Lý do 80% dự án AI không thể triển khai thành công và cách giải quyết 

Việc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) trong các doanh nghiệp đang ở mức cao chưa từng có, với dự đoán chi tiêu toàn cầu cho AI và GenAI sẽ đạt 631 tỷ USD vào năm 2028, theo IDC. Tuy nhiên, dù ngân sách và sự hào hứng từ ban lãnh đạo là rất lớn, thực tế vẫn có một sự mất kết nối rõ rệt giữa mục tiêu và kết quả thực tế. Hầu hết các tổ chức gặp khó khăn trong việc chuyển từ những kỳ vọng về AI sang việc ứng dụng thực tế, với số liệu đáng buồn cho thấy chỉ 18% trong số các dự án AI được triển khai thành công.

Báo cáo “AI Governance Benchmark 2025” của ModelOp, dựa trên ý kiến của 100 lãnh đạo AI và dữ liệu từ các doanh nghiệp Fortune 500, chỉ ra rằng trong khi 80% doanh nghiệp có hơn 51 dự án AI đang trong giai đoạn đề xuất, chỉ 18% đã triển khai thành công hơn 20 mô hình vào sản xuất. Các con số này làm nổi bật một sự thật khó chịu: khoảng cách giữa tham vọng và khả năng thực thi trong AI là một trong những thách thức lớn nhất đối với các doanh nghiệp hiện nay.

Phần lớn các dự án AI hiện nay mất từ 6 đến 18 tháng để đi vào hoạt động, và nhiều dự án không bao giờ đạt được sản phẩm cuối cùng. Điều này dẫn đến sự thất vọng của các bên liên quan và giảm sút niềm tin vào các sáng kiến AI trong tổ chức.

Theo báo cáo từ ModelOp, những rào cản chính trong việc triển khai AI không phải là những hạn chế về mặt kỹ thuật mà chủ yếu là các vấn đề về cấu trúc tổ chức. Một số vấn đề nổi bật gồm:

1. Hệ thống phân mảnh: 58% các tổ chức cho rằng hệ thống phân mảnh là yếu tố cản trở lớn nhất trong việc áp dụng các nền tảng quản lý AI. Sự phân mảnh này tạo ra các silo trong tổ chức, khi các phòng ban sử dụng các công cụ và quy trình không tương thích, khiến việc giám sát các sáng kiến AI trở nên khó khăn.
   
2. Quy trình thủ công vẫn chiếm ưu thế: 55% các doanh nghiệp vẫn sử dụng các quy trình thủ công, chẳng hạn như bảng tính và email, để quản lý việc tiếp nhận các trường hợp sử dụng AI. Điều này dẫn đến tắc nghẽn, tăng khả năng sai sót và làm chậm quá trình mở rộng các hoạt động AI.
   
3. Thiếu chuẩn hóa: Chỉ có 23% các doanh nghiệp thực hiện quy trình tiếp nhận, phát triển và quản lý mô hình chuẩn hóa. Khi không có các yếu tố chuẩn hóa này, mỗi dự án AI trở thành một thách thức độc đáo, yêu cầu giải pháp tùy chỉnh và sự phối hợp giữa nhiều đội ngũ.
   
4. Giám sát không đồng bộ: Chỉ 14% các công ty thực hiện đảm bảo AI ở cấp độ doanh nghiệp, điều này dẫn đến rủi ro trùng lặp công việc và thiếu giám sát nhất quán. Thiếu sự quản lý tập trung khiến các tổ chức thường phát hiện ra rằng họ đang giải quyết cùng một vấn đề nhiều lần ở các bộ phận khác nhau.
   

Một thay đổi lớn đang diễn ra trong cách các tổ chức nhìn nhận quản trị AI. Thay vì coi đó là một gánh nặng tuân thủ, các tổ chức tiên tiến đã nhận thức được rằng quản trị AI là một yếu tố quan trọng giúp mở rộng và tăng tốc sự đổi mới. Theo dữ liệu từ ModelOp, 46% các công ty hiện giao trách nhiệm quản lý AI cho Giám đốc Sáng tạo (CIO), gấp hơn bốn lần so với việc đặt trách nhiệm này dưới sự giám sát của bộ phận Pháp lý hoặc Tuân thủ.

Những doanh nghiệp thành công trong việc thu hẹp khoảng cách giữa mục tiêu và thực thi trong AI có một số đặc điểm chung trong cách tiếp cận triển khai AI:

1. Quy trình chuẩn hóa ngay từ đầu: Các doanh nghiệp dẫn đầu triển khai các quy trình chuẩn hóa trong việc tiếp nhận, phát triển và đánh giá mô hình AI từ khi bắt đầu. Sự nhất quán giúp các bên liên quan hiểu rõ trách nhiệm và giảm thiểu công việc phải làm lại.
   
2. Lưu trữ tài liệu và thông tin tập trung: Các doanh nghiệp thành công duy trì một hệ thống lưu trữ tài liệu tập trung, giúp dễ dàng theo dõi tình trạng, hiệu suất và tính tuân thủ của từng mô hình AI.
   
3. Điểm kiểm tra tự động trong quản trị: Các tổ chức hiệu suất cao tích hợp các điểm kiểm tra tự động trong suốt vòng đời của mô hình AI, đảm bảo tuân thủ các yêu cầu và đánh giá rủi ro một cách hệ thống.
   
4. Theo dõi toàn diện: Các doanh nghiệp này duy trì khả năng theo dõi đầy đủ từ dữ liệu nguồn, phương pháp huấn luyện, kết quả xác minh cho đến các chỉ số hiệu suất.
   

Các tổ chức áp dụng các nền tảng tự động hóa vòng đời quản trị AI đã ghi nhận những cải thiện rõ rệt trong hiệu quả vận hành và kết quả kinh doanh. Một công ty tài chính trong báo cáo của ModelOp đã giảm thời gian đưa sản phẩm vào sản xuất một nửa và giảm 80% thời gian giải quyết sự cố sau khi triển khai quy trình quản trị tự động.

Các tổ chức có khung quản trị vững chắc có thể triển khai nhiều mô hình AI đồng thời trong khi duy trì giám sát và kiểm soát. Điều này cho phép họ mở rộng các sáng kiến AI trong nhiều đơn vị kinh doanh mà không làm quá tải các năng lực vận hành.

Thông điệp từ các nhà lãnh đạo trong ngành là khoảng cách giữa tham vọng và thực thi AI có thể được giải quyết, nhưng cần thay đổi cách tiếp cận. Doanh nghiệp không chỉ cần quản trị AI như một nhiệm vụ bắt buộc, mà phải nhận ra rằng nó là yếu tố chủ chốt giúp tăng trưởng và đổi mới.

Các tổ chức cần ưu tiên chuẩn hóa quy trình, đầu tư vào các nền tảng quản trị tích hợp và tạo ra khả năng giám sát tập trung để đạt được lợi ích từ AI nhanh chóng và bền vững. Việc chậm trễ trong việc giải quyết khoảng cách này có thể dẫn đến mất cơ hội và thua kém trong cuộc cạnh tranh AI toàn cầu.