Trao đổi với phóng viên, ThS. Lê Anh Tiến – CEO Công ty Cổ phần Công nghệ Chatbot Việt Nam – chia sẻ thẳng thắn về hành trình khởi nghiệp trong lĩnh vực AI, lựa chọn đi đường dài với công nghệ và những kỳ vọng đối với chính sách thuế nhằm tạo động lực đổi mới sáng tạo cho doanh nghiệp công nghệ trong năm Bính Ngọ 2026.
Có chứ, và tôi nghĩ hầu hết những ai làm khởi nghiệp công nghệ nghiêm túc đều phải đi qua ít nhất một giai đoạn như vậy. Với tôi, thời điểm khó nhất không phải khi ý tưởng còn nằm trên giấy, mà là lúc sản phẩm đã làm ra rồi nhưng thị trường chưa sẵn sàng tin.
Những ngày đầu làm chatbot, cảm giác chung là mình đang “đẩy một thứ mới” vào một thói quen cũ. Nhiều chủ doanh nghiệp khi đó nhìn chatbot như một công cụ trả lời tự động mang tính hình thức, không tạo ra doanh thu thực. Khi demo sản phẩm, câu hỏi tôi nghe nhiều nhất không phải là công nghệ có gì hay, mà là: “Nó có bán được hàng không?” hay “Nếu bot trả lời sai thì sao?”. Những câu hỏi đó rất thực tế và buộc tôi phải chứng minh bằng hiệu quả, chứ không thể chỉ nói về thuật toán hay tầm nhìn dài hạn.
Có giai đoạn tôi đứng giữa hai lựa chọn: tiếp tục đầu tư thời gian, tiền bạc để giáo dục thị trường và hoàn thiện sản phẩm, hoặc quay về con đường an toàn hơn với một công việc kỹ thuật ổn định. Làm AI thì ai cũng thích nói về mô hình và tương lai, nhưng doanh nghiệp nhỏ sống bằng dòng tiền hôm nay. Nếu mình không tạo ra giá trị ngay, họ không có lý do để kiên nhẫn.
Áp lực lớn nhất đến từ ba phía cùng lúc: nguồn lực tài chính hạn chế, đội ngũ mỏng và niềm tin của khách hàng còn thấp. Có những dự án triển khai xong, khách dùng vài ngày rồi bỏ vì kịch bản chưa đủ tốt, vì nhân sự vận hành không theo kịp, hoặc vì họ kỳ vọng bot có thể thay thế hoàn toàn con người. Những lúc đó, tôi không chỉ nghĩ đến chuyện dừng lại mà còn tự hỏi mình có đang đi đúng hướng hay không.
Bước ngoặt đến khi tôi thay đổi cách nhìn về sản phẩm. Thay vì nói “AI” hay “chatbot” như một công nghệ trừu tượng, tôi buộc mình phải biến nó thành một công cụ vận hành bán hàng và chăm sóc khách hàng cụ thể, đo được hiệu quả. Khi có những khách hàng đầu tiên quay lại nói rằng hệ thống giúp họ không mất khách và nhân viên tập trung chốt đơn tốt hơn, tôi hiểu mình không bán công nghệ, mà đang giải một bài toán sống còn. Chính điều đó giúp tôi đủ bền bỉ để đi tiếp, ngay cả trong những giai đoạn bị nghi ngờ và thử thách nhất.
Nếu phải chọn một quyết định mang tính bước ngoặt nhất, tôi nghĩ đó là quyết định “không bán chatbot”, mà bán một hệ thống giúp doanh nghiệp kiếm tiền và vận hành hiệu quả hơn từ chính kênh hội thoại.
Những năm đầu, thị trường nhìn chatbot như một công cụ trả lời tự động. Nếu mình đi theo lối đó, rất nhanh sẽ rơi vào cuộc đua tính năng vụn vặt, ai cũng có thể sao chép và giá bị kéo xuống. Tôi nhận ra, thứ doanh nghiệp thật sự trả tiền không phải là một con bot trả lời cho vui, mà là khả năng không bỏ sót khách, phản hồi nhanh hơn, chốt đơn tốt hơn, chăm sóc lại khách cũ hiệu quả hơn và đặc biệt là đo được kết quả.
Từ khoảnh khắc đó, toàn bộ chiến lược sản phẩm đổi hướng: chatbot chỉ là “giao diện”, còn cốt lõi là quy trình bán hàng, chăm sóc khách hàng, quản trị đội ngũ và dữ liệu. Quyết định thứ hai đi kèm, và cũng là một cú bẻ lái quan trọng, là chọn chiến lược “đi vào dòng chảy đang có” thay vì cố tạo thói quen mới. Chúng tôi bám vào các nền tảng chat phổ biến, nơi doanh nghiệp đã có khách hàng sẵn, giúp họ làm tốt hơn ngay trong môi trường họ đang vận hành mỗi ngày. Điều này giúp giảm ma sát triển khai, giảm chi phí thuyết phục và tăng tỷ lệ dùng thật.
Bước ngoặt thứ ba là chuyển từ tư duy “tính năng” sang “hệ sinh thái vận hành” cho đội sales và chăm sóc khách hàng. Khi doanh nghiệp có thể quản lý hội thoại như quản lý doanh thu – đa kênh trên một màn hình, phân bổ khách, cảnh báo phản hồi chậm, quản lý đơn, báo cáo dữ liệu – thì hệ thống trở thành một phần xương sống vận hành. Một khi đã là xương sống, mức độ gắn bó tăng lên rất mạnh.
Cuối cùng, lợi thế dài hạn nằm ở việc chúng tôi nhất quán với triết lý: AI phải phục vụ doanh thu và vận hành, chứ không chạy theo trào lưu. Công nghệ chỉ có ý nghĩa khi gắn với chỉ số đo được. Nếu mang AI mới ra làm truyền thông mà không gắn với hiệu quả vận hành, sớm muộn thị trường cũng quay lại hỏi: “Rồi cuối cùng tôi được gì?”.
Tôi gọi đó là “đi đường khó” vì nó đòi hỏi kiên nhẫn về thời gian và kỷ luật về tài chính. Đầu tư AI không giống như thêm một tính năng để bán ngay tháng tới, mà giống như xây nền móng: lúc đang làm thì chưa ai nhìn thấy, nhưng khi thị trường thay đổi, ai có nền móng sẽ đi nhanh hơn rất nhiều.
Ở quy mô nhỏ, doanh nghiệp có thể giải bài toán bằng kịch bản thủ công. Nhưng khi số lượng hội thoại tăng lên hàng nghìn, hàng chục nghìn mỗi ngày, các giải pháp ngắn hạn sẽ vỡ: chi phí vận hành tăng mạnh, chất lượng trả lời không đồng đều và không theo kịp tốc độ thị trường. Khi đó, AI không còn là lựa chọn “hay ho”, mà là cách duy nhất để mở rộng mà không làm chi phí nổ tung.
Chúng tôi không làm AI trong phòng lab tách rời thực tế. AI phải gắn với KPI vận hành: thời gian phản hồi giảm bao nhiêu, tỷ lệ chuyển đổi tăng thế nào, chi phí chăm sóc giảm ra sao. Khi AI được đo bằng hiệu quả kinh doanh, đội ngũ có lý do rõ ràng để theo đuổi đến cùng.
Song song với đó là văn hóa nội bộ chấp nhận không thắng nhanh, nhưng phải có những chiến thắng nhỏ liên tục. Mỗi cải tiến giúp nhân viên CSKH làm việc nhẹ hơn, mỗi bước giảm thao tác thừa đều là một lần “tiếp năng lượng” cho đội ngũ.
Theo tôi, AI Việt Nam muốn vừa cạnh tranh toàn cầu vừa có bản sắc riêng thì phải chọn đúng “mặt trận”. Nếu lao vào cuộc đua mô hình nền tảng – nơi ai có nhiều GPU hơn, nhiều vốn hơn sẽ chiếm ưu thế – thì rất khó để thắng các tập đoàn công nghệ toàn cầu. Cửa thắng của Việt Nam nằm ở tầng ứng dụng và hệ thống hóa: biến AI thành năng lực vận hành tạo ra giá trị đo được cho doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ, từ đó từng bước mở rộng ra khu vực và thế giới.
Con đường phù hợp bắt đầu từ việc coi tiếng Việt và bối cảnh Việt Nam là lợi thế cạnh tranh, chứ không phải rào cản. Tiếng Việt có sắc thái, ngữ cảnh và cách giao tiếp trong mua bán rất riêng. Nếu AI không hiểu được những lớp đó, nó chỉ là công nghệ “nhập khẩu” khoác áo Việt hóa. Bản sắc của AI Việt phải là khả năng hiểu người Việt, phục vụ người Việt và giải bài toán vận hành của doanh nghiệp Việt theo đúng “kiểu Việt”: nhanh, linh hoạt, chi phí hợp lý, triển khai được ngay trên các dòng chảy sẵn có như chat, thương mại điện tử, cửa hàng hay hệ thống đại lý. Khi làm đủ tốt ở thị trường nội địa, đây sẽ trở thành lợi thế để mở rộng sang các thị trường tương đồng trong khu vực.
Tuy nhiên, bản sắc không đồng nghĩa với làm theo kiểu nội địa khép kín. Cạnh tranh toàn cầu đòi hỏi chuẩn hóa và kỷ luật kỹ thuật cao. AI Việt cần được đóng gói thành sản phẩm đạt chuẩn quốc tế về bảo mật, quyền riêng tư, kiểm soát rủi ro, khả năng tích hợp và hiệu quả kinh tế. Doanh nghiệp toàn cầu không mua câu chuyện, họ mua độ tin cậy.
Tôi cũng cho rằng AI Việt không nên chạy theo các màn “demo hay”, mà phải tập trung xây dựng những hệ thống chạy thật. Giá trị của AI nằm ở các workflow tạo ra doanh thu và hiệu suất. Khi AI trở thành một phần của quy trình vận hành hàng ngày, doanh nghiệp sẽ gắn bó lâu dài. Muốn AI đi xa, Việt Nam cần song hành hai yếu tố: dữ liệu được quản trị tốt và niềm tin đến từ khung pháp lý rõ ràng, minh bạch.
Từ trải nghiệm vận hành một doanh nghiệp làm sản phẩm chatbot và AI theo mô hình dịch vụ số, tôi nhìn nhận chính sách thuế hiện nay vừa có mặt hỗ trợ, vừa còn những “điểm nghẽn” khiến doanh nghiệp công nghệ phải dành nhiều năng lượng cho tuân thủ hơn là cho R&D và tăng trưởng. Việt Nam đã có định hướng khuyến khích đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số, và trên thực tế nhiều thủ tục thuế đang được số hóa, minh bạch hơn, giúp doanh nghiệp làm đúng, làm chuẩn dễ hơn trước.
Tuy nhiên, nếu nhìn từ góc độ một sản phẩm AI “chạy thật” trên hạ tầng số, thách thức lớn nằm ở chỗ công nghệ phát triển rất nhanh, trong khi cách hiểu và hướng dẫn thực thi thuế đôi khi chưa theo kịp. Với chatbot và AI, doanh nghiệp không bán hàng hóa hữu hình mà cung cấp dịch vụ phần mềm, tích hợp đa kênh, có yếu tố dữ liệu, điện toán đám mây và cả dịch vụ xuyên biên giới. Chỉ riêng việc phân loại bản chất giao dịch để áp dụng đúng sắc thuế, đúng hồ sơ cũng đã có thể tạo ra độ trễ và rủi ro.
Một điểm rất thực tế là AI “ăn” chi phí theo cách mới: hạ tầng máy chủ, mô hình, dữ liệu, bảo mật, thử nghiệm, đánh giá. Đây đều là chi phí cần thiết cho R&D, nhưng lại không dễ giải trình theo cách hiểu truyền thống. Khi doanh nghiệp làm AI càng nghiêm túc, chi phí R&D càng lớn và gánh nặng “chứng minh” càng cao. Nếu R&D bị nhìn như khoản chi phải soi xét thay vì một khoản đầu tư cần khuyến khích, doanh nghiệp sẽ ngại làm sâu và làm dài.
Thách thức tiếp theo là dịch vụ số xuyên biên giới, nơi nghĩa vụ thuế, chứng từ và cách khấu trừ khác nhau làm tăng chi phí tuân thủ, đặc biệt với startup và SME. Vì vậy, tôi kỳ vọng chính sách thuế sẽ rõ ràng và dự đoán được hơn cho các mô hình dịch vụ số; có cơ chế khuyến khích R&D thực chất, thủ tục đơn giản; đồng thời hỗ trợ dòng tiền cho giai đoạn đầu tư dài hạn. Thuế, nếu thiết kế đúng, có thể trở thành đòn bẩy chính sách, giúp doanh nghiệp công nghệ tập trung làm thật, làm dài và tạo ra hiệu quả thực chất.
Nếu chỉ được chọn một “đường chạy” lớn nhất cho chặng tới, tôi sẽ đặt cược vào việc biến Chatbot Việt Nam từ một nền tảng chatbot, chăm sóc khách hàng đa kênh thành một “hệ điều hành AI cho bán hàng và vận hành doanh nghiệp”. Ở đó, AI không đứng ngoài quy trình, mà trực tiếp tham gia như một đồng đội: có thể phối hợp, tự động hóa và hoạt động trong khuôn khổ kiểm soát rõ ràng.
Tôi dùng từ “đặt cược” vì đây không phải là việc nâng cấp vài tính năng, mà là một thay đổi ở cấp kiến trúc: từ AI trả lời câu hỏi sang AI thực thi nhiệm vụ. Mỗi cuộc hội thoại không chỉ dừng ở phản hồi, mà phải dẫn đến hành động cụ thể như phân loại nhu cầu, gợi ý sản phẩm, tạo đơn, nhắc lịch chăm sóc, phân bổ khách cho đúng người, theo dõi tiến độ chốt đơn và liên tục học từ dữ liệu để nâng hiệu suất. Mục tiêu của chúng tôi là biến AI thành một lực lượng lao động số có thể nhân bản, nhưng vẫn đặt dưới “kỷ luật vận hành” để doanh nghiệp yên tâm sử dụng.
Với doanh nghiệp, mục tiêu rất rõ ràng và đo được: tăng năng suất bán hàng và chăm sóc khách hàng mà không phải tăng đầu người tương ứng. Trong bối cảnh áp lực cạnh tranh và chi phí nhân sự ngày càng lớn, SME buộc phải tìm đòn bẩy hiệu suất. AI đúng nghĩa phải kéo được đường cong năng suất lên: nhân viên làm ít thao tác hơn, quản lý kiểm soát tốt hơn, khách hàng được phục vụ nhanh và nhất quán hơn. Tôi không muốn AI là một khoản chi cho đổi mới, mà là một khoản đầu tư có lãi trong vận hành.
Song song với sản phẩm, “đường chạy” này còn là xây dựng hệ sinh thái triển khai AI thực chiến. SME Việt Nam rất cần đối tác cầm tay chỉ việc, từ marketing, CRM đến tích hợp hệ thống. Xa hơn, tôi kỳ vọng hình thành một chuẩn vận hành AI kiểu Việt Nam: hiểu thị trường nội địa sâu sắc nhưng cạnh tranh bằng chuẩn mực quốc tế về an toàn, minh bạch và kiểm soát. Nếu AI trở thành năng lực phổ cập cho SME, đó mới là một cuộc chuyển đổi thật – và là canh bạc đáng để theo đuổi.
Xin trân trọng cảm ơn anh!
Tác giả: Hồng Nhung
Thiết kế: Hồng Ánh