Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp (AI) đang trải qua một cuộc khủng hoảng tăng trưởng nghiêm trọng : trong khi 95% công ty đã đầu tư vào các giải pháp AI, chỉ 1% đạt được mức độ hoàn thiện trong triển khai. Đáng báo động hơn, 95% các dự án thí điểm AI tạo sinh đang thất bại, với tỷ lệ từ bỏ tăng vọt từ 17% lên 42% chỉ trong một năm.
Vấn đề là gì? Các silo AI đang phá hoại tiềm năng chuyển đổi của công nghệ. Bài viết này khám phá cách Khung Synergy AI có thể cách mạng hóa cách tiếp cận tích hợp AI của doanh nghiệp, biến các khoản đầu tư tốn kém thành lợi thế cạnh tranh bền vững.
Đến năm 2025, các công ty sẽ phải đối mặt với điều mà các chuyên gia gọi là "Nghịch lý AI" : đầu tư kỷ lục đi kèm với tỷ lệ thất bại cao ngất ngưởng. Theo S&P Global Market Intelligence , 42% công ty đã từ bỏ hầu hết các sáng kiến AI trước khi đi vào sản xuất, tăng mạnh so với mức 17% vào năm 2024.
Nghiên cứu của McKinsey cho thấy hơn 80% các tổ chức không thấy tác động hữu hình đến EBIT từ việc đầu tư vào AI tạo sinh. Những lý do chính bao gồm:
Theo InformationWeek , nhân viên dành gần 20% thời gian làm việc trong tuần chỉ để tìm kiếm thông tin rời rạc trên các hệ thống không kết nối.
Khung Synergy AI đại diện cho một sự chuyển đổi mô hình cơ bản từ tích hợp kỹ thuật truyền thống sang sự hài hòa vận hành thực sự. Thay vì xem AI như một tập hợp các công cụ riêng lẻ, phương pháp này tạo ra một hệ sinh thái thông minh, nơi các hệ thống AI chủ động hợp tác để khuếch đại khả năng của nhau.
Theo nghiên cứu của Tạp chí CIO , phương pháp tối ưu là kết hợp hai loại AI:
AI theo chiều dọc (Cụ thể theo hệ thống)
AI theo chiều ngang (liên doanh nghiệp)
Một trong những cải tiến đầy hứa hẹn nhất được nghiên cứu xác định là việc sử dụng nền tảng truyền dữ liệu trực tuyến để hợp nhất các tác nhân AI doanh nghiệp. Cách tiếp cận này:
Gartner Hype Cycle 2025 xác định AI TRiSM (Quản lý tin cậy, rủi ro và bảo mật) là công nghệ quan trọng, bao gồm bốn lớp khả năng kỹ thuật hỗ trợ các chính sách doanh nghiệp cho mọi trường hợp sử dụng AI.
Sự phát triển từ các phòng ban truyền thống sang các nhóm đa chức năng đang cách mạng hóa sự hợp tác kinh doanh. Những nhóm nhỏ, linh hoạt này kết hợp bán hàng, tiếp thị, sản phẩm và thành công của khách hàng để đạt được kết quả vượt trội.
UPS đã triển khai thành công Công cụ Lập kế hoạch Mạng lưới (NPT) tích hợp liền mạch hệ thống nhận và giao hàng. Chìa khóa thành công của công cụ này là gì? Công cụ này bổ sung các quyết định của con người thay vì thay thế chúng, tạo ra một vòng lặp học tập liên tục giữa các kỹ sư con người và hệ thống AI.
Google Health đã chứng minh cách tích hợp đa chức năng có thể mang lại kết quả phi thường, hợp tác với các bác sĩ X-quang, bác sĩ lâm sàng và nhà nghiên cứu để phát triển các công cụ AI chẩn đoán ung thư vú vượt trội hơn đáng kể so với các phương pháp truyền thống.
Microsoft báo cáo rằng Farm Credit Canada đã tiết kiệm đáng kể thời gian thực hiện các tác vụ thường ngày cho 78% người dùng thông qua Microsoft 365 Copilot, trong đó 35% tiết kiệm được hơn một giờ mỗi tuần.
NTT DATA đã đạt được mức độ tự động hóa ấn tượng: lên đến 65% trong bộ phận hỗ trợ dịch vụ CNTT và 100% trong một số quy trình công việc , chứng minh tiềm năng tích hợp AI có hệ thống.
Trước khi triển khai bất kỳ giải pháp nào, điều quan trọng là phải lập bản đồ bối cảnh AI hiện tại của tổ chức bạn:
Nghiên cứu của MIT đưa ra hướng dẫn rõ ràng: việc mua các công cụ AI từ các nhà cung cấp chuyên biệt có tỷ lệ thành công khoảng 67% , trong khi việc tự xây dựng chỉ thành công một phần ba .
Bắt đầu nhỏ, nghĩ lớn
Theo IBM , các tổ chức có cái nhìn toàn diện báo cáo mức ROI cao hơn 22% cho việc phát triển GenAI và mức ROI cao hơn 30% cho việc tích hợp GenAI :
Deloitte báo cáo rằng các lĩnh vực có lợi nhuận cao nhất bao gồm:
Nghiên cứu Informatica CDO Insights 2025 xác định những trở ngại chính:
Một hiện tượng mới nổi gây khó khăn cho việc tích hợp là "Shadow AI" - việc nhân viên sử dụng trái phép các công cụ AI. Harmonic Security cho thấy nhân viên thường bỏ qua các công cụ được cấp phép của công ty để sử dụng các giải pháp linh hoạt hơn, tạo ra rủi ro quản trị đáng kể.
Nghiên cứu CEO 2025 của IBM nhấn mạnh rằng các CEO cho rằng việc thiếu sự hợp tác giữa các bộ phận trong tổ chức là rào cản chính đối với sự đổi mới. 31% lực lượng lao động sẽ cần được đào tạo lại trong ba năm tới.
Năm 2025 được nhất trí định nghĩa là "năm của tác nhân AI". IBM báo cáo rằng 99% các nhà phát triển doanh nghiệp đang khám phá hoặc phát triển các tác nhân AI. Các hệ thống tự động này đại diện cho sự phát triển tự nhiên của Khung Synergy AI.
Capgemini dự đoán sự xuất hiện của "siêu tác nhân" - những người điều phối nhiều hệ thống AI giúp tối ưu hóa tương tác của chúng - đại diện cho giai đoạn mới nhất trong quá trình tiến hóa hướng tới trí tuệ doanh nghiệp thống nhất.
Gartner dự đoán rằng đến năm 2029, AI sẽ tự động giải quyết 80% các vấn đề dịch vụ khách hàng phổ biến mà không cần sự can thiệp của con người, giúp giảm 30% chi phí vận hành .
Bắt đầu bằng việc đánh giá toàn diện về tình trạng phân mảnh AI hiện tại:
Các tổ chức thành công dành 50-70% thời gian và ngân sách cho việc chuẩn bị dữ liệu. Điều này bao gồm:
Triển khai các khuôn khổ quản trị AI bao gồm:
Thành lập các đội bao gồm:
Nghiên cứu của MIT NANDA chỉ rõ: ưu tiên mua giải pháp từ các nhà cung cấp chuyên biệt thay vì tự phát triển, vì cách này có tỷ lệ thành công thấp hơn đáng kể.
Trái ngược với quan niệm phổ biến, MIT nhận thấy rằng ROI lớn nhất đến từ tự động hóa văn phòng , chứ không phải từ các công cụ bán hàng và tiếp thị, nơi tập trung hơn 50% các khoản đầu tư hiện tại.
IBM đề xuất một phương pháp tiếp cận toàn diện xem xét:
Các nền tảng truyền dữ liệu đang nổi lên như một giải pháp kỹ thuật quan trọng, cung cấp:
Các biện pháp tốt nhất bao gồm triển khai phần mềm trung gian cung cấp:
Hiệu quả hoạt động
Tác động tài chính
Chất lượng quyết định
Việc áp dụng và sự tham gia
Nhiều tổ chức gặp khó khăn với các hệ thống cũ không được thiết kế để tương tác. Các giải pháp bao gồm:
Sự phản kháng của tổ chức là một thách thức phổ biến trong việc triển khai các hệ thống AI tích hợp. Các giải pháp hiệu quả bao gồm:
BigID tiết lộ rằng 69% các tổ chức coi rò rỉ dữ liệu AI là mối quan ngại hàng đầu, nhưng 47% không triển khai biện pháp kiểm soát cụ thể nào.
Trí tuệ nhân tạo Agentic đại diện cho sự phát triển tự nhiên của Khung công tác tổng hợp AI. IBM định nghĩa trí tuệ nhân tạo Agentic là các hệ thống sử dụng hệ sinh thái kỹ thuật số của LLM, học máy và NLP để thực hiện các tác vụ tự động mà không cần sự giám sát liên tục của con người.
Tredence báo cáo rằng 25% các công ty hiện đang sử dụng AI tạo sinh sẽ triển khai chương trình thí điểm AI tác nhân vào năm 2025 , với tỷ lệ áp dụng tăng gấp đôi lên 50% vào năm 2027 .
Tuy nhiên, Gartner cảnh báo rằng hơn 40% các dự án AI đại lý sẽ bị hủy bỏ vào cuối năm 2027 do chi phí tăng cao, giá trị kinh doanh không rõ ràng hoặc kiểm soát rủi ro không đầy đủ.
Nghiên cứu của RAND xác định năm nguyên nhân chính gây ra thất bại:
Các tổ chức chiến thắng có chung những đặc điểm sau:
Ngành công nghiệp này có chuyên môn đặc biệt về tích hợp AI, với nhiều tổ chức thử nghiệm các trường hợp sử dụng phổ biến để xây dựng sự tự tin và tinh chỉnh các mô hình kiểm soát và rủi ro.
AI đa chức năng trong chăm sóc sức khỏe cho thấy kết quả đặc biệt khả quan, với những cải thiện về độ chính xác của chẩn đoán và giảm thời gian chẩn đoán.
Trí tuệ nhân tạo nhúng đang chuyển đổi hoạt động quản lý chuỗi cung ứng và kiểm soát chất lượng , với một số tổ chức báo cáo giảm 30% lỗi.
Năm 2025 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng đối với AI doanh nghiệp. Các tổ chức tiếp tục coi AI như một tập hợp các công cụ riêng lẻ sẽ ngày càng gặp bất lợi về mặt cạnh tranh.
Khung Synergy AI không còn là một lựa chọn nữa—mà là một mệnh lệnh chiến lược . Nghiên cứu cho thấy các công ty áp dụng các phương pháp tiếp cận tích hợp đang chứng kiến sự cải thiện 25-40% về hiệu quả liên chức năng, trong khi những công ty duy trì mô hình silo đang thất bại ở mức kỷ lục.
Câu hỏi không còn là liệu tổ chức của bạn có áp dụng AI hay không, mà là liệu các hệ thống AI của bạn có học cách làm việc cùng nhau hiệu quả như đội ngũ nhân viên hay không. Tương lai thuộc về những ai nhận ra rằng tiềm năng thực sự của AI không đến từ các hệ thống riêng lẻ, mà từ sự tương tác hài hòa của chúng trên toàn doanh nghiệp.
Khung Synergy AI là một phương pháp tiếp cận chiến lược để triển khai AI doanh nghiệp, ưu tiên tích hợp và cộng tác giữa các hệ thống AI thay vì triển khai riêng lẻ. Khung này bao gồm ba thành phần chính: Đường cao tốc Thông tin (Insight Highways) để chia sẻ thông tin, Giao thức Thống nhất Quyết định (Decision Coherence Protocols) để đảm bảo tính nhất quán trong quyết định, và Khuếch đại Năng lực (Capability Amplification) để tăng cường năng lực AI lẫn nhau.
Chi phí thay đổi đáng kể tùy thuộc vào quy mô tổ chức và độ phức tạp của các hệ thống hiện có. Tuy nhiên, các tổ chức thành công thường dành 50-70% ngân sách và thời gian cho việc chuẩn bị dữ liệu. IBM báo cáo rằng các tổ chức áp dụng phương pháp tiếp cận toàn diện đạt được ROI cao hơn 22-30% so với các phương pháp triển khai phân mảnh.
Việc triển khai điển hình tuân theo lộ trình 18-24 tháng: 6 tháng cho kiểm toán và thử nghiệm, 6-12 tháng cho việc mở rộng dần dần, và 6 tháng trở lên cho việc tối ưu hóa và chuyển đổi sang AI đại diện. Deloitte báo cáo rằng phần lớn các tổ chức nhận thấy họ cần ít nhất một năm để giải quyết các thách thức về ROI và việc áp dụng.
Theo Informatica, ba trở ngại hàng đầu là chất lượng và việc chuẩn bị dữ liệu (43%), thiếu sự trưởng thành về mặt kỹ thuật (43%) và thiếu kỹ năng (35%). Các trở ngại khác bao gồm sự phản kháng đối với thay đổi tổ chức, các vấn đề về quản trị và bảo mật, cũng như kỳ vọng không thực tế về thời gian đạt được kết quả.
Nghiên cứu của MIT cho thấy rõ ràng: việc mua công cụ AI từ các nhà cung cấp chuyên biệt có tỷ lệ thành công khoảng 67%, trong khi việc tự xây dựng chỉ thành công một phần ba. Điều này đặc biệt đúng với các ngành được quản lý chặt chẽ như dịch vụ tài chính.
Các chỉ số chính bao gồm: cải thiện hiệu quả liên chức năng (mục tiêu: 25-40%), giảm thời gian tìm kiếm thông tin (hiện tại là 20% tuần làm việc), tính nhất quán của thông tin chi tiết giữa các phòng ban và lợi tức đầu tư (ROI) hữu hình từ các khoản đầu tư AI. Deloitte báo cáo rằng 74% các sáng kiến tiên tiến đang đáp ứng hoặc vượt quá kỳ vọng về ROI.
Deloitte xác định ba lĩnh vực hàng đầu: dịch vụ và trải nghiệm khách hàng (ROI tích cực 74%), hoạt động và cơ sở hạ tầng CNTT (69%) và lập kế hoạch và ra quyết định (66%). Dịch vụ chăm sóc sức khỏe và tài chính cho thấy kết quả đặc biệt khả quan về tích hợp liên chức năng.
Shadow AI là việc nhân viên sử dụng trái phép các công cụ AI. Thay vì chặn hoàn toàn, hãy chủ động phát hiện các công cụ đang sử dụng, đánh giá rủi ro cho các trường hợp sử dụng cụ thể, xây dựng chính sách quản trị cân bằng giữa bảo mật và năng suất, đồng thời chuyển đổi dần sang các công cụ doanh nghiệp đã được phê duyệt.
Khung AI Synergy tập trung vào việc tích hợp và cộng tác giữa các hệ thống AI hiện có, trong khi AI agentic đại diện cho sự phát triển hướng tới các hệ thống hoàn toàn tự động. AI agentic thường được coi là mục tiêu cuối cùng của AI Synergy, nơi các hệ thống tích hợp phát triển thành các tác nhân tự động có khả năng lập kế hoạch và hành động độc lập.
Hãy bắt đầu với nền tảng vững chắc của AI Synergy: hệ thống tích hợp, quản trị mạnh mẽ và quy trình tối ưu. Gartner dự đoán 33% ứng dụng phần mềm doanh nghiệp sẽ tích hợp AI agentic vào năm 2028. Hãy chuẩn bị bằng cách triển khai các khuôn khổ quản trị toàn diện, đào tạo nhân viên và các giao thức bảo mật dành riêng cho hệ thống tự động.
Những rủi ro chính bao gồm chi phí leo thang (42% dự án bị hủy bỏ vì lý do này), các vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu, sự phản kháng trước những thay đổi của tổ chức và sự phụ thuộc quá mức vào công nghệ mà không có sự giám sát đầy đủ của con người. BigID báo cáo rằng 55% tổ chức chưa sẵn sàng tuân thủ quy định về AI.
Bài viết này dựa trên nghiên cứu chuyên sâu từ các nguồn đáng tin cậy, bao gồm MIT, McKinsey, Gartner, Deloitte, IBM và các tổ chức AI hàng đầu khác. Tất cả các liên kết và trích dẫn đều được cập nhật tính đến tháng 9 năm 2025.
.svg)
.svg)
.svg)
