Công ty phát triển AI tại Việt Nam | AI cho doanh nghiệp

Doanh nghiệp đang tìm kiếm công ty phát triển AI tại Việt Nam thường không chỉ cần một công cụ AI có sẵn. Khi AI phải xử lý dữ liệu nội bộ, tích hợp với hệ thống hiện tại hoặc thực hiện một quy trình nghiệp vụ cụ thể, doanh nghiệp cần một giải pháp được thiết kế và phát triển theo yêu cầu.

Nhu cầu này đang gia tăng cùng với tốc độ ứng dụng AI tại Việt Nam. Theo PwC, 83% người lao động Việt Nam được khảo sát cho biết họ sử dụng AI trong công việc, trong đó 38% sử dụng Generative AI hàng ngày. Ở quy mô toàn cầu, McKinsey ghi nhận 88% tổ chức tham gia khảo sát đã sử dụng AI ở ít nhất một chức năng kinh doanh trong năm 2025, nhưng chỉ 7% cho biết AI đã được mở rộng hoàn toàn trong toàn tổ chức. Điều này cho thấy khoảng cách giữa sử dụng AI và triển khai AI ở quy mô doanh nghiệp vẫn còn đáng kể.

SotaTek cung cấp dịch vụ phát triển AI theo nhu cầu doanh nghiệp, từ xác định bài toán, thiết kế giải pháp, phát triển và tích hợp đến triển khai và tối ưu hệ thống AI.

Khi nào doanh nghiệp nên tìm đến công ty phát triển AI để xây dựng giải pháp riêng?

Các công cụ AI có sẵn phù hợp với nhiều nhu cầu phổ biến như tạo nội dung, tìm kiếm thông tin, hỗ trợ viết code hoặc tổng hợp tài liệu. Tuy nhiên, doanh nghiệp thường cần nhiều hơn một công cụ độc lập khi AI phải trở thành một phần của quy trình vận hành.

Một công ty phát triển AI tại Việt Nam có thể tham gia khi doanh nghiệp cần:

• Xây dựng AI cho một quy trình nghiệp vụ đặc thù.
• Kết nối AI với CRM, ERP, website, mobile app hoặc hệ thống nội bộ.
• Cho phép AI truy cập và xử lý dữ liệu doanh nghiệp theo quyền được kiểm soát.
• Tự động hóa nhiều bước trong một workflow thay vì chỉ thực hiện một tác vụ riêng lẻ.
• Phát triển AI theo yêu cầu về hiệu suất, bảo mật, khả năng mở rộng hoặc trải nghiệm người dùng.
• Đưa một AI Proof of Concept từ giai đoạn thử nghiệm lên môi trường production.

McKinsey cũng chỉ ra rằng dù tỷ lệ doanh nghiệp sử dụng AI đã tăng mạnh, phần lớn tổ chức vẫn đang ở giai đoạn đầu của hành trình AI. Việc mở rộng AI thường đòi hỏi doanh nghiệp phải thiết kế lại workflow và xây dựng nền tảng để vận hành AI ở quy mô lớn.

Vì vậy, câu hỏi không chỉ là “Doanh nghiệp có sử dụng AI hay chưa?”, mà còn là “AI có được tích hợp vào quy trình và hệ thống để tạo ra giá trị kinh doanh hay chưa?”

Dịch vụ phát triển AI của SotaTek

SotaTek cung cấp dịch vụ phát triển trí tuệ nhân tạo cho doanh nghiệp với trọng tâm là xây dựng các giải pháp phù hợp với bài toán, dữ liệu và hệ thống hiện có.

Các năng lực có thể được triển khai gồm:

AI Development theo yêu cầu

Dịch vụ phát triển AI theo yêu cầu tập trung vào những bài toán không thể giải quyết đầy đủ bằng một sản phẩm AI có sẵn.

Giải pháp có thể được thiết kế dựa trên:

• Mục tiêu kinh doanh.
• Quy trình nghiệp vụ.
• Nguồn và cấu trúc dữ liệu.
• Yêu cầu về AI model.
• Hệ thống cần tích hợp.
• Yêu cầu bảo mật và quyền truy cập.
• Quy mô triển khai.

Cách tiếp cận này cho phép doanh nghiệp bắt đầu từ một bài toán cụ thể và mở rộng giải pháp khi nhu cầu phát triển.

Generative AI Development

Generative AI có thể được ứng dụng trong nhiều quy trình như tạo và tổng hợp nội dung, tìm kiếm kiến thức nội bộ, xử lý tài liệu, hỗ trợ nhân viên và xây dựng AI assistant.

Một giải pháp Generative AI cho doanh nghiệp có thể kết hợp:

• Large Language Models (LLM)
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Enterprise knowledge base
• API integration
• Access control
• Monitoring và evaluation

Thay vì chỉ cung cấp giao diện hỏi đáp, hệ thống có thể được thiết kế để làm việc với nguồn dữ liệu và workflow cụ thể của doanh nghiệp.

AI Agent Development

AI Agent có thể được sử dụng khi doanh nghiệp muốn AI thực hiện một chuỗi tác vụ thay vì chỉ trả lời câu hỏi.

Ví dụ, một AI Agent có thể được thiết kế để:

• Tiếp nhận yêu cầu.
• Phân tích thông tin.
• Truy xuất dữ liệu.
• Gọi API hoặc hệ thống nội bộ.
• Thực hiện một workflow được xác định trước.
• Trả kết quả cho người dùng hoặc chuyển sang bước tiếp theo.

Với các use case phức tạp, việc phát triển AI Agent cần được kết hợp với workflow design, system integration, quyền truy cập và cơ chế kiểm soát hành động.

Computer Vision

Computer Vision cho phép hệ thống AI phân tích hình ảnh hoặc video để hỗ trợ các bài toán như:

• Kiểm tra chất lượng sản phẩm.
• Phát hiện lỗi trên dây chuyền.
• Nhận diện vật thể.
• Phân tích hình ảnh.
• Giám sát và phát hiện sự kiện.
• Tự động hóa kiểm tra trực quan.

Đây là một nhóm giải pháp phù hợp với các doanh nghiệp sản xuất, bán lẻ, logistics và những ngành có khối lượng dữ liệu hình ảnh lớn.

AI OCR và Document Processing

AI OCR có thể được sử dụng để trích xuất thông tin từ hóa đơn, hợp đồng, biểu mẫu, chứng từ và các tài liệu doanh nghiệp.

Một hệ thống AI OCR có thể kết hợp OCR với AI để:

• Nhận diện nội dung tài liệu.
• Trích xuất trường dữ liệu.
• Phân loại tài liệu.
• Kiểm tra thông tin.
• Đưa dữ liệu vào hệ thống downstream.

Giải pháp này đặc biệt phù hợp với các quy trình có khối lượng tài liệu lớn và cần giảm thao tác nhập dữ liệu thủ công.

AI Chatbot

AI Chatbot có thể được phát triển cho các hoạt động như:

• Hỗ trợ khách hàng.
• Hỗ trợ nhân viên nội bộ.
• Tra cứu kiến thức doanh nghiệp.
• Tư vấn sản phẩm và dịch vụ.
• Hỗ trợ xử lý các câu hỏi thường gặp.

Khác với chatbot rule-based truyền thống, AI Chatbot có thể kết hợp LLM, knowledge base và dữ liệu doanh nghiệp để tạo ra trải nghiệm hội thoại linh hoạt hơn.

Doanh nghiệp có thể phát triển những giải pháp AI nào?

Một công ty phát triển AI tại Việt Nam không chỉ xây dựng model mà còn cần chuyển nhu cầu kinh doanh thành một hệ thống AI có thể vận hành trong thực tế.

Một số nhóm bài toán phổ biến gồm:

AI tự động hóa quy trình

AI có thể hỗ trợ các quy trình cần xử lý nhiều dữ liệu, nhiều bước hoặc nhiều thao tác lặp lại.

Ví dụ:

• Xử lý yêu cầu khách hàng.
• Phân loại dữ liệu.
• Xử lý tài liệu.
• Tạo báo cáo.
• Phân loại và chuyển tiếp yêu cầu.
• Hỗ trợ workflow nội bộ.

AI xử lý và phân tích dữ liệu

AI và Machine Learning có thể được ứng dụng để phân tích dữ liệu và hỗ trợ doanh nghiệp nhận diện xu hướng, dự báo hoặc đưa ra quyết định.

Các ứng dụng có thể bao gồm:

• Predictive Analytics.
• Demand Forecasting.
• Customer Analytics.
• Risk Analysis.
• Recommendation Systems.
• Anomaly Detection.

AI hỗ trợ chăm sóc khách hàng

AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp xử lý các yêu cầu khách hàng thông qua chatbot, virtual assistant hoặc AI Agent.

Hệ thống có thể được tích hợp với CRM, knowledge base và các hệ thống nghiệp vụ để cung cấp thông tin phù hợp với từng trường hợp.

AI hỗ trợ ra quyết định

AI có thể được sử dụng để tổng hợp dữ liệu, phát hiện patterns và cung cấp thông tin hỗ trợ người dùng trong quá trình ra quyết định.

Tuy nhiên, với những quy trình có tác động lớn đến hoạt động kinh doanh, AI cần được thiết kế với cơ chế kiểm soát và sự tham gia phù hợp của con người.

AI cho Computer Vision

Trong sản xuất và các môi trường vận hành có dữ liệu hình ảnh, Computer Vision có thể hỗ trợ kiểm tra chất lượng, phát hiện bất thường và giám sát quy trình.

Phát triển AI cho những ngành nào?

Giải pháp AI có thể được thiết kế cho nhiều ngành khác nhau tùy thuộc vào dữ liệu, quy trình và mục tiêu triển khai.

Điểm quan trọng là cùng một công nghệ AI có thể tạo ra giá trị khác nhau giữa các ngành. Vì vậy, việc lựa chọn công nghệ nên bắt đầu từ business problem và workflow cần cải thiện thay vì bắt đầu từ một model hoặc công nghệ đang được quan tâm.

Quy trình phát triển AI cho doanh nghiệp

Một dự án AI cần được triển khai theo từng bước để giảm rủi ro về dữ liệu, công nghệ, chi phí và khả năng tích hợp.

1. Xác định bài toán và mục tiêu

Bước đầu tiên là xác định vấn đề doanh nghiệp muốn giải quyết và kết quả cần đạt được.

Các câu hỏi cần làm rõ gồm:

• AI sẽ giải quyết vấn đề nào?
• Ai sẽ sử dụng hệ thống?
• Quy trình hiện tại đang có điểm nghẽn ở đâu?
• KPI nào dùng để đánh giá kết quả?
• AI cần thay thế, hỗ trợ hay bổ sung cho quy trình hiện tại?

2. Đánh giá dữ liệu

Dữ liệu là một trong những yếu tố quyết định khả năng triển khai AI.

Doanh nghiệp cần đánh giá:

• Nguồn dữ liệu.
• Chất lượng dữ liệu.
• Khối lượng dữ liệu.
• Cấu trúc dữ liệu.
• Quyền sử dụng dữ liệu.
• Yêu cầu bảo mật.
• Khả năng kết nối với các hệ thống hiện tại.

3. Thiết kế giải pháp AI

Sau khi hiểu bài toán và dữ liệu, đội ngũ phát triển có thể xác định kiến trúc phù hợp.

Kiến trúc có thể bao gồm:

• AI/ML model.
• LLM.
• Data pipeline.
• Application layer.
• API.
• Database.
• Cloud infrastructure.
• Monitoring.
• Security và access control.

Không phải mọi bài toán đều cần một model được xây dựng từ đầu. Tùy mục tiêu, giải pháp có thể sử dụng model có sẵn, fine-tuning, RAG hoặc kết hợp nhiều thành phần AI khác nhau.

4. Xây dựng Proof of Concept

PoC giúp doanh nghiệp kiểm chứng tính khả thi của giải pháp trước khi đầu tư toàn bộ vào production.

Một PoC nên tập trung vào một phạm vi đủ nhỏ để kiểm tra:

• AI có giải quyết được bài toán hay không?
• Chất lượng output có đáp ứng yêu cầu không?
• Dữ liệu hiện tại có đủ không?
• Chi phí vận hành dự kiến như thế nào?
• Giải pháp có thể tích hợp với hệ thống hiện tại không?

5. Phát triển và tích hợp

Sau khi PoC đạt yêu cầu, hệ thống có thể được phát triển thành solution hoàn chỉnh.

Giai đoạn này có thể bao gồm:

• Backend và frontend development.
• AI model integration.
• API integration.
• Data pipeline.
• Authentication và authorization.
• Cloud deployment.
• Monitoring.
• Testing và quality assurance.

6. Triển khai và tối ưu

AI không kết thúc ở thời điểm hệ thống được đưa vào production.

Doanh nghiệp cần theo dõi:

• Model performance.
• Output quality.
• System performance.
• Infrastructure cost.
• User adoption.
• Error rate.
• Data changes.

Từ dữ liệu thực tế, hệ thống có thể tiếp tục được tối ưu để phù hợp hơn với nhu cầu vận hành.

Chi phí phát triển AI tại Việt Nam phụ thuộc vào yếu tố nào?

Không có một mức giá cố định cho mọi dự án phát triển AI theo yêu cầu. Chi phí phụ thuộc vào phạm vi bài toán, độ phức tạp của hệ thống và yêu cầu triển khai.

Do đó, thay vì chỉ hỏi “phát triển AI hết bao nhiêu tiền?”, doanh nghiệp nên xác định trước phạm vi bài toán, dữ liệu, hệ thống cần tích hợp và mục tiêu triển khai.

Một quy trình đánh giá phù hợp có thể bắt đầu từ:

Business requirement → Technical assessment → PoC → Development scope → Cost estimation

Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp có cơ sở rõ ràng hơn để so sánh các phương án phát triển AI.

Làm thế nào để lựa chọn công ty phát triển AI tại Việt Nam?

Khi đánh giá AI development company Việt Nam, doanh nghiệp không nên chỉ dựa trên số lượng công nghệ mà nhà cung cấp liệt kê. Quan trọng hơn là khả năng biến một bài toán kinh doanh thành hệ thống AI có thể triển khai và vận hành.

Kinh nghiệm phát triển AI thực tế

Hãy kiểm tra case study và dự án mà công ty đã thực hiện.

Nên xem xét:

• Loại bài toán đã triển khai.
• Ngành đã phục vụ.
• Công nghệ được sử dụng.
• Quy mô dự án.
• Kết quả hoặc business impact nếu có thể công bố.

Khả năng hiểu bài toán doanh nghiệp

Một AI development partner Việt Nam không chỉ cần khả năng lập trình mà còn phải hiểu workflow, KPI và mục tiêu của dự án.

Đối tác phù hợp cần có khả năng chuyển:

Business problem → AI use case → Technical architecture → Production solution

Khả năng tích hợp hệ thống

AI hiếm khi hoạt động độc lập trong môi trường doanh nghiệp.

Cần đánh giá khả năng tích hợp với:

• ERP.
• CRM.
• Website.
• Mobile application.
• Database.
• API.
• Cloud platform.
• Internal enterprise systems.

Khả năng xử lý dữ liệu

Dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của nhiều hệ thống AI.

Doanh nghiệp nên tìm hiểu cách nhà cung cấp xử lý:

• Data ingestion.
• Data cleaning.
• Data processing.
• Data security.
• Data access.
• Model evaluation.

Khả năng mở rộng từ PoC lên production

Một PoC hoạt động tốt chưa đồng nghĩa với một hệ thống production-ready.

Do đó, cần đánh giá khả năng của đối tác trong việc xử lý:

• Scalability.
• Performance.
• Security.
• Monitoring.
• Maintenance.
• Infrastructure.

Hỗ trợ sau triển khai

AI cần được theo dõi và tối ưu khi dữ liệu, người dùng và quy trình thay đổi.

Vì vậy, doanh nghiệp nên xác định rõ phạm vi hỗ trợ sau triển khai, bao gồm monitoring, maintenance, optimization và technical support.

Nếu bạn đang tìm hiểu sâu hơn về các tiêu chí lựa chọn đối tác phát triển AI tại Việt Nam, có thể tham khảo danh sách và phân tích các AI Development Partners in Vietnam do SotaTek tổng hợp. Nội dung cung cấp thêm góc nhìn về năng lực phát triển AI, các nhóm giải pháp và kinh nghiệm của các đơn vị trong lĩnh vực này. 

Vì sao doanh nghiệp có thể lựa chọn SotaTek làm AI Development Partner?

SotaTek định vị là AI & Blockchain Innovation Partner, cung cấp năng lực phát triển giải pháp AI theo nhu cầu cho khách hàng doanh nghiệp.

Theo thông tin SotaTek công bố, đội ngũ tập trung vào các bài toán custom AI, bao gồm Computer Vision và Machine Learning, cùng kinh nghiệm triển khai các dự án công nghệ cho khách hàng quốc tế. SotaTek cũng công bố danh mục hơn 500 dự án thành công trên trang giới thiệu AI Development Partners của mình. Đây là thông tin do SotaTek tự công bố và nên được xem cùng với các case study cụ thể khi đánh giá nhà cung cấp.

Các năng lực AI có thể được kết nối trong một dự án gồm:

• AI Development.
• Generative AI.
• AI Agent.
• Computer Vision.
• AI OCR.
• AI Chatbot.
• AI Automation.
• Machine Learning.
• AI integration.

Cách tiếp cận phù hợp với các dự án cần kết hợp giữa AI capability và software engineering, đặc biệt khi giải pháp cần được tích hợp vào hệ thống doanh nghiệp thay vì vận hành như một công cụ độc lập.

Khi nào nên bắt đầu một dự án phát triển AI?

Doanh nghiệp có thể cân nhắc bắt đầu dự án AI khi đã xác định được một hoặc nhiều bài toán có thể đo lường, chẳng hạn:

• Quy trình đang có nhiều thao tác thủ công.
• Dữ liệu doanh nghiệp lớn nhưng chưa được khai thác hiệu quả.
• Nhân viên dành nhiều thời gian cho các tác vụ lặp lại.
• Doanh nghiệp cần xử lý lượng lớn tài liệu, hình ảnh hoặc dữ liệu.
• Hệ thống hiện tại cần bổ sung khả năng AI.
• Doanh nghiệp đã thử nghiệm AI nhưng chưa đưa được PoC vào production.

Thay vì bắt đầu bằng một danh sách công nghệ, doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng ba câu hỏi:

• Vấn đề nào cần giải quyết?
• Dữ liệu nào có thể sử dụng?
• Kết quả nào sẽ được dùng để đo hiệu quả?

Từ đó, AI development partner có thể đánh giá tính khả thi và đề xuất phạm vi triển khai phù hợp.

Kết luận

Lựa chọn công ty phát triển AI tại Việt Nam không chỉ là tìm một đội ngũ có khả năng xây dựng AI model. Đối với dự án doanh nghiệp, năng lực quan trọng còn nằm ở việc hiểu bài toán, đánh giá dữ liệu, thiết kế kiến trúc, tích hợp hệ thống, triển khai production và tối ưu giải pháp trong quá trình vận hành.

Khi nhu cầu AI chuyển từ thử nghiệm sang triển khai thực tế, doanh nghiệp cần một AI development partner Việt Nam có thể kết nối giữa business requirement, AI technology và software engineering.

Với năng lực phát triển custom AI và định hướng AI & Blockchain Innovation Partner, SotaTek hỗ trợ doanh nghiệp từ bước xác định bài toán và thiết kế giải pháp đến phát triển, tích hợp và triển khai AI.

Bạn đang có một bài toán AI cụ thể? Trao đổi với đội ngũ SotaTek để đánh giá yêu cầu và xác định hướng triển khai phù hợp.