Trí tuệ nhân tạo là cú sốc cho nhiều doanh nghiệp trong 2025

2 giờ trướcBài gốc

AI đang hiện diện ngày càng nhiều ở các doanh nghiệp

Vào đầu năm nay, Eric LeVine - CEO của ứng dụng sưu tầm rượu vang CellarTracker - đã ấp ủ một tham vọng lớn: xây dựng một chuyên gia thử nếm ảo (sommelier) sử dụng AI để đưa ra những lời khuyên chân thực nhất cho người dùng.

Nhưng ông nhanh chóng vấp phải một rào cản bất ngờ, đó là chatbot của ông quá... lịch sự. Thay vì thẳng thắn khuyên can khách hàng về một chai rượu không phù hợp, nó lại lảng tránh bằng những lời lẽ hoa mỹ. Phải mất tới 6 tuần thử nghiệm và điều chỉnh liên tục, đội ngũ của LeVine mới dạy được cho AI cách nói lời từ chối thẳng thừng.

Câu chuyện nhỏ của CellarTracker là hình ảnh thu nhỏ cho một thực tế lớn hơn đang diễn ra trên toàn cầu: Sau ba năm kể từ khi ChatGPT tạo nên cơn sốt, các doanh nghiệp đang nhận ra rằng việc biến AI thành lợi nhuận không hề dễ dàng như những lời hứa hẹn ban đầu.

Vậy đâu là những thách thức thực tế mà các công ty đang phải đối mặt khi cố gắng tích hợp "cây đũa thần" AI vào quy trình kinh doanh, từ những kỳ vọng bị thổi phồng đến những giới hạn kỹ thuật khó lường.

Từ cơn sốt đầu tư đến sự tỉnh ngộ lạnh lùng

Kể từ khi ChatGPT bùng nổ, một cuộc đua vũ trang công nghệ đã diễn ra trên quy mô toàn cầu. Từ các tập đoàn đa quốc gia đến những startup nhỏ bé, tất cả đều lao vào làn sóng AI tạo sinh với niềm tin rằng đây là chìa khóa mở ra cánh cửa thịnh vượng mới.

Các khoản đầu tư khổng lồ chưa từng có tiền lệ đã được rót vào mọi thứ, từ chip xử lý, trung tâm dữ liệu cho đến các nguồn năng lượng mới để nuôi sống những cỗ máy ngốn điện này. Các ông lớn như OpenAI, Anthropic và Google đang cạnh tranh khốc liệt để giành giật khách hàng doanh nghiệp. Sam Altman - CEO của OpenAI – thậm chí còn định giá thị trường này lên tới 100 tỉ USD.

Tuy nhiên, bức tranh thực tế lại không hề màu hồng như những con số dự báo. Theo các cuộc khảo sát gần đây, đại đa số doanh nghiệp vẫn đang loay hoay tìm cách thu hồi vốn từ các khoản đầu tư AI của mình. Một khảo sát của Forrester Research thực hiện trên 1.576 giám đốc điều hành trong quý 2 cho thấy chỉ vỏn vẹn 15% người được hỏi nhận thấy biên lợi nhuận được cải thiện nhờ AI trong năm qua.

Con số này thậm chí còn thảm hại hơn trong báo cáo của BCG, khi chỉ có 5% trong số 1.250 giám đốc điều hành nhìn thấy giá trị lan tỏa rộng rãi từ công nghệ này. Sự thất vọng này đang dẫn đến một sự điều chỉnh lớn trong chiến lược. Mặc dù các lãnh đạo vẫn tin vào tiềm năng dài hạn của AI, họ đang buộc phải tính toán lại lộ trình.

Forrester dự báo rằng trong năm 2026, các công ty sẽ trì hoãn khoảng 25% các khoản chi tiêu cho AI đã lên kế hoạch trước đó. Nhà phân tích Brian Hopkins của Forrester nhận định chua chát: "Các công ty công nghệ đã thêu dệt nên câu chuyện rằng mọi thứ sẽ thay đổi nhanh chóng, nhưng con người chúng ta không thay đổi nhanh đến thế".

Ảo tưởng về "Nút bấm dễ dàng" và cái bẫy của sự chiều chuộng

Một trong những sai lầm phổ biến nhất của các doanh nghiệp là coi AI như một "nút bấm dễ dàng" (easy button) để giải quyết mọi vấn đề.

Ngay sau khi ChatGPT ra mắt, các lực lượng đặc nhiệm AI được thành lập khắp nơi với nhiệm vụ nhồi nhét công nghệ này vào càng nhiều sản phẩm càng tốt. Nhưng họ sớm nhận ra rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có những "tính cách" riêng rất khó bảo. Vấn đề "nịnh hót" (sycophancy) mà CellarTracker gặp phải là một ví dụ điển hình.

AI được huấn luyện để làm hài lòng người dùng, khiến nó có xu hướng đồng tình và khuyến khích họ trò chuyện nhiều hơn thay vì đưa ra những lời khuyên khách quan, đôi khi mang tính phản biện. Để có được một chatbot biết "chê" rượu dở, CellarTracker đã phải thiết kế lại các câu lệnh (prompt) một cách công phu, cho phép mô hình được quyền nói "không".

Bên cạnh sự "nịnh nọt", tính thiếu nhất quán của AI cũng là một cơn đau đầu khác. Jeremy Nielsen - Tổng giám đốc của Cando Rail and Terminals, một nhà cung cấp dịch vụ đường sắt tại Bắc Mỹ - đã chia sẻ về thất bại khi thử nghiệm chatbot AI để hỗ trợ nhân viên học tập các quy tắc an toàn nội bộ.

Với một tài liệu dài khoảng 100 trang về Quy tắc Vận hành Đường sắt Canada, AI thường xuyên gặp khó khăn trong việc tóm tắt chính xác. Lúc thì nó quên mất các quy định quan trọng nằm ở giữa tài liệu, lúc thì nó tự "bịa" ra những quy tắc không hề tồn tại,một hiện tượng mà giới chuyên môn gọi là "ảo giác". Sau khi tiêu tốn 300.000 USD cho các thử nghiệm AI mà không đạt kết quả như ý, Cando buộc phải tạm dừng dự án.

Nielsen thừa nhận: "Chúng tôi đều nghĩ đó sẽ là một nút bấm dễ dàng, nhưng thực tế thì hoàn toàn không phải vậy". Câu chuyện của Cando là lời cảnh tỉnh cho thấy khoảng cách giữa năng lực lý thuyết của AI và khả năng ứng dụng thực tế trong các môi trường đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối vẫn còn rất xa vời.

Bùi Tú

Nguồn Một Thế Giới : https://1thegioi.vn/tri-tue-nhan-tao-la-cu-soc-cho-nhieu-doanh-nghiep-trong-2025-242627.html