ROI của AI: Động lực chính, KPI & Thách thức

ROI của AI là gì?

ROI là chỉ số then chốt để xác định mức độ thành công của bất kỳ khoản đầu tư nào, kể cả AI.

Để tính ROI, bạn lấy lợi ích thu được từ khoản đầu tư chia cho chi phí của nó. Con số thu được có thể được biểu thị dưới dạng phần trăm hoặc tỷ lệ. Có thể sử dụng công thức dưới đây để tính ROI: 

ROI dương nghĩa là khoản đầu tư tạo ra doanh thu nhiều hơn tổng chi phí. Ngược lại, ROI âm cho thấy lợi tức nhỏ hơn chi phí ban đầu.

Dưới đây là một số chỉ số thường dùng khi tính ROI:

• ROI
• ROI thường niên (Annualized ROI)
• Giá trị hiện tại ròng (NPV)

Để tính đến yếu tố thời gian và giá trị tiền tệ thay đổi, hãy tích hợp Giá trị hiện tại ròng (NPV) và Tỷ suất hoàn vốn nội bộ (IRR) vào phân tích. Với NPV, hãy tính giá trị hiện tại của lợi ích ròng tương lai (dòng tiền vào trừ dòng tiền ra) trong một khoảng thời gian xác định:

Trong đó t là kỳ thời gian và r là lãi suất chiết khấu. IRR giúp xác định mức lãi suất chiết khấu mà tại đó NPV bằng 0, qua đó phản ánh hiệu quả của khoản đầu tư AI theo thời gian. 

Các chỉ số này bổ trợ cho ROI bằng cách thể hiện lợi nhuận đã điều chỉnh theo thời gian của dự án AI, giúp doanh nghiệp cân bằng tác động tài chính ngắn hạn và dài hạn.

Vậy ROI lý tưởng là bao nhiêu? Mỗi tổ chức sẽ khác nhau, nhưng hãy xem các nguồn khác nói gì bên dưới.

Theo một nghiên cứu toàn cầu của IDC do Microsoft hỗ trợ, trung bình mỗi 1 đô la đầu tư mang lại 3,5 đô la. Ngoài ra, 5% tổ chức trên thế giới đạt mức hoàn vốn trung bình 8 đô la cho mỗi 1 đô la bỏ ra.

Trong vòng 12 tháng, 92% hệ thống AI được triển khai, và 40% tổ chức triển khai trong vòng 6 tháng

Trung bình, các tổ chức đạt được khoản hoàn vốn này trong vòng 14 tháng kể từ đầu tư ban đầu.

Động lực chính của ROI AI trong B2B

Vì sao cần đo lường ROI của AI? Dưới đây là những lý do cốt yếu bạn nên cân nhắc:

1. Tiết kiệm chi phí nhờ tự động hóa

Tự động hóa dựa trên AI mang lại tiềm năng to lớn trong tiết kiệm chi phí bằng cách đơn giản hóa các quy trình tốn nhiều nhân công, qua đó nâng cao hiệu quả vận hành. 

Theo kết quả khảo sát McKinsey ở trên, người trả lời ghi nhận mức tăng đáng kể về doanh thu và mức giảm đáng kể về chi phí nhờ áp dụng AI phân tích.

Chẳng hạn, bằng cách tích hợp AI vào chăm sóc khách hàng, mua sắm và quản lý dữ liệu, các công ty có thể giảm chi phí gián tiếp, hạn chế lỗi thủ công và phân bổ lại nguồn lực cho các nhiệm vụ giá trị cao.

Theo các nhà nghiên cứu của McKinsey và Harvard, triển khai AI rộng rãi có thể giúp Hoa Kỳ tiết kiệm tới 360 tỷ đô la mỗi năm nếu được áp dụng rộng rãi trong chăm sóc sức khỏe.

Từ bảo trì dự đoán trong sản xuất, AI đã chứng minh hiệu quả trong việc giảm chi phí vận hành đồng thời duy trì tiêu chuẩn chất lượng và hiệu suất.

Ví dụ, các mô hình học máy ứng dụng AI có thể tối ưu hóa chiến lược chi phí trong doanh nghiệp logistics.

2. Tăng trưởng doanh thu nhờ cá nhân hóa bằng AI

Để nổi bật trong môi trường cạnh tranh cao, doanh nghiệp có thể cân nhắc một giải pháp—cá nhân hóa.

Cá nhân hóa bằng AI là việc sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu khách hàng và cung cấp nội dung, gợi ý sản phẩm và ưu đãi phù hợp.

Mức độ cá nhân hóa này có thể nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng, từ đó thúc đẩy tăng trưởng doanh thu. Điều này ngày càng phổ biến với mọi công ty (dù B2C hay B2B), vì cho phép truyền tải thông điệp nhắm mục tiêu và phù hợp tới khách hàng tiềm năng.

Với sự hỗ trợ của AI, các công ty có thể thu thập insight về hành vi, sở thích và nhu cầu của từng khách hàng theo thời gian thực. Điều này cho phép truyền tải thông điệp và đề xuất phù hợp hơn với từng cá nhân.

Ngoài ra, cá nhân hóa nhờ AI cũng có thể cải thiện doanh số bằng cách đề xuất cơ hội bán gia tăng hoặc bán chéo dựa trên hành vi mua trước đây.

Sự cá nhân hóa độc đáo này có thể được ứng dụng trong marketing để:

• Tạo chiến dịch marketing phù hợp riêng
• Tối ưu hóa tạo lead
• Tăng tỷ lệ chuyển đổi

Ví dụ, Dell đã tăng 79% chuyển đổi nhờ triển khai cá nhân hóa dựa trên AI trong các chiến dịch email.

AI cũng hỗ trợ giữ chân khách hàng giá trị cao bằng cách cung cấp giải pháp tùy chỉnh và hỗ trợ theo thời gian thực thông qua chatbot và trợ lý ảo. 

Cách tiếp cận chủ động, cá nhân hóa này giúp doanh nghiệp phản hồi nhanh nhu cầu khách hàng, xây dựng niềm tin và lòng trung thành lâu dài, chuyển hóa thành dòng doanh thu bền vững.

3. Hiệu suất và tốc độ ra thị trường

AI có thể rút ngắn đáng kể vòng đời phát triển sản phẩm bằng cách thúc đẩy phân tích dữ liệu nhanh hơn và giúp đội ngũ R&D ra quyết định nhanh, đổi mới hiệu quả hơn.

Với khả năng mới trong việc sử dụng AI, doanh nghiệp có thể tăng tốc các quy trình vốn cần hàng tuần hoặc hàng tháng, cho phép cách tiếp cận linh hoạt hơn khi ra mắt sản phẩm và dịch vụ mới.

Nhiều công ty đã hưởng lợi từ nội dung và đổi mới sản phẩm nhờ AI.

Các công cụ AI tạo sinh, chẳng hạn, có thể tạo nội dung marketing hoặc mẫu thiết kế trong một phần nhỏ thời gian so với phương pháp truyền thống. Tính linh hoạt này không chỉ giúp doanh nghiệp duy trì năng lực cạnh tranh mà còn đáp ứng kịp thời nhu cầu thị trường.

Đo lường ROI của các khoản đầu tư AI

Để đảm bảo khoản đầu tư AI mang lại hiệu quả, bạn cần triển khai đúng hệ thống KPI. Dưới đây là một số KPI có thể bắt đầu:

Chỉ số hiệu suất chính (KPI) cần theo dõi

Theo dõi ROI của AI đòi hỏi cách tiếp cận có chiến lược, với các KPI cụ thể để giám sát:

• Tiết kiệm chi phí: Tính khoản tiết kiệm đạt được nhờ giảm lao động, tự động hóa và tối ưu quy trình.
• Tác động đến doanh thu: Đo lường tạo lead, tỷ lệ chuyển đổi và tăng trưởng doanh thu gắn với các chiến dịch ứng dụng AI.
• Tương tác và sự hài lòng của khách hàng: Theo dõi các chỉ số tương tác, như tỷ lệ nhấp và điểm hài lòng khách hàng, để đánh giá hiệu quả của AI trong việc cải thiện kết quả kinh doanh.

Những KPI này giúp doanh nghiệp B2B đánh giá các lợi ích hữu hình và vô hình từ khoản đầu tư AI, đưa ra bức tranh rõ ràng về những nơi AI đang tạo ra giá trị.

ROI dài hạn và ngắn hạn

Một thách thức khi đánh giá ROI của AI là cân bằng chi phí ngắn hạn với lợi ích dài hạn. Triển khai AI thường đòi hỏi khoản đầu tư ban đầu đáng kể vào công nghệ và nhân sự có kỹ năng. 

Theo một bài viết của Forbes Technology Council, triển khai thành công một dự án AI từ con số 0 có thể tốn kém gấp 15 lần so với dự đoán do hạ tầng AI.

Ví dụ, một vai trò phổ biến trong đội ngũ AI là kỹ sư AI, với mức lương 145.080 đô la mỗi năm tại Hoa Kỳ. Với cả một đội ngũ kỹ sư, con số này có thể rất lớn.

Mặc dù các chi phí này có thể ảnh hưởng đến ROI ban đầu, tiềm năng mang lại lợi ích tài chính đáng kể về dài hạn khiến khoản đầu tư trở nên xứng đáng.

Vì vậy, bạn nên tiếp cận AI như một tài sản chiến lược, dài hạn, mang lại lợi tức tăng dần khi công nghệ trưởng thành và đội ngũ tích lũy kinh nghiệm khai thác năng lực AI.

Vượt ra ngoài việc đo lường ROI tài chính thuần túy, việc triển khai các giải pháp AI còn có thể mang lại nhiều lợi ích phụ.

Khi triển khai AI, không chỉ đơn thuần là ghép vài công cụ AI lại với nhau—như vậy là chưa đủ. 

Để tạo ra ROI lớn hơn, hệ thống AI cần được xây dựng từ nền tảng. Điều này đòi hỏi năng lực kỹ thuật vững chắc để phát triển các giải pháp phù hợp riêng với tổ chức của bạn. 

Trong Báo cáo Năng lực Dữ liệu & AI 2024 của DataCamp, 52% lãnh đạo cho rằng việc phát triển hệ thống AI từ đầu là quan trọng, cho thấy nhu cầu về năng lực kỹ thuật trong phát triển AI ở các đội nhóm. Tuy nhiên, gần 1 trong 4 lãnh đạo được khảo sát không cung cấp bất kỳ đào tạo trực tuyến nào.

Đây là lúc một nền tảng học tập toàn diện về kỹ năng dữ liệu và AI với chương trình giảng dạy vững chắc và lộ trình học tập phù hợp trở nên thiết yếu. Với DataCamp for Business, bạn có thể mở rộng việc học của đội ngũ, dù có hai nhân viên hay mười nghìn người. 

Thách thức khi đạt ROI cao với AI

AI có tiềm năng mang lại ROI rất cao, nhưng bất kỳ công nghệ mới nào cũng đi kèm thách thức.

Dưới đây là một số điểm cần lưu ý:

1. Chi phí ban đầu và độ phức tạp khi tích hợp

Khoản đầu tư ban đầu để triển khai AI có thể là rào cản với nhiều công ty. Ngoài việc mua sắm công nghệ, còn cần nhân sự có kỹ năng để tích hợp và quản lý hệ thống AI, điều này có thể làm chậm ROI trong ngắn hạn.

Theo một khảo sát của Deloitte, nhiều người cho biết việc triển khai AI của họ vẫn ở giai đoạn thử nghiệm hoặc bằng chứng khái niệm, với 68% người trả lời nói rằng tổ chức của họ chỉ đưa 30% dự án AI hoặc ít hơn vào sản xuất. 

Theo Báo cáo Năng lực Dữ liệu & AI 2024, 35% lãnh đạo cho rằng thiếu ngân sách cho chi phí đào tạo nhân viên là thách thức chính.

Tuy nhiên, với kế hoạch cẩn trọng và triển khai theo giai đoạn, các công ty có thể kiểm soát chi phí ban đầu và thu được lợi nhuận tích cực theo thời gian. Điều này có thể đạt được dễ dàng thông qua một nền tảng toàn diện bao quát mọi kỹ năng dữ liệu và AI mới nhất. Giải pháp DataCamp for Business của chúng tôi sẽ giải quyết rất phù hợp điểm đau này. Lo ngại về chi phí? Dùng thử bản Demo để xem có phù hợp hay không.

2. Chất lượng và khả dụng của dữ liệu

Dữ liệu chất lượng cao, được tổ chức tốt là nền tảng của triển khai AI thành công. Không có dữ liệu chính xác, phù hợp, hệ thống AI khó cung cấp insight và tự động hóa cần thiết để thúc đẩy ROI.

Nhiều tổ chức thu thập lượng dữ liệu lớn mỗi ngày, và các lãnh đạo tinh tường muốn tận dụng điều này. Nhưng bao nhiêu trong số đó thực sự đủ sạch để sử dụng?

Trước khi đưa vào mô hình AI, dữ liệu doanh nghiệp cần được làm sạch đầy đủ để tránh kết quả sai lệch và không chính xác.

Theo một bài viết của McKinsey, các lãnh đạo ngành sản xuất có ý định triển khai mô hình AI đang nhận thấy chất lượng dữ liệu kém là rào cản thường trực.

Do đó, để giải quyết thách thức này, công ty phải đầu tư vào thực hành và hạ tầng quản trị dữ liệu nhằm đảm bảo dữ liệu có thể truy cập, được tổ chức và đáng tin cậy, tạo nền tảng vững chắc cho insight dựa trên AI.

3. Đào tạo kỹ năng AI

Để tối đa hóa ROI, doanh nghiệp phải đảm bảo đội ngũ được trang bị kỹ năng cần thiết để triển khai và khai thác công nghệ AI.

Thách thức này có thể được giải quyết dễ dàng nhất thông qua các chương trình nâng cao và tái đào tạo nhằm bồi dưỡng năng lực AI cho đội ngũ hiện hữu hoặc mới.

Trong Báo cáo Năng lực Dữ liệu & AI 2024 của chúng tôi, như hình minh họa ở trên, các lãnh đạo cho biết việc đào tạo về dữ liệu và AI đã cải thiện ra quyết định trong tổ chức của họ, với 26% trong số đó được chuyển đổi hoàn toàn.

Kết luận

Việc ứng dụng AI trong môi trường doanh nghiệp mang lại nhiều lợi ích, từ tiết kiệm chi phí và tăng trưởng doanh thu đến đổi mới nhanh hơn và cải thiện tương tác khách hàng. Tuy nhiên, để đạt ROI cao cần cách tiếp cận triển khai thấu đáo, bao gồm xác định đúng KPI, quản lý chi phí ban đầu và đảm bảo chất lượng dữ liệu.

Dù còn thách thức, lợi ích dài hạn của AI có thể mang tính chuyển đổi, giúp các công ty B2B đổi mới và cạnh tranh hiệu quả hơn.

Nếu bạn muốn mở rộng năng lực AI cho đội ngũ, DataCamp for Business của chúng tôi mang đến cách tiếp cận linh hoạt và có khả năng mở rộng cho đào tạo AI và phân tích dữ liệu, giúp bạn thu hẹp khoảng cách kỹ năng AI trong tổ chức. Yêu cầu bản demo để bắt đầu ngay hôm nay.