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.
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.
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".
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:
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:
Tuy nhiên, như các chuyên gia cảnh báo, " kiểm soát chất lượng, khả năng mở rộng, cân nhắc về đạo đức và bão hòa thị trường đặt ra những thách thức đáng kể cho các công ty áp dụng các giải pháp AI thương mại hóa".
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:
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:
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 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:
Các công ty nhỏ hơn đang tận dụng sự nhanh nhẹn tự nhiên của mình để:
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."
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:
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:
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.
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:
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.
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:
Đối với các công ty lớn:
Đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ:
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:
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:
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.
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.
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".
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:
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."
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.
A: Các doanh nghiệp vừa và nhỏ có một số lợi thế trong thời đại AI trở thành hàng hóa:
A: Các rủi ro chính bao gồm:
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:
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:
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.
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.
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.
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.
A: Sự lựa chọn phụ thuộc vào một số yếu tố:
Nguồn và liên kết hữu ích:
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)