1. Thiếu minh bạch: “Hộp đen” AI khiến nhà máy mất đơn mà không biết lý do

Buyer sử dụng AI tự động đánh giá và xếp hạng nhà cung cấp có thể dẫn đến việc giảm hoặc hủy đơn hàng mà không cung cấp giải thích chi tiết. Theo khảo sát Better Buying Purchasing Practices Index 2025, điểm số về “Planning and Forecasting” giảm từ 59 xuống 56 điểm, và hơn 37% nhà cung cấp xác định đây là ưu tiên hàng đầu cần cải thiện.​

→ Hậu quả thực tế: Ngành dệt may Việt Nam đang đối mặt với áp lực từ sự biến động đơn hàng và yêu cầu buyer hấp thụ một phần chi phí thuế quan, dẫn đến biên lợi nhuận thu hẹp. Nhiều doanh nghiệp đã chọn cách “chờ đợi và quan sát” thay vì ký hợp đồng dài hạn do khó dự đoán thị trường.

2. Thiên kiến thuật toán: Loại bỏ doanh nghiệp nhỏ và nữ giới một cách vô hình

AI được huấn luyện trên dữ liệu của các nhà máy lớn có thể tạo ra thiên kiến ưu tiên các nhà máy quy mô lớn, có chứng nhận đầy đủ. Với việc 87% doanh nghiệp dệt may Việt Nam là SME, đây là mối quan ngại đáng kể.​

Về góc độ giới: Phụ nữ chiếm khoảng 72 – 78% lực lượng lao động trong ngành dệt may Việt Nam, nhưng chủ yếu làm việc ở các vị trí kỹ năng thấp đến trung bình như may, cắt, gấp và đóng gói. Doanh nghiệp do phụ nữ sở hữu chiếm khoảng 21 – 28% tổng số doanh nghiệp tại Việt Nam, nhóm này có thể gặp khó khăn trong việc đáp ứng các tiêu chí AI tự động.

3. Áp lực giá từ buyer: AI có thể làm trầm trọng thêm áp lực định giá

Theo khảo sát Better Buying 2025, các “practices” kém nhất liên quan đến “Sourcing and Order Placement”, nơi nhà cung cấp không được khuyến khích vì tuân thủ quy tắc ứng xử và nhận khối lượng đơn hàng không nhất quán. Buyer đang sử dụng AI để tối ưu hóa chi phí, trong khi nhà cung cấp phải đối mặt với áp lực giá và yêu cầu hấp thụ chi phí thuế quan.​

Quy định EU liên quan: Digital Markets Act (DMA) và P2B Regulation chủ yếu áp dụng cho các nền tảng số lớn (gatekeeper với doanh thu >€7.5 tỷ), không trực tiếp điều chỉnh các fashion buyer trong giao dịch B2B xuyên biên giới.

4. Tác động đến việc làm và giám sát công nhân

AI thay thế kiểm phẩm viên: Tại Bangladesh, công ty Fakir Fashions đã sa thải hàng chục thanh tra chất lượng sau khi triển khai AI kiểm tra chất lượng. Hệ thống AI hoạt động nhanh hơn 20 – 30 lần và chính xác hơn, làm giảm nhu cầu nhân lực kiểm phẩm.​

Giám sát năng suất bằng công nghệ: Tại Bangladesh, các nhà máy đang sử dụng cảm biến thông minh để theo dõi số lượng sản phẩm mỗi công nhân hoàn thành theo thời gian thực, so sánh với mục tiêu hàng ngày. Công nghệ này có thể giảm 15% thời gian nhàn rỗi của công nhân và tăng lợi nhuận công ty lên đến 10%. Tuy nhiên, công đoàn lo ngại rằng công nhân không nhận được khuyến khích gắn với việc giám sát hiệu suất, và yêu cầu doanh nghiệp tái đầu tư lợi nhuận vào cải thiện lương và điều kiện làm việc cho công nhân.​ Ngành dệt may Việt Nam có hơn 2,5 – 2,7 triệu lao động, trong đó phụ nữ chiếm 72 – 78%.

5. Rủi ro về quyền riêng tư dữ liệu chuỗi cung ứng

Khi tham gia các nền tảng truy xuất nguồn gốc (TrusTrace, TextileGenesis…), nhà máy phải chia sẻ dữ liệu chi tiết về quy trình sản xuất, chứng nhận và tuân thủ. GDPR của EU có hiệu lực ngoài lãnh thổ, áp dụng cho bất kỳ tổ chức nào xử lý dữ liệu cá nhân của cư dân EU, bất kể tổ chức đó có trụ sở ở đâu.