Nhiều công ty bắt đầu áp dụng AI trong vận hành, nhưng đa số cho biết mức độ hiệu quả còn hạn chế, vẫn cần đến con người.

Lê Hậu, giám đốc một công ty xuất nhập khẩu tại Đà Nẵng, cho biết đã ứng dụng AI hơn nửa năm. Với 30 nhân viên, ông triển khai các công cụ trí tuệ nhân tạo cho việc tra cứu đơn hàng, lập kế hoạch mua hàng, tồn kho, sản xuất, đặt chỗ vận chuyển, cũng như theo dõi xu hướng thị trường và biến động kinh tế để dự báo nhu cầu. Doanh nghiệp mua các công cụ AI phiên bản doanh nghiệp, cử 5 nhân viên đi học lớp vận hành AI rồi đào tạo lại cho toàn bộ nhân sự.

“Chi trăm triệu cho AI, nhưng mức độ hiệu quả sau nửa năm triển khai hạn chế, chỉ đạt 20–30% yêu cầu, chủ yếu ở phần truy vấn, xử lý ‘phần rìa’ công việc”, ông Hậu nói. “Nói đúng hơn, nó mới dừng ở mức hỗ trợ, chưa thể tin tưởng để xử lý một khâu cụ thể như kỳ vọng”.

Tương tự, Phương Thảo, quản lý chuỗi cửa hàng thời trang tại TP HCM, sử dụng chatbot AI để phản hồi nhanh yêu cầu từ khách hàng. Tuy nhiên, số lượng đơn hàng “không khác là bao” so với trước, trong khi doanh nghiệp phải tốn thêm chi phí thuê người huấn luyện và vận hành chatbot để trả lời tự nhiên. Theo chị, AI sẽ tiếp tục được dùng nhưng chỉ như giải pháp bổ sung, chưa thể thay thế nhân sự.

Sau ba năm bùng nổ AI tạo sinh, nhiều công ty tích cực tích hợp công nghệ này vào sản phẩm và quy trình. Giai đoạn 2023–2024 được xem là thử nghiệm, còn năm 2025 được đánh giá là thời điểm AI đi vào ứng dụng thực tế. Tuy nhiên, hàng loạt nghiên cứu cho thấy hiệu quả triển khai chưa đạt kỳ vọng.

Khảo sát 4.454 CEO do PwC công bố tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới 2026 ở Davos cho thấy chỉ 12% doanh nghiệp vừa tăng doanh thu vừa giảm chi phí nhờ AI. Có tới 55% lãnh đạo cho biết chưa thấy lợi ích rõ rệt, 12% ghi nhận chi phí tăng nhưng doanh thu không đổi, và 1% rơi vào tình trạng xấu hơn khi chi phí tăng trong lúc lợi nhuận giảm.

Ông Mohamed Kande, Chủ tịch toàn cầu PwC, nhận định nguyên nhân chính là doanh nghiệp chưa sẵn sàng về dữ liệu và lộ trình triển khai. “Chỉ 14% nhân viên sử dụng AI tạo sinh hàng ngày. Khoảng cách giữa kỳ vọng và năng lực thực tế của đội ngũ đang là rào cản lớn”, ông nói.

Kết quả khảo sát của Forrester Research và BCG cũng cho thấy chỉ 5–15% doanh nghiệp nhận thấy cải thiện lợi nhuận nhờ AI. Forrester dự đoán các công ty sẽ trì hoãn 25% kế hoạch chi tiêu cho AI trong năm nay, do thực tế triển khai chậm hơn nhiều so với kỳ vọng ban đầu.

Tại Việt Nam, theo AWS, 18% doanh nghiệp đã triển khai AI, tăng mạnh so với năm trước. Tuy nhiên, 74% mới chỉ dùng AI cho các tác vụ cơ bản, trong khi chỉ 9% đạt mức chuyển đổi toàn diện, coi AI là yếu tố cốt lõi trong mô hình kinh doanh.

Theo TS Lê Duy Tân, đồng sáng lập AIoT Lab VN (ĐH Quốc tế – ĐHQG TP HCM), Việt Nam đang ở giai đoạn phổ cập ban đầu của AI. Rào cản lớn nhất là kỹ năng nhân sự, chi phí đầu tư, hạ tầng công nghệ manh mún và thiếu thước đo hiệu quả tài chính rõ ràng.

Trong khi đó, ông Bung Trần, đồng sáng lập AI Edu, cho rằng nhiều doanh nghiệp Việt tiếp cận AI như “khách du lịch công nghệ”: hào hứng thử nghiệm, mua công cụ rời rạc, làm PR, nhưng thiếu chiến lược dài hạn. Điều này dẫn đến việc chi tiền nhưng không xây dựng được nền tảng số bền vững.

Giới chuyên gia nhận định, để AI phát huy hiệu quả, doanh nghiệp cần chuyển từ tư duy “cài công cụ” sang “xây hệ điều hành”, đồng thời đầu tư nghiêm túc cho dữ liệu, an ninh và quản trị. Năm 2026 được xem là năm bản lề để AI chứng minh giá trị thực; nếu không sớm chuyển hóa kỳ vọng thành lợi nhuận và lợi ích cụ thể, làn sóng đầu tư AI có nguy cơ chững lại như bong bóng dot-com trước đây.