Thách thức lớn nhất của AI trong doanh nghiệp là xác định ưu tiên, không phải đổi mới

Hầu hết các tổ chức đều có rất nhiều ý tưởng về AI. Nhưng làm thế nào để biến những ý tưởng đó thành các giải pháp triển khai thực tế, thực sự cải thiện ROI?

Với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và công nghệ, câu hỏi này nghe có vẻ đơn giản nhưng lại khó hơn nhiều người nghĩ: cần thực hiện rất nhiều việc để xác định, đánh giá và ưu tiên những cơ hội ứng dụng AI thực sự tạo ra giá trị.

Dù công nghệ đã sẵn sàng và ý tưởng sáng tạo không thiếu, phần lớn sáng kiến AI thường thất bại trước khi được triển khai. Khoảng cách giữa thử nghiệm và thực thi là rất rõ: S&P Global phát hiện rằng các tổ chức từ bỏ trung bình 46% dự án thử nghiệm AI trước khi chúng đi vào hoạt động thực tế. Nguyên nhân là các tổ chức đánh giá ý tưởng AI trước khi xác định đầy đủ vấn đề cần giải quyết.

Nhiều tổ chức hiện đã qua giai đoạn thử nghiệm, khi họ tìm cách xác định nên đầu tư vào những ứng dụng AI nào và theo thứ tự nào. Tuy nhiên, việc áp dụng AI không nhất thiết mang lại tác động kinh doanh: khảo sát State of AI 2026 của McKinsey cho thấy, dù hiện nay 44% tổ chức cho biết họ đang mở rộng AI trên toàn doanh nghiệp, chỉ 37% ghi nhận bất kỳ tác động nào có thể đo lường được của AI đối với lợi nhuận hoạt động. Những tổ chức này cần một hệ thống ra quyết định có thể áp dụng lặp lại, giúp phân biệt các kết quả nhanh chóng, cơ hội chiến lược, điều kiện tiên quyết và những vấn đề không liên quan đến AI trước khi cam kết nguồn lực.

Vấn đề bắt đầu từ cách các ý tưởng được đưa ra

Trong các đội ngũ lãnh đạo, ý tưởng về AI thường không được đưa ra dưới dạng những cơ hội riêng biệt, rõ ràng. Thay vào đó, chúng thường xuất hiện thành từng gói—những phát biểu đầy tham vọng nhưng lộn xộn, chẳng hạn như: “Cần AI để hỗ trợ truyền thông, báo cáo, họp hành, chuyển giao kiến thức, quản lý hiệu suất, và có lẽ còn để các tác nhân AI điều hành các dự án của chúng ta.”

Đây không phải là vấn đề chỉ cần một ý tưởng để giải quyết. Cần ít nhất sáu ý tưởng, mỗi ý tưởng khác biệt căn bản về phạm vi, độ phức tạp, yêu cầu quản trị và giá trị kỳ vọng.

Ẩn sau một phát biểu đơn giản như “chúng ta cần AI để làm báo cáo” có thể là:

• Một công việc lặp đi lặp lại có thể được tự động hóa trong vài tuần
• Một quy trình cần được thiết kế lại trước khi AI có thể hỗ trợ
• Một năng lực thực sự mới mà AI lần đầu tiên giúp hiện thực hóa
• Một vấn đề về dữ liệu hoặc hệ thống mà chỉ riêng AI không thể khắc phục

Áp dụng cùng một cách tiếp cận, tiêu chí đánh giá, tiến độ và phương pháp tính ROI cho tất cả những vấn đề này sẽ dẫn đến việc xác định ưu tiên kém hiệu quả và lãng phí công sức. Những kết quả nhanh chóng bị chôn vùi dưới quy trình quản trị vốn được thiết kế cho các sáng kiến lớn. Các ý tưởng đột phá không bao giờ nhận được sự bảo trợ cần thiết. Còn những vấn đề vốn chẳng liên quan đến AI lại chiếm dụng nguồn lực lẽ ra nên dành cho việc khác.

Khuôn khổ ưu tiên các cơ hội ứng dụng AI

Các tổ chức cần một bộ nguyên tắc chuẩn hóa giúp xác định những cơ hội nào phù hợp để áp dụng giải pháp AI. Tôi đề xuất như sau:

1. Phân tách trước khi xác định ưu tiên. Chất lượng của các quyết định về AI hoàn toàn phụ thuộc vào chất lượng của những ý tưởng được đưa vào quy trình. Bước quan trọng nhất là chia các yêu cầu chung chung thành những cơ hội riêng biệt, mỗi cơ hội có kết quả xác định, một người chịu trách nhiệm duy nhất và phạm vi thực tế. Khi đánh giá các ý tưởng rộng theo cách này, một vài phát biểu ban đầu có thể được chuyển thành nhiều cơ hội riêng biệt có thể chấm điểm. Có thể thí điểm ngay một số cơ hội. Những cơ hội khác có thể cần giải quyết các điều kiện tiên quyết trước. Một số vấn đề có thể hoàn toàn không liên quan đến AI.
2. Loại hình quyết định cách quản trị. Điểm số quyết định thứ tự. Loại hình triển khai AI cần thiết để giải quyết một thách thức kinh doanh và điểm số của phương án đó (hay tiềm năng tạo ra giá trị) là hai vấn đề hoàn toàn khác nhau mà hầu hết các quy trình ưu tiên lại đánh đồng. Ý tưởng đó thuộc loại cơ hội nào? Đó là tự động hóa công việc, thiết kế lại quy trình, một năng lực AI hoàn toàn mới hay một dạng khác? Câu trả lời quyết định cách quản lý cơ hội đó: quy trình phê duyệt, tiến độ và cách đo lường giá trị. Mức độ so sánh với các cơ hội khác quyết định thời điểm nên triển khai. Một giải pháp tự động hóa nhanh và một năng lực AI mang tính chiến thuật đều có thể có giá trị. Tuyệt đối không nên áp dụng cùng một lộ trình quản trị cho cả hai.
3. Xác định vấn đề trước khi chọn công nghệ. Một trong những cái bẫy dễ mắc phải nhất khi ứng dụng AI là quá nhanh chóng chuyển sang bàn về mô hình, nền tảng hoặc nhà cung cấp. Tốt hơn hết là bắt đầu bằng việc tìm hiểu chính vấn đề đó: ai đang gặp phải vấn đề, điều gì gây trở ngại và kết quả nào cần được cải thiện? Sự phân biệt này rất quan trọng, bởi các tổ chức có thể tự tin vào chiến lược AI của mình nhưng vẫn thiếu năng lực nền tảng để thực thi chiến lược đó: một khảo sát UST 2026 cho thấy 44% lãnh đạo doanh nghiệp xác định chất lượng dữ liệu là rào cản đối với việc áp dụng AI. Nếu bắt đầu thảo luận về công nghệ trước khi đạt được sự đồng thuận về những yếu tố nền tảng này thì thường là quá sớm. Tập trung các cuộc trao đổi ban đầu vào vấn đề có thể giúp những quyết định công nghệ sau đó trở nên rõ ràng hơn nhiều.
4. Nêu rõ các trở ngại cũng như các cơ hội. Điểm số cao tự nó chưa đủ. Một ý tưởng có tác động lớn và được lãnh đạo ủng hộ nhưng vướng trở ngại nghiêm trọng về tính khả thi, chẳng hạn thiếu dữ liệu, phụ thuộc vào hệ thống chưa được giải quyết hoặc bị ràng buộc bởi yêu cầu tuân thủ, cần được thể hiện trên lộ trình nhưng chưa nên triển khai cho đến khi trở ngại được tháo gỡ. Quản trị và tuân thủ hiện đã là những trở ngại đáng kể nhất đối với việc mở rộng quy mô AI: khảo sát năm 2025 của Moody’s cho thấy 33% số người trả lời nêu sự không chắc chắn về quy định hoặc rủi ro tuân thủ là thách thức khi áp dụng AI trên diện rộng, trong khi 30% cho biết khó tích hợp AI với các hệ thống cũ. Chẳng hạn, một cơ hội có thể đạt điểm cao ở mọi khía cạnh, ngoại trừ tính khả thi, vì còn phụ thuộc vào một nhóm khác giải quyết khoảng trống dữ liệu. Cơ hội đó vẫn có thể được đánh dấu rõ ràng trên lộ trình và sẵn sàng tiến tới bước tiếp theo khi vấn đề phụ thuộc được giải quyết.
5. Giữ lộ trình linh hoạt. Năng lực công nghệ phát triển, ưu tiên kinh doanh thay đổi và các mối phụ thuộc cũng biến chuyển theo thời gian. Một danh mục cơ hội vững chắc cần giúp tổ chức dễ dàng đánh giá lại từng cơ hội khi điều kiện thay đổi mà không phải xây dựng lại toàn bộ kế hoạch. Chu kỳ hoạch định hằng năm thường quá cứng nhắc đối với một lĩnh vực biến chuyển nhanh đến vậy.

Đưa vào thực tiễn

Đáng chú ý, chính AI có thể giúp đưa khuôn khổ này vào vận hành. Các tổ chức có thể sử dụng những công cụ như các kỹ năng AI được thiết kế chuyên biệt và ứng dụng quản lý lộ trình gọn nhẹ để hướng dẫn lãnh đạo tiếp nhận, phân rã, phân loại, chấm điểm và sắp xếp thứ tự ưu tiên cho các cơ hội. Thay vì hoàn toàn dựa vào hội thảo và điều phối thủ công, AI có thể rà soát các ý tưởng chưa được cấu trúc, xác định những cơ hội riêng biệt, nêu ra câu hỏi cần làm rõ, chất vấn các giả định và tạo bản đánh giá cơ hội có cấu trúc để xem xét.

Sau đó, các bản đánh giá này có thể được đưa vào một lộ trình tập trung, nơi các cơ hội, mối phụ thuộc, trở ngại và thứ tự ưu tiên được quản lý nhất quán trên toàn tổ chức. Lãnh đạo có thể nắm rõ những cơ hội hiện có, cơ hội nào đã sẵn sàng tiến tới bước tiếp theo và cơ hội nào cần đáp ứng điều kiện tiên quyết hoặc được đánh giá thêm. Nhờ đó, trọng tâm cuộc trao đổi chuyển từ “chúng ta có những ý tưởng nào?” sang “chúng ta nên bắt đầu với việc gì?”.

Điều này có thể giúp các buổi thảo luận về thứ tự ưu tiên hiệu quả hơn nhiều. Lãnh đạo tham dự sau khi đã xem xét những câu hỏi cốt lõi, nhờ đó cuộc thảo luận có thể tập trung vào việc thống nhất các ưu tiên và đưa ra quyết định, thay vì bắt đầu từ đầu.

Thay vì quản lý các ý tưởng về AI bằng những bảng tính và cuộc họp rời rạc, các tổ chức có thể xây dựng một hệ thống ra quyết định có thể lặp lại, liên tục đánh giá và sắp xếp thứ tự ưu tiên cho các cơ hội khi nhu cầu kinh doanh và năng lực công nghệ thay đổi.

Ý nghĩa đối với AI trong doanh nghiệp

Những tổ chức tạo ra giá trị bền vững từ AI không nhất thiết là những tổ chức sở hữu các mô hình cấp cao nhất hoặc có ngân sách lớn nhất. Đó là những tổ chức xây dựng được năng lực nội bộ để đánh giá nghiêm ngặt các cơ hội AI trước khi cam kết nguồn lực. Thách thức ngày càng nằm ở việc đầu tư có kỷ luật: nghiên cứu năm 2025 của Deloitte về tỷ suất hoàn vốn của AI cho thấy phần lớn tổ chức cho biết họ đạt được tỷ suất hoàn vốn thỏa đáng từ một trường hợp sử dụng AI điển hình trong vòng hai đến bốn năm, trong khi thời gian hoàn vốn dự kiến đối với các khoản đầu tư công nghệ là từ bảy đến 12 tháng.

Điều đó có nghĩa là cần giúp các nhà lãnh đạo kinh doanh phân rã những ý tưởng rộng thành các cơ hội được xác định rõ ràng trước khi triển khai, đồng thời tạo điều kiện để các nhóm kỹ thuật kiểm thử giả định và sớm nhận diện những thách thức tiềm ẩn. Điều đó cũng có nghĩa là duy trì một lộ trình có tính đến các trở ngại, mối phụ thuộc và những cơ hội có thể phù hợp hơn vào thời điểm sau này.

Sau cùng, việc tạo ra giá trị từ AI trong doanh nghiệp không chỉ phụ thuộc vào các mô hình hay tác tử mà tổ chức áp dụng. Điều đó còn phụ thuộc vào việc đưa ra những quyết định thấu đáo về nơi, thời điểm và lý do sử dụng chúng.