Gần bốn thập kỷ trước, giới kinh tế từng đối mặt với "nghịch lý năng suất" khi làn sóng đầu tư vào máy tính cá nhân không mang lại sự cải thiện hiệu quả lao động tức thì. Ngày nay, một kịch bản tương tự đang diễn ra với trí tuệ nhân tạo tạo sinh.
Các tập đoàn công nghệ lớn như Google, Microsoft và hàng loạt startup liên tục giới thiệu những sản phẩm AI mới, hứa hẹn tạo ra một cuộc cách mạng trong mọi ngành nghề. Các giám đốc điều hành tự tin tuyên bố về một tương lai nơi AI sẽ đảm nhận phần lớn công việc văn phòng.
Thực tế lại cho thấy một bức tranh khác. Báo cáo của McKinsey & Company chỉ ra, gần 80% doanh nghiệp toàn cầu đã thử nghiệm AI tạo sinh, nhưng đa số thừa nhận chưa thấy tác động đáng kể lên lợi nhuận. Trong khi đó, dự báo từ IDC cho thấy chi tiêu cho GenAI trong năm nay sẽ tăng gần gấp đôi, đạt 61,9 tỷ USD. Một sự tương phản rõ rệt được thể hiện qua khảo sát của S&P Global: 42% doanh nghiệp đã hủy bỏ phần lớn dự án AI vào cuối năm 2024, một con số tăng vọt so với chỉ 17% của năm trước đó.
Sự chênh lệch lớn giữa kỳ vọng và kết quả không chỉ xuất phát từ các vấn đề kỹ thuật. Alexander Johnston, nhà phân tích cấp cao tại S&P Global, cho rằng sự thiếu hụt kỹ năng vận hành và thái độ e dè của nhân viên chính là những rào cản lớn.
Một trong những thách thức kỹ thuật nghiêm trọng nhất là hiện tượng "ảo giác" (hallucination), khi mô hình AI tạo ra thông tin hoàn toàn sai lệch nhưng với văn phong rất thuyết phục. Điều này gây ra rủi ro lớn cho các lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối. Song song đó, nỗi lo bị thay thế bởi công nghệ khiến nhiều nhân viên phản ứng tiêu cực, cản trở quá trình triển khai tại doanh nghiệp. Việc thiếu hụt nhân lực có chuyên môn, đặc biệt là các kỹ sư vận hành máy học (MLOps), cũng làm trầm trọng thêm vấn đề.
Tờ The New York Times nhận định, nhiều công ty đang áp dụng AI theo kiểu "từ dưới lên", nơi các bộ phận nhỏ lẻ tự phát thử nghiệm. Cách làm này dẫn đến các dự án rời rạc, thiếu chiến lược đồng bộ và không tạo ra giá trị tổng thể cho doanh nghiệp. Thêm vào đó, chi phí để đào tạo mô hình, vận hành và duy trì hệ thống GenAI là rất lớn, trong khi việc đo lường lợi tức đầu tư (ROI) lại vô cùng khó khăn.
Công ty tư vấn và nghiên cứu công nghệ Gartner dự báo rằng AI đang trượt vào giai đoạn "hố sâu của sự vỡ mộng" (trough of disillusionment). Giai đoạn này được cho là sẽ đạt đỉnh điểm vào năm sau, trước khi công nghệ có thể trở thành một công cụ năng suất được ứng dụng rộng rãi. Đây là một quy trình phát triển quen thuộc mà máy tính cá nhân hay Internet đều đã từng trải qua: từ sự phấn khích ban đầu, đến giai đoạn ứng dụng chật vật, và cuối cùng mới là bùng nổ hiệu quả.
Hiện tại, những bên hưởng lợi rõ ràng nhất là các nhà cung cấp công nghệ. Microsoft, Google, và Amazon thu về lợi nhuận từ các dịch vụ đám mây và AI, trong khi Nvidia vẫn thống trị thị trường chip xử lý cho AI. Với các doanh nghiệp thuộc lĩnh vực khác, lợi ích phần lớn vẫn dừng lại ở mức thử nghiệm.
Tuy nhiên, không phải tất cả nỗ lực đều thất bại. Một số doanh nghiệp đã tìm ra cách tích hợp AI hiệu quả vào quy trình làm việc. Thay vì tìm cách thay thế con người, họ sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ.
Ví dụ, công ty dịch vụ tài chính USAA đã triển khai một trợ lý ảo giúp 16.000 nhân viên dịch vụ khách hàng tra cứu thông tin và trả lời câu hỏi của khách hàng nhanh chóng, chính xác hơn. Johnson Controls, một nhà cung cấp thiết bị xây dựng, sử dụng ứng dụng AI để giúp các kỹ thuật viên tại hiện trường giảm từ 10-15 phút cho mỗi cuộc gọi sửa chữa.
Ngân hàng lớn nhất nước Mỹ, JPMorgan Chase, sau một thời gian cấm sử dụng ChatGPT vì lo ngại bảo mật, hiện đã cung cấp một trợ lý AI nội bộ cho 200.000 nhân viên. Công ty cho biết công cụ này giúp nhân viên tiết kiệm trung bình 4 giờ mỗi tuần cho các tác vụ văn phòng cơ bản. Lori Beer, Giám đốc thông tin toàn cầu của JPMorgan, khẳng định: "Chúng tôi không ngại phải dừng các dự án. Chúng tôi nghĩ đó là một điều thông minh."
Những ví dụ này cho thấy chìa khóa thành công không nằm ở việc áp dụng AI một cách đại trà, mà là tích hợp có chiến lược, tập trung vào việc hỗ trợ và nâng cao năng lực cho đội ngũ nhân viên.
Một nghiên cứu từ MIT Sloan cũng chỉ ra rằng việc áp dụng AI ban đầu có thể làm giảm năng suất trong ngắn hạn do các chi phí điều chỉnh, như đầu tư hạ tầng, đào tạo nhân sự và thiết kế lại quy trình. Chỉ sau khi vượt qua được giai đoạn này, doanh nghiệp mới có thể gặt hái lợi ích dài hạn.
Chuyên gia Andrew McAfee từ MIT nhấn mạnh: "Sức mạnh công nghệ là điều kiện cần, nhưng tốc độ biến đổi kinh tế phụ thuộc vào cách doanh nghiệp tìm ra mô hình ứng dụng tối ưu."
Để vượt qua nghịch lý hiện tại, doanh nghiệp cần xác định mục tiêu ROI rõ ràng thay vì chạy theo xu hướng, đầu tư vào đào tạo và thay đổi văn hóa làm việc, đồng thời tích hợp AI vào các quy trình cốt lõi. Sự kiên nhẫn của các nhà lãnh đạo là yếu tố quyết định, bởi hiệu quả kinh tế thực sự có thể mất nhiều năm mới thể hiện.
"Không có gì ngạc nhiên khi những nỗ lực AI ban đầu không đạt được kết quả như mong đợi. Đổi mới là một quá trình mà thất bại diễn ra khá thường xuyên", ông McAfee cho biết. Cuộc chơi AI tạo sinh vẫn là một hành trình dài hạn. Trong khi các tập đoàn công nghệ thu lợi tức thời, phần còn lại sẽ phải tiếp tục đầu tư mà chưa thấy ngay kết quả, nhưng nếu từ bỏ quá sớm, nguy cơ bị bỏ lại phía sau là hiện hữu.
