AI đã vào doanh nghiệp. Lợi nhuận vẫn chưa theo kịp. - SAVA META

AI không còn là một công nghệ chỉ xuất hiện trong kế hoạch tương lai của doanh nghiệp. Theo khảo sát toàn cầu mới nhất của McKinsey, 88% người tham gia cho biết tổ chức của họ đang thường xuyên sử dụng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh, tăng từ 78% trong khảo sát trước đó.

Nhưng việc một công cụ đã được sử dụng không đồng nghĩa với việc nó đã trở thành một phần có giá trị trong vận hành.

Báo cáo The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation cho thấy gần hai phần ba doanh nghiệp vẫn chưa bắt đầu mở rộng AI trên toàn tổ chức. Chỉ khoảng một phần ba cho biết chương trình AI đã bước vào giai đoạn mở rộng.

Khoảng cách đáng chú ý hiện nay vì vậy không còn nằm giữa doanh nghiệp có sử dụng AI và doanh nghiệp chưa sử dụng AI. Nó nằm giữa việc đưa AI vào một số tác vụ và việc thay đổi cách tổ chức thực sự vận hành.

AI Agent đang được thử nghiệm nhanh hơn khả năng mở rộng

AI Agent là một trong những chủ đề nổi bật của báo cáo năm nay. Đây là các hệ thống có khả năng lập kế hoạch và thực hiện nhiều bước trong một quy trình, thay vì chỉ phản hồi từng câu hỏi riêng lẻ.

McKinsey ghi nhận 23% người tham gia cho biết tổ chức của họ đã mở rộng một hệ thống AI Agent trong ít nhất một chức năng; 39% khác mới bắt đầu thử nghiệm. Như vậy, 62% tổ chức được khảo sát đã có ít nhất một hoạt động liên quan đến AI Agent, nhưng trong từng chức năng kinh doanh cụ thể, tỷ lệ thực sự mở rộng vẫn không vượt quá 10%.

Con số này phản ánh một tình huống khá quen thuộc: công nghệ có thể tiến nhanh, trong khi dữ liệu, quy trình, con người và cơ chế kiểm soát chưa kịp thay đổi theo.

Một AI Agent có thể trả lời câu hỏi, tìm kiếm thông tin hoặc thực hiện một chuỗi tác vụ. Nhưng để hệ thống trở thành một phần của công việc hằng ngày, doanh nghiệp còn phải xác định nó được phép truy cập dữ liệu nào, xử lý bước nào, khi nào cần con người xác nhận và kết quả sẽ được đo lường ra sao.

Sử dụng nhiều chưa chắc đã tạo ra tác động ở cấp doanh nghiệp

Báo cáo cho thấy 64% người tham gia nhận định AI đang hỗ trợ khả năng đổi mới của tổ chức. Tuy nhiên, chỉ 39% cho biết AI đã tạo ra tác động đến EBIT ở cấp toàn doanh nghiệp; phần lớn trong nhóm này ghi nhận mức đóng góp dưới 5%.

Điều này không có nghĩa AI chưa tạo ra giá trị.

Ở cấp độ từng trường hợp sử dụng, doanh nghiệp đã bắt đầu ghi nhận lợi ích về chi phí trong phát triển phần mềm, sản xuất và công nghệ thông tin. Lợi ích về doanh thu xuất hiện nhiều hơn trong marketing và sales, chiến lược, tài chính doanh nghiệp, cùng phát triển sản phẩm và dịch vụ.

Giá trị có thể đã xuất hiện tại một số điểm. Bài toán tiếp theo là làm thế nào để những điểm riêng lẻ đó kết nối thành một thay đổi đủ rõ trong toàn bộ quy trình.

Khác biệt không chỉ nằm ở mô hình AI

McKinsey xác định một nhóm “AI high performers”, chiếm khoảng 6% người tham gia khảo sát. Đây là những tổ chức vừa ghi nhận tác động EBIT từ 5% trở lên, vừa đánh giá AI đã tạo ra giá trị đáng kể.

Nhóm này không chỉ sử dụng nhiều công cụ hơn. Họ đặt mục tiêu lớn hơn, mở rộng nhanh hơn và chủ động thay đổi cách công việc được tổ chức.

Đáng chú ý, các tổ chức có hiệu quả AI cao có khả năng thiết kế lại quy trình làm việc cao gần gấp ba lần các tổ chức còn lại. Lãnh đạo của họ cũng thể hiện mức độ sở hữu và cam kết cao hơn, đồng thời xác định rõ những trường hợp đầu ra của mô hình cần được con người kiểm tra.

Câu hỏi quan trọng vì vậy có thể không phải là:

Doanh nghiệp nên sử dụng mô hình AI nào?

Mà là:

Công việc nào cần thay đổi, dữ liệu nào cần được kết nối và con người sẽ phối hợp với AI như thế nào?

Điều doanh nghiệp có thể rút ra từ báo cáo

Trước hết, doanh nghiệp nên bắt đầu từ một quy trình hoặc nhu cầu có thể xác định rõ, thay vì triển khai một trợ lý AI chung rồi mới tìm việc cho nó.

Thứ hai, kết quả cần được đo bằng thay đổi trong công việc: thời gian tìm kiếm thông tin, số bước xử lý, khả năng tiếp cận tri thức, chất lượng quyết định hoặc trải nghiệm của người sử dụng. Số lượt dùng công cụ chỉ cho thấy mức độ tiếp cận, chưa cho biết giá trị.

Cuối cùng, việc mở rộng AI đòi hỏi những điều nằm ngoài mô hình: dữ liệu, quyền truy cập, trách nhiệm của con người, cách kiểm tra đầu ra và khả năng đưa giải pháp vào quy trình hiện có.

Góc nhìn từ SAVA

Khoảng cách giữa thử nghiệm và giá trị cũng là lý do SAVA không bắt đầu một bài toán bằng câu hỏi doanh nghiệp cần chatbot, AI Agent hay một mô hình mới.

Điểm bắt đầu nên là công việc đang diễn ra: người dùng đang mất thời gian ở đâu, tri thức đang bị phân tán như thế nào, quyết định nào thiếu thông tin và bước nào đang phụ thuộc quá nhiều vào thao tác thủ công.

Khi bài toán đã rõ, AI mới có thể được đặt vào đúng vai trò: hỗ trợ tìm kiếm tri thức, xử lý tài liệu, tổng hợp tiến độ, phát hiện điểm cần chú ý hoặc gợi ý bước tiếp theo.

Công nghệ không chỉ cần hoạt động được. Nó cần trở thành một phần hữu ích trong cách con người thực hiện công việc.