Thành công với AI không đến từ công nghệ mới nhất, mà từ nền tảng dữ liệu vững chắc, tư duy đúng và quy trình triển khai bài bản, gắn với mục tiêu thực tế.
AI 2025 – Khi Phép Màu Trở Thành Gánh Nặng?
Từ 2023 đến nay, sự bùng nổ của AI, đặc biệt là Generative AI, tạo nên một “cơn sốt” trong cộng đồng doanh nghiệp. Bất cứ nơi nào cũng nói về khả năng tự động hóa, tăng năng suất, tối ưu chi phí, thậm chí mở ra những hướng phát triển mới. Nhưng khi phép màu biến thành áp lực, doanh nghiệp mới thấy được bức tranh toàn cảnh: AI không tự sáng tạo giá trị — và kỳ vọng lớn dễ biến thành thất vọng lớn hơn.
Theo báo cáo từ S&P Global, khoảng 46 % dự án GenAI không đạt được mục tiêu kinh doanh, nhiều dự án thậm chí bị bỏ dở trước khi đi vào vận hành toàn diện . Con số này tương tự với thống kê của Cutter cho thấy hơn 80 % dự án AI thất bại . Vấn đề là ở đâu? Là do công nghệ AI chưa đủ tốt, hay là cách triển khai khiến doanh nghiệp “vấp ngã”?
Vì Sao Các Dự Án AI “Gãy Gánh Giữa Đường”?
AI không phải quả trứng vàng — nó chỉ là công cụ. Giá trị thực sự xuất phát từ cách ứng dụng công nghệ vào vận hành theo chiến lược thực tiễn. Dưới đây là những điểm “chết người” phổ biến:
a. Kỳ vọng thiếu nền tảng chiến lược
Nhiều doanh nghiệp trình làng AI như một cuộc cách mạng mới, nhưng lại quên xác định bài toán kinh doanh cụ thể. Ví dụ, triển khai AI chatbot nhưng không xác định rõ quy trình CSKH nào cần tối ưu — dẫn đến một công cụ không ăn nhập, hoặc dùng hời hợt như “thêm cho có”.
b. Dữ liệu chưa sẵn sàng
Dữ liệu là “nhiên liệu” cho AI, nhưng nhiều doanh nghiệp vẫn lưu trữ rời rạc, chưa chuẩn hóa. Kết quả: mô hình học sai, ra quyết định lệch, thậm chí phản tác dụng. S&P Global nhấn mạnh yếu tố “data privacy, security risks, costs” đang là thách thức nhưng quản lý dữ liệu hiệu quả vẫn là chìa khóa để AI thành công.
c. Thiếu nguồn lực nội bộ
Thiếu nhân sự có khả năng kết nối công nghệ – dữ liệu – quy trình, doanh nghiệp dễ rơi vào tình trạng lệ thuộc vendor, mất kiểm soát. Khi chuyện không đi theo đúng chiến lược, họ không có người trong nhà để điều chỉnh, dẫn đến mô hình trở thành “black‑box” không thể hiệu chỉnh.
d. Thiếu đo lường và liên kết với mục tiêu kinh doanh
Không đặt KPI cụ thể, không đánh giá ROI — vậy thì “AI làm được gì?” trở thành câu hỏi khó trả lời. Cutter thống kê: “More than 80 % AI projects fail” không chỉ vì công nghệ, mà vì doanh nghiệp không đo lường hiệu quả đúng cách .
e. Không có quy trình giám sát – vận hành liên tục (ModelOps/MLOps)
Sau khi triển khai, nếu không giám sát hiệu suất, cập nhật mô hình, AI sẽ “chai lưỡi” như robot không được bảo dưỡng. Theo S&P, MLOps và đo lường gia tăng là dấu hiệu của tổ chức có quản trị cao cấp, giúp giảm đáng kể rủi ro thất bại dự án.
Có thể bạn quan tâm: Dữ liệu chưa số hóa – “Điểm Mù” khiến AI và chính quyền số không thể vận hành sau sáp nhập
Khi AI Trở Thành “Con Dao Hai Lưỡi” – Doanh Nghiệp Trả Giá Như Thế Nào?
AI sai không chỉ khiến doanh nghiệp mất tiền, mà còn gây tổn hại sâu rộng ở nhiều cấp độ:
- Mất uy tín: AI phản hồi sai, phân tích nhầm hay phê duyệt lệch trong các lĩnh vực như CSKH, tài chính, y tế… đều có thể làm mất lòng tin của khách hàng và đối tác.
- Thiệt hại tài chính: Chi hàng tỷ đồng cho AI nhưng không mang lại kết quả như kỳ vọng, thậm chí bị dừng giữa chừng vì thiếu ROI.
- Rối loạn nội bộ: Thiếu sự phối hợp giữa bộ phận IT, dữ liệu và vận hành khiến quy trình đứt gãy, hiệu suất giảm sút.
- Suy giảm niềm tin vào chuyển đổi số: Một dự án AI thất bại dễ khiến cả tổ chức hoài nghi các sáng kiến số tiếp theo – chậm nhịp đổi mới, tụt lại phía sau.
Tái Định Vị AI: Công Cụ Chiến Lược, Không Phải “Thánh Gióng” Công Nghệ
Để AI thật sự trở thành lợi thế cạnh tranh, doanh nghiệp cần dừng lại, tự hỏi lại và bắt đầu trở lại từ nền tảng dữ liệu và bài toán kinh doanh.
a. Bắt đầu từ bài toán kinh doanh thật
Phải bắt đầu bằng câu hỏi: “AI sẽ giải quyết điều gì cụ thể?” Ưu tiên các quy trình lặp, tốn công, có dữ liệu – ví dụ: đọc hóa đơn, phân loại văn bản, phản hồi tự động…
Cutter chỉ rõ, nếu không xác định đúng bài toán, đại dự án AI dễ sụp đổ ngay từ đầu .
b. Kiểm tra mức độ sẵn sàng của dữ liệu
Doanh nghiệp cần trả lời: “Dữ liệu đã đủ – sạch – chuẩn chưa?” Nếu chưa, phải đầu tư nền tảng hạ tầng dữ liệu — làm tiền đề cho mọi bước tiếp theo. S&P nhấn mạnh tỉ trọng tổ chức triển khai MLOps và đo lường hiệu quả gia tăng rõ rệt khi dữ liệu được quản lý bài bản .
c. Gắn AI với chiến lược khi có KPI – đo ROI
Không KPI = không biết AI có thật sự hữu ích không. Ví dụ: giảm thời gian xử lý hồ sơ từ 3 ngày xuống còn 1 giờ. Có KPI như vậy, doanh nghiệp sẽ kiên trì hơn.
d. Tăng cường năng lực nội bộ – không lệ thuộc vendor
Doanh nghiệp không nhất thiết cần đội AI lớn, nhưng phải có người trong nội bộ hiểu dữ liệu và giám sát mô hình. Cần hợp tác với vendor nhưng phải học hỏi nhanh, không để mất kiến toàn quyền kiểm soát.
e. Áp dụng MLOps để quản lý vòng đời mô hình
Như DevOps giúp phần mềm bền bỉ, MLOps giúp AI luôn “sắc bén”, có thể cập nhật thường xuyên, tránh bị lỗi thời. S&P cũng chỉ ra rằng các tổ chức đã đầu tư vào MLOps có tỉ lệ thất bại thấp hơn nhiều .
5 Câu Hỏi Cần Rõ Trước Khi Quyết Định “Chơi AI”
a. AI sẽ giải quyết bài toán gì trong doanh nghiệp?
Không nên triển khai AI chỉ vì thấy đối thủ đã làm, hay vì bị cuốn theo xu hướng công nghệ. Thay vào đó, doanh nghiệp cần xác định rõ: AI sẽ hỗ trợ xử lý công việc nào? Đó có thể là giảm thời gian xử lý hồ sơ, tự động phân loại văn bản, tăng tốc quy trình chăm sóc khách hàng… Nhưng nếu chưa rõ vấn đề, mọi đầu tư đều có nguy cơ lệch hướng.
b. Dữ liệu hiện tại có đủ – sạch – có cấu trúc không?
AI chỉ thông minh khi được nuôi bằng dữ liệu chất lượng. Doanh nghiệp cần rà soát lại kho dữ liệu: đã số hóa chưa? Có bị rời rạc, thiếu chuẩn hóa không? Nếu dữ liệu vẫn ở dạng phân tán, thiếu kiểm soát, việc triển khai AI sẽ gặp nhiều rủi ro và kết quả dễ sai lệch.
c. Doanh nghiệp sẽ đo lường hiệu quả AI bằng cách nào?
Không thể nói một dự án AI thành công nếu không có tiêu chí đánh giá cụ thể. Cần thiết lập KPI rõ ràng ngay từ đầu, ví dụ như: giảm 50% thời gian phản hồi khách hàng, tăng 30% độ chính xác trong phân loại hồ sơ… Có KPI, doanh nghiệp mới biết AI đang mang lại giá trị thực hay chỉ là “bánh vẽ”.
d. Ai sẽ chịu trách nhiệm vận hành và cập nhật mô hình?
Một trong những lý do phổ biến khiến AI thất bại là… không ai chịu trách nhiệm trực tiếp sau khi triển khai. Doanh nghiệp cần phân công rõ người hoặc bộ phận theo dõi hiệu suất, điều chỉnh mô hình khi cần, thay vì để mọi thứ phó mặc cho nhà cung cấp hoặc vận hành theo kiểu “đặt rồi để đó”.
Doanh nghiệp đã có quy trình duy trì và nâng cấp AI chưa?
Công nghệ không đứng yên – AI cũng vậy. Mô hình cần được kiểm tra, hiệu chỉnh và cập nhật thường xuyên để thích ứng với dữ liệu và môi trường mới. Nếu doanh nghiệp chưa có quy trình quản trị vòng đời AI (như MLOps), rủi ro sai lệch và lỗi thời là điều chắc chắn sẽ xảy ra.
Trong làn sóng công nghệ hiện nay, AI thường được nhìn nhận như một giải pháp “thần kỳ” có thể thay đổi toàn bộ cách doanh nghiệp vận hành. Nhưng thực tế, AI không tự tạo ra giá trị – chính cách doanh nghiệp tiếp cận, triển khai và quản trị mới quyết định hiệu quả cuối cùng.
AI chỉ mang lại lợi ích khi được sử dụng để giải quyết một bài toán cụ thể, với dữ liệu đúng và mục tiêu rõ ràng. Nếu triển khai theo phong trào, thiếu kế hoạch, thiếu người giám sát hoặc không có tiêu chí đo lường, AI rất dễ trở thành khoản đầu tư tốn kém mà không mang lại kết quả thực chất.
Doanh nghiệp cần nhìn nhận AI như một công cụ chiến lược – không phải phép màu. Và để công cụ đó phát huy được sức mạnh, điều quan trọng nhất là tư duy đúng từ đầu.
Thành công với AI không đến từ việc chạy theo công nghệ mới nhất, mà từ khả năng làm chủ dữ liệu và quy trình triển khai bài bản.
Với hơn 17 năm kinh nghiệm, FSI hiện là đơn vị tiên phong tại Việt Nam trong việc cung cấp giải pháp số hóa, chuyển đổi số – quản lý tài liệu thông minh – tích hợp dữ liệu nền tảng. Đây chính là những bước chuẩn bị cốt lõi giúp doanh nghiệp Việt sẵn sàng cho hành trình ứng dụng AI hiệu quả và thực tiễn.
Xem thêm: Kỹ sư việt trong cuộc chạy đua AI toàn cầu: Đủ sức nhưng thiếu đà bật?
