Điều gì khiến CEO tiếp tục đặt cược vào AI đến năm 2026?

[Quang Trương]

AI đã qua giai đoạn thử nghiệm, nhưng vẫn chưa trở thành cỗ máy tạo tiền ổn định.
Nếu nhìn vào quyết định chi tiêu, có thể thấy một điều khá nghịch lý. Rất nhiều CEO thừa nhận rằng lợi ích từ AI chưa lan tỏa trên toàn doanh nghiệp, thậm chí nhiều dự án chưa chứng minh được hiệu quả tài chính rõ ràng. Thế nhưng ngân sách cho AI vẫn tiếp tục tăng và được dự báo còn kéo dài đến năm 2026.

Các báo cáo từ Wall Street Journal và Reuters cho thấy phần lớn lãnh đạo doanh nghiệp xem AI là yếu tố sống còn cho khả năng cạnh tranh dài hạn. Dù lợi ích ngắn hạn khó đo lường, họ không coi AI là một dự án có thể bật tắt theo kết quả quý này hay quý sau. Với nhiều CEO, AI đã trở thành một năng lực cốt lõi cần được xây dựng dần theo thời gian.

Chính góc nhìn đó lý giải vì sao chi tiêu vẫn được duy trì. Việc cắt giảm đầu tư vào lúc này bị xem là rủi ro chiến lược, đặc biệt khi đối thủ vẫn đang cải thiện cách họ khai thác công nghệ. Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, nỗi lo bị bỏ lại phía sau đôi khi còn lớn hơn nỗi lo lợi nhuận chưa về ngay.

Từ dự án thí điểm đến quy mô toàn doanh nghiệp, khoảng cách lớn hơn tưởng tượng​

Một vấn đề nổi bật là rất nhiều sáng kiến AI vẫn mắc kẹt ở giai đoạn thử nghiệm. Các nhóm khác nhau triển khai các dự án riêng lẻ, thiếu quy tắc chung và thiếu sự phối hợp. Những dự án này có thể tạo ra sự hào hứng ban đầu, nhưng hiếm khi dẫn tới thay đổi thực sự trong vận hành cốt lõi.

Theo Reuters, khi doanh nghiệp cố gắng mở rộng AI ra toàn tổ chức, hàng loạt vấn đề xuất hiện cùng lúc. Chất lượng dữ liệu không đồng đều, hệ thống cũ khó tích hợp, yêu cầu an ninh và pháp lý ngày càng phức tạp. Đây không chỉ là bài toán công nghệ mà còn là bài toán tổ chức. Trách nhiệm bị chia nhỏ, quyền sở hữu không rõ ràng, còn quá trình ra quyết định thì chậm lại vì phải đi qua nhiều lớp kiểm soát.

Kết quả là doanh nghiệp chi mạnh cho các thử nghiệm, nhưng rất ít hệ thống AI thực sự được đưa vào vận hành hàng ngày. Lợi ích vì thế chỉ xuất hiện ở vài điểm sáng lẻ tẻ, thay vì tạo ra tác động rộng khắp.

Chi phí hạ tầng và quản trị đang định hình lại chiến lược AI​

Một yếu tố khác khiến bài toán lợi nhuận trở nên phức tạp là chi phí hạ tầng. Huấn luyện và vận hành mô hình AI đòi hỏi sức mạnh tính toán, lưu trữ và năng lượng ở mức rất cao. Chi phí đám mây tăng nhanh khi mức sử dụng mở rộng, còn việc tự xây dựng hệ thống nội bộ lại cần vốn đầu tư lớn và thời gian chuẩn bị dài.

Nhiều lãnh đạo được Reuters trích dẫn cảnh báo rằng trong giai đoạn đầu, chi phí hạ tầng có thể vượt xa giá trị mà AI mang lại. Điều này buộc CEO phải đưa ra những lựa chọn khó. Nên tập trung AI về một đầu mối hay cho các nhóm tự do thử nghiệm? Nên xây dựng nội bộ hay phụ thuộc vào nhà cung cấp? Mức lãng phí nào có thể chấp nhận được khi năng lực vẫn đang hình thành?

Song song đó, quản trị AI đang trở thành ưu tiên mới. Hội đồng quản trị, cơ quan quản lý và bộ phận kiểm toán bắt đầu đặt ra các câu hỏi chặt chẽ hơn. Để đáp lại, nhiều doanh nghiệp chuyển quyền quyết định về các nhóm trung tâm, lập hội đồng AI và gắn dự án AI với mục tiêu kinh doanh cụ thể. Theo Wall Street Journal, các công ty đang rời xa những thử nghiệm rời rạc để hướng tới thước đo, thời hạn và trách nhiệm rõ ràng hơn, dù điều này có thể làm tiến độ chậm lại.

Không phải từ bỏ AI, mà là điều chỉnh kỳ vọng​

Việc tiếp tục đầu tư không đồng nghĩa với lạc quan mù quáng. Thực tế, nhiều CEO đang điều chỉnh lại kỳ vọng. Họ nhận ra rằng AI hiếm khi mang lại lợi nhuận tức thì. Giá trị chỉ xuất hiện dần, khi quy trình được thiết kế lại, nhân sự được đào tạo lại và nền tảng dữ liệu đủ chín.

Thay vì dàn trải, doanh nghiệp bắt đầu thu hẹp trọng tâm. Ít trường hợp sử dụng hơn, quyền sở hữu rõ ràng hơn và mối liên kết chặt chẽ hơn với kết quả kinh doanh. Sự điều chỉnh này có thể làm giảm sự hào hứng ban đầu, nhưng lại tăng khả năng tạo ra lợi ích bền vững.

Nhìn về năm 2026, thông điệp dành cho CEO không phải là chi nhiều hơn, mà là theo đuổi AI một cách trưởng thành hơn. Lợi thế trong giai đoạn tới sẽ không nằm ở con số đầu tư, mà nằm ở việc AI được tích hợp sâu vào hoạt động hàng ngày như thế nào. Và có lẽ, câu hỏi quan trọng nhất không phải là “AI có sinh lời chưa?”, mà là “doanh nghiệp đã thực sự sẵn sàng để AI sinh lời hay chưa?”. (artificialintelligence)