Mùa xuân năm ngoái, CellarTracker, một ứng dụng quản lý bộ sưu tập rượu vang, đã xây dựng một chuyên gia rượu vang được hỗ trợ bởi AI để đưa ra những lời khuyên chân thành về rượu vang dựa trên khẩu vị của người dùng. Vấn đề là chatbot này quá lịch sự.
“Nó quá lịch sự, thay vì nói thẳng ra là, ‘Rất có thể bạn sẽ không thích loại rượu này,’” CEO của CellarTracker, Eric LeVine, cho biết. Phải mất sáu tuần thử nghiệm và điều chỉnh để thuyết phục chatbot đưa ra đánh giá trung thực trước khi tính năng này được ra mắt.
Kể từ khi ChatGPT bùng nổ ba năm trước, các công ty lớn nhỏ đã nắm bắt cơ hội để áp dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh và tích hợp nó vào càng nhiều sản phẩm càng tốt. Nhưng cho đến nay, phần lớn các doanh nghiệp đang phải vật lộn để thu được lợi nhuận đáng kể từ các khoản đầu tư vào AI của họ, theo các giám đốc điều hành, cố vấn công ty và kết quả của bảy cuộc khảo sát gần đây đối với các giám đốc điều hành và người lao động.
Một cuộc khảo sát 1.576 giám đốc điều hành được thực hiện trong quý 2 bởi công ty nghiên cứu và tư vấn Forrester Research cho thấy chỉ 15% số người được hỏi nhận thấy biên lợi nhuận được cải thiện nhờ AI trong năm qua. Công ty tư vấn BCG phát hiện ra rằng chỉ 5% trong số 1.250 giám đốc điều hành được khảo sát từ tháng 5 đến giữa tháng 7 nhận thấy giá trị rộng rãi từ AI.
Các giám đốc điều hành cho biết họ vẫn tin rằng AI tạo sinh cuối cùng sẽ chuyển đổi doanh nghiệp của họ, nhưng họ đang xem xét lại tốc độ diễn ra quá trình đó trong tổ chức của mình. Forrester dự đoán rằng vào năm 2026, các công ty sẽ trì hoãn khoảng 25% chi tiêu cho AI theo kế hoạch của họ thêm một năm.
“Các công ty công nghệ đã xây dựng công nghệ này đã vẽ nên câu chuyện rằng tất cả điều này sẽ thay đổi nhanh chóng,” nhà phân tích Brian Hopkins của Forrester cho biết. “Nhưng con người chúng ta không thay đổi nhanh như vậy.”
Các công ty AI bao gồm OpenAI, Anthropic và Google đều đang tập trung mạnh vào việc thu hút khách hàng doanh nghiệp trong năm tới. Trong một bữa trưa gần đây với các biên tập viên truyền thông ở New York, CEO của OpenAI, Sam Altman, cho biết việc phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) cho các công ty có thể trở thành một thị trường trị giá 100 tỷ đô la Mỹ.
Tất cả điều này đang diễn ra trong bối cảnh đầu tư công nghệ chưa từng có vào mọi thứ, từ chip, trung tâm dữ liệu đến các nguồn năng lượng.
Liệu những khoản đầu tư này có thể được chứng minh là hiệu quả hay không sẽ được quyết định bởi khả năng của các công ty trong việc tìm ra cách sử dụng AI để tăng doanh thu, gia tăng lợi nhuận hoặc đẩy nhanh tốc độ đổi mới. Nếu không thành công, việc xây dựng cơ sở hạ tầng có thể gây ra một cuộc khủng hoảng tương tự như bong bóng dot-com vào đầu những năm 2000, một số chuyên gia cho biết.
Nút “dễ dàng”
Ngay sau khi ChatGPT ra mắt, các công ty trên toàn thế giới đã thành lập các nhóm công tác chuyên trách tìm cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI), một loại AI có thể tạo ra nội dung gốc như bài luận, mã phần mềm và hình ảnh thông qua các lời nhắc bằng văn bản.
Một vấn đề nổi tiếng với các mô hình AI là xu hướng làm hài lòng người dùng. Sự thiên vị này – được gọi là “nịnh hót” – khuyến khích người dùng trò chuyện nhiều hơn, nhưng có thể làm suy yếu khả năng đưa ra lời khuyên tốt hơn của mô hình.
CellarTracker đã gặp phải vấn đề này với tính năng đề xuất rượu vang của mình, được xây dựng trên nền tảng công nghệ của OpenAI, Giám đốc điều hành LeVine cho biết. Chatbot hoạt động khá tốt khi được hỏi về các đề xuất chung. Nhưng khi được hỏi về các niên vụ cụ thể, chatbot vẫn giữ thái độ tích cực – ngay cả khi tất cả các tín hiệu cho thấy người đó rất khó có thể thích chúng.
“Chúng tôi đã phải nỗ lực hết sức để các mô hình (bất kỳ mô hình nào) có thể đưa ra những đánh giá khách quan và đề xuất những loại rượu mà tôi có thể không thích,” LeVine nói.
Một phần của giải pháp là thiết kế các lời nhắc cho phép mô hình nói không.
Các công ty cũng gặp khó khăn với sự thiếu nhất quán của trí tuệ nhân tạo (AI).
Jeremy Nielsen, tổng giám đốc của nhà cung cấp dịch vụ đường sắt Bắc Mỹ Cando Rail and Terminals, cho biết công ty gần đây đã thử nghiệm một chatbot AI để nhân viên nghiên cứu các báo cáo an toàn nội bộ và tài liệu đào tạo.
Nhưng Cando đã gặp phải một trở ngại bất ngờ: các mô hình không thể tóm tắt một cách nhất quán và chính xác Quy tắc Vận hành Đường sắt Canada, một tài liệu dài khoảng 100 trang quy định các tiêu chuẩn an toàn cho ngành.
Đôi khi các mô hình quên hoặc hiểu sai các quy tắc; những lần khác chúng lại tự bịa ra các quy tắc. Các nhà nghiên cứu AI cho biết các mô hình thường gặp khó khăn trong việc nhớ lại những gì xuất hiện ở giữa một tài liệu dài.
Cando đã tạm dừng dự án này, nhưng đang thử nghiệm các ý tưởng khác. Cho đến nay, công ty đã chi 300.000 đô la để phát triển các sản phẩm AI.
“Tất cả chúng tôi đều nghĩ rằng đó sẽ là một giải pháp dễ dàng,” Nielsen nói. “Nhưng thực tế không phải vậy.”
Con người trở lại
Các trung tâm cuộc gọi và dịch vụ khách hàng do con người điều hành được cho là sẽ bị trí tuệ nhân tạo (AI) làm gián đoạn mạnh mẽ, nhưng các công ty nhanh chóng nhận ra rằng có những giới hạn về lượng tương tác giữa con người có thể được giao cho chatbot.
Đầu năm 2024, công ty thanh toán Klarna của Thụy Điển đã triển khai một trợ lý dịch vụ khách hàng được hỗ trợ bởi OpenAI mà họ cho rằng có thể thực hiện công việc của 700 nhân viên dịch vụ khách hàng toàn thời gian.
Tuy nhiên, vào năm 2025, Giám đốc điều hành Sebastian Siemiathowski đã buộc phải điều chỉnh lại và thừa nhận rằng một số khách hàng thích nói chuyện với con người hơn.
Siemiathowski cho biết AI đáng tin cậy trong các nhiệm vụ đơn giản và hiện có thể thực hiện công việc của khoảng 850 trợ lý, nhưng các vấn đề phức tạp hơn nhanh chóng được chuyển đến các nhân viên là con người.
Trong năm 2026, Klarna tập trung vào việc xây dựng chatbot AI thế hệ thứ hai, mà họ hy vọng sẽ sớm ra mắt, nhưng con người vẫn sẽ là một phần quan trọng.
“Nếu muốn duy trì sự tập trung vào khách hàng, bạn không thể hoàn toàn dựa vào trí tuệ nhân tạo (AI),” ông nói.
Tương tự, tập đoàn viễn thông khổng lồ Verizon của Mỹ đang quay trở lại sử dụng nhân viên chăm sóc khách hàng là con người vào năm 2026 sau những nỗ lực chuyển giao các cuộc gọi cho AI.
“Tôi nghĩ 40% người tiêu dùng vẫn thích được nói chuyện với con người, và họ thất vọng vì không thể liên lạc được với nhân viên chăm sóc khách hàng là con người,” Ivan Berg, người đứng đầu các nỗ lực ứng dụng AI của Verizon để nâng cao hoạt động dịch vụ cho khách hàng doanh nghiệp, cho biết trong một cuộc phỏng vấn với Reuters vào mùa thu năm nay.
Công ty, với khoảng 2.000 nhân viên chăm sóc khách hàng tuyến đầu, vẫn sử dụng AI để sàng lọc cuộc gọi, lấy thông tin về khách hàng và hướng họ đến hệ thống tự phục vụ hoặc đến nhân viên chăm sóc khách hàng là con người.
Việc sử dụng AI để xử lý các câu hỏi thường xuyên giúp nhân viên có thời gian xử lý các vấn đề phức tạp hơn và thử những điều mới, chẳng hạn như thực hiện các cuộc gọi đi và bán hàng.
“Sự đồng cảm có lẽ là yếu tố then chốt đang ngăn cản chúng ta sử dụng AI để giao tiếp toàn diện với khách hàng hiện nay,” Berg nói.
Shashi Upadhyay, chủ tịch bộ phận sản phẩm, kỹ thuật và trí tuệ nhân tạo tại nền tảng dịch vụ khách hàng Zendesk, cho biết trí tuệ nhân tạo (AI) vượt trội trong ba lĩnh vực: viết, lập trình và trò chuyện. Khách hàng của Zendesk dựa vào AI tạo sinh để xử lý từ 50% đến 80% yêu cầu hỗ trợ khách hàng của họ. Tuy nhiên, ông cho rằng ý tưởng AI tạo sinh có thể làm được mọi thứ là "quá cường điệu".
“Ranh giới gập ghềnh”
Các mô hình ngôn ngữ lớn đang nhanh chóng chinh phục các nhiệm vụ phức tạp trong toán học và lập trình, nhưng vẫn có thể thất bại ở những nhiệm vụ tương đối đơn giản. Các nhà nghiên cứu gọi sự mâu thuẫn về khả năng này là “ranh giới gập ghềnh” của trí tuệ nhân tạo (AI).
“Nó có thể là một chiếc Ferrari trong toán học nhưng lại là một con lừa trong việc sắp xếp mọi thứ vào lịch của bạn,” Anastasios Angelopoulos, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của LMArena, một công cụ đánh giá hiệu năng phổ biến, cho biết.
Những vấn đề tưởng chừng nhỏ nhặt lại có thể bất ngờ làm khó các hệ thống AI.
Nhiều công ty tài chính dựa vào dữ liệu được tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau, tất cả đều có thể được định dạng rất khác nhau. Những khác biệt này có thể khiến một công cụ AI “đọc các mẫu không tồn tại,” Clark Shafer, giám đốc tại công ty tư vấn Alpha Financial Markets Consulting, cho biết.
Nhiều công ty hiện đang xem xét quy trình định dạng lại dữ liệu có thể tốn kém, kéo dài và phức tạp để tận dụng AI, Shafer nói.
Tập đoàn đầu tư công nghệ Hà Lan Prosus cho biết một trong những hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) nội bộ của họ được thiết kế để trả lời các câu hỏi về danh mục đầu tư của tập đoàn, tương tự như những gì các nhà phân tích dữ liệu của tập đoàn đang làm.
Về lý thuyết, một nhân viên có thể hỏi tần suất một công ty giao đồ ăn được Prosus hậu thuẫn giao hàng trễ các đơn đặt sushi ở Berlin trong tuần trước.
Nhưng hiện tại, công cụ này không phải lúc nào cũng hiểu được khu vực nào thuộc Berlin hoặc "tuần trước" nghĩa là gì, theo Euro Beinat, người đứng đầu bộ phận AI của Prosus.
"Mọi người nghĩ AI là phép thuật. Nó không phải là phép thuật," Beinat nói. "Có rất nhiều kiến thức cần được mã hóa vào các công cụ này để chúng hoạt động tốt."
Hỗ trợ chi tiết hơn
OpenAI đang phát triển một sản phẩm mới dành cho doanh nghiệp và gần đây đã thành lập các nhóm nội bộ, chẳng hạn như nhóm Kỹ thuật Triển khai Tiên tiến, để làm việc trực tiếp với khách hàng, giúp họ sử dụng công nghệ của OpenAI để giải quyết các vấn đề cụ thể, theo lời người phát ngôn.
“Chúng tôi nhận thấy thất bại ở những người nhảy vào quá nhiều dự án, họ tìm ra vấn đề trị giá hàng tỷ đô la – điều đó sẽ mất vài năm,” Ashley Kramer, người đứng đầu bộ phận doanh thu của OpenAI, cho biết trong một cuộc phỏng vấn trên sân khấu tại hội nghị Reuters Momentum AI vào tháng 11.
Cụ thể, OpenAI đang làm việc với các công ty để tìm ra những lĩnh vực mà AI có thể có “tác động lớn nhưng có thể hiệu quả ban đầu thấp,” Kramer nói.
Phòng thí nghiệm AI đối thủ Anthropic, thu được 80% doanh thu từ khách hàng doanh nghiệp, đang tuyển dụng các chuyên gia “AI ứng dụng” để làm việc trực tiếp với các công ty.
Để các công ty AI thành công, họ sẽ phải xem mình là “đối tác và người hướng dẫn, chứ không chỉ là người triển khai công nghệ”, Mike Krieger, người đứng đầu bộ phận sản phẩm của Anthropic, cho biết trong một cuộc phỏng vấn hồi đầu năm nay.
Ngày càng nhiều công ty khởi nghiệp, nhiều công ty được thành lập bởi các cựu nhân viên của OpenAI, đang phát triển các công cụ AI cho các lĩnh vực cụ thể như dịch vụ tài chính hoặc pháp lý. Những người sáng lập này cho rằng các công ty sẽ được hưởng lợi từ các mô hình chuyên biệt hơn là các công cụ đa năng hoặc dành cho người tiêu dùng như ChatGPT.
Đó là chiến lược mà Writer, một công ty khởi nghiệp ứng dụng AI có trụ sở tại San Francisco, đang áp dụng. Công ty này, hiện đang xây dựng các trợ lý AI cho các nhóm tài chính và tiếp thị tại các công ty lớn như Vanguard và Prudential, cho phép các kỹ sư của mình trực tiếp tham gia các cuộc gọi với khách hàng để hiểu quy trình làm việc của họ và cùng xây dựng các trợ lý.
“Các công ty cần được hỗ trợ nhiều hơn để thực sự biến các công cụ AI trở nên hữu ích đối với họ”, May Habib, Giám đốc điều hành của Writer, cho biết.
Reuters
