Làn sóng đầu tư vào trí tuệ nhân tạo đang phơi bày một nghịch lý lớn của năm 2026: doanh nghiệp đổ hàng chục tỷ USD vào công nghệ này nhưng phần lớn vẫn chưa đo được ROI AI rõ ràng. Khoảng cách giữa kỳ vọng và lợi nhuận thực tế ngày càng rộng.
Nghiên cứu Project NANDA của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), công bố giữa năm 2025 với tiêu đề “The GenAI Divide”, cho thấy 95% tổ chức được khảo sát thu về lợi nhuận bằng 0 từ AI tạo sinh, dù tổng vốn rót vào lĩnh vực này đã đạt 30-40 tỷ USD. Báo cáo dựa trên 150 cuộc phỏng vấn lãnh đạo, khảo sát 350 nhân viên và phân tích 300 dự án triển khai thực tế.
MIT gọi đây là “khoảng trống học hỏi” — doanh nghiệp không thể tích hợp mô hình AI vào quy trình, cơ cấu và văn hóa của mình. Vấn đề không nằm ở công nghệ, mà ở lựa chọn triển khai: nhiều công ty tự xây thay vì mua giải pháp có sẵn, và đặt AI vào marketing hay bán hàng thay vì các khâu hậu cần nơi lợi nhuận cao hơn.
Bức tranh với AI agent — tác nhân tự động được kỳ vọng nhất 2026 — cũng không sáng hơn. Hãng nghiên cứu Gartner dự báo hơn 40% dự án AI agent sẽ bị hủy trước cuối 2027 vì chi phí leo thang, giá trị kinh doanh mơ hồ và kiểm soát rủi ro yếu. Dự báo dựa trên khảo sát hơn 3.400 tổ chức đang đầu tư vào công nghệ này.
Gartner cũng cảnh báo hiện tượng “agent washing” — nhiều nhà cung cấp gắn mác “agent” cho trợ lý ảo hay chatbot cũ mà không có năng lực tự chủ thật sự. Hãng ước tính trong hàng nghìn đơn vị tự nhận làm AI agent, chỉ khoảng 130 cái tên là thật.
Khoảng cách giữa đầu tư và ROI AI
Các khảo sát quy mô lớn khác cùng chỉ về một hướng. Deloitte hỏi 3.235 lãnh đạo doanh nghiệp tại 24 quốc gia: 74% muốn AI giúp tăng doanh thu, nhưng chỉ 20% thực sự nhìn thấy điều đó. Khảo sát AI Agent 2026 của PwC ghi nhận chỉ 34% doanh nghiệp khẳng định chương trình AI tạo ra tác động tài chính đo lường được.
Gốc rễ là khoảng cách giữa thử nghiệm và vận hành thật. Chỉ 28% doanh nghiệp đưa AI vào sản xuất ở quy mô lớn trên nhiều bộ phận; Deloitte cho biết chỉ 25% tổ chức chuyển được từ 40% số dự án thí điểm trở lên sang vận hành. Với riêng AI agent, 79% nói đã ứng dụng nhưng chỉ 11% chạy thật trong sản xuất.
Tuy vậy, nhóm thiểu số thành công cho thấy phần thưởng rất lớn. Khảo sát của McKinsey ghi nhận mức hoàn vốn trung bình 5,8 lần trong vòng 14 tháng kể từ khi đưa AI vào vận hành thực. Yếu tố số một gắn với ROI AI đo lường được là tái thiết kế quy trình — doanh nghiệp chỉ thấy tác động lên lợi nhuận khi nhúng AI thẳng vào luồng công việc, thay vì dùng như công cụ rời.
Việt Nam không nằm ngoài nghịch lý này. Theo báo cáo “Clear Signal” của Yandex Ads công bố tháng 5/2026, tỷ lệ tiếp cận AI tại Việt Nam đạt 81%, chỉ sau Thái Lan (84%) trong khu vực; 77% chuyên gia marketing nói AI tác động lớn tới hoạt động. Nhưng cũng 41% thừa nhận khó đo lường hiệu quả — tỷ lệ cao nhất trong ba thị trường được khảo sát cùng Indonesia và Thái Lan.
Các rào cản quen thuộc của doanh nghiệp Việt là chi phí và pháp lý. Nhiều đơn vị chùn bước trước suất đầu tư hạ tầng, chi phí nhân sự dữ liệu và sự thiếu rõ ràng về khung pháp luật, nhất là khi Luật Trí tuệ nhân tạo có hiệu lực từ 1/3/2026 đặt thêm yêu cầu về minh bạch và quản trị dữ liệu.
Điều cần theo dõi trong nửa cuối 2026 là liệu làn sóng “thanh lọc” các dự án thí điểm có buộc doanh nghiệp chuyển trọng tâm từ chạy đua công cụ sang tái thiết quy trình hay không. Bài học chung từ các khảo sát đã khá rõ: ROI AI không đến từ việc mua công nghệ mạnh nhất, mà từ việc thay đổi cách con người và tổ chức làm việc cùng nó.
Nguồn: MIT Project NANDA, Gartner, Deloitte, PwC, McKinsey, Yandex Ads. Xem thêm: Cuộc đua chi tiêu hạ tầng AI 700 tỷ USD: bong bóng hay cuộc đua? · Gartner
Đọc thêm: Capex AI 700 tỷ USD · Anthropic vượt OpenAI thị phần DN · Thị trường AI 2026
