KhoGameHub – Diễn đàn Công Nghệ & Gaming, nơi chia sẻ game PC, console, retro online và phần mềm hữu ích

Trong cơn sốt AI, nhiều tổ chức gắn nhãn mình là “AI-first” để thu hút vốn, khách hàng và nhân lực — dù sản phẩm thực tế không dùng mô hình học máy nào. Hiện tượng này, thường gọi là "AI-washing", làm méo mó kỳ vọng và gây lãng phí nguồn lực. Bài viết này tóm tắt những nguyên nhân phổ biến và đề xuất bước đi thực tế để doanh nghiệp không rơi vào bẫy quảng cáo mà thiếu năng lực công nghệ.

Nhiều lãnh đạo bị cuốn theo áp lực thị trường: nhà đầu tư, báo chí và đối thủ đều nhắc đến AI, nên việc treo nhãn “AI-first” dường như là cách nhanh nhất để chứng minh tầm nhìn. Tuy nhiên, nhãn hiệu không đồng nghĩa với năng lực. Các nguyên nhân thường thấy gồm:

• Marketing vượt lên kỹ thuật: Sử dụng từ khóa AI để mô tả tự động hóa hoặc logic điều kiện đơn giản.
• Thiếu dữ liệu hoặc hạ tầng: Không có dữ liệu đủ sạch, đủ lớn hoặc hệ thống MLOps để triển khai mô hình ở quy mô sản xuất.
• Kỳ vọng không thực tế: Quá tin vào khả năng tái tạo kết quả thí nghiệm trong môi trường sản xuất dẫn tới thất bại khi triển khai.
• Thiếu đo lường giá trị: Không định nghĩa KPI rõ ràng cho lợi ích kinh doanh từ AI, chỉ đo lường sự “gây chú ý”.

Để tránh trở thành một thương hiệu “AI-first” rỗng, doanh nghiệp cần chuyển từ tuyên bố sang bằng chứng. Một số bước thiết thực gồm:

• Thực hiện audit năng lực dữ liệu: Kiểm tra chất lượng, quyền truy cập và tính đầy đủ của dữ liệu trước khi đầu tư vào mô hình.
• Ưu tiên vấn đề kinh doanh rõ ràng: Bắt đầu từ bài toán cần giải (giảm chi phí, tăng doanh thu, tăng giữ chân khách hàng) rồi mới cân nhắc AI như một công cụ.
• Thiết lập KPI đo lường được: Đo lường lợi ích bằng số liệu tài chính hoặc vận hành, không chỉ tỷ lệ chấp nhận nội bộ hay lượt nhấn quảng cáo.
• Thử nghiệm quy mô nhỏ, lặp nhanh: Triển khai proof-of-concept có thể tác động đến quy trình, sau đó mở rộng theo bằng chứng thực tế.
• Đầu tư vào hạ tầng và governance: Quy trình chuẩn cho dữ liệu, vận hành mô hình, kiểm soát mô hình và đánh giá độ tin cậy — đặc biệt với các tính năng ảnh hưởng đến khách hàng.
• Nâng cao năng lực nội bộ và hợp tác đúng mức: Tuyển chuyên gia dữ liệu, đào tạo đội ngũ sản phẩm và hợp tác với đối tác triển khai thay vì mua giải pháp đóng gói không phù hợp.
• Minh bạch với khách hàng và cổ đông: Trình bày rõ ràng công nghệ sử dụng, giới hạn của giải pháp và kế hoạch cải thiện.

Các startup hay công ty lớn đều có thể phạm sai lầm: đưa chatbot chưa được huấn luyện ra thị trường rồi gọi đó là AI; bán tính năng “gợi ý thông minh” thực chất chỉ là bộ quy tắc tĩnh; hoặc thông báo tích hợp AI nhưng không có quy trình giám sát hậu triển khai. Những ví dụ này gây mất niềm tin và có thể dẫn đến hậu quả pháp lý hoặc tổn thất danh tiếng.

Được gọi là “AI-first” nên đi kèm trách nhiệm thực thi. Thay vì dùng AI như một khẩu hiệu, doanh nghiệp thu lợi hơn khi đầu tư vào dữ liệu, hạ tầng, quy trình và bằng chứng đo lường. Lộ trình thực dụng kéo dài nhưng bền vững: từ audit dữ liệu, ưu tiên bài toán kinh doanh, thí điểm có kiểm soát đến triển khai mở rộng. Khi đó nhãn AI sẽ phản ánh năng lực chứ không phải chỉ là chiêu tiếp thị.

Để đọc thêm và đối chiếu quan điểm, tham khảo bài viết gốc và các phân tích chuyên sâu tại: VentureBeat, bài phân tích ứng dụng thực tế của Harvard Business Review: Artificial Intelligence for the Real World (HBR), và tổng quan nghiên cứu của McKinsey về AI trong doanh nghiệp: McKinsey Insights.