MIT: 95% các dự án thí điểm AI tạo sinh tại các doanh nghiệp đều thất bại

Các công ty đang đặt cược lớn vào trí tuệ nhân tạo (AI), nhưng gần như toàn bộ các dự án thí điểm doanh nghiệp đều đang kẹt lại ở vạch xuất phát.

CHỈ 5% CÁC CHƯƠNG TRÌNH THÍ ĐIỂM AI ĐẠT TĂNG TỐC DOANH THU

“The GenAI Divide: State of AI in Business 2025” là báo cáo mới được công bố bởi sáng kiến NANDA của MIT – cho thấy mặc dù AI tạo sinh mang lại triển vọng lớn cho các doanh nghiệp, hầu hết các sáng kiến nhằm thúc đẩy tăng trưởng doanh thu nhanh chóng đều đang thất bại thảm hại.

Dù có sự hứng khởi trong việc tích hợp các mô hình AI mạnh mẽ mới, chỉ khoảng 5% các chương trình thí điểm AI đạt được sự tăng tốc doanh thu nhanh chóng; phần lớn còn lại đều đình trệ, mang lại ít hoặc không có tác động đo lường được đến lợi nhuận và lỗ lãi. Nghiên cứu này – dựa trên 150 cuộc phỏng vấn với các lãnh đạo, khảo sát 350 nhân viên và phân tích 300 triển khai AI công khai – vẽ nên một bức tranh rõ nét về sự phân hóa giữa những câu chuyện thành công và các dự án bị đình trệ.

Ông Aditya Challapally, tác giả chính của báo cáo, người dẫn dắt nhóm Connected AI tại Phòng thí nghiệm Media Lab của MIT, cho biết một số công ty lớn với các dự án thí điểm và các startup trẻ đang thực sự xuất sắc với AI tạo sinh. Ví dụ, các startup do những người trẻ 19 hoặc 20 tuổi dẫn dắt "đã chứng kiến doanh thu tăng vọt từ con số không lên 20 triệu đô la chỉ trong một năm.

“Đó là vì họ chọn một điểm đau duy nhất, thực hiện tốt, và hợp tác thông minh với các công ty sử dụng công cụ của họ”, chuyên gia cho biết.

Tuy nhiên, đối với 95% các công ty trong bộ dữ liệu, việc triển khai AI tạo sinh đang không đạt kỳ vọng. Vấn đề cốt lõi không phải chất lượng của các mô hình AI, mà là "khoảng cách học tập" đối với cả công cụ và tổ chức. 

Theo chuyên gia, trong khi các lãnh đạo thường đổ lỗi cho quy định hoặc hiệu suất mô hình, nghiên cứu của MIT chỉ ra rằng nguyên nhân chính nằm ở việc tích hợp doanh nghiệp kém hiệu quả. Các công cụ chung chung như ChatGPT hoạt động xuất sắc cho cá nhân nhờ tính linh hoạt, nhưng chúng bị đình trệ trong sử dụng doanh nghiệp vì không học hỏi hoặc thích ứng với quy trình làm việc, ông Challapally giải thích.

Dữ liệu cũng tiết lộ sự lệch lạc trong phân bổ nguồn lực. Hơn một nửa ngân sách AI tạo sinh được dành cho các công cụ bán hàng và tiếp thị, nhưng MIT phát hiện rằng lợi nhuận đầu tư (ROI) lớn nhất nằm ở tự động hóa văn phòng hậu cần – loại bỏ outsourcing quy trình kinh doanh, cắt giảm chi phí agency bên ngoài, và tối ưu hóa hoạt động.

ĐIỀU GÌ ĐỨNG SAU NHỮNG DOANH NGHIỆP TRIỂN KHAI AI THÀNH CÔNG?

Điều làm nên khác biệt trong những dự án AI thành công nằm ở cách doanh nghiệp triển khai. Theo khảo sát, việc mua giải pháp từ các nhà cung cấp chuyên biệt và phát triển quan hệ đối tác mang lại tỷ lệ thành công khoảng 67%, trong khi tự xây dựng nội bộ chỉ đạt khoảng một phần ba con số này.

Phát hiện này đặc biệt liên quan đến lĩnh vực dịch vụ tài chính và các ngành khác có quy định nghiêm ngặt, nơi nhiều công ty đang xây dựng hệ thống AI tạo sinh độc quyền của riêng mình vào năm 2025. Tuy nhiên, nghiên cứu của MIT cho thấy các công ty gặp thất bại nhiều hơn khi tự làm một mình.

Các công ty được khảo sát thường do dự khi chia sẻ tỷ lệ thất bại, ông Challapally lưu ý. "Gần như ở mọi nơi chúng tôi đến, các doanh nghiệp đều đang cố gắng xây dựng công cụ riêng của mình”, ông nói, nhưng dữ liệu cho thấy các giải pháp mua sẵn mang lại kết quả đáng tin cậy hơn.

Các yếu tố quan trọng khác cho thành công bao gồm trao quyền cho các quản lý tuyến – không chỉ các phòng thí nghiệm AI trung tâm – để thúc đẩy việc áp dụng, và chọn các công cụ có thể tích hợp sâu và thích ứng theo thời gian.

Lực lượng lao động đang bắt đầu chứng kiến những biến động rõ rệt, đặc biệt trong các vị trí hỗ trợ khách hàng và hành chính. Thay vì sa thải hàng loạt, nhiều doanh nghiệp lựa chọn không tuyển dụng thay thế cho những vị trí đã trở nên dư thừa.

Nghĩa là, không ký quyết định sa thải nhưng các doanh nghiệp để những vị trí đó “tự biến mất” theo thời gian. Chẳng hạn, khi một nhân viên ở vị trí hỗ trợ khách hàng hoặc hành chính nghỉ việc, họ sẽ không tuyển người mới để thay thế, vì công việc đó đã được AI hoặc các công cụ tự động hóa đảm nhận. Phần lớn sự điều chỉnh này tập trung vào các công việc vốn được coi là giá trị thấp và thường được thuê ngoài trước đây.

Bên cạnh đó, báo cáo chỉ ra xu hướng lan rộng của “shadow AI” – việc nhân viên sử dụng các công cụ chưa được phê duyệt chính thức, như ChatGPT – cùng với khó khăn kéo dài trong việc đo lường tác động thực sự của AI đối với năng suất và lợi nhuận.

Tuy vậy, Báo cáo cũng cho biết về lâu dài, những tổ chức tiên phong đã bắt đầu thử nghiệm các hệ thống AI agentic có khả năng học hỏi, ghi nhớ và tự hành động trong phạm vi được thiết lập, hé lộ viễn cảnh về một giai đoạn mới của AI trong doanh nghiệp.