Ảnh: REUTERS/Shelby Tauber/Ảnh tài liệu.
CEO của CellarTracker, Eric LeVine cho biết: "Chúng lịch sự thái quá, thay vì cung cấp những câu trả lời đơn giản như ‘bạn có thể sẽ không thích loại rượu này’". Anh cũng cho biết, công ty đã phải dành 6 tuần tinh chỉnh và thử nghiệm để buộc chatbot này phải cung cấp phân tích trung thực trước khi tính năng này được ra mắt.
Kể từ khi ChatGPT bùng nổ vào 3 năm trước, các công ty lớn và nhỏ đều đã vồ lấy cơ hội tích hợp tính năng trí tuệ nhân tạo và nhồi nó vào nhiều sản phẩm nhất có thể. Nhưng theo nhiều giám đốc các công ty, các cố vấn và kết quả của 7 cuộc khảo sát giám đốc và nhân viên gần đây, cho tới hiện tại, phần lớn các doanh nghiệp vẫn đang không tìm ra được lợi nhuận từ nguồn đầu tư AI này.
Các giám đốc cho biết, họ vẫn tin AI chắc chắn sẽ tạo ra nhiều biến chuyển cho mô hình kinh doanh, nhưng đang phải cân nhắc lại về tốc độ quá trình này diễn ra trong công ty của mình. Forrester đã dự kiến trong năm 2026 các công ty sẽ phải trì hoãn 25% khoản đầu tư AI lại 1 năm.
Nhà phân tích của Forrester, Brian Hopkins cho biết: "Các công ty công nghệ xây dựng công nghệ này đã vẽ lên viễn cảnh mọi thứ sẽ nhanh chóng chuyển đổi, nhưng con người không thay đổi nhanh như vậy".
Các công ty AI bao gồm OpenAI, Anthropic và Google đều đang đầu tư mạnh tay vào nỗ lực thu hút các doanh nghiệp trong năm 2026 tới. Trong một cuộc gặp gần đây với các biên tập viên tại New York, CEO của OpenAI Sam Altman đã cho biết ngành phát triển hệ thống AI cho các doanh nghiệp khác có thể là một thị trường trị giá trăm tỷ USD.
Toàn bộ những diễn biến này xảy ra cùng lúc với việc các nguồn đầu tư lớn chưa từng có đang được rót vào các sản phẩm như chip, các trung tâm xử lý dữ liệu, và các nguồn năng lượng.
Những nguồn đầu tư này có mang lại hiệu quả hay không sẽ tuỳ thuộc vào việc các công ty có thể tìm ra cách sử dụng AI để tăng doanh thu, mở rộng tỷ lệ lợi nhuận và đẩy nhanh quá trình sáng tạo. Nếu họ thất bại, toàn bộ cơ sở hạ tầng đã được xây dựng có thể dẫn tới một cuộc khủng hoảng tương tự như vụ nổ bong bóng dot-com trong đầu những năm 2000.
Lựa chọn "dễ dàng"
Không lâu sau khi ChatGPT được ra mắt, các công ty trên toàn thế giới đã tổ chức các nhóm kỹ sư với nhiệm vụ tìm cách tích hợp công nghệ AI tạo sinh, một dạng AI có khả năng tạo ra nội dung mới như các bài viết, mã nguồn phần mềm và ảnh từ mô tả bằng chữ.
Một vấn đề nổi cộm trong các mô hình AI là xu hướng những mô hình này cố gắng làm thoả mãn người dùng. Thái độ thiên vị này thường được gọi là tính nịnh nọt (sycophancy) khiến người dùng sử dụng chúng nhiều hơn, nhưng làm giảm khả năng cung cấp lời khuyên có giá trị của chúng.
Ông LeVine cho biết CellarTracker đã gặp phải vấn đề này khi phát triển tính năng giới thiệu rượu dựa trên công nghệ mà OpenAI cung cấp. Chatbot này đã hoạt động đủ tiêu chuẩn khi được yêu cầu cung cấp giới thiệu chung. Tuy nhiên khi được hỏi những câu hỏi chi tiết hơn về những mác rượu nhất định, chatbot này vẫn tiếp tục thể hiện thái độ lạc quan ngay cả khi toàn bộ các thông tin đều cho thấy người sử dụng có khả năng cao sẽ không thích mác rượu đó.
Ông cho biết: "Chúng tôi đã phải cố hết sức bình sinh để khiến những mô hình AI này có thái độ phê bình cao hơn và nhận định trung thực về những mác rượu mà người dùng có thể không thích".
Một phần của giải pháp bao gồm thiết kế mô tả để các mô hình có khả năng phủ nhận.
Bên cạnh đó, các công ty cũng đã phải vật lộn với sự thiếu nhất quán của AI.
Jeremy Nielsen, quản lý khu vực Cando Rail and Terminals, một công ty cung cấp dịch vụ đường sắt tại Bắc Mỹ, cho biết công ty này gần đây đã thử nghiệm một chatbot AI để giúp nhân viên nghiên cứu báo cáo an toàn nội bộ và tài liệu tập huấn.
Tuy nhiên Cando đã gặp phải một rào cản bất ngờ: Những mô hình AI không thể tóm tắt được Luật Vận hành Đường sắt Canada – một văn bản dài 100 trang đề ra tiêu chuẩn an toàn cho toàn ngành – một cách chính xác và nhất quán.
Đôi khi các mô hình quên hoặc hiểu sai một số luật, đôi khi chúng vẽ ra những luật mới. Các nhà nghiên cứu AI cho biết các mô hình AI thường khó có thể nhớ được nội dung ở giữa các văn bản dài.
Cando đã từ bỏ dự án này, nhưng đang thử nghiệm một số ý tưởng khác. Cho tới nay, công ty này đã đầu tư 300.000 USD vào phát triển sản phẩm AI.
Ông Nielsen cho biết: "Chúng tôi đã tưởng rằng nó là lựa chọn dễ dàng, nhưng hoàn toàn không phải như vậy".
Lao động con người lộn ngược dòng
Hoạt động của các tổng đài liên lạc và dịch vụ hỗ trợ khách hàng đáng lẽ đã phải bị AI gián đoạn, tuy nhiên các công ty đã nhanh chóng nhận ra lượng tương tác giữa người với người có thể được giao lại cho các chatbot là có hạn.
Trong đầu năm 2024, công ty tài chính Thuỵ Điển Klarna đã tung ra một tính năng hỗ trợ khách hàng dựa trên công nghệ của OpenAI, hứa hẹn mỗi chatbot có thể thay thế 700 nhân viên.
Tuy nhiên vào năm 2025, CEO Sebastian Siemiathowski đã bị buộc phải giảm kỳ vọng và thú nhận nhiều khách hàng muốn giao tiếp với con người hơn.
Ông Siemiathowski cho biết AI có tính đáng tin cậy cao trong những nhiệm vụ đơn giản và có thể thay thế tới 850 nhân viên, nhưng những vấn đề phức tạp hơn đều được giao lại cho con người.
Klarna dự kiến trong năm 2026 sẽ phát triển chatbot AI thế hệ thứ 2, một tính năng mà công ty này mong rằng sẽ sớm có thể ra mắt, nhưng con người sẽ tiếp tục đóng vai trò lớn trong công ty.
Ông cho biết: "Nếu muốn ưu tiên khách hàng, chúng ta không thể hoàn toàn trông cậy vào AI".
Tương tự, công ty viễn thông Verizon của Mỹ cũng đang trông cậy trở lại vào con người cho vai trò các nhân viên hỗ trợ khách hàng trong năm 2026 sau những nỗ lực chuyển giao hoàn toàn sang AI thất bại.
Ivan Berg, người dẫn đầu nỗ lực chuyển giao AI nhằm nâng cao dịch vụ cho các khách hàng là doanh nghiệp của Verizon cho biết: "Tôi nghĩ rằng khoảng 40% số khách hàng ưa thích việc giao tiếp với con người, và họ rất bức xúc khi không thể được phục vụ bởi một nhân viên là con người".
Với 2.000 nhân viên hỗ trợ khách hàng, công ty này vẫn sử dụng AI để giám sát các cuộc gọi, thu thập thông tin khách hàng, và hướng họ tới các hệ thống tự phục vụ hoặc điều hướng họ tới các nhân viên là con người.
Việc sử dụng AI để xử lý những câu hỏi thường gặp giúp nhân viên rảnh tay hơn để có thể giải quyết các vấn đề phức tạp hơn và thực hiện những nhiệm vụ khác như chủ động gọi điện cho khách hàng hoặc gọi điện chào hàng.
Ông Berg cho biết: "Khả năng đồng cảm có lẽ là yếu tố lớn nhất ngăn cản sử dụng AI để giao tiếp với khách hàng một cách toàn diện trong thời điểm hiện tại".
Shashi Upadhyay, giám đốc sản phẩm, kỹ thuật và AI tại nền tảng hỗ trợ người dùng Zendesk, cho biết AI vượt trội trong 3 phương diện: viết văn, viết mã nguồn và trò chuyện. Khách hàng của Zendesk phụ thuộc vào AI tạo sinh để thực hiện từ 50% tới 80% các yêu cầu hỗ trợ khách hàng mà họ nhận được. Tuy nhiên, ông cho rằng ý tưởng sử dụng AI để làm mọi tác vụ là "viển vông".
"Hàng rào răng cưa"
Các mô hình ngôn ngữ lớn đang liên tục chinh phục ngày càng nhiều các tác vụ phức tạp mới trong toán học và lập trình, nhưng vẫn có thể thất bại khi thực hiện một số tác vụ đơn giản hơn. Các nhà nghiên cứu gọi sự mâu thuẫn về khả năng giải quyết vấn đề này của AI là "hàng rào răng cưa".
Anastasios Angelopoulos, CEO và đồng sáng lập LMArena, một công cụ đánh giá AI nổi tiếng, cho biết: "Chúng có thể nhanh và mạnh mẽ như siêu xe thể thao trong toán học, nhưng chậm và dốt như lừa khi được yêu cầu làm gì đó với lích của bạn".
Những vấn đề tưởng như nhỏ có thể khiến các hệ thống AI bó tay một cách bất ngờ.
Nhiều công ty tài chính phụ thuộc vào dữ liệu được tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau, và chúng đều có thể có định dạng hoàn toàn khác nhau. Clark Shafer, giám đốc công ty cố vấn Alpha Financial Markets Consulting cho biết những khác biệt này có thể khiến các công cụ bằng AI "nhận ra những xu hướng không có thật".
Ông cho biết nhiều công ty đang cân nhắc quá trình lâu, phức tạp và có thể tốn kém nhằm tái định dạng dữ liệu để có thể tận dụng AI.
Công ty đầu tư công nghệ Prosus của Hà Lan cho biết một nhân viên AI nội bộ của họ đã được thiết kế nhằm trả lời các câu hỏi về các khoản đầu tư của công ty, tương tự như những nhà phân tích của công ty đã làm.
Về lý thuyết, một nhân viên có thể hỏi về một công ty thực phẩm mà Prosus đầu tư trong việc công ty này giao hàng chậm trong tuần trước tại khu vực thành phố Berlin.
Tuy nhiên, Euro Beinat, trưởng bộ phận AI của Prosus cho biết trong thời điểm hiện tại, công cụ này không có khả năng nắm rõ khu vực nào thuộc thành phố Berlin, và không hiểu "tuần trước" có nghĩa là gì.
"Họ thường nghĩ AI là ma thuật nhưng không phải như vậy. Có rất nhiều kiến thức cần phải được hệ thống hoá để những công cụ này hoạt động hiệu quả".
Hỗ trợ tận tay nhiều hơn
OpenAI đang phát triển một sản phẩm mới dành cho các doanh nghiệp và gần đây đã thành lập nhiều nhóm nội bộ, như nhóm Kỹ thuật Triển khai Chủ động, nhằm làm việc trực tiếp với khách hàng để giúp họ sử dụng công nghệ mà OpenAI cung cấp trong việc giải quyết những vấn đề cụ thể.
Ashley Kramer, trưởng bộ phận doanh thu của OpenAI, trong một cuộc phỏng vấn tại hội thảo Momentum AI vào tháng 11/2025 đã cho biết: "Chúng tôi thường thấy các doanh nghiệp thất bại khi họ đầu tư quá mạnh tay, và họ gặp phải vấn đề tỷ đô – họ cần phải đầu tư trong nhiều năm".
Cụ thể, OpenAI đang làm việc với các doanh nghiệp để tìm ra những khu vực mà theo bà Kramer, AI có thể mang lại "hiệu quả cao với đầu tư thấp trong giai đoạn đầu".
Công ty AI đối thủ Anthropic, một công ty có 80% doanh thu tới từ các doanh nghiệp, đang tuyển dụng các chuyên gia "AI thực tiễn" nhằm làm việc với các doanh nghiệp khác.
Mike Krieger, trưởng bộ phận phát triển sản phẩm của Anthropic nhận định để có thể thành công, các công ty AI sẽ phải đảm nhiệm vai trò "đối tác và nhà giáo dục, thay vì chỉ là công ty triển khai công nghệ".
Ngày càng có nhiều các công ty startup công nghệ, nhiều công ty trong đó được thành lập bởi cựu nhân viên OpenAI, đang phát triển các công cụ AI cho những lĩnh vực cụ thể như dịch vụ tài chính hay pháp lý. Những nhà sáng lập này cho biết các doanh nghiệp sẽ có lợi hơn từ những mô hình được triển khai cho mục đích cụ thể thay vì một mô hình cho mục đích chung hay các sản phẩm hướng người dùng như ChatGPT.
Đây là xu hướng mà Writer, một công ty startup AI tại San Francisco đã theo đuổi. Công ty này đang phát triển các mô hình AI dành cho các đơn vị tài chính và marketing tại các công ty lớn như Vanguard hay Prudential, và yêu cầu các kỹ sư gọi điện trực tiếp với khách hàng để hiểu rõ quy trình làm việc của họ nhằm giúp họ xây dựng mô hình AI phù hợp.
May Habib, CEO của Writer cho biết: "Các công ty cần được hỗ trợ tận tay nhiều hơn để có thể giúp họ sử dụng AI hiệu quả".
Nguyễn Quang Minh (Theo Reuters)
