Nhiều doanh nghiệp đã đưa trí tuệ nhân tạo vào vận hành, nhưng số đơn vị tạo được tác động đủ lớn để thúc đẩy thay đổi trên quy mô toàn tổ chức vẫn rất hạn chế. Kết quả khảo sát mới nhất cho thấy, dù AI đang được triển khai rộng rãi, phần lớn doanh nghiệp vẫn chưa khai thác được hiệu quả như kỳ vọng.

Theo MIT Technology Review ngày 28/10 (giờ địa phương), khảo sát về mức độ ứng dụng AI trong doanh nghiệp cho thấy 100% công ty tham gia đã sử dụng công nghệ này. Tuy nhiên, chỉ 16% cho biết đã đạt được kết quả mang tính bứt phá.

Khảo sát do bộ phận Insights của MIT Technology Review phối hợp với công ty quản lý dữ liệu Atlan thực hiện, với 250 lãnh đạo doanh nghiệp tại 4 khu vực gồm Bắc Mỹ, châu Âu, châu Á và Thái Bình Dương.

Trong nhóm trả lời khảo sát, 40% cho biết AI mới giúp cải thiện ở mức trung bình tại một số công việc hoặc phòng ban. Trong khi đó, 21% đánh giá đã ghi nhận kết quả đáng kể, còn 23% cho rằng hiệu quả thu về gần như không có, hoặc hoàn toàn không có, so với khoản đầu tư đã bỏ ra.

Mức độ triển khai AI nhìn chung vẫn ở giai đoạn đầu. Có 38% doanh nghiệp cho biết vẫn đang thử nghiệm, trong khi 35% chủ yếu dùng AI để hỗ trợ nhân viên, như copilot hoặc chatbot.

Tỷ lệ doanh nghiệp đã đưa AI agent vào môi trường làm việc thực tế chỉ ở mức 12%. Chỉ 3% cho biết AI đang đảm nhiệm phần lớn các công việc cốt lõi.

Theo các chuyên gia, một trong những nguyên nhân chính khiến doanh nghiệp chưa khai thác hết tiềm năng của AI là công nghệ này chưa được cung cấp đầy đủ ngữ cảnh nghiệp vụ.

Prukalpa Sankar, đồng sáng lập Atlan, nhận định vẫn tồn tại khoảng cách lớn giữa năng lực vốn có của các mô hình AI và mức độ hữu ích khi đưa vào vận hành trong doanh nghiệp. Bà đề xuất mô hình “Context Layer”, tức một lớp ngữ cảnh có chức năng kết nối dữ liệu nội bộ và các hệ thống nghiệp vụ với nền tảng AI, đồng thời giúp AI hiểu được quy tắc và luồng công việc riêng của từng tổ chức.

Bà lấy ví dụ, cùng một dữ liệu doanh thu nhưng bộ phận kinh doanh và bộ phận tài chính có thể diễn giải theo các tiêu chí khác nhau, từ đó dẫn đến kết quả đầu ra khác nhau khi AI xử lý. Nếu các quy tắc nghiệp vụ và định nghĩa dữ liệu không được truyền đạt đầy đủ, AI có thể đưa ra nhận định thiếu chính xác.

Theo Sankar, trong giai đoạn tới, yếu tố quyết định năng suất và hiệu quả đầu tư sẽ không chỉ nằm ở việc triển khai AI, mà ở khả năng kết nối dữ liệu một cách có hệ thống và ứng dụng công nghệ này sát với nhu cầu công việc thực tế.