Báo Cáo Của MIT Thực Sự Nói Gì?

Báo cáo có tiêu đề "Khoảng Cách Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh: Tình Trạng AI Thương Mại Năm 2025" cho thấy, mặc dù các doanh nghiệp đã chi 30 đến 40 tỷ USD cho AI tạo sinh, 95% công ty cho đến nay vẫn chưa đạt được lợi nhuận thương mại.

Trọng tâm của nghiên cứu này là "Khoảng cách GenAI." Nghiên cứu phát hiện ra rằng bất chấp việc tranh nhau tích hợp các mô hình mới mạnh mẽ, chỉ khoảng 5% các dự án thí điểm AI đạt được tăng trưởng doanh thu nhanh chóng; đại đa số các dự án trì trệ, hầu như không có tác động đo lường được nào đến báo cáo lợi nhuận của doanh nghiệp.

Nghiên cứu này dựa trên các cuộc phỏng vấn với 150 nhà lãnh đạo doanh nghiệp, khảo sát 350 nhân viên và phân tích 300 triển khai AI công khai, vẽ ra một khoảng cách rõ ràng giữa các trường hợp thành công và các dự án trì trệ.

Aditya Challapally, người đóng góp nghiên cứu cho dự án NANDA của MIT, cho biết: "Một số dự án thí điểm của các công ty lớn và các startup trẻ thực sự thể hiện xuất sắc trong AI tạo sinh. Ví dụ, một số startup do những người trẻ 19 hoặc 20 tuổi lãnh đạo đã tăng doanh thu từ 0 lên 20 triệu USD trong vòng một năm," điều này là do họ tập trung vào một điểm đau, thực hiện hiệu quả và thiết lập quan hệ đối tác thông minh với các công ty sử dụng công cụ của họ.

Tuy nhiên, trong 95% các công ty trong tập dữ liệu, việc triển khai AI tạo sinh kém hiệu quả. Vấn đề cốt lõi là gì? Không phải là chất lượng của các mô hình AI, mà là "khoảng cách học hỏi" từ cả hai phía công cụ và tổ chức. Mặc dù các giám đốc điều hành thường đổ lỗi cho quy định hoặc hiệu suất mô hình, nghiên cứu của MIT chỉ ra rằng vấn đề nằm ở quy trình tích hợp doanh nghiệp có sai sót.

Challapally giải thích rằng các công cụ mô hình lớn đa mục đích như ChatGPT xuất sắc trong sử dụng cá nhân nhờ tính linh hoạt, nhưng lại trì trệ trong ứng dụng doanh nghiệp vì chúng không thể học từ hoặc thích ứng với quy trình làm việc.

Dữ liệu cũng tiết lộ sự không phù hợp trong phân bổ nguồn lực. Hiện tại, hơn một nửa ngân sách AI tạo sinh được dành cho các công cụ bán hàng và tiếp thị, tuy nhiên MIT phát hiện ra rằng lợi tức đầu tư cao nhất thường đến từ tự động hóa hậu cần—loại bỏ thuê ngoài quy trình kinh doanh, cắt giảm chi phí đại lý bên ngoài và hợp lý hóa hoạt động.

Báo cáo của MIT cho rằng cách các công ty áp dụng AI là rất quan trọng. Tỷ lệ thành công của việc mua công cụ AI từ các nhà cung cấp chuyên nghiệp và thiết lập quan hệ đối tác là khoảng 67%, trong khi xây dựng nội bộ chỉ có tỷ lệ thành công bằng một phần ba (khoảng 22%).