Những lĩnh vực ứng dụng AI phổ biến và hiệu quả nhất

Dữ liệu năm 2025 cho thấy hai cách đo cũng có thể cho kết quả khác nhau. McKinsey ghi nhận 88% tổ chức trong khảo sát sử dụng AI thường xuyên ở ít nhất một chức năng kinh doanh, còn dữ liệu OECD cho các quốc gia có số liệu thống kê cho thấy 20,2% doanh nghiệp sử dụng AI. Sự chênh lệch phản ánh khác biệt về mẫu khảo sát, khái niệm “sử dụng AI” và phạm vi doanh nghiệp được đo, vì vậy không nên dùng một tỷ lệ duy nhất để kết luận AI đã thâm nhập toàn bộ nền kinh tế ở cùng mức độ.

Nhìn theo ngành, AI hiện tập trung mạnh ở những lĩnh vực có ba đặc điểm: dữ liệu đã được số hóa, công việc chứa nhiều tác vụ có thể dự đoán hoặc tự động hóa, và kết quả của mô hình có thể đưa trực tiếp vào quy trình vận hành. Điều này giải thích vì sao công nghệ thông tin, truyền thông, bảo hiểm và dịch vụ chuyên môn thường đi trước, trong khi sản xuất truyền thống dù có nhiều use case giá trị vẫn triển khai không đồng đều.

Công nghệ và ICT là nhóm ứng dụng AI rộng nhất

Công nghệ thông tin là môi trường thuận lợi nhất cho AI vì phần lớn đầu vào, quy trình và đầu ra đều tồn tại ở dạng dữ liệu số. AI có thể tham gia trực tiếp vào viết và kiểm tra mã, phát hiện lỗi, quản trị hệ thống, an ninh mạng, hỗ trợ kỹ thuật, tìm kiếm tri thức và phát triển sản phẩm.

Dữ liệu OECD năm 2025 cho thấy 57,3% doanh nghiệp ICT tại các quốc gia có dữ liệu sử dụng AI, cao nhất trong các ngành được thống kê; ở một số nước Bắc Âu, tỷ lệ trong ngành này đã tiến gần mức bão hòa. Khảo sát McKinsey cũng cho thấy doanh nghiệp công nghệ tiếp tục thuộc nhóm có mức sử dụng AI cao nhất.

AI đặc biệt phù hợp với phát triển phần mềm vì mã nguồn vừa là dữ liệu đầu vào vừa là sản phẩm đầu ra có thể kiểm tra tương đối nhanh. Mô hình có thể sinh mã, giải thích đoạn mã cũ, đề xuất test, tìm lỗi hoặc hỗ trợ tái cấu trúc hệ thống. Giá trị không nhất thiết đến từ việc thay thế lập trình viên mà từ việc giảm thời gian cho các tác vụ lặp lại và giúp con người tập trung hơn vào kiến trúc, yêu cầu nghiệp vụ và kiểm chứng.

Tuy vậy, hiệu quả không tự động xuất hiện chỉ vì nhân viên có công cụ AI. McKinsey ghi nhận phần lớn doanh nghiệp vẫn ở giai đoạn thử nghiệm hoặc pilot, chỉ khoảng một phần ba đã bắt đầu mở rộng AI ở quy mô toàn tổ chức. Điểm nghẽn vì thế ngày càng chuyển từ “có mô hình AI hay không” sang dữ liệu, thiết kế lại workflow, quản trị và khả năng tích hợp mô hình với hệ thống đang vận hành.

Truyền thông, viễn thông và bảo hiểm đang triển khai AI ở quy mô lớn

Truyền thông và viễn thông sở hữu lượng dữ liệu lớn về nội dung, mạng lưới, thuê bao và tương tác khách hàng. AI có thể xử lý nhiều lớp công việc khác nhau, từ đề xuất nội dung và cá nhân hóa đến phân loại yêu cầu hỗ trợ, phân tích cuộc gọi, dự báo nhu cầu và hỗ trợ vận hành dịch vụ.

Khảo sát McKinsey năm 2025 cho thấy truyền thông và viễn thông, bảo hiểm và công nghệ là những nhóm ngành có tỷ lệ người trả lời báo cáo sử dụng AI cao nhất. Trong truyền thông và viễn thông, service operations là một trong những khu vực AI được triển khai đáng kể vì các doanh nghiệp phải xử lý lượng tương tác khách hàng lớn và liên tục.

Bảo hiểm có cấu trúc dữ liệu khác nhưng cũng rất phù hợp với AI. Nhiều quy trình dựa trên việc đọc tài liệu, đánh giá hồ sơ, phát hiện mẫu bất thường, định lượng rủi ro và giao tiếp với khách hàng. AI vì vậy có thể hỗ trợ khai thác thông tin từ hồ sơ, phân loại yêu cầu, phát hiện gian lận, hỗ trợ thẩm định và tự động hóa các bước hành chính.

Điểm cần phân biệt là AI hỗ trợ quyết định không đồng nghĩa AI nên tự quyết định mọi trường hợp. Khi kết quả ảnh hưởng trực tiếp đến quyền lợi tài chính, mức phí, bồi thường hoặc khả năng tiếp cận dịch vụ, độ chính xác, khả năng kiểm tra, bảo mật dữ liệu và cơ chế con người giám sát trở thành điều kiện bắt buộc để giá trị vận hành không biến thành rủi ro.

Dịch vụ chuyên môn và khoa học tận dụng AI để xử lý công việc tri thức

Dịch vụ tư vấn, nghiên cứu, pháp lý, kế toán và các hoạt động chuyên môn có tỷ trọng lớn công việc liên quan đến đọc, tổng hợp, tìm kiếm và tạo tài liệu. Đây chính là nhóm tác vụ mà AI tạo sinh có thể hỗ trợ tương đối trực tiếp.

Theo OECD, 36,8% doanh nghiệp thuộc dịch vụ chuyên môn và khoa học sử dụng AI trong năm 2025, đứng sau ICT trong dữ liệu ngành được công bố. McKinsey đồng thời ghi nhận knowledge management là một trong những chức năng có mức sử dụng AI cao, còn các công ty dịch vụ chuyên môn sử dụng AI đáng kể trong phát triển sản phẩm, dịch vụ và quản trị tri thức.

Cơ chế tạo giá trị ở đây chủ yếu là rút ngắn chu trình từ thông tin thô đến sản phẩm tri thức. Một chuyên gia có thể dùng AI để tìm nội dung trong kho tài liệu, tóm lược một tập hồ sơ, tạo bản nháp, so sánh nhiều tài liệu hoặc chuẩn bị các phương án ban đầu trước khi đánh giá chuyên môn.

Giới hạn nằm ở chỗ AI có thể tạo câu trả lời rất thuyết phục dù căn cứ chưa đủ. Với công việc pháp lý, tài chính, nghiên cứu hay tư vấn, năng suất chỉ thực sự có giá trị khi kết quả vẫn được truy xuất về nguồn, kiểm chứng và chịu trách nhiệm bởi người có chuyên môn. Vì vậy, use case phù hợp nhất thường là tăng tốc việc thu thập và xử lý thông tin hơn là chuyển toàn bộ trách nhiệm chuyên môn cho mô hình.

Marketing, bán hàng và chăm sóc khách hàng là những hoạt động tạo giá trị rõ nhất

Nếu chuyển từ góc nhìn “ngành nào” sang “hoạt động nào”, marketing và bán hàng nổi bật hơn hầu hết chức năng khác. AI có thể phân khúc khách hàng, dự đoán khả năng mua, hỗ trợ định giá, tạo nội dung, cá nhân hóa thông điệp và phân tích phản hồi với chi phí biên thấp khi quy mô khách hàng tăng.

Trong khảo sát McKinsey năm 2025, marketing và sales tiếp tục thuộc nhóm chức năng được ứng dụng AI nhiều nhất. 67% người trả lời tại các đơn vị đã sử dụng AI trong marketing và bán hàng cho biết có tăng doanh thu trong 12 tháng trước khảo sát; 24% báo cáo mức tăng từ 6% trở lên. Tuy nhiên, đây là tác động do người tham gia khảo sát tự báo cáo tại đơn vị có sử dụng AI, không phải bằng chứng rằng triển khai AI sẽ tự động tạo mức tăng tương tự cho mọi doanh nghiệp.

Chăm sóc khách hàng cũng phù hợp vì một lượng lớn yêu cầu có cấu trúc lặp lại: tìm thông tin, xác định ý định, trả lời câu hỏi, định tuyến yêu cầu hoặc tóm tắt lịch sử tương tác. AI có thể xử lý bước đầu bằng giao diện hội thoại và chuyển trường hợp phức tạp cho nhân viên. McKinsey cho biết tự động hóa contact center và customer service nằm trong số các use case được người tham gia khảo sát năm 2025 nhắc đến nhiều nhất.

Ở bán lẻ, AI còn kết nối marketing với tìm kiếm sản phẩm, đề xuất, merchandising, giá, tồn kho và chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, thử nghiệm nhiều không đồng nghĩa đã tạo ROI. Một khảo sát McKinsey về merchandising cuối năm 2025 cho thấy 71% người tham gia đánh giá công cụ AI merchandising mới tạo tác động hạn chế hoặc chưa có tác động đáng kể, cho thấy chất lượng dữ liệu và cách tích hợp vào quyết định kinh doanh vẫn quyết định kết quả.

Y tế có giá trị AI cao nhưng yêu cầu kiểm chứng nghiêm ngặt

Y tế là một ví dụ điển hình cho trường hợp AI có thể tạo giá trị rất lớn nhưng không thể đánh giá chỉ bằng số lượng người dùng. Công nghệ được áp dụng trong xử lý hình ảnh y khoa, hỗ trợ phát hiện bất thường, phân tích tín hiệu, dự báo, quản lý dữ liệu và một số thiết bị chẩn đoán hoặc điều trị.

FDA cho biết đến năm 2025 đã có hơn 1.300 thiết bị y tế tích hợp AI được cơ quan này cho phép lưu hành tại Mỹ. Danh sách của FDA chỉ bao gồm những thiết bị đáp ứng các yêu cầu tiền thị trường áp dụng cho từng sản phẩm, cho thấy AI trong y tế đã vượt xa giai đoạn nghiên cứu thuần túy và đi vào sản phẩm được quản lý chính thức.

Lợi thế của AI đặc biệt rõ ở những tác vụ chứa lượng dữ liệu lớn nhưng mẫu cần phát hiện khó quan sát bằng quy trình thủ công. Chẳng hạn, mô hình thị giác máy tính có thể hỗ trợ phân tích hình ảnh, còn mô hình dự báo có thể kết hợp nhiều biến số để xác định trường hợp cần được chú ý sớm.

Nhưng tiêu chuẩn “hiệu quả” trong y tế khác marketing hoặc chăm sóc khách hàng. Tăng tốc chưa đủ; mô hình phải phù hợp với mục đích sử dụng, được đánh giá về hiệu năng và an toàn, đồng thời phải kiểm soát rủi ro khi dữ liệu hoặc quần thể bệnh nhân khác với môi trường phát triển ban đầu. Vì vậy, đây là lĩnh vực ứng dụng AI có chiều sâu cao nhưng cũng có ngưỡng bằng chứng và quản trị cao hơn đáng kể.

Sản xuất có nhiều use case hiệu quả nhưng mức ứng dụng chưa đồng đều

Trong nhà máy, AI có thể phân tích dữ liệu cảm biến để dự báo hỏng hóc, dùng computer vision để phát hiện lỗi sản phẩm, dự báo nhu cầu, tối ưu tồn kho và hỗ trợ điều chỉnh quy trình. Predictive maintenance, kiểm soát chất lượng và tối ưu chuỗi cung ứng được OECD đánh giá là những use case quan trọng và tương đối trưởng thành trong sản xuất.

Cơ chế của bảo trì dự đoán cho thấy rõ lợi thế của AI. Thay vì bảo trì hoàn toàn theo lịch hoặc chờ máy hỏng, mô hình phân tích chuỗi dữ liệu cảm biến để phát hiện bất thường, ước lượng tình trạng linh kiện và cảnh báo trước khi sự cố xảy ra. Computer vision thực hiện vai trò tương tự trong kiểm soát chất lượng bằng cách phát hiện và phân loại khuyết tật từ hình ảnh hoặc tín hiệu sản xuất.

Tuy nhiên, mức phổ cập của những ứng dụng này còn thấp hơn hình dung phổ biến. OECD dẫn dữ liệu Eurostat cho thấy năm 2024 chỉ 3,2% doanh nghiệp sản xuất EU sử dụng AI cho workflow automation và hỗ trợ quyết định, 2,7% sử dụng xử lý hình ảnh và 1,5% sử dụng robot có khả năng ra quyết định tự động. Ngay cả AI phục vụ tối ưu quy trình sản xuất cũng chỉ được 2,8% doanh nghiệp sử dụng.

Điều đó cho thấy tiềm năng kinh tế và mức độ phổ cập là hai biến khác nhau. Nhà máy cần cảm biến, dữ liệu lịch sử, hệ thống điều khiển và tích hợp với thiết bị vật lý; chi phí triển khai vì vậy cao hơn việc đưa một trợ lý AI vào công việc văn phòng. Khi nền tảng dữ liệu chưa đủ, một use case lý thuyết rất hấp dẫn vẫn khó tạo giá trị thực tế.

AI tạo giá trị cao nhất ở những hoạt động có dữ liệu, quy trình và chỉ số đo rõ ràng

Không có một ngành duy nhất luôn “hiệu quả nhất” khi ứng dụng AI. Các bằng chứng hiện có cho thấy giá trị thường tập trung vào một số loại hoạt động: tăng doanh thu ở marketing và sales, tối ưu phát triển sản phẩm, giảm chi phí trong service operations và software engineering, cải thiện dự báo và quản lý chuỗi cung ứng, hoặc tự động hóa các bước xử lý thông tin có khối lượng lớn.

Dữ liệu được Stanford AI Index tổng hợp cho năm 2024 cho thấy trong các đơn vị đã sử dụng AI, 49% người trả lời ở service operations báo cáo tiết kiệm chi phí, tiếp theo là supply chain management với 43% và software engineering với 41%. Cùng nguồn dữ liệu cho thấy 71% người sử dụng AI trong marketing và sales báo cáo tăng doanh thu, dù mức tăng được báo cáo phổ biến nhất vẫn dưới 5%.

Khảo sát McKinsey năm 2025 tiếp tục ghi nhận marketing và sales, strategy và corporate finance, cùng product/service development là những chức năng thường báo cáo lợi ích doanh thu cao nhất. Điều này củng cố một nguyên tắc quan trọng: AI tạo giá trị tốt nhất khi được gắn với một kết quả kinh doanh cụ thể thay vì triển khai như một công nghệ chung chung.

Có thể xem mức độ phù hợp của một use case qua bốn yếu tố: dữ liệu đầu vào có đủ và đáng tin hay không; nhiệm vụ có lặp lại hoặc chứa mẫu có thể học được hay không; đầu ra AI có thể tích hợp vào workflow hiện tại hay không; và tổ chức có KPI để so sánh trước–sau hay không. Khi thiếu một trong các điều kiện này, việc có mô hình mạnh chưa chắc chuyển thành hiệu quả tài chính.

Do đó, câu trả lời cho “những lĩnh vực nào đang ứng dụng AI nhiều nhất” cần được tách thành hai lớp. Về mức độ phổ cập, công nghệ/ICT, truyền thông - viễn thông, bảo hiểm và dịch vụ chuyên môn hiện nằm trong nhóm đi đầu theo các khảo sát và dữ liệu doanh nghiệp gần đây. Về hoạt động tạo giá trị, marketing và bán hàng, IT và phát triển phần mềm, quản trị tri thức, chăm sóc khách hàng, phát triển sản phẩm, chuỗi cung ứng là những khu vực nổi bật. Y tế và sản xuất có những use case AI rất giá trị nhưng việc mở rộng quy mô chịu nhiều ràng buộc hơn về an toàn, dữ liệu, hạ tầng và tích hợp.

AI đang chuyển từ một công nghệ riêng của ngành phần mềm thành lớp năng lực được cài vào nhiều quy trình kinh doanh và vận hành. Dù vậy, mức ứng dụng cao không bảo đảm ROI cao: khảo sát năm 2025 cho thấy 88% tổ chức đã sử dụng AI ở ít nhất một chức năng, nhưng phần lớn vẫn chưa mở rộng công nghệ trên toàn doanh nghiệp.

Giá trị thực tế xuất hiện khi AI giải quyết một nhiệm vụ đủ cụ thể, có dữ liệu phù hợp, có đầu ra được đưa vào quy trình và có chỉ số để kiểm chứng tác động. Vì thế, thay vì hỏi ngành nào “nên dùng AI”, cách tiếp cận hiệu quả hơn là xác định trong từng ngành những công việc có chi phí cao, khối lượng lớn, dữ liệu tốt hoặc khả năng dự đoán cao rồi đánh giá AI trên chính những KPI đó.