Doanh nghiệp có thể cắt giảm chi phí thuê nhân sự IT nhờ AI Low-code? 4 lưu ý khi đưa AI Low-code vào vận hành 

Theo IDC, đến năm 2026, chi tiêu toàn cầu cho chuyển đổi số dự kiến sẽ đạt 3,4 nghìn tỷ USD, phản ánh nhu cầu công nghệ ngày càng bùng nổ và kéo theo áp lực chi phí cho đội ngũ kỹ sư IT. Trong bối cảnh đó, AI Low-code nổi lên như một cách giải pháp mới, giúp doanh nghiệp tối ưu ngân sách công nghệ.  

Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra: liệu thực sự có thể cắt giảm chi phí thuê nhân sự IT nhờ AI Low-code? Bài viết này sẽ làm sáng tỏ câu hỏi trên và đưa ra 4 lưu ý trước khi đưa AI Low-code vào vận hành.

1 AI Low-code là gì? AI Low-code giúp giảm chi phí thuê nhân sự IT như thế nào?

1.1 AI Low-code là gì? 

AI Low-code là các nền tảng tích hợp AI, hỗ trợ phát triển ứng dụng với giao diện trực quan & thao tác kéo – thả đơn giản, không cần kiến thức lập trình. Nhờ tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning), các nền tảng này có khả năng tự động xử lý dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định và tạo ra quy trình thông minh.  

Hiện nay, nhiều nền tảng AI Low-code như n8n, Dify AI hay Make được sử dụng rộng rãi, giúp các phòng ban dễ dàng xây dựng phần mềm giúp tối ưu đa tác vụ như tra cứu thông tin nội bộ, tạo nội dung hay lập kế hoạch. Điểm nổi bật nhất của các nền tảng này là khả năng thiết lập workflow thông minh, giúp quy trình vận hành trở nên liền mạch hơn và giảm thiểu sai sót do thao tác thủ công. Do đó, các nền tảng này đang nhận được sự kỳ vọng của doanh nghiệp về khả năng giảm chi phí thuê nhân sự IT.  

Đọc thêm: Top 3 nền tảng tự động hóa quy trình: n8n, Dify AI hay Make phù hợp với doanh nghiệp bạn? 

1.2 AI Low-code giảm chi phí thuê nhân sự IT như thế nào? 

1.2.1 AI Low-code giúp tăng tốc phát triển ngay cả với quy mô nhân sự nhỏ 

Trong phát triển phần mềm, công việc của đội ngũ IT thường được chia thành hai nhóm: các tác vụ lặp lại và tác vụ tùy chỉnh phức tạp. Các tác vụ tùy chỉnh mang lại nhiều giá trị cho hệ thống như thiết kế tính năng, tối ưu hiệu năng hay xử lý quy trình nghiệp vụ đặc thù. Tuy nhiên, các tác vụ lặp lại như xây dựng module cơ bản, tích hợp API hay kiểm thử thủ công lại chiếm tới 40~60% nguồn lực dự án mà ít tạo ra giá trị cho hệ thống.  

AI Low-code giúp doanh nghiệp giảm chi phí thuê nhân sự IT bằng các thao tác: 

　・Tự động hóa các chức năng lặp: sinh mã cho các module chuẩn, giảm đáng kể thời gian triển khai các tác vụ chiếm tới 40 – 60% nguồn lực dự án. 

　・Tích hợp nhanh hơn: tận dụng thư viện mẫu có sẵn, thay vì mất hàng tuần để phát triển từ đầu. 

　・Trợ lý AI cho kỹ sư IT: gợi ý, bổ sung hoặc hoàn thiện đoạn mã, giúp kỹ sư tập trung vào logic nghiệp vụ đặc thù. 

　・Rút ngắn vòng phản hồi: giao diện trực quan giúp bộ phận nghiệp vụ và IT phối hợp hiệu quả, hạn chế chậm trễ do hiểu sai yêu cầu. 

　・Tích hợp công cụ kiểm thử và triển khai tự động: giúp phát hiện lỗi sớm và hạn chế sai sót do thao tác thủ công. 

Nhờ đó, cùng một khối lượng công việc, doanh nghiệp có thể triển khai với quy mô nhân sự nhỏ hơn, tiết kiệm chi phí nhân sự IT mà vẫn rút ngắn được tiến độ phát triển. 

Kobayashi Pharmaceutical, một doanh nghiệp dược phẩm lâu đời tại Nhật Bản, từng đối mặt với nhiều thách thức trong hành trình số hóa. Trước đây, các phần mềm được phát triển thông qua đối tác thuê ngoài và mỗi ứng dụng mới phải mất trung bình tới 6 tháng để hoàn thành. Cách làm này không chỉ làm chi phí leo thang mà còn kéo dài tiến độ chuyển đổi số. 

Để đáp ứng áp lực chuyển đổi trong ngành dược phẩm, Kobayashi đã quyết định ứng dụng nền tảng AI Low-code OutSystem. Nhờ phương pháp kéo-thả và các module có sẵn, thời gian ra mắt tính năng mới rút ngắn chỉ còn vài ngày đến vài tuần. Điều này giúp đội ngũ IT nội bộ thực hiện nhanh chóng mục tiêu hiện đại hóa 400 ứng dụng web và tập trung cho hoạt động R&D chiến lược. 

1.2.2 AI Low-code hỗ trợ doanh nghiệp tận dụng năng lực đội ngũ vốn có, giúp tinh gọn bộ máy IT 

Với AI Low-code, các phòng ban như HR, Marketing hay Vận hành có thể trực tiếp thiết kế các giải pháp IT hỗ trợ nghiệp vụ để tối ưu năng suất và tăng cường khả năng phối hợp liên phòng. Điều này không chỉ giảm gánh nặng cho bộ phận IT nội bộ mà còn giúp doanh nghiệp duy trì quy mô nhân sự tinh gọn. Từ đó, đội ngũ kỹ sư nòng cốt có thể tập trung vào các dự án có yêu cầu kỹ thuật chuyên sâu. 

Delivery Hero – một tập đoàn giao đồ ăn tại Đức đã giải quyết thành công bài toán của mình nhờ ứng dụng AI Low-code. Trong quá trình vận hành, nhân viên thường xuyên thay đổi vị trí công việc, nghỉ phép, hoặc rời công ty, khiến tài khoản hệ thống cần được khóa, mở lại hoặc khôi phục quyền truy cập. Với mỗi lần khôi phục, bộ phận IT phải thao tác thủ công qua nhiều hệ thống, mất trung bình 35 phút/ tài khoản, gây áp lực lớn và kéo dài thời gian hỗ trợ. 

Sau khi ứng dụng nền tảng AI Low-code n8n tạo workflow gọi API tự động đến các hệ thống như Okta, Jira và Google Workspace, quy trình khôi phục này được rút ngắn xuống chỉ còn 20 phút, giúp tiết kiệm hơn 200 giờ làm việc mỗi tháng. Nhờ đó, Delivery Hero không chỉ nâng cao trải nghiệm nhân viên nhờ thời gian xử lý yêu cầu nhanh hơn, mà còn tối ưu quy mô và hiệu suất của đội ngũ IT hiện tại. 

Đọc thêm: 5 nền tảng low-code AI dành cho doanh nghiệp 

2. Vậy AI Low-code có giúp doanh nghiệp hoàn toàn cắt giảm chi phí thuê nhân sự IT? 4 lưu ý cần biết trước khi đưa AI Low-code vào vận hành

AI Low-code đã chứng minh được khả năng giúp doanh nghiệp giảm chi phí thuê nhân sự IT, tăng tốc phát triển ứng dụng và tinh gọn vận hành. Tuy nhiên, doanh nghiệp không thể cắt giảm hoàn toàn chi phí thuê nhân sự IT, bởi AI Low-code không thể đáp ứng nhu cầu phát triển phần mềm có độ phức tạp cao. Dưới đây là 4 lưu ý cần biết khi đưa AI Low-code vào vận hành: 

2.1 Dự án phức tạp vẫn cần đội ngũ phát triển chuyên nghiệp 

AI Low-code phát huy hiệu quả khi cần triển khai nhanh ứng dụng cơ bản để hiện thực hoá nhanh ý tưởng, truy xuất dữ liệu, hay làm liền mạch một quy trình nhỏ trong phòng ban. Tuy nhiên, khi phát triển các hệ thống lõi như ERP, quản trị chuỗi cung ứng hay thương mại điện tử quy mô lớn, độ phức tạp thường vượt ngoài khả năng của nền tảng này. 

Trong những trường hợp này, doanh nghiệp cần đến đội ngũ lập trình viên để: 

　・Thiết kế kiến trúc hệ thống tương thích với quy trình nghiệp vụ và quy mô vận hành. AI Low-code có thể tạo nhanh ứng dụng mẫu, nhưng để vận hành trong môi trường doanh nghiệp, hệ thống cần được thiết kế bài bản: từ cấu trúc dữ liệu, phân quyền người dùng cho đến bảo mật. Đội ngũ IT giúp đảm bảo kiến trúc hệ thống phù hợp với quy trình kinh doanh hiện tại và khả năng mở rộng linh hoạt trong tương lai. 

　・Phát triển chức năng chuyên biệt mà nền tảng AI Low-code không hỗ trợ sẵn. Nhiều tính năng đặc thù của từng ngành không có sẵn trên nền tảng AI Low-code. Do đó, doanh nghiệp nên cân nhắc kỹ khi quyết định giảm chi phí thuê nhân sự IT, chỉ sử dụng AI Low-code. 

Tóm lại, AI Low-code giúp doanh nghiệp phát triển nhanh những ứng dụng nhỏ và đơn giản. Tuy nhiên, để xây dựng và vận hành hệ thống doanh nghiệp, đội ngũ IT chuyên nghiệp vẫn đóng vai trò then chốt. 

2.2 Vấn đề bảo mật khi đưa AI Low-code vào vận hành  

Hầu hết nền tảng AI Low-code hiện nay được cung cấp dưới dạng SaaS hoặc dịch vụ đám mây. Điều này đồng nghĩa dữ liệu nghiệp vụ của doanh nghiệp sẽ đi qua hạ tầng của bên thứ ba. Điều này rấy lên các mỗi lo ngại về bảo mật thông tin, nhất là trong bối cảnh các tổ chức (đặc biệt tại Nhật Bản) ngày càng chịu áp lực về tuân thủ pháp lý và bảo vệ dữ liệu. 

Nếu giảm chi phí thuê nhân sự IT và đầu tư triển khai AI Low-code trong thời gian dài, doanh nghiệp cần nắm rõ cách bảo mật cho nền tảng này trong doanh nghiệp để xây dựng khung quản trị dữ liệu, quy trình bảo mật rõ ràng và giám sát liên tục. Nếu không, những lợi ích về chi phí và tốc độ triển khai có thể bị hạn chế nghiêm trọng, thậm chí gây thêm gánh nặng cho doanh nghiệp do rủi ro an toàn thông tin. 

2.3 AI Low-code không thể đảm bảo hoàn toàn tính ổn định của phần mềm 

AI Low-code có thể rút ngắn thời gian tạo ứng dụng, nhưng phạm vi xử lý thường chỉ dừng ở mức cơ bản. Khi triển khai những hệ thống cốt lõi như ERP hay CRM, doanh nghiệp không nên cắt giảm chi phí thuê nhân sự IT để duy trì tính ổn định phần mềm. 

Bảng dưới đây cho thấy sự khác biệt rõ ràng giữa AI Low-code và nhân sự IT khi xét đến yếu tố “ổn định vận hành”: 

2.4 Nguy cơ “chi phí ẩn” khi mở rộng quy mô với AI Low-code. 

AI Low-code thường được giới thiệu như một giải pháp tối ưu chi phí ban đầu. Nhưng khi triển khai lâu dài, doanh nghiệp có thể đối mặt với những khoản chi phí ẩn sau: 

　・Chi phí giấy phép (license fee): Phần lớn nền tảng low-code/AI hoạt động theo mô hình thuê bao. Khi quy mô sử dụng tăng, số lượng người dùng hoặc ứng dụng nhiều hơn, chi phí giấy phép có thể tăng gấp nhiều lần so với dự toán ban đầu. 

　・Chi phí tích hợp hệ thống: Nếu nền tảng không tương thích hoàn toàn với hệ thống lõi (ERP, CRM, core banking…), doanh nghiệp sẽ phải đầu tư thêm vào đội ngũ kỹ thuật hoặc giải pháp tích hợp trung gian, kéo theo chi phí phát sinh. 

　・Chi phí duy trì và nâng cấp: Nền tảng low-code thường phụ thuộc vào nhà cung cấp. Khi có thay đổi về tính năng, chính sách hoặc phiên bản nâng cấp, doanh nghiệp có thể buộc phải trả thêm phí để tiếp tục vận hành ổn định. 

　・Chi phí chuyển đổi: Trong trường hợp nền tảng không đáp ứng nhu cầu phát triển lâu dài, việc di chuyển dữ liệu và quy trình sang hệ thống mới sẽ tiêu tốn nhiều nguồn lực nhân sự và thời gian. 

Từ góc nhìn quản trị, AI Low-code có thể giảm chi phí thuê nhân sự IT trong ngắn hạn, nhưng tổng chi phí sở hữu trong dài hạn mới là thước đo quyết định. Vì vậy, thay vì chỉ nhìn vào con số tiết kiệm trước mắt, doanh nghiệp cần đánh giá AI Low-code trong bức tranh chiến lược tổng thể giữa chi phí, rủi ro và khả năng mở rộng trong dài hạn.

3. Khi nào cần thuê kỹ sư IT, khi nào dùng AI Low-code? Doanh nghiệp vừa và nhỏ nên lựa chọn phương án nào?

Như vậy, AI Low-code không thể thay thế hoàn toàn kỹ sư IT chuyên môn. Vì vậy, doanh nghiệp cần biết cách lựa chọn linh hoạt giữa hai yếu tố này để vừa đẩy nhanh chuyển đổi số, vừa tiết kiệm được chi phí đầu tư.   

Dưới đây là bảng gợi ý ngắn gọn các tình huống mà doanh nghiệp nên cân nhắc: 

Ngoài ra, để tăng tốc phát triển mà vẫn đảm bảo yếu tố kỹ thuật – bảo mật, doanh nghiệp cần một đội ngũ nhân sự IT thành thạo AI. Với sự hỗ trợ của AI, kỹ sư phần mềm có thể xử lý khối lượng công việc lớn hơn mà không cần mở rộng nhân sự. Do đó, bộ phận IT luôn được tinh gọn và doanh nghiệp có thể dễ dàng quản lý và đo lường hiệu quả đội nhóm liên tục. 

4. Giải pháp kết hợp – Core Labo AI+ của Miichisoft

Core Labo AI+ là mô hình nhân sự IT thuần thục AI của Miichisoft. Mô hình này được hình thành bởi 2 yếu tố:  

　・Core Labo: cung cấp đội ngũ kỹ sư giàu chuyên môn, phục vụ doanh nghiệp trong trung và dài hạn. 

　・AI+: nhân sự IT thành thạo nhiều công cụ AI tiên tiến (như Cursor, ChatGPT,v.v.) để phân tích yêu cầu, thiết kế và phát triển phần mềm. 

Với Core Labo AI+, doanh nghiệp vừa tận dụng được lợi thế chi phí và tốc độ từ AI, vừa có sự bảo chứng về chất lượng, bảo mật và khả năng mở rộng dài hạn từ đội ngũ kỹ sư.  

Năng lực đội ngũ Miichisoft được khẳng định qua hơn 7 năm kinh nghiệm, 200+ dự án thành công tại Nhật Bản, Singapore, Hong Kong và Việt Nam. Chúng tôi luôn sẵn sàng đồng hành cùng doanh nghiệp trong việc tăng tốc khởi tạo và xây dựng hệ thống bền vững, an toàn.

5. Kết luận

AI Low-code mở ra khả năng phát triển ứng dụng nhanh chóng mà không cần biết lập trình. Nhưng điều đó không có nghĩa là công cụ này hoàn toàn thay thế kỹ sư phần mềm, giúp doanh nghiệp giảm chi phí thuê nhân sự IT trong dài hạn. Đối với hệ thống phức tạp, bảo mật tuyệt đối và cần mở rộng, đội ngũ kỹ sư giàu chuyên môn là lựa chọn tối ưu về ngân sách trong dài hạn.  

Thay vì lựa chọn “AI hay IT”, chiến lược thông minh là kết hợp cả hai. Đây cũng chính là giá trị mà Miichisoft mang lại thông qua dịch vụ Core Labo AI+ – mô hình nhân sự IT thành thạo AI. Giải pháp này giúp doanh nghiệp vừa khai thác tốc độ và chi phí tối ưu từ AI, vừa có sự đảm bảo về chất lượng, bảo mật và tính bền vững từ đội ngũ kỹ sư chuyên nghiệp. 

Kết hợp đúng cách giữa AI và IT trở thành đòn bẩy thông minh, giúp doanh nghiệp tăng tốc chuyển đổi số, giảm chi phí thuê nhân sự IT, và xây dựng hệ thống bền vững trong tương lai. 

FAQ 

Q1: Doanh nghiệp nhỏ có nên bắt đầu với AI Low-code, hay cần xây dựng bộ phận nhân sự IT riêng? 

A: Với doanh nghiệp nhỏ, AI Low-code thường là lựa chọn khởi đầu hợp lý vì giúp giảm chi phí thuê nhân sự IT và nhanh chóng thử nghiệm ý tưởng (MVP, ứng dụng nội bộ…). Tuy nhiên, việc chọn AI Low-code hay xây dựng đội IT không chỉ phụ thuộc vào quy mô, mà còn vào mục tiêu và độ phức tạp của dự án. Nếu yêu cầu tùy chỉnh cao, bảo mật chặt chẽ hoặc tích hợp hệ thống lõi, doanh nghiệp nhỏ vẫn cần đến kỹ sư IT chuyên môn hoặc giải pháp kết hợp để đảm bảo chất lượng và khả năng mở rộng lâu dài. 

Q2: Cắt giảm chi phí thuê nhân sự IT bằng AI Low-code có ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm không? 

A: Có thể, nếu doanh nghiệp chỉ phụ thuộc hoàn toàn vào AI Low-code. Nền tảng này tối ưu về tốc độ và chi phí, nhưng vẫn cần lập trình viên kinh nghiệm để kiểm tra, tối ưu code và bảo mật. Sự kết hợp giữa hai bên sẽ tiết kiệm chi phí và duy trì chất lượng sản phẩm. 

Q3: Cách đảm bảo mật của các giải pháp được phát triển trên nền tảng AI Low-code? 

A: Hiện nay, các nền tảng AI Low-code thường áp dụng nhiều lớp bảo mật như: lưu trữ dữ liệu trong phạm vi doanh nghiệp, kiểm soát quyền truy cập, và tuân thủ các chuẩn quốc tế (ví dụ: GDPR, ISO27001). Nhờ đó, doanh nghiệp có thể khai thác sức mạnh AI mà vẫn duy trì sự an toàn cho hệ thống cốt lõi.  

Với Miichisoft, mức độ bảo mật còn được tăng cường hơn: dữ liệu có thể triển khai trực tiếp trên hạ tầng khách hàng (Localize) và tuyệt đối không sử dụng để huấn luyện AI bên ngoài. Đồng thời, toàn bộ hệ thống tuân thủ chuẩn GDPR, ISO27001, giúp doanh nghiệp an tâm ứng dụng AI Low-code trong cả ngắn hạn lẫn dài hạn. 

Q4: Doanh nghiệp nên thuê nhân sự IT biết AI ở đâu? 

A: Doanh nghiệp có thể tìm nhân sự AI qua nhiều kênh như GitHub, LinkedIn, cộng đồng lập trình AI, hackathon hay nền tảng freelance. Tuy nhiên, việc sàng lọc ứng viên thực sự thành thạo các công cụ như GitHub Copilot, Tabnine hay Replit thường tốn nhiều thời gian. Doanh nghiệp có thể chọn Miichisoft với mô hình Core Labo AI+, nơi đội ngũ kỹ sư đã thành thạo AI trong thực tiễn, sẵn sàng tham gia dự án ngay từ ngày đầu. 

Q5: Chi phí thuê kỹ sư IT ứng dụng AI trong dự án sẽ tiết kiệm hơn thế nào so với đội ngũ IT truyền thống? 

A: Chi phí được tiết kiệm chủ yếu ở tổng chi phí dự án và chi phí vận hành trong trung – dài hạn.  

Ví dụ trong tác vụ lập trình: 

• Kỹ sư IT truyền thống: Viết code thủ công, mất nhiều thời gian kiểm thử, dễ phát sinh lỗi → chi phí nhân sự và chi phí sửa lỗi tăng cao. 

• Kỹ sư ứng dụng AI: Biết khai thác AI để gợi ý code, phát hiện lỗi sớm và tự động sinh test case → Rút ngắn tiến độ, giảm khối lượng công việc, tinh gọn đội ngũ. 

Nhờ đó, dự án hoàn thành nhanh hơn, giảm chi phí thuê nhân sự IT trong dài hạn và tiết kiệm thêm chi phí bảo trì – vận hành.