AI và năng suất: chỉ 3% giám đốc thấy lợi ích rõ rệt

Điều gì đã xảy ra

Theo số liệu được The Register công bố, chỉ 3% giám đốc cấp cao trong hội đồng quản trị cho biết họ đã thấy hiệu quả rõ rệt về năng suất và tiết kiệm chi phí nhờ trí tuệ nhân tạo (AI). Trong khi đó, nhiều tổ chức vẫn dự kiến tiếp tục tăng chi tiêu cho AI đến năm 2027.

Bài viết của The Register, đăng ngày 27/10/2026, nêu bật khoảng cách giữa mức đầu tư đang tăng và kết quả kinh doanh mà ban lãnh đạo ghi nhận được. Đây là một tín hiệu quan trọng cho các đơn vị đang triển khai AI ở quy mô lớn.

Vì sao điều này quan trọng

Khi phần lớn lãnh đạo chưa thấy lợi ích đo lường được từ AI, vấn đề thường nằm ở cách tổ chức đặt mục tiêu và đo lường thành công. Nhiều dự án có thể tạo ra hoạt động mới, nhưng chưa chắc cải thiện trải nghiệm khách hàng, năng suất nhân viên hay chất lượng dịch vụ.

Đối với lãnh đạo trong lĩnh vực trải nghiệm, chuyển đổi số và vận hành, thông điệp rõ nhất là cần gắn đầu tư AI với kết quả cụ thể: thời gian xử lý, mức độ hài lòng, tỷ lệ giải quyết ngay lần đầu và chi phí trên mỗi giao dịch. Nếu không, chi tiêu AI có nguy cơ tiếp tục tăng mà không đi kèm bằng chứng về giá trị.

Những con số đáng chú ý

• 3% giám đốc hội đồng quản trị cho biết thấy hiệu quả về năng suất và tiết kiệm chi phí từ AI, theo số liệu được The Register công bố.
• 2027 là mốc thời gian mà nhiều tổ chức dự kiến chi tiêu cho AI vẫn tiếp tục tăng.

Góc nhìn của Renascence

Con số 3% không có nghĩa là AI thất bại, mà cho thấy phần lớn tổ chức vẫn chưa thiết kế được cách đo giá trị đủ rõ ràng. Điều nhiều người bỏ qua là AI chỉ tạo ra lợi ích khi nó thay đổi quy trình, hành vi nhân viên và cách phục vụ khách hàng, chứ không chỉ khi được triển khai như một công cụ bổ sung.

Nếu chi tiêu AI tăng nhưng kết quả trải nghiệm không thay đổi, đó thường là dấu hiệu của một bài toán thiết kế dịch vụ chưa được giải. Các nhà lãnh đạo nên bắt đầu từ hành trình thực tế của khách hàng và nhân viên, xác định những điểm nghẽn có thể đo được, rồi mới chọn nơi AI thực sự tạo khác biệt. Đừng đánh giá AI bằng số lượng dự án, hãy đánh giá bằng việc khách hàng cần ít nỗ lực hơn bao nhiêu để đạt được mục tiêu của họ.