Bức Tranh Toàn Cảnh AI Doanh Nghiệp Năm 2025: Vẫn Còn Nhiều Thử Thách

Mục Lục

1. Lời Mở Đầu: AI Đã "Thực Tế" Đến Đâu?
2. Hành Trình AI của Doanh Nghiệp: Đâu Là Điểm Đến?
3. Ứng Dụng AI: Tập Trung vào Đâu?
4. Hiệu Quả AI: Lợi Ích Thực Tế hay Chỉ Là "Hào Nhoáng"?
5. Mô Hình AI: Đa Dạng và Linh Hoạt
6. AI Không Còn Là Câu Chuyện Riêng của IT
7. Thử Thách và Cơ Hội: "Năm của Công Cụ AI"
8. Đánh Giá và Giám Sát: Yếu Tố Sống Còn
9. Lời Kết: AI Chỉ Là Một Công Cụ

---

1. Lời Mở Đầu: AI Đã "Thực Tế" Đến Đâu?

Năm 2025 được kỳ vọng là năm trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ mang lại những lợi ích cụ thể và hữu hình cho các doanh nghiệp. Tuy nhiên, theo báo cáo mới nhất từ Vellum - một nền tảng phát triển AI, chúng ta vẫn còn một chặng đường dài phía trước.

Chỉ 25% doanh nghiệp đã triển khai AI vào thực tế sản xuất và đáng buồn hơn, chỉ một phần tư trong số đó đã thực sự thấy được tác động đáng kể. Điều này cho thấy rằng nhiều doanh nghiệp vẫn đang loay hoay tìm kiếm các trường hợp sử dụng AI khả thi, khiến họ (ít nhất là ở thời điểm hiện tại) phải “án binh bất động” trước khi bắt đầu xây dựng.

Theo ông Akash Sharma, CEO của Vellum, mặc dù có nhiều sự bàn tán và quảng cáo, thực tế chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của quá trình ứng dụng AI. Thị trường đang tràn ngập những mô hình mới, nhà cung cấp mới, kỹ thuật RAG mới... và điều quan trọng là phải đánh giá được bức tranh thực tế về việc các công ty đang triển khai AI như thế nào.

2. Hành Trình AI của Doanh Nghiệp: Đâu Là Điểm Đến?

Vellum đã thực hiện phỏng vấn hơn 1.250 nhà phát triển và xây dựng AI để hiểu rõ hơn về những gì đang diễn ra. Kết quả cho thấy các công ty đang ở những giai đoạn khác nhau trong hành trình AI của mình:

• Giai đoạn xây dựng và đánh giá chiến lược/PoC: 53%
• Giai đoạn thử nghiệm Beta: 14%
• Giai đoạn thu thập yêu cầu từ người dùng: 7.9%

Điều này cho thấy, đa số doanh nghiệp vẫn đang tập trung vào việc nghiên cứu và thử nghiệm AI thay vì triển khai thực tế.

3. Ứng Dụng AI: Tập Trung vào Đâu?

Theo Vellum, các doanh nghiệp chủ yếu tập trung vào việc xây dựng các công cụ phân tích và xử lý tài liệu, cũng như chatbot chăm sóc khách hàng. Bên cạnh đó, họ cũng quan tâm đến các ứng dụng kết hợp phân tích với ngôn ngữ tự nhiên, tạo nội dung, hệ thống đề xuất, tạo mã, tự động hóa và tự động hóa nghiên cứu.

4. Hiệu Quả AI: Lợi Ích Thực Tế hay Chỉ Là "Hào Nhoáng"?

Các nhà phát triển báo cáo rằng lợi ích lớn nhất mà họ thấy từ AI là:

• Lợi thế cạnh tranh: 31.6%
• Tiết kiệm chi phí và thời gian: 27.1%
• Tỷ lệ người dùng áp dụng cao hơn: 12.6%

Tuy nhiên, một con số đáng lưu ý là 24.2% vẫn chưa thấy được bất kỳ tác động đáng kể nào từ các khoản đầu tư vào AI.

CEO Vellum nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xác định các trường hợp sử dụng AI ngay từ đầu. Nhiều doanh nghiệp chỉ muốn dùng AI chỉ vì muốn dùng, dẫn đến lãng phí ngân sách cho các thử nghiệm không mang lại giá trị thực tế.

Theo ông Sharma, điều quan trọng là tìm ra các trường hợp sử dụng đúng đắn, đưa chúng vào sản xuất và thấy được ROI rõ ràng. Điều này sẽ tạo động lực, tăng cường chuyên môn nội bộ và thúc đẩy đầu tư hơn nữa.

5. Mô Hình AI: Đa Dạng và Linh Hoạt

OpenAI vẫn là đơn vị dẫn đầu về mô hình AI, đặc biệt là GPT 4o và GPT 4o-mini. Tuy nhiên, năm 2024 chứng kiến sự ra đời của nhiều lựa chọn khác từ các nhà sáng tạo mô hình trực tiếp hoặc thông qua các nền tảng như Azure hay AWS Bedrock. Các nhà cung cấp lưu trữ mô hình mã nguồn mở như Llama 3.2 70B cũng đang được chú ý.

Theo ông Sharma, các mô hình mã nguồn mở ngày càng tốt hơn và các đối thủ cạnh tranh của OpenAI cũng đang bắt kịp về chất lượng. Trong tương lai, các doanh nghiệp sẽ không chỉ dùng một mô hình duy nhất mà sẽ ngày càng sử dụng các hệ thống đa mô hình để lựa chọn mô hình tốt nhất cho từng tác vụ cụ thể.

Tương tự, tương lai của AI chắc chắn là đa phương thức, với việc các công cụ xử lý nhiều loại tác vụ đang ngày càng được sử dụng nhiều hơn. Văn bản vẫn là trường hợp sử dụng hàng đầu, tiếp theo là tạo file (PDF hoặc Word), hình ảnh, âm thanh và video.

RAG (retrieval-augmented generation) cũng là một giải pháp phổ biến trong truy xuất thông tin, và hơn một nửa số nhà phát triển đang sử dụng các cơ sở dữ liệu vector để đơn giản hóa việc tìm kiếm.

6. AI Không Còn Là Câu Chuyện Riêng của IT

AI đang vượt ra khỏi lĩnh vực IT và trở thành một phần của nhiều bộ phận khác nhau trong doanh nghiệp. Vellum ghi nhận rằng, mặc dù bộ phận kỹ thuật vẫn là người tham gia nhiều nhất (82.3%), họ đang được hỗ trợ bởi lãnh đạo và điều hành (60.8%), các chuyên gia (57.5%), các nhóm sản phẩm (55.4%) và bộ phận thiết kế (38.2%).

Sự lan tỏa này là do tính dễ sử dụng của AI và sự hào hứng mà nó mang lại. Theo ông Sharma, đây là lần đầu tiên chúng ta thấy phần mềm được phát triển theo cách liên chức năng như vậy, đặc biệt là vì các prompt có thể được viết bằng ngôn ngữ tự nhiên.

7. Thử Thách và Cơ Hội: "Năm của Công Cụ AI"

Tuy nhiên, các doanh nghiệp vẫn đang phải đối mặt với những thách thức lớn, bao gồm:

• Ảo giác AI và prompt không chính xác:
• Tốc độ và hiệu suất mô hình:
• Truy cập và bảo mật dữ liệu:
• Nhận được sự đồng thuận từ các bên liên quan:

Bên cạnh đó, vẫn còn thiếu chuyên môn kỹ thuật nội bộ, đặc biệt là kỹ năng kết nối các bộ phận khác nhau trong hệ thống AI.

Theo ông Sharma, nhiều thách thức có thể được giải quyết bằng các công cụ, nền tảng và dịch vụ hỗ trợ nhà phát triển đánh giá các hệ thống AI phức tạp. Các công cụ này có thể được xây dựng nội bộ hoặc thông qua các nền tảng bên thứ ba.

Năm 2025 có thể là năm của các công cụ AI, khi chúng đóng vai trò quan trọng trong việc vượt qua những khó khăn hiện tại.

8. Đánh Giá và Giám Sát: Yếu Tố Sống Còn

Một cách khác để vượt qua các vấn đề phổ biến (như ảo giác AI) là thực hiện đánh giá, hoặc sử dụng các số liệu cụ thể để kiểm tra tính chính xác của các phản hồi. Tuy nhiên, các nhà phát triển vẫn chưa thực hiện việc đánh giá một cách nhất quán như họ nên làm.

Đặc biệt đối với các hệ thống agentic phức tạp, cần có quy trình đánh giá vững chắc. Các AI agent có độ bất định cao, vì chúng tương tác với các hệ thống bên ngoài và thực hiện các hành động tự chủ.

Theo ông Sharma, nhiều nhà phát triển vẫn đang dựa vào kiểm thử thủ công, điều này mất thời gian và có kích thước mẫu thấp hơn so với kiểm thử tự động.

9. Lời Kết: AI Chỉ Là Một Công Cụ

Điều quan trọng là phải coi AI như một công cụ trong bộ công cụ, chứ không phải là giải pháp kỳ diệu cho tất cả mọi thứ. Hãy tận dụng sức mạnh của AI một cách khôn ngoan và cẩn trọng, và đừng quên những thách thức vẫn còn phía trước.