(Credit hình ảnh: Shutterstock / NicoElNino)
– Các phòng ban nhân sự và tài chính vẫn chưa thấy rõ lợi ích từ AI, theo một báo cáo mới
– Chỉ 11% doanh nghiệp cho biết phần lớn sáng kiến AI của họ mang lại hiệu quả rõ rệt
– Doanh nghiệp cần chiến lược dữ liệu đồng bộ, khả năng tích hợp và phân tích dữ liệu tốt hơn
Một nghiên cứu mới cho thấy các doanh nghiệp tại Anh dù đã đầu tư vào AI nhưng phần lớn vẫn chưa đạt được kết quả ổn định hay có thể đo lường được. Điều này phản ánh thực tế nhiều công ty vẫn đang thử nghiệm, chưa xác định rõ các tình huống ứng dụng AI phù hợp để triển khai rộng rãi.
Thực trạng này diễn ra khi nhiều lĩnh vực vẫn gặp khó khăn trong việc nhận thấy giá trị thực tiễn từ [các công cụ AI](https://www.techradar.com/best/best-ai-tools). Theo khảo sát của Qlik, 37% bộ phận nhân sự và 30% bộ phận tài chính cho biết họ ít thấy được lợi ích rõ rệt từ AI.
Ngược lại, ở các bộ phận CNTT và an ninh mạng, có tới 81% nhận thấy AI đem lại những cải thiện đáng kể.
#### Video mới nhất
[Amazfit Active 2 Review: Thành công của thiết bị đeo giá rẻ](https://cdn.jwplayer.com/previews/tqV8X9OS)
Đầu tư vào AI chưa mang lại kết quả như kỳ vọng
Qlik cũng ghi nhận phần lớn doanh nghiệp vẫn đang dừng ở giai đoạn thử nghiệm AI, thiếu công cụ và kỹ năng để mở rộng ứng dụng một cách hiệu quả.
Chỉ khoảng 11% doanh nghiệp cho biết trên 75% các sáng kiến AI của họ thực sự đem lại hiệu quả rõ rệt. Trong khi đó, khoảng 23% thừa nhận phần lớn các dự án AI vẫn chỉ dừng lại ở mức thử nghiệm, chưa đi vào thực tiễn.
Gần 44% doanh nghiệp nói rằng kết quả thực tế từ AI chưa đáp ứng được kỳ vọng về tăng năng suất. Khoảng 51% doanh nghiệp vẫn đánh giá hiệu quả AI dựa trên các chỉ số gắn liền với hoạt động kinh doanh truyền thống, thay vì điều chỉnh tiêu chí phù hợp với những thay đổi do công nghệ mang lại.
Ông James Fisher, Giám đốc Chiến lược của Qlik, nhận định: “Khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế này là tín hiệu cho thấy doanh nghiệp cần chú trọng hơn đến việc đo lường hiệu quả, đồng bộ các mục tiêu và xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc để AI phát huy giá trị trên diện rộng.”
Thiếu nguồn lực nội bộ về kỹ năng là rào cản với gần 49% doanh nghiệp. Ngoài ra, các vấn đề về kỹ thuật như công cụ, nền tảng không tương thích (36%) hay thiếu tích hợp dữ liệu theo thời gian thực (37%) cũng là những yếu tố hạn chế việc ứng dụng AI. Nhìn chung, kiến trúc hệ thống và nền tảng dữ liệu vẫn là những điểm nghẽn chính, trong khi yếu tố ngân sách không còn là trở ngại quá lớn.
Kết quả khảo sát cũng cho thấy, 89% doanh nghiệp đồng ý rằng một chiến lược dữ liệu thống nhất là mấu chốt để đánh giá hiệu quả đầu tư vào AI. Nhiều doanh nghiệp cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nâng cao khả năng tích hợp và phân tích dữ liệu (57%), tăng minh bạch trong quá trình ra quyết định của AI (55%), phối hợp chặt chẽ giữa các phòng ban (49%) và sử dụng các chỉ số đo lường tập trung vào kết quả thực tế (46%) để AI thực sự tạo ra giá trị cho tổ chức.
Ông Fisher kết luận: “Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải có các công cụ có thể mở rộng, chiến lược tích hợp bài bản và sự phối hợp đồng bộ giữa các bộ phận chức năng.”
