ROI đã xuất hiện, nhưng chưa phải câu trả lời cuối cùng
ROI đầu tư AI là phần giá trị kinh doanh có thể quy cho việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo, chứ không chỉ là số công cụ được triển khai hay lượng công việc được tự động hóa. Báo cáo Deloitte cho thấy một số doanh nghiệp đã bắt đầu thu được kết quả tài chính: 28% cho biết chiến lược AI đang góp phần làm tăng doanh thu, so với 20% hồi đầu năm 2026. Đây là tín hiệu đáng chú ý sau giai đoạn nhiều công ty đầu tư lớn nhưng khó chứng minh lợi ích. Tuy nhiên, tỷ lệ này chưa đồng nghĩa doanh nghiệp đã hiểu rõ ứng dụng nào tạo ra doanh thu, hay phần đóng góp của AI lớn đến đâu. Nghịch lý hiện nay là kết quả tích cực đã xuất hiện trước khi năng lực giải thích kết quả theo kịp. Vì vậy, câu hỏi quan trọng không còn là doanh nghiệp có dùng AI hay không, mà là họ có thể chỉ ra điều gì đang tạo ra giá trị hay chưa.
Năng suất tăng không tự động biến thành giá trị
Các chỉ số vận hành cho thấy AI có thể giúp một số nhóm làm việc nhanh hơn. Dữ liệu từ hơn 500 doanh nghiệp ghi nhận kỹ sư thường xuyên dùng AI tiết kiệm hơn sáu giờ mỗi tuần, trong khi số yêu cầu thay đổi mã nguồn được xử lý ở mức trung vị đã tăng gấp đôi. Nhưng những con số này mô tả tốc độ và sản lượng, không chứng minh khách hàng nhận thêm giá trị hay doanh nghiệp tạo ra nhiều đổi mới hơn. Viết thêm mã không đồng nghĩa với phát hành thêm tính năng hữu ích; nếu khâu kiểm thử, rà soát và phối hợp trở thành nút thắt, phần việc được tăng tốc chỉ chuyển sang hàng chờ khác. Đây là lý do hiệu quả AI doanh nghiệp cần được đánh giá trên toàn bộ quy trình, thay vì dựa vào số giờ tiết kiệm hoặc lượng nội dung do mô hình tạo ra. Năng suất là dấu hiệu ban đầu, không phải kết luận về hiệu quả.
Theo dõi hóa đơn chưa đủ để đo giá trị AI
Khoảng trống lớn nằm ở khả năng nối chi phí với kết quả. Deloitte ghi nhận 71% doanh nghiệp theo dõi tổng chi tiêu AI, trong đó có mức tiêu thụ token, nhưng nhiều công ty chỉ nhìn thấy hóa đơn chung mà chưa phân tách được hoạt động nào phát sinh chi phí. Khi thiếu dữ liệu theo từng tác vụ, nhà quản lý khó biết ứng dụng nào giúp tăng doanh thu, cải thiện quyết định hay giảm chi phí; càng khó quyết định nên mở rộng, điều chỉnh hay dừng một dự án. Đo lường giá trị AI vì thế phải đi xa hơn việc đếm giấy phép, người dùng hoạt động hoặc tỷ lệ mã do AI viết. Với nhóm kỹ thuật, cần nhìn đồng thời năng lực xử lý, luồng công việc và tác động kinh doanh. Đó là cách phân biệt triển khai sôi nổi với đầu tư có kết quả, thay vì lấy mức độ sử dụng làm đại diện cho lợi ích.
Bước tiếp theo là thiết kế lại cách làm việc
Thách thức không chỉ nằm ở việc chọn công cụ, mà còn ở cách tổ chức công việc quanh công cụ ấy. Ba trong năm doanh nghiệp được khảo sát đã điều chỉnh công việc ở mức vừa phải, nhưng chỉ 15% thực hiện thay đổi sâu rộng và 1% thay đổi hoàn toàn. Điều đó cho thấy AI thường được ghép vào quy trình hiện có trước khi doanh nghiệp xem xét lại vai trò, trách nhiệm và cách phối hợp. Deloitte nêu các hướng ưu tiên tiếp theo: thiết kế lại công việc thay vì chỉ sửa từng quy trình, theo dõi chi phí đến mức token, gắn chiến lược AI với hoạt động tạo doanh thu và cập nhật quản trị khi hệ thống ngày càng tự chủ. Những bước này giúp lãnh đạo kiểm tra giả định bằng dữ liệu thay vì tiếp tục rót nguồn lực chỉ vì tỷ lệ áp dụng tăng. Kết luận rất rõ: AI có thể tạo lợi nhuận, nhưng muốn biết điều gì hiệu quả, doanh nghiệp phải đo kết quả xuyên suốt từ chi phí đến tác động kinh doanh.
