Trong 18 tháng qua, việc triển khai Trí tuệ nhân tạo (AI) tại các doanh nghiệp đã tiến xa hơn rất nhiều so với những bài kiểm tra ban đầu. Các công ty đã đổ nguồn vốn khổng lồ vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và học máy (Machine Learning) với kỳ vọng sẽ nâng cấp toàn diện hệ thống vận hành. Tuy nhiên, một báo cáo mới đây từ IDC tiết lộ một thực tế phũ phàng: Các ban lãnh đạo đang dần chậm lại, thu hẹp quy mô hoặc tái định hướng các sáng kiến này.
Sự chững lại này không xuất phát từ việc thiếu hứng thú với công nghệ, mà bắt nguồn từ các vấn đề trong khâu thực thi và bài toán chứng minh hiệu quả tài chính (ROI). Những áp lực kinh tế vĩ mô đang buộc các giám đốc phải đòi hỏi bằng chứng cụ thể về lợi nhuận trước khi phê duyệt triển khai rộng rãi.
Thực trạng: 91% dự án AI đang "mắc kẹt"
Chỉ 9% các tổ chức tại khu vực châu Âu và Trung Đông (EMEA) thành công trong việc mang lại kết quả kinh doanh định lượng được từ các dự án AI trong hai năm qua. 91% còn lại vẫn đang giậm chân tại chỗ. Các dự án này hiếm khi gặp thất bại nghiêm trọng về mặt kỹ thuật; chúng đơn giản là mất đi động lực, bị "bỏ quên" ở giai đoạn thử nghiệm (pilot) mà không tạo ra được tác động diện rộng nào cho tổ chức.
Tại Việt Nam, xu hướng này cũng đang hiện hữu khi nhiều doanh nghiệp hào hứng đầu tư vào AI nhưng lại loay hoay trong việc tích hợp công nghệ này vào quy trình thực tế.
Vượt qua rào cản đo lường ROI truyền thống
Các phương pháp mua sắm truyền thống thường chỉ đánh giá chi phí phần mềm dựa trên số lượng nhân sự được cắt giảm. Tuy nhiên, giá trị thực sự của AI tạo sinh và các hệ thống định tuyến thông minh lại nằm ở những khía cạnh gián tiếp: mở ra luồng doanh thu mới, tăng tốc độ làm việc của nhân viên và giảm thiểu rủi ro cho doanh nghiệp.
Hãy tưởng tượng một công cụ bảo trì dự đoán bằng AI trong một nhà máy sản xuất. Mô hình này có thể không giúp giảm bớt số lượng kỹ sư, nhưng nó ngăn chặn một sự cố hỏng hóc toàn bộ dây chuyền lắp ráp. Lợi ích tài chính từ việc tránh được một "thảm họa" vận hành như vậy hiếm khi xuất hiện trên các bảng tính ROI thông thường.
Do thiếu một khung chuẩn để đo lường các giá trị gián tiếp này, nhiều dự án đầy hứa hẹn đã bị cắt tài trợ trước khi kịp đưa vào vận hành thực tế. Các Giám đốc Công nghệ (CIO) cần chủ động viết lại công thức tính ROI, gắn kết trực tiếp những lợi ích to lớn này với lợi nhuận ròng của công ty.
Giải quyết "điểm nghẽn" về hạ tầng và dữ liệu
Việc mở rộng một dự án thử nghiệm thành một hệ thống vận hành cố định đòi hỏi nguồn vốn lớn và bền vững. Ngân sách đổi mới sáng tạo có thể dễ dàng chi trả cho các lệnh gọi API ban đầu hoặc môi trường thử nghiệm trên đám mây. Nhưng để đưa mô hình đó vào môi trường thực tế (Live Environment), doanh nghiệp cần đầu tư liên tục vào cơ sở hạ tầng mạnh mẽ, đường ống dữ liệu (Data Pipelines) chủ động và bảo trì hàng ngày.
Các đội ngũ kỹ thuật thường gặp khó khăn khi cố gắng tích hợp cơ sở dữ liệu vector hiện đại với các máy chủ On-premise (như Oracle hay SAP) đã tồn tại hàng thập kỷ. Việc ứng dụng kiến trúc RAG (Retrieval-Augmented Generation) yêu cầu thông tin phải được làm sạch và phân loại rõ ràng. Nếu cố gắng chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trên một nền tảng dữ liệu vô tổ chức, kết quả trả về sẽ có chất lượng thấp và tỷ lệ "ảo giác" (Hallucination) cực kỳ cao.
Để khắc phục, doanh nghiệp buộc phải tái cấu trúc dữ liệu - một công việc tốn kém nhưng bắt buộc - trước khi phần mềm có thể hoạt động trơn tru.
Tối ưu hóa luồng công việc: Yếu tố quyết định thành bại
Sự phản kháng lớn nhất thường diễn ra ở cấp độ nhân viên thực thi. Các CIO thường thiết kế ra những phần mềm xuất sắc về mặt kỹ thuật nhưng lại bị nhân viên từ chối sử dụng. Việc thích ứng với thuật toán là một rào cản về mặt tổ chức, không đơn thuần chỉ là vấn đề công nghệ.
Để khắc phục, các hệ thống phải được thiết kế xoay quanh luồng công việc của con người, giúp họ loại bỏ sự ma sát trong công việc hàng ngày. Công nghệ AI khi được triển khai đúng cách sẽ đóng vai trò như một trợ lý đắc lực, chứ không phải mối đe dọa thay thế con người. Một ví dụ điển hình cho sự kết hợp hoàn hảo này là trong lĩnh vực y tế, nơi các hệ thống AI chẩn đoán bệnh chính xác hơn bác sĩ đã chứng minh được giá trị to lớn khi giúp các chuyên gia y tế giảm thiểu sai sót, cho phép họ tập trung vào việc tư vấn và đưa ra phác đồ điều trị thay vì chỉ phân tích dữ liệu thô.
Tương tự, một hệ thống AI duyệt hợp đồng tự động nên được thiết kế để giải phóng luật sư khỏi các bước kiểm tra tuân thủ cơ bản, giúp họ tập trung vào các cuộc đàm phán giá trị cao.
Kỷ nguyên mới của các CIO
AI hiện đang nằm ở trung tâm của các hoạt động vận hành doanh nghiệp. Theo IDC, 42% các nhà lãnh đạo C-Suite kỳ vọng CIO của họ sẽ dẫn dắt quá trình chuyển đổi số và AI, với trọng tâm đặc biệt là tạo ra các luồng doanh thu mới.
Thời kỳ mà một Giám đốc Công nghệ chỉ đóng vai trò là "người mua sắm phần mềm" và "người duy trì mạng internet" đã qua. Giờ đây, các CIO phải có tư duy thương mại mạnh mẽ, kết nối các sáng kiến thử nghiệm trực tiếp với kết quả kinh doanh thực tế.
Thành công trong thị trường hiện tại phụ thuộc hoàn toàn vào khâu thực thi. Những công ty thoát khỏi "cái bẫy thử nghiệm" là những tổ chức biết liên kết kỹ thuật với mục tiêu thương mại, xây dựng khung quản trị dữ liệu từ sớm và đảm bảo công nghệ phục vụ đắc lực cho nhu cầu của con người.