Khoảng cách giữa kỳ vọng và năng suất đo được
AI là nhóm công nghệ có thể hỗ trợ con người tạo nội dung, phân tích thông tin và tự động hóa công việc, nhưng tác động của nó đến năng suất chỉ có ý nghĩa khi được thể hiện qua kết quả thực tế. Trong báo cáo công bố ngày 5/11/2026, Ngân hàng Trung ương Anh cho biết doanh nghiệp tham gia khảo sát ước tính AI giúp năng suất tăng khoảng 0,5% trong ba năm, tương đương đóng góp thêm 0,1–0,2 điểm phần trăm mỗi năm vào tăng trưởng năng suất kể từ đầu năm 2024.
Đây là con số khiêm tốn so với những lời hứa về một cuộc cách mạng năng suất. Dù ước tính dựa trên đánh giá của doanh nghiệp chứ không phải phép đo trực tiếp toàn bộ nền kinh tế, nó vẫn chỉ ra vấn đề cốt lõi: đầu tư và mức độ hiện diện của công nghệ chưa đồng nghĩa với AI tăng năng suất. Hoạt động phát triển, triển khai AI có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, nhưng lợi ích ấy chưa lan tỏa rõ ràng tới các doanh nghiệp dùng công nghệ trong công việc thường ngày.
Doanh nghiệp chi tiền, nhưng hiệu quả còn khó chứng minh
Khoảng cách giữa kỳ vọng và kết quả không chỉ xuất hiện ở Anh. Một nghiên cứu khảo sát gần 6.000 lãnh đạo doanh nghiệp tại Mỹ, Anh, Đức và Australia cho thấy hơn 80% chưa nhận thấy AI tác động đến việc làm hoặc năng suất trong ba năm trước thời điểm khảo sát; riêng 89% không ghi nhận thay đổi về năng suất lao động. Đây không phải bằng chứng rằng AI vô dụng, nhưng là lý do hợp lý để hoài nghi những tuyên bố hiệu quả AI doanh nghiệp khi chưa gắn với chỉ số vận hành cụ thể.
Kỳ vọng vẫn cao hơn kết quả hiện tại: 77% thành viên hội đồng quản trị được khảo sát kỳ vọng AI cải thiện năng suất và tiết kiệm chi phí, nhưng chỉ 3% tổ chức vượt mục tiêu tiết kiệm chi phí nhờ cải thiện năng suất. Dẫu vậy, 85% doanh nghiệp dự định tăng chi cho AI trong năm 2027. Điều này cho thấy ngân sách chưa bị rút lại, song niềm tin sẽ khó bền nếu doanh nghiệp không thể xác định công cụ nào tạo ra giá trị và giá trị ấy lớn đến đâu.
Tác tử AI phải giải đúng bài toán trước khi mở rộng
Tác tử AI được kỳ vọng không chỉ tạo câu trả lời mà còn tự thực hiện nhiệm vụ. Tuy nhiên, một đánh giá của Gartner cho thấy chưa đến 10% đợt triển khai tại doanh nghiệp mang lại lợi tức đầu tư vững chắc. Trải nghiệm người dùng cũng còn dè dặt: trong 320 triệu chuyến đi và đơn giao đồ ăn được Uber xử lý vào tuần lễ Halloween, chỉ có 500 đơn giao và bốn chuyến gọi xe được thực hiện qua tác tử AI.
Rủi ro không chỉ nằm ở mức độ sử dụng thấp. Người dùng đôi khi phải kiểm tra xem tác tử có đọc đúng hóa đơn hay chọn đúng mặt hàng trước khi mua, bởi công cụ có thể đưa ra thông tin sai. Trong doanh nghiệp, tác tử hoạt động tốt hơn với nhiệm vụ cụ thể, như đối chiếu hóa đơn với đơn đặt hàng hoặc trả lời câu hỏi về bảng lương, thay vì tự chủ trên phạm vi rộng. Nếu tự động hóa truyền thống giải quyết công việc rõ ràng với độ tin cậy cao hơn, thay thế nó bằng AI đắt đỏ chưa chắc là tiến bộ.
Đầu tư hạ tầng cần đi cùng bằng chứng sử dụng
Ngành công nghệ tiếp tục đặt cược lớn vào đầu tư trung tâm dữ liệu, với kỳ vọng tác tử AI sẽ sử dụng thêm năng lực điện toán để đảm nhiệm nhiều công việc. Nhưng để tương xứng với quy mô hạ tầng được hoạch định, mức sử dụng tác tử AI được cho là cần tăng khoảng 2.000–3.000%. Khoảng cách ấy nhắc nhở rằng xây thêm năng lực tính toán không tự tạo ra nhu cầu hay lợi ích: sản phẩm vẫn phải giải quyết vấn đề đủ thiết thực để người dùng quay lại.
Triển vọng chưa khép lại. Các doanh nghiệp tại Anh trong khảo sát của Ngân hàng Trung ương vẫn dự kiến AI có thể đóng góp thêm khoảng 0,9 điểm phần trăm vào tăng trưởng năng suất hằng năm trong ba năm tới, nhờ tăng sản lượng và làm chậm tốc độ tăng nhân sự. Dự báo này là cơ hội, không phải kết quả đã được bảo đảm. Các công ty công nghệ nên hướng dẫn khách hàng tìm đúng công việc để áp dụng, còn doanh nghiệp cần đo kết quả bằng năng suất, chất lượng và thời gian tiết kiệm. Chỉ khi có bằng chứng ấy, AI mới vượt khỏi câu chuyện đầu tư để trở thành công cụ tạo giá trị.
