Từ cơn sốt ứng dụng AI đến khoảng trống hiệu quả thực tế
Chưa bao giờ nhận thức của lãnh đạo doanh nghiệp về AI lại đồng nhất và mạnh mẽ như hiện nay. Khảo sát CEO toàn cầu lần thứ 28 của PwC chỉ ra, 49% CEO kỳ vọng GenAI gia tăng lợi nhuận trong 12 tháng tới. Báo cáo "The State of AI" mới nhất của McKinsey cũng ghi nhận 88% tổ chức trên toàn cầu đã ứng dụng AI thường xuyên trong ít nhất một chức năng nghiệp vụ. Tại Việt Nam, sức nóng này thể hiện rõ nét qua số liệu của AWS với gần 170.000 doanh nghiệp đã triển khai AI, tăng trưởng 39% so với cùng kỳ.
Tuy nhiên, mức độ ứng dụng cao không đồng nghĩa với hiệu quả tương xứng. Chỉ 39% tổ chức ghi nhận tác động của AI đến lợi nhuận, và phần lớn đánh giá mức đóng góp này dưới 5% (theo McKinsey). Ở Việt Nam, báo cáo của AWS cũng chỉ rõ phần lớn doanh nghiệp mới chỉ dừng lại ở mức ứng dụng cơ bản để nâng cao hiệu suất vận hành, thay vì dùng AI để đổi mới cốt lõi. Điều này phản ánh một thực tế: nhiều doanh nghiệp đang đứng trước bài toán đầu tư công nghệ lớn, nhưng lợi nhuận mang lại chưa tương xứng.
Ba nút thắt khiến AI chưa tạo ra giá trị như kỳ vọng
Theo phân tích của các chuyên gia Học viện Agile, có ba nguyên nhân nội tại khiến việc triển khai AI chưa đáp ứng kỳ vọng về mặt giá trị.
Trước hết là cách thức sử dụng và tùy biến công cụ AI chưa phù hợp với đặc thù công việc. Nhiều tổ chức triển khai theo hướng "mua gì dùng nấy", thiếu sự điều chỉnh để phù hợp với đặc thù từng bộ phận, khiến kết quả đầu ra chung chung và khó tích hợp vào quy trình vận hành hằng ngày.
Tiếp theo là rào cản về niềm tin. Một khảo sát vào tháng 6/2025 của Gartner cho thấy, ngay cả ở các tổ chức trưởng thành về AI, 48% lãnh đạo vẫn coi rủi ro bảo mật là một trong ba rào cản hàng đầu. Vấn đề "ảo giác AI" (AI Hallucination) chưa được kiểm soát khiến nhiều nhà lãnh đạo ngần ngại trao quyền cho hệ thống trong các quyết định chiến lược.
Tuy nhiên, nút thắt lớn nhất lại nằm ở quy trình ứng dụng AI chưa rõ ràng và thiếu hệ thống đo lường hiệu quả. Không có khung đo lường minh bạch khiến doanh nghiệp khó đánh giá chính xác đâu là mô hình nên nhân rộng và đâu là thử nghiệm cần loại bỏ. Hệ quả là việc ứng dụng AI trở nên cảm tính, manh mún và khó tạo ra giá trị thực sự cho doanh nghiệp.
Lộ trình ba giai đoạn chuyển hóa năng lực AI cho tổ chức
Để tháo gỡ các nút thắt trên, doanh nghiệp cần dịch chuyển từ việc học công cụ sang xây dựng văn hóa dữ liệu và AI. Với kinh nghiệm 10 năm đồng hành cùng các ngân hàng và tập đoàn công nghệ lớn, Học viện Agile đề xuất cách tiếp cận dựa trên định hướng giúp doanh nghiệp khai thác tối đa các nền tảng AI sẵn có để tăng năng suất tức thời, xây dựng lộ trình phát triển công cụ chuyên biệt theo nghiệp vụ, và từng bước hình thành tổ chức AI-Native, nơi mọi cá nhân sử dụng AI để ra quyết định, sáng tạo và cải tiến quy trình.
Một buổi thực chiến cùng AI của Học viện Agile tại doanh nghiệp khách hàng
Theo đó, lộ trình chuyển đổi nên được chia thành 3 giai đoạn trọng yếu. Giai đoạn 1 là phổ cập tư duy và kỹ năng AI nền tảng thông qua các chương trình và hoạt động ngắn cho toàn thể nhân viên. Giai đoạn 2 là đào sâu và phân vai với các chương trình được thiết kế riêng cho từng nhóm: lãnh đạo, quản lý và cán bộ vận hành. Ở giai đoạn cuối cùng là Thực thi và nhân rộng, các chuyên gia của Học viện Agile trực tiếp cùng doanh nghiệp triển khai các use case cụ thể tại từng phòng ban. Đây là bước chuyển hóa then chốt giúp doanh nghiệp xây dựng quy trình ứng dụng AI rõ ràng và thiết lập hệ thống đo lường hiệu suất minh bạch.
Chuyển đổi số hiệu quả đòi hỏi sự đầu tư vào nội lực thay vì chỉ áp dụng công nghệ theo phong trào. Thấu hiểu những thách thức trong thực thi và đo lường hiệu quả, Học viện Agile sẵn sàng đồng hành cùng doanh nghiệp trong hành trình chuyển hóa AI thành giá trị thực tế và năng lực cạnh tranh bền vững trong tương lai.