Tại sao phi công AI lại liên tục dừng hoạt động……Appian cho rằng “chìa khóa nằm ở quy trình làm việc chứ không phải công nghệ”

Các doanh nghiệp đang thúc đẩy nhanh chóng các thử nghiệm trí tuệ nhân tạo tạo sinh (AI), nhưng liên tiếp không thể chuyển đổi thành kết quả kinh doanh thực tế. Công ty phần mềm Mỹ Appian chẩn đoán rằng nguyên nhân không nằm ở AI bản thân, mà ở việc chưa tích hợp AI một cách thích hợp vào các quy trình kinh doanh “chắc chắn”.

Giám đốc kỹ thuật giá trị doanh nghiệp của Appian, Greta Peterman, tại sự kiện “Appian World 2026” gần đây nói: “AI giống như chỉ có động cơ mà không có ô tô,” và chỉ ra rằng, “phải tích hợp AI vào quy trình làm việc để nó có thể vận hành dự đoán được và hiệu quả.” Cô tiếp tục giải thích: “Nếu không, nó chỉ dừng lại ở mức cơ hội không rõ ràng.”

Điều cốt lõi cô nhấn mạnh là không nên nhầm lẫn “năng suất cá nhân” với “đổi mới doanh nghiệp”. Điều này có nghĩa là, chỉ dựa vào nhân viên để nâng cao tốc độ tóm tắt tài liệu hoặc phác thảo, khó có thể nói rằng đã có sự thay đổi cấu trúc ở cấp độ doanh nghiệp. Cô cho rằng, đặc biệt trong các công việc cần kiểm soát tuân thủ và theo dõi kiểm toán như đối chiếu hóa đơn hoặc quản lý đơn hàng bán, hệ thống có thể xác minh rõ ràng kết quả quan trọng hơn so với AI đưa ra câu trả lời theo xác suất.

“AI dùng để trình diễn khác với AI ứng dụng thực tế”

Peterman chỉ ra rằng, AI cần thiết tại doanh nghiệp không phải là hệ thống đưa ra “các câu trả lời hợp lý có vẻ hợp lý”, mà là hệ thống có thể tạo ra kết quả khiến người phụ trách tài chính hoặc cơ quan quản lý tin tưởng. Ví dụ, cô nói về công việc đối chiếu hóa đơn: “Quy trình này không thể xử lý theo xác suất, mà phải có kết quả tuyệt đối và có thể kiểm toán.”

Điều này phù hợp với giới hạn lớn nhất mà các doanh nghiệp gặp phải khi giới thiệu AI tạo sinh gần đây. Bởi dù trong trình diễn có thể thể hiện kết quả ấn tượng, trong thực tế, do có khả năng sai sót, trách nhiệm và vấn đề quản lý, phạm vi ứng dụng thường bị hạn chế. Cuối cùng, cách sử dụng AI như một công cụ dán rời rạc khó có thể tạo ra giá trị thương mại thực sự, mà phải tích hợp vào quy trình và hệ thống kiểm soát hiện có.

ROI đạt 441%… Quan trọng hơn thời gian tiết kiệm là “tác động sau”

Peterman cũng đề cập đến một cuộc khảo sát do tổ chức nghiên cứu thị trường IDC thực hiện theo ủy thác của Appian. Khảo sát cho thấy, các doanh nghiệp sử dụng nền tảng của Appian đã đạt tỷ lệ hoàn vốn đầu tư (ROI) 441% trong vòng ba năm, rút ngắn thời gian ra mắt sản phẩm 59%.

Tuy nhiên, cô nhấn mạnh rằng các con số này không đơn thuần phản ánh tiết kiệm thời gian. Cô giải thích rằng, các doanh nghiệp hiệu quả cao không chỉ quan tâm đến việc giảm thời gian làm việc, mà còn theo dõi tác động tài chính của các thay đổi quy trình trong các giai đoạn sau.

Thực tế, Appian tiết lộ rằng, khi hợp tác với một công ty công nghệ y tế toàn cầu, họ đã định lượng được cách một quy trình đơn hàng bán hàng hỗ trợ AI có thể phát hiện ra các lỗi trị giá hàng triệu đô la trong các bước sau. Điều này có nghĩa là, một quy trình nhỏ có vẻ bất thường ban đầu có thể quyết định 80% tác động trong các bước tiếp theo.

Peterman nói: “20% quy trình có vẻ bất thường đó có thể tạo ra 80% tác động trong các giai đoạn sau. Nếu chỉ tập trung vào làm ‘những điều thú vị’, sẽ không thể giải quyết các vấn đề thực tế gây ma sát với khách hàng hoặc khiến doanh nghiệp bị tụt lại phía sau so với đối thủ.”

Thành công hay thất bại của AI phụ thuộc vào “nội tại” chứ không phải công cụ độc lập

Phát biểu này cho thấy, chiến lược AI của doanh nghiệp đang chuyển từ “có nên đưa AI vào” sang “làm thế nào để nội tại hóa AI”. Với sự phổ biến nhanh chóng của AI tạo sinh, dù các dự án thử nghiệm ngày càng nhiều, nhưng số trường hợp chứng minh được kết quả thuyết phục để trình bày với hội đồng quản trị hoặc ban quản lý vẫn còn hạn chế.

Cuối cùng, có thể hiểu rằng, giá trị thương mại của AI có thể đo lường được phụ thuộc nhiều vào khả năng chứng minh quy trình kiểm soát, khả năng kiểm toán, khả năng đáp ứng tuân thủ và hiệu quả giảm chi phí trong các bước tiếp theo, chứ không phải là các trình diễn hào nhoáng. Cuộc cạnh tranh AI của doanh nghiệp hiện nay cũng đang bước vào giai đoạn mà thành công hay thất bại phụ thuộc vào độ sâu của đổi mới quy trình thực tế chứ không phải số lượng thử nghiệm.

Lưu ý về AI TP Bài viết này sử dụng mô hình ngôn ngữ dựa trên TokenPost.ai để tóm tắt. Thông tin chính trong bài có thể bị bỏ sót hoặc có sự khác biệt với thực tế.