English
日本語
한국어
简体中文
Bất chấp sự nhiệt tình của doanh nghiệp và những khoản đầu tư khổng lồ vào trí tuệ nhân tạo, một báo cáo đột phá từ MIT tiết lộ rằng đa số các chương trình thí điểm AI sinh thái trong doanh nghiệp đang gặp khó khăn trong việc đạt được kết quả cụ thể.
Nghiên cứu mới có tựa đề “Khoảng Cách GenAI: Hiện Trạng AI Trong Kinh Doanh 2025” do sáng kiến NANDA của MIT công bố, nhấn mạnh một sự ngắt kết nối nghiêm trọng: dù AI sinh thái mang lại tiềm năng to lớn cho doanh nghiệp, hầu hết các sáng kiến hiện tại nhằm thúc đẩy tăng trưởng doanh thu nhanh đều thất bại. Nghiên cứu chỉ ra rằng 95% chương trình thí điểm AI không tạo ra tác động đo lường được đến lợi nhuận của công ty, trong khi chỉ khoảng 5% đạt được tốc độ tăng doanh thu nhanh chóng.
Phân Tích Khoảng Cách GenAI
Báo cáo toàn diện này dựa trên dữ liệu rộng lớn, bao gồm 150 cuộc phỏng vấn với các lãnh đạo, khảo sát 350 nhân viên và phân tích 300 triển khai AI công khai. Nó vẽ nên bức tranh rõ ràng về khoảng cách ngày càng lớn giữa các dự án AI thành công và những dự án mắc kẹt trong giai đoạn thí điểm.
Aditya Challapally, tác giả chính của báo cáo và cộng tác viên nghiên cứu cho dự án NANDA tại MIT, làm rõ sự tương phản rõ rệt này. “Một số chương trình thí điểm của các công ty lớn và startup trẻ đang thực sự tỏa sáng với AI sinh thái,” Challapally giải thích. Ông dẫn ví dụ về các startup, thường được dẫn dắt bởi những nhà đổi mới trẻ, đã chứng kiến doanh thu tăng vọt “từ 0 lên 20 triệu đô la trong một năm.” Bí quyết của họ? Họ “chọn một điểm đau cụ thể, thực hiện tốt và hợp tác thông minh với các công ty sử dụng công cụ của họ.”
Vấn Đề Cốt Lõi: “Khoảng Cách Học Hỏi”
Tuy nhiên, đối với 95% công ty trong tập dữ liệu, việc triển khai AI sinh thái đang thất bại. Challapally nhấn mạnh rằng thách thức cơ bản không nằm ở bản thân các mô hình AI, mà là “khoảng cách học hỏi” đáng kể trong cả công cụ công nghệ và tổ chức áp dụng. Trong khi các lãnh đạo thường đổ lỗi cho rào cản pháp lý hoặc hiệu suất mô hình, nghiên cứu của MIT liên tục chỉ ra rằng tích hợp doanh nghiệp sai lầm mới là nguyên nhân gốc rễ.
Các công cụ phổ thông như ChatGPT rất hiệu quả với người dùng cá nhân nhờ khả năng thích ứng. Tuy nhiên, chúng thường bị đình trệ trong môi trường doanh nghiệp vì không thể học hỏi hoặc thích ứng liền mạch với các quy trình làm việc phức tạp và nhu cầu kinh doanh cụ thể.
Ngân Sách Lệch Pha Và ROI Chưa Được Khai Thác
Báo cáo cũng phát hiện sự lệch pha quan trọng trong cách các công ty phân bổ ngân sách AI sinh thái. Hơn một nửa ngân sách hiện được dành cho các công cụ bán hàng và tiếp thị. Tuy nhiên, phát hiện của MIT cho thấy lợi tức đầu tư (ROI) lớn nhất lại nằm ở tự động hóa văn phòng phía sau. Điều này bao gồm việc sử dụng AI để loại bỏ thuê ngoài quy trình kinh doanh, cắt giảm đáng kể chi phí đại lý bên ngoài và tối ưu hóa các chức năng hoạt động cốt lõi.
Chìa Khóa Triển Khai AI Thành Công
Các câu chuyện thành công trong báo cáo của MIT làm nổi bật một số yếu tố quan trọng để áp dụng AI sinh thái hiệu quả:
- Giải Quyết Vấn Đề Cụ Thể: Thay vì triển khai tràn lan, các ứng dụng thành công tập trung vào các điểm đau kinh doanh cụ thể.
- Thực Hiện Hoàn Hảo: Chỉ áp dụng công cụ AI là không đủ; cần có kế hoạch và thực hiện tỉ mỉ.
- Đối Tác Chiến Lược: Hợp tác với các công ty sử dụng hiệu quả công cụ AI có thể đẩy nhanh tích hợp và tác động.
- Tập Trung Vào Tự Động Hóa Văn Phòng Phía Sau: Dù ứng dụng bán hàng và tiếp thị dễ thấy, ROI lớn nhất thường nằm ở tối ưu hóa hoạt động nội bộ, như trong lĩnh vực an ninh mạng sản xuất nơi AI giúp quản lý rủi ro.
Khi doanh nghiệp điều hướng bức tranh phức tạp của trí tuệ nhân tạo, những hiểu biết từ MIT đóng vai trò như một hướng dẫn quan trọng, nhấn mạnh nhu cầu triển khai chiến lược thay vì áp dụng vội vàng, cùng với sự hiểu biết sâu sắc về sự sẵn sàng của tổ chức và năng lực công nghệ.