Thực trạng áp dụng AI trong doanh nghiệp: Chưa đạt kỳ vọng, lợi ích thu về còn thấp

Theo khảo sát State of AI của công ty tư vấn quản lý toàn cầu McKinsey công bố vào tháng 3, tính đến năm ngoái, 78% công ty cho biết họ đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong ít nhất một chức năng, tăng từ 55% vào năm 2023. Tuy nhiên, các nỗ lực này thường chỉ mang lại mức tiết kiệm chi phí dưới 10% và tăng trưởng doanh thu dưới 5%.

Mặc dù lợi ích tài chính đo lường được còn hạn chế, các doanh nghiệp vẫn đang dồn toàn lực vào AI, theo Báo cáo Chỉ số AI 2025 do Viện Trí tuệ Nhân tạo Trung tâm Con người của Đại học Stanford công bố vào tháng 4. Chỉ riêng trong năm ngoái, đầu tư vào AI sáng tạo (generative AI) của khu vực tư nhân trên toàn cầu đã đạt 33,9 tỷ USD, tăng 18,7% so với năm 2023.

Những con số này phản ánh một “nghịch lý năng suất”, trong đó những cải tiến vượt bậc về khả năng AI không dẫn đến sự gia tăng tương ứng về năng suất ở cấp độ quốc gia, theo nhà kinh tế học và giáo sư Đại học Stanford Erik Brynjolfsson, người tham gia thực hiện Báo cáo Chỉ số AI. Mặc dù một số dự án cụ thể đạt năng suất cao, “nhiều công ty thất vọng với các dự án AI của họ”.

CHỈ 1% CÔNG TY MỸ ĐẦU TƯ VÀO AI BÁO CÁO ĐÃ MỞ RỘNG QUY MÔ ĐẦU TƯ

Để tối ưu hóa nỗ lực AI, ông Brynjolfsson đề xuất phân tích dựa trên nhiệm vụ, trong đó công ty được chia thành các nhiệm vụ chi tiết hoặc “đơn vị công việc nguyên tử” để đánh giá tiềm năng hỗ trợ từ AI. Khi AI được áp dụng, kết quả sẽ được đo lường dựa trên các chỉ số hiệu suất chính (KPIs). Ông cũng đồng sáng lập một startup có tên Workhelix, áp dụng các nguyên tắc này.

Scott Hallworth, giám đốc dữ liệu và phân tích kiêm trưởng bộ phận giải pháp số tại HP, cho rằng các công ty nên xác định mục tiêu trước, sau đó tìm mô hình AI giúp đạt được mục tiêu đó.

Một báo cáo khác của McKinsey vào tháng 1 giải thích tại sao việc áp dụng AI đang tăng nhanh hơn so với mức tăng năng suất liên quan. Theo Lareina Yee, đối tác cấp cao và giám đốc tại Viện Toàn cầu McKinsey, chỉ 1% công ty Mỹ đầu tư vào AI báo cáo rằng họ đã mở rộng quy mô đầu tư, trong khi 43% vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm. Bà Yee nhấn mạnh: “Không thể mong đợi cải thiện năng suất đáng kể ở giai đoạn thử nghiệm hoặc thậm chí ở cấp độ đơn vị công ty. Những cải thiện năng suất đáng kể đòi hỏi phải đạt được quy mô.”

Câu hỏi then chốt là làm thế nào các công ty có thể mở rộng nỗ lực AI một cách hiệu quả nhất.

LÝ DO CÁC CÔNG TY CHỈ THU VỀ LỢI ÍCH ÍT ỎI KHI TRIỂN KHAI AI

Ryan Teeples, giám đốc công nghệ của 1-800Accountant, đồng ý rằng “việc chia nhỏ công việc thành các nhiệm vụ hỗ trợ bởi AI và liên kết chúng với KPIs không chỉ mang lại lợi tức đầu tư (ROI) đo lường được, mà còn tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn bằng cách cung cấp thông tin quan trọng nhanh hơn con người”. Công ty tư nhân có trụ sở tại New York này cung cấp dịch vụ thuế, kế toán và lương cho 50.000 khách hàng, tập trung vào các doanh nghiệp nhỏ. 

Ngoài ra, giám đốc công nghệ Teeples cho rằng các công ty nên vượt qua việc sử dụng AI cá nhân hóa, trong đó nhân viên sử dụng chatbot GenAI hoặc các công cụ năng suất tích hợp AI để nâng cao công việc. Ông nói: “Việc áp dụng AI ở cấp độ doanh nghiệp thực sự… đòi hỏi sự tổ chức và mở rộng trên toàn tổ chức. Rất ít tổ chức thực sự đạt được cấp độ này, và ngay cả những tổ chức đó cũng chỉ mới chạm đến bề mặt.”

Tại 1-800Accountant, việc sử dụng AI bắt đầu bằng việc đánh giá liệu công nghệ có cải thiện trải nghiệm khách hàng hay không. Nếu AI cung cấp câu trả lời tốt hơn, nhanh hơn hoặc tương đương con người, đó là một trường hợp sử dụng tốt, theo Teeples. Trước đây, công ty thường sắp xếp các cuộc hẹn kéo dài một giờ với cố vấn để trả lời các câu hỏi đơn giản của khách hàng, chẳng hạn như tình trạng hoàn thuế.

Hiện nay, công ty sử dụng một tác nhân AI kết nối với các nguồn dữ liệu được chọn lọc để xử lý 65% yêu cầu của khách hàng, với 30% sắp xếp cuộc gọi với con người. Công ty sử dụng Agentforce của Salesforce để xử lý yêu cầu khách hàng và nền tảng Einstein để tổ chức ở hậu trường. Teeples cho biết công ty đang tiết kiệm chi phí cho cố vấn con người. “Lợi tức đầu tư trong trường hợp này là rất rõ ràng,” ông nói.

CÁC CÔNG TY ĐANG BẮT ĐẦU VƯỢT QUA ĐOẠN ĐẦU CỦA ĐƯỜNG CONG J CỦA AI

Việc tổ chức AI trên toàn doanh nghiệp đòi hỏi cơ sở hạ tầng phù hợp, đặc biệt là về dữ liệu, theo Gabrielle Tao, phó chủ tịch cấp cao về đám mây dữ liệu tại Salesforce. Bà nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đồng nhất dữ liệu, chẳng hạn bằng cách tạo ra cách gọi thống nhất cho các khái niệm kinh doanh như “đơn hàng” và “giao dịch”, bất kể nguồn dữ liệu gốc.

Các triển khai AI nên nhắm đến các nhiệm vụ thường xuyên và có thể tổng quát hóa, theo Walter Sun, trưởng bộ phận trí tuệ nhân tạo toàn cầu tại SAP. Các nhiệm vụ hiếm gặp, mang tính đặc thù cao như chiến dịch tiếp thị cho một sự kiện đơn lẻ có thể hưởng lợi từ AI, nhưng áp dụng AI vào các nhiệm vụ xảy ra thường xuyên sẽ mang lại ROI ổn định hơn, ông nói.

Theo ông Brynjolfsson, lịch sử cho thấy thế giới thường mất nhiều năm để tìm ra cách sử dụng các công nghệ mục đích chung mang tính cách mạng như động cơ hơi nước và điện. Các mô hình mục đích chung thường đi theo một “đường cong J”, trong đó năng suất ban đầu giảm khi các doanh nghiệp tìm cách thích nghi, sau đó tăng vọt.

Ông cho rằng các công ty đang bắt đầu vượt qua đoạn đầu của đường cong J của AI.

Sự chuyển đổi này có thể diễn ra nhanh hơn so với trước đây, bởi các doanh nghiệp - dưới áp lực không nhỏ từ các nhà đầu tư - đang nỗ lực nhanh chóng để biện minh cho lượng vốn khổng lồ đổ vào AI.