5 Sai Lầm Hàng Đầu Của Doanh Nghiệp Khi Triển Khai Công Cụ Trí Tuệ Nhân Tạo Và Cách Tránh Chúng

Vào năm 2026, Meta sẽ bắt đầu đánh giá nhân viên dựa trên kỹ năng AI của họ. Đây không phải là lần đầu tiên và chắc chắn không phải là lần cuối cùng một nhà tuyển dụng yêu cầu và đo lường cách nhân viên của họ sử dụng AI một cách hiệu quả khi các công ty trên toàn thế giới tích hợp trí tuệ nhân tạo vào quy trình kinh doanh của mình.

Theo dữ liệu gần đây cho thấy, 71% tổ chức ngày nay thường xuyên sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong ít nhất một chức năng kinh doanh, nhưng chỉ khoảng 1% coi mình là “chuyên nghiệp” trong việc triển khai AI, vì hầu hết vẫn gặp khó khăn trong việc tích hợp công cụ AI theo cách mang lại giá trị thực sự.

Chúng tôi nhận thấy rằng nhiều công ty vẫn đánh giá thấp mức độ khó khăn của việc áp dụng AI. Kết quả là, họ thường gặp phải những vấn đề tương tự làm chậm tiến độ và ngăn cản công cụ AI mang lại giá trị kinh doanh thực sự.

Dưới đây là năm sai lầm lớn nhất mà các công ty mắc phải khi áp dụng AI và cách tránh chúng.

Sai Lầm 1. Thiếu Một Vấn Đề Rõ Ràng Để Giải Quyết

91% các nhà điều hành toàn cầu đang tích cực mở rộng các sáng kiến AI của họ, báo cáo AI tại nơi làm việc của G-P cho thấy. Các công ty vội vàng tích hợp AI vào quy trình kinh doanh của mình để không bị tụt lại phía sau. Vấn đề là nỗi sợ bị bỏ lại phía sau thường trở thành động lực chính cho việc áp dụng. Nhưng AI được giới thiệu mà không có mục đích rõ ràng hiếm khi làm cho hoạt động trở nên đơn giản và có thể dẫn đến chi tiêu không cần thiết.

Theo CIO, khoảng 88% các dự án AI không bao giờ đạt đến sản xuất, chủ yếu do thiếu mục tiêu kinh doanh được xác định và kết quả đo lường được. Điều này áp dụng như nhau cho các mô hình trong nhà và giải pháp SaaS. Để tránh thất bại, một dự án nên bắt đầu bằng cách xác định một chỉ số kinh doanh cụ thể, chẳng hạn như doanh thu, tiết kiệm chi phí hoặc tốc độ ra quyết định và chỉ định một chủ sở hữu chịu trách nhiệm về kết quả.

Instinctools đã thực hiện chính xác cách tiếp cận này khi giúp một nhà sản xuất thiết bị công nghiệp triển khai một trợ lý trên tàu AI. Khách hàng đã sẵn sàng triển khai AI trong quy trình của họ, vì vậy nhóm Instinctools đã phân tích hoạt động của công ty và xác định một thách thức chính: đào tạo nhân viên mới. Công ty gặp khó khăn trong việc cung cấp đào tạo liên tục và hỗ trợ cho nhân viên mới. Giải pháp là một trợ lý AI giúp đào tạo kỹ sư về kiến thức sản phẩm đồng thời cung cấp cho các nhóm tiếp thị và sản phẩm một kênh giao tiếp bổ sung với kỹ sư hiện trường.

Khung định hướng vấn đề đầu tiên

Sai Lầm 2. Thiếu Chất Lượng Dữ Liệu Và Quản Lý

Trợ lý AI yêu cầu truy cập liên tục vào dữ liệu. Chất lượng, tính đầy đủ và tính nhất quán của dữ liệu đó quyết định hiệu suất của mô hình. Các vấn đề về chất lượng dữ liệu và thiếu quản lý dữ liệu phù hợp là những chướng ngại vật chính đối với việc áp dụng AI, theo DataCentre Solutions. Trong một nghiên cứu được thực hiện với sự hợp tác của Trung tâm Ứng dụng AI và Phân tích Kinh doanh tại Trường Kinh doanh LeBow của Đại học Drexel, 62% công ty tham gia báo cáo rằng các vấn đề về dữ liệu là một rào cản chính.

Mặc dù 60% tổ chức cho biết AI đóng vai trò quan trọng trong chương trình dữ liệu của họ, nhưng chỉ 12% báo cáo rằng dữ liệu của họ có đủ chất lượng và khả năng tiếp cận để cho phép triển khai AI hiệu quả.

Các công ty thành công trong việc tích hợp AI vào quy trình kinh doanh gần như luôn bắt đầu với chuẩn bị dữ liệu: làm sạch tập dữ liệu, định nghĩa thống nhất trên các bộ phận, thiết lập vai trò sở hữu dữ liệu và thực hiện các quy trình kiểm soát chất lượng. Công việc nền tảng này, thường chiếm đến 80% thời gian của dự án, là điều kiện tiên quyết để xây dựng các hệ thống AI chính xác, không thiên vị và sẵn sàng sản xuất.

Sai Lầm 3. Nhân Viên Chưa Chuẩn Bị Để Sử Dụng AI Hiệu Quả

Một thách thức phổ biến khác mà các công ty gặp phải là khoảng cách kỹ năng giữa nhân viên.

“Trong khi các tổ chức rất muốn tận dụng khả năng của AI, thì sự thiếu hụt nhân tài cản trở việc tích hợp AI,” theo Murugan Anandarajan, PhD, giáo sư và giám đốc học thuật tại Trung tâm Ứng dụng AI và Phân tích Kinh doanh tại Trường Kinh doanh LeBow của Đại học Drexel. “Kết quả nghiên cứu của chúng tôi nhấn mạnh khoảng cách đó, với 60% người được hỏi cho biết sự thiếu hụt kỹ năng và đào tạo AI là một thách thức đáng kể trong việc khởi động các sáng kiến AI – một tín hiệu cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp rằng việc nâng cao kỹ năng phải là một yêu cầu chiến lược.”

Các dự án AI thường thất bại vì nhân viên không hiểu cách làm việc với các công cụ hoặc cách tối ưu hóa quy trình. Không có đào tạo cấu trúc bao gồm các bước cụ thể để tích hợp AI vào quy trình làm việc, nhân viên thường quay lại các phương pháp quen thuộc.

Sai Lầm 4. Thiếu Quản Lý Rủi Ro

Theo một cuộc khảo sát toàn cầu của Ernst & Young, gần như tất cả các công ty lớn triển khai AI đã trải qua tổn thất tài chính do lỗi mô hình, vi phạm tuân thủ hoặc rủi ro không kiểm soát, với tổng số tiền khoảng 4,4 triệu đô la. Các công ty thường bỏ qua nhu cầu dự đoán rủi ro, định nghĩa chính sách sử dụng, thực hiện kiểm soát chất lượng và lập kế hoạch xử lý lỗi.

Theo báo cáo, các rủi ro phổ biến nhất mà các công ty gặp phải bao gồm việc không tuân thủ các quy định về AI, nơi các hệ thống AI được phát hiện vi phạm luật hoặc chính sách nội bộ của công ty, và xu hướng của AI đưa ra quyết định thiên vị.

AI có thể giúp phát triển kinh doanh và cải thiện quy trình, nhưng nó cũng có thể trở thành một cái bẫy, dẫn đến những vấn đề nghiêm trọng cho công ty. Các tổ chức nên luôn có kế hoạch quản lý rủi ro, cũng như tuân thủ luật pháp và tiêu chuẩn địa phương. Đạo luật AI của EU, ví dụ, yêu cầu tính minh bạch của thuật toán, trách nhiệm giải trình và giám sát của con người. Khung quản lý rủi ro AI của NIST cung cấp hướng dẫn về quản lý rủi ro AI có thể được áp dụng cho bất kỳ tổ chức nào, từ các công ty khởi nghiệp đến các tập đoàn lớn, và trên các ngành. Ngoài ra, còn có các tiêu chuẩn quốc tế ISO/IEC, cung cấp các tiêu chí nhất quán về chất lượng, an toàn và quản trị.

Tuân thủ các tiêu chuẩn này và quản lý rủi ro là điều quan trọng cho việc triển khai AI thành công.

Sai Lầm 5. Không Có Kế Hoạch Tăng Tốc

Một lần nữa, một kế hoạch nhiều bước là cần thiết. Việc tích hợp AI là một quá trình dài hạn đòi hỏi phải cập nhật và điều chỉnh liên tục. Các công ty cần xem xét cách giải pháp sẽ được tích hợp vào kiến trúc IT, ai sẽ duy trì mô hình, cách dữ liệu sẽ được theo dõi và cách vai trò và trách nhiệm sẽ được phân phối trên các bộ phận. Điều này đòi hỏi nguồn lực và tài trợ liên tục.

Để thành công, một tổ chức cần xây dựng một môi trường thống nhất nơi tất cả các mô hình AI, tập dữ liệu và công cụ liên quan được lưu trữ, quản lý và truy cập, tạo cơ sở hạ tầng đảm bảo rằng các hệ thống AI hoạt động đáng tin cậy ở quy mô lớn, chính sách cập nhật mô hình rõ ràng về khi và cách huấn luyện lại, xác thực và triển khai lại mô hình, và các quy trình giám sát tiêu chuẩn hóa.