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

Quy định về AI cho các ứng dụng tiêu dùng: Cách chuẩn bị cho các quy định mới năm 2025

Năm 2025 đánh dấu sự kết thúc của kỷ nguyên "Miền Tây Hoang dã" của AI: Đạo luật AI của EU có hiệu lực vào tháng 8 năm 2024, với các yêu cầu về kiến thức AI từ ngày 2 tháng 2 năm 2025, và quản trị cùng GPAI từ ngày 2 tháng 8. California dẫn đầu với SB 243 (ra đời sau vụ tự tử của Sewell Setzer, một cậu bé 14 tuổi đã phát triển mối quan hệ tình cảm với chatbot), trong đó áp đặt lệnh cấm các hệ thống khen thưởng cưỡng chế, phát hiện ý định tự tử, nhắc nhở "Tôi không phải là người" ba giờ một lần, kiểm toán công khai độc lập và phạt 1.000 đô la cho mỗi vi phạm. SB 420 yêu cầu đánh giá tác động đối với "các quyết định tự động có rủi ro cao" với quyền kháng cáo lên cơ quan chức năng. Thực thi thực tế: Noom bị kiện vào năm 2022 vì bot đóng giả làm huấn luyện viên con người, một khoản bồi thường trị giá 56 triệu đô la. Xu hướng quốc gia: Alabama, Hawaii, Illinois, Maine và Massachusetts phân loại việc không thông báo cho chatbot AI là vi phạm UDAP. Phương pháp tiếp cận rủi ro ba cấp độ—các hệ thống quan trọng (y tế/giao thông/năng lượng), chứng nhận trước khi triển khai, công bố thông tin minh bạch hướng đến người tiêu dùng, đăng ký mục đích chung và kiểm tra bảo mật. Quy định chắp vá mà không có quyền ưu tiên của liên bang: các công ty đa quốc gia phải điều chỉnh các yêu cầu thay đổi. EU từ tháng 8 năm 2026: thông báo cho người dùng về tương tác AI trừ khi nội dung rõ ràng do AI tạo ra được gắn nhãn là có thể đọc được bằng máy.

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Khi AI trở thành lựa chọn duy nhất của bạn (và lý do tại sao bạn sẽ thích nó)

"Một công ty đã bí mật vô hiệu hóa hệ thống AI của mình trong 72 giờ. Kết quả? Hoàn toàn tê liệt quyết định. Phản ứng phổ biến nhất khi được khôi phục lại? Nhẹ nhõm." Đến năm 2027, 90% quyết định kinh doanh sẽ được giao cho AI—con người sẽ đóng vai trò như những "giao diện sinh học" để duy trì ảo tưởng về quyền kiểm soát. Những người chống đối bị coi là giống như những người đã tính toán bằng tay sau khi máy tính được phát minh. Câu hỏi không còn là liệu chúng ta có nhượng bộ hay không, mà là nhượng bộ một cách khéo léo như thế nào.

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Quản lý những thứ không được tạo ra: Liệu châu Âu có nguy cơ mất đi sự liên quan về mặt công nghệ không?

Châu Âu chỉ thu hút được một phần mười đầu tư toàn cầu vào AI, nhưng lại tuyên bố áp đặt các quy tắc toàn cầu. Đây chính là "Hiệu ứng Brussels" - áp đặt các quy định toàn cầu thông qua sức mạnh thị trường mà không thúc đẩy đổi mới. Đạo luật AI có hiệu lực theo lịch trình so le cho đến năm 2027, nhưng các tập đoàn công nghệ đa quốc gia đang phản ứng bằng các chiến lược né tránh sáng tạo: viện dẫn bí mật thương mại để tránh tiết lộ dữ liệu đào tạo, đưa ra các bản tóm tắt tuân thủ kỹ thuật nhưng khó hiểu, sử dụng phương pháp tự đánh giá để hạ cấp hệ thống từ "rủi ro cao" xuống "rủi ro tối thiểu" và tham gia vào việc mua bán diễn đàn bằng cách chọn các quốc gia thành viên có quy định kiểm soát ít nghiêm ngặt hơn. Nghịch lý về bản quyền ngoài lãnh thổ: EU yêu cầu OpenAI tuân thủ luật pháp châu Âu ngay cả đối với việc đào tạo bên ngoài châu Âu - một nguyên tắc chưa từng thấy trong luật pháp quốc tế. "Mô hình kép" xuất hiện: các phiên bản giới hạn của châu Âu so với các phiên bản toàn cầu tiên tiến của cùng một sản phẩm AI. Rủi ro thực sự: Châu Âu trở thành một "pháo đài kỹ thuật số" bị cô lập khỏi đổi mới toàn cầu, với công dân châu Âu tiếp cận các công nghệ kém hơn. Tòa án Công lý đã bác bỏ lời biện hộ "bí mật thương mại" trong vụ kiện chấm điểm tín dụng, nhưng sự không chắc chắn trong diễn giải vẫn còn rất lớn—chính xác thì "tóm tắt chi tiết đầy đủ" nghĩa là gì? Không ai biết. Câu hỏi cuối cùng chưa được trả lời: EU đang tạo ra một con đường thứ ba đạo đức giữa chủ nghĩa tư bản Hoa Kỳ và sự kiểm soát của nhà nước Trung Quốc, hay chỉ đơn giản là xuất khẩu bộ máy quan liêu sang một lĩnh vực mà nó không cạnh tranh? Hiện tại: một quốc gia dẫn đầu thế giới về quy định AI, nhưng đang trong giai đoạn phát triển. Một chương trình khổng lồ.

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Ngoại lệ: Nơi khoa học dữ liệu gặp gỡ những câu chuyện thành công

Khoa học dữ liệu đã đảo ngược mô hình: các giá trị ngoại lệ không còn là "lỗi cần loại bỏ" mà là thông tin giá trị cần được hiểu. Một giá trị ngoại lệ đơn lẻ có thể làm biến dạng hoàn toàn mô hình hồi quy tuyến tính - thay đổi độ dốc từ 2 thành 10 - nhưng việc loại bỏ nó có thể đồng nghĩa với việc mất đi tín hiệu quan trọng nhất trong tập dữ liệu. Học máy giới thiệu các công cụ tinh vi: Rừng Cô lập cô lập các giá trị ngoại lệ bằng cách xây dựng cây quyết định ngẫu nhiên, Hệ số Ngoại lệ Cục bộ phân tích mật độ cục bộ, và Bộ mã hóa Tự động tái tạo dữ liệu bình thường và đánh dấu những gì chúng không thể tái tạo. Có các giá trị ngoại lệ toàn cầu (nhiệt độ -10°C ở vùng nhiệt đới), các giá trị ngoại lệ theo ngữ cảnh (chi 1.000 euro ở một khu dân cư nghèo) và các giá trị tập thể (lưu lượng mạng đạt đỉnh đồng bộ cho thấy có tấn công). Một điểm tương đồng với Gladwell: "quy tắc 10.000 giờ" đang bị tranh cãi - Paul McCartney đã nói, "Nhiều ban nhạc đã biểu diễn 10.000 giờ ở Hamburg mà không thành công; lý thuyết này không phải là hoàn hảo." Thành công toán học châu Á không phải do di truyền mà do văn hóa: Hệ thống số trực quan hơn của Trung Quốc, canh tác lúa đòi hỏi sự cải tiến liên tục so với sự bành trướng lãnh thổ của nền nông nghiệp phương Tây. Ứng dụng thực tế: Các ngân hàng Anh thu hồi 18% tổn thất tiềm ẩn thông qua phát hiện bất thường theo thời gian thực, sản xuất phát hiện các lỗi vi mô mà kiểm tra thủ công có thể bỏ sót, chăm sóc sức khỏe xác thực dữ liệu thử nghiệm lâm sàng với độ nhạy phát hiện bất thường trên 85%. Bài học cuối cùng: Khi khoa học dữ liệu chuyển từ loại bỏ các giá trị ngoại lai sang hiểu rõ chúng, chúng ta phải xem những nghề nghiệp phi truyền thống không phải là những bất thường cần được khắc phục mà là những quỹ đạo giá trị cần được nghiên cứu.