Analysis
Trong bối cảnh hiện tại, các doanh nghiệp tại Mỹ đang dần đặt ra một câu hỏi ngày càng trở nên quan trọng: Liệu AI của họ có đang mang lại lợi nhuận cho công ty hay không?
Bây giờ, không còn là câu chuyện về "tiềm năng dài hạn" hay "tiết kiệm thời gian trên lý thuyết" khi áp dụng AI vào công việc. Điều mà các nhà đầu tư hiện nay yêu cầu là những con số cụ thể: doanh thu tăng bao nhiêu, chi phí giảm ra sao, và liệu lợi nhuận có thể đo lường được không.
Axios đã gọi năm 2026 là năm “cho tôi thấy tiền” của trí tuệ nhân tạo. Cách gọi này phản ánh chính xác nhu cầu thực tế hiện nay: thị trường không còn kiên nhẫn với những thử nghiệm tốn kém mà không mang lại kết quả rõ ràng.
Trong giai đoạn 2022–2025, chúng ta đã chứng kiến hàng tỷ đô la được đầu tư vào trí tuệ nhân tạo: từ hạ tầng, mô hình, đến đội ngũ và các sản phẩm thử nghiệm. Những tên tuổi lớn như OpenAI, Google, Anthropic và Microsoft đang không ngừng cạnh tranh về tốc độ, tiêu chuẩn đánh giá và những màn ra mắt AI ấn tượng.
Nhưng, ẩn sau ánh đèn sân khấu, trong các văn phòng của hàng trăm doanh nghiệp đang áp dụng AI, một câu chuyện khác đang diễn ra. Một cuộc khảo sát gần đây của McKinsey cho thấy chỉ khoảng 29% doanh nghiệp báo cáo rằng AI đã mang lại ROI có thể đo lường sau một năm triển khai. Phần còn lại vẫn ở trong tình trạng "chưa rõ kết quả", "đang thử nghiệm", hoặc thậm chí là bị lãng quên.
Chi phí hạ tầng vẫn cao. Mô hình AI vẫn cần con người chỉnh sửa. Dự án thường kéo dài hơn dự tính. Và nhiều công ty bắt đầu đặt câu hỏi: "Chúng tôi đã bỏ 500 ngàn đô cho việc đào tạo AI và kết quả nhận được là gì?"
Khi lãi suất vẫn duy trì ở mức cao và áp lực về lợi nhuận ngắn hạn ngày càng gia tăng, ban lãnh đạo không còn kiên nhẫn chờ đợi “một chu kỳ nữa.” Họ mong muốn thấy được lợi nhuận đầu tư (ROI), và con số này cần phải được thể hiện rõ ràng trong báo cáo tài chính sắp tới.
Một xu hướng lớn của năm 2026 là AI agent - những hệ thống có thể tự thực hiện chuỗi tác vụ mà không cần sự can thiệp của con người như đặt lịch, gửi email, phân tích dữ liệu, xử lý đơn hàng.
Ý tưởng rất hấp dẫn, nhưng thực tế lại khắc nghiệt hơn nhiều.
Triển khai một AI agent không phải là điều quá khó khăn. Thách thức thực sự nằm ở việc tích hợp nó vào quy trình thực tế của doanh nghiệp - nơi mà dữ liệu chưa được chuẩn hóa, quy trình thường tồn tại dưới dạng "ngầm hiểu", và cách thức làm việc thường phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân hơn là tài liệu hóa.
AI hoạt động hiệu quả trong môi trường có cấu trúc rõ ràng. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ thường hoạt động một cách linh hoạt, dựa vào mối quan hệ và kinh nghiệm thực tế. Nếu không xây dựng sẵn nền tảng quy trình, AI có thể bị lãng quên chỉ sau vài tháng.
Vì vậy, nhiều người tin rằng vấn đề không phải ở chỗ AI không hiệu quả, mà là do lựa chọn sai bài toán để áp dụng.
Cạnh tranh trong lĩnh vực AI hiện nay không chỉ tập trung vào việc phát triển mô hình mạnh mẽ hơn, mà còn là ai nắm quyền kiểm soát hệ sinh thái mà doanh nghiệp hoạt động hàng ngày.
Google tận dụng lợi thế từ hệ thống hạ tầng và bộ công cụ Workspace của mình. Trong khi đó, Microsoft đã tích hợp Copilot vào Office, dịch vụ mà hàng trăm triệu người sử dụng hàng ngày. Anthropic lại tập trung vào độ tin cậy và phục vụ các lĩnh vực có yêu cầu cao như y tế, pháp lý và tài chính.
Với các doanh nghiệp nhỏ, đây thực sự là một tín hiệu tích cực, vì khi các công ty lớn cạnh tranh mạnh mẽ, điều này đồng nghĩa với việc giảm chi phí, cải thiện tính năng và mang lại nhiều lựa chọn hơn trong thời gian ngắn.
Không phải tất cả các tiệm nail, công ty xây dựng hay văn phòng bất động sản đều cần một chiến lược AI phức tạp. Tuy nhiên, có một số nguyên tắc cơ bản mà bất kỳ ai mong muốn AI thực sự mang lại giá trị đều nên tuân theo.
Sai lầm phổ biến nhất là: quản lý công ty nghe về ChatGPT hoặc Claude rồi nghĩ "chúng tôi cần cái này", sau đó tìm cách dùng nó.
Đó là cách ngược lại.
Thay vì hỏi "AI nào tốt nhất?", hãy hỏi: "Khâu nào trong business đang tốn nhiều thời gian hoặc tiền nhất?" Nó có thể là:
Khi bạn xác định được bài toán cụ thể, bạn sẽ tìm được công cụ đúng để giải quyết nó. Khi bạn giải đúng bài toán nhỏ sẽ tạo ra giá trị thật trong ngay hôm nay.
Đừng đặt kỳ vọng quá cao ngay từ đầu. Hãy tự động hóa một việc cụ thể - soạn email welcome khách hàng mới, tóm tắt các hợp đồng, trả lời các câu hỏi lặp lại.
Sau đó, đo lường. Nếu việc đó trước đây mất 5 giờ mỗi tuần, và bây giờ mất 1 giờ (vì AI làm được 80% công việc, và bạn chỉ cần review chất lượng công việc), đó đã là ROI thực tế. bạn có thể dành 4 giờ đó cho công việc khác có giá trị cao hơn.
Đừng cần chỉnh sửa quá hoàn hảo ngay lần đầu tiên. Hãy chạy thử, thu thập phản hồi, cải tiến dần. AI hoạt động tốt nhất khi được sử dụng lặp đi lặp lại, không phải khi nó được xây dựng một lần rồi để đó.
Nhiều công cụ AI bị bỏ quên hoặc "không hiệu quả" không phải vì chất lượng kém, mà vì không ai thực sự chịu trách nhiệm sử dụng hằng ngày.
Công cụ đã được triển khai, mọi người được đào tạo một lần, và sau đó... nó bị bỏ quên. Bởi vì mọi người quá bận rộn, vì họ quên, hoặc vì "cách cũ" vẫn dễ dàng hơn.
Bạn cần chỉ định một người (hoặc một nhóm nhỏ) chịu trách nhiệm sử dụng công cụ này hằng ngày và theo dõi kết quả. Người này sẽ:
Đây là điểm mà không nhiều công ty muốn nói tới, nhưng nó lại cực kỳ quan trọng.
Nếu sau 3-6 tháng, công cụ AI mà bạn đang áp dụng vẫn không mang lại hiệu quả, bạn cần dũng cảm để ngừng sử dụng nó. Một số lý do có thể bao gồm:
Tiếp tục “lụi nhụi” với một giải pháp không hiệu quả chỉ khiến bạn lãng phí thời gian, sức lực và tiền bạc. Đến năm 2026, khi mọi thứ đều cần phải chứng minh giá trị, việc sàng lọc sẽ trở nên cần thiết. Không phải tất cả mọi thứ đều phải được giữ lại.
Nhưng nếu sau vài tháng, nó bắt đầu hoạt động hiệu quả, hãy xem xét việc mở rộng - áp dụng cho các công việc khác và tích hợp sâu hơn vào quy trình.
Nếu năm 2023 là thời điểm mọi người bắt đầu quan tâm đến AI, và năm 2024-2025 là giai đoạn thử nghiệm và khám phá, thì năm 2026 sẽ là thời điểm để sàng lọc và phân loại.
Doanh nghiệp sẽ giữ lại những yếu tố tạo ra giá trị rõ ràng và loại bỏ những phần không cần thiết. Thị trường ngày càng trưởng thành hơn. Các công cụ ngày càng trở nên dễ sử dụng hơn. Áp lực từ các nhà đầu tư buộc các nhà cung cấp phải tập trung vào hiệu suất thực sự, thay vì những hứa hẹn xa vời.
Đối với những người đang quản lý doanh nghiệp, đây có thể là thời điểm lý tưởng nhất để bắt đầu. Tại sao lại như vậy? Bởi vì:
Đây là thời điểm để hành động một cách thực tế, không phải vì lo sợ bị bỏ lại, mà vì bạn thực sự nhận thấy nó mang lại lợi ích.
