XU HƯỚNG VÀ THỰC TẾ ỨNG DỤNG AI TRONG DOANH NGHIỆP NĂM 2025

20/03/2025 Số lần xem: 402 Trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển mình từ một khái niệm công nghệ cao thành một công cụ thiết yếu trong hoạt động của doanh nghiệp. Bước sang năm 2025, AI không còn là "cuộc chơi" của các tập đoàn lớn mà đã len lỏi vào mọi quy mô doanh nghiệp, từ khâu vận hành, chăm sóc khách hàng cho đến ra quyết định chiến lược. Bài viết này sẽ điểm qua những xu hướng AI nổi bật và phân tích cách các doanh nghiệp thế giới đang ứng dụng AI vào thực tiễn để tối ưu hiệu suất và tạo lợi thế cạnh tranh. Sự kỳ vọng về AI đang thay đổi trong khối doanh nghiệp
Trong năm 2025, những kỳ vọng ban đầu về trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần lắng xuống, đặc biệt là trong các doanh nghiệp (DN). Nguyên nhân chính đến từ việc khả năng của các mô hình hiện tại không đáp ứng được tiến độ mong đợi, cùng với sự phức tạp của nhiều quy trình kinh doanh. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), mặc dù rất mạnh mẽ trong việc phát hiện mẫu dữ liệu và phản hồi người dùng, nhưng vẫn chưa đạt đến mức độ “trí thông minh” thực sự khi xét theo góc nhìn con người. Chúng có thể tạo ra thông tin có vẻ hợp lý nhưng đôi khi lại thiếu chính xác.

Tuy nhiên, điều này không đồng nghĩa với việc sự phát triển của AI sẽ chững lại. Thay vào đó, năm 2025 chứng kiến những xu hướng và thực tế mới trong việc ứng dụng AI vào doanh nghiệp, tập trung vào 5 lĩnh vực chính.

1. AI giúp tăng cường thay vì thay thế nhân viên
Một trong những xu hướng quan trọng nhất là vai trò hỗ trợ của AI đối với nhân viên thay vì thay thế họ. Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, các DN sử dụng công nghệ để xây dựng lợi thế cạnh tranh bằng cách cải thiện trải nghiệm khách hàng, đổi mới sản phẩm hoặc dịch vụ và tối ưu hóa chi phí vận hành.
 
Các công cụ LLM đã sẵn sàng để áp dụng rộng rãi trong mọi tổ chức, tương tự như cuộc cách mạng PC những năm 80-90 hay sự trỗi dậy của điện toán đám mây đầu thập niên 2000. Tuy nhiên, lợi thế cạnh tranh sẽ phụ thuộc vào cách DN sử dụng các công cụ này để tăng cường kỹ năng hiện có và tận dụng tài sản trí tuệ con người.

Những DN coi AI như một giải pháp thay thế hoàn toàn cho lao động có tay nghề cao sẽ gặp khó khăn. Công nghệ không thể nắm bắt được kiến thức sâu sắc về sản phẩm, quy trình nội bộ hay mối quan hệ khách hàng mà nhân viên mang lại. Michael Hobbs – nhà sáng lập nền tảng tin cậy và tuân thủ AI – nhấn mạnh rằng: “Bạn có thể nhận được câu trả lời nhanh chóng từ các hệ thống AI thế hệ mới. Nhưng CIO cần phải hỏi liệu đây có phải là câu trả lời tốt nhất không và liệu tôi có đang phát triển cơ sở kỹ năng trong tổ chức của mình không?”

2. Tập trung vào tài sản dữ liệu
Dữ liệu tiếp tục là yếu tố then chốt quyết định hiệu quả ứng dụng AI trong DN vào năm 2025. Các mô hình nền tảng (FM) thường được đào tạo trên dữ liệu công khai đa dạng nên chỉ phù hợp với các câu hỏi chung chung mà ít giá trị đối với nhu cầu cụ thể của từng DN.
 
Kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation) đang nổi lên như một giải pháp kết hợp giữa truy xuất thông tin độc quyền và khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của LLM để cung cấp kết quả tập trung hơn. Theo dự báo từ Forrester, các dịch vụ RAG sẽ trở thành tiêu chuẩn cho hầu hết nhà cung cấp đám mây vào năm 2025.

Để tận dụng tối đa RAG và các dịch vụ tương tự, DN cần đảm bảo dữ liệu nội bộ đã sẵn sàng cho AI thông qua quản lý thông tin tốt: dọn dẹp dữ liệu, loại bỏ trùng lặp, xác thực nguồn gốc và kiểm tra quyền sở hữu dữ liệu. Đồng thời, phần mềm quản trị AI cũng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết khi chi tiêu cho các giải pháp này dự kiến tăng gấp bốn lần từ nay đến năm 2030.

3. Kiểm soát chi phí triển khai
Chi phí luôn là một rào cản lớn đối với việc triển khai rộng rãi AI trong DN. Theo Gartner, hơn 90% CIO khảo sát vào năm 2024 cho biết giới hạn ngân sách đã làm giảm khả năng tạo ra giá trị từ đầu tư AI.

Năm 2025 dự kiến sẽ xuất hiện nhiều khung tính toán chi phí mở rộng quy mô do các công ty như Gartner hay Forrester phát triển nhằm giúp DN kiểm soát ngân sách hiệu quả hơn trước khi triển khai diện rộng.

Ngoài ra, sự cạnh tranh giữa các nhà cung cấp đám mây lớn như Microsoft Azure, AWS hay Google Cloud cũng góp phần giảm giá thành dịch vụ AI. Tuy nhiên, tốc độ xây dựng trung tâm dữ liệu (TTDL) mới phục vụ nhu cầu ngày càng tăng vẫn là một thách thức lớn do hạn chế về nguồn cung điện năng toàn cầu.

4. Đo lường tỷ lệ thu hồi vốn đầu tư (ROI)
Việc đo lường ROI từ các khoản đầu tư vào AI tiếp tục là một vấn đề nan giải đối với nhiều DN vào năm 2025 do thiếu tiêu chuẩn chung để đánh giá hiệu quả tài chính hoặc năng suất mà công nghệ mang lại.
 
Trong năm nay, dự kiến sẽ xuất hiện những khung đo lường ROI mới vượt xa KPI truyền thống bằng cách tích hợp thêm yếu tố như mức độ hài lòng khách hàng hay tốc độ đổi mới sản phẩm/dịch vụ.

5. Tránh nguy cơ bị tụt hậu
Làn sóng sản phẩm AI hiện tại đặt ra thách thức lớn cho nhiều mô hình kinh doanh truyền thống nếu không kịp thích nghi với công nghệ mới. Một ví dụ điển hình là Chegg – gã khổng lồ giáo dục trực tuyến – mất tới 99% giá trị thị trường sau khi sinh viên chuyển sang sử dụng ChatGPT miễn phí thay vì trả tiền đăng ký dịch vụ học tập của họ.

Năm 2025 sẽ chứng kiến thêm nhiều trường hợp tương tự ở cả lĩnh vực B2C (doanh nghiệp tới khách hàng) lẫn B2B (doanh nghiệp tới doanh nghiệp). Đây vừa là lời cảnh tỉnh vừa mở ra cơ hội cho những DN biết tận dụng điểm mạnh nội tại để thích nghi nhanh chóng với xu hướng mới do AI thúc đẩy.


Phần mềm CADS với kinh nghiệm nhiều năm trong lĩnh vực chuyển đổi số, sẵn sàng đồng hành cùng doanh nghiệp trên hành trình này.

Hãy đăng ký tư vấn ngay để có thể trực tiếp trải nghiệm được một hệ sinh thái với đa dạng các nền tảng, tính năng sẽ là giải pháp tương lai cho doanh nghiệp!
-------------------------------------------------------
Công ty phần mềm CADS
Hotline: 0903402799
CSKH: 19001294
Facebook:https://www.facebook.com/PhanMemCADS/