Động lực tái cấu trúc ngành logistics
Tại Diễn đàn Công nghệ Logistics 2026 - VALOMA LogTech Forum 2026 với chủ đề “AI định hình tương lai logistics”, các chuyên gia nhận định AI không còn là công nghệ của tương lai mà đã trở thành động lực tái cấu trúc toàn diện ngành logistics.
Tại diễn đàn, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Thành Chương, Chủ tịch Hiệp hội Phát triển nhân lực Logistics Việt Nam (VALOMA), cho rằng công nghệ đang làm thay đổi căn bản phương thức vận hành doanh nghiệp cũng như cấu trúc chuỗi cung ứng toàn cầu. Nếu trước đây logistics chỉ được xem là hoạt động “hậu cần”, thì hiện nay lĩnh vực này đã trở thành ngành dịch vụ nền tảng của kinh tế số, kinh tế xanh và thương mại quốc tế.
Theo ông Chương, AI đang nổi lên là công nghệ có tác động mạnh mẽ nhất đến logistics trong nhiều thập kỷ qua. Công nghệ này đã hiện diện trong hầu hết hoạt động vận hành như tối ưu hóa lộ trình vận tải, dự báo nhu cầu hàng hóa, quản lý kho bãi thông minh, tự động hóa cảng biển, tối ưu container, giảm phát thải carbon và phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng theo thời gian thực.
Trên thế giới, AI đã giúp nhiều doanh nghiệp logistics cắt giảm đáng kể chi phí vận hành, rút ngắn thời gian giao hàng và nâng cao khả năng chống chịu của chuỗi cung ứng trước các biến động toàn cầu. Trong khi đó, ngành logistics Việt Nam hiện duy trì tốc độ tăng trưởng khoảng 14-16% mỗi năm, thuộc nhóm cao của thế giới. Logistics số đang dần trở thành động lực mới thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia.
PGS, TS Nguyễn Bình Minh, Viện trưởng Viện Công nghệ và Kinh tế số, Đại học Bách khoa Hà Nội, cho rằng AI không còn là lựa chọn mang tính tham khảo mà đã trở thành “hạ tầng cạnh tranh cốt lõi” của ngành logistics.
Theo ông Minh, áp lực chuyển đổi hiện nay đã chuyển từ trạng thái “nên làm” sang “phải làm” để tồn tại. Dẫn khảo sát của Deloitte, ông cho biết trong vòng 5 năm tới, tỷ lệ các tổ chức chuỗi cung ứng ứng dụng hoặc chuẩn bị ứng dụng AI dự kiến tăng từ 28% lên 82%. Đồng thời, có tới 71% lãnh đạo doanh nghiệp cho rằng nếu không kịp áp dụng AI, hoạt động doanh nghiệp có nguy cơ bị gián đoạn.
Còn dự báo Gartner thì cho biết, đến năm 2031, khoảng 60% các vụ gián đoạn chuỗi cung ứng có thể được xử lý tự động mà không cần sự can thiệp của con người. Theo thống kê của McKinsey, AI có thể giúp tối ưu khoảng 15% chi phí logistics, giảm 35% lượng hàng tồn kho và nâng cao tới 65% mức độ dịch vụ.
Việt Nam cũng đã đặt mục tiêu đến năm 2035, 100% doanh nghiệp dịch vụ logistics ứng dụng chuyển đổi số, qua đó kéo giảm chi phí logistics xuống khoảng 10–12% GDP.
AI hóa từ nền tảng dữ liệu
Dù tiềm năng lớn, song khoảng cách giữa khả năng ứng dụng AI và thực tế triển khai tại doanh nghiệp vẫn còn khá xa. Theo Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Thành Chương, phần lớn doanh nghiệp logistics Việt Nam hiện mới dừng ở mức số hóa quy trình cơ bản; số doanh nghiệp thực sự ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu, dự báo hay hỗ trợ ra quyết định còn rất hạn chế.
“Khó khăn hiện nay không chỉ nằm ở công nghệ mà còn đến từ chất lượng dữ liệu, tính kết nối hệ thống, năng lực nhân sự, hạ tầng logistics, khả năng đầu tư cũng như tư duy chuyển đổi của doanh nghiệp”, ông Chương nhấn mạnh.
Ông Trần Thanh Hải, Phó Cục trưởng Cục Xuất nhập khẩu (Bộ Công Thương), cho biết nhiều doanh nghiệp logistics Việt Nam đã bắt đầu ứng dụng AI vào tối ưu lộ trình giao hàng, quản lý kho bãi bằng thị giác máy tính và tự động hóa quy trình. Tuy nhiên, khoảng cách giữa kỳ vọng công nghệ và khả năng triển khai thực tế vẫn là thách thức lớn đối với nhiều doanh nghiệp.
Đồng quan điểm, ông Nguyễn Tiến Đồng, Giám đốc Kỹ thuật AI Tập đoàn CMC, cho biết đa số doanh nghiệp logistics vẫn vận hành theo mô hình truyền thống. Dữ liệu tuy đã được số hóa ở từng phòng ban nhưng còn phân mảnh, trong khi các quy trình vận hành và quyết định quản trị vẫn tách rời giữa các bộ phận. Điều này khiến mô hình vận hành mang tính tuyến tính và phản ứng chậm trước biến động của thị trường.
Theo ông Đồng, AI hiện đã chứng minh hiệu quả trong nhiều tác vụ như dự báo, tối ưu vận hành, hỗ trợ ra quyết định và tự động hóa quy trình. Từ mô hình tuyến tính phản ứng chậm, doanh nghiệp có thể chuyển sang mô hình thông minh thích ứng theo thời gian thực khi ứng dụng AI.
Theo các chuyên gia để AI phát huy hiệu quả, doanh nghiệp logistics cần bắt đầu từ nền tảng dữ liệu và xây dựng lộ trình triển khai phù hợp. Doanh nghiệp cần đánh giá mức độ trưởng thành chuyển đổi số và mức độ sẵn sàng ứng dụng AI trên các khía cạnh như dữ liệu, quy trình, vận hành, nhân sự và hạ tầng công nghệ.
AI chỉ có thể hoạt động hiệu quả khi dữ liệu được chuẩn hóa, kết nối và xây dựng thành ngữ cảnh đầy đủ. Doanh nghiệp cũng cần lựa chọn các bài toán AI có tính khả thi cao và mang lại hiệu quả rõ ràng như tối ưu chi phí, nâng cao an toàn vận hành hay cải thiện chất lượng dịch vụ.
Trong khi đó, PGS, TS Nguyễn Bình Minh khuyến nghị doanh nghiệp tập trung vào ba bước đi chiến lược. Thứ nhất, số hóa và chuẩn hóa dữ liệu, bởi “nếu không có dữ liệu tin cậy thì AI chỉ dừng ở mức demo”. Thứ hai, ưu tiên triển khai các bài toán quy mô nhỏ nhưng có thể đo lường hiệu quả thông qua KPI trong khoảng 90 ngày. Thứ ba, xây dựng cơ chế quản trị rủi ro liên quan đến bảo mật dữ liệu, đạo đức AI, trách nhiệm và quy trình phê duyệt.
Các chuyên gia cũng cho rằng, trong bối cảnh chuỗi cung ứng toàn cầu ngày càng cạnh tranh và yêu cầu cao hơn về tốc độ, độ minh bạch cũng như khả năng chống chịu, AI sẽ trở thành công cụ quyết định năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp logistics.
Việc ứng dụng AI không chỉ giúp doanh nghiệp giảm chi phí, tối ưu vận hành mà còn tạo nền tảng để kết nối sâu hơn vào chuỗi cung ứng toàn cầu. Tuy nhiên, để tận dụng được cơ hội này, doanh nghiệp logistics Việt Nam cần thay đổi tư duy, đầu tư bài bản vào dữ liệu, công nghệ và nguồn nhân lực, thay vì chỉ dừng ở các giải pháp số hóa đơn lẻ.
Nguồn: https://hanoimoi.vn/ai-dang-tai-dinh-hinh-nganh-logistics-749100.html
