Năng lực quản trị - Chìa khóa quyết định thành công của chuyển đổi AI

Ông Vương Quân Ngọc, Giám đốc Chiến lược FPT Digital - Tập đoàn FPT.

PV: Ông đã đồng hành cùng nhiều doanh nghiệp lớn trong hành trình chuyển đổi từ công nghệ số đến AI, trong đó có các doanh nghiệp ngành dầu khí, năng lượng. Theo ông, đâu là năng lực cốt lõi quyết định một chương trình chuyển đổi có mang lại kết quả thực chất hay không?

Ông Vương Quân Ngọc: Các khảo sát quốc tế gần đây đều cho thấy khoảng cách lớn giữa đầu tư và giá trị thực tế từ AI. Theo khảo sát The State of AI 2025 của McKinsey, mặc dù gần như mọi doanh nghiệp đã triển khai AI ở một mức độ nào đó, chỉ khoảng 1/3 cho biết đã mở rộng AI trên quy mô toàn doanh nghiệp và chỉ 39% ghi nhận tác động đến EBIT (lợi nhuận trước lãi vay và thuế) ở cấp doanh nghiệp. Điều đó cho thấy rào cản không còn nằm ở công nghệ hay ngân sách, mà ở năng lực chuyển đổi - khả năng tổ chức lại quy trình, dữ liệu, con người và cơ chế quản trị để AI thực sự tham gia vào vận hành như một lực lượng mới của doanh nghiệp.

PV: Ngành năng lượng, dầu khí có gì khác biệt so với các ngành khác trong bài toán quản trị chuyển đổi này?

Ông Vương Quân Ngọc: Ngành dầu khí, năng lượng có hạ tầng vận hành lớn, trải rộng về địa lý, quy trình an toàn nghiêm ngặt và chịu ràng buộc pháp lý, kỹ thuật chặt chẽ. Một chương trình chuyển đổi không thể chỉ dừng ở một vài quy trình, mà cần xuyên suốt toàn chuỗi giá trị, đồng thời được thiết kế theo các nhóm từ thăm dò, khai thác, lọc hóa dầu đến phân phối.

Doanh nghiệp dầu khí, năng lượng, không chỉ xây dựng năng lực quản trị chung mà còn xây dựng nền tảng dữ liệu thống nhất toàn hệ sinh thái, hướng tới tối đa hóa lợi ích khi ứng dụng các công nghệ AI theo đặc thù ngành. Như vậy, chuyển đổi AI ngành dầu khí, năng lượng, đòi hỏi năng lực chuyển đổi ở quy mô và mức độ phối hợp cao hơn nhiều so với nhiều ngành khác, nhưng đồng thời cũng là cơ hội để các doanh nghiệp trong ngành tiến tới khả năng tự chủ về công nghệ AI.

PV: Nói về AI, kỳ vọng của lãnh đạo doanh nghiệp thường rất lớn, nhưng việc đưa vào vận hành thực tế lại chậm hơn nhiều. Vì sao có khoảng cách này, đặc biệt với ngành có dữ liệu vận hành phức tạp như dầu khí, năng lượng?

Ông Vương Quân Ngọc: Vì AI dễ tạo cảm giác "nhanh có kết quả" ở giai đoạn thử nghiệm, nhưng để đưa vào vận hành thực tế lại cần một nền tảng vững chắc hơn: dữ liệu đủ sạch, chuẩn hóa, hệ thống đủ khả năng tích hợp, và quan trọng là quy định rõ ai chịu trách nhiệm khi AI đưa ra một khuyến nghị hoặc thao tác chưa chính xác. Với ngành dầu khí, năng lượng, nơi một quyết định vận hành sai có thể ảnh hưởng đến an toàn con người và tài sản, cơ chế quản trị cho AI càng cần được thiết kế chặt chẽ. Tuy nhiên, nhiều dự án AI trong ngành vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm, không phải vì năng lực công nghệ, mà vì việc mở rộng một cách có trách nhiệm cần thêm thời gian chuẩn bị nền tảng quản trị và dữ liệu.

Gỡ bỏ nút thắt này, doanh nghiệp cần có khung quản trị về cơ chế thử nghiệm theo mô hình Sandbox, tức là liên tục đánh giá - cải tiến và cơ chế thử đúng - sai, từ đó sàng lọc và nhân rộng các kết quả đạt được trên toàn hệ thống.

PV: Ông có thể chia sẻ cụ thể hơn về việc xây dựng năng lực nền tảng trước khi mở rộng quy mô, với doanh nghiệp dầu khí, năng lượng thì nên bắt đầu từ đâu?

Ông Vương Quân Ngọc: Để giúp doanh nghiệp xác định vị trí của mình trên hành trình AI, FPT đã giới thiệu khung trưởng thành AI CASAN. Ở cấp độ Curious, AI chủ yếu được sử dụng bởi từng cá nhân. Sang cấp độ Augmented, AI hỗ trợ nâng cao hiệu quả công việc. Ở cấp độ Standard và Automatic, AI bắt đầu tham gia vào các quy trình vận hành và hỗ trợ ra quyết định. Mục tiêu cuối cùng là Native - nơi AI trở thành một phần trong năng lực cốt lõi của tổ chức.

FPT giới thiệu khung trưởng thành AI CASAN (Ảnh: FPT Digital)

Ở mỗi cấp độ trưởng thành AI, doanh nghiệp cần xây dựng đồng thời năng lực quản trị, tăng cường nhận thức và nâng cao kỹ năng sử dụng AI, thiết lập bộ tiêu chí đánh giá hiệu quả và lựa chọn các công cụ AI phù hợp.

Có thể nói, năng lực nền tảng của doanh nghiệp sẽ thể hiện qua 3 trụ cột chính là dữ liệu, AI và cơ chế quản trị. Về dữ liệu, cần chuẩn hóa dữ liệu vận hành trước khi nghĩ đến việc đưa AI vào phân tích hay dự báo. Về AI, cần xác định rõ quá trình AI tham gia từ các tác vụ đơn giản đến việc tự hành toàn trình. Về quản trị, cần phân tầng rõ mức độ quyết định nào AI được phép tự động hóa, mức nào bắt buộc phải có con người xác nhận, cao hơn nữa là AI tự hành toàn diện và con người chỉ thực hiện các cơ chế quản trị và kiểm soát.

Vai trò của chúng tôi không phải là mang đến một công nghệ, mà là giúp doanh nghiệp trả lời những câu hỏi khó: Nên bắt đầu từ chuỗi giá trị nào, ai sẽ là người chịu trách nhiệm cho từng kết quả, và đâu là năng lực nội tại cần xây trước khi mở rộng quy mô. Thực tế, doanh nghiệp không cần bắt đầu bằng một chương trình AI quy mô lớn. Bước đầu tiên nên đánh giá mức độ sẵn sàng về dữ liệu và lựa chọn 2-3 bài toán ưu tiên có thể tạo giá trị rõ ràng cho vận hành. Sau khi kiểm chứng hiệu quả thông qua các dự án thử nghiệm (sandbox), doanh nghiệp mới từng bước mở rộng và chuẩn hóa trên toàn hệ thống.

Với doanh nghiệp dầu khí, năng lượng, chúng tôi thường thiết kế lộ trình tổng thể và đồng hành triển khai, để đảm bảo tính nhất quán giữa các đơn vị thành viên, thay vì để mỗi đơn vị tự chuyển đổi rời rạc theo cách riêng.

PV:Nếu chỉ được đưa ra một khuyến nghị cho lãnh đạo doanh nghiệp dầu khí, năng lượng, đang chuẩn bị bước vào giai đoạn chuyển đổi AI, ông sẽ nói gì?

Ông Vương Quân Ngọc: Ngành dầu khí, năng lượng, là một ngành đặc thù với sự đồng nhất, chuẩn hóa, cơ chế quản trị chính xác và công nghệ tiên tiến. Tất cả những điều đó là lợi thế nền tảng để doanh nghiệp có thể chuyển đổi toàn diện nhanh chóng và mạnh mẽ, tạo ra bước tiến đột phá về năng suất, bảo đảm sản xuất ổn định liên tục. Doanh nghiệp nên bắt tay với các đơn vị công nghệ để sớm xây dựng được năng lực chuyển đổi, thực hiện triển khai các dự án từ thử nghiệm tới mở rộng toàn diện. Doanh nghiệp nào xây dựng được năng lực AI sớm sẽ có lợi thế về năng suất, an toàn và khả năng tự chủ công nghệ trong nhiều năm tới.

PV: Trân trọng cảm ơn ông!

VPI và NSMO hợp tác phát triển công nghệ, nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống điện Việt Nam

Vietsovpetro: Động lực khoa học công nghệ cho chặng đường phát triển mới

Kỳ vọng Petrovietnam dẫn dắt phát triển nhiên liệu sinh học và kinh tế carbon tại Cà Mau

VPI và Siemens hợp tác nghiên cứu và ứng dụng các giải pháp công nghệ số

Kỳ 4: Làm chủ công nghệ để làm chủ biển

Yên Chi