50% dự án AI có thể thất bại chỉ vì một thứ bị xem nhẹ

Trong bối cảnh doanh nghiệp đua nhau ứng dụng trí tuệ nhân tạo, nợ dữ liệu trở thành vấn đề nổi bật. Nhiều công ty lầm tưởng rằng chỉ cần đầu tư vào công cụ AI là có thể giải quyết mọi khó khăn. Tuy nhiên, thực tế cho thấy AI chỉ giúp phát hiện và phơi bày những lỗ hổng dữ liệu đã tồn tại từ lâu. Hiểu rõ về nợ dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp khai thác hiệu quả hơn công nghệ AI trong năm 2026.

Giới chuyên gia gọi đó là “nợ dữ liệu”, mối nguy âm thầm có thể khiến các dự án AI thất bại hàng loạt. Khi CEO và hội đồng quản trị liên tục thúc đẩy chuyển đổi số, nhiều CIO hiện rơi vào thế khó.

Dữ liệu thiếu nhất quán, trùng lặp, phân tán hoặc chất lượng thấp có thể khiến mô hình AI cho ra kết quả sai lệch, chi phí vận hành tăng mạnh và mất niềm tin nội bộ.

Báo cáo "Dự đoán Chương trình nghị sự CIO năm 2026" của IDC cảnh báo rằng đến năm 2027, các CIO trì hoãn triển khai giải pháp xử lý nợ dữ liệu sẽ đối mặt với tỷ lệ thất bại AI cao hơn 50%.

Đồng thời kèm theo vấn đề gia tăng chi phí do hiệu suất mô hình kém. IDC nhấn mạnh, mở rộng AI đòi hỏi đầu tư có kỷ luật vào nền tảng dữ liệu và hệ thống tích hợp. Nếu trì hoãn những yếu tố cốt lõi này, tham vọng AI rất dễ biến thành gánh nặng vận hành kéo dài.

Vì sao “nợ dữ liệu” bùng phát đúng lúc AI lên ngôi?

Theo Hrishikesh Pippadipally, Giám đốc CNTT tại Wiss, AI không tạo ra vấn đề dữ liệu mà chỉ làm chúng lộ rõ và tăng tốc hậu quả. Trong nhiều tổ chức, các phòng ban sử dụng định nghĩa khác nhau cho cùng một chỉ số, tiêu chuẩn nhập liệu thiếu thống nhất, hệ thống phát triển rời rạc theo thời gian.

Khi còn dùng báo cáo truyền thống, các sai lệch này có thể bị che lấp bằng thao tác thủ công. Nhưng khi AI vận hành tự động ở quy mô lớn, mọi bất nhất sẽ bị nhân lên.

Ông cho rằng nợ dữ liệu thường hình thành từ quy trình quản trị dữ liệu cũ kỹ, lỗi thời,hạ tầng được vá víu để đáp ứng mục tiêu ngắn hạn, nguồn dữ liệu ghi chép kém, lưu trữ thiếu hiệu quả, hệ thống phát triển chồng lớp sau sáp nhập, mua lại.

Ông Juan Nassif, Giám đốc công nghệ khu vực tại Baires Dev, nhận định AI ít “khoan dung” hơn phân tích dữ liệu truyền thống rất nhiều. Những vấn đề như bản sao dữ liệu, thiếu ngữ cảnh, “trường bí ẩn” không rõ nguồn gốc sẽ nhanh chóng khiến mô hình hoạt động kém, phải chỉnh sửa liên tục và đội chi phí.

Nếu dữ liệu đầu vào không đầy đủ hoặc trùng lặp, doanh nghiệp có thể nhận về nhiều câu trả lời sai, đề xuất kém hiệu quả. Đồng thời tự động hóa lỗi vào thời điểm quan trọng, tốn thời gian làm sạch dữ liệu liên tục, gia tăng chi phí nhân sự xử lý ngoại lệ.

Giám đốc Classroom 365, Mark Friend, cho biết nhiều tổ chức vẫn tin rằng mua phần mềm AI mới nhất sẽ giải quyết mọi thứ, bất kể nền tảng dữ liệu bên trong đang hỗn loạn. Theo ông, ngay cả phần mềm đắt nhất cũng vô dụng nếu dữ liệu đầu vào không đáng tin cậy.

“Nợ dữ liệu”: Điểm nghẽn sống còn của AI

Giới chuyên gia cho rằng xử lý nợ dữ liệu không chỉ là nhiệm vụ Công nghệ thông tin, mà là bài toán quản trị cấp cao. Đây là quá trình dài hạn, tốn kém nhưng bắt buộc nếu muốn AI mang lại giá trị thực.

Nợ dữ liệu sẽ không được ưu tiên cho tới khi nó gắn trực tiếp với rủi ro kinh doanh như tỷ lệ lỗi AI tăng cao, chi phí vận hành leo thang, rủi ro tuân thủ, mất cơ hội tăng trưởng. Nhà sáng lập NED Capital - Adrian Lawrence, nhận định nhiều hội đồng quản trị đang gây áp lực đòi AI tạo năng suất và lợi nhuận.

Nhưng dữ liệu tài chính, bán hàng và vận hành rời rạc lại làm suy yếu độ chính xác mô hình. Theo Pippadipally, chất lượng dữ liệu phản ánh chất lượng quy trình. Nếu quy trình làm việc chưa thống nhất, mọi nỗ lực làm sạch dữ liệu chỉ mang tính tạm thời.

AI hoạt động tốt nhất trong môi trường ổn định và có thể dự đoán được. Vì vậy doanh nghiệp cần chuẩn hóa: Định nghĩa dữ liệu, quy trình nhập liệu, cách dùng hệ thống, trách nhiệm giữa các bộ phận

Khắc phục dữ liệu không phải chiến dịch dọn dẹp một lần rồi kết thúc. Doanh nghiệp cần xác định ai chịu trách nhiệm cho từng miền dữ liệu, đồng thời giám sát liên tục để tránh tái phát.

Hãng BairesDev cho biết họ đã siết chặt quyền sở hữu tập dữ liệu, chuẩn hóa định nghĩa kinh doanh, tăng cường lập danh mục và truy xuất nguồn gốc dữ liệu để tạo niềm tin cho AI.

Trong khi cải tổ toàn hệ thống, CIO vẫn có thể triển khai AI ở các mảng rủi ro thấp. Theo đó, AI được sử dụng để tóm tắt tài liệu, hỗ trợ soạn thảo, đối chiếu dữ liệu có kiểm soát, phân loại quy trình và phát hiện bất thường.

Những ứng dụng này giúp doanh nghiệp chứng minh ROI và xây dựng niềm tin nội bộ trước khi mở rộng lớn hơn. Nhiều tổ chức lưu dữ liệu như cất đồ lên gác mái: giữ lại mọi thứ nhưng không kiểm tra bên trong.

Hệ quả là chi phí lưu trữ tăng dần, dữ liệu xuống cấp và trở thành gánh nặng vô hình. Theo Friend, hàng thập kỷ thu thập dữ liệu kém hiệu quả đã tạo ra sự xuống cấp kỹ thuật mà doanh nghiệp không thể tiếp tục phớt lờ.

Trong kỷ nguyên AI, dữ liệu không còn là tài sản thụ động. Nó là nền móng quyết định thành bại của mọi khoản đầu tư công nghệ. AI càng mạnh, doanh nghiệp càng khó che giấu điểm yếu dữ liệu của mình.

Và nếu không xử lý nợ dữ liệu ngay hôm nay, cái giá phải trả trong vài năm tới có thể lớn hơn rất nhiều.

*Nguồn bài viết: CIO