Nhiều doanh nghiệp triển khai hàng loạt dự án thử nghiệm AI nhưng vẫn không chứng minh được hiệu quả kinh doanh. Theo Daniel Connem, người phụ trách tổ chức FDE tại công ty AI agent Varick, nguyên nhân chính thường không nằm ở dữ liệu hay mô hình, mà ở cách triển khai.

Trong bài viết đăng trên mạng xã hội X, Daniel Connem cho biết nhiều tổ chức thường quy thất bại của pilot AI cho dữ liệu, mô hình hoặc “quản trị thay đổi”. Tuy nhiên, theo ông, đó chưa phải vấn đề cốt lõi.

Varick hiện hỗ trợ các tập đoàn có doanh thu trên 1 tỷ USD, từ xây dựng chiến lược AI, tái thiết kế công việc đến phát triển và vận hành agent. Từ kinh nghiệm thực tế, Connem đã chỉ ra 7 nguyên nhân khiến nhiều pilot AI không mang lại kết quả như kỳ vọng, trong đó việc lựa chọn mô hình không nằm trong danh sách này.

Nguyên nhân đầu tiên là khoanh vùng dự án chỉ dựa trên quy trình vận hành chuẩn (SOP), thay vì bám vào luồng công việc thực tế. Connem lấy ví dụ quy trình đăng ký đối tác mới vào hệ thống doanh nghiệp. Trên giấy tờ, quy trình này mất 5 ngày, nhưng thực tế có thể kéo dài tới 22 ngày.

Theo ông, hồ sơ thường thiếu giấy tờ, thông tin tài khoản được gửi theo nhiều định dạng khác nhau, và cứ 10 trường hợp lại có một trường hợp nhà cung cấp đã từng đăng ký nhưng chỉ đổi nhẹ tên rồi nộp lại. Những ngoại lệ như vậy chiếm hơn 40%, khiến AI được thiết kế theo quy trình “trên giấy” khó vận hành hiệu quả trong môi trường thực tế.

Nguyên nhân thứ hai là chỉ tối ưu một công đoạn “đẹp” để phục vụ demo, thay vì cải tổ toàn bộ quy trình. Connem cho biết ngay cả khi AI có thể đọc biểu mẫu thuế W-9 và giúp tiết kiệm 8 phút, quy trình kéo dài 22 ngày vẫn sẽ là 22 ngày. Phần lớn thời gian không nằm ở thao tác xử lý, mà ở thời gian chờ đến lượt, chờ xác nhận từ công ty khác và chờ phản hồi giữa các phòng ban.

Lý do thứ ba là không thiết lập baseline. Nếu doanh nghiệp không đo trước thời gian xử lý, chi phí cho mỗi hồ sơ và tỷ lệ lỗi, thì sau 4 tháng, khi bộ phận tài chính yêu cầu chứng minh tỷ suất hoàn vốn (ROI), nhóm triển khai sẽ không thể trả lời. Theo Connem, những khảo sát như “người dùng cảm thấy năng suất tăng 30%” không phải là điều CFO quan tâm.

Nguyên nhân thứ tư là chỉ dừng ở chatbot hoặc copilot dạng công cụ hỗ trợ, tức chỉ hoạt động khi nhân viên chủ động gọi đến. Theo ông, các công cụ này thường chỉ được khoảng 10% nhân viên sử dụng và mức cải thiện hiệu suất chỉ vào khoảng 10-20%. Trong khi đó, các agent hoạt động ở chế độ nền, tự xử lý công việc và chỉ chuyển các trường hợp ngoại lệ cho con người, có thể giúp cải thiện 60-90%.

Nguyên nhân thứ năm là xây dựng một ứng dụng tách rời khỏi những hệ thống mà nhân viên đang sử dụng hằng ngày. Connem cho rằng rất ít người muốn dùng thêm một công cụ mới nếu phải truy cập một đường dẫn riêng và đăng nhập lại từ đầu. Theo ông, agent cần hoạt động ngay trong các nền tảng sẵn có như SAP, ServiceNow hoặc Outlook. Nếu vận hành trên hạ tầng đám mây và dữ liệu của chính doanh nghiệp, quy trình phê duyệt từ bộ phận bảo mật, pháp chế và IT cũng sẽ diễn ra nhanh hơn.

Nguyên nhân thứ sáu là thiếu đầu mối phụ trách ở phía nghiệp vụ. Theo Connem, các agent do bộ phận IT bàn giao thường rơi vào tình trạng không ai trực tiếp điều chỉnh khi phát sinh sự cố. Ông cho rằng người đứng đầu bộ phận chịu trách nhiệm về hiệu quả công việc cũng phải là người phụ trách agent, đồng thời cần có nhân sự kỹ thuật đi kèm để xử lý lỗi khi cần.

Nguyên nhân thứ bảy là thiếu kế hoạch sau giai đoạn thử nghiệm. Connem cho biết nhiều pilot AI được khởi động bằng ngân sách đổi mới trong 6 tháng. Nhưng khi nguồn ngân sách này kết thúc, doanh nghiệp thường không xác định rõ ai sẽ chi trả chi phí sử dụng AI, hoặc xử lý ra sao nếu nhà cung cấp mô hình ngừng dịch vụ hay tăng giá. Theo ông, doanh nghiệp cần tính toán ngay từ đầu bằng ngân sách vận hành của bộ phận và thiết kế hệ thống theo hướng tránh phụ thuộc vào một mô hình AI cụ thể.

Connem cũng cho rằng sự lệch pha về lợi ích giữa các bên là nguyên nhân khiến thất bại lặp lại trong nhiều dự án AI. Theo ông, nhà cung cấp phần mềm quan tâm đến việc tăng số lượng người dùng, công ty tư vấn tập trung vào báo cáo, còn đội ngũ nội bộ lại ưu tiên “trình diễn nhanh”. Trong khi đó, mức độ chú trọng đến kết quả vận hành thực tế lại không tương xứng.

Ông nhấn mạnh rằng khi xử lý đầy đủ cả 7 vấn đề trên, thời gian đăng ký nhà cung cấp đã giảm từ 22 ngày xuống còn 4-5 ngày, trong khi tỷ lệ trường hợp cần con người ra quyết định chỉ còn khoảng 15%. Nhờ có baseline rõ ràng, CFO có thể xác nhận hiệu quả tài chính, qua đó tạo cơ sở để doanh nghiệp xin ngân sách cho 10 hạng mục công việc tiếp theo.