Bên trong Báo cáo Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo của Georgian: Vibe Coding Trở thành Xu hướng khi khoảng cách Tài năng cản trở Tiến bộ Trí tuệ Nhân tạo

Georgian Partners, hợp tác với NewtonX và một tập đoàn toàn cầu 11 thành viên, đã phát hành Báo cáo Benchmark Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo, cung cấp một bức tranh toàn diện về cách trí tuệ nhân tạo đang biến đổi phần mềm B2B và các công ty doanh nghiệp trên toàn thế giới. Làn sóng thứ hai này được mở rộng dựa trên một cuộc khảo sát匿名 của 612 giám đốc điều hành—chia đều giữa các nhà lãnh đạo R&D và tiếp thị—trên 10 quốc gia và 15 ngành công nghiệp, đại diện cho các công ty có doanh thu hàng năm từ 5 triệu đô la đến hơn 200 triệu đô la.

Điều làm cho báo cáo này khác biệt là phạm vi toàn cầu và sự hỗ trợ chiến lược. Các đối tác của tập đoàn bao gồm Alberta Machine Intelligence Institute, AI Marketers Guild, FirstMark, GTM Partners, Untapped Ventures, Vector Institute, và Startup Nation Central và Grove Ventures có trụ sở tại Tel Aviv, cùng với các đối tác khác. Sự tham gia của họ đã giúp mở rộng sự tham gia và đảm bảo các tiêu chuẩn quốc tế, đa ngành.

Báo cáo này không chỉ là một biện pháp để áp dụng, mà nó còn nắm bắt được các rào cản cấu trúc, các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo mới như Vibe Coding, và đường cong trưởng thành của tích hợp trí tuệ nhân tạo. Với các phát hiện dựa trên đầu vào của các giám đốc điều hành được xác thực, báo cáo cung cấp cho các công ty một khuôn khổ thực tế để đánh giá vị trí của họ và những gì đang cản trở họ.

Trí tuệ Nhân tạo Trở thành Yếu tố Chiến lược

Trí tuệ nhân tạo không còn được coi là tùy chọn. Báo cáo cho thấy rằng 83% các công ty B2B và doanh nghiệp hiện xếp trí tuệ nhân tạo vào top 5 ưu tiên chiến lược. Trên thực tế, ba trong số năm ưu tiên kinh doanh hàng đầu liên quan đến trí tuệ nhân tạo, cho thấy nó đã trở thành một phần không thể thiếu trong các chương trình nghị sự của công ty.

Các động lực chính cho việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vẫn là:

• Cải thiện năng suất nội bộ
• Tạo ra lợi thế cạnh tranh
• Tăng cường hiệu quả chi phí và tăng trưởng doanh thu

Tuy nhiên, điều đã thay đổi là sự khác biệt cạnh tranh đã vượt qua tiết kiệm chi phí và doanh thu như động lực thứ hai quan trọng nhất. Điều này đánh dấu một sự thay đổi trong tâm lý: Trí tuệ nhân tạo không chỉ là một công cụ cho tự động hóa – nó là một vũ khí cho sự lãnh đạo thị trường.

Vibe Coding Xuất hiện

Một hiểu biết nổi bật từ báo cáo là sự tăng trưởng nhanh chóng của Vibe Coding—một thuật ngữ chỉ việc tạo mã và gỡ lỗi tự động bằng mô hình trí tuệ nhân tạo. Vibe Coding đã trở thành #3 trường hợp sử dụng R&D được báo cáo trong sản xuất, được sử dụng bởi 37% công ty, trong khi 40% khác đang tích cực thử nghiệm nó.

Xu hướng này không chỉ đơn giản là về việc cải thiện năng suất của nhà phát triển. Nó cũng là một phản ứng trực tiếp với thách thức của ngành: sự thiếu hụt tài năng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, điều này đã trở thành #1 rào cản để mở rộng quy mô trí tuệ nhân tạo. 45% nhà lãnh đạo R&D đã đề cập đến khoảng cách tài năng này như mối quan ngại hàng đầu của họ—vượt qua cả chi phí phát triển mô hình cao.

Vibe Coding đang giúp lấp đầy khoảng trống này bằng cách cho phép các đội kỹ sư tinh gọn tăng tốc thời gian giao hàng, gỡ lỗi nhanh hơn và sản xuất mã sạch, được ghi chép với ít chi phí hơn. Người trả lời đã lưu ý đến sự giảm đáng kể trong nỗ lực thủ công trên các luồng công việc QA, cơ sở hạ tầng và triển khai.

Lợi ích Năng suất Trí tuệ Nhân tạo—và Giới hạn của Nó

Sử dụng trí tuệ nhân tạo trên các đường ống phát triển đang cho thấy những lợi ích rõ ràng. Theo báo cáo, 70% người trả lời R&D cho biết tốc độ phát triển nhanh hơn, 63% thấy chất lượng mã và tài liệu được cải thiện, và hơn một nửa đã tăng tần suất triển khai.

Tuy nhiên, không phải tất cả các chỉ số đều được cải thiện. Các lĩnh vực như thời gian trung bình để khôi phục, chu kỳ thời gian và tỷ lệ thất bại thay đổi vẫn còn là những điểm yếu. Điều này cho thấy rằng mặc dù trí tuệ nhân tạo đang tăng tốc phần đầu của phát triển, nhưng sự ổn định và độ tin cậy vẫn phụ thuộc vào con người.

Nâng cấp Cơ sở Hạ tầng Đẩy mạnh Tích hợp Trí tuệ Nhân tạo

Hỗ trợ những lợi ích này là một sự thay đổi đáng kể trong đầu tư cơ sở hạ tầng. Các đội trí tuệ nhân tạo đang áp dụng công cụ mới để chuyển từ thí nghiệm sang sản xuất:

• các nền tảng quan sát LLM đã được tích hợp bởi 53% công ty
• công cụ sắp xếp dữ liệu như Dagster và Airflow hiện được sử dụng bởi 51%
• cơ sở dữ liệu vector, công việc cron và động cơ công việc bền vững đang được triển khai để hỗ trợ quy mô và độ tin cậy

Trong khi đó, các công ty đang thu thập nhiều dữ liệu hơn để cung cấp cho các mô hình của họ. Sử dụng dữ liệu sở hữu tăng 12 điểm phần trăm lên 94%, trong khi sử dụng dữ liệu công cộng tăng lên 80%. Dữ liệu tổng hợp và dữ liệu tối—trước đây là nguồn dữ liệu ngoại vi—hiện đang được sử dụng bởi hơn một nửa và một phần tư công ty, tương ứng.

Sự Đa dạng của Việc Áp dụng LLM

OpenAI vẫn là nhà cung cấp hàng đầu các mô hình ngôn ngữ lớn, với 85% người trả lời sử dụng mô hình của nó trong sản xuất. Tuy nhiên, cảnh quan đang thay đổi nhanh chóng:

• Google Gemini đã chứng kiến sự tăng trưởng 17 điểm, hiện được sử dụng bởi 41%
• Anthropic Claude tăng lên 31%
• gia đình Llama 3 của Meta đang thu được động lực với 28% áp dụng
• các mô hình lý luận cụ thể như o1-mini của OpenAI (35%) và DeepSeek (18%) cũng đang tham gia sản xuất

Sự thay đổi này phản ánh một động thái hướng tới đa mô hình trí tuệ nhân tạo, nơi các tổ chức khớp mô hình với các trường hợp sử dụng thay vì dựa vào một hệ sinh thái nhà cung cấp duy nhất.

Sự Thay đổi của Mô hình Trưởng thành Trí tuệ Nhân tạo

Georgian phân chia các công ty sử dụng mô hình trưởng thành Crawl, Walk, Run của Trí tuệ Nhân tạo. Mặc dù nhiều tổ chức đang tiến bộ từ cấp độ sơ cấp đến trung cấp, nhưng cấp độ trưởng thành hàng đầu vẫn còn khó đạt được:

• “Người đi bộ” giảm xuống 40%, từ 49%
• “Người chạy” tăng lên 31%, cho thấy động lực đang tăng
• “Người chạy” vẫn ở mức 11%, cho thấy một trần trong khả năng mở rộng

Các công ty đạt đến giai đoạn “Chạy” thường là những công ty kết nối trực tiếp các dự án trí tuệ nhân tạo với kết quả doanh thu hoặc chi phí—một khả năng vẫn còn dưới phát triển trên toàn ngành.

ROI Vẫn còn Hiểu Theo Cách Khác

Một trong những thách thức nhất quán được xác định trong báo cáo là thiếu đo lường ROI rõ ràng. Hơn một nửa các đội R&D thừa nhận họ không kết nối các dự án trí tuệ nhân tạo với bất kỳ KPI cụ thể nào. Chỉ 25% liên kết trực tiếp các sáng kiến trí tuệ nhân tạo với doanh thu mới, và chỉ 24% báo cáo tác động tích cực đến chi phí thu hút khách hàng.

Tuy nhiên, sự lạc quan vẫn tồn tại. Hơn 50% người trả lời cho biết trí tuệ nhân tạo đã cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giá trị lâu dài. Nhưng tổng quan là rằng sự biện minh tài chính của trí tuệ nhân tạo vẫn còn mờ nhạt, đặc biệt là ở cấp độ trưởng thành trung bình.

Quản lý Chi phí Đang được Cải thiện

Mặc dù tài năng vẫn là chướng ngại vật lớn nhất, nhưng chi phí đang trở nên dễ quản lý hơn. Báo cáo cho thấy:

• Sự thay đổi 9 điểm về chi phí lưu trữ dữ liệu ổn định hoặc giảm
• Giảm chi phí trong bảo trì phần mềm, lao động và hoạt động
• Ít phụ thuộc vào các biện pháp cắt giảm chi phí như hạn chế dự án

Ngoài ra, 68% công ty hiện phụ thuộc vào các giải pháp trí tuệ nhân tạo của bên thứ ba để quản lý chi phí và phức tạp, đặc biệt là khi trí tuệ nhân tạo trở thành một phần của phần mềm tiếp thị và nền tảng nội bộ.

Nhìn về Tương lai

Các ý nghĩa của dữ liệu này mở rộng xa hơn nhiều so với bảng điều khiển và phòng họp. Khi trí tuệ nhân tạo trở thành trung tâm của cách phần mềm được xây dựng, triển khai và duy trì, ngành công nghiệp đang bước vào một giai đoạn mới—một giai đoạn mà năng suất không chỉ là về con người, mà về cách các đội có thể tăng cường thông minh cho mình với các đối tác máy.

Vibe Coding đại diện cho một bước ngoặt. Nó không chỉ là một công cụ năng suất; nó đang trở thành một lớp nền tảng của phát triển phần mềm hiện đại. Đối với các công ty đang phải đối mặt với sự thiếu hụt tài năng liên tục, nó cung cấp một cách để mở khóa thông lượng, giảm thời gian đưa ra thị trường và cải thiện chất lượng mã mà không cần tăng quy mô nhân sự với tốc độ tương tự. Và đối với những người tiến bộ hơn trên đường cong trưởng thành, nó tạo ra xương sống cho các luồng công việc kỹ thuật bản địa trí tuệ nhân tạo—những luồng công việc có thể mở rộng với khả năng quan sát, độ tin cậy và tác động kinh doanh có thể đo lường.

Thông điệp rộng lớn là rõ ràng: các công ty thành công sẽ không chỉ sử dụng trí tuệ nhân tạo—họ sẽ vận hành nó, nhúng nó và tiến hóa cùng nó. Trong kỷ nguyên mới này, tự động hóa không phải là về việc thay thế nhà phát triển. Đó là về việc khuếch đại họ.

Những người coi Vibe Coding và cơ sở hạ tầng hỗ trợ của nó là đầu tư chiến lược—không phải là thí nghiệm—sẽ định nghĩa làn sóng đổi mới doanh nghiệp tiếp theo.