AI đã ở mọi bàn làm việc, nhưng vẫn vắng bóng trong P&L
Khoảng cách giá trị AI là tình trạng doanh nghiệp ứng dụng trí tuệ nhân tạo rộng rãi ở mức cá nhân hoặc thử nghiệm, nhưng kết quả tài chính đo được như doanh thu, lợi nhuận hay mô hình kinh doanh mới lại tăng rất chậm và thiếu ổn định, tạo ra sự lệch pha giữa kỳ vọng công nghệ và giá trị kinh doanh thực tế.
Khảo sát về ứng dụng AI doanh nghiệp do 3HORIZONS và cộng đồng CIO Vietnam thực hiện cho thấy khoảng 95% người trả lời sử dụng GenAI ở cấp độ cá nhân, nhưng chỉ 15% doanh nghiệp ghi nhận tăng trưởng doanh thu liên quan đến AI. Nói cách khác, gần như cả văn phòng đang dùng chatbot, nhưng báo cáo P&L vẫn không đổi. Trong khi 90% doanh nghiệp nhìn thấy AI giúp tăng năng suất nhân viên và 62% cho biết ra quyết định tốt hơn, các chỉ số tài chính lại tụt hạng: 33% tiết kiệm chi phí, 23% cải thiện trải nghiệm khách hàng, và vỏn vẹn 15% thấy tăng doanh thu nhờ AI. Đây không còn là câu chuyện “có dùng AI hay không”, mà là câu hỏi “AI đang tạo ra giá trị gì, ở đâu, và cho ai”.
Từ thử nghiệm cá nhân đến khoảng cách giá trị AI
Nhìn vào các con số, bức tranh ứng dụng AI doanh nghiệp rất rõ: 59% đơn vị đã đưa AI vào quy trình công việc, nhưng chỉ 36% nhúng AI vào ứng dụng hoặc quy trình ở cấp tổ chức. Đặc biệt, các hình thức AI có mức tự chủ cao chỉ đạt khoảng 7%, dù 44% doanh nghiệp từng thử nghiệm hoặc sử dụng AI agents. Một câu trích dẫn dễ nhớ từ khảo sát là: “GenAI được sử dụng rộng rãi ở cấp độ cá nhân nhưng chỉ 15% doanh nghiệp ghi nhận tăng doanh thu”, cho thấy khoảng cách giá trị AI đang bị kéo giãn ngay trong nội bộ mỗi tổ chức.
Theo Chủ tịch CIO Vietnam, ứng dụng rộng không đồng nghĩa với triển khai ở quy mô doanh nghiệp, và quy mô cũng chưa đồng nghĩa với giá trị kinh doanh. Khi nhân viên tự dùng AI để viết email, dịch tài liệu hay soạn báo cáo, lợi ích dừng ở việc “làm nhanh hơn”. Nhưng khi không có chiến lược tích hợp, AI khó bước vào các quy trình cốt lõi như định giá, quản trị rủi ro, tối ưu chuỗi cung ứng hay thiết kế sản phẩm mới. Kết quả là AI trở thành một lớp công cụ cá nhân, thay vì một năng lực tổ chức thực sự có thể mở rộng và chịu trách nhiệm về chỉ tiêu kinh doanh.
Vì sao tăng năng suất nhưng không tăng doanh thu?
Điểm nghịch lý là cùng một công nghệ, AI lại mang đến lợi ích rất khác giữa tầng nhân viên và tầng tài chính. Khoảng 90% doanh nghiệp ghi nhận năng suất tăng, 62% thấy ra quyết định tốt hơn, 52% nói AI thúc đẩy đổi mới sáng tạo. Nhưng khi bước sang các chỉ số tài chính “cứng”, con số rơi mạnh: 33% tiết kiệm chi phí, 23% cải thiện trải nghiệm khách hàng và chỉ 15% chứng kiến tăng doanh thu AI mang lại.
Nguyên nhân không nằm ở bản thân thuật toán, mà ở cách doanh nghiệp chuyển đổi công nghệ thành lợi ích kinh doanh cụ thể. Các rào cản chính được chỉ ra bao gồm dữ liệu chưa đủ tin cậy, hệ thống khó kết nối, hạ tầng khó mở rộng, thiếu đội ngũ am hiểu AI, phối hợp kém giữa kinh doanh và công nghệ, quản trị thay đổi yếu, lo ngại an ninh – quyền riêng tư và thiếu khả năng đo lường hiệu quả. Khi AI chỉ giải quyết các tác vụ lặp lại ở cấp cá nhân, doanh nghiệp tiết kiệm giờ công, nhưng không xây được nguồn doanh thu mới, không cải thiện cấu trúc chi phí, cũng không biến được insight dữ liệu thành quyết định chiến lược. Và đó là lý do khoảng cách giá trị AI vẫn tồn tại, dù phòng ban nào cũng nói về GenAI.
Từ “thử cho biết” đến chiến lược tích hợp AI có trách nhiệm
Khi AI đi từ thử nghiệm sang vận hành thực tế, bài toán không còn là chọn công nghệ nào, mà là: giải bài toán kinh doanh gì, ai sở hữu kết quả, đo thế nào, và làm sao để công nghệ, dữ liệu, con người cùng chạy về một mục tiêu chung. Nói thẳng, doanh nghiệp cần ngừng cách tiếp cận “thử cho biết” và chuyển sang chiến lược tích hợp AI bài bản, gắn chặt với KPI tài chính. Trong bối cảnh đó, chủ đề “Human-Led, AI-First: From Pilots to P&L” của CIO Summit 2026 tại TP. Hồ Chí Minh là lời nhắc rất cụ thể: AI phải xuất hiện trong báo cáo lãi lỗ, không chỉ trong bản tin nội bộ.
Sự kiện này dự kiến quy tụ hơn 500 lãnh đạo công nghệ, lãnh đạo doanh nghiệp và chuyên gia để bàn về cách đưa AI từ ứng dụng cá nhân sang tạo doanh thu, hiệu quả vận hành và giá trị đo lường được. Hội nghị cũng nhấn mạnh ba trụ cột: Scale (mở rộng và chứng minh giá trị), Trust (an ninh, tuân thủ, AI có trách nhiệm) và Lead (lãnh đạo và chịu trách nhiệm kết quả), đồng thời công bố giải thưởng tôn vinh lãnh đạo công nghệ tạo tác động hữu hình cho doanh nghiệp. Bên cạnh đó, báo cáo 2027 CIO Priorities & Technology Trends do CIO Vietnam phối hợp cùng EY Vietnam sẽ được công bố tại sự kiện này, tiếp tục đặt trọng tâm vào Data & Analytics, Applied AI và Agentic AI như các ưu tiên chiến lược tiếp theo.
Kết luận: Đừng để AI chỉ dừng ở cấp độ cá nhân
Khoảng cách giá trị AI hiện nay không phải là thất bại của công nghệ, mà là lời cảnh báo về cách lãnh đạo doanh nghiệp đang triển khai ứng dụng AI doanh nghiệp. Khi GenAI được dùng rộng rãi nhưng chỉ 15% doanh nghiệp thấy tăng doanh thu, vấn đề rõ ràng nằm ở chiến lược, cấu trúc tổ chức và cơ chế đo giá trị.
Muốn tối đa hóa ROI, doanh nghiệp cần xem AI như một năng lực cốt lõi thay vì bộ công cụ rời rạc: xây nền tảng dữ liệu tin cậy, thiết kế quy trình tích hợp AI vào hoạt động chính, gắn kết kinh doanh – công nghệ – con người dưới cùng một mục tiêu, và chấp nhận rằng mọi dự án AI đều phải trả lời câu hỏi cuối cùng: “Nó làm gì cho P&L?”. Nếu không, AI sẽ vẫn là một cuộc chơi thú vị ở cấp độ cá nhân, nhưng lại là cơ hội bị bỏ lỡ ở cấp độ doanh nghiệp.
