Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành từ khóa phổ biến nhất trong các cuộc họp chiến lược của doanh nghiệp. Từ sản xuất, bán lẻ, ngân hàng đến giáo dục, đâu đâu cũng thấy khẩu hiệu “ứng dụng AI để bứt phá”. Tuy nhiên, đằng sau làn sóng ấy, nhiều doanh nghiệp đang rơi vào tình trạng ngộ nhận về bản chất, giá trị và giới hạn của AI — dẫn đến những quyết định sai lầm, lãng phí và đôi khi phản tác dụng.
1. Ngộ nhận thứ nhất: “AI là phép màu”
Không ít lãnh đạo xem AI như một “cây đũa thần” có thể tự động giải quyết mọi vấn đề — từ năng suất, bán hàng, cho đến ra quyết định chiến lược. Nhưng AI không phải là sản phẩm, mà là công cụ. Nó chỉ thông minh bằng dữ liệu mà doanh nghiệp cung cấp. Nếu dữ liệu sai, thiếu, hoặc phân tán, AI sẽ chỉ khuếch đại sai lầm nhanh hơn.
Thực tế, phần lớn dự án AI thất bại không phải vì thuật toán yếu, mà vì dữ liệu kém và kỳ vọng quá mức.
Ví dụ nổi bật được ghi nhận là dự án tuyển dụng tự động của Amazon. Họ phát triển hệ thống dùng machine learning để lọc hồ sơ dựa vào dữ liệu lịch sử. Tuy nhiên, dữ liệu này chứa định kiến giới tính (phần lớn ứng viên nam trong quá khứ), dẫn đến hệ thống “giáng điểm” ứng viên nữ — chẳng hạn những ai từng học tại trường nữ sinh hoặc có cụm từ “women’s” trong hồ sơ. Kết quả là dự án bị loại bỏ.
Một nghiên cứu của Aalto University công bố trong Journal of Management Studies cho thấy nhiều doanh nghiệp không thu được lợi ích rõ rệt từ AI — không phải vì công nghệ yếu mà do thiếu sự tin cậy (trust), thiếu chiến lược nhân sự biết sử dụng AI, và thiếu sự tham gia của người dùng nội bộ trong quá trình thiết kế và vận hành.
2. Ngộ nhận thứ hai: “Cứ có AI là hiện đại”
Việc “đưa AI vào” thường được xem như biểu tượng đổi mới. Nhiều công ty triển khai chatbot, phân tích hành vi khách hàng hay nhận diện hình ảnh mà chưa hề có chiến lược dữ liệu, quy trình, hay đào tạo nhân lực phù hợp.
Kết quả: dự án tốn tiền, kết quả mờ nhạt, nhân viên mất niềm tin. AI không thể phát huy nếu doanh nghiệp chưa sẵn sàng về hạ tầng dữ liệu, văn hóa chia sẻ và quản trị số.
Nghiên cứu “Engineering AI Systems: A Research Agenda” của Jan Bosch et al. (2020) chỉ ra qua hơn một chục case study rằng nhiều công ty gặp khó khăn khi đưa các mô hình ML/DL vào sản xuất, bởi vì vấn đề không phải thuật toán mà là chuẩn hóa dữ liệu, quy trình thiết kế, hiệu suất thực tế của mô hình khi vào triển khai, và việc tuân thủ các quy định.
Một ví dụ khác là dự án Watson Health của IBM: được đầu tư rất lớn, kỳ vọng cao trong ngành y tế, nhưng triển khai thực tế gặp nhiều vấn đề về dữ liệu lộn xộn, thông tin lâm sàng thiếu chuẩn hóa, và khớp với thực hành y tế địa phương kém. Dự án cuối cùng phải được bán lại, và không đạt kỳ vọng ban đầu.
3. Ngộ nhận thứ ba: “AI sẽ thay thế con người”
Một trong những nỗi sợ phổ biến nhất là AI sẽ khiến nhân viên mất việc. Trên thực tế, AI không thay thế con người, mà thay thế công việc lặp lại, kém giá trị. Doanh nghiệp nào hiểu điều này sẽ dùng AI để nâng cấp năng lực con người, chứ không phải loại bỏ họ.
Sự khác biệt nằm ở tầm nhìn: AI không phải là cỗ máy cắt giảm nhân sự, mà là đòn bẩy để phát triển con người và giá trị tri thức.
Sau khi triển khai hệ thống AI phát hiện lỗi trong dây chuyền, Toyota không sa thải công nhân – ngược lại, họ đào tạo lại đội ngũ để vận hành, phân tích và cải thiện mô hình. Kết quả: năng suất tăng 25%, tỷ lệ lỗi giảm 40%.
Các nghiên cứu gần đây nhấn mạnh rằng hiệu quả của AI phụ thuộc lớn vào việc thiết kế để hỗ trợ và nâng cao năng lực nhân viên, không phải thay thế họ hoàn toàn. Ví dụ, báo ScienceDaily dẫn nghiên cứu từ Aalto University: sự ảnh hưởng của niềm tin – cả cảm xúc lẫn nhận thức – từ nhân viên ảnh hưởng rất lớn tới việc AI được chấp nhận và sử dụng hiệu quả như thế nào. Nếu người dùng không tin, họ sẽ không sử dụng hoặc dùng sai cách.
4. Ngộ nhận thứ tư: “Đầu tư AI là chuyện của IT”
Nhiều nơi vẫn coi AI là “việc của phòng công nghệ”. Nhưng AI là chiến lược cấp tổ chức, cần sự tham gia của mọi bộ phận — từ tài chính, marketing đến vận hành.
Nếu chỉ để IT làm AI mà không có định hướng kinh doanh, thì kết quả chỉ là “có công nghệ mà không có giá trị”. Một chiến lược AI đúng đắn bắt đầu từ câu hỏi: “AI giúp doanh nghiệp tạo giá trị mới ở đâu?”, chứ không phải “chúng ta có thể dùng AI ở đâu?”.
Nghiên cứu “Where Responsible AI meets Reality: Practitioner Perspectives on Enablers for shifting Organizational Practices” (Rakova, Yang, Cramer, Chowdhury, 2020) khảo sát các công ty lớn đang sử dụng AI, cho thấy cấu trúc tổ chức, văn hóa công ty, việc phân quyền và trách nhiệm của các bộ phận khác nhau có ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả AI. Công ty nào để IT làm chủ, không có sự phối hợp với các bộ phận kinh doanh, pháp lý, nhân sự… thường gặp khó khăn hơn.
Nghiên cứu “Towards Enterprise-Ready AI Deployments Minimizing the Risk of Consuming AI Models in Business Applications” cũng chỉ ra rủi ro mạnh khi một công ty triển khai mô hình AI mà không có kế hoạch rõ ràng cho bước triển khai thực tế (deployment), bao gồm kiểm thử, giám sát các sai lệch, tích hợp với hệ thống hiện có
Doanh nghiệp cần nhìn nhận AI như một hành trình thay đổi văn hóa, quy trình và tư duy ra quyết định, chứ không chỉ là công nghệ. Thành công trong kỷ nguyên AI không đến từ việc “dùng AI sớm nhất”, mà từ việc hiểu AI sâu nhất và áp dụng đúng chỗ nhất.
Giữa làn sóng truyền thông về “AI cứu thế giới”, điều doanh nghiệp cần nhất hôm nay không phải thêm một mô hình ngôn ngữ mới — mà là một chiến lược thông minh, dữ liệu đáng tin cậy và con người biết đặt câu hỏi đúng.