Việc kinh doanh

Lợi tức đầu tư (ROI) của việc triển khai AI vào năm 2025: Hướng dẫn đầy đủ với các nghiên cứu điển hình thực tế

Lợi nhuận 3,70 đô la trên mỗi đô la đầu tư vào AI—những công ty có hiệu suất cao nhất nhận được 10,30 đô la. Tuy nhiên, đến năm 2025, 42% công ty đã từ bỏ hầu hết các dự án, với lý do chi phí không rõ ràng và giá trị không chắc chắn. Novo Nordisk: báo cáo lâm sàng từ 12 tuần xuống còn 10 phút. PayPal: 11% tổn thất do gian lận. 74% đạt được ROI dương trong năm đầu tiên, nhưng chỉ 6% trở thành "công ty AI có hiệu suất cao". Câu hỏi không phải là "chúng ta có đủ khả năng chi trả cho AI không?"—mà là "chúng ta có đủ khả năng trì hoãn không?"

Tổng giám đốc điều hành & Nhà sáng lập Electe‍

Tóm tắt bài viết này bằng AI

Lợi tức đầu tư của trí tuệ nhân tạo vào năm 2025: Dữ liệu cứng và mốc thời gian thực tế

‍

Khi đánh giá ROI của AI vào năm 2025, các công ty phải đối mặt với một câu hỏi quan trọng: "Chúng ta có đủ khả năng chi trả cho AI không?"; câu hỏi thực sự mà họ nên hỏi là "Chúng ta có đủ khả năng trì hoãn không?"

Phân tích toàn diện này xem xét dữ liệu thực tế về lợi tức đầu tư từ các tổ chức đã tích hợp thành công các giải pháp AI. Dựa trên nghiên cứu trên hàng nghìn dự án triển khai toàn cầu, chúng tôi tiết lộ cách các công ty đạt được lợi nhuận đáng kể thông qua việc áp dụng AI chiến lược[^1].

‍

Hiểu rõ chi phí triển khai AI

‍

Các thành phần đầu tư ban đầu

Tổng chi phí triển khai AI thay đổi đáng kể tùy thuộc vào độ phức tạp của dự án, ngành và quy mô công ty. Đối với các dự án có độ phức tạp trung bình, chi phí điển hình bao gồm:

Giấy phép phần mềm và đăng ký : 50.000-150.000 đô la
Tư vấn triển khai : 40.000-100.000 đô la
Chuẩn bị và tích hợp dữ liệu : 20.000-75.000 đô la
Đào tạo nhân viên : 10.000-25.000 đô la
Bảo trì liên tục : 50.000-150.000 đô la mỗi năm

‍

Đối với các dự án tự động hóa AI đơn giản hơn, chi phí có thể bắt đầu từ khoảng 200.000 đô la, trong khi các triển khai doanh nghiệp phức tạp có thể vượt quá 1 triệu đô la[^3].

‍

ROI được chứng minh bởi ngành

‍

Ngành sản xuất

Ngành sản xuất đang chứng kiến những kết quả đáng kể từ việc ứng dụng AI vào bảo trì dự đoán và kiểm soát chất lượng. Các trường hợp được ghi nhận cho thấy:

Siemens : Giảm 15% thời gian sản xuất và 12% chi phí sản xuất nhờ tự động hóa AI trong lập kế hoạch và lên lịch[^4]
Sản xuất chất bán dẫn : Giảm 95% lỗi phát hiện được và giảm 35% chi phí kiểm tra thông qua hệ thống thị giác máy tính AI[^5]
General Mills : Tiết kiệm hơn 20 triệu đô la nhờ ứng dụng AI vào hậu cần, dự kiến giảm thêm 50 triệu đô la nhờ giảm thiểu chất thải[^6]

Bảo trì dự đoán bằng AI có thể giảm đáng kể thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch và kéo dài tuổi thọ của thiết bị[^7].

‍

Dịch vụ tài chính

Ngành tài chính đang đạt được ROI cao nhất từ AI trong số tất cả các ngành được phân tích[^8]:

PayPal : Giảm 11% tổn thất nhờ hệ thống phát hiện gian lận bằng AI phân tích hơn 200 petabyte dữ liệu[^9]
ROI trung bình của ngành : Các công ty dịch vụ tài chính báo cáo ROI cao nhất từ AI tạo ra, với lợi nhuận vượt trội so với các ngành khác[^10]
Các ứng dụng chính : Phát hiện gian lận (43% triển khai), quản lý rủi ro và giao dịch thuật toán[^11]

‍

Ngành chăm sóc sức khỏe

Chăm sóc sức khỏe là một trong những lĩnh vực có ROI ấn tượng nhất xét về cả tác động tài chính và con người:

Novo Nordisk : Giảm thời gian tạo Báo cáo nghiên cứu lâm sàng từ 12 tuần xuống còn 10 phút (giảm 99,3%), giúp tiết kiệm ước tính tới 15 triệu đô la mỗi ngày trong quá trình phát triển thuốc[^12]
Acentra Health : Tiết kiệm 11.000 giờ điều dưỡng và gần 800.000 đô la thông qua tự động hóa tài liệu MedScribe[^13]
Bệnh viện đa khoa Massachusetts : Tự động hóa tài liệu lâm sàng giúp bác sĩ tiết kiệm thời gian chăm sóc trực tiếp cho bệnh nhân[^14]

‍

Dòng thời gian đạt được ROI

Nghiên cứu cho thấy thang thời gian ROI có thể thay đổi nhưng nhìn chung là tích cực[^15]:

74% công ty đạt được ROI tích cực trong năm đầu tiên triển khai AI[^16]
Các dự án tự động hóa đơn giản : 3-6 tháng để có ROI tích cực
Độ phức tạp trung bình : 6-12 tháng
Triển khai doanh nghiệp : 12-18 tháng

‍

Tuy nhiên, chỉ có 51% tổ chức có thể tự tin theo dõi ROI của các sáng kiến AI của mình, điều này làm nổi bật nhu cầu về các hệ thống đo lường mạnh mẽ hơn[^17].

‍

ROI trung bình cho mỗi khoản đầu tư

‍

Nghiên cứu mới nhất ghi nhận lợi nhuận đáng kể[^18]:

ROI trung bình tổng thể : 3,70 đô la cho mỗi đô la đầu tư vào AI tạo ra
Những người có thành tích tốt nhất : Lợi nhuận lên tới 10,30 đô la cho mỗi đô la đầu tư
Kỳ vọng của Agentic AI : 62% công ty mong đợi ROI trên 100%, với mức trung bình là 171%[^19]
Tăng trưởng doanh thu : 53% công ty báo cáo tăng trưởng AI chứng kiến doanh thu tăng 6-10%[^20]

‍

Các yếu tố chính cho sự thành công

Các tổ chức có hiệu suất hoạt động tốt nhất có chung những đặc điểm[^21]:

‍

Cải tiến hoạt động

Năng suất lao động tăng 26-55%[^22]
Giảm 30% chi phí hoạt động dịch vụ khách hàng[^23]
Tự động hóa 70% truy vấn của khách hàng bằng chatbot AI[^24]

Đầu tư chiến lược

Phân bổ hơn 20% ngân sách kỹ thuật số cho AI[^25]
70% nguồn lực AI được đầu tư vào con người và quy trình, không chỉ công nghệ[^26]
Thực hiện giám sát của con người cho các ứng dụng quan trọng[^27]

Chỉ số hiệu suất

Cải thiện năng suất 22,6%[^28]
Giảm 15,2% chi phí hoạt động[^29]
Doanh thu tăng 15,8%[^30]

‍

Những thách thức trong việc đo lường ROI

Mặc dù có kết quả khả quan, vẫn còn nhiều thách thức đáng kể[^31]:

Phân bổ phức tạp : Khó khăn trong việc tách biệt tác động của AI khỏi các yếu tố kinh doanh khác
ROI bị trì hoãn : Các mô hình AI cần thời gian để tinh chỉnh trước khi hiển thị kết quả đầy đủ.
Chi phí ẩn : Phí đám mây, bảo trì và nâng cấp có thể làm tăng thêm 30-50% ngân sách ban đầu[^32]
Tỷ lệ từ bỏ : 42% công ty đã từ bỏ hầu hết các dự án AI vào năm 2025, thường viện dẫn chi phí không rõ ràng và giá trị không chắc chắn[^33]

‍

Lợi ích vô hình

Ngoài lợi ích tài chính trực tiếp, AI còn tạo ra giá trị thông qua[^34]:

Cải thiện việc ra quyết định : Quyết định chính xác hơn trong thời gian ngắn hơn với phân tích AI
Khả năng mở rộng hoạt động : Khả năng xử lý khối lượng công việc ngày càng tăng mà không cần tăng nhân sự theo tỷ lệ
Sự hài lòng của nhân viên : Giảm kiệt sức bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại
Sự hài lòng của khách hàng : Điểm số người ủng hộ ròng tăng từ 16% lên 51% nhờ các sáng kiến AI[^35]
Sự khác biệt cạnh tranh : Lợi thế chiến lược trên thị trường

‍

Kết luận

‍

Dữ liệu cho thấy rõ ràng rằng các giải pháp AI được triển khai chiến lược luôn mang lại lợi nhuận đáng kể trong mọi ngành. Các tổ chức áp dụng các phương pháp hay nhất và tập trung vào các trường hợp sử dụng cụ thể với số liệu rõ ràng thường đạt được ROI dương trong vòng 6–12 tháng.

‍

Tuy nhiên, thành công không chỉ đòi hỏi đầu tư công nghệ: nó đòi hỏi sự lãnh đạo tận tâm, quy trình rõ ràng, dữ liệu chất lượng và kỳ vọng thực tế về tiến độ triển khai. Chỉ 6% tổ chức đạt được danh hiệu "AI hiệu suất cao", nhưng những công ty này chứng minh rằng lợi nhuận có thể rất lớn khi AI được tích hợp chiến lược vào các quy trình kinh doanh cốt lõi[^36].

‍

Bạn đã sẵn sàng khám phá tiềm năng ROI của AI cho tổ chức của mình chưa? Hãy liên hệ với chuyên gia của chúng tôi để được tư vấn phân tích chuyên sâu dựa trên nhu cầu kinh doanh cụ thể của bạn.

‍

Ghi chú

[^1]: IBM Think, "Cách tối đa hóa ROI trên AI vào năm 2025", tháng 11 năm 2025

[^2]: AgenticDream, "Hướng dẫn chi phí triển khai AI năm 2025", tháng 1 năm 2025

[^3]: CloudZero, "Tình hình chi phí AI năm 2025", tháng 3 năm 2025

[^4]: BarnRaisers LLC, "10 nghiên cứu điển hình về lợi tức đầu tư (ROI) của AI cho thấy kết quả", tháng 9 năm 2025

[^5]: Jellyfish Technologies, “10 trường hợp sử dụng AI hàng đầu trong các ngành công nghiệp lớn năm 2025”, tháng 7 năm 2025

[^6]: BarnRaisers LLC, "10 nghiên cứu điển hình về lợi tức đầu tư (ROI) của AI cho thấy kết quả", tháng 9 năm 2025

[^7]: SmartDev, "AI ROI: Cách đo lường và tối đa hóa lợi tức đầu tư của bạn", tháng 7 năm 2025

[^8]: Trung tâm Tin tức Microsoft, "AI tạo ra mang lại ROI đáng kể", tháng 1 năm 2025

[^9]: BarnRaisers LLC, "10 nghiên cứu điển hình về lợi tức đầu tư (ROI) của AI cho thấy kết quả", tháng 9 năm 2025

[^10]: Trung tâm Tin tức Microsoft, "AI tạo ra mang lại ROI đáng kể", tháng 1 năm 2025

[^11]: Google Cloud Press, "Nghiên cứu ROI của AI năm 2025", tháng 9 năm 2025

[^12]: Notch, “Nghiên cứu điển hình về ROI của AI: Học hỏi từ các nhà lãnh đạo”, tháng 10 năm 2025

[^13]: Notch, “Nghiên cứu điển hình về ROI của AI: Học hỏi từ các nhà lãnh đạo”, tháng 10 năm 2025

[^14]: BarnRaisers LLC, "10 nghiên cứu điển hình về lợi tức đầu tư (ROI) của AI cho thấy kết quả", tháng 9 năm 2025

[^15]: AgenticDream, "Hướng dẫn chi phí triển khai AI năm 2025", tháng 1 năm 2025

[^16]: Google Cloud Press, "Nghiên cứu ROI của AI năm 2025", tháng 9 năm 2025

[^17]: CloudZero, "Tình hình chi phí AI năm 2025", tháng 3 năm 2025

[^18]: Trung tâm Tin tức Microsoft, "AI tạo ra mang lại ROI đáng kể", tháng 1 năm 2025

[^19]: PagerDuty, "Kết quả khảo sát ROI của Agentic AI năm 2025", tháng 4 năm 2025

[^20]: Google Cloud Press, "Nghiên cứu ROI của AI năm 2025", tháng 9 năm 2025

[^21]: McKinsey & Company, "Tình hình AI năm 2025", tháng 11 năm 2025

[^22]: Fullview, "Hơn 200 số liệu thống kê và xu hướng AI cho năm 2025", tháng 11 năm 2025

[^23]: Fullview, "Hơn 200 số liệu thống kê và xu hướng AI cho năm 2025", tháng 11 năm 2025

[^24]: Fullview, "Hơn 200 số liệu thống kê và xu hướng AI cho năm 2025", tháng 11 năm 2025

[^25]: McKinsey & Company, "Tình hình AI năm 2025", tháng 11 năm 2025

[^26]: Fullview, "Hơn 200 số liệu thống kê và xu hướng AI cho năm 2025", tháng 11 năm 2025

[^27]: Fullview, "Hơn 200 số liệu thống kê và xu hướng AI cho năm 2025", tháng 11 năm 2025

[^28]: Guidehouse, “Thu hẹp khoảng cách ROI khi mở rộng quy mô AI”, tháng 6 năm 2025

[^29]: Guidehouse, “Thu hẹp khoảng cách ROI khi mở rộng quy mô AI”, tháng 6 năm 2025

[^30]: Guidehouse, “Thu hẹp khoảng cách ROI khi mở rộng quy mô AI”, tháng 6 năm 2025

[^31]: Agility at Scale, "Chứng minh ROI - Đo lường giá trị kinh doanh của AI doanh nghiệp", tháng 4 năm 2025

[^32]: AgenticDream, "Hướng dẫn chi phí triển khai AI năm 2025", tháng 1 năm 2025

[^33]: Agility at Scale, "Chứng minh ROI - Đo lường giá trị kinh doanh của AI doanh nghiệp", tháng 4 năm 2025

[^34]: IBM Think, "Cách tối đa hóa ROI trên AI vào năm 2025", tháng 11 năm 2025

[^35]: IBM Think, "Cách tối đa hóa ROI trên AI vào năm 2025", tháng 11 năm 2025[^36]: McKinsey & Company, "Tình hình AI vào năm 2025", tháng 11 năm 2025

Tài nguyên cho sự phát triển kinh doanh

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Hướng dẫn đầu tư AI dành cho giám đốc điều hành: Hiểu về giá trị đề xuất vào năm 2025

L'AI automatizzerà 300M posti lavoro equivalenti globalmente, 92M eliminati entro 2030 (WEF), 60% lavori paesi alto reddito influenzati—ma saldo netto positivo: 170M nuovi ruoli emergeranno (+78M totale). Lavori più suscettibili: amministrativi 46% attività automatizzabili, back-office, call center, contabilità. Risultati settoriali già misurabili: finanza -40% costi operativi +40% efficienza gestione rischio, sanità -30-50% tempi diagnosi con scoperta farmaci da 5 anni a <1 anno (-60% costi), software -56% tempi sviluppo con +30-60% accelerazione time-to-market, manifattura -80% downtime con +8% profitti annui, marketing +30% conversioni con -30% costi acquisizione clienti. Polarizzazione salariale estrema: avvocati con competenze AI guadagnano +49% vs colleghi tradizionali. Italia caso demografico: gap 5.6M posti lavoro entro 2033, automazione 3.8M diventa necessità vs rischio. Competenze 2025: pensiero analitico, creatività, intelligenza sociale—94% responsabili marketing riporta impatto positivo vendite, 91% aziende con AI assumerà nel 2025. Questione centrale: non se AI sostituirà umani ma quali umani si adatteranno vs resisteranno cambiamento.

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Sự giải phóng tất yếu: AI đang cứu chúng ta khỏi sự tầm thường của con người như thế nào

92 triệu việc làm sẽ bị mất vào năm 2030—và 170 triệu việc làm mới được tạo ra. Số dư ròng: +78 triệu. Tại Ý, dân số già dự kiến sẽ thiếu hụt 5,6 triệu lao động vào năm 2033. Tự động hóa không phải là mối đe dọa—mà là giải pháp cho một vấn đề nhân khẩu học nan giải. Cái mà chúng ta gọi là "lười biếng" chính là sự tiến hóa: chuyển giao công việc nhận thức lặp đi lặp lại để tập trung vào sự sáng tạo, sự đồng cảm và đổi mới. Sự phân chia thực sự là gì? Những người đón nhận thay đổi và những người không.

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Cơn sốt vàng mới: Lịch sử, so sánh và triển vọng tương lai

Klondike 1896: 100.000 người lên đường đến Yukon, nhưng chỉ một số ít tìm thấy vàng—những người chiến thắng là những người bán xẻng. AI là một cơn sốt vàng mới, nhưng với những khác biệt quan trọng: cầu vượt cung (không phải ngược lại như trong bong bóng dot-com), giá trị kinh tế tức thời, các công ty vững mạnh về mặt tài chính. Chúng ta đang ở thời kỳ internet tương đương với những năm 1995-1998. Bài học lịch sử là gì? Kỹ năng kỹ thuật trung cấp thì ngắn hạn, kiến thức chuyên môn thì giữ nguyên giá trị. Bán xẻng hay đãi vàng thì tốt hơn?

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Sự thương mại hóa của AI: Cách các doanh nghiệp vừa và nhỏ và lớn định hướng trong bối cảnh cạnh tranh mới

DeepSeek đã xây dựng một mô hình AI tiên tiến với chi phí 5,6 triệu đô la - GPT-4 có giá 78–191 triệu đô la. Việc AI trở thành hàng hóa không còn là một dự đoán nữa: nó đã trở thành hiện thực. Nhưng nếu ai cũng có quyền truy cập vào cùng một công nghệ, thì lợi thế ở đâu? Ba trụ cột: lựa chọn vấn đề chiến lược, hào dữ liệu độc quyền và sự xuất sắc trong tích hợp. Chỉ 1% công ty tự coi mình đã "trưởng thành" trong AI. Giá trị đang chuyển từ công nghệ sang năng lực tổ chức được xây dựng xung quanh nó.