Tại sao năm 2026 không còn là lúc để thử nghiệm AI?

[Quang Trương]

Tại sao nhiều doanh nghiệp nhảy vào AI mạnh mẽ nhưng vẫn chưa thu được giá trị thực chất từ công nghệ này?

Khi “chuyến tàu AI” không đi xa: Bài học về dữ liệu và kết quả​

Bạn có biết một sai lầm lớn nhất của các công ty khi bắt đầu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) không nằm ở thuật toán hay công cụ, mà ở… chất lượng dữ liệu? Đây là điều mà Ronnie Sheth, Giám đốc điều hành của SENEN Group, nhấn mạnh trong một bài chia sẻ gần đây về thực hành AI trong doanh nghiệp.

Sheth nói rằng rất nhiều tổ chức “chạy trước hơi, vấp phải gốc rễ”. Họ được lãnh đạo thúc giục phải “áp dụng AI ngay”, nhưng lại thiếu một kế hoạch rõ ràng về cách thức ứng dụng, mục tiêu cần đạt và đặc biệt là nền tảng dữ liệu đúng chuẩn. Kết quả là có thể tạo ra nhiều mô hình AI, nhiều người dùng, nhưng khi kiểm tra lại thì không có con số nào chứng minh hoạt động đó mang lại giá trị thực sự.

Một con số đáng chú ý từ Gartner cho thấy chất lượng dữ liệu kém khiến các tổ chức thiệt hại trung bình 12,9 triệu đô la mỗi năm do mất nguồn lực và bỏ lỡ cơ hội. Nếu quy đổi theo tỷ giá mới nhất, đó là hơn 330 tỷ VNĐ mỗi năm chỉ vì dữ liệu không sạch, không nhất quán, hoặc không sẵn sàng cho AI.

Nhưng điều thú vị là, Sheth nhận thấy bức tranh đang dần thay đổi. Trước đây, các công ty chỉ muốn “đi nhanh với AI”. Giờ đây, nhiều tổ chức đã bắt đầu ý thức được rằng phải giải quyết vấn đề dữ liệu trước. Họ đến với SENEN Group không phải để lập tức triển khai AI, mà để đặt nền móng dữ liệu vững chắc trước.

Làm gì trước khi nghĩ đến AI?​

Sheth chia sẻ một quy trình rất thực tế mà các tổ chức nên thực hiện trước khi kỳ vọng AI sẽ “làm nên chuyện”:

Trước hết, phải xem lại dữ liệu của bạn, đánh giá chất lượng, tính nhất quán và cách dữ liệu được lưu trữ, quản lý. Nếu dữ liệu chưa sẵn sàng, mọi mô hình AI dù hiện đại đến đâu cũng sẽ “lênh đênh” như con tàu thiếu bánh lái.

Sau khi hệ thống dữ liệu vững, doanh nghiệp bắt đầu phát triển các mô hình AI phù hợp với nhu cầu thực tế. Khi dữ liệu đã sạch, đúng cấu trúc và đầy đủ, các mô hình này mới có thể cho ra kết quả đáng tin cậy, từ dự đoán xu hướng đến tự động hóa nhiệm vụ hàng ngày.

Một ví dụ Sheth kể là một công ty từng đến SENEN Group với mong muốn chỉ “quản trị dữ liệu”. Nhưng khi cùng nhau rà soát, đội ngũ chuyên gia nhận ra tổ chức đó cần xây dựng chiến lược dữ liệu rõ ràng trước, xác định mục tiêu và kết quả kỳ vọng, rồi mới đến những bước như quản trị hay vận hành. Họ đi từ dữ liệu thô đến phân tích mô tả, rồi dự đoán và cuối cùng là chiến lược AI toàn diện.

Như Sheth nói, khi dữ liệu đã “sạch”, bạn có thể xây dựng bao nhiêu mô hình AI tùy thích, miễn là chúng phục vụ mục tiêu kinh doanh rõ ràng và có giá trị đo được.

Tại sao bây giờ là thời điểm “thực tế” cho AI doanh nghiệp?​

Sheth tin rằng năm 2026 là lúc các doanh nghiệp nên bước sang giai đoạn “ứng dụng AI một cách thực tiễn”. Điều này có nghĩa là cần chuyển từ việc làm các dự án thử nghiệm, sáng kiến thí điểm hoặc chạy theo xu hướng sang việc triển khai các giải pháp AI đem lại giá trị rõ rệt cho tổ chức. Đây không phải là lúc bàn về “chúng ta sẽ thử thế này, thử thế kia”, mà là lúc nhìn vào nhu cầu thực, số liệu thực và lợi ích cụ thể.

Trong bối cảnh các doanh nghiệp ở Việt Nam cũng đang dần ứng dụng AI vào nhiều mảng như tự động hóa email, chatbot, phân tích dữ liệu cơ bản và một số quy trình chiến lược nội bộ, bài học của Sheth càng mang tính thực tiễn. Thách thức không phải là thiếu công cụ, mà là dùng công cụ đó thế nào để tạo ra giá trị cho tổ chức.

Khi các doanh nghiệp bắt đầu coi dữ liệu như tài sản then chốt thay vì chỉ là sản phẩm phụ của hệ thống, họ sẽ thấy rằng AI không còn là công nghệ “xa vời”, mà là công cụ giúp giải quyết bài toán kinh doanh cụ thể mỗi ngày. (artificialintelligence)