32% doanh nghiệp đã bỏ mua phần mềm vì AI coding agent: nên build hay buy?

Một con số trong State of AI 2026 của McKinsey có thể làm thay đổi cách doanh nghiệp lập ngân sách công nghệ: 32% người trả lời cho biết tổ chức của họ đã quyết định không mua ít nhất một sản phẩm hoặc tính năng phần mềm vì có thể tự xây bằng công cụ coding agent.

Đây chưa phải bằng chứng rằng SaaS sắp biến mất. Nhưng nó cho thấy “giá sàn” của việc tạo phần mềm nội bộ đang giảm. Khi một nhóm nghiệp vụ có thể mô tả yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, để agent dựng bản đầu rồi kiểm thử theo vòng lặp ngắn, câu hỏi không còn là “công ty mình có đội phát triển hay không?”. Câu hỏi mới là: phần mềm nào đáng tự sở hữu, và phần mềm nào vẫn nên thuê ngoài?

Dữ kiện: 32% đã có ít nhất một quyết định build thay vì buy

Khảo sát McKinsey có 1.719 người tham gia tại 97 quốc gia, trải rộng nhiều ngành, chức năng và quy mô tổ chức; 36% làm tại doanh nghiệp có doanh thu trên 1 tỷ USD. Dữ liệu được tự báo cáo và được điều chỉnh theo đóng góp GDP của quốc gia.

Ngoài tỷ lệ 32% nói trên, báo cáo còn cho thấy:

44% cho biết AI đang được mở rộng ở quy mô toàn doanh nghiệp, tăng từ 38% một năm trước.

80% nói AI đã cải thiện năng suất cá nhân; 50% nói AI giúp họ ra quyết định tốt hơn.

37% ghi nhận AI có đóng góp tích cực tới EBIT, gần như không đổi so với năm trước.

Chỉ 6% thuộc nhóm “AI high performer” — vừa ghi nhận tác động EBIT từ 5% trở lên, vừa đánh giá tác động là đáng kể.

20% nói chi phí vận hành AI, gồm token, đã hạn chế mức sử dụng.

60% dự kiến tăng đầu tư AI trong năm tới.

Những số này tạo ra một nghịch lý: nhân viên cảm nhận rõ lợi ích, doanh nghiệp mở rộng triển khai, nhưng tác động tài chính cấp công ty chưa tăng tương ứng. Coding agent có thể giúp tạo phần mềm nhanh hơn; nó không tự đảm bảo phần mềm đó giải đúng bài toán, an toàn, được dùng và có tổng chi phí thấp hơn.

Nhận định của Học viện AI: ngưỡng build đã hạ, ngưỡng vận hành thì chưa

AI coding agent làm rẻ hơn ba khâu: dựng prototype, kết nối API phổ biến và sửa những lỗi đã mô tả được. Nhưng phần khó của phần mềm doanh nghiệp thường nằm ngoài dòng code: quyền truy cập, dữ liệu nguồn, luật nghiệp vụ, phê duyệt, kiểm toán, bảo trì và trách nhiệm khi hệ thống sai.

Vì vậy, doanh nghiệp không nên hiểu 32% là “hãy ngừng mua SaaS”. Cách đọc hữu ích hơn là: hãy đánh giá lại từng quyết định mua theo chi phí thay thế mới, nhưng tính đủ cả vòng đời.

Khung 5 tiêu chí để chọn BUILD hay BUY

1. Quy trình có tạo khác biệt cạnh tranh không?

Nên BUILD khi workflow phản ánh cách doanh nghiệp phục vụ khách hàng, định giá, đánh giá rủi ro hoặc ra quyết định khác biệt. Nếu tính năng chỉ là chấm công, lưu hóa đơn, gửi email hoặc quản lý lịch chuẩn, BUY thường hợp lý hơn.

2. Dữ liệu và tích hợp có đặc thù không?

Nên BUILD khi hệ thống phải kết hợp nhiều nguồn dữ liệu nội bộ, xử lý quy tắc riêng và giữ quyền kiểm soát chặt. Nên BUY khi connector tiêu chuẩn, mô hình phân quyền và chứng nhận bảo mật của nhà cung cấp đã đáp ứng phần lớn nhu cầu.

“Tự xây” không đồng nghĩa “dữ liệu an toàn”. Doanh nghiệp vẫn phải thiết kế danh tính agent, quyền tối thiểu, log độc lập và đường dừng.

3. Bao lâu phải có giá trị?

Nếu đội ngũ cần dùng trong vài tuần, sản phẩm có sẵn với SLA rõ thường thắng. Nếu doanh nghiệp có thể pilot theo phạm vi hẹp, kiểm thử và cải tiến liên tục, BUILD có thể tạo giá trị dài hạn hơn.

Coding agent rút ngắn thời gian viết bản đầu. Nó không xóa thời gian khám phá yêu cầu, kiểm thử, triển khai và đào tạo người dùng.

4. Tổng chi phí sở hữu trong 24 tháng là bao nhiêu?

BUY = phí bản quyền + tích hợp + quản trị thay đổi + rủi ro tăng giá + chi phí rời nền tảng.

BUILD = chi phí agent/model + kỹ sư/owner + QA + bảo mật + observability + bảo trì + xử lý lỗi + nâng cấp khi API thay đổi.

Một prototype chạy được sau ba ngày chưa phải phần mềm rẻ. Phần mềm rẻ là phần mềm tạo accepted outcome ổn định với chi phí vận hành có thể dự báo.

5. Có lối thoát không?

Dù BUILD hay BUY, doanh nghiệp cần giữ dữ liệu xuất được, API rõ, benchmark độc lập và khả năng chuyển model/provider. Mọi quyết định công nghệ đều nên có phương án rollback và thời gian phục hồi mục tiêu.

Build-vs-buy không còn là lựa chọn nhị phân

Nhiều doanh nghiệp Việt Nam sẽ phù hợp với mô hình lai: mua lớp nền tảng chuẩn như danh tính, CRM, kế toán hoặc lưu trữ; tự xây lớp workflow tạo khác biệt trên API; dùng coding agent để tăng tốc nhưng giữ review bắt buộc ở thay đổi dữ liệu, tiền, quyền và giao tiếp ra ngoài; định kỳ so TCO của phần tự xây với sản phẩm thị trường.

Ví dụ, một công ty phân phối không nhất thiết tự viết CRM. Nhưng họ có thể tự xây agent đọc tồn kho, lịch sử đơn hàng và công nợ để đề xuất thứ tự gọi lại khách — vì đây là logic vận hành riêng. Ngược lại, nếu phải tự duy trì cả xác thực, phân quyền, báo cáo và đồng bộ email chỉ để có một danh sách khách hàng, sản phẩm có sẵn sẽ rẻ hơn.

Bài học cho nhà cung cấp phần mềm

Coding agent tạo áp lực mới lên SaaS: khách hàng sẽ ít sẵn sàng trả tiền cho tính năng mỏng, dễ mô tả và dễ sao chép. Nhà cung cấp cần chứng minh giá trị ở bốn lớp khó tự xây: dữ liệu mạng lưới, độ tin cậy, compliance và kết quả nghiệp vụ đã đo.

Checklist quyết định trong 30 ngày

Tuần 1 — Chọn một tính năng đang trả phí nhưng dùng ít; đo chi phí, mức sử dụng và outcome.

Tuần 2 — Dựng prototype giới hạn bằng coding agent; không kết nối quyền ghi hoặc dữ liệu nhạy cảm.

Tuần 3 — Chạy cùng người dùng thật, đo accepted outcome, lỗi, thời gian review và chi phí model.

Tuần 4 — So TCO 24 tháng, rủi ro và lối thoát; quyết định build, buy hay hybrid.

Nếu không có owner chịu trách nhiệm sau pilot, mặc định nên BUY. Nếu không có dữ liệu cho thấy sản phẩm mua sẵn đáp ứng outcome, đừng gia hạn chỉ vì đã quen dùng.

Đọc thêm

AI Agent là gì và cách chạy một agent đầu tiên

Doanh thu trên mỗi nhân sự: cách đo hiệu quả AI thực chất

Lộ trình triển khai AI cho doanh nghiệp trong 90 ngày

CTA

Muốn rà lại danh mục phần mềm và chọn đúng workflow để tự động hóa? Học viện AI hỗ trợ doanh nghiệp lập bản đồ BUILD / BUY / HYBRID, quyền, checkpoint và KPI accepted outcome. Đặt lịch tư vấn 1-1 với chuyên gia.

Nguồn và giới hạn

McKinsey — The State of AI in 2026: On the road to ROI.

Ubersuggest — dữ liệu từ khóa “AI coding agent”, đo ngày 30/08/2026.

Giới hạn: khảo sát là dữ liệu tự báo cáo, không phải kiểm toán chi tiêu phần mềm. Tỷ lệ 32% nghĩa là tổ chức đã bỏ mua ít nhất một sản phẩm hoặc tính năng; không có nghĩa 32% ngân sách SaaS đã biến mất.

Bài viết do Dũng / ChatGPT Personal biên tập cho Học viện AI. Dữ kiện và nhận định được tách riêng; không sử dụng Lovable AI để viết, rewrite, chấm sửa hoặc sinh ảnh.