Cách mạng AI sẽ không xảy ra trong một đêm

Cách mạng AI sẽ không xảy ra trong một đêm

Tác giả: Paul Hlivko | Ngày: 24 tháng 6, 2025

AI sẽ thay đổi các ngành công nghiệp. Tuy nhiên, sự biến đổi này sẽ diễn ra theo thời gian của doanh nghiệp: chậm hơn, dài hơn và gặp nhiều khó khăn hơn so với nhiều người mong đợi, cũng như chậm hơn nhiều so với những gì Silicon Valley quảng cáo.

Tóm tắt nội dung

Nếu bạn tin vào cơn sốt đang lan rộng, AI sắp tới sẽ buộc dây giày cho chúng ta, điều hành doanh nghiệp và giải quyết đói nghèo trên thế giới. McKinsey dự đoán AI sẽ bổ sung từ 17,1 đến 25,6 nghìn tỷ USD vào nền kinh tế toàn cầu hàng năm. Đây là một viễn cảnh hấp dẫn nhưng cũng là ảo tưởng. Paul Hlivko, một CIO với gần ba thập kỷ kinh nghiệm trong việc tạo giá trị từ công nghệ mới, nhận thấy rằng sự chuyển đổi sẽ lâu hơn, phức tạp hơn và lợi nhuận ngắn hạn ít hơn nhiều so với những gì được quảng bá.

Các doanh nghiệp hiện nay đang mắc phải sáu sai lầm căn bản về cách AI tạo ra giá trị và thời gian cần thiết để đạt được điều đó.

Tác động thực sự của AI sẽ kéo dài lâu hơn chúng ta nghĩ

Giống như những công nghệ vĩ đại trước đây như điện, internet, AI là một công nghệ mục đích chung (general purpose technology) và cần nhiều thập kỷ để thực sự thay đổi kinh tế một cách sâu sắc. Ví dụ, nhà kinh tế học Daron Acemoglu cho rằng chỉ khoảng 5% nhiệm vụ có thể tự động hóa có lợi nhuận trong thập kỷ tới, tăng GDP Mỹ khoảng 1%, thấp hơn rất nhiều so với kỳ vọng chung.

Chúng ta đã khai thác phần dễ dàng nhất của chuyển đổi số: tự động hóa các công việc vận hành, số hóa dữ liệu và di chuyển khách hàng trực tuyến. Những bước tiến mới sẽ ngày càng khó đạt hiệu quả rộng lớn. Một nghiên cứu gần đây cũng cho thấy mặc dù 40% người dùng Mỹ tiếp cận AI sinh sinh nhưng đa số sử dụng rất ít, dẫn đến hiệu quả tăng năng suất dưới 1%.

Chúng ta quá lạc quan về việc áp dụng AI trong doanh nghiệp

Khi ChatGPT ra mắt, AI trông như phép thuật và khiến mọi người kỳ vọng quá cao. Tuy nhiên, áp dụng AI trong doanh nghiệp không hề đơn giản do rào cản hệ thống như cơ sở hạ tầng cũ kỹ, quy định, văn hóa doanh nghiệp ngại rủi ro, thiếu nhân tài và thủ tục mua sắm phức tạp.

Hãy lấy ví dụ IBM Watson Health – dự án đầy tham vọng "đánh bại ung thư" cuối cùng thất bại do dữ liệu y tế phức tạp, quy định chặt chẽ và triển khai thực tế còn nhiều khó khăn. AI sẽ thay đổi ngành nghề, nhưng không phải với tốc độ Silicon Valley kỳ vọng mà là theo nhịp chậm và có ma sát.

Thị trường đánh giá quá cao giá trị của các công ty AI

Nhà đầu tư thường coi các công ty AI như các doanh nghiệp phần mềm nhẹ tài sản và tăng trưởng nhanh, trong khi thực tế AI là ngành cần chi phí vốn lớn và hạ tầng phức tạp. Các cổ phiếu công nghệ AI đang được định giá cao hơn 20-40% so với giá trị thực tế do kỳ vọng lợi nhuận chưa chắc đã thành hiện thực.

Ví dụ, OpenAI được định giá khoảng 300 tỷ USD, gấp đôi Facebook khi IPO và 8 lần Google IPO (điều chỉnh lạm phát). Nhưng chi phí vận hành AI tăng theo nhu cầu và công ty dự kiến thua lỗ 5 tỷ USD trên doanh thu 3,7 tỷ USD năm 2024.

Tiền thật không nằm ở các mô hình AI

Các đột phá lớn trong AI như mạng nơ-ron hay cơ chế attention chỉ là toán học và không thể đăng ký bằng sáng chế. Giá trị thật sự nằm ở khả năng tích hợp AI vào hệ thống doanh nghiệp để tạo ra lợi thế kinh tế bền vững thay vì chỉ tập trung phát triển mô hình.

AI đang dịch chuyển mạnh mẽ từ đám mây sang các thiết bị cá nhân, ví dụ như Apple Intelligence trên iPhone hoặc các mô hình Meta LLaMA chạy trên laptop. Giống như điện toán đám mây, ứng dụng mới là yếu tố tạo ra giá trị lớn nhất, không phải hạ tầng.

Chúng ta đang tập trung quá nhiều vào các startup AI

Thị trường hiện tập trung nhiều vào startup AI nhưng các công ty lớn mới có lợi thế thực sự do sở hữu ngân sách doanh nghiệp, hạ tầng và khách hàng doanh nghiệp. Microsoft không cần công cụ hội nghị tốt nhất mà thắng bằng cách tích hợp Microsoft Teams vào Office 365. Tương tự, việc tích hợp AI vào hệ sinh thái có sẵn của các ông lớn như Microsoft, Google, Salesforce mới quyết định thắng thua.

Dữ liệu thời gian thực doanh nghiệp là lợi thế cạnh tranh cuối cùng vì dữ liệu huấn luyện công khai dần cạn kiệt. Các công ty lớn cần tận dụng điều này ngay để tích hợp AI hiệu quả và tạo ưu thế bền vững.

Tập trung quá mức vào AI tạo sinh (generative AI) nhưng đó không phải là tương lai duy nhất

AI hiện tại xuất sắc trong việc tạo nội dung văn bản và tóm tắt nhưng còn hạn chế trong xử lý các tình huống phức tạp, lý luận cao cấp và tổng hợp thông tin đa dạng, đặc biệt trong ngành y hay logistics.

Tương lai AI sẽ thuộc về các hệ thống đa phương thức (multimodal AI) và hệ thống AI hỗn hợp (compound AI) kết hợp nhiều nguồn dữ liệu như hình ảnh, âm thanh và dữ liệu thời gian thực để thông minh hơn và tự chủ hơn.

Các công ty cần đầu tư xây dựng hệ cơ sở dữ liệu, kiến trúc linh hoạt và quản trị AI để chuẩn bị cho hệ thống phức tạp và tích hợp này.

Chúng ta có thể suy nghĩ khôn ngoan về máy móc?

Alan Turing từng hỏi: “Máy móc có thể suy nghĩ không?”. Sau 75 năm, câu hỏi giờ đây nên là: “Chúng ta có thể suy nghĩ khôn ngoan về máy móc không?”.

Hiện nay, nhiều công ty đang bị cuốn vào cơn sốt AI và đặt kỳ vọng quá cao, đầu tư nhiều vào mô hình mà bỏ qua việc tích hợp, cơ sở hạ tầng và tạo giá trị thực tế. Thành công AI đòi hỏi kiên nhẫn, chiến lược đầu tư dài hạn và tập trung vào hiệu quả thực tế thay vì những lời quảng cáo táo bạo.

Tham khảo thêm về Chuyển đổi số, Đổi mới sáng tạo, Công nghệ và phân tích, AI và học máy, AI tạo sinh, Thuật toán, Phân tích và khoa học dữ liệu và Tự động hóa.