Khi AI không mang lại hiệu quả như kỳ vọng trong doanh nghiệp

Nhiều doanh nghiệp hiện nay dành ngân sách đáng kể cho AI với kỳ vọng tạo ra bước nhảy vọt về năng suất và lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, thực tế lại cho thấy không ít tổ chức sau một thời gian triển khai vẫn loay hoay với câu hỏi: “Vì sao đầu tư nhiều nhưng kết quả mang lại rất hạn chế?”

Nguyên nhân không nằm ở bản thân công nghệ, mà thường xuất phát từ những sai lầm trong cách tiếp cận và triển khai AI. Khi AI được áp dụng theo cảm tính, thiếu định hướng rõ ràng hoặc chạy theo xu hướng, rủi ro thất bại là điều khó tránh khỏi.

Nội dung dưới đây sẽ đi sâu phân tích các lỗi thường gặp khi doanh nghiệp triển khai AI, lý do vì sao những vấn đề này lặp lại ở nhiều tổ chức và đâu là hướng đi phù hợp để AI thực sự tạo ra giá trị kinh doanh.

Vì sao doanh nghiệp dễ triển khai AI sai cách?

AI không phải là một công cụ đơn lẻ mà là tổ hợp của dữ liệu, quy trình và con người. Trong khi đó, nhiều doanh nghiệp lại tiếp cận AI với tâm lý khá đơn giản, thậm chí nóng vội. Một số nguyên nhân phổ biến có thể kể đến:

• Tin rằng AI có thể giải quyết hầu hết vấn đề vận hành

• Chưa hiểu rõ khả năng và giới hạn thực tế của AI

• Thiếu kế hoạch triển khai bài bản, dài hạn

Khoảng cách giữa kỳ vọng ban đầu và năng lực triển khai thực tế chính là mảnh đất màu mỡ cho những sai lầm xuất hiện.

Những sai lầm thường gặp khi doanh nghiệp áp dụng AI

1. Áp dụng AI theo trào lưu thay vì nhu cầu thực tế

Không ít doanh nghiệp quyết định triển khai AI chỉ vì thấy thị trường nói nhiều hoặc đối thủ đang thử nghiệm. AI trở thành một “nhãn mác công nghệ” hơn là giải pháp giải quyết vấn đề cụ thể.

Khi chưa xác định rõ:

• Vấn đề kinh doanh cần cải thiện

• Quy trình nào cần AI hỗ trợ

thì việc đầu tư AI rất dễ rơi vào tình trạng có công cụ nhưng không biết dùng vào đâu.

2. Kỳ vọng AI thay thế con người quá nhanh

Một sai lầm khác là đặt quá nhiều kỳ vọng vào khả năng tự động hóa của AI. Nhiều tổ chức mong muốn AI vận hành trơn tru ngay từ đầu, giảm mạnh nhân sự hoặc thay thế hoàn toàn con người trong thời gian ngắn.

Trong thực tế, AI cần:

• Dữ liệu đủ tốt

• Thời gian huấn luyện

• Sự giám sát và hiệu chỉnh liên tục

Khi kỳ vọng vượt xa khả năng hiện tại, thất vọng là điều khó tránh khỏi.

3. Xem nhẹ vai trò của dữ liệu

AI chỉ thông minh khi dữ liệu đầu vào đủ chất lượng. Tuy nhiên, không ít doanh nghiệp tập trung mua công nghệ nhưng lại bỏ qua việc chuẩn hóa dữ liệu. Dữ liệu rời rạc, thiếu nhất quán hoặc sai lệch sẽ khiến AI hoạt động kém hiệu quả, thậm chí tạo ra kết quả sai.

Đây là lỗi mang tính nền tảng nhưng lại thường bị xem nhẹ trong quá trình triển khai.

4. Coi AI là dự án ngắn hạn

Một số doanh nghiệp triển khai AI theo kiểu “làm thử”, thiếu:

• Lộ trình phát triển rõ ràng

• Tiêu chí đánh giá hiệu quả

• Kế hoạch mở rộng sau giai đoạn thử nghiệm

Trong khi đó, AI cần được tích hợp dần vào chiến lược chuyển đổi số tổng thể, thay vì chỉ là một dự án rời rạc.

5. Không chuẩn bị về nhân sự và năng lực vận hành

Việc sở hữu công nghệ không đồng nghĩa với việc khai thác được giá trị từ nó. Khi đội ngũ:

• Không hiểu cách sử dụng AI

• Không có người chịu trách nhiệm quản lý

• Thiếu kỹ năng vận hành và đánh giá

AI rất dễ bị sử dụng sai mục đích hoặc bị “bỏ xó” sau giai đoạn đầu.

6. Giao toàn quyền cho AI mà thiếu cơ chế kiểm soát

Một số tổ chức quá tin vào kết quả do AI tạo ra mà không có bước kiểm tra hoặc đánh giá rủi ro. Việc thiếu giám sát có thể dẫn đến:

• Thông tin sai lệch

• Quyết định kinh doanh thiếu chính xác

• Ảnh hưởng đến uy tín doanh nghiệp

AI cần hỗ trợ con người, không nên hoạt động hoàn toàn độc lập trong các quyết định quan trọng.

Hệ quả khi triển khai AI không đúng cách

Những sai lầm trong quá trình triển khai AI có thể kéo theo nhiều hệ lụy như:

• Chi phí đầu tư bị đội lên nhưng hiệu quả thấp

• Quy trình vận hành bị gián đoạn

• Nội bộ mất niềm tin vào công nghệ

• Quá trình chuyển đổi số bị chậm lại

Điều đáng nói là nhiều doanh nghiệp sau đó lại cho rằng “AI không phù hợp”, trong khi vấn đề nằm ở cách triển khai chứ không phải bản thân AI.

Làm thế nào để doanh nghiệp tránh đi vào vết xe đổ?

Bắt đầu từ bài toán kinh doanh cụ thể

Thay vì hỏi AI làm được gì, doanh nghiệp nên xác định:

• Khâu nào đang gây lãng phí thời gian hoặc chi phí

• Quy trình nào có thể cải thiện bằng tự động hóa

AI chỉ phát huy hiệu quả khi được gắn với mục tiêu kinh doanh rõ ràng.

Triển khai theo từng bước nhỏ

Cách tiếp cận an toàn là:

• Thử nghiệm ở quy mô nhỏ

• Đánh giá hiệu quả

• Mở rộng dần khi đã có kết quả

Cách làm này giúp doanh nghiệp kiểm soát rủi ro và tối ưu ngân sách.

Đầu tư đồng thời vào dữ liệu và con người

Công nghệ chỉ là một phần. Doanh nghiệp cần song song:

• Chuẩn hóa dữ liệu

• Đào tạo đội ngũ hiểu và sử dụng AI đúng cách

Đây là yếu tố quyết định AI có đi vào vận hành thực tế hay không.

Xem AI là công cụ hỗ trợ, không phải “cây đũa thần”

AI phát huy giá trị tốt nhất khi được kết hợp với kinh nghiệm và tư duy con người. Những quyết định quan trọng vẫn cần sự đánh giá của con người thay vì hoàn toàn dựa vào máy móc.

Những doanh nghiệp cần đặc biệt thận trọng khi triển khai AI

Một số nhóm doanh nghiệp dễ gặp rủi ro hơn khi áp dụng AI gồm:

• Doanh nghiệp vừa và nhỏ với nguồn lực hạn chế

• Tổ chức mới bắt đầu chuyển đổi số

• Doanh nghiệp chưa có nền tảng dữ liệu rõ ràng

Với các nhóm này, việc triển khai AI cần được tư vấn và chuẩn bị kỹ lưỡng.

Kết luận

Những thất bại trong triển khai AI phần lớn không đến từ công nghệ mà từ cách doanh nghiệp tiếp cận và vận hành. Khi AI được áp dụng đúng mục tiêu, đúng năng lực và có chiến lược dài hạn, giá trị mang lại là rất rõ ràng.

Thay vì xem AI như một khoản đầu tư “thử vận may”, doanh nghiệp cần coi đây là một phần trong chiến lược phát triển bền vững, gắn chặt với dữ liệu, con người và quy trình. Chỉ khi đó, AI mới thực sự trở thành đòn bẩy tăng trưởng, thay vì gánh nặng chi phí.