Successful AI Adoption Creates a Second Rollout Companies Rarely Plan For

Góc nhìn chuyên gia Ứng dụng AI thành công kéo theo giai đoạn triển khai thứ hai mà các doanh nghiệp hiếm khi lên kế hoạch Ngày đăng Ngày 3/11/2026 Tác giả Arthur Azizov, CEO và Nhà sáng lập B2BROKER Group và B2BINPAY Thêm Unite.AI vào nguồn tin ưu tiên của bạn trên Google Khoảng ba năm trước, gói đăng ký AI trả phí đầu tiên được đưa vào sử dụng nhằm thử nghiệm năng lực thực tế của công nghệ này. Từ quá trình thử nghiệm cá nhân ban đầu, hoạt động ứng dụng dần phát triển thành một dự án nội bộ quy mô nhỏ, tiếp tục mở rộng thành các gói đăng ký cho toàn doanh nghiệp và cuối cùng là chương trình triển khai AI trên diện rộng tại hầu hết các bộ phận: phát triển phần mềm, tài chính, pháp chế, tiếp thị và hỗ trợ khách hàng. Về cơ bản, giai đoạn đầu tiên đã phát huy hiệu quả. Tốc độ phát triển nội bộ tăng khoảng 5 lần trong vòng sáu tháng. Tuy nhiên, cùng thời điểm đó, một chỉ số khác cũng gia tăng: chi phí dành cho AI tăng khoảng 15 lần. Thực tế này cho thấy việc ứng dụng AI thành công có thể tự phát sinh những vấn đề nội tại. Khi công nghệ được sử dụng rộng rãi, các quy tắc ban đầu không còn phù hợp. Chi phí có nguy cơ vượt tầm kiểm soát khi AI tiếp cận ngày càng nhiều dữ liệu của doanh nghiệp và tiếp nhận thêm nhiều nhiệm vụ, trong khi phần lớn các công cụ vẫn chịu sự kiểm soát từ các nhà cung cấp bên ngoài. Do đó, câu hỏi đặt ra là các CEO cần làm gì khi việc ứng dụng AI mang lại kết quả, nhưng doanh nghiệp không còn nắm toàn quyền kiểm soát cách thức vận hành công nghệ này? Dưới đây là phân tích về vấn đề trên. Không đánh đồng tần suất sử dụng AI với hiệu quả kinh doanh Trong đợt triển khai ban đầu, các chỉ số tiếp cận như số lượng người dùng thường xuyên hoặc tần suất sử dụng có ý nghĩa rõ rệt. Lãnh đạo doanh nghiệp cần nắm bắt liệu nhân viên có đang ứng dụng công cụ, cụ thể là công cụ nào, và liệu AI có thực sự tiết kiệm thời gian hay không. Tuy nhiên, khi việc sử dụng đã lan rộng khắp doanh nghiệp, các con số này không còn nhiều giá trị. Thực tế chứng minh, khi được tiếp cận các mô hình ngôn ngữ mạnh, nhân sự có xu hướng sử dụng AI cho hầu hết mọi công việc. Thậm chí, từng có trường hợp nhân viên hỏi AI về giờ hiện tại ở New York. Dù mang tính cá biệt, ví dụ này phản ánh mức độ gia tăng nhanh chóng của tần suất sử dụng mà không tạo ra bất kỳ giá trị thực chất nào cho tổ chức. Shopify cũng gặp phải tình trạng tương tự sau khi tích hợp sâu AI, đến mức trợ lý nội bộ River hiện soạn thảo tới một nửa số yêu cầu tích hợp mã nguồn (pull request) phục vụ vận hành. Dẫu vậy, Tổng Giám đốc Tobi Lütke gần đây đã cảnh báo về hiện tượng gọi là "lựu đạn rác" (slop grenades): sản phẩm do AI tạo ra được nhân viên chuyển tiếp mà không qua kiểm tra kỹ lưỡng, khiến người khác phải rà soát, sửa đổi hoặc thậm chí tóm tắt lại. Nói cách khác, việc gia tăng hoạt động của AI dễ dẫn đến phát sinh thêm khối lượng công việc thay vì gia tăng giá trị. Doanh nghiệp có thể sở hữu các số liệu sử dụng ấn tượng và khối lượng sản phẩm đầu ra khổng lồ, nhưng một phần trong số đó lại tạo thêm gánh nặng xử lý cho nhân sự khác. Đây là điểm mà các CEO cần thay đổi. Các câu lệnh (prompts), lượt đăng nhập và mức tiêu thụ token chỉ phản ánh mức độ hoạt động trong quy trình làm việc, song không chứng minh được liệu AI có thực sự bù đắp được chi phí đầu tư hay không. Tốc độ tạo ra điểm nghẽn mới Thực tế cho thấy nguyên lý "dục tốc bất đạt" hoàn toàn đúng với AI: việc giúp nhân sự làm việc "nhanh hơn" nhờ AI không đồng nghĩa với việc khối lượng công việc sẽ giảm đi. Trong hoạt động lập trình, AI cho phép đội ngũ kỹ thuật tạo ra lượng mã nguồn lớn hơn đáng kể trong cùng một khoảng thời gian, nhưng mấu chốt là toàn bộ lượng mã đó vẫn cần được kiểm thử trước khi đưa vào vận hành. Việc đánh giá tự động chắc chắn mang lại hỗ trợ nhất định. Tuy nhiên, quy trình tự động chưa thể đạt đến mức độ tin cậy tuyệt đối. Do đó, dù lập trình viên giảm bớt thời gian tự viết mã, họ lại phải dành nhiều thời gian hơn để rà soát, kiểm thử và đưa ra quyết định đối với khối lượng đầu ra khổng lồ. Nói cách khác, công việc không hề mất đi mà chỉ chuyển sang một hình thức khác. Điều này khiến mức tăng trưởng tốc độ phát triển gấp 5 lần không còn mang nhiều ý nghĩa đột phá, khi khối lượng mã nguồn đòi hỏi sự can thiệp của con người cũng tăng theo tương ứng. Chi phí thực tế của một hệ thống ứng dụng AI Quy trình làm việc còn bao gồm cả thời gian kiểm tra các sản phẩm do AI tạo ra và quan trọng hơn hết là xác định liệu kết quả đầu ra đó có đủ độ tin cậy ngay từ đầu hay không. Yêu cầu cấp thiết về đợt triển khai thứ hai Xét từ thực tiễn, các doanh nghiệp cần tiến hành đợt triển khai AI "lần thứ hai". Đợt triển khai đầu tiên chủ yếu tập trung vào việc tiếp nhận công nghệ: cấp quyền truy cập cho nhân sự, xác định các trường hợp ứng dụng, đánh giá những khâu công nghệ thực sự phát huy hiệu quả và những khâu còn hạn chế. Tuy nhiên, sau nhiều tháng vận hành thực tế, các doanh nghiệp đã có được nguồn dữ liệu giá trị hơn nhiều so với các giả định ban đầu — đó là những minh chứng cụ thể về các khoản chi phí đang gia tăng, các bộ phận mang lại hiệu quả cao hơn và những vị trí nhân sự đang phải mất quá nhiều thời gian để kiểm tra lại kết quả đầu ra của AI. Vì vậy, việc tái thiết lập các quy định xoay quanh AI là hoàn toàn cần thiết, thay vì chỉ đơn thuần thúc đẩy việc mở rộng quy mô sử dụng. Trên thực tế, cần tập trung vào ba vấn đề trọng tâm: Cần lựa chọn mô hình phù hợp với từng tác vụ. Các yêu cầu thông thường có thể được chuyển đến những mô hình quy mô nhỏ hơn, chi phí thấp hơn, trong khi các công việc phức tạp hơn sẽ do những mô hình có năng lực tương xứng với chi phí đảm nhiệm. Mục tiêu cốt lõi là tránh việc chi trả mức giá của các mô hình hàng đầu (frontier models) cho những tác vụ có giá trị thấp. Cần xác định rõ các khâu bắt buộc phải có sự kiểm soát của con người. Đối với mã nguồn chính thức, văn bản pháp lý hoặc các sản phẩm đầu ra có mức độ tác động cao, cần quy định các bước yêu cầu nhân sự phê duyệt trước khi chuyển tiếp sang quy trình tiếp theo. Đồng thời, cần ban hành các quy định về quyền truy cập đối với dữ liệu nhạy cảm để nhân viên nắm rõ mô hình nào được phép và không được phép tiếp nhận thông tin. Cần xây dựng phương án dự phòng ngay cả khi chưa thấy cần thiết. Trong trường hợp một quy trình nghiệp vụ trọng yếu phụ thuộc vào đơn vị cung cấp bên ngoài, cần lập tài liệu chi tiết về câu lệnh (prompts), các kết nối tích hợp, luồng dữ liệu và các yếu tố phụ thuộc riêng của mô hình, nhằm bảo đảm khả năng chuyển dịch khối lượng công việc sang nhà cung cấp khác khi xảy ra tình huống khẩn cấp. Đó là sự khác biệt giữa giai đoạn triển khai AI thứ nhất và giai đoạn thứ hai. Giai đoạn đầu đặt câu hỏi: có thể ứng dụng AI ở đâu? Giai đoạn thứ hai đòi hỏi câu trả lời: nên ứng dụng AI ở đâu, theo quy chuẩn nào và với chi phí bao nhiêu? Kiểm toán quy trình triển khai trước khi tiếp tục mở rộng quy mô Khi việc áp dụng AI bắt đầu phát huy hiệu quả và đợt triển khai đầu tiên cho thấy thành công, doanh nghiệp không nên tiếp tục mở rộng theo phương thức cũ trong năm tiếp theo. Sau khoảng từ 90 đến 180 ngày vận hành thực tế, cần tạm dừng để rà soát, đánh giá lại những kết quả đã được thiết lập. Điều này đồng nghĩa với việc đo lường các kết quả kinh doanh đã được ghi nhận, đối chiếu mô hình và chi phí tương ứng với nhu cầu thực