Trong vài năm trở lại đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một trong những ưu tiên chiến lược hàng đầu của nhiều doanh nghiệp lớn trên toàn cầu. Dù vậy, không ít lãnh đạo thừa nhận rằng hiệu quả đầu tư AI vẫn chưa phản ánh đúng kỳ vọng ban đầu. Các báo cáo từ Wall Street Journal và Reuters cho thấy, phần lớn các CEO vẫn đang đặt cược lớn vào AI đến năm 2026, dù việc đo lường lợi tức đầu tư (ROI) còn nhiều thách thức.
Bài viết này tổng hợp và phân tích bức tranh thực tế về chiến lược AI của doanh nghiệp hiện nay, những rào cản phổ biến khi triển khai, và điều các CEO đang điều chỉnh trong giai đoạn tiếp theo.
Xem thêm: WorkGPT AI – Chatbot AI hỗ trợ doanh nghiệp X2 doanh số
AI tiếp tục được đầu tư mạnh dù hiệu quả chưa theo kịp
Trong hai năm qua, ngân sách dành cho AI tại các doanh nghiệp lớn đã tăng đều đặn. Nhiều tổ chức coi AI là yếu tố sống còn để duy trì lợi thế cạnh tranh, đặc biệt trong bối cảnh các đối thủ liên tục công bố sáng kiến mới.
Một số động lực chính thúc đẩy làn sóng đầu tư này gồm:
- Áp lực cạnh tranh trong ngành khi AI ngày càng phổ biến.
- Kỳ vọng từ hội đồng quản trị về chuyển đổi số và đổi mới.
- Tâm lý lo ngại tụt hậu nếu không đầu tư sớm.
Tuy nhiên, đi cùng với chi tiêu tăng là sự thận trọng ngày càng rõ rệt trong đánh giá kết quả. Nhiều CEO thừa nhận rằng AI hiện mới mang lại giá trị ở quy mô nhỏ, tập trung vào một số tác vụ hoặc phòng ban cụ thể. Việc chuyển hóa những kết quả này thành tác động rộng trên toàn doanh nghiệp vẫn còn nhiều rào cản.
Theo khảo sát của Wall Street Journal, đa số lãnh đạo cấp cao xem AI như một năng lực cần được xây dựng theo thời gian, thay vì một dự án có thể dừng lại nếu chưa thấy hiệu quả tức thì. Chính tư duy này giúp lý giải vì sao, dù ROI chưa rõ ràng, doanh nghiệp vẫn tiếp tục rót vốn cho AI.
Doanh nghiệp đang ở “giai đoạn chuyển tiếp” của hành trình AI
Nhiều tổ chức hiện nay không còn ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng cũng chưa đạt tới mức độ vận hành AI một cách ổn định và có hệ thống. Đây là giai đoạn mà:
- Kỳ vọng của lãnh đạo vẫn rất cao.
- Khả năng thực thi chưa theo kịp tham vọng.
- Quy trình, dữ liệu và con người chưa sẵn sàng đồng bộ.
Trong giai đoạn này, AI thường được triển khai song song ở nhiều bộ phận, mỗi nhóm theo đuổi một mục tiêu riêng. Điều này tạo ra sự sôi động, nhưng cũng khiến doanh nghiệp khó tổng hợp giá trị và đánh giá hiệu quả tổng thể.
Không ít CEO mô tả tình trạng này như một “khoảng lặng chiến lược”: AI được xem là tương lai, nhưng hiện tại vẫn cần nhiều điều chỉnh để trở thành công cụ tạo giá trị bền vững.
Vì sao các dự án AI thử nghiệm khó mở rộng quy mô?
Một trong những vấn đề phổ biến nhất là khoảng cách giữa thử nghiệm (pilot) và triển khai thực tế. Nhiều dự án AI bắt đầu với mục tiêu rõ ràng, nhưng khi mở rộng lại gặp khó khăn.
Những rào cản thường gặp khi mở rộng AI
- Dữ liệu phân mảnh: mỗi phòng ban lưu trữ dữ liệu theo cách riêng, khó tích hợp.
- Thiếu tiêu chuẩn chung: không có quy tắc thống nhất về cách xây dựng và sử dụng AI.
- Vấn đề bảo mật và tuân thủ: dự án AI thường phải đáp ứng thêm nhiều yêu cầu pháp lý.
- Quyền sở hữu không rõ ràng: khó xác định ai chịu trách nhiệm khi AI gặp lỗi hoặc cho kết quả sai.
Reuters chỉ ra rằng, khi AI bắt đầu chạm đến các quy trình cốt lõi, tốc độ triển khai thường chậm lại đáng kể. Không chỉ vì yếu tố kỹ thuật, mà còn do các quyết định cần sự tham gia của nhiều bộ phận như IT, pháp chế, quản trị rủi ro và vận hành. Hệ quả là doanh nghiệp chi nhiều cho thử nghiệm, nhưng ít dự án thực sự được tích hợp sâu vào hoạt động hàng ngày.
Chi phí hạ tầng đang làm thay đổi cách CEO nhìn về ROI AI
Một yếu tố ngày càng được nhắc đến nhiều là chi phí hạ tầng. Việc huấn luyện và vận hành AI đòi hỏi nguồn lực lớn về:
- Năng lực tính toán (compute)
- Lưu trữ dữ liệu
- Năng lượng và băng thông
Trong môi trường cloud, chi phí có thể tăng nhanh khi tần suất sử dụng AI cao hơn. Ngược lại, đầu tư hạ tầng nội bộ lại cần vốn lớn và thời gian dài để hoàn vốn. Theo Reuters, một số lãnh đạo lo ngại rằng chi phí hạ tầng có thể vượt quá lợi ích AI mang lại trong giai đoạn đầu, đặc biệt với các dự án chưa được tối ưu.
Điều này buộc CEO phải cân nhắc nhiều câu hỏi chiến lược:
- Nên tập trung AI ở cấp doanh nghiệp hay phân tán theo phòng ban?
- Nên tự xây dựng hệ thống hay phụ thuộc vào nhà cung cấp?
- Mức độ thử nghiệm và lãng phí chấp nhận được là bao nhiêu?
Trong nhiều trường hợp, chính những quyết định này định hình chiến lược AI nhiều hơn cả việc lựa chọn mô hình hay công nghệ cụ thể.
AI governance (Quản trị AI) trở thành trọng tâm trong quyết định của lãnh đạo
Khi AI không còn là thử nghiệm nhỏ lẻ, yêu cầu về quản trị cũng tăng lên. Hội đồng quản trị, kiểm toán nội bộ và các cơ quan quản lý bắt đầu đặt câu hỏi cụ thể hơn về:
- Mục tiêu của từng dự án AI
- Rủi ro tiềm ẩn
- Cách đo lường hiệu quả
Theo Wall Street Journal, nhiều doanh nghiệp đã:
- Thành lập hội đồng AI hoặc ban chỉ đạo AI.
- Tập trung quyền quyết định về AI vào các nhóm trung tâm.
- Gắn KPI AI với mục tiêu kinh doanh cụ thể.
- Thiết lập mốc thời gian và tiêu chí đánh giá rõ ràng.
Cách tiếp cận này có thể làm giảm tốc độ thử nghiệm, nhưng đổi lại giúp AI được quản lý giống như các khoản đầu tư chiến lược khác. AI không còn là “sáng kiến bên lề”, mà trở thành một phần trong hệ thống vận hành và quản trị rủi ro.
Kỳ vọng về AI đang được điều chỉnh, không bị từ bỏ
Điểm đáng chú ý là việc tiếp tục đầu tư AI không đồng nghĩa với lạc quan mù quáng. Thay vào đó, nhiều CEO đang điều chỉnh lại kỳ vọng.
Doanh nghiệp dần nhận ra rằng:
- AI hiếm khi mang lại kết quả đột phá trong thời gian ngắn.
- Giá trị thường xuất hiện khi quy trình được điều chỉnh phù hợp.
- Nhân sự cần thời gian để học cách làm việc cùng AI.
- Dữ liệu cần được chuẩn hóa trước khi AI phát huy hiệu quả.
Thay vì dàn trải nguồn lực, nhiều tổ chức bắt đầu thu hẹp phạm vi, tập trung vào số ít use case nhưng có tác động rõ ràng hơn. Cách tiếp cận này giúp giảm kỳ vọng ngắn hạn, nhưng tăng khả năng tạo ra giá trị bền vững.
Chiến lược AI của CEO nói gì về kế hoạch năm 2026?
Nhìn về năm 2026, thông điệp chung từ các CEO không phải là cắt giảm AI, mà là đầu tư có trọng tâm và kỷ luật hơn. Trong giai đoạn AI trưởng thành, các yếu tố phái dưới đây sẽ quan trọng hơn những tuyên bố tham vọng hay mức chi tiêu lớn:
- Quyền sở hữu rõ ràng
- Quản trị minh bạch
- Lộ trình triển khai thực tế
- Kết nối AI với vận hành hàng ngày
Những doanh nghiệp có khả năng tận dụng AI tốt nhất là những tổ chức xem AI như một quá trình chuyển đổi dài hạn, chứ không phải giải pháp tăng trưởng nhanh. Trong giai đoạn tiếp theo, lợi thế cạnh tranh sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào cách AI được tích hợp vào công việc thường nhật, thay vì việc doanh nghiệp chi bao nhiêu cho công nghệ này.
Xem ngay: Bí quyết thành công của các công ty sử dụng trí tuệ nhân tạo AI
Việc CEO tiếp tục đầu tư mạnh vào AI đến năm 2026 cho thấy công nghệ này đã vượt qua giai đoạn “thử cho biết” và trở thành một phần trong chiến lược dài hạn của doanh nghiệp. Tuy nhiên, khoảng cách giữa tham vọng và hiệu quả thực tế vẫn tồn tại, đòi hỏi cách tiếp cận thận trọng hơn: tập trung vào bài toán kinh doanh cụ thể, dữ liệu nền tảng, quy trình vận hành và khả năng đo lường rõ ràng. AI chỉ thực sự tạo giá trị khi được triển khai đúng bối cảnh và gắn chặt với hoạt động hàng ngày của tổ chức.
Với các doanh nghiệp đang cân nhắc hoặc tối ưu lại chiến lược AI, việc có một lộ trình triển khai phù hợp ngay từ đầu sẽ giúp giảm rủi ro và tránh lãng phí nguồn lực. Để trao đổi thêm về định hướng ứng dụng AI thực tế, phù hợp quy mô và mục tiêu kinh doanh, doanh nghiệp có thể liên hệ hotline 1900 068 895 để được tư vấn chi tiết.
Nguồn: AI News
