Bất chấp việc đầu tư mạnh vào công cụ, nền tảng và thử nghiệm AI, hầu hết doanh nghiệp vẫn chưa thấy lợi nhuận rõ rệt.
Trong khảo sát năm 2026 của chúng tôi với hơn 500 lãnh đạo doanh nghiệp tại Mỹ và Anh, thực hiện cùng YouGov:
- 21% báo cáo ROI tích cực ở mức đáng kể từ AI
- 42% báo cáo ROI ở mức vừa phải
- 17% báo cáo không có ROI tích cực
Câu hỏi không phải là liệu các tổ chức có đang đầu tư vào AI hay không, mà là vì sao ROI của AI lại khác biệt lớn giữa các doanh nghiệp. Câu trả lời hướng đến năng lực của lực lượng lao động.
Khoảng cách về ROI AI phản ánh sự khác biệt sâu hơn về mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp. Tổng quan năm 2026 của chúng tôi phân tích cách năng lực AI, năng lực dữ liệu và mức độ trưởng thành của chương trình nâng cao kỹ năng định hình kết quả hiệu suất trên toàn tổ chức.
Khoảng cách ROI AI
Phát hiện nổi bật nhất trong dữ liệu là: Ở các tổ chức có chương trình nâng cao năng lực dữ liệu hoặc AI trưởng thành trên toàn doanh nghiệp, tỷ lệ báo cáo ROI AI tích cực ở mức đáng kể gần như tăng gấp đôi.
- ROI AI đáng kể tăng từ 21% tổng thể lên 42%
- Tỷ lệ báo cáo không có ROI tích cực giảm từ 17% xuống 11%
Nói cách khác, các doanh nghiệp kết hợp đầu tư AI với xây dựng năng lực lực lượng lao động có cấu trúc có khả năng cao gấp gần hai lần để đạt lợi nhuận mạnh.
Chỉ riêng công cụ AI không tạo ra ROI. Năng lực của lực lượng lao động mới tạo ra.
Vì sao công cụ AI không tự động tạo ra ROI
ROI AI không đơn thuần là hàm của độ tinh vi của công cụ. Nó phụ thuộc vào việc nhân viên có thể:
- Xác định các tình huống sử dụng phù hợp
- Áp dụng công cụ AI vào quy trình công việc thực tế
- Đánh giá đầu ra một cách phản biện
- Chuyển hóa thông tin chuyên sâu thành quyết định
- Đo lường tác động kinh doanh
Nếu thiếu nền tảng năng lực dữ liệu và AI trong môi trường làm việc, công cụ AI có thể tăng tốc độ nhưng không nhất thiết tăng tính chính xác hay rõ ràng. Và trong một số trường hợp, chúng làm gia tăng rủi ro. Lãnh đạo chỉ ra các rủi ro chính gắn với kỹ năng AI không đầy đủ:
- 32% cho biết ra quyết định thiếu chính xác
- 25% cho biết ra quyết định chậm
- 27% cho biết không theo kịp đối thủ
- 16% cho biết xảy ra sự cố bảo mật
Tóm lại: Khi năng lực lực lượng lao động tụt hậu so với mức độ áp dụng công cụ, ROI sẽ bị ảnh hưởng.
Hiệu ứng nhân bội của năng lực
Khi năng lực dữ liệu và AI vững vàng, lợi ích sẽ cộng dồn. Lãnh đạo liên hệ kỹ năng AI với:
- Ra quyết định nhanh hơn (48%)
- Đổi mới mạnh mẽ hơn (46%)
- Ra quyết định chính xác hơn (41%)
Về kỳ vọng năng suất, mức cải thiện hiệu quả phổ biến nhất từ việc áp dụng AI nằm trong khoảng 10–20%, dù nhiều người dự đoán mức tăng trên 20%. Những lợi nhuận này phụ thuộc vào việc nhân viên biết sử dụng AI hiệu quả—không chỉ có quyền truy cập vào nó.
Nói cách khác, AI là một hệ số nhân, nhưng nó nhân lên năng lực. Nếu năng lực thấp, lợi nhuận vẫn thấp.
Vì sao đào tạo AI thường không cải thiện ROI
Hầu hết tổ chức đều cung cấp ít nhất một phần đào tạo AI:
- 77% báo cáo cung cấp một hình thức đào tạo AI nào đó
- 68% cho biết nhân viên có quyền truy cập tài nguyên học AI
Tuy vậy, chỉ 35% báo cáo có chương trình nâng cao kỹ năng trưởng thành trên toàn lực lượng lao động.
Những lãnh đạo có cung cấp đào tạo (đặc biệt là hình thức trực tuyến, tự học) nêu ra các thách thức phổ biến, bao gồm:
- 24% cho biết thiếu dự án hoặc phòng lab thực hành
- 23% cho biết lộ trình học không được điều chỉnh theo vai trò
- 26% gặp khó khăn khi đo lường ROI từ đào tạo
Nếu đào tạo mang tính thụ động, rời rạc hoặc tách rời khỏi quy trình công việc thực, nó sẽ không chuyển hóa thành ROI AI có thể đo lường. Xây dựng năng lực có cấu trúc là yếu tố tạo khác biệt.
Phân tích đầy đủ về kết quả ROI và đào tạo có trong Báo cáo Tình hình Năng lực Dữ liệu & AI 2026.
Các tổ chức có ROI cao làm gì khác biệt
Các tổ chức báo cáo ROI AI mạnh mẽ có một số đặc điểm chung:
- Họ đầu tư vào năng lực dữ liệu và AI trên toàn doanh nghiệp, không chỉ đào tạo cho đội ngũ kỹ thuật
- Họ tích hợp việc học vào quy trình công việc thực
- Họ củng cố kỹ năng theo thời gian
- Họ đo lường tiến bộ về năng lực
- Họ căn chỉnh các sáng kiến AI với tình huống sử dụng kinh doanh
Với những đơn vị dẫn đầu, ROI AI không phải là ngẫu nhiên; nó được kiến tạo thông qua xây dựng năng lực cần thiết.
Bằng chứng trong thực tiễn
Hãy xem xét Học viện Dữ liệu quy mô doanh nghiệp của Bayer, nơi đã cấu trúc năng lực nền tảng về AI và dữ liệu trên nhiều vai trò, từ hiểu biết kỹ thuật số tổng quát đến các chuyên gia nâng cao. Hơn 90% học viên cho biết đã phát triển ý tưởng đổi mới hoặc cải tiến quy trình sau khi hoàn thành đào tạo.
Tương tự, Rolls-Royce đã triển khai các chương trình nâng cao kỹ năng theo vai trò giúp tăng tốc đáng kể các quy trình xử lý dữ liệu, trong một số trường hợp tăng tốc độ gấp 100 lần.
Trong cả hai trường hợp, ROI AI đến sau quá trình xây dựng năng lực có cấu trúc—không phải ngược lại.
Từ áp dụng AI đến lợi nhuận từ AI
Cuộc thảo luận trong doanh nghiệp đang dịch chuyển. Chiến lược AI giai đoạn đầu tập trung vào thử nghiệm và triển khai; giờ đây trọng tâm chuyển sang lợi nhuận từ đầu tư AI.
Dữ liệu năm 2026 gợi ý một mô hình rõ ràng: Các tổ chức coi năng lực lực lượng lao động là hạ tầng cốt lõi, chứ không phải suy nghĩ sau cùng, có khả năng cao hơn đáng kể để thấy ROI AI có ý nghĩa.
Với các lãnh đạo doanh nghiệp đang đánh giá đầu tư AI, câu hỏi quan trọng không còn là “Chúng ta nên áp dụng công cụ AI nào?” mà là “Lực lượng lao động của chúng ta đã sẵn sàng sử dụng chúng hiệu quả chưa?”
DataCamp hỗ trợ ROI AI như thế nào
DataCamp for Business được thiết kế để xây dựng năng lực dữ liệu và AI có cấu trúc, phù hợp vai trò, từ đó tạo ra lợi nhuận có thể đo lường.
Thông qua học tập thực hành, cá nhân hóa nhờ AI, đánh giá kỹ năng và đối sánh trên toàn lực lượng lao động, các tổ chức có thể chuyển từ thử nghiệm AI rời rạc sang xây dựng năng lực bền vững.
Nếu bạn đang đánh giá cách cải thiện ROI từ các khoản đầu tư AI trên toàn tổ chức, hãy liên hệ để chúng tôi cho bạn thấy DataCamp for Business hỗ trợ nâng cao kỹ năng AI cho doanh nghiệp như thế nào. Nếu bạn muốn xem cách học tập có cấu trúc, gắn với thực hành hỗ trợ ROI AI, hãy khám phá một số khóa học phổ biến nhất về năng lực dữ liệu và AI của chúng tôi: