CEO bỏ qua các nguyên tắc cơ bản: Tại sao 56% không thấy lợi ích từ AI

Trong giới doanh nghiệp, các nhà lãnh đạo đang đầu tư mạnh vào trí tuệ nhân tạo, nhưng lợi nhuận kỳ vọng vẫn còn xa vời. Theo khảo sát CEO toàn cầu lần thứ 29 của PwC, với 4.454 lãnh đạo doanh nghiệp từ 95 quốc gia, đã xuất hiện một khoảng cách rõ rệt giữa tham vọng và kết quả thực tế. Chỉ 10-12% tổ chức báo cáo có tăng doanh thu hoặc tiết kiệm chi phí rõ ràng từ các dự án AI, trong khi đáng ngạc nhiên là 56% cho biết không nhận thấy lợi ích nào cả. Hiện tượng nghịch lý này phản ánh một vấn đề sâu xa hơn: nhiều nhà lãnh đạo bỏ qua các nguyên tắc cơ bản cần thiết để thành công trong việc áp dụng AI.

Khảo sát mang tên “Lãnh đạo qua bất định trong thời đại AI” cho thấy một khoảng cách nghiêm trọng trong cách các công ty tiếp cận chuyển đổi số. Chủ tịch toàn cầu của PwC, Mohamed Kande, chỉ ra nguyên nhân chính: các tổ chức đã vội vàng triển khai AI mà chưa xây dựng hạ tầng nền tảng. Phát hiện này phù hợp với các nghiên cứu rộng hơn trong ngành—một nghiên cứu của MIT ghi nhận rằng 95% các dự án thử nghiệm AI tạo sinh trong môi trường doanh nghiệp không đạt được kết quả như mong đợi.

Nghịch lý AI: Đầu tư lớn, lợi nhuận thấp

Cộng đồng doanh nghiệp đã vượt qua tranh luận về việc có nên áp dụng trí tuệ nhân tạo hay không; câu hỏi bây giờ là tại sao các nỗ lực triển khai lại thất bại. Trong khi sự hứng thú với việc triển khai vẫn còn cao, việc thiếu kết quả rõ ràng đã gây ra sự nhầm lẫn trong các đội ngũ lãnh đạo. Các công ty vẫn tiếp tục đổ nguồn lực vào các sáng kiến AI mặc dù dữ liệu thất vọng, cho thấy một sự lệch lạc căn bản giữa chiến lược và thực thi.

Nghịch lý này không xuất phát từ giới hạn công nghệ. Các hệ thống AI tiên tiến đều có khả năng và phức tạp. Vấn đề nằm ở khả năng sẵn sàng tổ chức và cấu trúc quản trị. Kande nhấn mạnh rằng khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế bắt nguồn từ quyết định vội vàng mà không có nền tảng đúng đắn.

Thiếu những nguyên tắc cơ bản: Tại sao các dự án AI thất bại

Nguyên nhân gốc rễ của thất bại phổ biến trong triển khai AI bắt nguồn từ việc bỏ qua các nguyên tắc cơ bản cần có trước khi triển khai công nghệ. Ba lĩnh vực then chốt luôn thiếu sự chú ý: hạ tầng dữ liệu sạch, quy trình kinh doanh vững chắc và khung quản trị mạnh mẽ.

Các tổ chức thành công trong việc thu lợi từ đầu tư AI đều có điểm chung là đã dành thời gian xây dựng nền tảng vững chắc trước khi mở rộng tự động hóa. Dữ liệu sạch đòi hỏi các cuộc kiểm tra và chuẩn hóa tốn thời gian. Khung quản trị cần có cấu trúc trách nhiệm rõ ràng và các quy trình quản lý rủi ro. Tối ưu hóa quy trình kinh doanh đòi hỏi hiểu biết sâu về hoạt động, chứ không chỉ dựa vào công nghệ.

Kande nhấn mạnh rằng việc triển khai AI hiệu quả cuối cùng là một thách thức về quản lý và lãnh đạo, chứ không chỉ là vấn đề kỹ thuật. Các công ty xem AI như một vấn đề công nghệ thay vì một cuộc chuyển đổi tổ chức đã gặp kết quả kém nhất. 56% báo cáo không nhận được lợi ích nào có lẽ đã bỏ qua các bước nền tảng này, xem AI như một giải pháp cắm vào là xong thay vì một quá trình phát triển tổ chức có hệ thống.

Khủng hoảng tự tin của CEO giữa áp lực tổ chức

Áp lực đối với lãnh đạo cấp cao đã gia tăng rõ rệt. Một xu hướng đáng lo là sự giảm sút tự tin của các CEO về khả năng thúc đẩy tăng trưởng của công ty: chỉ 30% số CEO khảo sát tin tưởng vào triển vọng tăng trưởng doanh thu của tổ chức—mức thấp nhất trong năm năm qua, giảm từ 38% năm 2025 và 56% năm 2022. Đây là mức thấp nhất về tự tin của CEO trong vòng năm năm.

Sự suy giảm này diễn ra bất chấp các nhà lãnh đạo vẫn tiếp tục đầu tư vào đổi mới, trí tuệ nhân tạo và mở rộng vào các lĩnh vực mới nổi. Sự mâu thuẫn này cho thấy rằng ngay cả các chiến lược đa dạng hóa mạnh mẽ cũng chưa đủ để vượt qua sự bất ổn hiện tại. Các căng thẳng địa chính trị, rào cản thương mại, gián đoạn công nghệ và thách thức về khả năng thích ứng tổ chức đang gây áp lực lớn lên các đội ngũ lãnh đạo quen với môi trường vận hành dự đoán được hơn.

Đổi mới vai trò lãnh đạo trong thời kỳ chuyển đổi

Vai trò của các CEO đang định hình lại cách các tổ chức phát triển nhân tài và lộ trình nghề nghiệp. Kande cảnh báo rằng mô hình học nghề truyền thống—nơi các chuyên gia mới bắt đầu bằng việc học qua các nhiệm vụ nền tảng—đang bị gián đoạn khi AI đảm nhận các công việc thường lệ. Phát triển nghề nghiệp trong tương lai cần ưu tiên tư duy hệ thống hơn là chuyên môn theo nhiệm vụ.

Sự chuyển đổi này không chỉ dừng lại ở hoạt động ngắn hạn. Trong 25 năm qua, trách nhiệm của các lãnh đạo tập trung vào mở rộng hoạt động, quản lý nguồn lực hiệu quả và tận dụng công nghệ để nâng cao năng suất. Thời kỳ đó đã kết thúc. Các nhà lãnh đạo hiện nay phải điều hướng trong một môi trường “ba chế độ”: vừa vận hành mô hình kinh doanh hiện tại, vừa chuyển đổi hoạt động hiện tại, vừa phát triển các phương thức kinh doanh hoàn toàn mới cho thị trường tương lai.

Dù đối mặt với những thách thức lớn, Kande vẫn giữ thái độ lạc quan thận trọng. Ông đặt sự gián đoạn hiện tại trong bối cảnh lịch sử, nhấn mạnh rằng các cuộc biến động lớn—từ cuộc cách mạng thương mại thế kỷ 19, đến cuộc cách mạng công nghiệp, rồi đến sự xuất hiện của internet—đều luôn đi trước các làn sóng đổi mới. Các nhà lãnh đạo chào đón thay vì chống lại sự thay đổi, và xây dựng các nguyên tắc nền tảng trước khi theo đuổi các giải pháp công nghệ, sẽ đặt tổ chức của họ vào vị trí phát triển bền vững trong một bối cảnh không chắc chắn.