95% dự án AI tạo sinh thất bại: Lãnh đạo rơi vào “bẫy thí nghiệm” nguy hiểm

• Theo báo cáo từ MIT Media Lab/Project NANDA, 95% các khoản đầu tư vào AI tạo sinh không mang lại lợi nhuận đo lường được, gây hoài nghi về khả năng tạo giá trị quy mô của công nghệ này.

• Nguyên nhân không phải do AI không hiệu quả, mà do thí nghiệm AI trong doanh nghiệp thiếu trọng tâm, chủ yếu tập trung vào marketing thay vì cải tiến vận hành lõi – nơi đem lại ROI lớn nhất.

• Lãnh đạo đang lặp lại sai lầm của thời kỳ chuyển đổi số: khuyến khích “để 10.000 bông hoa nở” (nhiều thử nghiệm nhỏ, lan man, không tập trung), dẫn đến lãng phí và thất bại trong việc mở rộng quy mô.

• 4 bước tránh bẫy thí nghiệm AI được đề xuất:

  1. Hiểu AI trong bức tranh chuyển đổi lớn hơn: doanh nghiệp đang dịch chuyển từ công nghệ ở ngoại vi (như máy in, cơ sở dữ liệu) sang lõi (ra quyết định dựa vào dữ liệu và AI).

  2. Tập trung vào phục vụ khách hàng tốt hơn: thay vì bị cuốn theo xu hướng, hãy bắt đầu từ chiến lược và các điểm tạo giá trị thật cho khách hàng.

  3. Thử nghiệm với mục tiêu rõ ràng: sử dụng khung IFD (intensity – mức độ nghiêm trọng, frequency – tần suất, density – quy mô phổ biến) để đánh giá ý tưởng và ưu tiên vấn đề có tác động lớn.

  4. Mở rộng bằng nhóm “ninja”: đội đặc nhiệm có quyền lực, được lãnh đạo bảo trợ, có kết nối và tài nguyên để chuyển hóa thử nghiệm thành giải pháp quy mô.

• Sai lầm phổ biến: nhiều lãnh đạo hoặc thử nghiệm vô tội vạ không nghĩ tới mở rộng, hoặc bị kẹt vì ám ảnh “phải sẵn sàng ở cấp độ doanh nghiệp ngay từ đầu”.

• Dù AI đang rơi vào “trũng kỳ vọng” (theo Gartner), giá trị thực sự vẫn có thể đạt được nếu doanh nghiệp bắt đầu từ đúng vấn đề và thiết kế thử nghiệm đúng cách.

• AI là công cụ, không phải mục tiêu – mục tiêu bất biến vẫn là giải quyết vấn đề cho khách hàng một cách hiệu quả hơn.

📌 Theo báo cáo từ MIT Media Lab, 95% các khoản đầu tư vào AI tạo sinh không mang lại lợi nhuận đo lường được. Nguyên nhân không phải do AI không hiệu quả, mà do thí nghiệm AI trong doanh nghiệp thiếu trọng tâm, chủ yếu tập trung vào marketing thay vì cải tiến vận hành lõi.  Lãnh đạo đang lặp lại sai lầm của thời kỳ chuyển đổi số: khuyến khích “để 10.000 bông hoa nở” (nhiều thử nghiệm nhỏ, lan man, không tập trung), dẫn đến lãng phí và thất bại trong việc mở rộng quy mô. Giải pháp là thử nghiệm có trọng tâm, xuất phát từ vấn đề thực tế của khách hàng và mở rộng bằng nhóm chuyên biệt. AI vẫn tạo giá trị – nếu dùng đúng cách.

https://hbr.org/2025/08/beware-the-ai-experimentation-trap