Khi bước sang giữa năm 2026, làn sóng đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) đang lan rộng với tốc độ chưa từng có trong cộng đồng doanh nghiệp toàn cầu. Từ ngân hàng, bảo hiểm đến bán lẻ, logistics hay chăm sóc sức khỏe, các tổ chức đều chạy đua triển khai chatbot, trợ lý AI và hệ thống tự động hóa với kỳ vọng nâng cao hiệu suất và tạo ra tăng trưởng mới.
Tuy nhiên, phía sau những màn trình diễn công nghệ ấn tượng và các tuyên bố đầy tham vọng, ngày càng nhiều doanh nghiệp bắt đầu nhận rào cản lớn nhất của AI. Nó không nằm ở mô hình ngôn ngữ hay sức mạnh tính toán, mà ở chính nền tảng dữ liệu của họ. Khảo sát AI Momentum mới nhất của Dun & Bradstreet cho thấy một nghịch lý đáng chú ý.
97% tổ chức được khảo sát cho biết đang triển khai các sáng kiến AI. Nhưng chỉ 5% tin rằng dữ liệu của họ thực sự sẵn sàng để hỗ trợ các sáng kiến này ở quy mô doanh nghiệp Khoảng cách lớn giữa tham vọng AI và năng lực dữ liệu đang trở thành bài toán nan giải mới của các doanh nghiệp trong giai đoạn chuyển đổi số tiếp theo.
Doanh nghiệp đổ xô đầu tư AI nhưng dữ liệu vẫn là “điểm nghẽn” lớn nhất
Theo Dun & Bradstreet, năm 2026 đánh dấu giai đoạn AI không còn là thử nghiệm bên lề mà đã trở thành ưu tiên chiến lược ở cấp độ doanh nghiệp. Các công ty đang đẩy mạnh ngân sách cho AI với tốc độ nhanh hơn đáng kể so với một năm trước. Khảo sát trên 10.000 doanh nghiệp cho thấy hơn một nửa số tổ chức được hỏi, tương đương 56%, đang lên kế hoạch tăng đầu tư AI trong 12 tháng tới.
Khoảng 30% doanh nghiệp đã bắt đầu mở rộng AI vào môi trường sản xuất thực tế, trong khi 26% đang triển khai AI trên nhiều quy trình cốt lõi. Những khoản đầu tư này bước đầu đã mang lại kết quả tích cực. Có tới 67% doanh nghiệp cho biết họ đang nhìn thấy các “điểm sáng” hoặc tín hiệu sớm về lợi tức đầu tư (ROI). Trong khi đó, 24% nói rằng AI đã tạo ra lợi nhuận “rộng hoặc mạnh” cho hoạt động kinh doanh.
Tuy nhiên, càng triển khai sâu, các tổ chức càng nhận ra rằng việc đưa AI vận hành ổn định ở quy mô lớn khó hơn rất nhiều so với xây dựng các dự án thử nghiệm ban đầu. Cayetano Gea-Carrasco, giám đốc chiến lược của Dun & Bradstreet, cho rằng các doanh nghiệp hoàn toàn có thể triển khai các mô hình AI riêng lẻ hoặc chatbot đơn giản mà chưa cần hệ thống dữ liệu hoàn hảo.
Doanh nghiệp chạy đua AI nhưng chỉ 5% sẵn sàng dữ liệu để triển khai quy mô lớn
Nhưng để AI hoạt động đáng tin cậy trên toàn doanh nghiệp, dữ liệu trở thành yếu tố sống còn. Ông nhận định rằng vấn đề quan trọng hiện nay không còn là doanh nghiệp có đang thử nghiệm AI hay không. Mà là liệu họ có đủ dữ liệu và hạ tầng để triển khai AI một cách ổn định, có kiểm soát và đáng tin cậy hay không.
Theo khảo sát, các doanh nghiệp đang phải đối mặt với hàng loạt vấn đề dữ liệu nghiêm trọng. Khoảng 50% cho biết họ gặp khó khăn trong việc truy cập dữ liệu. Có 44% lo ngại về quyền riêng tư và tuân thủ pháp lý, trong khi 40% gặp vấn đề về chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu. Ngoài ra, 38% doanh nghiệp thừa nhận các hệ thống nội bộ của họ thiếu khả năng tích hợp, khiến dữ liệu bị phân mảnh giữa nhiều nền tảng khác nhau. Khoảng 37% cho biết họ thiếu các chuyên gia AI có đủ kỹ năng để triển khai và quản trị hệ thống ở cấp độ doanh nghiệp.
Đáng chú ý hơn, chỉ 10% doanh nghiệp tự tin rằng họ có khả năng xác định và giảm thiểu các rủi ro liên quan đến AI. Theo Gea-Carrasco, nhiều công ty hiện nay vẫn đang hoạt động với các môi trường dữ liệu được thiết kế cho quy trình làm việc của con người, chứ chưa sẵn sàng cho các hệ thống AI tự động vận hành liên tục trên toàn doanh nghiệp.
Điều này tạo ra nguy cơ lớn về độ chính xác và khả năng kiểm soát. Các mô hình AI dù có thể tạo ra phản hồi trôi chảy và thuyết phục, nhưng vẫn có nguy cơ “ảo giác”, đưa ra khuyến nghị sai lệch hoặc tạo ra kết quả thiếu nhất quán giữa các hệ thống. Đối với các ngành chịu quản lý nghiêm ngặt như ngân hàng, bảo hiểm, dịch vụ tài chính hay chăm sóc sức khỏe, đây là rủi ro đặc biệt nghiêm trọng.
Những lĩnh vực này yêu cầu mọi quyết định phải có khả năng kiểm toán, giải thích rõ ràng và tuân thủ quy định pháp lý. Trong bối cảnh đó, các doanh nghiệp tiến xa nhất hiện nay không nhất thiết là những công ty sở hữu mô hình AI mạnh nhất, mà là những tổ chức đầu tư bài bản vào chất lượng dữ liệu, khả năng tương tác giữa các hệ thống và cơ chế quản trị dữ liệu.
AI bắt đầu tạo ra lợi nhuận, nhưng con người vẫn chưa thể bị thay thế hoàn toàn
Dù còn nhiều rào cản, AI vẫn đang dần tạo ra những giá trị kinh doanh rõ rệt trong nhiều lĩnh vực vận hành thực tế. Theo Gea-Carrasco, các doanh nghiệp hiện ghi nhận ROI rõ rệt nhất ở những nơi dữ liệu đã được chuẩn hóa tương đối tốt và AI có thể tích hợp trực tiếp vào quy trình công việc. Những lĩnh vực đang tạo ra kết quả tích cực bao gồm phân tích bán hàng, tuyển dụng, nghiên cứu khách hàng, tự động hóa quy trình làm việc, phân tích rủi ro, quy trình tuân thủ, xác minh doanh nghiệp và đánh giá nhà cung cấp.
AI giúp các tổ chức rút ngắn thời gian nghiên cứu thủ công, tăng tốc chu kỳ tuyển dụng, cải thiện độ nhất quán trong vận hành. Từ đó hỗ trợ nhân viên xử lý khối lượng thông tin lớn nhanh hơn nhiều so với trước đây. Tuy nhiên, Dun & Bradstreet cho rằng thành công lớn nhất của AI hiện nay không nằm ở việc thay thế hoàn toàn con người, mà ở khả năng hỗ trợ con người làm việc hiệu quả hơn.
AI tạo ra nhiều lợi nhuận cho doanh nghiệp nhưng vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn con người
Gea-Carrasco nhấn mạnh rằng các doanh nghiệp đạt kết quả tốt nhất là những nơi AI đóng vai trò hỗ trợ ra quyết định, giảm bớt công việc lặp lại và tăng tốc xử lý dữ liệu. Trong khi đó con người vẫn chịu trách nhiệm giám sát và phê duyệt cuối cùng. Đây cũng là lý do nhiều công ty đang tiếp cận “agentic AI”, tức AI tác nhân, theo hướng thận trọng hơn so với kỳ vọng ban đầu.
Thay vì xây dựng các hệ thống hoàn toàn tự động, phần lớn doanh nghiệp hiện mới triển khai các tác nhân AI có phạm vi hẹp và được giám sát chặt chẽ. Các hệ thống này thường hỗ trợ những quy trình đã được xác định rõ như nghiên cứu dữ liệu, hỗ trợ hội nhập nhân sự hoặc điều phối công việc nội bộ. Theo Gea-Carrasco, xu hướng trong vài năm tới sẽ là mô hình “tự động hóa có giám sát”, nơi AI đảm nhận một phần quy trình vận hành. Nhưng quan trọng nhất, con người vẫn đóng vai trò kiểm tra, xử lý ngoại lệ và đưa ra quyết định cuối cùng.
Ông dự đoán AI sẽ dần chuyển từ các công cụ năng suất riêng lẻ sang những hệ thống vận hành thông minh được tích hợp trực tiếp vào quy trình doanh nghiệp. Các tác nhân AI trong tương lai sẽ tham gia sâu hơn vào hoạt động bán hàng, tuyển dụng, mua sắm, quản lý rủi ro, tuân thủ quy định và nghiên cứu khách hàng. Quan trọng hơn, các hệ thống này sẽ không chỉ hoạt động trong phạm vi nội bộ mà còn phối hợp công việc giữa khách hàng, nhà cung cấp, đối tác và nhân viên trên quy mô rộng hơn.
Dù vậy, báo cáo của Dun & Bradstreet cũng cho thấy một thực tế đáng chú ý. Cuộc đua AI hiện nay không còn đơn thuần là cạnh tranh về mô hình ngôn ngữ hay chatbot thông minh hơn. Với doanh nghiệp, yếu tố quyết định ngày càng nghiêng về năng lực quản trị dữ liệu, khả năng tích hợp hệ thống và mức độ đáng tin cậy của hạ tầng vận hành.
Trong bối cảnh đó, nhiều doanh nghiệp đang nhận ra rằng AI không phải “phép màu” có thể giải quyết mọi vấn đề chỉ sau vài tháng triển khai. Nếu dữ liệu vẫn phân mảnh, thiếu nhất quán và khó kiểm soát, các khoản đầu tư hàng triệu USD vào AI có thể chỉ dừng lại ở các màn thử nghiệm ấn tượng nhưng khó mở rộng thành giá trị kinh doanh thực sự.
*Theo CIO
