trước, nhưng chất lượng dự án không tự nhiên tốt lên. Nếu cách nghĩ và cách làm cũ vẫn giữ nguyên, vốn tăng chỉ khiến rủi ro lãng phí phình to.

Vì sao vốn tăng lại dễ lãng phí?

Có 4 lý do tôi thường thấy ở các dự án chuyển đổi số và R&D:

1. Chạy theo phong trào, không gắn với chiến lược
   Mua hệ thống, nền tảng, phần mềm chỉ vì nơi khác đang làm. Kết quả là:

   • Thừa tính năng, thiếu ứng dụng thực tế
   • Hệ thống đắp chiếu sau vài năm

2. Thiếu tiêu chí đo hiệu quả (ROI)
   Rất nhiều dự án được mô tả bằng câu “nâng cao hiệu quả, tối ưu chi phí” nhưng không có con số cụ thể. Không có KPI thì không biết dự án thành công hay thất bại, cũng không rút kinh nghiệm cho giai đoạn sau.

3. Quên chi cho vận hành và con người
   Ngân sách dồn cho mua sắm thiết bị, phần mềm. Nhưng:

   • Không có ngân sách đào tạo người vận hành
   • Không có ngân sách bảo trì, nâng cấp
   • Không có đội ngũ nội bộ để tiếp nhận công nghệ

4. Tư duy “một lần là xong”
   Khoa học công nghệ và AI không giống mua một cỗ máy là chạy 10 năm. Môi trường thay đổi nhanh, mô hình AI cần dữ liệu mới, thuật toán cải tiến liên tục. Nếu không có nhìn nhận dài hạn, hệ thống nhanh chóng lạc hậu.

Một đồng vốn cho khoa học công nghệ chỉ thật sự “hiệu quả” khi nó tạo ra được doanh thu, tiết kiệm chi phí hoặc nâng năng lực cạnh tranh trong vòng 2–3 năm.

---

2. Nguyên tắc sử dụng vốn khoa học công nghệ hiệu quả

Muốn đồng vốn tạo ra tác động thật, doanh nghiệp và cơ quan quản lý cần cùng chia sẻ một số nguyên tắc rất rõ ràng.

Nguyên tắc 1: Bắt đầu từ bài toán kinh doanh, không phải công nghệ

Câu hỏi đúng không phải là “Ta nên dùng AI để làm gì?”, mà là:

• Khâu nào đang gây lãng phí lớn nhất?
• Quy trình nào tốn nhiều nhân công nhưng giá trị gia tăng thấp?
• Điểm nghẽn nào đang làm chậm giao hàng, giảm chất lượng, tăng khiếu nại?

Từ những bài toán cụ thể này, mới lựa chọn công nghệ phù hợp: IoT, AI, RPA, MES, ERP, v.v. Như vậy, vốn đi theo nhu cầu, không đi theo mốt.

Nguyên tắc 2: Đầu tư theo giai đoạn, có “cửa thoát” rõ ràng

Thay vì rót ngay vài chục tỷ cho một chương trình 3–5 năm, hãy chia nhỏ thành các giai đoạn:

1. Giai đoạn 1 – Thí điểm (6–12 tháng)

   • Chỉ chọn 1–2 nhà máy, 1–2 dây chuyền hoặc 1–2 quy trình để thử nghiệm
   • Đặt KPI rất cụ thể (ví dụ: giảm 15% lỗi sản xuất, tăng 20% năng suất, rút ngắn 30% thời gian kiểm kê)

2. Giai đoạn 2 – Mở rộng có điều kiện

   • Chỉ mở rộng khi đạt tối thiểu 70–80% KPI của giai đoạn 1
   • Bổ sung thêm ngân sách dựa trên số liệu thật, không dựa trên kỳ vọng ban đầu

3. Giai đoạn 3 – Chuẩn hóa & tích hợp

   • Chuẩn hóa quy trình mới
   • Tích hợp với các hệ thống khác trong doanh nghiệp

Cách này giúp giảm rủi ro “đầu tư một phát ăn ngay rồi… không ăn được”.

Nguyên tắc 3: Ít mà tinh – chọn 1–2 ưu tiên chiến lược

Nguồn vốn đang tăng, nhưng năng lực quản trị dự án và nhân lực vẫn có giới hạn. Công ty sản xuất tầm trung thường chỉ “ôm” nổi 1–2 mảng trọng tâm trong 2–3 năm:

• Tự động hóa và số hóa sản xuất (MES, IoT, AI cho bảo trì, tối ưu năng suất)
• Số hóa quản trị (ERP, HRM, tài chính kế toán)
• Chuyển đổi số khâu bán hàng và dịch vụ khách hàng

Làm 1–2 việc xong hẳn, tạo kết quả rõ ràng, rồi mới tính chuyện mở rộng sang mảng khác. Đó là cách dùng vốn khôn ngoan nhất.

Nguyên tắc 4: Vốn cho dữ liệu và con người quan trọng không kém thiết bị

Muốn AI, phân tích dữ liệu, tự động hóa thực sự tạo giá trị, phải dành vốn cho:

• Chuẩn hóa dữ liệu: mã vật tư, mã sản phẩm, quy trình nhập liệu, cảm biến đo đạc
• Xử lý dữ liệu lịch sử: làm sạch, gắn nhãn, lưu trữ có cấu trúc
• Đào tạo đội ngũ nội bộ: kỹ sư dữ liệu, kỹ sư IT/OT, quản lý hiểu công nghệ
• Cơ chế đãi ngộ, giữ người: nếu không, đào tạo xong họ lại rời đi

Nhiều dự án “ngã ngựa” không phải vì công nghệ kém, mà vì dữ liệu bẩn và nhân sự không theo kịp.

---

3. Doanh nghiệp sản xuất Việt Nam nên dùng vốn vào đâu khi ứng dụng AI?

Đặt trong bối cảnh chiến dịch “AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số”, câu hỏi thực tế nhất là: dùng vốn để làm AI ở đâu là hợp lý nhất cho nhà máy, xưởng sản xuất?

Tôi gợi ý 4 hướng ưu tiên, dựa trên kinh nghiệm các nhà máy đang làm khá tốt tại Việt Nam.

3.1. AI cho bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance)

Đây đang là một trong những bài toán dễ “ra tiền” nhất.

• Gắn cảm biến rung, nhiệt độ, dòng điện… lên máy móc
• Thu thập dữ liệu theo thời gian thực
• Dùng mô hình AI dự đoán khả năng hỏng hóc, cảnh báo trước

Kết quả thường thấy:

• Giảm 30–50% thời gian dừng máy ngoài kế hoạch
• Kéo dài 10–20% tuổi thọ thiết bị
• Giảm mạnh chi phí “chữa cháy” và tổn thất do dừng dây chuyền

Vốn cần: thiết bị cảm biến, nền tảng thu thập dữ liệu, chi phí phát triển/triển khai mô hình AI, đào tạo đội bảo trì.

3.2. AI cho kiểm tra chất lượng sản phẩm (Quality Inspection)

Thay vì đội ngũ kiểm phẩm mắt thường, doanh nghiệp có thể:

• Dùng camera công nghiệp chụp bề mặt sản phẩm
• Huấn luyện mô hình thị giác máy tính (Computer Vision) để phát hiện lỗi

Ứng dụng tốt nhất cho các ngành:

• Điện tử, linh kiện
• Dệt may, da giày
• Bao bì, in ấn

Tác động thấy rõ:

• Tỷ lệ phát hiện lỗi tăng, tỷ lệ hàng lỗi lọt ra thị trường giảm
• Giảm phụ thuộc vào tay nghề kiểm tra thủ công
• Dữ liệu lỗi được số hóa, phục vụ cải tiến quy trình

3.3. Tối ưu kế hoạch sản xuất và tồn kho bằng AI

Bài toán quen thuộc ở nhà máy Việt Nam: hoặc thiếu hàng, hoặc tồn kho cao. AI có thể giúp:

• Dự báo nhu cầu dựa trên lịch sử bán hàng, mùa vụ, xu hướng thị trường
• Gợi ý kế hoạch sản xuất theo tuần/tháng
• Tối ưu mức tồn kho nguyên vật liệu và thành phẩm

Ở đây, chất lượng dữ liệu bán hàng, đơn hàng, lead time cung ứng là yếu tố quyết định. Vốn cần tập trung cho hệ thống quản trị (ERP, DMS) và nền tảng phân tích dữ liệu.

3.4. Trợ lý AI cho vận hành và đào tạo

Từ năm 2024–2025, nhiều doanh nghiệp sản xuất bắt đầu triển khai trợ lý AI nội bộ:

• Hỗ trợ kỹ thuật viên tra cứu nhanh quy trình, tài liệu bảo trì
• Hướng dẫn công nhân mới thao tác chuẩn qua video, checklist, Q&A
• Hỗ trợ bộ phận kế hoạch, mua hàng, kho trong việc ra quyết định thường ngày

Điểm đáng chú ý: trợ lý AI càng mạnh khi tri thức nội bộ của doanh nghiệp được số hóa tốt. Vì vậy, một phần vốn nên dành cho việc chuẩn hóa tài liệu, quy trình, biểu mẫu.

---

4. Cách Nhà nước và doanh nghiệp cùng tránh lãng phí vốn khoa học công nghệ

Nếu chỉ yêu cầu doanh nghiệp “sử dụng vốn hiệu quả” thì hơi bất công, vì cơ chế chính sách cũng ảnh hưởng trực tiếp tới cách chi tiêu. Có một số hướng đi thực tế có thể làm ngay.

4.1. Chuyển từ “giải ngân” sang “chi cho kết quả”

Các chương trình hỗ trợ đổi mới sáng tạo, quỹ phát triển khoa học công nghệ cần dịch chuyển dần sang mô hình:

• Giải ngân theo mốc kết quả (milestone-based)
• Gắn vốn hỗ trợ với KPI đầu ra:
  • % giảm chi phí
  • % tăng năng suất
  • Số quy trình được số hóa, số bằng sáng chế, giải pháp hữu ích

Như vậy, ai làm thật, làm tốt sẽ có thêm vốn, còn dự án chỉ “làm cho có” sẽ bị sàng lọc tự nhiên.

4.2. Ưu tiên các dự án có khả năng nhân rộng

Cùng một đồng vốn, nếu rót vào các giải pháp có thể nhân rộng toàn ngành (ví dụ: nền tảng AI cho kiểm tra chất lượng dệt may Việt Nam), tác động sẽ lớn hơn rất nhiều so với dự án quá riêng lẻ.

Tiêu chí nên ưu tiên:

• Có khả năng chuẩn hóa
• Có thể áp dụng cho nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ
• Dễ đào tạo, dễ chuyển giao

4.3. Hỗ trợ mạnh hơn cho SME, nhất là về tư vấn và nhân lực

Phần lớn doanh nghiệp sản xuất Việt Nam là vừa và nhỏ. Vấn đề của họ không chỉ là thiếu vốn, mà còn thiếu định hướng và nhân sự công nghệ.

Ba dạng hỗ trợ thông minh hơn cho SME:

1. Tư vấn chiến lược chuyển đổi số miễn/giá ưu đãi
   Giúp doanh nghiệp xây lộ trình 2–3 năm, từ đó mới tính chuyện dùng vốn.

2. Các gói “đồng tài trợ”
   Nhà nước hỗ trợ một phần, doanh nghiệp đối ứng một phần, cùng cam kết KPI.

3. Chương trình đào tạo nhân lực số ngành sản xuất
   Kết nối trường đại học, viện nghiên cứu, doanh nghiệp để tạo nguồn kỹ sư dữ liệu, kỹ sư AI ứng dụng vào sản xuất.

---

5. Doanh nghiệp nên bắt đầu từ đâu trong năm 2025?

Nếu bạn đang làm ở một doanh nghiệp sản xuất và có (hoặc sắp có) ngân sách cho khoa học công nghệ, tôi đề xuất một lộ trình 6–12 tháng khá thực tế:

1. Tháng 1–2: Rà soát hiện trạng & chọn 1–2 bài toán ưu tiên

   • Đo lường lại: tỷ lệ lỗi, thời gian dừng máy, chi phí bảo trì, mức tồn kho, lead time giao hàng…
   • Chọn 1–2 vấn đề “đau nhất” và có thể đo được rõ ràng.

2. Tháng 3–4: Xây bộ chỉ tiêu hiệu quả & kế hoạch vốn

   • Đặt mục tiêu: ví dụ giảm 20% downtime, giảm 30% lỗi sản phẩm A
   • Lập ngân sách chi tiết: phần cứng, phần mềm, dữ liệu, đào tạo, vận hành

3. Tháng 5–8: Thí điểm giải pháp công nghệ (ưu tiên AI, IoT, MES)

   • Triển khai ở phạm vi nhỏ, có nhóm phụ trách rõ ràng
   • Ghi nhận số liệu trước – trong – sau thí điểm

4. Tháng 9–12: Đánh giá, nhân rộng, chuẩn hóa

   • Nếu KPI đạt từ 70% trở lên: chuẩn bị mở rộng quy mô
   • Nếu KPI dưới 50%: điều chỉnh hoặc dừng, tránh “đổ thêm tiền cứu dự án”

Cách làm này giúp doanh nghiệp kiểm soát rủi ro, chứng minh được hiệu quả với lãnh đạo và cơ quan quản lý, và quan trọng hơn, tạo nền tảng dữ liệu – con người để bước sang các dự án AI phức tạp hơn.

---

Lời kết: Đồng vốn thông minh quan trọng hơn đồng vốn lớn

Thông điệp của Thứ trưởng Bùi Hoàng Phương chạm đúng tâm lý nhiều người làm nghề: vấn đề không còn chỉ là “có vốn hay không”, mà là “dùng vốn có xứng đáng hay không”.

Nếu doanh nghiệp sản xuất biết:

• Bắt đầu từ bài toán cụ thể
• Đầu tư theo giai đoạn, đo được hiệu quả
• Dành vốn cho dữ liệu và con người, chứ không chỉ cho thiết bị

…thì mỗi đồng vốn dành cho khoa học công nghệ và chuyển đổi số đều có thể quay lại dưới dạng doanh thu, lợi nhuận hoặc năng lực cạnh tranh cao hơn trong vài năm tới.

2025–2027 sẽ là giai đoạn sàng lọc rất mạnh: cùng một ngành, cùng mức vốn, nhưng doanh nghiệp nào dùng vốn thông minh sẽ vươn lên, phần còn lại sẽ bị bỏ xa. Câu hỏi đáng suy nghĩ nhất hôm nay là: bạn đang thuộc nhóm nào và sẽ thay đổi cách dùng vốn ra sao trong năm tới?