Làn sóng đầu tư AI bùng nổ nhưng lợi nhuận chưa như kỳ vọng
Ba năm sau khi ChatGPT tạo nên cơn sốt toàn cầu, các doanh nghiệp lớn nhỏ đã nhanh chóng đưa trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) vào hàng loạt sản phẩm và quy trình vận hành. Tuy nhiên, theo chia sẻ của nhiều lãnh đạo doanh nghiệp, cố vấn và kết quả từ các khảo sát gần đây, phần lớn công ty vẫn chưa thu được lợi ích tài chính rõ rệt từ AI.
Một khảo sát với 1.576 lãnh đạo doanh nghiệp do Forrester Research thực hiện trong quý II cho thấy chỉ 15% cho biết biên lợi nhuận của họ được cải thiện nhờ AI trong năm qua. Trong khi đó, khảo sát của Boston Consulting Group (BCG) với 1.250 lãnh đạo từ tháng 5 đến giữa tháng 7 cho thấy chỉ 5% nhận thấy AI tạo ra giá trị trên diện rộng.
Dù vậy, các lãnh đạo vẫn tin rằng AI sẽ thay đổi doanh nghiệp trong dài hạn, nhưng tốc độ chuyển đổi đang chậm hơn kỳ vọng ban đầu. Forrester dự báo đến năm 2026, các công ty có thể trì hoãn khoảng 25% kế hoạch chi tiêu cho AI thêm một năm.
AI không phải “nút bấm dễ dàng” như nhiều người tưởng
Sau khi ChatGPT ra mắt, nhiều doanh nghiệp lập tức thành lập các nhóm chuyên trách để tìm cách ứng dụng AI vào hoạt động. Tuy nhiên, quá trình triển khai thực tế lại gặp nhiều rào cản.
Một ví dụ điển hình là CellarTracker, ứng dụng quản lý bộ sưu tập rượu vang. Công ty này từng phát triển một “sommelier AI” để đưa ra gợi ý rượu phù hợp với khẩu vị người dùng. Vấn đề là chatbot này quá lịch sự, luôn đưa ra nhận xét tích cực thay vì thẳng thắn nói rằng người dùng khó có thể thích loại rượu đó. Phải mất 6 tuần tinh chỉnh, nhóm phát triển mới khiến AI đưa ra đánh giá trung thực hơn.
Nhiều doanh nghiệp khác cũng gặp khó khăn về tính nhất quán của AI. Tại Cando Rail and Terminals (Canada), một chatbot AI được thử nghiệm để tóm tắt tài liệu an toàn nội bộ nhưng lại thường xuyên quên, hiểu sai hoặc “bịa” quy định, buộc công ty phải tạm dừng dự án sau khi đã chi khoảng 300.000 USD.
Con người vẫn giữ vai trò then chốt trong dịch vụ khách hàng
AI từng được kỳ vọng sẽ thay thế phần lớn tổng đài chăm sóc khách hàng, nhưng thực tế cho thấy con người vẫn đóng vai trò không thể thiếu.
Công ty thanh toán Klarna từng công bố trợ lý AI có thể thay thế 700 nhân viên. Tuy nhiên, đến năm 2025, ban lãnh đạo thừa nhận nhiều khách hàng vẫn muốn nói chuyện với con người, đặc biệt khi gặp vấn đề phức tạp. AI hiện chỉ xử lý hiệu quả các tác vụ đơn giản, còn các trường hợp khó vẫn phải chuyển sang nhân viên thật.
Tương tự, Verizon cũng điều chỉnh chiến lược, kết hợp AI để sàng lọc và hỗ trợ, nhưng vẫn duy trì đội ngũ nhân viên chăm sóc khách hàng trực tiếp. Theo công ty, sự đồng cảm là yếu tố AI chưa thể thay thế hoàn toàn.
“Ranh giới gập ghềnh” của AI
Các chuyên gia gọi mâu thuẫn trong năng lực của AI là “jagged frontier” – AI có thể rất giỏi trong toán học hay lập trình, nhưng lại thất bại ở những nhiệm vụ tưởng chừng đơn giản.
Nhiều hệ thống AI gặp khó khi xử lý dữ liệu doanh nghiệp không đồng nhất, dẫn đến việc nhận diện sai mẫu hoặc hiểu nhầm thông tin. Điều này buộc các công ty phải cân nhắc những dự án chuẩn hóa dữ liệu tốn kém và kéo dài, trước khi AI có thể phát huy hiệu quả.
AI cần được “cầm tay chỉ việc” nhiều hơn
Trước thực tế này, các công ty AI lớn như OpenAI và Anthropic đang chuyển hướng, không chỉ cung cấp công nghệ mà còn trực tiếp đồng hành cùng doanh nghiệp trong quá trình triển khai.
OpenAI đã lập các nhóm kỹ sư chuyên biệt để làm việc sát với khách hàng doanh nghiệp, tập trung vào những bài toán tác động cao nhưng dễ triển khai trước. Anthropic cũng tuyển dụng các chuyên gia “AI ứng dụng” để nhúng trực tiếp vào doanh nghiệp.
Song song đó, nhiều startup AI chuyên ngành – đặc biệt trong tài chính và pháp lý – đang phát triển mô hình AI chuyên biệt, thay vì công cụ dùng chung cho mọi mục đích.
Kết luận
AI vẫn được xem là tương lai của doanh nghiệp, nhưng thực tế cho thấy quá trình hiện thực hóa giá trị chậm và phức tạp hơn nhiều so với kỳ vọng ban đầu. Thay vì một cuộc cách mạng tức thì, AI đang dần trở thành công cụ hỗ trợ cần sự tinh chỉnh, dữ liệu chuẩn hóa và phối hợp chặt chẽ với con người. Thành công của làn sóng đầu tư AI sẽ phụ thuộc vào việc doanh nghiệp tìm ra cách ứng dụng thực tế để tăng doanh thu, cải thiện biên lợi nhuận hoặc thúc đẩy đổi mới – nếu không, rủi ro một chu kỳ điều chỉnh mạnh như bong bóng dot-com vẫn hiện hữu.
