Khi JPMorgan Asset Management công bố rằng chi tiêu thực tế ứng dụng AI trong kinh doanh đóng góp tới hai phần ba mức tăng trưởng GDP của Mỹ trong nửa đầu năm 2025, đó không chỉ là một thống kê kinh tế, mà là dấu mốc cho thấy AI đã trở thành động lực tăng trưởng thực sự của nền kinh tế. Tuy nhiên, song song với làn sóng đầu tư mạnh mẽ này, ngày càng nhiều lãnh đạo công nghệ và tài chính hàng đầu thế giới thừa nhận thị trường AI đang có dấu hiệu “quá nhiệt”. Điều này đặt doanh nghiệp vào một nghịch lý quen thuộc: AI vừa là cơ hội chiến lược dài hạn, vừa là rủi ro đầu tư nếu triển khai sai cách.
Bài viết này phân tích bức tranh thực tế của AI trong doanh nghiệp hiện nay, lý do vì sao phần lớn tổ chức chưa thu được lợi nhuận từ AI, và những nguyên tắc đầu tư giúp doanh nghiệp xây dựng năng lực AI bền vững, thay vì chạy theo làn sóng ngắn hạn.
AI không còn là thử nghiệm – nhưng cũng chưa phải “máy in tiền”
Theo Đại học Stanford, tổng đầu tư AI toàn cầu năm 2024 đã vượt 252 tỷ USD, trong đó đầu tư tư nhân tăng gần 45% so với năm trước. AI đã vượt xa giai đoạn thử nghiệm (pilot) và proof of concept, trở thành một phần quan trọng trong chiến lược tăng trưởng của nhiều tập đoàn lớn.
Tuy vậy, việc các CEO hàng đầu như Sam Altman (OpenAI), Jeff Bezos (Amazon) hay CEO Goldman Sachs cùng lúc thừa nhận thị trường AI đang có dấu hiệu bong bóng cho thấy một thực tế quan trọng: giá trị doanh nghiệp của AI không tự động xuất hiện chỉ vì chi tiêu tăng.
Đối với lãnh đạo doanh nghiệp, câu hỏi chiến lược hiện nay không còn là: Có nên đầu tư AI hay không? Mà là:
- Đầu tư AI vào đâu?
- Với mục tiêu kinh doanh nào?
- Và trong khung thời gian tạo giá trị bao lâu?
Vì sao 95% doanh nghiệp đầu tư AI nhưng không tạo ra lợi nhuận?
Một nghiên cứu từ MIT cho thấy 95% doanh nghiệp đã đầu tư AI nhưng chưa thể chuyển hóa khoản đầu tư đó thành lợi nhuận rõ ràng. Con số này thường gây lo ngại, nhưng lại che khuất một thực tế quan trọng hơn: 5% doanh nghiệp còn lại đang tạo ra giá trị vượt trội nhờ AI.
Nhóm 5% làm khác điều gì?
Theo McKinsey, các doanh nghiệp có hiệu quả cao với AI thường dành tỷ trọng ngân sách lớn cho AI (trên 20% ngân sách số hóa). Tuy nhiên, điểm mấu chốt không nằm ở quy mô đầu tư, mà ở cách tiếp cận chiến lược.
Những doanh nghiệp này có một số đặc điểm chung:
- Không triển khai AI theo từng bộ phận rời rạc
- Không coi AI là công cụ hỗ trợ nhỏ lẻ
- Không kỳ vọng AI tạo giá trị ngay lập tức
Thay vào đó, họ:
- Tái thiết kế toàn bộ quy trình vận hành xoay quanh AI
- Xác định rõ AI phục vụ mục tiêu kinh doanh nào
- Gắn trách nhiệm AI với lãnh đạo cấp cao
Khoảng 75% doanh nghiệp trong nhóm này đã hoặc đang mở rộng AI trên toàn tổ chức, trong khi ở nhóm còn lại, tỷ lệ này chỉ khoảng một phần ba.
Xem thêm: WorkGPT AI Messengerbot – Trợ lý AI đa năng tư vấn chuẩn xác cho mọi khách!
Thực tế ứng dụng AI trong kinh doanh: Bài toán hạ tầng AI – Khi chi phí và năng lực không song hành
Việc huấn luyện và vận hành các mô hình AI lớn đòi hỏi chi phí khổng lồ. Gemini Ultra của Google tiêu tốn gần 200 triệu USD để huấn luyện, còn GPT-4 của OpenAI cần hàng chục triệu USD chi phí phần cứng. Với phần lớn doanh nghiệp, tự xây dựng mô hình nền tảng là không khả thi. Điều này khiến chiến lược lựa chọn nhà cung cấp AI và hạ tầng trở thành yếu tố sống còn.
Trong thực tế, thị trường hạ tầng AI cũng đang chịu áp lực lớn:
- Thiếu hụt trung tâm dữ liệu và năng lực điện
- Nhà cung cấp lớn phải hạn chế khách hàng mới
- Chi phí vận hành tăng nhanh khi nhu cầu mở rộng
Điều này tạo ra rủi ro nghiêm trọng cho doanh nghiệp phụ thuộc vào một nền tảng duy nhất. Vậy những doanh nghiệp khôn ngoan đang làm gì? Những tổ chức đi trước thường:
- Đa dạng hóa nhà cung cấp AI
- Kết hợp nhiều kiến trúc hạ tầng (cloud, hybrid, edge)
- Thử nghiệm và đánh giá khả năng mở rộng từ sớm
Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp tránh bị động khi thị trường hạ tầng biến động.
Đầu tư AI trong thị trường “nóng”: Chiến lược nào là hợp lý?
Theo Goldman Sachs, khác với bong bóng dotcom, các tập đoàn AI hiện nay vẫn đang tạo ra lợi nhuận thực. Vì vậy, chiến lược đúng không phải là tránh AI, mà là tránh đầu tư AI theo phong trào.
Tập trung vào use case có ROI đo lường được
Doanh nghiệp thành công với AI thường bắt đầu từ những bài toán cụ thể:
- Tối ưu vận hành
- Nâng cao hiệu suất nhân sự
- Cải thiện trải nghiệm khách hàng
- Tăng độ chính xác trong ra quyết định
Họ xác định trước chỉ số thành công, thời gian hoàn vốn và tác động đến lợi nhuận, thay vì triển khai AI chỉ để “có mặt”.
Chuẩn bị tổ chức, không chỉ công nghệ
AI chỉ phát huy hiệu quả khi tổ chức sẵn sàng thay đổi. Điều này bao gồm:
- Năng lực dữ liệu
- Quy trình vận hành linh hoạt
- Đội ngũ hiểu và tin vào AI
Thiếu bất kỳ yếu tố nào trong số này, AI rất dễ trở thành chi phí chìm.
Xây dựng quản trị AI ngay từ đầu
Trong bối cảnh các quy định về dữ liệu, quyền riêng tư và AI ngày càng được siết chặt, quản trị AI không còn là yếu tố “bổ sung sau”, mà cần được đặt ra ngay từ giai đoạn đầu triển khai. Việc thiết lập các nguyên tắc về minh bạch, kiểm soát rủi ro, phân quyền và trách nhiệm giúp doanh nghiệp tránh được những hệ quả pháp lý và vận hành về sau.
Sự tập trung quyền lực AI và rủi ro phụ thuộc
Việc một nhóm nhỏ công ty công nghệ chi phối thị trường AI toàn cầu tạo ra rủi ro phụ thuộc nghiêm trọng cho doanh nghiệp sử dụng AI. Nhóm 5% thành công thường chủ động:
- Phân tán rủi ro nhà cung cấp
- Kết hợp giải pháp AI sẵn có và năng lực nội bộ
- Giữ quyền kiểm soát các quy trình cốt lõi
Điều này giúp họ không bị “khóa chặt” vào một hệ sinh thái duy nhất.
AI là chuyển đổi kinh doanh, không phải dự án công nghệ
Những doanh nghiệp thực sự thành công với AI có chung một tư duy cốt lõi: AI là chương trình chuyển đổi kinh doanh dài hạn, không phải một dự án CNTT.
- Xác định rõ mục tiêu kinh doanh trước khi triển khai
- Đầu tư vào quản lý thay đổi và đào tạo con người
- Duy trì sự tỉnh táo trước các lời hứa từ nhà cung cấp
Thay vì chạy theo xu hướng, họ xây dựng năng lực AI từng bước nhưng chắc chắn.
Đầu tư AI thông minh quan trọng hơn đầu tư AI lớn
Việc thị trường AI có đang “nóng” hay không quan trọng ít hơn việc doanh nghiệp có xây dựng được năng lực AI thực sự hay không. Chu kỳ thị trường sẽ thay đổi, nhưng năng lực nội tại thì không. Doanh nghiệp đầu tư AI có chiến lược, tập trung vào giá trị đo lường được và sẵn sàng thay đổi tổ chức sẽ là bên hưởng lợi dài hạn. Trong khi nhiều đối thủ có thể lãng phí hàng triệu USD cho các dự án AI mang tính trình diễn, doanh nghiệp khôn ngoan sẽ âm thầm tạo lợi thế cạnh tranh bền vững.
Xem ngay: Vì sao bán hàng online mãi không tăng? 8+ Cách tăng doanh số bán hàng online hiệu quả
Việc thị trường AI có đang “nóng” hay không không quan trọng bằng việc doanh nghiệp có xây dựng được năng lực AI thực sự hay không. Trong khi một số tổ chức có thể lãng phí nguồn lực vào hạ tầng hoặc dự án thiếu định hướng, những doanh nghiệp kiên trì đầu tư đúng trọng tâm sẽ là bên hưởng lợi khi thị trường dần ổn định. AI không phải là phép màu mang lại lợi nhuận tức thì, nhưng là lợi thế cạnh tranh dài hạn cho những doanh nghiệp biết gắn công nghệ này với chiến lược, quy trình và con người. Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, cách đầu tư AI hôm nay sẽ quyết định vị thế của doanh nghiệp trong những năm tới.
Nguồn: AI News
