Tại sao 56% các nhà điều hành không thấy lợi ích của AI: Khoảng cách về các nguyên tắc cơ bản trong việc áp dụng AI doanh nghiệp

Cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo đang trải qua một nghịch lý. Dù đầu tư và ứng dụng AI chưa từng có trong các doanh nghiệp, hơn một nửa tổ chức báo cáo không thấy lợi ích rõ ràng từ các triển khai AI của mình. Theo khảo sát CEO toàn cầu lần thứ 29 của PwC, thu thập ý kiến từ 4.454 lãnh đạo doanh nghiệp tại 95 quốc gia, chỉ có 10-12% tổ chức đạt được lợi nhuận rõ ràng về doanh thu hoặc tiết kiệm chi phí từ AI, trong khi 56% không nhận thấy lợi ích nào cả. Khoảng cách giữa tham vọng và thực tế này tiết lộ một sự thật quan trọng: nhiều nhà điều hành đã bỏ qua các nguyên tắc cơ bản giúp triển khai AI thành công.

Sự tiến hóa của Trách nhiệm của Nhà điều hành: Thách thức Ba-mô-đal

Vai trò của CEO hiện đại đã trải qua sự biến đổi mạnh mẽ hơn bất kỳ thời điểm nào trong hai thập kỷ qua. Theo Mohamed Kande, chủ tịch toàn cầu của PwC, các nhà lãnh đạo ngày nay phải đối mặt với trách nhiệm ba-mô-đal chưa từng có: vừa vận hành doanh nghiệp hiện tại, vừa biến đổi nó theo thời gian thực, và đồng thời phát triển các mô hình kinh doanh hoàn toàn mới cho tương lai. Đây là một sự thay đổi căn bản so với các kỳ vọng ổn định hơn của 25 năm trước—khi thành công của nhà điều hành chủ yếu được đo bằng mở rộng hoạt động, quản lý nguồn lực và hiệu quả dựa trên công nghệ.

Quy mô của sự thay đổi này thể hiện qua các chỉ số tự tin của CEO. Năm 2022, 56% CEO tự tin vào triển vọng tăng trưởng doanh thu của công ty. Đến năm 2025, con số này giảm còn 38%. Hiện tại, chỉ có 30% CEO cảm thấy tự tin về khả năng thúc đẩy tăng trưởng công ty, mặc dù nhiều người đã tăng đáng kể đầu tư vào đổi mới sáng tạo, AI và mở rộng thị trường mới. Sự giảm sút tự tin này là mức thấp nhất trong năm năm qua, cho thấy sự không chắc chắn thực sự về cách điều hướng môi trường hiện tại.

Tại sao Nguyên tắc Cơ bản Quan trọng Hơn Công nghệ

Sự không phù hợp giữa chi tiêu cho AI và kết quả rõ ràng không phải do giới hạn công nghệ mà do thiếu hụt lãnh đạo hiểu rõ các nguyên tắc cơ bản. Nghiên cứu từ MIT củng cố phát hiện này—95% các dự án thử nghiệm AI tạo sinh trong môi trường doanh nghiệp không đạt được kết quả như mong đợi. Điểm chung của các thất bại này là bỏ qua hạ tầng cơ bản giúp AI thành công: dữ liệu sạch và có cấu trúc, quy trình kinh doanh vững chắc, và khung quản trị mạnh mẽ.

Các công ty đã đạt được lợi nhuận rõ ràng từ các triển khai AI đều có điểm chung—họ đã đầu tư xây dựng hạ tầng nền tảng vững chắc trước khi theo đuổi các giải pháp AI phức tạp. Điều này bao gồm thiết lập tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu, ghi chép và tối ưu hóa quy trình kinh doanh, cũng như xây dựng các cấu trúc quản trị rõ ràng. Những nguyên tắc cơ bản này tạo nền tảng để các hệ thống AI hoạt động hiệu quả. Không có chúng, ngay cả các thuật toán tiên tiến nhất cũng cho kết quả kém vì làm việc với dữ liệu không đầy đủ, không nhất quán hoặc thiếu quản trị tốt.

Thách thức thực sự trong việc áp dụng AI là tổ chức chứ không phải công nghệ. Việc triển khai thành công phụ thuộc ít hơn vào việc chọn nền tảng công nghệ phù hợp và nhiều hơn vào việc phát triển các thực hành quản lý hiệu quả, quy trình ra quyết định rõ ràng và sự thống nhất của lãnh đạo về quản trị dữ liệu. Khi các nhà điều hành xem AI như một thách thức công nghệ hơn là một cuộc chuyển đổi tổ chức, họ tất yếu bỏ qua các nguyên tắc cơ bản này—và do đó không thể đạt được lợi ích.

Đổi mới Con đường Nghề nghiệp: Tại sao Suy nghĩ Hệ thống Thay thế Chuyên môn Từng nhiệm vụ

Ngoài các thách thức triển khai AI trước mắt, sự biến đổi trách nhiệm của nhà điều hành đang định hình lại cách các tổ chức phát triển nhân tài. Mô hình học nghề truyền thống—nơi nhân viên cấp dưới học nghề qua các nhiệm vụ từng bước—đang trở nên lỗi thời khi AI xử lý các công việc thường lệ. Sự tiến bộ này đòi hỏi phải suy nghĩ lại chiến lược phát triển nghề nghiệp một cách căn bản.

Thay vì xây dựng chuyên môn qua việc hoàn thành các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, thế hệ lãnh đạo doanh nghiệp tiếp theo cần phát triển “tư duy hệ thống”—khả năng hiểu cách các thành phần tổ chức tương tác, dữ liệu chảy qua doanh nghiệp như thế nào, và các thay đổi công nghệ lan tỏa ra sao trong hoạt động kinh doanh. Sự chuyển đổi này phản ánh nhận thức rằng trong môi trường có AI hỗ trợ, lợi thế cạnh tranh không còn dựa vào thành thạo từng nhiệm vụ riêng lẻ mà dựa vào hiểu biết toàn diện về tổ chức.

Con đường phía trước: Lạc quan dựa trên đánh giá thực tế

Dù gặp nhiều thách thức hiện tại, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có lý do để duy trì sự lạc quan thận trọng. Tiền lệ lịch sử cho thấy các giai đoạn biến động lớn—từ thời kỳ bùng nổ đường sắt đến cuộc cách mạng internet—cuối cùng đều tạo ra những kỷ nguyên mới của giá trị. Các công ty tạo ra doanh thu ý nghĩa từ các lĩnh vực kinh doanh mới thường có biên lợi nhuận cao hơn và tự tin hơn về tăng trưởng tương lai.

Giải pháp cho các thách thức hiện tại không nằm ở việc đẩy nhanh công nghệ mà ở việc tập trung kỷ luật vào các nguyên tắc cơ bản. Các tổ chức đầu tư vào chất lượng dữ liệu, tối ưu hóa quy trình cốt lõi và xây dựng khung quản trị sẽ có lợi thế để khai thác giá trị thực sự từ AI. Những ai bỏ qua các bước nền tảng này, cố gắng triển khai các giải pháp phức tạp mà không có hạ tầng phù hợp, sẽ tiếp tục gặp khó khăn.

Quan điểm của Kande phản ánh sự lạc quan có cơ sở dựa trên kinh nghiệm. Sau nhiều làn sóng gián đoạn công nghệ trong sự nghiệp của mình, ông nhấn mạnh rằng nỗi sợ AI thường bắt nguồn từ thiếu hiểu biết. Thuốc giải không phải là phản kháng mà là tham gia—học hỏi, khám phá và cân nhắc có chủ đích các phương pháp mới. Đối với các nhà điều hành ngày nay, điều này có nghĩa là đặt câu hỏi khó: Chúng ta đã có các nguyên tắc cơ bản chưa? Chúng ta đã đầu tư vào chất lượng dữ liệu, tối ưu hóa quy trình và quản trị chưa? Chỉ khi thành thật trả lời các câu hỏi này, các khoản đầu tư vào AI mới có thể mang lại lợi ích như đã hứa.

Chương tiếp theo của sự tiến hóa doanh nghiệp sẽ thuộc về những nhà lãnh đạo thành thạo cả tầm nhìn chiến lược của thách thức ba-mô-đal và kỷ luật vận hành để thực thi thành công các triển khai AI. Điều đó có nghĩa là tôn trọng các nguyên tắc cơ bản trước khi chạy theo sự mới mẻ của công nghệ.