AI Debt Là Gì, Và Làm Thế Nào Để Các Lãnh Đạo Doanh Nghiệp Xóa Nợ Này Vào Năm 2026?

Trong những tháng gần đây, nỗi sợ hãi đã lan rộng trên toàn cầu rằng việc chi tiêu mạnh mẽ cho AI sẽ không thể hiện thực hóa thành lợi nhuận thực sự. Đối với các nhà đầu tư và lãnh đạo doanh nghiệp, năm 2026 là năm mà những lời hứa về sự chuyển đổi toàn diện phải trở thành hiện thực, với ROI không thể nhầm lẫn và một con đường rõ ràng để mở rộng AI trên toàn bộ. Thời gian ân hạn cho việc thí nghiệm AI đã thực sự kết thúc.

Trực tiếp mâu thuẫn với điều này, một báo cáo nổi bật năm 2025 từ MIT chỉ ra rằng, ngay cả sau khi “bùng nổ AI” bắt đầu, lên đến 95% dự án AI của doanh nghiệp vẫn không thể vượt qua giai đoạn thí điểm. Điều này bắt nguồn từ sự vội vàng tập thể để áp dụng các công cụ mới mà không có nền tảng chính xác để làm cho các sáng kiến AI thành công.

Sự tích hợp không hiệu quả này đã tích lũy thành nợ AI: chi phí tương lai của chuyển đổi số không hoàn thành do các捷径 được thực hiện trên các dự án AI.

Đây là một trách nhiệm vô hình nhưng tích lũy được chôn sâu trong cơ sở hạ tầng doanh nghiệp. Nợ AI liên quan đến các hệ thống cũ không bao giờ được loại bỏ hoàn toàn, các silo dữ liệu không bao giờ được thống nhất, và các cuộc di cư đám mây không bao giờ được hoàn thành hoàn toàn. Những quyết định này có thể là một cách thực tế để tích hợp AI với tốc độ được yêu cầu tại thời điểm đó, nhưng chúng đã tạo ra một mạng lưới phức tạp của các nền tảng cũ và hiện đại đang làm nghẹt thở AI trên quy mô lớn.

Giống như bất kỳ khoản nợ tài chính nào, bây giờ nó phải được quản lý và giảm xuống với một chiến lược được thiết kế để xây dựng nền tảng mà AI doanh nghiệp thực sự cần.

Chi Phí Của Nợ AI

Chi phí của việc kinh doanh chưa hoàn thành này là đáng kể, với phân tích gần đây từ McKinsey phân tích từ McKinsey đánh dấu một cơ hội bị bỏ lỡ đáng kể. Mặc dù sự phổ biến của các công cụ AI ngày nay, 63% doanh nghiệp vẫn đang thí nghiệm hoặc thử nghiệm các dự án AI giai đoạn đầu. Điều này cho thấy sự khó khăn trong việc nắm bắt toàn bộ giá trị của AI tạo ra, được ước tính trên toàn cầu ở khoảng từ 2,6 nghìn tỷ đến 4,4 nghìn tỷ đô la.

Đây là một tài sản khổng lồ bị bỏ lại trên bàn do sự không hiệu quả về cấu trúc thuần túy. Các nhà lãnh đạo CNTT phải đối mặt với các kiến trúc số phân mảnh cao, với nhiều năm hệ thống được gắn thêm và các mô hình dữ liệu mâu thuẫn, đã tạo ra các tài sản dữ liệu bị rối mà mỗi sáng kiến AI mới mà một tổ chức cố gắng đều bị tắc nghẽn. Khi các nền tảng AI tự chủ được xếp chồng lên trên các nền tảng không đầy đủ như vậy trong nhiều năm, việc đảo ngược trở nên ngày càng khó khăn. Không chỉ vậy, việc chạy các hệ thống cũ và mới song song làm tăng chi phí bảo trì lên 20-50% và giới thiệu các rủi ro bảo mật nghiêm trọng theo các khuôn khổ GDPR và DORA.

Tổng thể, ước tính cho thấy rằng 50-70% dữ liệu doanh nghiệp cần thiết cho việc tích hợp AI hiệu quả vẫn còn bị cô lập và không kết nối. Nếu không có sự thay đổi để xây dựng một nền tảng vững chắc, ngay cả những dự án AI đầy hứa hẹn nhất cũng sẽ dần dần suy yếu.

Điểm Gây Tắc Nghẽn Trong Máy

Sự thúc đẩy để có các hệ thống tự chủ có khả năng ra quyết định độc lập đã làm trầm trọng thêm vấn đề trong những năm gần đây, làm tăng đáng kể rủi ro thất bại.

Mặc dù đa số các tổ chức dự định triển khai các tác nhân AI trong thời gian gần, nhưng chỉ một phần nhỏ trong số họ đã tập trung dữ liệu hoặc đảm bảo rằng cơ sở hạ tầng của họ có thể xử lý sự gia tăng dự kiến trong khối lượng công việc. Các phát hiện gần đây từ Cisco cho thấy rằng ít hơn một trong năm công ty đã tập trung hoàn toàn dữ liệu của họ để có quyền truy cập AI liền mạch.

Hơn thế, hơn 60% công ty dự kiến khối lượng công việc của họ sẽ tăng hơn 30% trong vài năm tới, trong khi ít hơn một phần ba cảm thấy sẵn sàng để bảo mật các hệ thống AI tự chủ khỏi các mối đe dọa mới nổi.

Ngay cả những công ty số tiên tiến nhất cũng đang vật lộn với chi phí tính toán tăng vọt và sự thiếu hụt nhân tài dai dẳng trong lĩnh vực an ninh mạng và kỹ thuật AI. Giống như cách nợ kỹ thuật đã làm chậm sự phát triển phần mềm trong những thập kỷ trước, nợ cơ sở hạ tầng AI đe dọa sẽ làm chậm đợt chuyển đổi hiện tại trước khi nó mang lại lợi nhuận có ý nghĩa.

Về cơ bản, đây là một vấn đề về dữ liệu. Các hệ thống AI khuếch đại bất cứ thứ gì chúng được đào tạo, vì vậy nếu dữ liệu không đầy đủ hoặc bị suy giảm về mặt ngữ cảnh, đầu ra sẽ bị lỗi. Chúng ta thường nghe thấy các lãnh đạo doanh nghiệp than thở về những kết quả như vậy trên LinkedIn như “slop AI”, điều này, nếu không được kiểm soát, sẽ tạo ra một rủi ro thương mại và uy tín làm xói mòn niềm tin vào công nghệ và công ty đứng sau nó.

Xóa Nợ

Để nghiêm túc về AI, các tổ chức phải ngừng chu kỳ của những thỏa hiệp ngắn hạn và giải quyết sự phân mảnh tại nguồn. Tại Cirata, chúng tôi tư vấn cho khách hàng rằng bước đầu tiên là tập trung nguồn. Điều này có nghĩa là chuyển khỏi các bảng tính phân tán và máy chủ bị cô lập để chuyển sang một nền tảng đám mây hiện đại duy nhất, nơi thông tin có thể được truy cập dễ dàng và theo thời gian thực.

Ưu tiên tiếp theo là tự động hóa luồng thông tin. Việc di chuyển dữ liệu thủ công vốn chậm và dễ bị lỗi, nhưng có các giải pháp dữ liệu có thể giúp tạo ra một đường ống dữ liệu tự động để giữ cho dữ liệu luôn sẵn sàng và có sẵn.

Cuối cùng, điều quan trọng là phải thiết lập quản trị tốt bằng cách thiết lập các quy tắc. Xác định ai sở hữu dữ liệu, ai có thể truy cập và làm thế nào nó được xác minh đảm bảo tính toàn vẹn của toàn bộ hệ thống. Bằng cách tách rời việc dàn xếp dữ liệu khỏi cơ sở hạ tầng cơ bản, các tổ chức có thể di chuyển và tích hợp dữ liệu trên các môi trường trên cơ sở và đa đám mây mà không bị gián đoạn.

Xây Dựng Trên Một Nền Tảng Vững Chắc

Sự khác biệt giữa một dự án AI thất bại và một dự án biến đổi doanh nghiệp hiếm khi liên quan đến chính AI; nó liên quan đến dữ liệu nuôi dưỡng nó. Lời hứa của AI vẫn còn lớn lao, nhưng không có thuật toán nào có thể bù đắp cho một nền tảng yếu. Giống như một tòa nhà đòi hỏi sự toàn vẹn về cấu trúc trước khi thêm các tầng mới, AI đòi hỏi cơ sở hạ tầng dữ liệu đáng tin cậy trước khi nó có thể mang lại giá trị bền vững. là hiếm khi về chính AI; nó là về dữ liệu nuôi dưỡng nó. Lời hứa của AI vẫn còn lớn lao, nhưng không có thuật toán nào có thể bù đắp cho một nền tảng yếu. Giống như một tòa nhà đòi hỏi sự toàn vẹn về cấu trúc trước khi thêm các tầng mới, AI đòi hỏi cơ sở hạ tầng dữ liệu đáng tin cậy trước khi nó có thể mang lại giá trị bền vững.