Trong làn sóng triển khai trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) và AI tự hành (Agentic AI), một câu hỏi ngày càng được nhắc đến nhiều hơn trong giới lãnh đạo doanh nghiệp: liệu AI có đang bước vào một “bong bóng công nghệ” giống như dot-com trước đây, và bong bóng đó có sắp vỡ hay không? Sự hoài nghi này không phải ngẫu nhiên. Khi áp lực phải “ứng dụng AI ngay lập tức” gia tăng, nhiều doanh nghiệp đầu tư mạnh tay nhưng lại chưa thấy hiệu quả kinh doanh rõ ràng. Khoảng cách giữa kỳ vọng và giá trị thực đang dần lộ diện.
Bài viết này phân tích thực tế thị trường AI hiện nay, chỉ ra đâu là rủi ro bong bóng, đâu là cơ hội bền vững, và điều gì giúp doanh nghiệp tồn tại – thậm chí tăng trưởng – ngay cả khi thị trường điều chỉnh.
Xem thêm: WorkGPT AI Webbot – Nhân viên AI trực 24/7, chốt khách ngay trên website
AI đang được triển khai mạnh, nhưng hiệu quả chưa như kỳ vọng
Ở thời điểm hiện tại, phần lớn các tổ chức vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm và học cách sử dụng AI, thay vì khai thác AI như một năng lực vận hành cốt lõi. Các use case phổ biến nhất tập trung vào nội bộ doanh nghiệp, đặc biệt là những lĩnh vực dễ triển khai và ít rủi ro.
Những ứng dụng phổ biến nhất tập trung vào nội bộ, chẳng hạn như:
- Tự động hóa quy trình làm việc
- Tối ưu vận hành, tiết kiệm thời gian
- Hỗ trợ chăm sóc khách hàng và trả lời câu hỏi
Tuy nhiên, theo Ben Gilbert – Phó Chủ tịch 15gifts – những lợi ích này thường mất nhiều năm mới phản ánh rõ ràng trên báo cáo tài chính, và rất khó đo lường ngoài các chỉ số “tiết kiệm thời gian”. Đây chính là điểm khiến nhiều doanh nghiệp bắt đầu nghi ngờ tính bền vững của các khoản đầu tư AI.
Khi AI được triển khai chủ yếu vì áp lực xu hướng, thay vì xuất phát từ bài toán kinh doanh cụ thể, rủi ro bắt đầu xuất hiện.
Dấu hiệu quen thuộc của một “bong bóng công nghệ”
Nhiều lãnh đạo công nghệ cho rằng làn sóng AI hiện nay mang những đặc điểm rất giống các bong bóng công nghệ trước đây.
Áp lực triển khai nhanh, sợ bị bỏ lại phía sau
Một điểm chung dễ nhận thấy là tâm lý sợ bị bỏ lại phía sau. Trong bối cảnh đối thủ liên tục công bố dự án AI mới, nhiều doanh nghiệp lựa chọn triển khai vội vàng, ngay cả khi chưa xác định rõ mục tiêu kinh doanh cụ thể.
Ben Gilbert cho rằng mô hình này rất giống với cách các công ty từng lao vào Internet trong thời kỳ dot-com. Khi đó, việc “có mặt trên Internet” quan trọng hơn việc Internet mang lại giá trị gì. Ngày nay, việc “có AI” đôi khi cũng đang được ưu tiên hơn câu hỏi “AI giải quyết vấn đề nào”.
Khoảng cách giữa chi phí và lợi nhuận
Theo Gilbert, các dự án AI chỉ tập trung vào “tăng hiệu suất” nhưng không gắn trực tiếp với doanh thu hoặc trải nghiệm khách hàng sẽ là nhóm đầu tiên thất bại nếu thị trường điều chỉnh. Khi AI trở thành những “thí nghiệm tốn kém” thay vì công cụ tạo giá trị, việc cắt giảm ngân sách là điều khó tránh khỏi.
Gartner thậm chí dự báo rằng hơn 40% dự án Agentic AI sẽ thất bại trước năm 2027 do chi phí leo thang, thiếu quản trị và không chứng minh được hiệu quả đầu tư.
Điều gì phân biệt chiến lược AI bền vững với một cuộc thử nghiệm tốn kém?
Không phải thay thế con người, mà là tăng cường năng lực con người
Một điểm đáng chú ý là AI được ứng dụng rất mạnh trong tối ưu vận hành và chăm sóc khách hàng, nhưng lại ít được tin tưởng trong các hoạt động mang tính “con người” cao như bán hàng.
Nguyên nhân nằm ở hành vi người tiêu dùng. Dù AI rất giỏi phân tích dữ liệu và đề xuất quyết định, khách hàng vẫn mong muốn:
- Sự thấu hiểu
- Giao tiếp linh hoạt
- Cảm xúc và ngữ cảnh tự nhiên
Do đó, những chiến lược AI có khả năng tồn tại lâu dài đều đi theo hướng augment (tăng cường) con người, thay vì tự động hóa hoàn toàn.
AI cần được “dạy” bởi con người
Một sai lầm phổ biến trong nhiều dự án AI là kỳ vọng thuật toán tự học và tự hoàn thiện mà không cần can thiệp của con người. Trên thực tế, những hệ thống AI thành công nhất đều có vòng phản hồi liên tục từ con người.
Việc con người tham gia vào quá trình gán nhãn dữ liệu, đánh giá chất lượng hội thoại, và điều chỉnh hành vi AI giúp hệ thống hiểu rõ hơn về ngôn ngữ, ngữ cảnh và cảm xúc. Gilbert nhấn mạnh rằng AI cần được huấn luyện bằng sự tinh tế của con người, chứ không chỉ bằng dữ liệu thô. Sự minh bạch trong cách AI học và ra quyết định cũng đóng vai trò quan trọng. Khi doanh nghiệp hiểu rõ AI đang hoạt động như thế nào, niềm tin vào công nghệ sẽ tăng lên, từ đó thúc đẩy việc ứng dụng sâu hơn.
AI có thực sự sắp “vỡ bong bóng”?
Theo phần lớn chuyên gia, kịch bản “vỡ bong bóng toàn diện” là khó xảy ra. Thay vào đó, thị trường AI nhiều khả năng đang bước vào một giai đoạn điều chỉnh và thanh lọc. Trong giai đoạn này, những dự án AI thiếu giá trị thực sẽ bị loại bỏ, trong khi các sáng kiến gắn chặt với nhu cầu con người và mục tiêu kinh doanh sẽ tiếp tục phát triển. Kỳ vọng sẽ trở nên thực tế hơn, và dòng vốn sẽ được phân bổ thận trọng hơn.
Những gì sẽ xảy ra bao gồm:
- Giảm bớt kỳ vọng phóng đại
- Dòng vốn được phân bổ có chọn lọc hơn
- Các dự án thiếu giá trị thực sẽ bị loại bỏ
Điều này không làm suy yếu AI, mà ngược lại, giúp công nghệ này quay về với giá trị cốt lõi: giải quyết nhu cầu thực của con người và doanh nghiệp.
Doanh nghiệp cần làm gì trong giai đoạn điều chỉnh AI?
Quay lại các nguyên tắc nền tảng
Dù AI có phát triển nhanh đến đâu, mọi dự án thành công đều bắt đầu từ một câu hỏi đơn giản: vấn đề kinh doanh nào đang được giải quyết? Nếu không trả lời được câu hỏi này, AI rất dễ trở thành chi phí thay vì tài sản. Doanh nghiệp cần xác định rõ KPI, tiêu chí đo lường và lộ trình triển khai ngay từ đầu. AI không nên được triển khai chỉ vì xu hướng, mà phải phục vụ một mục tiêu cụ thể.
Xem thêm: Fanpage bị mất đề xuất: nguyên nhân và cách khắc phục
Đầu tư vào quản trị và đạo đức AI
Khi các quy định về dữ liệu, quyền riêng tư và sử dụng AI ngày càng siết chặt, quản trị AI không còn là một yêu cầu mang tính tuân thủ đơn thuần. Trên thực tế, đây đang trở thành một lợi thế cạnh tranh dài hạn đối với những doanh nghiệp đi trước. Việc xây dựng sớm các khung quản trị rõ ràng – từ quyền truy cập dữ liệu, cách AI ra quyết định, đến cơ chế giám sát và chịu trách nhiệm – giúp doanh nghiệp triển khai AI một cách tự tin và bền vững hơn.
Ưu tiên chất lượng hơn số lượng
Thay vì triển khai hàng loạt use case nhỏ lẻ, doanh nghiệp nên tập trung vào một số kịch bản có tác động lớn, triển khai bài bản và có chiều sâu. Giai đoạn thị trường điều chỉnh chính là cơ hội để làm điều đó. Một số nguyên tắc nên ưu tiên khi triển khai AI:
- Chọn ít nhưng đúng use case: Tập trung vào các kịch bản gắn trực tiếp với doanh thu, chi phí hoặc trải nghiệm khách hàng, thay vì triển khai theo phong trào.
- Triển khai end-to-end: Không chỉ thử nghiệm mô hình, mà cần tích hợp AI vào quy trình, hệ thống và cách làm việc hằng ngày.
- Đo lường hiệu quả rõ ràng: Mỗi dự án AI cần có KPI cụ thể để đánh giá giá trị mang lại, tránh đầu tư mà không biết kết quả.
- Chuẩn bị dữ liệu và con người song song: AI chỉ phát huy hiệu quả khi dữ liệu đủ chất lượng và đội ngũ hiểu cách sử dụng, vận hành và cải tiến liên tục.
- Mở rộng sau khi chứng minh được giá trị: Khi một use case đã chứng minh hiệu quả, việc nhân rộng sẽ nhanh hơn và ít rủi ro hơn.
Cách làm này giúp doanh nghiệp tận dụng giai đoạn thị trường “hạ nhiệt” để xây dựng nền tảng AI bài bản, tạo tiền đề cho tăng trưởng bền vững thay vì chạy theo số lượng dự án.
Liệu trí tuệ nhân tạo có đang trong một bong bóng? Có thể. Nhưng đó không phải dấu hiệu của sự kết thúc, mà là bước chuyển cần thiết để AI trưởng thành hơn. Trong giai đoạn thị trường điều chỉnh, doanh nghiệp nào biết tập trung vào giá trị thực, đặt con người làm trung tâm và triển khai AI một cách có trách nhiệm sẽ không chỉ sống sót, mà còn tạo được lợi thế cạnh tranh dài hạn. Như Ben Gilbert khẳng định: không có sự đồng cảm, minh bạch và hiểu biết con người, ngay cả AI thông minh nhất cũng khó thành công.
Nguồn: AI News
