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

Trí tuệ nhân tạo không còn là đặc quyền của các công ty công nghệ lớn. Khám phá cách thức dân chủ hóa AI đang cách mạng hóa bối cảnh cạnh tranh và những chiến lược mà các công ty thuộc mọi quy mô đang áp dụng để duy trì khả năng cạnh tranh.

‍

Sự cân bằng tuyệt vời: Khi AI trở nên dễ tiếp cận với mọi người

Năm 2025 đánh dấu một bước ngoặt trong thị trường trí tuệ nhân tạo. Như các nhà phân tích trong ngành đã nhấn mạnh, nếu chi phí khách hàng giảm dần về mức 0, câu hỏi cơ bản được đặt ra: làm thế nào các công ty có thể duy trì lợi thế cạnh tranh trong bối cảnh công nghệ tiên tiến nhất đang nhanh chóng trở thành hàng hóa thông thường.

‍

Việc AI trở thành hàng hóa không còn là một dự đoán trong tương lai nữa, mà là một thực tế hữu hình đang thay đổi luật chơi của các công ty thuộc mọi quy mô. Việc dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo cho phép các công ty nhỏ và các công ty khởi nghiệp tận dụng các thuật toán tinh vi mà trước đây chỉ những gã khổng lồ công nghệ với nguồn lực khổng lồ mới có thể tiếp cận.

‍

Khoảnh khắc "Sputnik" của AI: Vụ án DeepSeek

Sự kiện tượng trưng rõ nhất cho sự chuyển đổi này là sự ra mắt của DeepSeek vào tháng 1 năm 2025. Công ty khởi nghiệp Trung Quốc này đã chứng minh rằng các mô hình AI tiên tiến có thể được phát triển chỉ với 5,6 triệu đô la, chỉ bằng một phần nhỏ so với số tiền 78–191 triệu đô la cần thiết cho GPT-4 và Gemini Ultra.

‍

Marc Andreessen, một trong những nhà đầu tư mạo hiểm có ảnh hưởng nhất tại Thung lũng Silicon, gọi sự ra mắt của DeepSeek là "một trong những đột phá đáng ngạc nhiên và ấn tượng nhất mà tôi từng thấy—và với tư cách là nguồn mở, đây là một món quà sâu sắc dành cho thế giới".

‍

Tác động của việc hàng hóa hóa đối với các công ty có quy mô khác nhau

‍

Các công ty lớn: Từ sự khác biệt về công nghệ đến giá trị chiến lược

Các tập đoàn lớn đang trải qua một cuộc cách mạng chiến lược. Như các chuyên gia của Databricks chỉ ra, "các công ty có thể đạt được hiệu quả vượt bậc bằng cách tự động hóa các tác vụ cơ bản và tạo ra thông tin dữ liệu theo yêu cầu, nhưng đây mới chỉ là bước khởi đầu."

‍

Ví dụ, Microsoft đã báo cáo rằng hơn 85% công ty trong danh sách Fortune 500 sử dụng các giải pháp AI của Microsoft, với 66% CEO báo cáo những lợi ích kinh doanh đáng kể từ các sáng kiến AI tạo sinh. Công ty đã phát triển các chiến lược đổi mới như:

‍

Chuyển đổi doanh nghiệp Copilot : Accenture đã sử dụng Copilot Studio để mở rộng nhóm Trung tâm xuất sắc, đạt được mức tiết kiệm hàng năm đáng kể và giảm 30% nhu cầu CNTT cho các ứng dụng ngắn hạn.
Tích hợp liền mạch : Chuyển đổi các quy trình hiện có thay vì chỉ phủ chồng công nghệ

Doanh nghiệp vừa và nhỏ: Cơ hội của dân chủ hóa

Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, việc thương mại hóa AI là một cơ hội lịch sử. Như một chuyên gia trong ngành nhận định, "Thương mại hóa AI giúp dân chủ hóa khả năng tiếp cận các năng lực AI mạnh mẽ, thúc đẩy lợi thế cạnh tranh và đổi mới sáng tạo trong mọi ngành nghề."

‍

Lợi ích cụ thể dành cho doanh nghiệp vừa và nhỏ:

Giảm rào cản gia nhập : Tiếp cận các công nghệ trước đây bị cấm
Tối ưu hóa chi phí vận hành : Tự động hóa các quy trình thủ công tốn kém
Khả năng mở rộng nhanh chóng : Khả năng cạnh tranh với các đối thủ lớn hơn
Đổi mới linh hoạt : Thử nghiệm nhanh chóng với các mô hình kinh doanh mới

Tuy nhiên, như các chuyên gia cảnh báo, "kiểm soát chất lượng, khả năng mở rộng, cân nhắc về đạo đức và sự bão hòa thị trường đặt ra những thách thức đáng kể cho các công ty áp dụng các giải pháp AI thương mại hóa".

‍

Ba trụ cột của lợi thế cạnh tranh trong thời kỳ hậu hàng hóa hóa

‍

1. Lựa chọn vấn đề chiến lược

Các tổ chức mới nổi vào năm 2025 đã nhận ra rằng lợi thế bền vững của AI không đến từ bản thân công nghệ mà đến từ ba yếu tố phụ thuộc lẫn nhau, bắt đầu từ việc lựa chọn vấn đề và xây dựng khuôn khổ vấn đề chiến lược.

‍

Vấn đề không còn là áp dụng AI vào các trường hợp sử dụng rõ ràng nữa mà là phát triển các phương pháp tiếp cận có hệ thống để xác định các vấn đề kinh doanh có đòn bẩy cao, nơi AI có thể mở ra giá trị không cân xứng.

‍

Nghiên cứu điển hình theo ngành:

Sản xuất : Các công ty sản xuất có thể sử dụng tài sản dữ liệu từ thiết bị sản xuất kỹ thuật số để tối ưu hóa tình trạng hoạt động của máy móc
Dịch vụ tài chính : Xây dựng các mô hình chuyên biệt dựa trên kinh nghiệm sâu rộng của họ trong lĩnh vực này

2. Ưu thế của dữ liệu độc quyền

Mặc dù bản thân các mô hình đã trở nên phổ biến, dữ liệu độc quyền vẫn là một yếu tố tạo nên sự khác biệt mạnh mẽ. Như các chuyên gia chiến lược dữ liệu đã chỉ ra, "khi năng lực AI ngày càng trở nên phổ biến, dữ liệu độc quyền nổi lên như một yếu tố tạo nên sự khác biệt quan trọng cho lợi thế cạnh tranh bền vững."

‍

Chiến lược xây dựng hào dữ liệu:

Thu thập có hệ thống thông qua quan hệ đối tác chiến lược
Cơ chế khuyến khích cho người dùng cung cấp dữ liệu có giá trị
Triển khai các cảm biến vật lý để thu thập dữ liệu thực tế độc đáo
Như các chuyên gia chỉ ra: "Những hào dữ liệu hiệu quả nhất thường được tích lũy thông qua những nỗ lực nhất quán và có chủ đích theo thời gian."

3. Sự xuất sắc trong hội nhập

Các triển khai thành công nhất kết hợp liền mạch các khả năng của AI vào quy trình làm việc hiện có, tạo ra trải nghiệm trực quan cho nhân viên và khách hàng.

‍

Chuyên môn tích hợp này—khả năng thiết kế lại các quy trình xung quanh khả năng của AI thay vì chỉ đơn giản là áp dụng công nghệ vào các hệ thống hiện có—có lẽ đã trở thành kỹ năng khan hiếm và có giá trị nhất trong môi trường hiện tại.

‍

Các công ty đang điều chỉnh chiến lược của họ như thế nào

‍

Phương pháp tiếp cận danh mục đầu tư: Các công ty lớn

Các chiến lược AI hiệu quả áp dụng phương pháp tiếp cận danh mục đầu tư, trong đó một phần của danh mục đầu tư phát triển một “trò chơi cơ bản” mạnh mẽ để đạt được nhiều chiến thắng nhỏ thông qua phương pháp tiếp cận có hệ thống.

‍

Các thành phần của chiến lược danh mục đầu tư:

Trò chơi mặt đất có hệ thống:
- Tự động hóa các tác vụ thường lệ
- Cải thiện năng suất gia tăng (20-30%)
- Tập trung vào ROI có thể đo lường được
Những bước chuyển lớn mang tính chuyển đổi:
- Mô hình kinh doanh mới
- Tái tạo các quy trình cốt lõi
- Các ứng dụng cách mạng hóa ngành công nghiệp

Phương pháp tiếp cận linh hoạt: Doanh nghiệp vừa và nhỏ và Khởi nghiệp

Các công ty nhỏ hơn đang tận dụng sự nhanh nhẹn tự nhiên của mình để:

Thử nghiệm nhanh : Kiểm tra các trường hợp sử dụng AI mới với mức đầu tư hạn chế
Tích hợp theo chiều dọc : Tập trung vào các phân khúc thị trường cụ thể
Quan hệ đối tác chiến lược : Hợp tác với các nhà cung cấp AI để tiếp cận các khả năng tiên tiến

Như một chuyên gia trong ngành đã lưu ý, "Các công ty xây dựng các giải pháp dành riêng cho từng lĩnh vực hoặc phân lớp dữ liệu độc quyền trên các mô hình thương mại hóa sẽ có lợi thế."

‍

Các ngành đi đầu trong quá trình chuyển đổi

Chăm sóc sức khỏe: Tiên phong đổi mới AI

Ngành chăm sóc sức khỏe đang dẫn đầu trong việc áp dụng AI, đặc biệt tập trung vào chuyển đổi lực lượng lao động, cá nhân hóa, nâng cấp công nghệ và loại bỏ "nợ quy trình" khỏi các quy trình trước AI.

Ứng dụng chuyển đổi:

Hệ thống chẩn đoán hỗ trợ dựa trên AI đa phương thức
Tối ưu hóa doanh thu và khối lượng hoạt động
Hỗ trợ cho tình trạng thiếu hụt nhân viên lâm sàng

Dịch vụ tài chính: Tái tạo Fintech

Đã có sự hồi sinh trong lĩnh vực công nghệ tài chính với các công ty ứng dụng AI tập trung vào việc giải quyết các vấn đề cũ bằng nền tảng và mô hình kinh doanh mới.

Xu hướng mới nổi:

Tự động hóa thẩm định và tuân thủ
Hệ thống đánh giá rủi ro dựa trên dữ liệu độc quyền
Nền tảng giao dịch thuật toán dân chủ hóa

Sản xuất: Thời đại của bản sao kỹ thuật số

Đến năm 2030, nhiều công ty sẽ đạt đến “tính phổ biến của dữ liệu”, với dữ liệu được nhúng trong các hệ thống, quy trình, kênh, tương tác và điểm quyết định thúc đẩy các hành động tự động.

‍

Thách thức và rủi ro của việc hàng hóa hóa

Rủi ro cho các công ty lớn

Sự xói mòn hào công nghệ : Theo cảnh báo của các chuyên gia MIT, "một khi AI trở nên phổ biến, nó sẽ không còn mang lại cho các công ty lợi thế so với đối thủ nữa".
Áp lực biên lợi nhuận : Cần phải tái tạo các đề xuất giá trị
Độ phức tạp của việc tích hợp : Các công ty gặp phải trở ngại kỹ thuật trong việc tích hợp các hệ thống đa phương thức và đa tác nhân với cơ sở hạ tầng CNTT hiện có.

Thách thức đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ

Kiểm soát chất lượng : Khó khăn trong việc đảm bảo các tiêu chuẩn cao với các giải pháp hàng hóa
Khả năng mở rộng : Quản lý tăng trưởng trong khi vẫn duy trì hiệu quả
Những cân nhắc về đạo đức : Giải quyết các vấn đề phức tạp về quyền riêng tư và thiên vị mà không có nguồn lực chuyên dụng

‍

Vai trò quan trọng của sự hợp tác giữa con người và AI

Xác định lại vai trò công việc

Nghiên cứu cho thấy sự hợp tác giữa con người và AI có thể tạo ra giá trị kinh tế lên tới 15,7 nghìn tỷ đô la vào năm 2030, nhưng điều này sẽ phụ thuộc vào việc đo lường sức mạnh và khả năng của cả hai.

Sự tiến hóa của kỹ năng:

Kỹ năng suy giảm : Xử lý thông tin thường xuyên, phân tích cơ bản
Kỹ năng phát triển : Giải quyết vấn đề sáng tạo, trí tuệ cảm xúc
Kỹ năng mới : Điều phối tác nhân AI, quản lý nội dung, tư duy chiến lược

Các mô hình hợp tác mới nổi

Nghiên cứu xác định ba loại tương tác chính hàng ngày giữa người lao động và AI: máy móc là cấp dưới, máy móc là người giám sát và máy móc là đồng đội.

‍

Đến năm 2025, các tổ chức sẽ bắt đầu tận dụng các tác nhân AI để chuyển đổi toàn bộ chức năng công việc, chẳng hạn như tuyển dụng nhân tài, bằng cách chủ động tìm kiếm ứng viên thụ động và tự động hóa tiếp cận.

‍

Chiến lược thực hiện để thành công

Khung trưởng thành AI

Trong khi 92% công ty có kế hoạch tăng đầu tư vào AI trong ba năm tới, chỉ có 1% lãnh đạo xác định công ty của họ là "trưởng thành" trong phạm vi triển khai.

‍

Các giai đoạn tiến hóa:

Mới ra đời (8%): Các sáng kiến AI tối thiểu
Mới nổi (39%): Các dự án thí điểm cho thấy giá trị
Phát triển (31%): Thay đổi quy trình làm việc cụ thể
Mở rộng (22%): Mở rộng trên khắp các phòng ban
Trưởng thành (1%): AI được tích hợp cơ bản

Khuyến nghị thực tế

Đối với các công ty lớn:

Phát triển chiến lược danh mục đầu tư cân bằng
Đầu tư mạnh mẽ vào tính ưu việt của dữ liệu
Áp dụng phương pháp tiếp cận theo mô-đun để "tránh bị phụ thuộc vào nhà cung cấp và nhanh chóng triển khai những tiến bộ AI mới mà không cần phải liên tục phát minh lại công nghệ"

Đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ:

Tập trung vào "các ứng dụng dành riêng cho miền" tận dụng dữ liệu độc quyền
Thử nghiệm nhanh nhẹn với ngân sách được kiểm soát
Quan hệ đối tác chiến lược để tiếp cận các năng lực tiên tiến

Quản trị và Quản lý Rủi ro

Yêu cầu quản trị

Đến năm 2025, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp sẽ không còn đủ khả năng để giải quyết vấn đề quản trị AI một cách thiếu nhất quán hoặc riêng lẻ trong từng lĩnh vực kinh doanh. Một cách tiếp cận có hệ thống và minh bạch là điều cần thiết.

‍

Các thành phần thiết yếu:

Các ủy ban quản trị AI có thẩm quyền ra quyết định
Khung quản lý rủi ro phù hợp với các tiêu chuẩn như NIST AI RMF
Giám sát liên tục về sự thiên vị, tính minh bạch và tuân thủ

AI bóng tối: Thử thách tiềm ẩn

Trong môi trường doanh nghiệp, “nhân viên thúc đẩy việc áp dụng từ dưới lên, thường là không có sự giám sát”, tạo ra rủi ro AI ngầm đáng kể.

‍

Chiến lược giảm thiểu:

Phát hiện chủ động tất cả các công cụ AI đang được sử dụng
Chính sách chi tiết dựa trên độ nhạy của dữ liệu
Triển khai "các mô hình có thể xác định và phân loại thông tin khi nhân viên chia sẻ dữ liệu"

Xu hướng tương lai: Hướng tới năm 2030

Hệ thống AI đa phương thức

Thị trường AI đa phương thức đã vượt mốc 1,6 tỷ đô la Mỹ vào năm 2024 và dự kiến sẽ tăng trưởng ở tốc độ CAGR là 32,7% từ năm 2025 đến năm 2034. Gartner dự đoán rằng chỉ có khoảng 1% công ty sử dụng công nghệ này vào năm 2023, nhưng con số đó dự kiến sẽ tăng lên 40% vào năm 2027.

‍

Trí tuệ nhân tạo biên và xử lý phân tán

Khi các ứng dụng AI trở nên quan trọng đối với doanh nghiệp, những hạn chế của phương pháp tiếp cận dựa trên đám mây truyền thống đang thúc đẩy các doanh nghiệp hướng tới AI biên để giảm độ trễ, cải thiện quyền riêng tư dữ liệu và tăng hiệu quả hoạt động.

‍

Thời đại của các tác nhân tự chủ

Google dự đoán rằng AI tác nhân, AI đa phương thức và tìm kiếm doanh nghiệp sẽ chiếm ưu thế vào năm 2025, tập trung vào "quản trị tác nhân" để hỗ trợ "nhiều tác nhân di chuyển khắp mọi nơi và làm việc trên tất cả các hệ thống khác nhau này".

‍

Kết luận: Định hướng tương lai hậu hàng hóa hóa

Việc AI trở thành hàng hóa không phải là dấu chấm hết cho sự đổi mới, mà là sự khởi đầu của một kỷ nguyên mới, nơi giá trị chuyển từ công nghệ sang năng lực tổ chức. Như nghiên cứu đã chỉ ra, "kỷ nguyên thử nghiệm AI đã qua. Chúng ta đã bước vào kỷ nguyên vận hành AI, nơi lợi thế lâu dài đến từ năng lực tổ chức được xây dựng xung quanh công nghệ."

‍

Các công ty sẽ phát triển mạnh là những công ty:

Họ xây dựng hào dữ liệu bền vững
Họ xuất sắc trong việc tích hợp AI-con người
Họ duy trì sự nhanh nhẹn trong việc áp dụng các công nghệ mới
Họ phát triển sự quản trị mạnh mẽ nhưng linh hoạt

Như các nhà nghiên cứu MIT kết luận, "Các công ty phải nuôi dưỡng sự sáng tạo, quyết tâm và đam mê. Đây chính là những trụ cột đổi mới luôn tạo nên sự khác biệt cho các công ty lớn; AI không thay đổi điều đó."

‍

Câu hỏi thường gặp: Thương mại hóa AI và Chiến lược kinh doanh

‍

Câu hỏi 1: “Thương mại hóa AI” thực chất có nghĩa là gì?

A: Việc thương mại hóa AI đề cập đến quá trình mà các công nghệ AI vốn độc đáo, có biên lợi nhuận cao trở nên không thể phân biệt được với các sản phẩm khác trên thị trường, dẫn đến cạnh tranh gia tăng và giá thành thấp hơn. Như các nhà phân tích trong ngành đã nhấn mạnh, quá trình này đang được đẩy nhanh nhờ chi phí token AI giảm dần về mức 0 và việc dân chủ hóa khả năng tiếp cận các năng lực tinh vi.

‍

Câu hỏi 2: Làm thế nào một doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể cạnh tranh với các công ty công nghệ lớn trong thời đại AI trở thành hàng hóa?

A: Các doanh nghiệp vừa và nhỏ có một số lợi thế trong thời đại AI trở thành hàng hóa:

Sự nhanh nhẹn : Khả năng thử nghiệm và xoay chuyển nhanh chóng
Tập trung theo chiều dọc : Chuyên môn hóa vào các thị trường ngách cụ thể
Giảm chi phí : Tiếp cận "các thuật toán phức tạp mà trước đây chỉ có các công ty công nghệ lớn mới có thể tiếp cận"
Quan hệ đối tác chiến lược : Hợp tác với các nhà cung cấp AI để có năng lực tiên tiến

Câu hỏi 3: Những rủi ro chính của việc thương mại hóa AI đối với các công ty là gì?

A: Các rủi ro chính bao gồm:

Đối với các công ty lớn : Sự xói mòn các lợi thế công nghệ hiện có, áp lực lên biên lợi nhuận, sự phức tạp trong tích hợp
Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ : Thách thức về "kiểm soát chất lượng, khả năng mở rộng, cân nhắc về đạo đức và bão hòa thị trường"
Đối với tất cả : Rủi ro AI ngầm, tuân thủ quy định, phụ thuộc vào nhà cung cấp bên ngoài

Câu hỏi 4: Phải mất bao lâu để triển khai một chiến lược AI hiệu quả?

A: Nghiên cứu cho thấy hơn hai phần ba số nhà lãnh đạo đã triển khai các trường hợp ứng dụng AI tạo sinh đầu tiên của họ cách đây hơn một năm, nhưng chỉ 1% tự nhận thấy mình đã "trưởng thành" trong việc triển khai. Một lộ trình điển hình bao gồm:

0-6 tháng : Nền tảng và thành công nhanh chóng
6-18 tháng : Mở rộng quy mô và tích hợp nâng cao
18+ tháng : Chuyển đổi doanh nghiệp hoàn chỉnh

Câu hỏi 5: Nhân viên cần phát triển những kỹ năng nào trong thời đại AI trở thành hàng hóa?

A: Các năng lực chính bao gồm: "sáng tạo trong giải quyết vấn đề và đổi mới, trí tuệ cảm xúc và kỹ năng giao tiếp, khả năng nhanh chóng tiếp thu các kỹ năng mới hoặc thích nghi với hoàn cảnh thay đổi". Ngoài ra, những năng lực sau đây trở nên rất quan trọng:

Kỹ thuật nhanh chóng và quản lý nội dung AI
Điều phối tác nhân kỹ thuật số
Tư duy chiến lược và sự nhạy bén trong kinh doanh

Câu hỏi 6: Làm thế nào các công ty có thể xây dựng được hào dữ liệu bền vững?

A: Các chuyên gia khuyến nghị một phương pháp tiếp cận có hệ thống bao gồm: "thu thập có chủ đích thông qua quan hệ đối tác chiến lược, cơ chế khuyến khích người dùng cung cấp dữ liệu có giá trị và triển khai các cảm biến vật lý để thu thập dữ liệu thực tế độc đáo". Điều quan trọng cần nhớ là các hào dữ liệu hiệu quả nhất được xây dựng theo thời gian thông qua những nỗ lực nhất quán.

‍

Câu 7: Ngành công nghiệp nào được hưởng lợi nhiều nhất từ việc thương mại hóa AI?

A: Các lĩnh vực hàng đầu bao gồm chăm sóc sức khỏe, công nghệ, truyền thông và viễn thông, các ngành công nghiệp tiên tiến và nông nghiệp. Chăm sóc sức khỏe đang dẫn đầu với trọng tâm là chuyển đổi lực lượng lao động và cá nhân hóa, trong khi dịch vụ tài chính đang chứng kiến sự hồi sinh của công nghệ tài chính với các giải pháp AI nội địa.

‍

Câu hỏi 8: Làm thế nào để quản lý rủi ro của "Shadow AI" trong công ty?

A: Quản lý hiệu quả đòi hỏi: "chủ động khám phá tất cả các công cụ AI đang sử dụng, chính sách chi tiết dựa trên mức độ nhạy cảm và vai trò của dữ liệu, và giám sát liên tục với phân loại rủi ro". Điều cần thiết là phải chuyển từ chiến lược "giữ và chờ" sang các phương pháp quản trị chủ động.

‍

Câu 9: Lợi nhuận đầu tư điển hình của đầu tư AI là bao nhiêu?

A: Hiện tại, chỉ có 19% giám đốc điều hành cấp cao báo cáo doanh thu tăng hơn 5%, trong khi 39% báo cáo mức tăng vừa phải từ 1-5%. Tuy nhiên, 87% giám đốc điều hành kỳ vọng doanh thu sẽ tăng trưởng từ AI tạo sinh trong vòng ba năm tới, cho thấy giá trị đầy đủ sẽ được hiện thực hóa trong trung và dài hạn.

‍

Câu hỏi 10: Làm thế nào để lựa chọn giữa giải pháp AI độc quyền và nguồn mở?

A: Sự lựa chọn phụ thuộc vào một số yếu tố:

Nguồn mở : Linh hoạt hơn, chi phí thấp hơn, minh bạch hơn, nhưng đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật nội bộ
Bản quyền : Hỗ trợ chuyên dụng, tích hợp dễ dàng hơn, nhưng chi phí cao hơn và có thể bị nhà cung cấp khóa chặt
Các chuyên gia khuyến nghị "phương pháp tiếp cận theo mô-đun để tránh bị phụ thuộc vào nhà cung cấp và nhanh chóng triển khai những tiến bộ AI mới".

Nguồn và liên kết hữu ích: