Khoảng cách nguy hiểm giữa áp dụng AI và tăng trưởng doanh thu
Khoảng cách giữa tỷ lệ ứng dụng AI doanh nghiệp rất cao và tỷ lệ tăng trưởng doanh thu rất thấp là hiện tượng các tổ chức đổ nguồn lực vào công nghệ nhưng không thay đổi cách quản trị, quy trình và nhân sự, khiến AI chỉ dừng ở thử nghiệm, không trở thành năng lực vận hành cốt lõi, từ đó tạo ra rủi ro chiến lược thay vì lợi thế cạnh tranh.
Việc 95% doanh nghiệp tuyên bố ứng dụng AI nhưng chỉ một phần nhỏ ghi nhận tăng doanh thu cho thấy một nghịch lý: chúng ta đang đua nhau mua công cụ nhưng không thay đổi cách vận hành. Theo phân tích của ông Nguyễn Chiến Thắng khi nhìn vào thực trạng ứng dụng AI tại doanh nghiệp, chỉ khoảng 5% dự án vượt qua giai đoạn thử nghiệm để mở rộng ứng dụng. Điều này đồng nghĩa phần lớn sáng kiến AI đang “chết yểu” trong phòng lab, trong khi ban lãnh đạo lại tưởng rằng mình đã đi trước trong chuyển đổi số Việt Nam.
Thất bại triển khai AI: Lỗi ở công nghệ hay năng lực quản trị?
Trái với suy nghĩ phổ biến, đa số thất bại triển khai AI không xuất phát từ bản thân công nghệ mà từ năng lực quản trị AI yếu, thiếu nhân sự phù hợp và quy trình vận hành lỗi thời. Nhận định này được nhấn mạnh khi nhiều ý kiến cảnh báo rằng đầu tư vào AI không bảo đảm hiệu quả nếu doanh nghiệp thiếu năng lực quản trị, nhân sự và quy trình vận hành phù hợp. Nói cách khác, doanh nghiệp đang cố gắng gắn AI vào một cỗ máy tổ chức cũ kỹ.
Trong lĩnh vực ngân hàng, ông Lưu Danh Đức chỉ ra rằng nhiều dự án AI dù được đầu tư đáng kể, tiến gần giai đoạn triển khai nhưng phải dừng lại vì không đáp ứng yêu cầu pháp chế hoặc an toàn thông tin. Đây là ví dụ điển hình cho thất bại triển khai AI: công nghệ chạy được, nhưng hệ thống quản trị rủi ro, tuân thủ và phân quyền chưa sẵn sàng. Khi 94% doanh nghiệp trên thế giới triển khai AI chưa ghi nhận hiệu quả kinh doanh rõ rệt và tại Việt Nam tỷ lệ ứng dụng AI thành công chưa đến 3%, vấn đề rõ ràng không nằm ở thiếu thuật toán.
Dữ liệu chia cắt và AI “phòng ban”: Vì sao doanh thu không nhúc nhích?
Một nguyên nhân cốt lõi khiến ứng dụng AI doanh nghiệp không chuyển hóa thành doanh thu là dữ liệu bị chia cắt và AI bị nhốt trong từng phòng ban. Các chuyên gia chỉ ra rằng dữ liệu hiện nằm rời rạc trên nhiều phần mềm, thiếu kết nối, khiến thông tin không được chia sẻ thông suốt và thời gian xử lý công việc kéo dài. Trong bối cảnh đó, dù AI có thông minh đến đâu, nó cũng chỉ xử lý được “mảnh vụn” thực tế, không chạm tới chuỗi giá trị hoàn chỉnh.
Phần lớn doanh nghiệp hiện mới sử dụng AI ở cấp độ cá nhân hoặc cho những công việc đơn lẻ tại từng phòng ban. Nghĩa là AI đang được dùng như công cụ hỗ trợ cá nhân, không phải như một lớp vận hành xuyên suốt. Khi AI không được cung cấp đầy đủ thông tin về sản phẩm, quy trình và văn hóa doanh nghiệp, nó khó có thể đóng góp vào kết quả kinh doanh tổng thể. Đây là lý do dù tỷ lệ doanh nghiệp Việt Nam đạt chuẩn thông minh hóa vận hành chưa tới 5%, nhiều lãnh đạo vẫn lầm tưởng rằng mình đã “chuyển đổi số xong” chỉ vì đã mua vài công cụ AI.
Unlearning: Bỏ thói quen cũ trước khi mơ về doanh nghiệp thông minh
Nếu không dám “unlearning” – bỏ bớt thói quen vận hành cũ – doanh nghiệp sẽ biến AI thành lớp trang trí đắt tiền. Mô hình 10-20-70 của Boston Consulting Group được nhắc lại để nhấn mạnh rằng chỉ 10% nỗ lực chuyển đổi AI liên quan đến thuật toán, 20% liên quan đến công nghệ và dữ liệu, còn 70% nằm ở con người, quy trình và chuyển đổi tổ chức. Điều này nghĩa là muốn AI hiệu quả, phải dám thiết kế lại quy trình, chứ không chỉ cài thêm một công cụ.
Các chuyên gia khuyến nghị doanh nghiệp rà soát quy trình, loại bỏ bước thừa, hợp nhất hoặc tự động hóa công đoạn trước khi chọn vị trí ứng dụng AI. Song song đó, vai trò nhân viên phải thay đổi: AI xử lý nhiệm vụ lặp lại, con người chuyển sang giám sát kết quả và xử lý ngoại lệ. Mô hình doanh nghiệp thông minh ứng dụng AI cần bốn trụ cột: bộ điều phối nhân sự số, hệ thống kết nối API, bộ nhớ tri thức và cơ chế quản trị an toàn dữ liệu. Nếu không unlearning, bốn trụ cột này sẽ chỉ tồn tại trên slide thuyết trình.
Ba bước thực dụng để biến AI thành lợi thế cạnh tranh
Trong chuyển đổi số Việt Nam, câu hỏi không còn là “có dùng AI hay không” mà là “AI có tạo ra kết quả tài chính đo được hay không”. Các chuyên gia cảnh báo rằng trong vòng 3 năm tới, mức độ ứng dụng AI sẽ quyết định năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp trên thị trường. Với tỷ lệ doanh nghiệp Việt Nam đạt chuẩn thông minh hóa vận hành chưa tới 5%, cửa sổ cơ hội vẫn mở nhưng sẽ đóng nhanh với những đơn vị chỉ dừng ở thử nghiệm.
Để tránh rơi vào nhóm 97% thất bại triển khai AI, doanh nghiệp – đặc biệt là doanh nghiệp nhỏ và vừa – được khuyến nghị ba bước thực dụng. Thứ nhất, xây dựng hạ tầng dữ liệu, số hóa tài liệu nghiệp vụ và hình thành kho tri thức tập trung. Thứ hai, ban hành quy định rõ ràng về sử dụng AI và phân quyền truy cập dữ liệu. Thứ ba, chọn 1–2 quy trình vận hành để thử nghiệm AI trong ngắn hạn, đo lường hiệu quả thực tế trước khi mở rộng. Doanh nghiệp nên ưu tiên các ứng dụng giải quyết vấn đề cụ thể và có khả năng sớm chứng minh hiệu quả, thay vì chạy theo số lượng ý tưởng.
