• Báo cáo tuyên bố 95% công ty không thu được kết quả gì từ các khoản đầu tư AI của họ
• Chỉ 5% đã triển khai thành công các công cụ AI ở quy mô lớn
• Người lao động thích ChatGPT hơn AI tùy chỉnh

Dữ liệu mới từ sáng kiến NANDA (Networked Agents and Decentralized AI) của MIT đã tuyên bố rằng mặc dù các công ty Mỹ đã đầu tư 35-40 tỷ USD vào các công cụ AI tạo sinh, nhưng phần lớn (95%) trong số đó không thu được kết quả gì.

Điều này có nghĩa là chỉ 5% các công ty đã triển khai thành công các công cụ AI ở quy mô lớn, với những thất bại được cho là do AI không có khả năng giữ lại dữ liệu, thích nghi và học hỏi theo thời gian – chứ không phải do thiếu hụt cơ sở hạ tầng và nhân tài thường xuyên xuất hiện trên các tiêu đề báo chí.

Khám phá một loạt các triển khai, từ hệ thống có sẵn đến các hệ thống được thiết kế đặc biệt, MIT phát hiện chỉ 5% công cụ AI tùy chỉnh từng đạt đến giai đoạn sản xuất.

Các công ty không thu được nhiều kết quả từ các khoản đầu tư AI của họ

Với việc nhiều giám đốc điều hành hiện coi các bản demo chỉ hơn một dự án khoa học nhỏ, niềm tin vào các sáng kiến AI đã giảm sút trong giới lãnh đạo doanh nghiệp.

Các tác động nhỏ nhất được đo lường trong các lĩnh vực dịch vụ chuyên nghiệp, chăm sóc sức khỏe và dược phẩm, tiêu dùng và bán lẻ, dịch vụ tài chính, năng lượng và vật liệu.

Mặc dù nhiều công ty đang gặp khó khăn trong việc định lượng lợi ích của việc triển khai AI, 80% giám đốc điều hành trong lĩnh vực công nghệ và truyền thông đang dự kiến giảm tuyển dụng trong 24 tháng tới.

Tuy nhiên, tác động đến lực lượng lao động khác nhau, với việc cắt giảm việc làm chủ yếu ảnh hưởng đến các vai trò không cốt lõi và được thuê ngoài – ước tính 5-20% các vai trò này đã bị ảnh hưởng.

Nghiên cứu cũng tiết lộ rằng người lao động thích các công cụ chung như ChatGPT hơn các giải pháp chuyên biệt, ngay cả khi chúng được cung cấp bởi cùng một mô hình.

Sự quen thuộc và linh hoạt của ChatGPT nói riêng đã thúc đẩy việc áp dụng shadow IT, với các công ty được khuyến khích xem xét nhu cầu của người lao động và điều chỉnh chính sách phù hợp để tăng cường bảo mật thay vì cấm hoàn toàn chúng.

Mặt khác, các công cụ doanh nghiệp thường được coi là cứng nhắc và kém hiệu quả hơn, mặc dù chi phí của chúng thường cao hơn.

Nhìn về phía trước, rõ ràng là có giá trị trong một chiến lược đơn giản hơn nhiều. Thay vì tạo ra các hệ thống độc quyền phức tạp, việc điều chỉnh các công cụ có sẵn rộng rãi để tuân thủ chính sách của công ty có thể mang lại ROI tốt hơn nhiều, đồng thời giảm lượng đào tạo AI chuyên biệt mà người lao động có thể cần.