AI tạo áp lực lên mô hình “bán giờ công”

Trong nhiều thập kỷ, doanh thu của các doanh nghiệp dịch vụ CNTT chủ yếu gắn với số lượng kỹ sư và thời gian thực hiện dự án. Khách hàng trả tiền theo số giờ công hoặc số nhân sự được huy động, còn nhà cung cấp tăng trưởng bằng cách tuyển thêm người.

AI đang làm thay đổi phương trình này. Các công cụ hỗ trợ lập trình bằng AI (AI coding assistant) và tác tử AI (AI agent) giúp kỹ sư viết mã, kiểm thử và xử lý một số công việc kỹ thuật nhanh hơn. Tại Accenture – công ty tư vấn quản lý tốt nhất thế giới (Forbes), doanh thu bình quân trên mỗi nhân sự tăng trong năm tài chính 2026 và ban lãnh đạo cho biết một phần đến từ năng suất nhờ AI.

Khi cùng một kết quả có thể đạt được với ít giờ công hơn, khách hàng không còn sẵn sàng trả tiền theo số giờ như trước. Doanh thu trên cùng một khối lượng công việc vì thế giảm xuống. Giới phân tích gọi hiện tượng này là “giảm phát do AI” (AI deflation). Theo ước tính của công ty chứng khoán JM Financial (Ấn Độ), giảm phát do AI có thể làm doanh thu ngành dịch vụ CNTT giảm 3–5% trong năm tài chính 2027 (từ tháng 4/2026 đến tháng 3/2027).

Dù vậy, AI không nhất thiết làm nhu cầu dịch vụ CNTT suy giảm. Điều thay đổi là cách nhà cung cấp định giá và tạo ra doanh thu.

Lợi thế dịch chuyển từ bán nguồn lực sang bán giá trị đầu ra

Để thích ứng, các doanh nghiệp dịch vụ CNTT đang chuyển dần từ tính phí theo giờ sang hợp đồng giá cố định, tính phí theo sản phẩm bàn giao hoặc theo kết quả đầu ra. Số liệu từ mùa báo cáo tài chính gần đây của các doanh nghiệp dịch vụ CNTT đầu ngành cho thấy AI không thu hẹp quy mô ngành. Thay vào đó, AI đang tái phân bổ lợi nhuận từ những doanh nghiệp bán nhân lực sang những doanh nghiệp bán kết quả.

Accenture là ví dụ rõ nét. Trong năm tài chính 2026 (kết thúc ngày 31/8/2026), công việc tính phí theo giá cố định, bao gồm cả hợp đồng dựa trên kết quả, chiếm hơn 65% giá trị hợp đồng ký mới. Cũng trong năm này, Accenture ghi nhận doanh thu 74,2 tỷ USD, tăng 6% so với cùng kỳ, trong khi biên lợi nhuận hoạt động điều chỉnh đạt 15,8%, giá trị hợp đồng ký mới đạt 84,5 tỷ USD, tăng 5% so với cùng kỳ. Công ty cũng cho biết số lượng hợp đồng ký mới với 8 đối tác mới nổi trong lĩnh vực AI và dữ liệu tăng hơn ba lần, còn doanh thu từ nhóm đối tác này tăng hơn hai lần so với năm tài chính 2025.

Ở phía người mua, xu hướng đã hình thành dù mới ở giai đoạn đầu. Khảo sát sơ bộ của HFS Research với 20 lãnh đạo doanh nghiệp bán lẻ và hàng tiêu dùng, công bố tháng 6/2026, cho thấy 67% người được hỏi vẫn sử dụng đáng kể hình thức tính phí theo nhân sự hoặc giờ công, trong khi tỷ lệ này với hình thức tính phí theo kết quả chỉ là 17%. Tuy nhiên, 70% dự báo hình thức tính theo giờ công sẽ giảm trong hai năm tới, còn 80% kỳ vọng tính phí theo kết quả sẽ tăng.

Song song, AI đang trở thành một mảng kinh doanh có quy mô. Tại HCLTech – Tập đoàn công nghệ toàn cầu của Ấn Độ, doanh thu dịch vụ AI tiên tiến (Advanced AI) trong quý II năm tài chính 2027 (tháng 7–9/2026) đạt 219 triệu USD, tăng 78% so với cùng kỳ theo tỷ giá cố định, tương đương khoảng 6% tổng doanh thu. Biên lợi nhuận trước lãi vay và thuế (EBIT) của quý đạt 18,2. Ban lãnh đạo HCLTech cho biết một phần mức cải thiện đến từ doanh thu AI có biên lợi nhuận cao hơn.

Tuy nhiên, chuyển dịch này đang tạo ra sự phân hóa, ngay cả trong từng doanh nghiệp. Tại TCS - tập đoàn dịch vụ công nghệ thông tin lớn bậc nhất Ấn Độ, doanh thu AI tăng 19% trong quý II năm tài chính 2027 so với quý trước, trong khi doanh thu từ các dịch vụ truyền thống giảm. Wipro cho thấy một mặt khác của bài toán: doanh thu dịch vụ CNTT gần như đi ngang, nhưng biên lợi nhuận vẫn tăng 0,5 điểm phần trăm lên 16,5%. Ban lãnh đạo Wipro gắn một phần mức cải thiện với việc dùng tác tử AI để tăng năng suất trong các hợp đồng giá cố định.

Nói cách khác, doanh nghiệp có thể hưởng lợi nếu giữ được phần giá trị năng suất tăng thêm. Ngược lại, nếu giá bán giảm nhanh hơn chi phí, cả doanh thu và biên lợi nhuận đều chịu sức ép. Lợi thế cạnh tranh vì thế không còn chỉ nằm ở khả năng cung cấp nhiều kỹ sư với chi phí cạnh tranh, mà ngày càng phụ thuộc vào năng lực công nghệ, khả năng giải quyết bài toán kinh doanh và cam kết kết quả.

FPT xây dựng năng lực để nắm bắt cơ hội từ mô hình dịch vụ CNTT mới

Trong 9 tháng năm 2026, doanh thu mảng AI và Data Analytics của FPT đạt 2.915 tỷ đồng, tăng 55% so với cùng kỳ. Theo FPT, mảng này chiếm khoảng 10% doanh thu dịch vụ CNTT từ thị trường nước ngoài. Năm 2025, tỷ trọng tương ứng vào khoảng 7%.

Với câu chuyện mô hình tính phí mới, điều quan trọng nhất của việc ứng dụng AI là kết quả đầu ra như thế nào. Một tập đoàn dịch vụ và công nghệ ô tô có trụ sở tại Mỹ, vận hành hệ thống phần mềm hàng triệu dòng mã, từng phải để kỹ sư dành 40–60% thời gian chỉ để tìm kiếm thông tin và phân tích hệ thống mỗi khi sửa đổi tính năng. FPT triển khai nền tảng Flezi Metis, kết nối mã nguồn, tài liệu kỹ thuật và dữ liệu vận hành thành một hệ thống tri thức thống nhất. Thử nghiệm ban đầu trên dự án khoảng 1 triệu dòng mã cho thấy thời gian tìm kiếm mã nguồn giảm 50%, thời gian hoàn thành công việc kỹ thuật giảm 30%. Doanh nghiệp cho biết đang mở rộng Flezi Metis sang các lĩnh vực khác như ngân hàng, bảo hiểm và khu vực công.

Cùng với việc chú trọng kết quả đầu ra, FPT cũng phát triển các giải pháp giúp các tổ chức, doanh nghiệp có thể ứng dụng AI ở quy mô toàn doanh nghiệp một cách hiệu quả. Mới đây nhất, Tập đoàn công nghệ này đã ra mắt ba giải pháp nhắm vào các khâu khác nhau khi doanh nghiệp đưa AI vào vận hành.

FPT AI EOS là nền tảng điều phối tác tử AI, cho phép “nhân sự số” tham gia các quy trình như chuẩn bị báo giá hay tạo hợp đồng, trong khi các quyết định quan trọng vẫn do con người phê duyệt. FPT Kubernetes Engine với GPU phục vụ lớp hạ tầng; trong điều kiện thử nghiệm của FPT, giải pháp có thể khởi tạo cụm máy chủ trong khoảng 5 phút và giảm tới 90% khối lượng vận hành hạ tầng AI thủ công. FPT Token Factory là cổng truy cập thống nhất tới nhiều mô hình AI, gồm mô hình do FPT vận hành và mô hình từ các nhà cung cấp khác.

AI đang buộc ngành dịch vụ CNTT định giá lại công việc của mình. Với FPT, mức tăng 55% của mảng AI và Data Analytics, các trường hợp triển khai có số đo cụ thể và hệ sinh thái nền tảng mới cho thấy doanh nghiệp đang chuẩn bị năng lực cho mô hình dịch vụ mới.

Dù vậy, FPT chưa công bố tỷ trọng hợp đồng giá cố định hay tính phí theo kết quả, cũng như biên lợi nhuận riêng của mảng AI. Đây sẽ là những chỉ số để đánh giá FPT chuyển năng lực AI thành lợi nhuận đến đâu.