Vì sao hầu hết các dự án AI trong doanh nghiệp thất bại và cách khắc phục

Theo Gartner và McKinsey, chi tiêu của doanh nghiệp cho AI tạo sinh (GenAI) trong năm 2025 ước tính đạt 644 tỷ đô la, nhưng hơn 80% dự án không đạt được mục tiêu đề ra, chỉ có khoảng 15% đạt đến giai đoạn sản xuất bền vững. Nghiên cứu của MIT NANDA trên 300 sáng kiến cho thấy 95% thử nghiệm GenAI không có tác động đo lường được đến lợi nhuận hoặc năng suất. Gartner xếp AI tạo sinh vào vùng Trũng của sự Vỡ mộng (Trough of Disillusionment), trong khi AI tác tử (agentic AI) đang ở đỉnh cao của Kỳ vọng thổi phồng (Peak of Inflated Expectations). Bài viết xác định năm nguyên nhân chính dẫn đến thất bại: thiếu mục tiêu kinh doanh đo lường được, tự động hóa các quy trình hỏng (GIGO), không tính đủ tổng chi phí sở hữu (TCO), chọn công cụ trước khi xác định vấn đề, và thiếu chủ sở hữu chịu trách nhiệm cá nhân về kết quả kinh doanh. Để giảm thiểu những rủi ro này, tác giả mô tả một quy trình chọn lọc với ba bộ lọc: tác động tài chính đo lường được, tính cần thiết của AI, và kiến trúc vững chắc với TCO. Bài viết cũng thảo luận về 'Khoảng cách GenAI' (GenAI Divide) và 'khoảng cách học tập' theo mô tả của MIT NANDA, nêu bật vấn đề AI ngầm (shadow AI). Như một giải pháp, tác giả trình bày chiến lược nền tảng AI của công ty mình, bao gồm các lớp xây dựng tác tử, tích hợp, tri thức doanh nghiệp, và một khung quản trị với Khung quản trị AI và Khung rủi ro. Họ cũng đề cập đến một hệ thống bán hàng trước đa tác tử (multi-agent presale system) bao gồm tám tác tử chuyên biệt để thúc đẩy các sáng kiến giai đoạn đầu.