Thách thức lớn khi đưa AI từ thử nghiệm vào vận hành thực tế

Điểm nghẽn trong hành trình đưa AI vào thực tiễn

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng chứng minh vai trò quan trọng trong các lĩnh vực kinh doanh, việc chuyển đổi từ thử nghiệm sang vận hành thực tế lại không hề đơn giản. Tại diễn đàn Insurance Summit - VIS 2026 tổ chức ở Đà Nẵng, các chuyên gia đã chỉ ra những điểm nghẽn lớn mà doanh nghiệp phải đối mặt khi triển khai AI. Dù AI được kỳ vọng sẽ mang lại hiệu quả vượt trội, nhưng hành trình này lại đầy rẫy thách thức, đặc biệt trong các ngành có yêu cầu cao về độ chính xác và tuân thủ như tài chính, bảo hiểm.

Theo ông Mai Hải Dương, Giám đốc sản phẩm AI tại GreenNode, một trong những vấn đề lớn nhất là khả năng cấu hình AI theo nghiệp vụ riêng của từng doanh nghiệp. Hiện nay, khi doanh nghiệp muốn thay đổi một quy trình hoặc điều chỉnh quy tắc xử lý, họ thường phải phụ thuộc vào nhà cung cấp công nghệ. Điều này dẫn đến sự chậm trễ trong việc cập nhật, có thể kéo dài từ vài tuần đến vài tháng, làm giảm tính linh hoạt và khả năng thích ứng của hệ thống. Trong môi trường kinh doanh thay đổi nhanh chóng, việc mất quyền chủ động này khiến AI trở thành một công cụ thiếu hiệu quả, thậm chí cản trở sự đổi mới.

Không chỉ dừng lại ở khả năng cấu hình, độ tin cậy của AI Agent cũng là một rào cản lớn. Nhiều doanh nghiệp đã đầu tư xây dựng chatbot hoặc các tác nhân tự động, nhưng lại thiếu cơ chế quản lý hiệu quả. Điều này dẫn đến tình trạng AI không thể xử lý chính xác các tình huống phức tạp hoặc không đáp ứng được kỳ vọng của người dùng. Đặc biệt, trong các ngành như bảo hiểm, nơi AI tham gia vào các quy trình quan trọng như thẩm định, định phí hoặc bồi thường, bất kỳ sai sót nào cũng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng. Việc đảm bảo AI hoạt động đáng tin cậy không chỉ là vấn đề kỹ thuật mà còn liên quan đến niềm tin của khách hàng và uy tín của doanh nghiệp.

Một yếu tố khác không thể bỏ qua là chất lượng dữ liệu. AI chỉ có thể hoạt động hiệu quả khi được cung cấp dữ liệu sạch và chính xác. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn trong việc thu thập, xử lý và chuẩn hóa dữ liệu. Các hệ thống dữ liệu cũ kỹ, phân mảnh hoặc thiếu đồng bộ là những rào cản lớn khiến AI không thể phát huy tối đa tiềm năng. Hơn nữa, việc đảm bảo tính bảo mật và tuân thủ các quy định pháp lý về dữ liệu cũng là một thách thức không nhỏ, đặc biệt trong bối cảnh các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân ngày càng nghiêm ngặt.

Ngoài ra, việc kiểm soát hạ tầng công nghệ cũng là một bài toán nan giải. Để AI hoạt động ổn định, doanh nghiệp cần đầu tư vào hạ tầng mạnh mẽ, từ phần cứng đến phần mềm. Tuy nhiên, không phải doanh nghiệp nào cũng có đủ nguồn lực để xây dựng và duy trì một hệ thống hạ tầng đáp ứng yêu cầu của AI. Sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài không chỉ làm tăng chi phí mà còn tiềm ẩn rủi ro về bảo mật và tính liên tục của hoạt động kinh doanh.

Trong bối cảnh này, các chuyên gia nhấn mạnh rằng doanh nghiệp cần có cách tiếp cận linh hoạt và chiến lược rõ ràng. Thay vì chỉ tập trung vào việc triển khai công nghệ, doanh nghiệp cần đầu tư vào việc xây dựng đội ngũ nhân sự có năng lực, cải thiện chất lượng dữ liệu và thiết lập các cơ chế quản lý phù hợp. Đồng thời, việc hợp tác chặt chẽ với các nhà cung cấp công nghệ để đảm bảo tính linh hoạt và khả năng thích ứng của hệ thống cũng là yếu tố quan trọng giúp vượt qua những điểm nghẽn này.

Tuy nhiên, khi các thách thức này được giải quyết, AI sẽ không chỉ là một công cụ hỗ trợ mà còn trở thành yếu tố cốt lõi trong chiến lược phát triển của doanh nghiệp. Những doanh nghiệp tiên phong trong việc vượt qua các rào cản này sẽ có cơ hội dẫn đầu thị trường, tận dụng tối đa tiềm năng của AI để tạo ra giá trị bền vững và khác biệt.