Các nhà nghiên cứu MIT vừa phân tích lý do vì sao 95% dự án AI trong doanh nghiệp thất bại. Đây là một bài viết rất đáng đọc.

Tóm tắt điều hành (Executive Summary)

Đã chi 30–40 tỷ USD, nhưng 95% ROI bằng 0: Mặc dù các doanh nghiệp đầu tư mạnh vào GenAI, chỉ 5% thử nghiệm tạo ra tác động tài chính (P&L) đo lường được.
“Khoảng cách GenAI”: Việc sử dụng rộng rãi các công cụ AI (như ChatGPT, Copilot) nhưng chuyển đổi thấp – rất ít hệ thống được tích hợp sâu hoặc có khả năng học.
Rào cản: Không phải là quy định, hạ tầng hay nhân tài, mà là khả năng học và thích ứng. Các công cụ hiện tại không giữ phản hồi, không tự cải thiện.
Bên thắng cuộc: Một nhóm nhỏ doanh nghiệp và nhà cung cấp tùy chỉnh hệ thống để học và thích nghi trong quy trình làm việc, tạo ra lợi thế vượt trội.

Mặt tiêu cực của khoảng cách GenAI

Tác động hạn chế: 7/9 ngành không có thay đổi cấu trúc đáng kể. Chỉ công nghệ và truyền thông cho thấy tiến triển rõ.
Thí điểm sang sản xuất thất bại: 95% công cụ AI doanh nghiệp tùy chỉnh không vượt qua giai đoạn thí điểm, chỉ 5% triển khai thực tế thành công. ChatGPT được dùng phổ biến cho các công việc mang tính cá nhân, không phải nhiệm vụ trọng yếu.
Kinh tế ngầm AI: Nhân viên sử dụng tài khoản ChatGPT/Claude cá nhân nhiều hơn công cụ chính thức của doanh nghiệp (tỷ lệ mua hàng 90% so với 40%). Điều này thường mang lại ROI cao hơn.
Ngân sách đầu tư lệch hướng: ~70% ngân sách tập trung vào bán hàng/marketing, trong khi ROI cao nhất đến từ tự động hóa vận hành hậu trường (procurement, tài chính, vận hành).

Bên Nhà Cung Cấp (Builders/Vendors)

Chiến lược thành công

Tập trung vào các trường hợp sử dụng hẹp nhưng giá trị cao (tự động hóa hợp đồng, trợ lý giọng nói AI, sinh code).
Xây dựng hệ thống có khả năng học từ phản hồi và tích hợp sâu vào quy trình.
Tăng tốc chấp nhận thông qua đối tác, mạng lưới và tích hợp với hệ thống hiện có.

Thời điểm rất quan trọng

Cửa sổ cơ hội đang khép lại: Doanh nghiệp sẽ “khóa chặt” các hệ thống thích ứng trong 12–18 tháng tới. Chi phí chuyển đổi sẽ tăng mạnh nếu bỏ lỡ giai đoạn này.

Bên Doanh Nghiệp (Buyers/Enterprises)

Xây dựng vs. Mua ngoài

Thực tiễn tốt nhất

Đối xử với nhà cung cấp AI như đối tác BPO – phải chịu trách nhiệm về kết quả, không chỉ demo.
Triển khai từ dưới lên: Cho phép nhân viên tuyến đầu (đã sử dụng ChatGPT) dẫn dắt việc áp dụng.
Yêu cầu năng lực học sâu, bảo mật dữ liệu, khả năng tích hợp và thích ứng.

ROI nằm ở đâu

Front-office: Tăng tỷ lệ khách hàng tiềm năng, giữ chân khách hàng tốt hơn.
Back-office: Tiết kiệm 2–10 triệu USD chi phí thuê ngoài, giảm 30% chi phí nhân sự, tăng kiểm soát rủi ro nội bộ.

Tác động đến lực lượng lao động

Chưa xảy ra sa thải hàng loạt, mất việc mang tính mục tiêu (CSKH, xử lý hành chính, dev outsource).
Tác động chính: Giảm nhu cầu thuê ngoài và giảm tốc tuyển dụng trong các ngành bị gián đoạn.
GenAI trở thành bộ lọc năng lực mới: Nhiều lãnh đạo đánh giá cao khả năng sử dụng AI hơn là số năm kinh nghiệm.

Giai đoạn tiếp theo: AI chủ động (Agentic Web)

AI sẽ tự động đàm phán, giao dịch và tích hợp trên Internet.
Chuyển từ SaaS tách biệt sang các agent AI có thể tương tác theo giao thức MCP, A2A, NANDA.
Tương lai: Doanh nghiệp chuyển từ việc nhập prompt sang tự động hóa theo giao thức, nơi các agent AI tự phối hợp xử lý quy trình.

Điểm mấu chốt

Tỷ lệ áp dụng cao nhưng ROI thấp: Hầu hết thử nghiệm AI không tạo ra chuyển đổi thực sự.
Rào cản chính là khả năng học và thích ứng, không phải công nghệ.
Nhân viên cá nhân đang dẫn đầu về ROI chứ không phải triển khai chính thức.
Xây dựng hoặc mua ngoài: Hợp tác bên ngoài hiệu quả hơn nội bộ.
Back-office là nơi tạo ROI lớn nhất, không phải marketing.
Giai đoạn mới sắp đến: Doanh nghiệp phải nhanh chóng khóa AI thích ứng, nếu không sẽ bị bỏ lại phía sau.

Đăng nhập