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

Trong cơn sốt chuyển đổi số, nhiều doanh nghiệp gắn mác "AI-first" để thu hút vốn, nhân tài và khách hàng — nhưng thực tế lại thiếu các ứng dụng AI có giá trị. Hậu quả là kỳ vọng bị thổi phồng, nguồn lực bị phân tán và các dự án thất bại. Bài viết này phân tích nguyên nhân phổ biến và nêu hướng tiếp cận thực tế để tránh rơi vào bẫy "AI-first" mà không có AI thực chất.

Nhiều tổ chức bắt đầu mô tả chiến lược của mình bằng các khẩu hiệu liên quan đến AI mà không có kế hoạch cụ thể để triển khai. Khi AI được dùng làm công cụ tiếp thị thay vì giải pháp kinh doanh, các tổ chức đối mặt ba hệ quả lớn: chi phí cao cho khảo sát và thử nghiệm không mang lại giá trị, đội ngũ nội bộ bị phân tán giữa nhiều sáng kiến nhỏ lẻ, và kỳ vọng khách hàng tăng lên nhưng không được đáp ứng.

Nguyên nhân thường gặp gồm hiểu sai về AI (nhầm lẫn giữa tự động hóa cơ bản và học máy nâng cao), thiếu dữ liệu chất lượng, cơ sở hạ tầng lạc hậu và thiếu năng lực kỹ thuật để đưa mô hình vào sản xuất. Kết quả là những gì trông như "AI-first" trên giấy tờ lại là bộ máy vận hành cũ kỹ được khoác áo mới.

Để tránh trở thành công ty "AI-first" nhưng không có AI thật sự, lãnh đạo cần ưu tiên kết quả kinh doanh trước công nghệ. Các bước thực tế bao gồm:

• Xác định vấn đề kinh doanh rõ ràng: bắt đầu bằng câu hỏi "AI có giải quyết vấn đề đó tốt hơn giải pháp hiện tại không?" thay vì bắt đầu từ công nghệ.
• Đánh giá dữ liệu và hạ tầng: chất lượng và khả năng truy cập dữ liệu quyết định khả năng áp dụng AI. Không có dữ liệu tốt, AI sẽ chỉ là quảng cáo.
• Bắt đầu bằng các dự án nhỏ, có thể đo lường: proof of value tốt hơn proof of concept. Ưu tiên những bài toán có chỉ số ROI rõ ràng.
• Xây dựng năng lực nội bộ theo nhu cầu: tuyển đúng người, đào tạo đội ngũ sản phẩm và vận hành mạng lưới dữ liệu thay vì gom hết ngân sách cho một phòng thí nghiệm AI.
• Định nghĩa quy trình đưa mô hình vào sản xuất: DevOps cho AI (MLOps) giúp duy trì mô hình sau giai đoạn thử nghiệm, tránh việc dự án "chết trên kệ".
• Đo lường liên tục và điều chỉnh: thiết lập KPI kinh doanh, đánh giá tác động thực tế và sẵn sàng tắt các sáng kiến không hiệu quả.

Những hướng tiếp cận này biến AI từ khẩu hiệu marketing thành công cụ tạo giá trị, vừa giảm rủi ro lãng phí nguồn lực vừa giúp xây dựng nền tảng bền vững cho các ứng dụng phức tạp sau này.

Các tổ chức thành công thường bắt đầu bằng các bài toán đơn lẻ: tự động hoá tác vụ thủ công, cải thiện phân loại dữ liệu, hỗ trợ quyết định bằng phân tích tiên đoán. Họ ưu tiên tích hợp vào quy trình hiện có và chỉ mở rộng khi đã chứng minh được lợi ích đo lường được.

Trở thành một công ty "AI-first" nên được hiểu là đặt AI vào trung tâm chiến lược thực thi — không phải chỉ là nhãn hiệu. Để tránh bẫy "AI-first" mà không có AI thật sự, doanh nghiệp cần lấy giá trị kinh doanh làm thước đo, đầu tư vào dữ liệu và hạ tầng, triển khai từng bước với KPI rõ ràng, và duy trì khả năng vận hành mô hình lâu dài. AI hiệu quả là AI được áp dụng đúng chỗ, đúng lúc và tạo ra lợi ích thực tế.