Chi phí AI tăng và giai đoạn "hậu thử nghiệm" đã đến
Chi phí AI tăng là hiện tượng khi tổng ngân sách dành cho hạ tầng, mô hình và nhân sự liên quan đến trí tuệ nhân tạo leo thang nhanh hơn tốc độ tạo giá trị, khiến lãnh đạo tài chính buộc phải tái thiết cách quản lý chi phí doanh nghiệp, tái định nghĩa rào cản triển khai AI và đặt ROI công nghệ AI vào trung tâm mọi quyết định. Gần 2/3 lãnh đạo tài chính toàn cầu được khảo sát đã thừa nhận chi phí và độ phức tạp của AI sẽ tăng đáng kể đến năm 2027. Điều này cho thấy thời kỳ doanh nghiệp cho phép nhân viên thoải mái thử ChatGPT, Claude hay nhiều nền tảng mới đã qua, nhường chỗ cho một giai đoạn kỷ luật hơn với yêu cầu kiểm soát ngân sách AI chặt chẽ. Theo báo cáo khảo sát “Finance Trends 2027”, có tới 60% trong số 1.434 lãnh đạo tài chính tại 26 quốc gia dự báo chi phí và độ phức tạp AI sẽ tăng mạnh. Nếu CFO không nhanh chóng xây dựng chiến lược chi tiêu rõ ràng, AI rất dễ trở thành "cỗ máy đốt tiền" thay vì động lực tăng trưởng.
Rào cản triển khai AI: vấn đề nằm ở hệ thống, không nằm ở nhận thức
Điều đáng ngạc nhiên là rào cản triển khai AI hiện nay không phải doanh nghiệp thiếu niềm tin vào lợi ích, mà là khả năng tích hợp vào hệ thống đang vận hành. Các khảo sát về treasury cho thấy 72% người tham gia đánh giá AI sẽ rất hữu ích hoặc cực kỳ hữu ích trong 3 năm tới, thêm 23% cho rằng khá hữu ích. Nói cách khác, bài toán niềm tin đã được giải. Thế nhưng 70% chuyên gia lại xem tích hợp với hệ thống hiện có là rào cản lớn nhất, cao hơn cả hạn chế chuyên môn (47%), chi phí (44%) và chất lượng dữ liệu (35%). Khi AI còn ở giai đoạn thử nghiệm, doanh nghiệp có thể "cắm" một ứng dụng riêng lẻ vào một quy trình. Nhưng khi muốn đưa AI vào vận hành trên diện rộng, họ phải xử lý đồng thời các vấn đề dữ liệu, kết nối hệ thống, quản trị và kiểm soát. Một công cụ AI dù dự báo dòng tiền tốt đến đâu vẫn mất giá trị nếu dữ liệu đầu vào kém hoặc không liên thông với hệ thống hiện hữu. Vậy nên trọng tâm của giai đoạn tiếp theo không chỉ là mua thêm công nghệ mới, mà là nâng cấp nền tảng để AI vận hành an toàn, có thể mở rộng quy mô.
CFO đứng giữa hai áp lực: kiểm soát ngân sách AI và vẫn phải tăng tốc số hóa
Chi phí AI tăng khiến CFO phải rời vai trò "người phê duyệt ngân sách" để trở thành kiến trúc sư của chiến lược công nghệ. 60% lãnh đạo tài chính cho rằng doanh nghiệp sẽ cần những phương pháp kiểm soát ngân sách AI tinh vi hơn, trong khi 54% CFO đã trực tiếp dẫn dắt việc phân bổ nguồn vốn cho AI và công nghệ ở cấp doanh nghiệp. Mâu thuẫn nằm ở chỗ: AI vẫn là một trong ba ưu tiên hàng đầu của 43% CFO với mục tiêu tích hợp công nghệ tiên tiến để tự động hóa hoạt động, nhưng 34% lại đặt trọng tâm vào nâng cao hiệu quả chi phí và 33% chú trọng tối ưu hóa phân bổ vốn. Trong thực tế, nhiều doanh nghiệp đã thu hẹp phạm vi sử dụng AI, yêu cầu nhân viên chỉ dùng cho một số trường hợp ứng dụng hẹp, gắn với nhu cầu cụ thể thay vì mọi mục đích công việc. Đây là tín hiệu tích cực: thay vì để AI trở thành "tiện ích chung" khó đo lường, lãnh đạo tài chính đang kéo công nghệ về gần hơn với các mục tiêu quản lý chi phí doanh nghiệp và hiệu quả vận hành. Việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp đã bước sang giai đoạn mới, nơi chi phí và hiệu quả là tiêu chuẩn đánh giá chính.
Không có chiến lược ROI, AI sẽ sớm thành khoản chi vô nghĩa
Ở giai đoạn chi phí AI tăng và mô hình ngày càng phức tạp, chiến lược ROI công nghệ AI không còn là "nice to have" mà là điều kiện sống còn. Các doanh nghiệp đang liên tục thử nghiệm mô hình nội bộ để xác định trường hợp sử dụng phù hợp nhất và đo lường tỷ suất hoàn vốn từ các lợi ích đạt được. Lãnh đạo tài chính vẫn sẵn sàng chi cho công cụ AI nếu chúng giúp công ty làm được điều chưa từng làm, hoặc làm việc cũ hiệu quả hơn. Nhưng cũng đã xuất hiện quan điểm rằng sẽ đến lúc một số trường hợp sử dụng AI không còn hợp lý về mặt kinh tế, khi con người có thể làm hiệu quả hơn. Điềm báo ở đây rất rõ: mọi dự án AI phải đi kèm một bài toán ROI cụ thể ngay từ đầu, gồm mục tiêu giảm chi phí, tăng doanh thu hoặc cải thiện chất lượng quyết định. Với treasury, lợi ích từ AI và tiền số đã rõ ràng hơn: dự báo dòng tiền, nâng cao hiệu quả quản lý vốn, giảm chi phí và tăng tốc thanh toán xuyên biên giới. Tuy nhiên, để những lợi ích này trở thành năng lực vận hành thực tế, doanh nghiệp phải đồng thời giải bài toán hệ thống, dữ liệu, nhân lực, liên thông và an ninh.
Chiến lược hành động: cân bằng giữa đầu tư mới và tối ưu hạ tầng hiện có
Thông điệp xuyên suốt từ các khảo sát là: chi phí AI tăng nhanh, nhưng giải pháp không phải cắt giảm mù quáng mà là cân bằng đầu tư. Trọng tâm của giai đoạn tiếp theo không đơn thuần là đưa thêm AI vào doanh nghiệp, mà là xây dựng nền tảng để AI vận hành an toàn, có khả năng mở rộng. Điều đó nghĩa là mỗi đồng ngân sách AI phải chia cho ba hướng rõ ràng: tối ưu hạ tầng dữ liệu và hệ thống hiện có, phát triển năng lực tích hợp và quản trị, sau cùng mới là mua thêm công cụ mới. Khi công nghệ còn ở quy mô thử nghiệm, doanh nghiệp có thể sống chung với sự chắp vá. Nhưng nếu muốn vận hành AI trên diện rộng, họ buộc phải đầu tư cho khả năng liên thông giữa hệ thống, chất lượng dữ liệu và cơ chế kiểm soát. Trong bối cảnh áp lực tỷ giá, lãi suất và chuỗi cung ứng vẫn hiện hữu, nhất là tại các thị trường đang số hóa treasury, nhu cầu số hóa sẽ tiếp tục tăng. Tuy nhiên, tốc độ chuyển đổi không còn phụ thuộc vào việc có tiếp cận được công nghệ mới hay không, mà vào việc doanh nghiệp có xây đúng nền tảng để công nghệ đó thực sự đi vào vận hành. Kết luận đơn giản: AI chỉ xứng đáng với chi phí bỏ ra khi nó gắn chặt với chiến lược quản lý chi phí doanh nghiệp, được tích hợp sâu vào hạ tầng hiện có và đo lường được ROI, thay vì là cuộc chạy đua mua công nghệ cho bằng người khác.
