Tối ưu hóa quy trình quản lý dự án và thực thi chiến lược bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo: Giải pháp rút ngắn thời gian triển khai tại các tổ chức tài chính - công nghệ
Published: July 12, 2026
Abstract
Bài nghiên cứu tiếp cận công nghệ trí tuệ nhân tạo như một giải pháp góp phần rút ngắn thời gian triển khai thông qua việc tác động đến 4 yếu tố quản lý dự án gồm: chi phí, nguồn lực, tiến độ và phạm vi. Trên cơ sở tổng quan tài liệu, nghiên cứu cho thấy tác động rõ nhất của công nghệ này thể hiện ở khả năng dự báo tiến độ, hỗ trợ ước lượng chi phí, nhận diện rủi ro sớm và cải thiện điều phối nguồn lực. Từ đó, bài viết đề xuất một khung phân tích nhằm lý giải vai trò của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong việc giảm độ trễ triển khai và nâng cao hiệu quả thực thi chiến lược tại các tổ chức tài chính - công nghệ.
Keywords
trí tuệ nhân tạoquản lý dự ánthời gian triển khaithực thi chiến lượctài chính - công nghệ
References
1.
Bùi Thị Phương Linh và Nguyễn Toàn Trí (2024). Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Tạp chí Công Thương. Truy cập tại https://tapchicongthuong.vn/thuc-trang-ung-dung-tri-tue-nhan-tao--ai--cua-cac-ngan-hang-thuong-mai-co-phan-viet-nam-124631.htm
2.
Chính phủ. (2025). Nghị định số 94/2025/NĐ-CP quy định về cơ chế thử nghiệm có kiểm soát trong lĩnh vực ngân hàng. Cổng Thông tin điện tử Chính phủ.
3.
Thủ tướng Chính phủ. (2021). Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/01/2021 ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đến năm 2030.
4.
Adamantiadou, S., & Tsironis, L. (2025). Leveraging artificial intelligence in project management: A systematic review of current research and future trends. Computers, 14(2), Article 66. https://doi.org/10.3390/computers14020066
Kumar, M. (2022). Research: Quantifying GitHub Copilot’s impact on developer productivity and happiness. The GitHub Blog. [Online] Availabel at https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/
6.
McKinsey & Company. (2024). How generative AI could accelerate software product time to market. McKinsey & Company. [Online] Availabel at https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/how-generative-ai-could-accelerate-software-product-time-to-market
7.
Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot. Microsoft Research/arXiv. [Online] Availabel at https://arxiv.org/pdf/2302.06590
8.
Project Management Institute - PMI (2025). New PMI research reveals strategy-execution gap is undermining transformation - and how to close it. Project Management Institute. [Online] Availabel at https://www.pmi.org/about/press-media/2025/new-pmi-research-reveals-strategy-execution-gap-is-undermining-transformation-and-how-to-close-it
9.
Shamim, M. M. I., Hamid, A. B. B. A., Nyamasvisva, T. E., & Rafi, N. S. B. (2025). Advancement of artificial intelligence in cost estimation for project management success: A systematic review of machine learning, deep learning, regression, and hybrid models. Modelling, 6(2), 35. https://doi.org/10.3390/modelling6020035.
