Những hiểu lầm phổ biến về AI khiến doanh nghiệp triển khai thất bại

Trong vài năm gần đây, AI xuất hiện dày đặc trong các buổi hội thảo, proposal tư vấn và chiến lược chuyển đổi số. Rất nhiều doanh nghiệp tuyên bố “đã làm AI”, “đang triển khai AI”, thậm chí “AI là trọng tâm chiến lược”. Nhưng nếu nhìn sâu vào vận hành thực tế, số doanh nghiệp thực sự đang dùng AI hàng ngày để ra quyết định hoặc cải thiện hiệu suất lại rất ít.

Điều đáng nói là phần lớn các dự án AI thất bại không phải vì công nghệ yếu, mà vì doanh nghiệp bước vào AI với những hiểu lầm tưởng chừng hợp lý, nhưng lại cực kỳ nguy hiểm. Những hiểu lầm này không làm AI “không chạy”, mà khiến AI chạy sai chỗ, sai mục tiêu và sai kỳ vọng.

Hiểu lầm 1: AI là giải pháp, chỉ cần đưa vào là vấn đề sẽ được giải quyết

Đây là hiểu lầm phổ biến nhất, và cũng là nguyên nhân sâu xa của rất nhiều dự án AI “chết yểu”.

Nhiều doanh nghiệp bắt đầu bằng câu hỏi: “Chúng tôi nên dùng AI gì?” thay vì “Vấn đề vận hành nào đang khiến chúng tôi mất tiền, mất thời gian hoặc mất cơ hội?”. Khi AI được đưa vào mà không gắn với một bài toán kinh doanh cụ thể, nó nhanh chóng trở thành một dự án trình diễn: có demo, có báo cáo, có slide, nhưng không có tác động thật.

Ở góc độ khác, cũng cần nhìn nhận rằng không phải doanh nghiệp nào cũng “lười tư duy bài toán”. Có những doanh nghiệp đang chịu áp lực phải làm AI từ thị trường, từ đối tác, từ ban lãnh đạo. Trong bối cảnh đó, AI được triển khai như một “tấm vé gia nhập cuộc chơi”, hơn là một công cụ giải quyết vấn đề. Khi động cơ đã sai, kết quả thất bại gần như là điều tất yếu.

Hiểu lầm 2: Có càng nhiều dữ liệu thì AI càng hiệu quả

Nghe qua thì rất logic. AI cần dữ liệu, nên doanh nghiệp càng có nhiều dữ liệu thì AI càng mạnh. Nhưng thực tế triển khai lại cho thấy điều ngược lại: rất nhiều doanh nghiệp có dữ liệu nhưng không có quyết định.

Dữ liệu được thu thập dàn trải, thiếu cấu trúc, không gắn với câu hỏi cụ thể. AI được “nuôi” bằng dữ liệu, nhưng doanh nghiệp lại không xác định rõ đầu ra mong muốn là hành động gì. Kết quả là mô hình có thể cho ra dự đoán, nhưng không ai biết dự đoán đó dùng để làm gì, ai sẽ dùng, và dùng ở bước nào trong quy trình.

Ở góc nhìn đa chiều hơn, cũng cần thừa nhận rằng việc chuẩn hóa dữ liệu là một nỗ lực tốn kém với SME. Không ít doanh nghiệp hiểu đúng tầm quan trọng của dữ liệu, nhưng không đủ nguồn lực để làm bài bản. Vấn đề không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà ở chỗ chọn sai thời điểm và phạm vi áp dụng AI, khiến chi phí vượt quá lợi ích.

Hiểu lầm 3: Phải có đội ngũ Data hoặc IT mạnh thì mới làm được AI

Nhiều doanh nghiệp trì hoãn AI chỉ vì nghĩ rằng mình “chưa đủ lực”: chưa có Data team, chưa có kỹ sư AI, chưa có hạ tầng phức tạp. Tuy nhiên, thực tế cho thấy không ít doanh nghiệp có đội ngũ Data đầy đủ vẫn triển khai AI không hiệu quả.

Nguyên nhân nằm ở chỗ AI bị “đóng khung” trong phòng kỹ thuật. Data team làm mô hình, IT triển khai hệ thống, nhưng người trực tiếp vận hành và ra quyết định lại không tham gia vào quá trình thiết kế AI. AI vì thế trở nên xa lạ, khó dùng, và dần bị bỏ quên.

Ở chiều ngược lại, những doanh nghiệp không có Data team nhưng triển khai AI thành công thường bắt đầu rất nhỏ: một bài toán rõ ràng, một công cụ vừa đủ, và sự tham gia trực tiếp của người dùng cuối. Điều này cho thấy AI không thất bại vì thiếu kỹ thuật, mà vì thiếu sự kết nối giữa kỹ thuật và vận hành.

Hiểu lầm 4: AI càng phức tạp thì càng tạo lợi thế cạnh tranh

SME thường bị cuốn vào những câu chuyện về mô hình lớn, thuật toán phức tạp, hệ thống AI “thông minh như con người”. Trong khi đó, lợi thế cạnh tranh của SME lại nằm ở tốc độ, sự linh hoạt và khả năng triển khai nhanh.

AI càng phức tạp thì chi phí càng cao, thời gian triển khai càng dài, rủi ro càng lớn. Với SME, một mô hình AI đơn giản nhưng giải quyết đúng “nút thắt” trong vận hành thường mang lại giá trị cao hơn nhiều so với một hệ thống AI hoành tráng nhưng khó đo lường hiệu quả.

Tuy nhiên, cũng cần nhìn nhận rằng không phải mọi doanh nghiệp đều “ham phức tạp”. Có những doanh nghiệp chọn giải pháp phức tạp vì nhà cung cấp tư vấn dẫn dắt theo hướng công nghệ, thay vì hướng theo bài toán kinh doanh. Khi tiếng nói của doanh nghiệp không đủ mạnh, AI dễ đi chệch khỏi nhu cầu thực.

Hiểu lầm 5: Chỉ cần cho nhân sự đi học AI là doanh nghiệp sẽ áp dụng được

Đào tạo AI là cần thiết, nhưng đào tạo không tự động tạo ra thay đổi. Rất nhiều nhân sự sau khi học AI trở về vẫn tiếp tục làm việc theo cách cũ, không phải vì họ không hiểu AI, mà vì tổ chức không cho phép họ áp dụng.

Quy trình không đổi, KPI không đổi, quyền ra quyết định không đổi, thì AI chỉ dừng lại ở mức kiến thức. Trong trường hợp này, thất bại không nằm ở chương trình đào tạo, mà nằm ở sự thiếu chuẩn bị của tổ chức cho việc tiếp nhận AI.

Ở chiều ngược lại, cũng cần công bằng rằng không ít chương trình đào tạo AI quá thiên về lý thuyết, thiếu bối cảnh doanh nghiệp cụ thể. Khi kiến thức không gắn với thực tế vận hành của chính doanh nghiệp mình, người học rất khó chuyển hóa thành hành động.

Hiểu lầm 6: AI sẽ tự động thay đổi cách doanh nghiệp vận hành

AI không phải là “liều thuốc cải tổ”. Nó không tự động sửa quy trình rối rắm, không tự động xóa bỏ tư duy cũ, và cũng không tự động tạo ra văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Trên thực tế, AI thường khuếch đại cách doanh nghiệp đang vận hành. Nếu quy trình đã rõ ràng, AI giúp tăng tốc. Nếu quy trình rối rắm, AI chỉ làm rối nhanh hơn. Doanh nghiệp kỳ vọng AI “đến để cứu mình” thường là doanh nghiệp chưa sẵn sàng thay đổi từ gốc.

Hiểu lầm 7: AI là chuyện của phòng IT hoặc Data, không liên quan đến quản lý

Khi AI được giao hoàn toàn cho bộ phận kỹ thuật, nó sớm bị tách khỏi mục tiêu kinh doanh. Người quản lý không tham gia vào việc xác định bài toán, không theo dõi cách AI được sử dụng, và cũng không chịu trách nhiệm về kết quả.

AI vì thế trở thành một dự án bên lề, không ai thực sự “sở hữu”. Trong khi đó, những doanh nghiệp triển khai AI hiệu quả thường có sự tham gia trực tiếp của lãnh đạo hoặc quản lý vận hành, không phải để hiểu thuật toán, mà để đảm bảo AI phục vụ đúng mục tiêu kinh doanh.

Vì sao những hiểu lầm về AI đặc biệt nguy hiểm với doanh nghiệp SME?

Với các tập đoàn lớn, một dự án AI thất bại thường chỉ được xem như một “thử nghiệm không thành công”. Chi phí có thể lớn, nhưng tổ chức đủ mạnh để hấp thụ sai lầm, rút kinh nghiệm và thử lại. SME thì khác. Một lần thất bại với AI thường để lại hệ quả tâm lý và chiến lược kéo dài rất lâu.

SME có ít dư địa để sai. Nguồn lực tài chính, nhân sự và thời gian đều hạn chế, trong khi quyết định triển khai AI lại thường được đưa ra ở cấp lãnh đạo cao nhất. Khi AI thất bại, niềm tin vào công nghệ mới cũng sụp đổ theo. AI nhanh chóng bị gắn mác “không phù hợp”, “quá phức tạp”, hoặc “chỉ dành cho doanh nghiệp lớn”, dù vấn đề thực sự nằm ở cách tiếp cận ban đầu.

Nguy hiểm hơn, những hiểu lầm về AI còn khiến SME đánh giá sai năng lực nội tại của chính mình. Thay vì nhìn thẳng vào các điểm yếu trong quy trình, dữ liệu và cách ra quyết định, doanh nghiệp lại đổ lỗi cho công nghệ. Điều này khiến tổ chức bỏ lỡ cơ hội cải thiện từ gốc, đồng thời tiếp tục vận hành theo cách cũ – chỉ là thận trọng hơn với mọi sáng kiến mới.

Ở góc độ dài hạn, thất bại với AI không chỉ là thất bại của một dự án, mà là thất bại trong việc nâng cấp năng lực quản trị. SME không mất AI, mà mất cơ hội học cách ra quyết định dựa trên dữ liệu, giảm phụ thuộc vào cảm tính và con người.

AI không làm doanh nghiệp yếu đi – AI chỉ phơi bày điểm yếu đã tồn tại

Một trong những ngộ nhận lớn nhất là cho rằng AI “gây ra” sự rối loạn trong tổ chức. Thực tế, AI hiếm khi tạo ra vấn đề mới. Nó chỉ làm những vấn đề cũ lộ rõ hơn và nhanh hơn.

Khi quy trình thiếu rõ ràng, AI không biết bám vào đâu để tối ưu. Khi vai trò ra quyết định không minh bạch, AI không có “điểm rơi” để phát huy giá trị. Khi dữ liệu được thu thập nhưng không gắn với hành động cụ thể, AI trở thành công cụ phân tích… để tham khảo.

Ở góc nhìn này, AI giống như một tấm gương. Doanh nghiệp nhìn thấy trong đó không phải tương lai công nghệ, mà là hiện trạng vận hành của chính mình. Nhiều doanh nghiệp thất bại với AI không phải vì AI kém, mà vì chưa sẵn sàng đối diện với những gì AI phản ánh.

Vấn đề không nằm ở việc doanh nghiệp “có nên làm AI hay không”, mà là “đã sẵn sàng làm AI chưa”

Câu hỏi đúng không phải là AI có phù hợp với SME hay không. AI đã và đang được áp dụng thành công ở rất nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ, với quy mô và mức độ phức tạp rất khác nhau. Vấn đề nằm ở chỗ: doanh nghiệp đã chuẩn bị gì trước khi bước vào AI?

Sự sẵn sàng ở đây không nằm ở công nghệ, mà nằm ở tư duy và tổ chức. Doanh nghiệp cần biết mình đang muốn cải thiện điều gì, chấp nhận thay đổi đến mức nào, và ai sẽ là người thực sự sử dụng AI trong công việc hàng ngày. Nếu những câu hỏi này chưa có câu trả lời rõ ràng, AI dù đơn giản hay phức tạp cũng khó tạo ra giá trị bền vững.

Với SME, bắt đầu AI đúng cách quan trọng hơn bắt đầu AI sớm. Một bước đi nhỏ nhưng đúng hướng sẽ hiệu quả hơn nhiều so với một dự án lớn nhưng lệch mục tiêu.

Kết luận: AI không cần “thông minh”, doanh nghiệp cần “hiểu đúng và làm đúng”

AI không phải phép màu để cứu một hệ thống vận hành chưa hoàn chỉnh. Nhưng AI cũng không phải thứ xa xỉ chỉ dành cho tập đoàn lớn. Phần lớn thất bại trong triển khai AI đến từ việc doanh nghiệp đặt sai kỳ vọng, giao sai vai trò và bắt đầu sai điểm.

Khi AI được tiếp cận như một công cụ hỗ trợ quyết định, gắn chặt với bài toán vận hành cụ thể và con người cụ thể trong doanh nghiệp, nó có thể tạo ra giá trị rất thực – ngay cả với SME. Ngược lại, khi AI được thần thánh hóa hoặc triển khai theo trào lưu, thất bại gần như là điều có thể dự đoán trước.Hiểu đúng AI không giúp doanh nghiệp “làm cho có AI”. Hiểu đúng AI giúp doanh nghiệp nhìn lại cách mình đang vận hành, ra quyết định và phát triển, từ đó lựa chọn con đường phù hợp hơn cho chính mình.

👉 Xem thêm: SkillAI – Nền tảng đào tạo AI “đo ni đóng giày” cho doanh nghiệp vừa và nhỏ

INDA Academy tự hào là đơn vị tiên phong trong việc đào tạo phân tích dữ liệu và AI chuyên sâu, đặc biệt cho khối ngành Ngân hàng – Tài chính – Bảo hiểm tại Việt Nam. Sau hơn 12 năm “thực chiến” cùng những dòng chảy dữ liệu khổng lồ, chúng tôi đã xây dựng nên một hệ sinh thái đào tạo toàn diện, giúp hàng nghìn học viên chuyển mình từ người mới bắt đầu trở thành những chuyên gia lành nghề, sẵn sàng đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe của các doanh nghiệp lớn.

Điểm khác biệt lớn nhất tại INDA chính là triết lý đào tạo dựa trên các dự án thực tế (Project-based) và lộ trình cá nhân hóa nhờ ứng dụng AI. Chúng tôi không chỉ dạy bạn cách sử dụng công cụ, mà còn truyền tải tư duy khai phá giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

Tìm hiểu thêm về các khóa học TẠI ĐÂY:
Lộ trình đào tạo Data Engineer
Lộ trình đào tạo Data Analyst
Lộ trình đào tạo Tester
Khóa học Data Engineer nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp
Khóa học Data Analyst nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp