Ứng dụng AI tạo sinh trong doanh nghiệp nội thất: Xu hướng, thách thức, cơ hội và hàm ý quản trị

Nguyễn Xuân Huy

Quản lý doanh nghiệp trong lĩnh vực xây dựng - nội thất

Email: [email protected]

Tóm tắt

Bài viết phân tích thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh trong các doanh nghiệp nội thất. Dữ liệu từ Stanford HAI, McKinsey, Autodesk, Cisco cùng các trường hợp IKEA và Wayfair cho thấy mức sử dụng tăng nhanh, nhưng hiệu quả vận hành vẫn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu và cách tổ chức quy trình. Với ngành nội thất, đầu ra chỉ có giá trị khi đúng kích thước, vật liệu, đơn giá và điều kiện thi công. Các trở ngại chính gồm dữ liệu phân mảnh, sai lệch đầu ra, rủi ro về dữ liệu cá nhân và sở hữu trí tuệ, chi phí tích hợp, thiếu nhân lực liên ngành và khó đo hiệu quả. Từ đó, bài viết đề xuất giải pháp tăng cường ứng dụng, nâng cao hiệu quả AI tạo sinh trong doanh nghiệp nội thất.

Từ khóa: AI tạo sinh, doanh nghiệp nội thất, thiết kế nội thất, quản trị AI, chuyển đổi số

Abstract

This article analyzes the current adoption of generative artificial intelligence (GenAI) in furniture and interior design businesses. Data from Stanford HAI, McKinsey, Autodesk, and Cisco, together with cases from IKEA and Wayfair, indicate rapid adoption, while operational effectiveness remains highly dependent on data quality and workflow integration. In the interior industry, AI outputs are valuable only when they accurately reflect dimensions, materials, prices, and construction conditions. Key challenges include fragmented data, inaccurate outputs, privacy and intellectual property risks, integration costs, a shortage of interdisciplinary expertise, and difficulties in measuring effectiveness. The article therefore proposes solutions to strengthen the adoption and improve the effectiveness of GenAI in interior businesses.

Keywords: Generative AI, interior businesses, interior design, AI governance, digital transformation

ĐẶT VẤN ĐỀ

AI tạo sinh đang làm thay đổi mạnh mẽ nhiều ngành nghề. Phạm vi của AI tạo sinh là nhóm kỹ thuật có thể tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh, mã lệnh hoặc dữ liệu mới từ những mẫu đã học (Feuerriegel và cộng sự, 2024). Trong doanh nghiệp nội thất, phạm vi ứng dụng rộng hơn việc dựng ảnh phối cảnh: mô hình ngôn ngữ có thể sắp xếp brief và dự thảo thuyết minh; mô hình đa phương thức có thể đọc ảnh, bản vẽ hoặc bảng vật liệu; trợ lý hội thoại có thể truy xuất danh mục sản phẩm. Bài viết này xem xét các ứng dụng này trong chuỗi thiết kế - bán hàng - báo giá - sản xuất - thi công, trên cơ sở tổng quan tài liệu kết hợp phân tích trường hợp (các công trình học thuật, báo cáo của Stanford HAI, McKinsey, Autodesk, Cisco, công bố chính thức của IKEA và Wayfair, cùng các văn bản pháp luật Việt Nam có liên quan).

THỰC TRẠNG ỨNG DỤNG AI TẠO SINH TẠI DOANH NGHIỆP NỘI THẤT

Sự chuyển dịch trong ứng dụng AI tạo sinh

Từ công cụ cá nhân đến quy trình doanh nghiệp

Giai đoạn 2022-2023, AI tạo sinh chủ yếu được dùng để tìm ý tưởng, dựng moodboard, tạo ảnh tham khảo hoặc viết nội dung marketing. Từ năm 2024, công nghệ này đi vào từng chức năng cụ thể. Stanford HAI (2025) ghi nhận tỷ lệ tổ chức sử dụng AI ở ít nhất một chức năng tăng từ 55% năm 2023 lên 78% năm 2024; riêng AI tạo sinh tăng từ 33% lên 71%. Mức sử dụng AI nói chung tiếp tục lên 88% trong năm 2025, còn AI tạo sinh ở ít nhất một chức năng giữ quanh 70% (Stanford HAI, 2026). Hai chỉ báo không chuyển động hoàn toàn giống nhau, nhưng đều cho thấy AI đã trở thành công cụ quen thuộc tại nhiều tổ chức.

Độ phủ tăng không đồng nghĩa với triển khai ở quy mô toàn doanh nghiệp. Khảo sát McKinsey cuối năm 2025 cho biết 62% tổ chức ít nhất đang thử nghiệm tác nhân AI, nhưng gần 2/3 chưa bước vào giai đoạn mở rộng AI trên toàn doanh nghiệp; chỉ 39% người trả lời ghi nhận tác động đến EBIT ở cấp doanh nghiệp (McKinsey và Company, 2025). Khoảng cách giữa “đã dùng” và “đã tạo giá trị” vì vậy vẫn đáng kể.

Trong các ngành thiết kế, xây dựng và chế tạo, thái độ cũng thực tế hơn. Autodesk khảo sát, phỏng vấn 5.594 lãnh đạo ngành, chuyên gia dự báo tương lai và chuyên gia: 65% tin tưởng AI trong lĩnh vực của mình, giảm 11 điểm phần trăm; 69% tin doanh nghiệp đưa ra quyết định đúng liên quan đến AI, giảm 9 điểm phần trăm. Dù vậy, 46% xem kỹ năng AI là ưu tiên tuyển dụng trong 3 năm tới và 39% cho biết dùng AI để hỗ trợ mục tiêu bền vững (Autodesk, 2025a; 2025b). Doanh nghiệp vẫn đầu tư, nhưng kỳ vọng đã chuyển từ trình diễn công nghệ sang giải quyết điểm nghẽn cụ thể.

Bảng 1: Một số chỉ báo về sự thay đổi trong ứng dụng AI

Nguồn: Tổng hợp từ Stanford HAI (2025, 2026), McKinsey & Company (2025), Autodesk (2025a, 2025b) và Cisco (2024). Số liệu khác mẫu và câu hỏi nên không dùng để so sánh tuyệt đối.

Một số trường hợp điển hình

IKEA Kreativ được giới thiệu tại Hoa Kỳ tháng 6/2022, cho phép người dùng quét hoặc tải ảnh căn phòng, xóa đồ hiện có và thử bố trí sản phẩm IKEA. Đến năm tài chính 2024, công cụ có hơn 2,9 triệu người dùng hoạt động trên ứng dụng và website tại 29 quốc gia, so với 9 quốc gia trong năm 2023. Cùng năm, IKEA đưa trợ lý thiết kế và mua sắm lên GPT Store tại Hoa Kỳ, gợi ý theo nhu cầu, sở thích và ngân sách (IKEA U.S., 2022; Ingka Group, 2024a, 2024b). Điểm đáng chú ý không nằm ở ảnh AI tạo sinh đơn lẻ, mà ở việc nối ý tưởng của khách với danh mục sản phẩm và quyết định mua.

Wayfair đi theo hướng thương mại điện tử. Decorify ra mắt tháng 7/2023, cho phép tải ảnh phòng, thử phong cách và xem sản phẩm liên quan. Đến ngày 30/10/2023, người dùng đã tải hơn 10.000 ảnh và thực hiện hơn 70.000 lượt thiết kế, tương đương xấp xỉ 7 phương án trên mỗi ảnh (Wayfair, 2023a, 2023b). Đây là chỉ báo về tương tác, không phải bằng chứng về doanh thu, tỷ lệ chuyển đổi hay hiệu quả kỹ thuật vì Wayfair chưa công bố các chỉ số đó.

Autodesk không phải doanh nghiệp nội thất, song hệ sinh thái của hãng gắn với kiến trúc, xây dựng và sản xuất. Các kết quả khảo sát 2025 gợi một điểm quan trọng: lợi ích lâu dài khó đến từ việc tạo ảnh nhanh hơn; giá trị chỉ hình thành khi đầu ra bám mã vật liệu, cấu kiện, đơn giá, tồn kho và giới hạn của xưởng.

Bảng 2: Trường hợp ứng dụng tiêu biểu và giới hạn của số liệu công bố

Nguồn: IKEA U.S. (2022), Ingka Group (2024a, 2024b), Wayfair (2023a, 2023b) và Autodesk (2025a, 2025b)

Thách thức ứng dụng AI tạo sinh trong doanh nghiệp nội thất

Dữ liệu phân mảnh, thiếu chuẩn hóa

Một dự án nội thất dùng đồng thời ảnh hiện trạng, bản vẽ, kích thước, mã vật liệu, định mức, phụ kiện, đơn giá, tồn kho, năng lực máy và lịch thi công. Ở doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV), dữ liệu thường nằm rải rác trong tệp CAD, bảng tính, phần mềm kế toán, nhóm nhắn tin và sổ tay. Chỉ cần bảng giá thiếu ngày cập nhật hoặc mã vật liệu không thống nhất, hệ thống có thể lấy nhầm phiên bản dù câu trả lời vẫn trôi chảy.

Cisco (2024) cho biết, 42% tổ chức Việt Nam trong mẫu khảo sát tự đánh giá mức sẵn sàng dữ liệu cao; 75% thừa nhận khâu tiền xử lý và làm sạch còn bất nhất hoặc thiếu sót; chỉ 21% có dữ liệu tập trung hoàn toàn, dùng được trên toàn tổ chức. Mẫu chỉ gồm tổ chức từ 500 lao động nên không đại diện cho doanh nghiệp nội thất nhỏ. Tuy nhiên, các tỷ lệ này cho thấy chuẩn hóa dữ liệu phải đi trước những kế hoạch tích hợp phức tạp.

Sai lệch đầu ra và khoảng cách với khả năng thi công

Mô hình tạo sinh dự đoán nội dung phù hợp nhưng không bảo đảm thông số đúng. Ji và cộng sự (2023) đã tổng hợp hiện tượng mô hình ngôn ngữ tạo thông tin không có căn cứ. Trong nội thất, lỗi có thể là căn phòng sai tỷ lệ, liên kết không gia công được, mã phụ kiện không tồn tại, báo giá thiếu hạng mục hoặc thuyết minh nhầm tiêu chuẩn. Nếu lọt qua bước duyệt, doanh nghiệp có thể mua sai vật tư, làm lại hoặc chậm bàn giao.

Dữ liệu cá nhân, bảo mật và sở hữu trí tuệ

Ảnh nhà ở, mặt bằng, địa chỉ, số điện thoại, ngân sách và thói quen sinh hoạt có thể là dữ liệu cá nhân hoặc liên quan đến đời sống riêng tư. Đưa nguyên hồ sơ lên nền tảng công cộng mà chưa kiểm tra điều khoản lưu trữ, quyền sử dụng và cơ chế xóa dữ liệu tạo rủi ro pháp lý lẫn uy tín.

Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân (Quốc hội 2025a) và Nghị định số 356/2025/NĐ-CP (Chính phủ, 2025) đều có hiệu lực từ ngày 1/1/2026. Doanh nghiệp cần xác định mục đích, phạm vi dữ liệu, quyền truy cập, thời hạn lưu và cách xử lý sự cố trước khi cho nhân viên sử dụng công cụ.

Luật Trí tuệ nhân tạo (Quốc hội, 2025c) có hiệu lực từ ngày 1/3/2026; Nghị định số 142/2026/NĐ-CP (Chính phủ, 2026b) hướng dẫn thi hành có hiệu lực từ 1/5/2026. Khung pháp lý này quản lý AI theo mức rủi ro và đặt ra yêu cầu về minh bạch, trách nhiệm, an toàn và giám sát của con người. Nghĩa vụ cụ thể còn phụ thuộc vai trò của doanh nghiệp và hệ thống được triển khai; vì vậy không nên mặc nhiên coi mọi công cụ nội thất là hệ thống rủi ro cao, cũng không nên bỏ qua bước đánh giá rủi ro.

Về quyền tác giả, Luật sửa đổi Luật Sở hữu trí tuệ có hiệu lực từ 1/4/2026 (Quốc hội, 2025b). Nghị định số 134/2026/NĐ-CP (Chính phủ, 2026a) quy định sản phẩm hoàn toàn do AI tạo ra, hoặc không đủ điều kiện về đóng góp quyết định của con người, không làm phát sinh quyền tác giả, quyền liên quan. Doanh nghiệp vì thế cần lưu nguồn dữ liệu, lịch sử câu lệnh, phần lựa chọn - chỉnh sửa của người thiết kế và người phê duyệt; đồng thời không dùng bản vẽ, ảnh dự án hay thư viện của đối tác ngoài phạm vi được phép.

Chi phí tích hợp và lệ thuộc nền tảng

Phí thuê công cụ chỉ là phần dễ nhìn thấy. Chi phí lớn hơn có thể nằm ở làm sạch dữ liệu, kết nối CRM, ERP, CAD hoặc BIM, phân quyền, kiểm thử, đào tạo và duy trì hệ thống. Tệp ảnh và bản vẽ lớn còn kéo theo chi phí lưu trữ, đường truyền và xử lý. Nếu nhà cung cấp tăng giá, đổi chính sách dữ liệu hoặc ngừng tính năng, quy trình có thể gián đoạn; dữ liệu và cấu hình vì vậy phải xuất được ở định dạng phổ biến.

Thiếu nhân lực hiểu cả AI lẫn nghề nội thất

Biết viết câu lệnh chưa đủ, người dùng phải nhận biết dữ liệu được phép đưa vào hệ thống, kiểm tra nguồn, phát hiện sai kích thước và đánh giá khả năng gia công. Cisco (2024) ghi nhận 41% tổ chức Việt Nam trong mẫu khảo sát có mức sẵn sàng nhân lực cao, trong khi 70% đang đầu tư nâng cao hoặc đào tạo lại kỹ năng. Đào tạo nên bám vị trí công việc: kiến trúc sư, dự toán, kỹ thuật xưởng, bán hàng và quản lý công trình có nhiệm vụ kiểm tra khác nhau.

Khó đo hiệu quả và nguy cơ tự động hóa quy trình chưa tốt

Nếu chưa theo dõi thời gian ra phương án, thời gian báo giá, số vòng sửa, sai lệch vật tư, tỷ lệ chuyển đổi và biên lợi nhuận, hiệu quả AI dễ được đánh giá bằng cảm giác. Trong phần tổng quan khu vực châu Á - Thái Bình Dương, Nhật Bản và Trung Quốc mở rộng của Cisco (2024), chỉ 41% người trả lời cho biết đã có chỉ số rõ để đo tác động AI; con số này không phải tỷ lệ riêng của Việt Nam. Một quy trình thiếu chuẩn cũng không tốt lên chỉ vì được tự động hóa: hệ thống có thể lập báo giá nhanh hơn nhưng vẫn bỏ hạng mục nếu dữ liệu sai hoặc bước duyệt không rõ.

GIẢI PHÁP TĂNG CƯỜNG ỨNG DỤNG AI TẠO SINH TRONG DOANH NGHIỆP NỘI THẤT

Việc ứng dụng AI tạo sinh mang lại nhiều cơ hội, lợi ích cho các doanh nghiệp nội thất. Có thể khái quát hóa như Bảng 3.

Bảng 3: Cơ hội theo chuỗi giá trị và kiểm soát tối thiểu

Nguồn: Đề xuất của tác giả trên cơ sở NIST (2024), Feuerriegel và cộng sự (2024) và các trường hợp đã phân tích

Từ những phân tích trên, tác giả đề xuất các giải pháp để tăng cường ứng dụng AI tạo sinh như sau:

Thứ nhất, chọn điểm bắt đầu theo giá trị và hậu quả nếu đầu ra sai. Brief, biên bản, tìm hồ sơ, nội dung marketing và ảnh ý tưởng là các việc lặp lại, dễ kiểm tra, phù hợp để thí điểm. Bản vẽ sản xuất, bóc tách cuối cùng và lệnh CNC không nên là bài toán đầu tiên. Trước khi chạy thử phải xác định người phụ trách, người duyệt, loại dữ liệu được phép sử dụng và trường hợp buộc phải dừng.

Thứ hai, sắp xếp dữ liệu trước khi mở rộng. Doanh nghiệp cần thống nhất mã công trình, sản phẩm, vật liệu và phụ kiện; ghi phiên bản bảng giá; lưu lịch sử thay đổi của báo giá. Dữ liệu nhạy cảm phải tách khỏi kho dùng để truy xuất hoặc huấn luyện. Với doanh nghiệp vừa và nhỏ, một kho dùng chung có người chịu trách nhiệm cập nhật thường thiết thực hơn tự huấn luyện mô hình lớn.

Thứ ba, giữ quyền phê duyệt ở người có chuyên môn. Kiến trúc sư chịu trách nhiệm về ý tưởng, tỷ lệ và công năng; kỹ thuật xưởng kiểm tra cấu tạo, vật liệu và khả năng gia công; dự toán kiểm tra khối lượng, đơn giá; quản lý dự án quyết định phát hành hồ sơ. AI tạo gợi ý hoặc bản nháp, không thay người chịu trách nhiệm về an toàn, hợp đồng, thanh toán và sản xuất.

Thứ tư, ban hành quy chế sử dụng AI và phân loại dữ liệu. Quy chế phải nêu rõ công cụ được phép dùng; hồ sơ không được tải lên nền tảng công cộng; trường hợp phải thông báo hoặc xin ý kiến khách hàng; nội dung cần gắn nhãn; người kiểm tra quyền sở hữu trí tuệ; nơi lưu phiên bản và quy trình xử lý sự cố. Quy chế phải được rà định kỳ theo Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân, Luật Trí tuệ nhân tạo, Luật Sở hữu trí tuệ và văn bản hướng dẫn.

Thứ năm, đào tạo theo vị trí công việc và kiểm tra bằng tình huống thực. Nhân viên bán hàng phải làm rõ nhu cầu nhưng không hứa quá khả năng kỹ thuật; kiến trúc sư nhận ra lỗi tỷ lệ, công năng và nguy cơ sao chép; dự toán kiểm tra nguồn đơn giá, công thức và hạng mục thiếu; kỹ thuật xưởng kiểm tra cấu tạo và phiên bản. Người quản lý cần biết đặt chỉ số, phê duyệt mức rủi ro và đánh giá điều khoản nhà cung cấp.

Thứ sáu, đo trước - sau mới kết luận hiệu quả. Nên thu số liệu nền từ 4-8 tuần, sau đó so sánh hồ sơ có độ phức tạp tương đương hoặc nhóm có và không dùng công cụ. Chỉ số gồm thời gian từ brief đến phương án đầu, số vòng sửa, thời gian báo giá, tỷ lệ thiếu hạng mục, thời gian làm lại, hao hụt vật liệu, tỷ lệ chuyển đổi, mức hài lòng và lợi ích ròng sau toàn bộ chi phí. Dữ liệu, câu lệnh, bộ kiểm thử và quy trình cũng phải lưu như tài sản nội bộ để giảm lệ thuộc nhà cung cấp.

Bảng 4: Lộ trình triển khai gợi ý trong 12 tháng

Nguồn: Đề xuất của tác giả (Tiến độ cần điều chỉnh theo quy mô, chất lượng dữ liệu và mức độ trưởng thành số của doanh nghiệp)

Tài liệu tham khảo:

1. Autodesk (2025a). 2025 State of Design & Make. https://www.autodesk.com/design-make/research/state-of-design-and-make-2025

2. Autodesk (2025b). Autodesk’s 3rd annual State of Design & Make Report reveals AI skills are top hiring priority as leaders face talent shortages. https://adsknews.autodesk.com/en/news/2025-state-of-design-and-make/

3. Cisco (2024). Cisco AI Readiness Index: Vietnam - Hype Meets Reality. https://www.cisco.com/c/dam/m/en_us/solutions/ai/readiness-index/2024-m11/documents/cisco-ai-readiness-index-vn.pdf

4. Chính phủ (2025). Nghị định số 356/2025/NĐ-CP quy định chi tiết một số điều và biện pháp thi hành Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân, hiệu lực ngày 1/1/2026. https://vanban.chinhphu.vn/?docid=216387&pageid=27160

5. Chính phủ (2026a). Nghị định số 134/2026/NĐ-CP sửa đổi, bổ sung Nghị định số 17/2023/NĐ-CP về quyền tác giả, quyền liên quan, hiệu lực ngày 9/4/2026. https://vanban.chinhphu.vn/?classid=1&docid=217833&pageid=27160&typegroupid=4

6. Chính phủ (2026b). Nghị định số 142/2026/NĐ-CP quy định chi tiết một số điều và biện pháp thi hành Luật Trí tuệ nhân tạo, hiệu lực ngày 1/5/2026. https://vanban.chinhphu.vn/?classid=1&docid=218029&orggroupid=2&pageid=27160

7. Feuerriegel, S., Hartmann, J., Janiesch, C., & Zschech, P. (2024). Generative AI. Business & Information Systems Engineering, 66, 111-126. https://doi.org/10.1007/s12599-023-00834-7

8. IKEA U.S. (2022). IKEA launches new AI-powered digital experience, empowering customers to create lifelike room designs. https://www.ikea.com/us/en/newsroom/corporate-news/ikea-launches-new-ai-powered-digital-experience-empowering-customers-to-create-lifelike-room-designs-pub58c94890/

9. Ingka Group (2024a). IKEA launches new AI-powered assistant in OpenAI GPT Store. https://www.ingka.com/newsroom/ikea-launches-new-ai-powered-assistant-in-openai-gpt-store/

10. Ingka Group (2024b). Annual Summary and Sustainability Report FY24. https://www.ingka.com/static/ingkagroup_annualsummaryandsustainabilityreport_fy24.pdf

11. Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., et al. (2023). Survey of hallucination in natural language generation. ACM Computing Surveys, 55(12), Article 248. https://doi.org/10.1145/3571730

12. McKinsey & Company (2025). The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

13. National Institute of Standards and Technology (2024). Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile (NIST AI 600-1). https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1

14. Quốc hội (2025a). Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân số 91/2025/QH15, ban hành ngày 26/6/2025, hiệu lực ngày 1/1/2026. https://vanban.chinhphu.vn/?classid=1&docid=214590&orggroupid=1&pageid=27160

15. Quốc hội (2025b). Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15, ban hành ngày 10/12/2025, hiệu lực ngày 1/3/2026. https://vanban.chinhphu.vn/?classid=1&docid=216334&orggroupid=1&pageid=27160

16. Quốc hội (2025c). Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật Sở hữu trí tuệ số 131/2025/QH15, ban hành ngày 10/12/2025, hiệu lực ngày 1/4/2026. https://vanban.chinhphu.vn/?classid=1&docid=216511&pageid=27160&typegroupid=3

17. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (2025). AI Index Report 2025. Stanford University. https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report

18. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (2026). AI Index Report 2026. Stanford University. https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report

19. Wayfair (2023a). Wayfair launches Decorify, a virtual room styler powered by generative AI. https://investor.wayfair.com/news/news-details/2023/Wayfair-Launches-Decorify-a-Virtual-Room-Styler-Powered-by-Generative-AI/default.aspx

20. Wayfair (2023b). Celebrate the season with Decorify. https://www.aboutwayfair.com/careers/tech-blog/celebrate-the-season-with-decorify