Sự chia rẽ về Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp đang trở thành một rào cản cạnh tranh

Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp đã đạt đến một giai đoạn mới. Câu hỏi không còn là liệu các tổ chức lớn sẽ áp dụng Trí tuệ nhân tạo hay không. Họ đã làm như vậy. Câu hỏi quan trọng hơn là liệu họ có thể chuyển đổi việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo thành giá trị kinh doanh có thể đo lường được trước khi các đối thủ cạnh tranh sử dụng nó để xây dựng lợi thế mà trở nên khó khăn để vượt qua.

Điều đó quan trọng vì việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo và giá trị Trí tuệ nhân tạo đang di chuyển với tốc độ rất khác nhau. Sách hướng dẫn áp dụng Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp năm 2026 của Marlabs Research đã tổng hợp 10 cuộc khảo sát lớn về Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp, đại diện cho hơn 30.000 lãnh đạo từ hơn 100 quốc gia. Những phát hiện chỉ ra một thị trường trong đó Trí tuệ nhân tạo gần như ở mọi nơi, nhưng lợi nhuận lại tập trung rất cao.

Báo cáo của McKinsey cho thấy 88% tổ chức đang triển khai Trí tuệ nhân tạo trong ít nhất một chức năng kinh doanh. Chỉ số Trí tuệ nhân tạo năm 2026 của Stanford cho thấy việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo tạo sinh ở 70% tổ chức. Tuy nhiên, Khảo sát CEO toàn cầu lần thứ 29 của PwC cho thấy chỉ 12% CEO báo cáo cả giảm chi phí và tăng doanh thu từ Trí tuệ nhân tạo, trong khi 56% không thấy lợi ích nào.

Đó là khoảng cách giữa việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo và giá trị Trí tuệ nhân tạo, và đó là vấn đề công nghệ doanh nghiệp quan trọng nhất năm 2026.

Khoảng cách không chỉ lớn. Nó đang trở thành cấu trúc. Nghiên cứu hiệu suất Trí tuệ nhân tạo của PwC cho thấy 80% công ty hiện chỉ thu được khoảng 25% giá trị kinh tế tổng thể của Trí tuệ nhân tạo. Nói cách khác, 20% công ty hàng đầu đang thu được khoảng 74% giá trị. Đây không phải là câu chuyện về ai có quyền truy cập vào các công cụ Trí tuệ nhân tạo. Quyền truy cập không còn khan hiếm. Khả năng khan hiếm là khả năng thiết kế lại công việc, tích hợp Trí tuệ nhân tạo vào doanh nghiệp, quản lý nó một cách có trách nhiệm và đo lường kết quả theo cách liên kết với lợi nhuận và lỗ.

Đối với các hội đồng quản trị và các đội ngũ điều hành, thông điệp nên rõ ràng: Việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo đang trở thành điều kiện tiên quyết. Giá trị Trí tuệ nhân tạo đang trở thành rào cản cạnh tranh.

Pilot không phải là chuyển đổi

Hầu hết các công ty lớn không thiếu hoạt động Trí tuệ nhân tạo. Trong nhiều trường hợp, họ có quá nhiều hoạt động như vậy. Các đội ngũ trên khắp tiếp thị, tài chính, pháp lý, CNTT, Nhân sự, dịch vụ khách hàng và kỹ thuật phần mềm đang thử nghiệm với các công cụ Trí tuệ nhân tạo, khởi động các dự án thí điểm và xây dựng các bằng chứng về khái niệm. Năng lượng đó là hữu ích, nhưng nó cũng có thể tạo ra một cảm giác tiến bộ sai lầm.

Một dự án thí điểm có thể chứng minh rằng một mô hình hoạt động trong một môi trường hẹp. Nó không thể chứng minh rằng tổ chức có thể hấp thụ quy trình, dữ liệu, quản lý thay đổi và thay đổi hành vi cần thiết để mở rộng công nghệ. Đó là lý do tại sao 79% doanh nghiệp báo cáo những thách thức đáng kể khi di chuyển các sáng kiến Trí tuệ nhân tạo vào sản xuất và ROI có thể đo lường được, mặc dù đầu tư mạnh mẽ và sự chú ý của ban lãnh đạo.

Các công ty thu được nhiều giá trị hơn có xu hướng đưa ra một lựa chọn khác. Họ không theo đuổi mọi trường hợp sử dụng. Họ tập trung. BCG tìm thấy rằng các công ty hàng đầu tập trung vào khoảng 3,5 trường hợp sử dụng Trí tuệ nhân tạo trung bình, trong khi các công ty chậm chân phân tán trên hơn sáu trường hợp và kiếm được khoảng một nửa ROI. Phát hiện đó nên thay đổi cách các nhà điều hành nghĩ về danh mục Trí tuệ nhân tạo. Chiều rộng có thể trông ấn tượng trong bản cập nhật ủy ban chỉ đạo, nhưng tập trung là gì tạo ra đòn bẩy hoạt động.

Chương trình Trí tuệ nhân tạo tốt nhất bắt đầu với một số lượng nhỏ các quy trình làm việc gắn trực tiếp với các kết quả có thể đo lường được. Đó có thể có nghĩa là giảm chi phí phục vụ trong hoạt động của khách hàng, giảm thời gian chu kỳ trong xử lý yêu cầu, cải thiện độ chính xác dự báo trong lập kế hoạch chuỗi cung ứng, tăng tốc phát triển phần mềm hoặc tăng doanh thu trên mỗi nhân viên trong bán hàng. Dòng chảy chung không phải là công nghệ. Đó là kết quả kinh doanh.

Điểm nghẽn là tổ chức

Trong phần lớn thời đại Trí tuệ nhân tạo tạo sinh, cuộc trò chuyện doanh nghiệp tập trung vào khả năng của mô hình. Liệu mô hình có thể tóm tắt, lý luận, mã hóa, truy xuất, phân loại và tạo ra? Những câu hỏi đó vẫn quan trọng, nhưng chúng không còn là ràng buộc chính cho nhiều tổ chức.

Điểm nghẽn thực sự là người, quản lý và dữ liệu.

Phân tích rào cản chéo của Marlabs Research cho thấy 62% nhà điều hành đề cập đến thiếu hụt kỹ năng và kỹ năng Trí tuệ nhân tạo là rào cản hàng đầu đối với giá trị Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp. Rào cản tiếp theo cũng rất đáng chú ý: 58% đề cập đến việc thiết kế lại quy trình làm việc và mô hình hoạt động, 52% đề cập đến chất lượng dữ liệu và tích hợp, 50% đề cập đến vấn đề an ninh và rủi ro, 48% đề cập đến quản lý và trưởng thành Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm, 44% đề cập đến ROI hoặc đo lường giá trị không rõ ràng và 41% đề cập đến thách thức của việc đưa nhân viên đi qua quản lý thay đổi.

Các số liệu đó làm nổi bật một điểm quan trọng. Doanh nghiệp không bị kìm hãm vì Trí tuệ nhân tạo không thể tạo ra đầu ra hữu ích. Họ bị kìm hãm vì tổ chức chưa được xây dựng để sử dụng Trí tuệ nhân tạo ở quy mô lớn.

Tài năng là ràng buộc đầu tiên. Nhiều công ty có những túi nhỏ chuyên môn về Trí tuệ nhân tạo, nhưng họ không có đủ chủ sở hữu sản phẩm, kỹ sư dữ liệu, lãnh đạo tuân thủ, nhà thiết kế quy trình làm việc và quản lý tuyến đầu hiểu cách chuyển đổi Trí tuệ nhân tạo thành khả năng kinh doanh. Nghiên cứu năm 2026 của Accenture chỉ ra một khoảng cách kỳ vọng 24 điểm giữa các nhà lãnh đạo và nhân viên về thay đổi do Trí tuệ nhân tạo, điều này là một dấu hiệu cảnh báo cho việc áp dụng. Sự hào hứng của ban lãnh đạo không tự động dịch thành niềm tin của lực lượng lao động hoặc sử dụng.

Dữ liệu và tích hợp là ràng buộc thứ hai. Trí tuệ nhân tạo nằm ngoài các hệ thống nơi công việc xảy ra sẽ vẫn còn hạn chế. Một rô-bốt trò chuyện tóm tắt tài liệu có thể cải thiện năng suất. Một quy trình làm việc Trí tuệ nhân tạo kết nối với CRM, ERP, HRIS, nền tảng yêu cầu, chuỗi cung ứng và các hệ thống ghi chép khác có thể thay đổi cách hoạt động của doanh nghiệp. Đó là lý do tại sao 46% công ty vẫn đề cập đến tích hợp với hệ thống ghi chép là một khối lập trình chính.

Đây là nơi nhiều chương trình Trí tuệ nhân tạo đi sai. Họ coi sự sẵn sàng dữ liệu và tích hợp là công việc giai đoạn 2. Trên thực tế, chúng là yêu cầu ngày 1. Không có dữ liệu sạch, quy tắc truy cập rõ ràng, nguồn gốc mạnh mẽ và tích hợp bảo mật vào các hệ thống doanh nghiệp, Trí tuệ nhân tạo vẫn ở rìa của doanh nghiệp thay vì trở thành một phần của lõi hoạt động.

Trí tuệ nhân tạo đại lý tăng cả cơ hội và rủi ro

Làn sóng tiếp theo của Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp sẽ được định nghĩa bởi các đại lý. Những hệ thống này làm được nhiều hơn việc hỗ trợ nhân viên. Họ có thể thực hiện các nhiệm vụ đa bước, kích hoạt quy trình làm việc, tương tác với các ứng dụng doanh nghiệp và đưa ra quyết định trong các ranh giới xác định.

Điều đó tạo ra tiềm năng khổng lồ. Khảo sát CEO toàn cầu lần thứ 29 của PwC cho thấy hơn một nửa số công ty lớn đang triển khai hoặc lên kế hoạch triển khai các đại lý Trí tuệ nhân tạo trong sáu tháng tới trong dịch vụ khách hàng, bán hàng và tiếp thị, và CNTT. Số liệu theo chức năng rất đáng chú ý: 57% trong dịch vụ khách hàng, 54% trong bán hàng và tiếp thị, và 53% trong CNTT và an ninh mạng. Tài chính và hoạt động gần phía sau ở 47%, tiếp theo là Nhân sự và tuyển dụng ở 39%, và Nghiên cứu và phát triển sản phẩm ở 36%.

Trường hợp kinh doanh là rõ ràng. Các đại lý có thể giảm số lần chuyển, tăng tốc thời gian phản hồi, cải thiện năng suất của nhân viên và làm cho các quy trình thường xuyên trở nên nhất quán hơn. Trong dịch vụ khách hàng, họ có thể giúp giải quyết vấn đề nhanh hơn. Trong hoạt động bán hàng, họ có thể cập nhật hồ sơ CRM, soạn thảo theo dõi, và đề xuất hành động tiếp theo. Trong CNTT, họ có thể phân loại vé, theo dõi sự cố, và kích hoạt các bước khắc phục.

Nhưng tự chủ thay đổi hồ sơ rủi ro. Một trợ lý Trí tuệ nhân tạo soạn thảo email là một chuyện. Một đại lý phê duyệt hoàn trả, sửa đổi hồ sơ khách hàng, tạo đơn đặt hàng, thay đổi quyền truy cập, hoặc leo thang sự cố an ninh mạng là một chuyện khác.

Đó là lý do tại sao quản lý phải trở thành hoạt động trước khi Trí tuệ nhân tạo đại lý mở rộng quy mô. Nghiên cứu Trạng thái tin cậy Trí tuệ nhân tạo của McKinsey cho thấy khoảng hai phần ba tổ chức đề cập đến an ninh và rủi ro là rào cản hàng đầu để mở rộng quy mô Trí tuệ nhân tạo đại lý. Phân tích Marlabs tương tự cho thấy chỉ một trong năm công ty có mô hình quản lý đại lý trưởng thành. Rủi ro đã rõ ràng: 80% công ty cho biết các đại lý Trí tuệ nhân tạo của họ đã làm điều gì đó rủi ro, và 78% tổ chức sẽ không vượt qua kiểm toán quản lý Trí tuệ nhân tạo cơ bản ngày nay.

Điều này không có nghĩa là các công ty nên tạm dừng Trí tuệ nhân tạo đại lý. Nó có nghĩa là họ nên xây dựng mặt điều khiển ngay bây giờ. Mỗi đại lý doanh nghiệp cần có các quyền hạn định, nhật ký kiểm toán, giám sát, đường dẫn leo thang, ranh giới dữ liệu, xử lý ngoại lệ và kiểm soát tài chính. Tự chủ mà không có trách nhiệm giải trình không phải là chuyển đổi. Đó là phơi nhiễm không được quản lý.

Đầu tư đang tăng mặc dù lợi nhuận không đồng đều

Một trong những tín hiệu thú vị nhất trên thị trường là lợi nhuận yếu không dẫn đến việc thu hẹp lại. Nó đã dẫn đến sự tham gia nhiều hơn của các nhà điều hành.

Sau hơn 300 tỷ đô la chi tiêu cho doanh nghiệp trong thời đại Trí tuệ nhân tạo tạo sinh, các đội ngũ lãnh đạo vẫn đang tăng gấp đôi. Radar Trí tuệ nhân tạo 2026 của BCG cho thấy chi tiêu Trí tuệ nhân tạo sẽ tăng gấp đôi trong năm nay, với các CEO lãnh đạo trực tiếp chương trình nghị sự Trí tuệ nhân tạo trong 72% công ty. Gartner tìm thấy rằng 89% CIO dự định tăng chi tiêu Trí tuệ nhân tạo. Viện Giá trị Kinh doanh của IBM dự đoán rằng đầu tư Trí tuệ nhân tạo sẽ tăng khoảng 150% vào năm 2030.

Điều này là hợp lý. Các nhà điều hành nhận ra rằng Trí tuệ nhân tạo không phải là một loại phần mềm khác. Đó là một khả năng ngang mà sẽ thay đổi cấu trúc chi phí, trải nghiệm khách hàng, phát triển sản phẩm, quản lý rủi ro và năng suất của lực lượng lao động. Nguy cơ không phải là đầu tư vào Trí tuệ nhân tạo. Nguy cơ là mở rộng đầu tư mà không thay đổi mô hình hoạt động.

Đó là lý do tại sao các hội đồng quản trị, CFO và các nhà lãnh đạo đơn vị kinh doanh đang di chuyển gần hơn đến các quyết định Trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo không còn chỉ nằm trong CNTT. Các đội ngũ công nghệ vẫn rất quan trọng, nhưng làn sóng giá trị tiếp theo sẽ đến từ chuyển đổi kinh doanh do doanh nghiệp lãnh đạo, được hỗ trợ bởi các kỷ luật dữ liệu, kỹ thuật và quản lý mạnh mẽ.

Tương lai đa mô hình đòi hỏi kỷ luật kiến trúc

Tảng Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp cũng đang thay đổi. Thị trường đang chuyển từ mặc định mô hình đơn sang kiến trúc đa mô hình, trong đó các công ty chọn các mô hình khác nhau cho các khối lượng công việc khác nhau.

Theo khảo sát CIO lần thứ ba của 100 công ty thuộc Fortune 2000, 81% hiện đang sử dụng ba hoặc nhiều họ mô hình trong thử nghiệm hoặc sản xuất, tăng từ 68% một năm trước. Marlabs Research cũng lưu ý rằng các doanh nghiệp vẫn sử dụng một nhà cung cấp duy nhất vào giữa năm 2026 phải đối mặt với ba rủi ro thực tế: tập trung giá cả, chậm khả năng và dễ bị tổn thương về kiểm toán hoặc tuân thủ.

Bài học cho các doanh nghiệp là tránh gắn cứng doanh nghiệp với một nhà cung cấp mô hình. Một cổng mô hình trung lập có thể giúp định tuyến yêu cầu, quản lý chi phí, thực thi chính sách, theo dõi hiệu suất, hỗ trợ bộ nhớ đệm và bảo tồn khả năng di chuyển. Mô hình phù hợp cho một nhiệm vụ tóm tắt rủi ro thấp, khối lượng cao có thể không phải là mô hình phù hợp cho một quy trình được quản lý liên quan đến dữ liệu khách hàng, quyết định tài chính hoặc thông tin lâm sàng.

Chiến lược mô hình đang trở thành một phần của quản lý rủi ro doanh nghiệp.

ABC của giá trị Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp

Để đóng khoảng cách giữa việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo và giá trị Trí tuệ nhân tạo, các doanh nghiệp cần một khuôn khổ hoạt động thực tế. Tại Marlabs, chúng tôi mô tả điều này thông qua ABC của AgilityAI: Align, Build và Control.

Align có nghĩa là tập trung tổ chức trước khi mở rộng công nghệ. Các nhà lãnh đạo nên xác định ba đến năm quy trình làm việc có tác động cao gắn trực tiếp với kết quả P&L. Họ nên căn chỉnh các đội kinh doanh, dữ liệu, công nghệ, rủi ro và hoạt động xung quanh một tập hợp các trường hợp sử dụng được xác định thay vì mở rộng các dự án thí điểm không kết nối. Họ cũng nên đưa sự sẵn sàng dữ liệu và tích hợp hệ thống vào giai đoạn đầu tiên, không phải là sự phụ thuộc trong tương lai.

Build có nghĩa là thực hiện với kỷ luật và tốc độ. Các sáng kiến Trí tuệ nhân tạo không nên được quản lý như các thí nghiệm một lần. Họ nên được xây dựng như các khả năng kinh doanh với chủ sở hữu, bản đồ đường, kế hoạch áp dụng và kết quả có thể đo lường được. Điều đó đòi hỏi một chu kỳ phát triển kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo có cấu trúc, từ khám phá và chọn mô hình đến tích hợp, thử nghiệm, triển khai, theo dõi và cải tiến liên tục.

Control có nghĩa là quản lý để tạo niềm tin, rủi ro và giá trị lâu dài. Kiểm soát không thể được gắn vào sau khi các đại lý đã hoạt động trong các quy trình làm việc quan trọng. Quản lý phải bao gồm các quyền hạn, giám sát, nhật ký kiểm toán, leo thang của con người, thực thi chính sách, kiểm tra an ninh và kiểm soát tài chính. Nó cũng phải bao gồm các chỉ số rõ ràng. Sử dụng alone không phải là giá trị. Các biện pháp tốt hơn bao gồm thời gian đến giá trị, chi phí để phục vụ, doanh thu trên mỗi nhân viên, giảm thời gian chu kỳ, giải quyết lần đầu tiên, độ chính xác dự báo, ngoại lệ tuân thủ và sự hài lòng của khách hàng.

Các công ty thực hiện tốt điều này sẽ tạo ra những lợi thế cộng dồn. Dữ liệu tốt hơn cải thiện hiệu suất Trí tuệ nhân tạo. Các quy trình làm việc tốt hơn tăng cường áp dụng. Quản lý tốt hơn xây dựng niềm tin. Đo lường tốt hơn thu hút đầu tư. Tài năng tốt hơn tăng tốc giao hàng. Theo thời gian, những lợi thế đó củng cố lẫn nhau.

Đó là cách Trí tuệ nhân tạo trở thành một rào cản cạnh tranh.

Khoảng cách trong Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp đang mở rộng vì giá trị không tự động theo sau việc áp dụng. Nó theo sau việc thực hiện. Giai đoạn tiếp theo thuộc về các công ty vượt ra ngoài thử nghiệm, tập trung vào các quy trình làm việc quan trọng, xây dựng Trí tuệ nhân tạo vào các hệ thống nơi công việc xảy ra và quản lý tự chủ trước khi nó mở rộng quy mô.

Áp dụng Trí tuệ nhân tạo hiện đã trở nên phổ biến. Giá trị Trí tuệ nhân tạo vẫn còn khan hiếm. Các tổ chức hiểu sự khác biệt sẽ định nghĩa giai đoạn tiếp theo của hiệu suất doanh nghiệp.