Ngân sách AI đang tăng, nhưng lợi nhuận của bạn thì không.

Ngân sách AI của bạn đang tăng lên. Lợi nhuận của bạn thì không. Đây là lý do. AI tiếp tục không đạt được như kỳ vọng. Giải pháp mang tính tổ chức, không phải công nghệ. Bởi Michael Heric, Purna Doddapaneni và Antoine Debarre Đọc trong 1 phút Tổng quan Khảo sát Pathfinder về Tự động hóa và AI của Bain & Company cho thấy, gần 40% công ty đo lường mức tiết kiệm chi phí từ AI đạt dưới 10%, mặc dù mục tiêu là 11% đến 20%, nhưng 90% công ty vẫn tiếp tục tăng ngân sách. Hầu hết các trường hợp đầu tư đều giả định hiệu quả kinh tế tự động hóa hoàn toàn, nhưng thực tế vận hành lại phụ thuộc nhiều vào yếu tố con người, với chỉ 7% công ty đang vận hành các tác nhân tự động hoàn toàn trong sản xuất hiện nay. 44% công ty đang tài trợ cho làn sóng AI tiếp theo từ khoản tiết kiệm tự động hóa trước đó, vốn luôn thấp hơn mục tiêu. Khả năng tiếp cận và tích hợp dữ liệu là rào cản số một đối với sự tiến bộ của AI, và các công ty đạt được kết quả tốt nhất coi đây là một trở ngại lớn hơn so với các công ty không đạt được mục tiêu. Vấn đề dữ liệu là có thật. Tuy nhiên, việc lấy đó làm lý do để chờ đợi là không hợp lý. Hàng năm, các hội đồng quản trị phê duyệt ngân sách tự động hóa lớn hơn. Hàng năm, các CEO chấp thuận làn sóng tiếp theo—tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), sau đó là học máy, rồi AI tạo sinh, và giờ là các tác nhân. Và hàng năm, khoản tiết kiệm đều không đạt được như kỳ vọng. Không phải là thất bại thảm hại, không đủ để loại bỏ các chương trình, nhưng luôn luôn, một cách lặng lẽ, và với một biên độ đáng lẽ phải khiến các giám đốc điều hành cảm thấy không thoải mái. Khảo sát của Bain & Company trên 951 công ty toàn cầu cho thấy, trong khi 37% đặt mục tiêu giảm chi phí từ 11% đến 20%, thì gần 40% số công ty đã đo lường kết quả lại nằm trong khoảng 0% đến 10% (xem Hình 1). Công nghệ hoạt động. Nhưng giá trị không đạt được. Và thay vì tạm dừng để tìm hiểu lý do, 90% các công ty đó hiện đang tăng ngân sách trở lại—lần này là cho các tác nhân AI sẽ hoạt động với mức độ tự chủ, phức tạp và hậu quả lớn hơn. Hình 1 Gần 40% công ty đo lường mức tiết kiệm chi phí từ AI đạt dưới 10%, mặc dù mục tiêu là 11% đến 20% Nguồn: Khảo sát Pathfinder về Tự động hóa và AI của Bain năm 2026 (n=951) Tuy nhiên, dữ liệu tương tự cũng cho thấy: Một nhóm đáng kể các công ty đang phá vỡ quy luật này. Họ đang hiện thực hóa các khoản tiết kiệm đã đặt ra, triển khai các tác nhân (agent) với sự tự tin thực sự và tài trợ cho làn sóng tiếp theo từ những lợi nhuận đã thực sự đạt được. Họ không đạt được điều đó bằng cách tìm kiếm công nghệ tốt hơn hay ngân sách lớn hơn. Họ đạt được điều đó bằng cách coi việc truy cập dữ liệu, quản trị và thiết kế lại quy trình là những vấn đề cấp độ CEO thay vì các vấn đề của bộ phận IT. Khoảng cách giữa các công ty này và những công ty khác đang ngày càng rộng. Việc hiểu rõ điều gì tạo nên sự khác biệt giữa họ bắt đầu từ ba sự thật khó chấp nhận. Các tác nhân không thực sự tự chủ Hỏi hầu hết các giám đốc điều hành về các tác nhân AI, họ sẽ mô tả một tương lai gần của các hệ thống tự chủ xử lý các quyết định phức tạp từ đầu đến cuối. Dữ liệu lại cho thấy một câu chuyện thực tế hơn. Chỉ 7% công ty đang vận hành các tác nhân hoàn toàn tự chủ trong sản xuất hiện nay. Mô hình chủ đạo – được 38% số người được hỏi đề cập – là "cần có sự chấp thuận của con người". 32% khác hoạt động với các rào cản và ngoại lệ, nghĩa là con người sẽ can thiệp bất cứ khi nào tác nhân gặp phải điều gì đó mà nó không thể xử lý một cách tự tin (xem Hình 2). Hình 2 Hầu hết các trường hợp đầu tư đều giả định kinh tế tự động hóa hoàn toàn, nhưng chỉ 7% công ty vận hành các tác nhân hoàn toàn tự chủ Lưu ý: Các phân đoạn không tổng cộng 100% do làm tròn. Nguồn: Khảo sát Bain Automation and AI Pathfinder 2026 (n=951) Vấn đề không phải là sự thận trọng. Sự giám sát của con người đối với các quyết định tự động hóa quan trọng là thái độ hoàn toàn đúng đắn vào thời điểm hiện tại. Vấn đề là khoảng cách giữa những gì trường hợp đầu tư giả định và những gì thực sự đang vận hành. Nếu trường hợp kinh doanh AI tác nhân của bạn được xây dựng dựa trên kinh tế tự động hóa hoàn toàn và thực tế là một hệ thống chuyển một phần đáng kể các quyết định đến hàng đợi của con người, thì Giám đốc tài chính (CFO) đã phê duyệt một bộ số liệu, và tổ chức đang phải đối mặt với một bộ số liệu khác. Khoảng cách này rộng hơn đối với các công ty không đạt được mục tiêu: Chỉ 38% các công ty không đạt được mục tiêu có các tác nhân ở mức độ tự chủ có rào cản trở lên, so với 50% các công ty đã đạt được mục tiêu. Thay vì vội vàng đạt được sự tự chủ hoàn toàn, điều cấp thiết ở đây là thu hẹp khoảng cách giữa trường hợp kinh doanh và thực tế hoạt động, đồng thời thành thật về kinh tế của những gì thực sự đang được sản xuất so với những gì đã hứa. Làn sóng tiếp theo đang được tài trợ bởi những khoản lợi nhuận chưa đến Có một rủi ro tài chính thứ hai ẩn hiện rõ ràng. Khi được hỏi về cách họ dự định tài trợ cho các khoản đầu tư vào AI tạo sinh (generative AI) và AI tác nhân (agentic AI), 44% công ty – nhóm lớn nhất – đã viện dẫn các khoản tiết kiệm từ các chương trình tự động hóa trước đó (xem Hình 3). Tự tài trợ cho làn sóng tiếp theo từ lợi nhuận trước đây nghe có vẻ kỷ luật. Trên thực tế, đó là một canh bạc vòng tròn với một lỗ hổng cấu trúc. Hình 3 Tiết kiệm chi phí từ các chương trình tự động hóa trước đây được coi là nguồn tài trợ lớn nhất cho đầu tư GenAI và AI tác nhân Lưu ý: RPA là tự động hóa quy trình bằng robot; IDP là thông minh (intelligent).