Doanh nghiệp chi mạnh cho AI nhưng hiệu quả thực tế vẫn là dấu hỏi lớn

Trí tuệ nhân tạo đang trở thành một trong những hạng mục đầu tư lớn nhất của doanh nghiệp. Từ giấy phép phần mềm, mô hình ngôn ngữ, dữ liệu và chip cho đến đội ngũ kỹ thuật, đào tạo nhân sự và quản trị rủi ro, ngân sách dành cho AI tiếp tục tăng mạnh. Tuy nhiên, phía sau làn sóng đầu tư đó là một câu hỏi ngày càng khó né tránh: AI thực sự tạo ra bao nhiêu giá trị kinh tế?

Các khảo sát và nghiên cứu mới nhất cho thấy bức tranh không hoàn toàn tiêu cực. Nhiều tổ chức đã ghi nhận cải thiện về tốc độ xử lý công việc, dịch vụ khách hàng và hiệu suất cá nhân. Dù vậy, lợi ích vẫn phân bố rất không đồng đều, trong khi phần lớn doanh nghiệp chưa chứng minh được mức hoàn vốn rõ ràng ở quy mô toàn công ty.

Ngân sách tăng nhanh hơn khả năng đo lường giá trị

Áp lực đầu tư AI đến từ cả cơ hội lẫn nỗi sợ bị bỏ lại phía sau. Ban lãnh đạo muốn nhân viên sử dụng trợ lý AI, các bộ phận kinh doanh liên tục đề xuất dự án mới, còn nhà cung cấp phần mềm tích hợp AI vào gần như mọi sản phẩm.

Một khảo sát của Deloitte với 1.854 lãnh đạo tại châu Âu và Trung Đông cho thấy 85% tổ chức đã tăng đầu tư AI trong 12 tháng trước đó và 91% dự định tiếp tục tăng. Tuy nhiên, chỉ 6% dự án điển hình hoàn vốn trong chưa đầy một năm. Phần lớn doanh nghiệp cho biết thời gian để đạt mức hoàn vốn thỏa đáng kéo dài từ hai đến bốn năm, lâu hơn đáng kể so với kỳ vọng phổ biến dành cho các khoản đầu tư công nghệ truyền thống.

Khoảng cách này phản ánh một vấn đề quan trọng: doanh nghiệp có thể mua công cụ AI rất nhanh, nhưng việc thay đổi quy trình, chuẩn hóa dữ liệu và xây dựng cơ chế quản trị lại mất nhiều thời gian hơn.

AI có tạo năng suất, nhưng chưa chắc tạo lợi nhuận

Năng suất cá nhân thường là lợi ích dễ nhận thấy nhất. Nhân viên có thể soạn văn bản, tóm tắt tài liệu, tìm kiếm thông tin, viết mã hoặc chuẩn bị báo cáo nhanh hơn. Deloitte cho biết 66% tổ chức trong nghiên cứu năm 2026 ghi nhận cải thiện về năng suất và hiệu quả.

Tuy nhiên, tiết kiệm thời gian không tự động chuyển thành doanh thu hoặc lợi nhuận. Một nhân viên hoàn thành công việc nhanh hơn 20% chưa chắc giúp doanh nghiệp sản xuất nhiều hơn 20%. Thời gian tiết kiệm có thể được dùng cho công việc khác, cho việc kiểm tra lại đầu ra của AI hoặc đơn giản là không được chuyển hóa thành sản lượng bổ sung.

Một nghiên cứu năm 2026 đối với người lao động tại Hàn Quốc cho thấy việc sử dụng AI tạo sinh giúp giảm khoảng 3,8% thời gian làm việc, nhưng mối liên hệ giữa thời gian tiết kiệm và thay đổi sản lượng gần như bằng không. Kết quả này gợi ý rằng lợi ích ở cấp độ cá nhân có thể chưa xuất hiện ngay trong các chỉ số năng suất của doanh nghiệp.

Giá trị AI đang tập trung vào một nhóm nhỏ

Nghiên cứu AI Performance 2026 của PwC cho thấy 74% giá trị kinh tế từ AI đang được tạo ra bởi chỉ 20% tổ chức dẫn đầu. Nhóm này không đơn thuần mua nhiều công cụ hơn. Họ thường tái thiết kế quy trình, sử dụng AI để tìm nguồn doanh thu mới, cải thiện nền tảng dữ liệu và xây dựng cơ chế quản trị trên quy mô toàn doanh nghiệp.

Các tổ chức dẫn đầu có khả năng tái thiết kế quy trình để tích hợp AI cao gấp khoảng hai lần so với phần còn lại. Họ cũng tăng số quyết định được tự động hóa nhanh hơn và có mức độ tin tưởng vào đầu ra AI cao hơn nhờ những cơ chế kiểm soát rõ ràng.

Điều này cho thấy sự khác biệt quan trọng giữa triển khai công cụ và chuyển đổi mô hình vận hành. Một chatbot được bổ sung vào quy trình cũ có thể giúp tiết kiệm vài phút. Nhưng để tạo giá trị lớn, doanh nghiệp thường phải thay đổi cách công việc được phân bổ, phê duyệt và đo lường.

Phần lớn doanh nghiệp vẫn mắc kẹt ở giai đoạn thử nghiệm

Nhiều dự án AI tạo ra kết quả tích cực trong môi trường thử nghiệm nhưng gặp khó khi mở rộng. Mô hình có thể hoạt động tốt với dữ liệu mẫu, song chất lượng giảm khi tiếp xúc với dữ liệu thực tế thiếu nhất quán, yêu cầu đa dạng và các ngoại lệ trong hoạt động kinh doanh.

Chi phí cũng tăng nhanh khi số người dùng và khối lượng truy vấn lớn hơn. Một thử nghiệm dùng API với vài trăm nhân viên có thể tương đối rẻ, nhưng khi triển khai cho hàng chục nghìn người, doanh nghiệp phải tính thêm phí mô hình, lưu trữ, bảo mật, giám sát, tích hợp và hỗ trợ kỹ thuật.

Ngoài ra, nhiều dự án được bắt đầu mà chưa xác định chỉ số thành công. Nếu mục tiêu chỉ là “ứng dụng AI”, đội ngũ triển khai rất khó đánh giá nên tiếp tục đầu tư, điều chỉnh hay dừng dự án.

Dữ liệu và quy trình cũ làm giảm hiệu quả

Một mô hình mạnh không thể bù đắp hoàn toàn cho dữ liệu phân mảnh và quy trình thiếu chuẩn hóa. Trong nhiều doanh nghiệp, thông tin nằm rải rác trong email, bảng tính, hệ thống cũ và tài liệu không được cập nhật. AI có thể tạo câu trả lời nhanh, nhưng câu trả lời đó vẫn sai nếu nguồn dữ liệu đầu vào không đáng tin cậy.

Để triển khai AI ở quy mô lớn, doanh nghiệp thường phải đầu tư vào các công việc ít hào nhoáng hơn như làm sạch dữ liệu, phân quyền truy cập, kết nối hệ thống và xây dựng bộ tiêu chuẩn đánh giá. Đây là những khoản chi lớn nhưng khó tạo ra kết quả tức thì, khiến thời gian hoàn vốn kéo dài.

Quy trình cũng là một rào cản. Nếu nhân viên vẫn phải sao chép dữ liệu thủ công giữa nhiều hệ thống hoặc xin phê duyệt qua nhiều cấp, việc bổ sung một trợ lý AI chỉ giải quyết được một phần nhỏ của vấn đề.

Chi phí ẩn ngày càng lớn

Giấy phép phần mềm hoặc chi phí token chỉ là phần dễ nhìn thấy nhất. Tổng chi phí sở hữu một hệ thống AI còn bao gồm:

• Tích hợp: kết nối mô hình với dữ liệu nội bộ, hệ thống quản trị và quy trình làm việc.
• Kiểm thử: đánh giá độ chính xác, sai lệch, bảo mật và khả năng hoạt động trong các tình huống ngoại lệ.
• Giám sát: theo dõi chất lượng đầu ra, chi phí sử dụng và hành vi bất thường.
• Đào tạo: giúp nhân viên biết khi nào nên dùng AI và khi nào phải kiểm tra thủ công.
• Tuân thủ: đáp ứng quy định về dữ liệu cá nhân, bản quyền, lưu trữ và giải trình.
• Sửa lỗi: xử lý thông tin sai, mã nguồn thiếu an toàn hoặc quyết định không phù hợp do AI đề xuất.

Nếu không tính đầy đủ các khoản này, doanh nghiệp có thể đánh giá quá cao hiệu quả của dự án.

Hiệu quả phụ thuộc mạnh vào từng loại công việc

AI không tạo ra mức cải thiện giống nhau ở mọi nhiệm vụ. Các công việc có cấu trúc rõ, dữ liệu đầu vào tương đối sạch và kết quả dễ kiểm tra thường phù hợp hơn. Ví dụ bao gồm phân loại yêu cầu khách hàng, trích xuất thông tin từ tài liệu, viết bản nháp, hỗ trợ lập trình và tự động hóa những bước lặp lại.

Ngược lại, những công việc đòi hỏi kiến thức ngầm, phán đoán trong bối cảnh phức tạp hoặc trách nhiệm pháp lý cao thường cần nhiều sự giám sát của con người. Khi chi phí kiểm tra đầu ra quá lớn, lợi ích về tốc độ có thể bị triệt tiêu.

Một phân tích tổng hợp 23 nghiên cứu về trợ lý lập trình AI công bố năm 2026 ghi nhận tác động tích cực ở mức vừa phải đối với năng suất. Tuy nhiên, mức cải thiện lớn hơn trong các thử nghiệm có kiểm soát và nhỏ hơn trong môi trường doanh nghiệp hoặc dự án mã nguồn mở. Kết quả này cho thấy hiệu quả thực tế phụ thuộc đáng kể vào bối cảnh triển khai.

Nhà đầu tư bắt đầu đòi hỏi bằng chứng rõ ràng hơn

Không chỉ các doanh nghiệp sử dụng AI, những tập đoàn xây dựng hạ tầng AI cũng chịu áp lực chứng minh hiệu quả. Amazon, Microsoft, Alphabet và Meta đang chi hàng trăm tỷ USD cho trung tâm dữ liệu, chip và mạng lưới. Amazon đã nâng kế hoạch chi tiêu vốn năm 2026 lên khoảng 220 tỷ USD sau khi doanh thu AWS tăng mạnh, nhưng dòng tiền tự do của công ty chuyển sang âm trong quý gần nhất.

Sự tăng trưởng của dịch vụ đám mây cho thấy nhu cầu AI là có thật. Tuy nhiên, thị trường ngày càng phân biệt giữa tăng trưởng doanh thu và lợi nhuận bền vững. Nhà đầu tư muốn biết công suất mới được sử dụng nhanh đến mức nào, biên lợi nhuận ra sao và thời gian hoàn vốn của hạ tầng kéo dài bao lâu.

Áp lực tương tự đang xuất hiện trong các hội đồng quản trị. Sau giai đoạn chấp nhận thử nghiệm rộng rãi, lãnh đạo tài chính bắt đầu yêu cầu mỗi dự án phải gắn với chỉ số rõ ràng như doanh thu tăng thêm, chi phí giảm, thời gian xử lý ngắn hơn hoặc tỷ lệ lỗi thấp hơn.

Vì sao doanh nghiệp vẫn tiếp tục chi?

Dù hiệu quả chưa rõ ràng, phần lớn doanh nghiệp khó có thể đứng ngoài. AI có thể tạo lợi thế dài hạn, trong khi việc bắt đầu quá muộn khiến tổ chức thiếu dữ liệu, kỹ năng và kinh nghiệm triển khai.

Một số công ty đã chứng minh AI có thể tạo giá trị thực. Thomson Reuters cho biết các sản phẩm AI ngày càng đóng góp lớn hơn vào giá trị hợp đồng, đồng thời nâng dự báo tăng trưởng doanh thu năm 2026. Các nhà cung cấp điện toán đám mây cũng ghi nhận nhu cầu mạnh đối với hạ tầng AI.

Do đó, vấn đề không phải AI hoàn toàn không mang lại hiệu quả. Vấn đề là hiệu quả đang xuất hiện không đồng đều và thường chậm hơn kỳ vọng. Doanh nghiệp đầu tư có kỷ luật, chọn đúng bài toán và thay đổi quy trình có khả năng tạo lợi thế. Những tổ chức chỉ mua công cụ theo phong trào dễ rơi vào tình trạng chi phí tăng nhưng kết quả khó đo lường.

Cách tiếp cận thực tế hơn với ROI của AI

Để tránh lãng phí, doanh nghiệp cần chuyển từ tư duy “AI có thể làm gì?” sang “vấn đề kinh doanh nào đáng giải quyết?”. Một quy trình triển khai thận trọng có thể gồm:

1. Chọn bài toán cụ thể: xác định quy trình có chi phí lớn, thời gian xử lý dài hoặc tỷ lệ lỗi cao.
2. Thiết lập đường cơ sở: đo hiệu suất trước khi triển khai để có cơ sở so sánh.
3. Tính tổng chi phí: bao gồm giấy phép, tích hợp, giám sát, đào tạo và rủi ro.
4. Thử nghiệm có giới hạn: triển khai với một nhóm nhỏ nhưng trong điều kiện gần với thực tế.
5. Đo kết quả kinh doanh: ưu tiên doanh thu, chi phí, chất lượng và thời gian thay vì chỉ số sử dụng.
6. Mở rộng có chọn lọc: chỉ nhân rộng những trường hợp chứng minh được giá trị.

AI không phải khoản đầu tư tự động sinh lời

Giai đoạn đầu của cơn sốt AI được thúc đẩy bởi tiềm năng công nghệ. Giai đoạn tiếp theo sẽ được quyết định bởi khả năng tạo ra kết quả kinh doanh. Khi ngân sách tiếp tục tăng, doanh nghiệp sẽ phải chứng minh rằng AI không chỉ tạo ra bản trình diễn ấn tượng mà còn cải thiện hoạt động ở quy mô thực tế.

Câu hỏi lớn không còn là doanh nghiệp có dùng AI hay không. Câu hỏi là họ có đủ dữ liệu, quy trình, quản trị và kỷ luật tài chính để biến AI thành giá trị hay không. Với phần lớn tổ chức, câu trả lời hiện tại vẫn chưa rõ ràng.

Nguồn tham khảo: Deloitte, PwC, Reuters và các nghiên cứu học thuật công bố năm 2026 về năng suất và mức độ ứng dụng AI trong doanh nghiệp.