Các hệ thống AI hiện đã đi vào sản xuất tại đa số tổ chức, nhưng những thách thức về dữ liệu, tích hợp và nhân sự vẫn là rào cản chính khiến nhiều dự án chậm tiến độ.
Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là sân chơi thử nghiệm. Báo cáo mới từ Zogby Analytics, thực hiện theo ủy nhiệm của Prove AI, cho thấy đa số doanh nghiệp hiện nay đã triển khai hệ thống AI tùy chỉnh ở mức độ sản xuất thực tế. Tuy nhiên, dù đầu tư mạnh tay, họ vẫn đang vật lộn với bài toán dữ liệu, bảo mật và tinh chỉnh mô hình.
AI đã bước ra khỏi phòng thí nghiệm
68% tổ chức được khảo sát xác nhận đã có hệ thống AI tùy chỉnh vận hành trong môi trường thực tế. Trong đó, 81% chi tối thiểu 1 triệu USD mỗi năm cho các hoạt động liên quan đến AI, và khoảng 25% chi trên 10 triệu USD/năm một minh chứng rõ ràng rằng AI đã trở thành xương sống trong chiến lược dài hạn, không còn là công cụ thử nghiệm.
Sự trưởng thành này cũng thay đổi cấu trúc lãnh đạo trong tổ chức. 86% đơn vị đã chỉ định một người chịu trách nhiệm dẫn dắt chiến lược AI, với các chức danh như Chief AI Officer (CAIO). Đáng chú ý, 42% công ty cho biết CAIO là người định hướng AI, gần ngang bằng tỷ lệ CEO (43.3%) cho thấy tầm ảnh hưởng ngày càng lớn của AI trong hoạch định chiến lược doanh nghiệp.
Vấn đề không nằm ở mô hình, mà ở dữ liệu
Dù đã chính thức “ra trận”, hành trình triển khai AI vẫn chưa suôn sẻ. Hơn một nửa nhà lãnh đạo thừa nhận quá trình huấn luyện và tinh chỉnh mô hình khó hơn tưởng tượng.
Gần 70% tổ chức cho biết có ít nhất một dự án AI bị trễ, nguyên nhân chính đến từ chất lượng dữ liệu thấp, khó truy cập, xung đột bản quyền và quy trình xác thực yếu.
Một điểm đáng lo là trong khi đa số lãnh đạo tự tin rằng hệ thống governance (quản trị) AI của họ đã sẵn sàng với 90% cho rằng có thể theo dõi luồng dữ liệu, thiết lập rào chắn chính sách và đảm bảo minh bạch thì thực tế cho thấy điều này chưa đủ để ngăn chặn các trục trặc kỹ thuật trong triển khai.
Từ chatbot sang AI lõi: Xu hướng ứng dụng đang thay đổi
Mặc dù các ứng dụng phổ biến như chatbot và trợ lý ảo vẫn được ưa chuộng (55% doanh nghiệp áp dụng), nhưng các ứng dụng chuyên sâu đang lên ngôi:
- Phát triển phần mềm (54%)
- Dự đoán xu hướng, phát hiện gian lận (52%)
Điều này phản ánh xu hướng chuyển dịch từ các ứng dụng mang tính “trình diễn” sang những ứng dụng AI lõi, gắn liền với hoạt động kinh doanh then chốt.
Sự trỗi dậy của mô hình đa nền tảng
AI sinh ngữ (generative AI) chiếm vai trò trung tâm, với 57% tổ chức ưu tiên triển khai. Tuy vậy, hầu hết không chỉ chọn một mô hình, mà sử dụng song song 2–3 LLM. Các mô hình phổ biến gồm:
- GPT-4 (OpenAI)
- Gemini (Google)
- Claude, DeepSeek, LLaMA
Chiến lược đa mô hình (multi-LLM) đang trở thành tiêu chuẩn, giúp tổ chức tránh phụ thuộc và tối ưu ứng dụng theo đặc thù từng lĩnh vực.
Cloud đang bị đặt dấu hỏi: Làn sóng chuyển về on-premises
Dù 90% doanh nghiệp vẫn dùng cloud cho hạ tầng AI, 2/3 số người đứng đầu tin rằng triển khai ngoài cloud mang lại hiệu suất và bảo mật tốt hơn. 67% có kế hoạch chuyển dữ liệu huấn luyện AI về môi trường on-premises hoặc hybrid, nhằm tăng cường kiểm soát tài sản số và đảm bảo chủ quyền dữ liệu.
83% xem data sovereignty là ưu tiên hàng đầu trong lộ trình triển khai AI.
Tương lai AI cần sự minh bạch và kiểm soát, không chỉ mô hình mạnh
Mặc dù niềm tin vào AI đang ở mức cao, các vấn đề cố hữu như thiếu nhân lực, tích hợp hệ thống cũ và lỗi dữ liệu vẫn làm chậm tiến độ. Điều này cho thấy một khoảng cách giữa tầm nhìn lãnh đạo và thực tiễn vận hành.
Chặng đường từ thí điểm đến triển khai sản xuất đang bộc lộ điểm yếu về sẵn sàng dữ liệu và hạ tầng nền tảng. Xu hướng dịch chuyển về môi trường nội bộ thể hiện một mức độ trưởng thành mới, khi doanh nghiệp ưu tiên kiểm soát, bảo mật và minh bạch, thay vì chỉ chạy theo công nghệ mới nhất.
AI không còn là điều “nên có” mà đã trở thành điều “phải có” nhưng thành công chỉ đến khi kiểm soát được rủi ro, chứ không chỉ chạy theo cơ hội.
