ngày 5 tháng 2 năm 2025
Tác giả: Tiến sĩ Assad Abbas

Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn chỉ là một khái niệm khoa học viễn tưởng. Giờ đây, nó đã trở thành một công nghệ làm thay đổi cuộc sống con người và có tiềm năng định hình lại nhiều ngành công nghiệp. AI có thể tác động đến nhiều lĩnh vực, từ chatbot hỗ trợ dịch vụ khách hàng đến các hệ thống tiên tiến có khả năng chẩn đoán bệnh chính xác. Tuy nhiên, dù đã đạt được nhiều thành tựu đáng kể, nhiều doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn trong việc ứng dụng AI vào hoạt động hàng ngày.

Trong khi các nhà nghiên cứu và công ty công nghệ không ngừng phát triển AI, nhiều doanh nghiệp lại chật vật theo kịp. Những thách thức như sự phức tạp trong việc tích hợp AI, tình trạng thiếu nhân lực có chuyên môn và chi phí cao khiến ngay cả những công nghệ tiên tiến nhất cũng khó được áp dụng hiệu quả. Khoảng cách giữa việc tạo ra AI và đưa nó vào sử dụng không chỉ là một cơ hội bị bỏ lỡ, mà còn là một thách thức lớn đối với các doanh nghiệp đang cố gắng duy trì tính cạnh tranh trong thế giới số ngày nay.

Việc hiểu rõ nguyên nhân của khoảng cách này, xác định các rào cản khiến doanh nghiệp chưa thể tận dụng AI một cách triệt để và tìm ra các giải pháp thực tế là những bước quan trọng để biến AI thành công cụ mạnh mẽ giúp tăng trưởng và nâng cao hiệu suất trong nhiều ngành công nghiệp.

Hiểu về Sự Phát Triển Nhanh Chóng của AI và Tiềm Năng Chưa Được Khai Thác

Trong thập kỷ qua, AI đã đạt được nhiều cột mốc công nghệ đáng kinh ngạc. Ví dụ, các mô hình GPT của OpenAI đã chứng minh sức mạnh đột phá của AI tạo sinh trong các lĩnh vực như sáng tạo nội dung, dịch vụ khách hàng và giáo dục. Những hệ thống này giúp máy móc giao tiếp gần như hiệu quả như con người, mở ra nhiều khả năng mới trong cách doanh nghiệp tương tác với khách hàng. Đồng thời, những tiến bộ trong thị giác máy tính đã thúc đẩy các đổi mới trong xe tự hành, chẩn đoán y tế và an ninh, cho phép máy móc xử lý và phản hồi dữ liệu hình ảnh với độ chính xác cao.

AI không còn bị giới hạn trong các ứng dụng đặc thù hay dự án thử nghiệm. Tính đến đầu năm 2025, tổng vốn đầu tư toàn cầu vào AI dự kiến sẽ đạt 150 tỷ USD, phản ánh niềm tin mạnh mẽ vào khả năng đổi mới của công nghệ này trong nhiều ngành công nghiệp. Ví dụ, chatbot và trợ lý ảo sử dụng AI đang thay đổi lĩnh vực dịch vụ khách hàng bằng cách xử lý yêu cầu nhanh chóng, giảm tải cho nhân viên và nâng cao trải nghiệm người dùng. Trong lĩnh vực y tế, AI đóng vai trò quan trọng trong việc cứu sống con người nhờ khả năng phát hiện bệnh sớm, đề xuất phác đồ điều trị cá nhân hóa và thậm chí hỗ trợ phẫu thuật bằng robot. Các nhà bán lẻ cũng tận dụng AI để tối ưu hóa chuỗi cung ứng, dự đoán sở thích khách hàng và tạo ra trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa giúp duy trì sự gắn kết của khách hàng.

Tuy nhiên, bất chấp những tiến bộ đầy hứa hẹn này, thành công của AI vẫn chỉ là ngoại lệ thay vì tiêu chuẩn chung. Trong khi các tập đoàn lớn như Amazon đã ứng dụng AI để tối ưu hóa logistics hay Netflix sử dụng thuật toán tiên tiến để cá nhân hóa gợi ý nội dung, nhiều doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn khi triển khai AI vượt ra khỏi các dự án thử nghiệm. Những thách thức như khó khăn trong mở rộng quy mô, hệ thống dữ liệu phân mảnh và thiếu định hướng rõ ràng về cách áp dụng AI hiệu quả đang cản trở nhiều tổ chức khai thác trọn vẹn tiềm năng của công nghệ này.

Một nghiên cứu gần đây cho thấy 98,4% tổ chức có kế hoạch tăng cường đầu tư vào AI và các chiến lược dựa trên dữ liệu trong năm 2025. Tuy nhiên, khoảng 76,1% doanh nghiệp vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm hoặc thí điểm công nghệ AI. Khoảng cách này nhấn mạnh những trở ngại mà các công ty đang gặp phải trong việc biến những khả năng vượt trội của AI thành ứng dụng thực tế có giá trị.

Khi các doanh nghiệp nỗ lực xây dựng văn hóa vận hành dựa trên AI, họ ngày càng tập trung vào việc vượt qua các thách thức như sự kháng cự đối với đổi mới và tình trạng thiếu hụt nhân lực có tay nghề cao. Dù nhiều tổ chức đã đạt được những kết quả tích cực từ AI, như cải thiện khả năng thu hút khách hàng, tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng và nâng cao năng suất, thách thức lớn hơn vẫn là làm thế nào để mở rộng AI một cách hiệu quả và vượt qua các rào cản. Điều này cho thấy rằng chỉ đầu tư vào AI là chưa đủ. Các công ty cần xây dựng một đội ngũ lãnh đạo vững chắc, thiết lập hệ thống quản trị phù hợp và tạo dựng một văn hóa hỗ trợ để đảm bảo rằng các khoản đầu tư vào AI thực sự mang lại giá trị.

Những Rào Cản Ngăn Cản Việc Ứng Dụng AI

Việc ứng dụng AI đi kèm với nhiều thách thức, thường khiến các doanh nghiệp không thể khai thác hết tiềm năng của công nghệ này. Những rào cản này tuy khó khăn nhưng có thể được khắc phục thông qua nỗ lực có mục tiêu và chiến lược phù hợp.

Thiếu hụt nhân lực có kỹ năng

Một trong những trở ngại lớn nhất là sự thiếu hụt chuyên gia có tay nghề cao. Việc triển khai AI thành công đòi hỏi kiến thức sâu rộng về khoa học dữ liệu, học máy và phát triển phần mềm. Năm 2023, hơn 40% doanh nghiệp xác định tình trạng thiếu nhân tài là một rào cản chính. Đặc biệt, các doanh nghiệp nhỏ gặp khó khăn do nguồn lực hạn chế để thuê chuyên gia hoặc đầu tư đào tạo đội ngũ. Để thu hẹp khoảng cách này, các công ty cần ưu tiên nâng cao kỹ năng cho nhân viên và thúc đẩy hợp tác với các tổ chức giáo dục.

Chi phí cao

Chi phí đầu tư ban đầu cho AI, bao gồm mua công nghệ, xây dựng cơ sở hạ tầng và đào tạo nhân sự, có thể rất lớn. Nhiều doanh nghiệp do dự trước khi triển khai vì thiếu dự báo chính xác về lợi tức đầu tư (ROI). Ví dụ, một nền tảng thương mại điện tử có thể nhận thấy tiềm năng của hệ thống đề xuất AI giúp tăng doanh thu nhưng lại e ngại chi phí ban đầu quá cao. Việc triển khai theo từng giai đoạn và thử nghiệm quy mô nhỏ có thể giúp doanh nghiệp đánh giá lợi ích của AI một cách rõ ràng, đồng thời giảm rủi ro tài chính.

Quản lý dữ liệu kém hiệu quả

AI hoạt động tốt nhất khi có dữ liệu chất lượng cao, được tổ chức bài bản. Tuy nhiên, nhiều công ty gặp khó khăn với dữ liệu không đầy đủ, hệ thống không thể giao tiếp với nhau và các quy định nghiêm ngặt như GDPR và CCPA. Quản lý dữ liệu kém có thể dẫn đến kết quả AI không đáng tin cậy, làm giảm mức độ tin tưởng vào hệ thống này. Chẳng hạn, một cơ sở y tế có thể gặp khó khăn khi kết hợp dữ liệu chẩn đoán hình ảnh với hồ sơ bệnh án do các hệ thống không tương thích, làm giảm hiệu quả của AI trong chẩn đoán bệnh. Đầu tư vào cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ là điều cần thiết để đảm bảo AI hoạt động ổn định.

Triển khai AI vào thực tiễn

Việc ứng dụng AI trong môi trường thực tế cũng là một thách thức lớn. Nhiều giải pháp AI hoạt động hiệu quả trong môi trường thử nghiệm nhưng lại gặp khó khăn khi mở rộng quy mô và đảm bảo độ tin cậy trong các tình huống thực tế. Ví dụ, AI dự đoán bảo trì có thể hoạt động tốt trong mô phỏng nhưng gặp khó khăn khi tích hợp vào hệ thống sản xuất hiện có. Để khắc phục, doanh nghiệp cần đảm bảo quá trình thử nghiệm kỹ lưỡng và phát triển các kiến trúc có thể mở rộng.

Kháng cự thay đổi từ nội bộ

Sự phản đối từ nhân viên và ban lãnh đạo cũng là một rào cản lớn đối với việc triển khai AI. Nhân viên có thể lo sợ AI sẽ thay thế công việc của họ, trong khi lãnh đạo lại ngần ngại thay đổi các quy trình vận hành truyền thống. Bên cạnh đó, việc triển khai AI mà không gắn kết với mục tiêu kinh doanh chung thường dẫn đến kết quả không như mong đợi. Chẳng hạn, nếu doanh nghiệp triển khai chatbot AI nhưng không tích hợp vào chiến lược chăm sóc khách hàng tổng thể, thì hiệu suất có thể bị hạn chế. Để thành công, doanh nghiệp cần có chiến lược truyền thông rõ ràng về vai trò của AI, đảm bảo sự liên kết với mục tiêu và xây dựng văn hóa đổi mới trong tổ chức.

Rào cản đạo đức và quy định

Các quy định pháp lý và lo ngại về đạo đức cũng làm chậm quá trình ứng dụng AI. Những vấn đề liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu, thiên vị trong mô hình AI và trách nhiệm đối với quyết định tự động hóa khiến nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính và y tế, do dự trong việc triển khai AI. Doanh nghiệp cần điều chỉnh theo các quy định pháp lý đồng thời xây dựng niềm tin thông qua tính minh bạch và áp dụng AI có trách nhiệm.

Rào Cản Kỹ Thuật Đối Với Việc Ứng Dụng AI

Các mô hình AI tiên tiến thường đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn, bao gồm phần cứng chuyên dụng và các giải pháp đám mây có thể mở rộng. Đối với các doanh nghiệp nhỏ, những yêu cầu kỹ thuật này có thể trở thành rào cản đáng kể. Mặc dù các nền tảng đám mây như Microsoft Azure và Google AI cung cấp các tùy chọn linh hoạt, nhưng chi phí sử dụng vẫn là một thách thức lớn đối với nhiều tổ chức.

Hơn nữa, những thất bại lớn của AI trong quá khứ đã làm giảm niềm tin vào công nghệ này. Chẳng hạn, công cụ tuyển dụng của Amazon bị loại bỏ sau khi phát hiện có xu hướng ưu ái ứng viên nam hơn nữ. Chatbot Tay của Microsoft cũng nhanh chóng bị gỡ bỏ sau khi đăng tải nội dung phản cảm. IBM Watson for Oncology cũng bị chỉ trích khi đưa ra các khuyến nghị điều trị không an toàn do được huấn luyện trên tập dữ liệu hạn chế. Những sự cố này cho thấy các rủi ro tiềm ẩn trong việc triển khai AI và làm gia tăng sự hoài nghi từ phía doanh nghiệp.

Cuối cùng, mức độ sẵn sàng của thị trường đối với các giải pháp AI tiên tiến cũng là một yếu tố hạn chế. Cơ sở hạ tầng, nhận thức và niềm tin vào AI không đồng đều giữa các ngành, khiến tốc độ ứng dụng trở nên chậm chạp trong một số lĩnh vực. Để khắc phục điều này, các doanh nghiệp cần đẩy mạnh các chiến dịch giáo dục và hợp tác với các bên liên quan nhằm chứng minh giá trị thực tiễn của AI.

Thu Hẹp Khoảng Cách: Chiến Lược Tích Hợp AI Thành Công

Việc tích hợp AI vào doanh nghiệp đòi hỏi một chiến lược rõ ràng, phù hợp với định hướng tổ chức và văn hóa doanh nghiệp. Dưới đây là một số chiến lược quan trọng giúp doanh nghiệp ứng dụng AI thành công:

Xác Định Chiến Lược Rõ Ràng

Việc triển khai AI hiệu quả bắt đầu bằng việc xác định các vấn đề cụ thể mà AI có thể giải quyết, đặt ra các mục tiêu có thể đo lường được và xây dựng lộ trình thực hiện theo từng giai đoạn. Bắt đầu từ các dự án thử nghiệm giúp doanh nghiệp đánh giá tính khả thi và chứng minh giá trị của AI trước khi mở rộng quy mô.

Triển Khai Các Dự Án Thử Nghiệm

Áp dụng AI ở quy mô nhỏ giúp doanh nghiệp kiểm chứng tiềm năng của công nghệ này trong một môi trường có kiểm soát. Những dự án ban đầu này mang lại những hiểu biết quan trọng, xây dựng niềm tin từ các bên liên quan và tối ưu hóa phương pháp trước khi mở rộng sang các ứng dụng rộng hơn.

Xây Dựng Văn Hóa Đổi Mới

Khuyến khích thử nghiệm thông qua các sáng kiến như hackathon, phòng thí nghiệm đổi mới hoặc hợp tác với các trường đại học giúp thúc đẩy sự sáng tạo và niềm tin vào khả năng của AI. Một văn hóa đổi mới mạnh mẽ đảm bảo rằng nhân viên được trao quyền để khám phá các giải pháp mới và xem AI là một công cụ hỗ trợ phát triển.

Đầu Tư Vào Phát Triển Nguồn Nhân Lực

Việc thu hẹp khoảng cách về kỹ năng là điều cần thiết để tích hợp AI hiệu quả. Cung cấp các chương trình đào tạo chuyên sâu giúp nhân viên nắm vững các kỹ năng kỹ thuật và quản lý cần thiết để làm việc cùng AI. Việc nâng cao năng lực đội ngũ đảm bảo sự sẵn sàng và tăng cường khả năng hợp tác giữa con người và công nghệ.

AI có thể thay đổi nhiều ngành công nghiệp, nhưng để đạt được điều đó, doanh nghiệp cần có một cách tiếp cận chủ động và có chiến lược. Bằng cách áp dụng các hướng dẫn này, tổ chức có thể thu hẹp khoảng cách giữa đổi mới và triển khai thực tế, từ đó khai thác tối đa tiềm năng của AI.

Kết Luận

AI có tiềm năng tái định hình các ngành công nghiệp, giải quyết những thách thức phức tạp và cải thiện cuộc sống theo nhiều cách sâu sắc. Tuy nhiên, giá trị thực sự của AI chỉ được phát huy khi các tổ chức tích hợp nó một cách cẩn trọng và phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

Thành công với AI không chỉ phụ thuộc vào chuyên môn công nghệ mà còn đòi hỏi sự đổi mới, trao quyền cho nhân viên thông qua việc phát triển kỹ năng phù hợp và xây dựng niềm tin vào năng lực của AI.

Mặc dù các thách thức như chi phí cao, dữ liệu phân mảnh và sự kháng cự với thay đổi có thể khiến nhiều doanh nghiệp e ngại, nhưng đây cũng là cơ hội để phát triển và tiến bộ. Bằng cách giải quyết những rào cản này với các hành động chiến lược và cam kết đổi mới, doanh nghiệp có thể biến AI thành một công cụ mạnh mẽ để thúc đẩy sự chuyển đổi và tăng trưởng bền vững.