Trước áp lực đơn giá xuất khẩu thấp, chi phí đầu vào tăng và yêu cầu tuân thủ môi trường ngày càng cao, trí tuệ nhân tạo (AI) được kỳ vọng giúp doanh nghiệp dệt may Việt Nam tối ưu sản xuất, giảm lãng phí và chuyển dần từ cạnh tranh bằng giá sang đổi mới công nghệ.
Bảy tháng đầu năm 2026, xuất khẩu dệt may Việt Nam đạt 27,02 tỷ USD, tăng 2,67% so với cùng kỳ. Tuy nhiên, ngành vẫn đối mặt nhiều sức ép khi sức mua tại các thị trường lớn phục hồi chậm, cạnh tranh về giá gay gắt và yêu cầu về truy xuất nguồn gốc, giảm phát thải ngày càng khắt khe.
Theo ông Vũ Đức Giang, Chủ tịch Hiệp hội Dệt May Việt Nam (VITAS), dù hoạt động xuất khẩu duy trì tăng trưởng dương, tình hình giữa các doanh nghiệp chưa đồng đều. Đơn hàng nhìn chung không quá khó khăn, nhưng đơn giá thấp, chi phí đầu vào và chi phí tuân thủ gia tăng đang khiến biên lợi nhuận bị thu hẹp.
Ngành cũng phụ thuộc khoảng 60-70% nguyên phụ liệu nhập khẩu, trong khi phải đáp ứng các yêu cầu ngày càng cao về môi trường, xã hội và quản trị (ESG). Những biến động trong chính sách thương mại quốc tế, bao gồm cuộc điều tra theo Mục 301 của Mỹ liên quan đến lao động cưỡng bức, cũng tạo thêm áp lực đối với doanh nghiệp xuất khẩu.
Trong bối cảnh đó, Giáo sư Rajkishore Nayak, chuyên gia ngành Quản trị doanh nghiệp thời trang tại Đại học RMIT Việt Nam, cho rằng AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp nâng cao khả năng giám sát sản xuất, phản ứng nhanh hơn với biến động thị trường và giảm lãng phí. Theo ông, ứng dụng công nghệ bài bản sẽ giúp ngành từng bước vượt khỏi mô hình cạnh tranh chủ yếu dựa vào chi phí nhân công thấp.
Một hướng ứng dụng đáng chú ý là dự báo nhu cầu và lập kế hoạch sản xuất. Các mô hình AI có thể phân tích dữ liệu bán hàng, xu hướng tiêu dùng và những yếu tố tác động đến thị trường để hỗ trợ doanh nghiệp xác định sản lượng phù hợp. Khi thông tin nhu cầu được chia sẻ chính xác hơn giữa thương hiệu và nhà cung cấp, doanh nghiệp có thể hạn chế tình trạng sản xuất dư thừa, tồn kho lớn hoặc phải điều chỉnh đơn hàng vào phút chót.
AI cũng mở ra khả năng rút ngắn quá trình phát triển sản phẩm, đặc biệt với các doanh nghiệp sản xuất theo mô hình ODM. Công nghệ có thể hỗ trợ tạo nhiều phương án thiết kế, giúp doanh nghiệp thử nghiệm ý tưởng nhanh hơn trước khi lựa chọn phương án phù hợp để phát triển thành sản phẩm.
Ở góc độ vận hành, bà Đoàn Ngọc Gia Hân, chuyên viên kinh doanh tại MN Inter-Fashion Việt Nam, nhận định AI có thể tự động hóa những tác vụ lặp lại, qua đó giúp nhân sự tập trung hơn vào giám sát, giải quyết vấn đề và các công việc tạo giá trị gia tăng.
Công nghệ này còn có thể hỗ trợ doanh nghiệp kiểm soát việc sử dụng tài nguyên. Trong công đoạn nhuộm và hoàn tất, hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu để điều chỉnh lượng hóa chất, nước và nhiệt năng theo yêu cầu sản xuất. Tại khâu cắt may, thuật toán tối ưu sơ đồ cắt giúp sử dụng vải hiệu quả hơn, giảm phần nguyên liệu dư thừa.
Dù vậy, AI không phải giải pháp tự động tháo gỡ mọi khó khăn của ngành dệt may. Để khai thác hiệu quả công nghệ, doanh nghiệp cần đầu tư năng lực số, chuẩn hóa dữ liệu và đào tạo nhân sự có khả năng phân tích, diễn giải thông tin để đưa ra quyết định phù hợp.
Bà Corinna Joyce, quyền Phó trưởng khoa phụ trách Học tập và Giảng dạy kiêm Chủ nhiệm bộ môn Quản trị doanh nghiệp thời trang tại Đại học RMIT Việt Nam, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuẩn bị đồng bộ về nhân lực và hệ thống. Đây là điều kiện để các nhà sản xuất Việt Nam đáp ứng yêu cầu của chuỗi cung ứng toàn cầu ngày càng dựa nhiều hơn vào dữ liệu và công nghệ.
Trong bối cảnh cạnh tranh quốc tế ngày càng gay gắt, ứng dụng AI có thể tạo thêm dư địa để dệt may Việt Nam nâng cao năng suất, giảm chi phí và phát triển sản phẩm có giá trị cao hơn. Tuy nhiên, khả năng chuyển từ lợi thế gia công sang cạnh tranh bằng công nghệ và đổi mới sáng tạo sẽ phụ thuộc vào mức độ đầu tư thực chất của từng doanh nghiệp.
