Lê Hậu, giám đốc một công ty về xuất nhập khẩu tại Đà Nẵng, cho biết đã ứng dụng AI hơn nửa năm. Với 30 nhân viên, ông triển khai các công cụ trí tuệ nhân tạo cho mục đích tra cứu đơn hàng, lập kế hoạch mua hàng, tồn kho, sản xuất và đặt chỗ vận chuyển, bên cạnh một phần theo dõi xu hướng thị trường, biến động kinh tế để dự báo nhu cầu nhập xuất. Ông mua các công cụ AI phiên bản doanh nghiệp, cử 5 nhân viên đi học lớp vận hành AI, sau đó hướng dẫn cho các nhân viên còn lại.
"Chi trăm triệu cho AI, nhưng mức độ hiệu quả sau nửa năm triển khai hạn chế, chỉ đạt 20-30% yêu cầu, chủ yếu ở phần truy vấn, xử lý 'phần rìa' công việc", ông Hậu cho biết. "Nói đúng hơn, nó dừng ở mức hỗ trợ, chưa thể tin tưởng để xử lý một khâu cụ thể như kỳ vọng".
Phương Thảo, quản lý chuỗi cửa hàng thời trang tại TP HCM, cũng dùng chatbot AI để phản hồi nhanh yêu cầu từ khách hàng. Tuy nhiên, chị nhận thấy số lượng đơn hàng "không khác là bao" so với khi chưa sử dụng AI, trong khi mất nhiều công sức thuê người huấn luyện, vận hành sao cho "trả lời tự nhiên nhất có thể". Chị cho biết thời gian tới vẫn ứng dụng AI, nhưng như giải pháp bổ sung thay vì cắt giảm nhân viên.
Minh họa về việc ứng dụng AI chưa hiệu quả ở doanh nghiệp. Ảnh: ChatGPT
Cơn sốt AI tạo sinh đã diễn ra ba năm, hàng loạt công ty nhanh chóng nắm bắt cơ hội, cố gắng tích hợp trí tuệ nhân tạo vào càng nhiều sản phẩm càng tốt. Thực tế, sau giai đoạn 2023-2024, 2025 được đánh giá là năm AI ứng dụng mạnh mẽ vào thực tế đời sống.
Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu chỉ ra việc áp dụng AI trong doanh nghiệp vẫn chưa hiệu quả. Số liệu khảo sát 4.454 CEO, được công ty kiểm toán - tư vấn PwC đưa ra tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới 2026 (WEF 2026) ở Davos ngày 19-23/1, cho thấy thực tế triển khai AI diễn ra không như mong đợi. Trong đó, chỉ 12% doanh nghiệp đạt được lợi ích khi vừa tăng doanh thu, vừa cắt giảm chi phí nhờ AI. Có tới 55% lãnh đạo doanh nghiệp nói chưa thấy bất kỳ lợi ích nào sau khi đầu tư vào AI. 12% ghi nhận chi phí tăng vọt nhưng doanh thu đứng yên, còn 1% thừa nhận rơi vào tình trạng tồi tệ khi chi phí tăng nhưng lợi nhuận sụt giảm.
Ông Mohamed Kande, Chủ tịch toàn cầu PwC, đánh giá sự thiếu hiệu quả bắt nguồn từ việc doanh nghiệp chưa chuẩn bị sẵn sàng về dữ liệu và lộ trình triển khai. "Chỉ 14% nhân viên sử dụng AI tạo sinh hàng ngày. Khoảng cách giữa sự kỳ vọng và năng lực thực tế của đội ngũ nhân sự đang là rào cản lớn", ông Kande nhận định.
Trước đó, theo khảo sát từ Forrester Research với 1.576 giám đốc điều hành và công bố tháng trước, cũng chỉ 15% số người được hỏi ghi nhận công ty cải thiện biên lợi nhuận nhờ AI. Trong khi đó, công ty tư vấn BCG cho biết chỉ 5% trong 1.250 CEO tham gia khảo sát từ tháng 5 đến giữa tháng 7 của họ nhận thấy giá trị rộng rãi mà AI mang lại. Họ tin AI tạo sinh cuối cùng sẽ thay đổi hoạt động kinh doanh, nhưng đang xem xét lại tốc độ đang diễn ra.
Forrester Research dự đoán năm nay, các công ty sẽ trì hoãn 25% chi tiêu cho AI theo kế hoạch thêm một năm nữa. "Các công ty công nghệ đang kỳ vọng, thậm chí thêu dệt mọi thứ sẽ chuyển đổi nhanh chóng nhờ AI, nhưng thực tế không nhanh đến vậy", nhà phân tích Brian Hopkins của Forrester nói với Reuters.
Tại Việt Nam, tại sự kiện AWS Cloud Day tháng 9/2025, Amazon Web Services (AWS) cho biết 18% công ty Việt Nam đang triển khai AI, tương đương gần 170.000 doanh nghiệp, tăng 39% so với cùng kỳ năm trước đó. Riêng năm 2024 có 47.000 doanh nghiệp bắt đầu ứng dụng công nghệ này, tức trung bình có thêm 5 doanh nghiệp dùng AI mỗi giờ.
Báo cáo của AWS cho thấy 74% vẫn chủ yếu sử dụng AI cho tác vụ cơ bản như tối ưu hóa vận hành, tinh giản quy trình, chỉ 17% đạt đến giai đoạn trung cấp và 9% chuyển đổi toàn diện - biến AI thành yếu tố cốt lõi trong phát triển sản phẩm và định hình mô hình kinh doanh.
Theo TS Lê Duy Tân, người đồng sáng lập Phòng thí nghiệm AIoT Lab VN, trường Đại học Quốc tế - Đại học Quốc gia TP HCM, để đánh giá đúng mức độ ứng dụng AI trong doanh nghiệp, các tổ chức tư vấn hàng đầu thế giới thường sử dụng khung đánh giá AI Maturity Model (Mô hình Trưởng thành AI), giúp doanh nghiệp nhìn rõ vị trí của mình trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Cụ thể, khung đánh giá có 5 mức độ gồm Awareness (tò mò) - AI dừng lại ở sự quan tâm cá nhân; Active (thử lửa) - giai đoạn doanh nghiệp chi ngân sách nhỏ để thử nghiệm AI ở một số bộ phận cụ thể; Operational (thực chiến) - đưa AI thành công cụ lao động chính thức; Systemic (đồng bộ) - AI đi sâu vào doanh nghiệp, chuyển mình từ công cụ hỗ trợ vận hành sang công cụ hỗ trợ ra quyết định cho lãnh đạo; và Transformational (hóa thân) - AI trở thành DNA của doanh nghiệp (AI-First).
Dựa trên các số liệu đã được công bố thời gian qua, TS Tân đánh giá Việt Nam đang ở giai đoạn phổ cập ban đầu - nơi rào cản lớn về kỹ năng và chi phí đầu tư khiến đa số doanh nghiệp chọn giải pháp an toàn là thử nghiệm các tác vụ đơn giản trước khi dám đầu tư cho những thay đổi mang tính chiến lược.
Theo ông, có nhiều nguyên nhân dẫn đến tình trạng này. Nhiều công ty cố gắng chạy đua công nghệ mới trên nền tảng kỹ thuật cũ kỹ và manh mún, dẫn đến hạ tầng không đủ sức gánh vác tác vụ AI phức tạp khi mở rộng quy mô. Bên cạnh đó, tình trạng "bay trong mù sương" về hiệu quả tài chính, tức rót tiền theo trào lưu mà thiếu thước đo cụ thể, khiến các dự án khó thoát khỏi giai đoạn "thử nghiệm" để đi vào vận hành sinh lời thực tế.
Ông Bung Trần, nhà đồng sáng lập AI Edu - đơn vị ủy quyền toàn phần của Google for Education, lại chọn khung tham chiếu AIRI (AI Readiness Index - Chỉ số sẵn sàng với AI) với bốn cấp độ: AI Unaware (chưa nhận thức) - doanh nghiệp đứng ngoài cuộc chơi, coi AI là chuyện viễn tưởng và không liên quan gì đến công việc của mình; AI Aware (nhận thức về AI) - có thể bắt đầu sử dụng với tư cách cá nhân; AI Ready (sẵn sàng) - doanh nghiệp chuẩn bị xong hạ tầng dữ liệu, kỹ năng nhân sự và quy trình quản trị, bắt đầu có các dự án thử nghiệm với mục tiêu rõ ràng; và AI Competent (thành thạo) - khi AI hòa vào dòng chảy công việc, tạo ra lợi thế cạnh tranh cốt lõi.
"Về thực trạng Việt Nam, đa số doanh nghiệp đang ở vùng chuyển tiếp từ AI Unaware sang AI Aware. Không khí rất sôi động, ai cũng nói về AI, nhưng nội lực về dữ liệu và tư duy hệ thống vẫn còn rất mỏng. Chúng ta đang thừa sự hào hứng nhưng thiếu sự sẵn sàng", ông Bung nhận định.
Theo ông, nhiều doanh nghiệp Việt có tư duy "như khách du lịch công nghệ", tức họ chỉ đến "vùng đất AI" và ngó nghiêng, mua vài món đồ lưu niệm (mua tool AI lẻ), chụp ảnh check-in (làm PR), nhưng lại chưa có ý định "định cư".
"Họ tiếp cận AI với tâm thế dạo chơi, thấy hay thì dùng, thấy khó thì bỏ", chuyên gia này nhấn mạnh. "Dẫn đến việc doanh nghiệp chi tiền nhưng chỉ thu về những công cụ rời rạc thay vì một nền tảng số vững chắc. Khi cơn hào hứng qua đi, thứ còn lại là những tài khoản phần mềm hết hạn, đống dữ liệu rác không thể tái sử dụng. AI không phải điểm đến du lịch, nó là môi trường sống mới mà doanh nghiệp buộc phải thích nghi để tồn tại".
Dẫn thống kê từ hãng nghiên cứu Gartner cho thấy trên toàn thế giới có 85% dự án AI thất bại, ông Bung nhận định nguyên nhân không nằm ở công nghệ, mà ở sự thiếu hụt yếu tố nền tảng: thiếu chiến lược rõ ràng với AI; dữ liệu thiếu tính sẵn sàng dù là "món ăn chính" quan trọng nhất với trí tuệ nhân tạo; "sự ảo tưởng" về AI, xem đây là phép màu, cài đặt là xong thay vì phải đưa vào quy trình làm việc tối ưu.
Bên cạnh đó, rủi ro giao dữ liệu "nhạy cảm" cho AI cũng khiến doanh nghiệp dè dặt. Theo ông Tân, thực tế đây không phải nỗi lo cảm tính, mà phản ánh "khoảng trống an ninh" rõ ràng trong năng lực quản trị và bảo mật của nhiều tổ chức hiện nay, đặc biệt trong bối cảnh AI ngày càng phát triển theo hướng tự chủ và tự ra quyết định.
Còn theo ông Bung, trong kỷ nguyên số, dữ liệu là sinh mệnh. Tuy nhiên, việc e dè không có nghĩa "bế quan tỏa cảng". Giải pháp là chiến lược quản trị phân tầng bằng một quy định cụ thể, phân loại thành vùng xanh cho những thứ đại chúng có thể chia sẻ và vùng đỏ cho bí mật kinh doanh, dữ liệu khách hàng, bắt buộc bảo mật tối đa.
"Chúng ta có lợi thế là một trong những quốc gia sớm đã có luật an ninh mạng, nghị định về bảo vệ dữ liệu cá nhân cũng như Luật Trí tuệ nhân tạo - những nền tảng để có bảng chỉ dẫn tuân theo. Lãnh đạo cần ban hành luật chơi rõ ràng: nhân viên được phép mang gì lên 'mây' và cái gì giữ tuyệt đối ở 'mặt đất'", ông Bung nói.
Ông Bung cho rằng để thành công, doanh nghiệp cần chuyển tư duy từ "ứng dụng" sang "hệ điều hành", nghĩa là đưa AI vào sâu hơn như một hệ điều hành thay vì cài đặt phần mềm lẻ tẻ. Ở phía lãnh đạo, cần đổi tư duy "know-it-all" (biết hết mọi việc) sang "learn-it-all" (tự học và tự làm mới kiến thức mỗi ngày), thúc đẩy tinh thần "thử nghiệm nhanh, sai nhanh, sửa nhanh".
Với ông Tân, để doanh nghiệp không còn chùn bước khi đưa dữ liệu vào AI, giải pháp không nằm ở việc hạn chế sử dụng công nghệ, mà ở nâng cấp đồng bộ hạ tầng an ninh, năng lực quản trị và khung pháp lý. Việc xây dựng hàng rào kiểm soát, tăng cường mã hóa, đầu tư nhân lực an ninh và hoàn thiện thể chế là những điều kiện bắt buộc, giúp doanh nghiệp chuyển từ tâm lý lo ngại sang chủ động tin tưởng và khai thác hiệu quả AI trong dài hạn. Ngoài ra, vai trò của khung pháp lý trong minh bạch và ổn định sẽ giúp thúc đẩy niềm tin số. Khi có quy định rõ ràng về bảo vệ dữ liệu, trách nhiệm pháp lý và quản trị AI, doanh nghiệp sẽ có "vùng an toàn" để mạnh dạn thử nghiệm và mở rộng ứng dụng công nghệ mới, thay vì lo ngại rủi ro pháp lý.
Giới chuyên gia nhận định, 2026 sẽ là năm bản lề để AI chứng minh giá trị thực. Nếu không thể sớm chuyển hóa từ những hứa hẹn sang lợi nhuận cụ thể và lợi ích cộng đồng, làn sóng đầu tư vào AI có thể đối mặt với sự sụp đổ dây chuyền như thời kỳ bong bóng dot-com.
