Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng chuyển mình từ giai đoạn thử nghiệm trở thành một lớp năng lực vận hành cốt lõi của doanh nghiệp. Nếu trước đây AI chủ yếu dừng lại ở các dự án thí điểm rời rạc, thì trong giai đoạn 2026-2030, xu hướng sẽ là tích hợp sâu vào các quy trình kinh doanh trọng yếu và hệ thống ra quyết định. Thực tiễn cho thấy, mức độ trưởng thành của AI gắn chặt với hiệu quả kinh doanh: ROI (tỷ suất lợi nhuận trên đầu tư) chỉ khoảng 0,2% ở giai đoạn thí điểm, tăng lên 5,9% khi mở rộng và có thể đạt tới 13% khi AI trở thành một phần của mô hình vận hành lõi. Điều này cho thấy AI không phải là một dự án công nghệ ngắn hạn, mà là hành trình nâng cấp năng lực tổ chức theo từng cấp độ.

Trong bối cảnh đó, lợi thế cạnh tranh sẽ không còn đến từ việc “có AI”, mà từ khả năng mở rộng AI theo một kiến trúc triển khai rõ ràng và kỷ luật quản trị chặt chẽ, thay vì các thử nghiệm rời rạc hoặc mở rộng thiếu kiểm soát. Với doanh nghiệp, câu hỏi trọng tâm hiện nay không phải là có nên ứng dụng AI hay không, mà là lựa chọn mô hình đầu tư phù hợp, phân bổ nguồn lực đúng thứ tự và xác định điểm khởi đầu để vừa tạo giá trị sớm vừa bảo đảm khả năng nhân rộng trong dài hạn.

Ba mô hình triền khai AI phổ biến nhất hiện nay

Ba mô hình triển khai phổ biến hiện nay gồm tự phát triển nội bộ, sử dụng giải pháp thương mại và hợp tác với đối tác. Mỗi mô hình có ưu điểm và hạn chế riêng về tốc độ, mức tùy biến, chi phí và rủi ro. Việc lựa chọn không nên dựa trên xu hướng công nghệ mà phải xuất phát từ mức trưởng thành dữ liệu, năng lực nhân sự và mục tiêu chiến lược của doanh nghiệp. Đây là quyết định mang tính nền tảng, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng mở rộng AI trong dài hạn.

Khi đánh giá các mô hình AI, lãnh đạo doanh nghiệp cần cân nhắc ba biến số chính: tốc độ triển khai, khả năng tùy biến và khả năng chi trả. Giải pháp thương mại thường triển khai nhanh nhưng hạn chế tùy chỉnh; mô hình in-house cho phép kiểm soát cao nhưng đòi hỏi nguồn lực lớn; trong khi mô hình hợp tác giúp cân bằng giữa tốc độ và năng lực chuyên sâu. Hiểu rõ các đánh đổi này giúp doanh nghiệp tránh quyết định đầu tư theo phong trào.

Một sai lầm phổ biến là đầu tư xây dựng đội AI nội bộ khi dữ liệu, quy trình và nhân lực chưa đủ trưởng thành. Điều này dễ dẫn đến chi phí cao nhưng hiệu quả thấp. Doanh nghiệp nên tiếp cận theo lộ trình từng bước: bắt đầu bằng giải pháp sẵn có hoặc hợp tác với đối tác, sau đó mới mở rộng năng lực nội bộ khi đã tích lũy đủ dữ liệu và kinh nghiệm vận hành. Cách tiếp cận này giúp giảm rủi ro và tối ưu hiệu quả đầu tư.

Đối với đa số doanh nghiệp, mô hình hợp tác cùng đối tác công nghệ là lựa chọn khả thi nhất trong giai đoạn đầu. Cách tiếp cận này giúp rút ngắn thời gian triển khai, tận dụng chuyên môn sẵn có và giảm áp lực đầu tư ban đầu. Quan trọng hơn, doanh nghiệp có thể học hỏi trong quá trình triển khai để từng bước xây dựng năng lực nội bộ. Đây được xem là con đường cân bằng giữa tốc độ, chi phí và khả năng mở rộng trong bối cảnh hiện nay.

Cơ cấu chi phí điển hình cho dự án AI

Để AI tạo ra giá trị bền vững, doanh nghiệp cần tiếp cận đầu tư theo cấu trúc hợp lý thay vì dàn trải vào công nghệ đơn lẻ. Thực tiễn cho thấy hiệu quả phụ thuộc lớn vào mức sẵn sàng dữ liệu, năng lực đội ngũ và hạ tầng nền tảng. Cơ cấu dưới đây phản ánh cách phân bổ vốn tối ưu giúp doanh nghiệp vừa kiểm soát rủi ro, vừa tạo nền móng cho việc mở rộng AI trong dài hạn.

Nhiều dự án AI không đạt kỳ vọng khi mở rộng vì doanh nghiệp tập trung vào phát triển mô hình trước khi xây dựng nền tảng dữ liệu và hạ tầng phù hợp. Các nghiên cứu của McKinsey, BCG và Gartner đều chỉ ra rằng phần lớn thất bại trong triển khai AI bắt nguồn từ dữ liệu phân tán, chất lượng dữ liệu thấp hoặc thiếu hạ tầng xử lý để vận hành mô hình ở quy mô lớn. Vì vậy, cách tiếp cận hiệu quả thường bắt đầu từ việc xác định các use case có giá trị, đồng thời từng bước chuẩn hóa dữ liệu và xây dựng nền tảng hạ tầng để hỗ trợ triển khai. Khi nền tảng này được thiết lập, doanh nghiệp mới có thể mở rộng các ứng dụng AI và phát triển đội ngũ vận hành phù hợp.

Ba chiến lược đầu tư AI theo quy mô doanh nghiệp

Mức độ đầu tư AI cần được thiết kế phù hợp với quy mô và tham vọng tăng trưởng của từng doanh nghiệp, thay vì áp dụng một mô hình chung. Thực tiễn cho thấy các tổ chức thường tiến hóa qua ba cấp độ chiến lược, từ tối ưu vận hành đến tạo nguồn tăng trưởng mới và tái cấu trúc mô hình kinh doanh. Việc xác định đúng vị thế hiện tại là điều kiện tiên quyết để tối đa hóa hiệu quả đầu tư AI.

Không phải mọi doanh nghiệp đều cần cùng một mức đầu tư AI. Doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể ưu tiên AI phòng thủ để tối ưu chi phí; doanh nghiệp tăng trưởng nên khai thác AI để tạo doanh thu mới; trong khi các tập đoàn lớn có thể tiến tới tái cấu trúc mô hình vận hành bằng AI. Việc xác định đúng tham vọng và vị thế hiện tại giúp doanh nghiệp phân bổ nguồn lực hợp lý và tránh đầu tư dàn trải.

Đường cong giá trị theo mức trưởng thành AI

Giá trị từ AI không tăng tuyến tính mà phụ thuộc chặt chẽ vào mức trưởng thành của tổ chức. Thực tiễn quốc tế cho thấy ROI chỉ cải thiện rõ rệt khi AI được tích hợp sâu vào quy trình và mô hình vận hành. Đường cong giá trị dưới đây minh họa sự khác biệt về hiệu quả giữa các giai đoạn, đồng thời cung cấp cơ sở tham chiếu để doanh nghiệp Việt xác định lộ trình đầu tư và mở rộng AI phù hợp.

ROI cho các dự án AI thay đổi rất nhiều, tùy thuộc vào mức độ kinh nghiệm của một tổ chức.

ROI từ AI tăng theo cấp số nhân khi tổ chức nâng cao mức trưởng thành. Ở giai đoạn thử nghiệm, lợi ích thường còn khiêm tốn; khi AI được tích hợp vào quy trình chính, hiệu quả bắt đầu cải thiện rõ rệt; và chỉ khi AI trở thành năng lực vận hành cốt lõi, doanh nghiệp mới ghi nhận giá trị vượt trội. Điều này cho thấy AI là một hành trình dài hạn, không phải một dự án ngắn hạn.

Phần lớn thất bại của AI không xuất phát từ thuật toán mà từ khoảng trống tổ chức như dữ liệu chưa chuẩn hóa, quy trình chưa được thiết kế lại, thiếu cơ chế quản trị và lựa chọn use case chưa đúng trọng tâm. Khi công nghệ được triển khai nhanh hơn năng lực hấp thụ của tổ chức, ROI thường không đạt kỳ vọng. Nhận diện đúng nguyên nhân giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược kịp thời.

Lời kết

Với doanh nghiệp, bước đi quan trọng tiếp theo không phải là mở thêm các dự án thí điểm mới, mà là lựa chọn giá trị ưu tiên để triển khai AI theo chiều sâu, đồng thời thiết lập cơ chế quản trị đủ mạnh để nhân rộng. Nếu tiếp tục tiếp cận AI theo dự án ngắn hạn, phần lớn tổ chức sẽ mắc kẹt ở vùng giá trị thấp dù đã đầu tư đáng kể. Giai đoạn tới sẽ không còn là cuộc đua triển khai AI đơn lẻ, mà là cuộc đua về năng lực thiết kế lại mô hình vận hành để AI thực sự tạo ra lợi thế bền vững.

---------------------------

Nguồn tham khảo: McKinsey

Tổng hợp bởi nhóm tác giả DTSVN - Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng.

DTSVN là Công ty Chuyển đổi số tiên phong cung cấp giải pháp số hóa mới nhất dành riêng cho các doanh nghiệp trong ngành Tài chính - Ngân hàng tại Việt Nam; giúp Ngân hàng, tổ chức tài chính nhanh chóng hoàn thiện hệ thống công nghệ phục vụ Chuyển đổi số.

Liên hệ ngay để được tư vấn và trải nghiệm giải pháp tại đây   

Artificial Intelligence (AI) is rapidly transitioning from an experimental phase to becoming a core operational capability of enterprises. If AI previously existed mainly as fragmented pilot projects, the period from 2026-2030 will see a shift toward deep integration into core business processes and decision-making systems. In practice, the maturity level of AI is closely tied to business performance: ROI (Return on Investment) is only around 0.2% at the pilot stage, increases to 5.9% when scaled, and can reach up to 13% when AI becomes embedded in the core operating model. This shows that AI is not a short-term technology project, but a journey of upgrading organizational capabilities across different stages.

In this context, competitive advantage will no longer come from simply “having AI,” but from the ability to scale AI through a clear deployment architecture and strong governance discipline, rather than fragmented experimentation or uncontrolled expansion. For enterprises, the key question today is no longer whether to adopt AI, but how to choose the right investment model, allocate resources in the correct order, and define the right starting point to generate early value while ensuring long-term scalability.

The three most common AI deployment models today

The three most common deployment models today include in-house development, commercial solutions, and partnership-based approaches. Each model comes with its own advantages and trade-offs in terms of speed, customization, cost, and risk. The choice should not be driven by technology trends, but by the organization’s data maturity, talent capabilities, and strategic objectives. This is a foundational decision that directly impacts the ability to scale AI in the long run.

When evaluating AI models, business leaders need to consider three key variables: deployment speed, level of customization, and affordability. Commercial solutions are typically fast to deploy but limited in customization; in-house models provide greater control but require significant resources; while partnerships offer a balance between speed and specialized expertise. Understanding these trade-offs helps organizations avoid trend-driven investment decisions.

A common mistake is investing in building an internal AI team when data, processes, and talent are not yet mature. This often leads to high costs with low returns. Enterprises should adopt a step-by-step approach: start with ready-made solutions or partner with external providers, then gradually build internal capabilities once sufficient data and operational experience have been accumulated. This approach reduces risk and optimizes investment efficiency.

For most enterprises, partnering with technology providers is the most feasible option in the early stages. This approach shortens implementation time, leverages existing expertise, and reduces initial investment pressure. More importantly, organizations can learn during the deployment process and gradually build internal capabilities. It is considered a balanced path between speed, cost, and scalability in the current context.

Typical cost structure for AI projects

To generate sustainable value from AI, enterprises need to approach investment with a structured allocation rather than spreading resources across isolated technologies. In practice, effectiveness depends heavily on data readiness, team capabilities, and foundational infrastructure. The structure below reflects an optimal capital allocation approach that enables organizations to manage risks while building a foundation for long-term AI scalability.

Many AI projects fail to meet expectations when scaled because organizations focus on model development before establishing proper data foundations and infrastructure. Studies by McKinsey, BCG, and Gartner show that most AI deployment failures stem from fragmented data, poor data quality, or insufficient infrastructure to operate models at scale. Therefore, an effective approach typically begins with identifying high-value use cases, while gradually standardizing data and building the infrastructure required to support deployment. Once this foundation is in place, enterprises can scale AI applications and develop the necessary operational teams.

Three AI investment strategies by enterprise scale

The level of AI investment should be designed to align with the size and growth ambition of each enterprise, rather than applying a one-size-fits-all model. In practice, organizations tend to evolve through three strategic stages from operational optimization to growth creation and ultimately business model transformation. Identifying the current position is a prerequisite for maximizing AI investment effectiveness.

Not all enterprises require the same level of AI investment. Small and medium-sized businesses may prioritize defensive AI to optimize costs; growth-oriented companies should leverage AI to generate new revenue streams; while large enterprises can move toward transforming their operating models with AI. Identifying the right ambition and current position helps organizations allocate resources effectively and avoid fragmented investments.

The value curve by AI maturity level

The value generated by AI does not increase linearly but depends heavily on organizational maturity. In practice, ROI improves significantly only when AI is deeply integrated into processes and operating models. The value curve below illustrates the differences in effectiveness across stages and provides a reference for enterprises to define their AI investment and scaling roadmap.

ROI for AI projects varies significantly depending on an organization’s level of experience.

ROI from AI increases exponentially as organizations advance in maturity. At the pilot stage, benefits are modest; when AI is integrated into core processes, effectiveness improves significantly; and only when AI becomes a core operational capability do enterprises realize substantial value. This reinforces that AI is a long-term journey, not a short-term project.

Most AI failures do not stem from algorithms, but from organizational gaps such as unstandardized data, unoptimized processes, lack of governance mechanisms, and poorly selected use cases. When technology is deployed faster than the organization’s ability to absorb it, ROI often falls short of expectations. Identifying the root causes enables enterprises to adjust their strategies in a timely manner.

Conclusion

For enterprises, the next critical step is not to launch more pilot projects, but to prioritize high-value use cases for deep AI deployment while establishing strong governance mechanisms for scaling. If organizations continue to approach AI as short-term projects, most will remain stuck in a low-value zone despite significant investment. The next phase will no longer be a race to deploy isolated AI solutions, but a race to redesign operating models so that AI can deliver sustainable competitive advantage.

---------------------

Reference: McKinsey

Compiled by DTSVN authors – Digital transformation solutions for the Banking and Financial Services industry.

DTSVN is a pioneering digital transformation company providing the latest digital solutions tailored for enterprises in the Banking and Financial Services sector in Vietnam, helping banks and financial institutions rapidly modernize their technology systems to accelerate digital transformation.

Contact us now for consultation and to experience the solution here.