AI đang bước vào một giai đoạn mới. Sau thời kỳ thử nghiệm chatbot, trợ lý ảo hay công cụ tạo nội dung, câu hỏi lớn hơn đang được đặt ra với các CIO, CEO và CFO: công nghệ này thực sự tạo ra bao nhiêu tiền cho doanh nghiệp.
Tại CIO Summit 2026 do CIO Vietnam tổ chức, ông Trần Nhất Minh, Phó Tổng Giám đốc kiêm CIO VIB, Chủ tịch hội nghị CIO Summit, đã đặt vấn đề về khoảng cách giữa mức độ phổ biến của AI và hiệu quả trên báo cáo tài chính.
Năng suất tăng nhưng giá trị tài chính chưa rõ
Theo ông Minh, tốc độ phổ biến của AI đang vượt xa các làn sóng công nghệ trước đây. Internet mất nhiều năm để đạt 100 triệu người dùng, Facebook mất khoảng 4 năm, Instagram 28 tháng, trong khi ChatGPT chỉ cần khoảng 2 tháng để đạt cột mốc này.
Tốc độ đó đang kéo theo một cuộc chạy đua hạ tầng chưa từng có. Theo số liệu được ông Minh dẫn lại từ McKinsey, tổng vốn đầu tư cho các trung tâm dữ liệu trên toàn cầu trong giai đoạn 2025 đến 2030 có thể đạt 5.200 tỷ USD theo kịch bản cơ bản, trong đó khoảng 70% là đầu tư hạ tầng phục vụ các tác vụ AI. Tại Việt Nam, dòng vốn đầu tư cho trung tâm dữ liệu được dự báo có thể lên tới 7 tỷ USD.
Điều đáng chú ý là quy mô đầu tư khổng lồ này chưa đồng nghĩa với việc AI đã tạo ra giá trị tương ứng cho doanh nghiệp.
Ông Minh dẫn ra một nghịch lý đáng chú ý. Có tới 80% cá nhân được khảo sát cho rằng AI giúp họ làm việc hiệu quả hơn, trong khi chỉ 37% doanh nghiệp nhận thấy AI thực sự tạo tác động tới EBIT (Lợi nhuận trước lãi vay và thuế).
Khoảng cách này gợi mở sự khác biệt giữa lợi ích ở cấp độ cá nhân và kết quả ở cấp độ doanh nghiệp. Một nhân viên có thể tiết kiệm vài giờ mỗi tuần nhờ AI, tạo nội dung nhanh hơn, phân tích dữ liệu nhanh hơn hoặc tự động hóa một số công việc. Tuy nhiên, nếu thời gian và năng suất tăng thêm chưa được chuyển thành khả năng phục vụ thêm khách hàng, tăng doanh thu hoặc kiếm soát chi phí, hay mô hình kinh doanh, tác động cuối cùng trên P&L vẫn rất hạn chế.
Theo ông Minh, bài toán cơ bản vẫn là lợi nhuận bằng doanh thu trừ chi phí. Vì vậy, việc doanh nghiệp triển khai hàng trăm thử nghiệm AI chưa chắc tạo ra giá trị nếu không xác định được bài toán kinh doanh, người sở hữu kết quả và cách đo lường hiệu quả.
"Khi AI đi từ thử nghiệm vào vận hành thực tế, thách thức lớn không còn chỉ là lựa chọn công nghệ. Doanh nghiệp phải xác định rõ bài toán kinh doanh cần giải quyết, ai sở hữu kết quả, cách đo lường giá trị và làm thế nào để công nghệ, dữ liệu và con người cùng vận hành theo một mục tiêu chung”, ông Trần Nhất Minh cho hay.
Đây cũng là lý do ông đề xuất tư duy “Human Led, AI First”. AI cần được đặt vào trung tâm khi doanh nghiệp thiết kế lại sản phẩm, quy trình và cách vận hành. Quyền quyết định cuối cùng vẫn phải nằm trong sự dẫn dắt của con người.
Ông Minh ví AI như một cỗ siêu xe. Nếu không biết lái, chiếc xe có thể lao xuống vực. Ngay cả người lái giỏi cũng có thể gặp vấn đề nếu không biết phanh đúng lúc. “Chiếc phanh” ở đây chính là quản trị, bảo mật dữ liệu và trách nhiệm của doanh nghiệp khi trao quyền ngày càng lớn cho AI.
Sự thay đổi cũng đang diễn ra trong chính cấu trúc nhân lực. Theo những số liệu được ông Minh dẫn tại hội nghị, thị trường lao động Mỹ giai đoạn 2025 đến 2035 được dự báo chứng kiến số lượng lập trình viên thuần túy giảm 7%, trong khi nhu cầu với software developer tăng 10%. Theo phân tích được trình bày tại hội nghị, điểm khác biệt nằm ở khả năng hiểu bài toán kinh doanh, làm việc với khách hàng, thiết kế quy trình và kết nối nhiều hệ thống thay vì chỉ viết mã.
Ở cấp độ cao hơn, AI còn buộc doanh nghiệp phải thiết kế lại kiến trúc công nghệ. Khi các AI Agent có thể đại diện cho con người thực hiện giao dịch, đặt vé hay chuyển tiền, kênh tương tác với khách hàng trong tương lai có thể bao gồm các tác nhân AI được ủy quyền. Điều này đặt ra nhu cầu về những lớp kiến trúc mới để các agent có thể tương tác với nhau cũng như kết nối với hệ thống doanh nghiệp.
Tại phiên thảo luận “From AI Use Case to P&L: Who owns the value?”, ông Minh tiếp tục đưa câu chuyện về thực tế vận hành khi kết nối các góc nhìn công nghệ, tài chính và kinh doanh từ lĩnh vực ngân hàng, nhân sự, sản xuất và FMCG. Những câu hỏi được đặt ra không phải AI có thể làm gì, mà là doanh nghiệp nên làm gì với AI, ai sở hữu kết quả, đo lường ROI ra sao khi chi phí công nghệ tăng lên và cuối cùng ai chịu trách nhiệm với kết quả trên P&L.
Đó có lẽ là bước chuyển quan trọng nhất của AI trong doanh nghiệp. Sau giai đoạn chứng minh AI có thể làm được gì, cuộc chơi đang chuyển sang chứng minh AI tạo ra được bao nhiêu giá trị.
Khi AI đã trở thành khoản đầu tư hàng nghìn tỷ USD trên toàn cầu, câu hỏi khó nhất với doanh nghiệp có lẽ không còn là “Có nên dùng AI hay không?”. Câu hỏi thực tế hơn là “Khoản đầu tư này sẽ xuất hiện ở dòng nào trên báo cáo tài chính?”.
Vũ Hoàng
