Hiện trạng AI năm 2026: Hành trình chạm đích ROI

Sau nhiều năm bùng nổ về công nghệ và thử nghiệm, trí tuệ nhân tạo (AI) đang bước vào giai đoạn "gạn đục khơi trong" — nơi các doanh nghiệp không còn hỏi "AI có thể làm gì?" mà chuyển sang câu hỏi quan trọng hơn: "AI tạo ra giá trị lợi nhuận như thế nào?". Báo cáo mới nhất từ McKinsey với tiêu đề "The state of AI in 2026: On the road to ROI" đã vẽ nên bức tranh toàn cảnh về sự trưởng thành của thị trường AI toàn cầu.

Báo cáo chỉ ra rằng năm 2026 đánh dấu sự thay đổi mang tính bước ngoặt: các khoản đầu tư AI không còn nằm ở vùng thử nghiệm mà đang được yêu cầu phải chứng minh hiệu quả tài chính rõ ràng. Đây là tín hiệu vừa tích cực vừa đầy thách thức cho các doanh nghiệp, từ tập đoàn đa quốc gia đến các startup tại Việt Nam.

Từ cơn sốt đến hiện thực hóa giá trị

Trong vài năm qua, làn sóng AI tạo sinh (GenAI) đã tạo ra một "cơn sốt vàng" trong giới công nghệ. Tuy nhiên, theo McKinsey, giai đoạn 2025-2026 chứng kiến sự phân hóa rõ rệt giữa những doanh nghiệp biến AI thành lợi thế cạnh tranh và những doanh nghiệp vẫn mắc kẹt trong các dự án thí điểm (pilot) không mang lại giá trị thực.

Báo cáo nhấn mạnh rằng ROI (Return on Investment) đã trở thành thước đo quan trọng nhất, vượt qua các chỉ số kỹ thuật như độ chính xác của mô hình. Cụ thể, các doanh nghiệp thành công thường có ba đặc điểm chung:

• Chiến lược rõ ràng: Họ không triển khai AI một cách dàn trải mà tập trung vào các quy trình kinh doanh có tác động tài chính lớn nhất.
• Dữ liệu sạch và được quản trị tốt: AI chỉ mạnh khi dữ liệu đầu vào chuẩn hóa, đặc biệt là trong các lĩnh vực như sản xuất, ngân hàng hay chuỗi cung ứng.
• Văn hóa thử nghiệm có kiểm soát: Thay vì "thả phanh" cho AI tự hoạt động, họ xây dựng hệ thống đánh giá, giám sát và phản hồi liên tục từ người dùng thực tế.

Những lĩnh vực "ăn nên làm ra" từ AI

Theo khảo sát từ McKinsey, các lĩnh vực đang ghi nhận ROI tích cực nhất từ AI bao gồm:

• Dịch vụ khách hàng: Các trợ lý ảo và chatbot tự động hóa tới 70-80% các yêu cầu thông thường, giảm chi phí vận hành đáng kể.
• Tiếp thị và bán hàng: Cá nhân hóa nội dung dựa trên dữ liệu hành vi người dùng giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi lên tới 20-30%.
• Sản xuất và chuỗi cung ứng: Dự báo nhu cầu và bảo trì dự đoán giúp giảm tồn kho và thời gian ngừng máy.

Tuy nhiên, báo cáo cũng cảnh báo về "cái bẫy POC" (Proof of Concept) — nơi các dự án AI thành công ở quy mô nhỏ nhưng thất bại khi mở rộng toàn hệ thống. Nguyên nhân chính thường đến từ sự thiếu đồng bộ giữa hạ tầng dữ liệu, năng lực đội ngũ và quy trình vận hành hiện tại.

Thách thức lớn nhất: Con người và dữ liệu

Khi hỏi về những rào cản lớn nhất, các lãnh đạo doanh nghiệp không còn liệt kê "công nghệ" là trở ngại hàng đầu. Thay vào đó, tình trạng thiếu nhân sự AI có kỹ năng sâu và chất lượng dữ liệu chưa đồng nhất mới là những vấn đề nan giải.

Báo cáo McKinsey nhấn mạnh quan điểm đáng chú ý:

Nhiều doanh nghiệp đã mua công cụ AI trước khi hiểu mình cần giải quyết bài toán gì. Kết quả là họ có công nghệ nhưng không có quy trình để đo lường tác động tài chính.

Đây là thách thức mà các doanh nghiệp Việt Nam hoàn toàn có thể gặp phải khi thị trường AI trong nước đang phát triển nhanh chóng. Việc đầu tư vào đào tạo đội ngũ nội bộ và xây dựng chiến lược dữ liệu dài hạn, thay vì chỉ mua công nghệ đóng gói, sẽ là chìa khóa.

Lộ trình "chạm đích" ROI cho AI

Dựa trên nghiên cứu của mình, McKinsey đề xuất bốn bước hành động quan trọng cho các doanh nghiệp trong năm 2026:

• Bước 1 — Xác định bài toán ROI cụ thể: Mỗi khoản đầu tư AI phải gắn với một chỉ số kinh doanh đo lường được (ví dụ: giảm 15% chi phí chăm sóc khách hàng).
• Bước 2 — Kiến trúc hạ tầng dữ liệu hiện đại: Đây là nền tảng không thể thiếu. AI trong "hầm dữ liệu" (data silo) sẽ không bao giờ phát huy hết tiềm năng.
• Bước 3 — Tổ chức vận hành linh hoạt: Thành lập các đội đa chức năng (bao gồm cả kinh doanh lẫn kỹ thuật) để đảm bảo AI đi đúng hướng kinh doanh.
• Bước 4 — Quản trị rủi ro và đạo đức AI: Đặc biệt quan trọng trong bối cảnh các quy định về AI tại châu Âu và toàn cầu đang dần được thắt chặt.

Góc nhìn cho thị trường Việt Nam

Tại Việt Nam, trong khi các tập đoàn lớn trong lĩnh vực ngân hàng, viễn thông và bán lẻ đã có những bước tiến đáng kể trong việc áp dụng AI, phần lớn các doanh nghiệp vừa và nhỏ vẫn đang dò dẫm. Báo cáo từ McKinsey mang đến một lời khuyên thiết thực: hãy bắt đầu từ những quy trình nhỏ, có tính lặp lại cao và dễ đo lường, thay vì cố gắng triển khai AI cho toàn bộ hoạt động kinh doanh cùng lúc.

Năm 2026 hứa hẹn là năm bản lề cho AI trên toàn cầu nói chung và Việt Nam nói riêng. Khi không còn sự hào nhoáng từ những câu chuyện "AI thần kỳ", giá trị thực sự của công nghệ này sẽ được đo bằng những con số lợi nhuận — và đó chính là lúc AI chứng minh vị thế không thể thiếu mà nó đã được kỳ vọng.