Làn sóng đầu tư vào Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang tăng tốc trên toàn cầu. Tuy nhiên, dữ liệu mới nhất từ KPMG lại vạch trần một sự thật phũ phàng: Khoảng cách giữa số tiền doanh nghiệp chi cho AI và giá trị kinh doanh thực tế mang lại đang ngày càng nới rộng.
Theo báo cáo Khảo sát Global AI Pulse quý đầu tiên của KPMG, bất chấp việc các tổ chức toàn cầu dự kiến chi trung bình 186 triệu USD cho AI trong 12 tháng tới, chỉ 11% thực sự đạt đến giai đoạn triển khai và mở rộng quy mô các "Đại lý AI" (AI Agents) để tạo ra hiệu quả kinh doanh trên toàn doanh nghiệp.
Điều này không có nghĩa là AI đang thất bại. 64% người được hỏi cho biết AI đã mang lại những kết quả nhất định. Tuy nhiên, khoảng cách giữa việc tăng một chút năng suất cá nhân và việc tối ưu hóa vận hành để thực sự cải thiện tỷ suất lợi nhuận vẫn còn là một chặng đường rất dài.
1. Sự Khác Biệt Cốt Lõi Của Top 11% "Lãnh Đạo AI"
Báo cáo của KPMG phân chia rõ rệt giữa "Nhóm Lãnh đạo AI" (những tổ chức đang vận hành tích cực AI tự chủ - Agentic AI) và phần còn lại.
Ông Steve Chase, Giám đốc Toàn cầu về AI và Đổi mới Số tại KPMG, nhấn mạnh: "Chi nhiều tiền hơn cho AI không đồng nghĩa với việc tạo ra nhiều giá trị hơn. Những tổ chức dẫn đầu không chỉ dùng AI để 'hỗ trợ', họ đang triển khai các Đại lý AI để tái cấu trúc lại toàn bộ quy trình làm việc và ra quyết định."
Điểm khác biệt nằm ở triết lý triển khai:
- Với phần đông doanh nghiệp: Họ "đắp" AI lên các quy trình cũ (ví dụ: cấp cho nhân viên một công cụ ChatGPT hoặc phần mềm tóm tắt văn bản) mà không thay đổi bản chất luồng công việc. Điều này chỉ mang lại lợi ích nhỏ lẻ.
- Với 11% nhóm dẫn đầu: Họ thiết kế lại quy trình trước, sau đó mới đưa AI vào vận hành trong cấu trúc mới. Các Đại lý AI của họ có thể tự động điều phối công việc liên phòng ban, đưa ra quyết định không cần con người can thiệp ở mọi bước, và phát hiện rủi ro trước khi chúng leo thang.
Ví dụ tại Việt Nam, thay vì chỉ dùng chatbot AI để trả lời khách hàng (cách làm cũ), một ngân hàng dẫn đầu sẽ dùng AI tự chủ để quét hồ sơ tín dụng, tự động duyệt các khoản vay nhỏ và giải ngân trong 5 phút mà không cần con người.
2. 186 Triệu USD Thực Sự Mua Được Gì?
Con số 186 triệu USD trung bình mỗi doanh nghiệp là một khoản khổng lồ. Tuy nhiên, nó bao gồm chi phí cấp phép mô hình, hạ tầng máy tính, tích hợp hệ thống, dịch vụ tư vấn và bộ máy quản trị rủi ro.
KPMG chỉ ra rằng phần lớn doanh nghiệp đang đánh giá thấp các "chi phí ngầm".
Ví dụ, chi phí tính toán (compute) và mua bản quyền (licensing) rất dễ dự toán. Nhưng "chi phí ma sát" (friction costs) mới là thứ gây đau đầu: hàng nghìn giờ kỹ sư dùng để tích hợp AI vào hệ thống ERP cũ kĩ, độ trễ khi ứng dụng RAG (Retrieval-Augmented Generation) trên đống dữ liệu rác, hay chi phí xây dựng cơ sở dữ liệu Vector (như Pinecone hay Weaviate). Nếu nền tảng dữ liệu nội bộ kém, AI sẽ đưa ra kết quả sai lệch, dẫn đến việc doanh nghiệp vừa mất tiền vừa không đạt hiệu quả.
3. Quản Trị Rủi Ro: Bệ Phóng Tăng Tốc, Không Phải Rào Cản
Một phát hiện mang tính bước ngoặt từ KPMG là mối quan hệ giữa mức độ trưởng thành của AI và sự tự tin trong quản trị rủi ro. Chỉ 20% các tổ chức mới thử nghiệm AI tự tin quản lý rủi ro, trong khi con số này ở nhóm dẫn đầu lên tới 49%.
Nhiều ban lãnh đạo thường coi quản trị rủi ro (Governance) là yếu tố làm chậm quá trình triển khai AI. Nhưng sự thật hoàn toàn ngược lại. Quản trị rủi ro chính là động lực giúp AI mở rộng quy mô.
Đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm, việc thiếu khung quản trị không chỉ làm chậm tiến độ mà còn tạo ra rủi ro chí mạng. Đã có những trường hợp thực tế cho thấy sự thiếu kiểm soát có thể biến công nghệ thành nghịch lý AI trong tài chính: vũ khí lừa đảo mới, gây thiệt hại nặng nề và làm mất uy tín doanh nghiệp.
Những công ty tích hợp sẵn khâu kiểm duyệt, giải thích mô hình AI và có cơ chế "người trong vòng lặp" (human-in-the-loop) để can thiệp khi AI không chắc chắn, mới là những người dám mạnh dạn ứng dụng AI vào các quy trình cốt lõi mang lại lợi nhuận cao.
4. Bài Học Nào Cho Doanh Nghiệp Trong Làn Sóng AI?
Thú vị thay, khu vực Châu Á - Thái Bình Dương (ASPAC) đang dẫn đầu toàn cầu về tốc độ triển khai AI tự chủ (49%) và đầu tư trung bình (245 triệu USD). Tuy nhiên, 24% doanh nghiệp tại đây lại cho biết "sự thiếu tin tưởng từ ban lãnh đạo" là rào cản lớn nhất.
Báo cáo của KPMG cũng là hồi chuông cảnh báo: 74% doanh nghiệp khẳng định AI vẫn là ưu tiên đầu tư hàng đầu ngay cả khi suy thoái kinh tế xảy ra.
Khung thời gian để "thử nghiệm" đang dần khép lại. Đối với 89% doanh nghiệp chưa tìm thấy thành công thực sự, câu hỏi không còn là "Có nên triển khai AI hay không?", mà là "Làm thế nào để ứng dụng AI mà không lún sâu vào các khoản nợ kỹ thuật và rủi ro quản trị?". Bắt đầu từ việc tái thiết kế quy trình, chuẩn hóa dữ liệu nội bộ và xây dựng khung quản trị rủi ro ngay từ hôm nay chính là chìa khóa.