Vì sao 90% doanh nghiệp nói về AI, nhưng chỉ 10% thật sự vận hành được bằng AI?

AI đang là từ khóa phổ biến trong mọi cuộc thảo luận về chuyển đổi số. Nhưng thực tế, giữa “nói về AI” và “vận hành được AI” là một khoảng cách lớn mà đa phần doanh nghiệp vẫn chưa thể vượt qua.

Từ khẩu hiệu đến thực thi

Trong vài năm trở lại đây, AI đã trở thành tâm điểm trong chiến lược của hầu hết doanh nghiệp. Từ ngành ngân hàng, bán lẻ, sản xuất đến truyền thông, đâu đâu cũng nhắc đến AI như một “chìa khóa sống còn” trong thời đại mới. 

Khảo sát toàn cầu của McKinsey ghi nhận 65% tổ chức đã “thường xuyên sử dụng” genAI vào đầu 2024 và 78% cho biết đang dùng AI ở ít nhất một chức năng vào đầu 2025. Tuy nhiên, BCG cho biết chỉ khoảng 22-26% doanh nghiệp đã vượt qua giai đoạn proof-of-concept để thực sự tạo giá trị và chỉ 4% đang thu được giá trị đáng kể từ AI ở quy mô doanh nghiệp. 

Nguyên nhân không nằm ở công nghệ, mà ở cách doanh nghiệp triển khai và tích hợp AI vào hệ thống vận hành thực tế.

Khi dữ liệu vẫn là “điểm nghẽn”

AI chỉ tốt bằng chính dữ liệu mà nó học. Tuy nhiên, trong đa số doanh nghiệp, dữ liệu vẫn bị phân mảnh: 

• Marketing lưu ở CRM, bán hàng giữ ở Excel
• Vận hành lại dùng phần mềm riêng

Hệ quả là doanh nghiệp có rất nhiều dữ liệu, nhưng không có nền tảng dữ liệu thống nhất để AI học và ra quyết định. 

Đây chính là rào cản đầu tiên khiến nhiều dự án AI dừng lại ở mức “thí điểm” - chạy thử một vài mô hình nhỏ nhưng không thể mở rộng. Khi dữ liệu chưa được chuẩn hóa và kết nối, doanh nghiệp khó có thể:

• Xây dựng mô hình học máy chính xác
• Duy trì độ tin cậy của kết quả phân tích
• Khai thác giá trị từ nguồn dữ liệu sẵn có.

Chỉ khi có nền tảng dữ liệu thống nhất (Data Lake, CDP, CRM tích hợp), AI mới có thể trở thành “bộ não” điều hành giúp doanh nghiệp tự động hóa, dự đoán hành vi và ra quyết định nhanh hơn. Đây chính là lý do khiến nhiều doanh nghiệp dù “có AI”, vẫn chưa thể “vận hành bằng AI”.

Bài toán chưa rõ, AI chỉ là công cụ trình diễn

Một dự án AI thành công không bắt đầu bằng công nghệ, mà bằng bài toán kinh doanh cụ thể. Thế nhưng, nhiều doanh nghiệp lại làm ngược: Đầu tư nền tảng AI, rồi mới đi tìm nơi để ứng dụng. Khi mục tiêu không rõ, không có KPI đo lường giá trị, dự án AI rất dễ rơi vào tình trạng “làm cho có”, thiếu định hướng mở rộng. 

Họ đầu tư công nghệ chỉ vì “AI đang là xu thế”, mà không trả lời được câu hỏi: “AI sẽ giải quyết vấn đề gì cho tổ chức của tôi?”

Khi năng lực vận hành chưa sẵn sàng

AI không phải là phần mềm, mà là sự thay đổi mô hình làm việc. Nhiều doanh nghiệp có công nghệ, có dữ liệu, nhưng thiếu đội ngũ có khả năng “đưa AI vào quy trình”. Thiếu sự phối hợp giữa IT, Data, và các phòng ban nghiệp vụ khiến AI bị cô lập. Kết quả là “AI có, nhưng không ai dùng”. AI không chỉ là phần mềm, mà là sự thay đổi về tư duy và mô hình vận hành.

Để AI thực sự tạo ra giá trị, doanh nghiệp cần ba yếu tố song hành:

• Con người: Đội ngũ hiểu cách làm việc cùng AI, từ lãnh đạo đến nhân viên vận hành.
• Quy trình: Được thiết kế lại để AI có thể tham gia vào các bước ra quyết định.
• Văn hóa doanh nghiệp: Khuyến khích đổi mới, chấp nhận thử nghiệm và học hỏi từ dữ liệu.

Tuy nhiên, phần lớn doanh nghiệp vẫn giữ mô hình “AI là việc của IT”. Khi đó, các dự án AI bị cô lập, thiếu sự phối hợp với bộ phận kinh doanh, dẫn đến việc AI làm được nhưng không ai dùng.

Thực tế, AI chỉ phát huy sức mạnh khi được vận hành như một năng lực cốt lõi của tổ chức, chứ không phải một dự án ngắn hạn.

Kỳ vọng sai lệch: “AI sẽ làm thay con người”

Một rào cản khác khiến nhiều doanh nghiệp thất bại là đặt kỳ vọng quá cao. Không ít lãnh đạo kỳ vọng AI sẽ tự động hóa mọi thứ hoặc tạo ra kết quả tức thời. Nhưng AI cần thời gian để học, để hiệu chỉnh, để phù hợp với dữ liệu thật. Vì vậy, khi chưa thấy hiệu quả nhanh, nhiều doanh nghiệp đánh giá rằng “AI thất bại”.

Thực tế, AI không thất bại chỉ là cách triển khai chưa đúng. AI không thể giải quyết mọi vấn đề ngay lập tức. Nó cần thời gian để học hỏi, hiệu chỉnh và hòa nhập vào hệ thống dữ liệu doanh nghiệp.

Khi kỳ vọng “AI phải tăng doanh thu gấp đôi sau 3 tháng”, “AI thay thế toàn bộ nhân viên vận hành”, doanh nghiệp dễ rơi vào thất vọng khi kết quả không như mong muốn rồi gắn mác “AI không hiệu quả”.

AI Master Talk 2025: Nơi chiến lược trở thành hành động

Những vấn đề trên cũng chính là lý do VCCorp phối hợp cùng SoftBank tổ chức AI Master Talk 2025: Ứng dụng AI một cách thực tế trong doanh nghiệp.

Sự kiện quy tụ các chuyên gia hàng đầu trong và ngoài nước để cùng bàn về một câu hỏi: “Làm sao để AI thật sự đi vào vận hành, thay vì chỉ nằm trên slide chiến lược?” Tại đây, bức tranh “AI in Practice” được minh họa bằng những câu chuyện thực tế:

• AI in Practice - Từ ý tưởng đến vận hành thực tiễn
• Showcase: SunGroup - Phụng sự khách hàng 24/7 bằng AI
• Chiến lược AI toàn cầu của SoftBank
• Shieldbase AI - Nền tảng vận hành thông minh
• Insight Session: AI trong hành trình tuyển chọn và giữ chân nhân tài
• Panel Talk: Khi AI vượt khỏi giới hạn công nghệ

Thông tin sự kiện

• Thời gian: 08:00 – 13:00, ngày 30 tháng 10 năm 2025
• Địa điểm: Khách sạn Mövenpick Hanoi Centre, 83A Lý Thường Kiệt, Hà Nội

THAM GIA NGAY

Kết luận

Trong kỷ nguyên mới, không ai nghi ngờ tầm quan trọng của AI. Nhưng giá trị thực sự không đến từ việc “nói về AI”, mà từ khả năng biến AI thành năng lực vận hành, tối ưu chi phí và ra quyết định thông minh hơn mỗi ngày.

Doanh nghiệp nào sớm làm chủ dữ liệu, hiểu rõ bài toán của mình và có đội ngũ biết kết hợp con người với AI sẽ là những người dẫn đầu làn sóng chuyển đổi tiếp theo. Vì vậy, thay vì hỏi “Chúng ta đã ứng dụng AI chưa?”, hãy bắt đầu bằng câu hỏi đúng hơn: “AI đang giúp vận hành doanh nghiệp của chúng ta tốt hơn như thế nào?”