Lời hứa chưa được định lượng: Tại sao tác động của AI đến giá trị tài chính và hoạt động vẫn khó nắm bắt đối với các nhà lãnh đạo S&P 500

Trong một kỷ nguyên được định hình bởi sự tiến bộ công nghệ nhanh chóng, trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một nền tảng của chiến lược doanh nghiệp. Việc áp dụng rộng rãi AI trên khắp các công ty S&P 500 là không thể phủ nhận, với gần 70% các công ty nổi bật này tích hợp AI vào hoạt động của họ. Tuy nhiên, một thực tế phũ phàng thường làm lu mờ sự nhiệt tình này: một số lượng đáng kể các tổ chức này đang không theo dõi đầy đủ các chỉ số cần thiết để chứng minh lợi tức đầu tư (ROI) từ các sáng kiến AI của họ. Sự ngắt kết nối này đại diện cho một thách thức quan trọng đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, vì nó che khuất giá trị tài chính và hoạt động thực sự mà AI được cho là mang lại, ảnh hưởng đến mọi thứ từ cấu trúc chi phí đến quỹ đạo tăng trưởng.

Việc thiếu các khuôn khổ đo lường chặt chẽ có nghĩa là trong khi các công ty đang đầu tư mạnh vào AI, họ thường thiếu dữ liệu cụ thể để chứng minh những lợi ích hữu hình của nó. Bài viết này khám phá những tác động của sự bỏ sót này trên các khía cạnh tài chính và hoạt động chính, nhấn mạnh lý do tại sao việc chứng minh ROI của AI không chỉ là một bài tập kỹ thuật, mà là một mệnh lệnh chiến lược để tối đa hóa giá trị doanh nghiệp.

Hiệu quả hoạt động

Việc triển khai AI thường được biện minh bởi tiềm năng của nó trong việc hợp lý hóa quy trình, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tối ưu hóa phân bổ nguồn lực, tất cả đều góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên, bối cảnh hiện tại cho thấy đối với một phần đáng kể các công ty S&P 500, những lợi ích hiệu quả thực tế có được nhờ AI vẫn chưa được chứng minh rõ ràng. Nếu không có các chỉ số theo dõi rõ ràng, các tổ chức không thể xác định chắc chắn liệu các tự động hóa do AI điều khiển có thực sự giảm thời gian chu kỳ, cải thiện thông lượng hay giảm thiểu lỗi hay không. Việc thiếu tầm nhìn này ngăn cản các nhà lãnh đạo hiểu được ứng dụng AI nào thực sự có tác động và nơi nào cần đầu tư hoặc tinh chỉnh thêm. Bản chất không được định lượng của những cải tiến hiệu quả này có nghĩa là đòn bẩy hoạt động đầy đủ mà AI có thể cung cấp không được hiện thực hóa hoặc, ít nhất, không được chứng minh cho các bên liên quan. Việc thiết lập các chỉ số hiệu suất rõ ràng và theo dõi chúng một cách nhất quán là rất quan trọng để biến tiềm năng của AI thành sự xuất sắc trong hoạt động có thể kiểm chứng được.

Giảm chi phí

Một trong những lập luận thuyết phục nhất cho việc áp dụng AI xoay quanh khả năng giảm chi phí đáng kể của nó. AI có thể tối ưu hóa chuỗi cung ứng, dự đoán lỗi thiết bị để giảm chi phí bảo trì, tăng cường quản lý năng lượng và tự động hóa dịch vụ khách hàng, từ đó giảm chi phí lao động. Tuy nhiên, nếu ROI của các triển khai AI này không được theo dõi chặt chẽ, các công ty không thể gán chính xác khoản tiết kiệm chi phí trực tiếp cho các khoản đầu tư AI của họ. Điều này tạo ra một kịch bản trong đó việc giảm chi phí tiềm năng hoặc không được hiện thực hóa hoàn toàn do các triển khai AI không được tối ưu hóa, hoặc chúng được hiện thực hóa nhưng không được định lượng, gây khó khăn cho việc biện minh cho việc tiếp tục hoặc mở rộng chi tiêu AI. Việc không thể chứng minh khoản tiết kiệm chi phí có nghĩa là một lợi ích tài chính quan trọng của AI vẫn chỉ là lý thuyết chứ không phải là một yếu tố đóng góp được xác thực bằng thực nghiệm vào lợi nhuận cuối cùng. Đo lường mạnh mẽ sẽ bao gồm phân tích chi phí cơ bản trước khi triển khai AI và theo dõi liên tục các yếu tố thúc đẩy chi phí sau triển khai để cô lập tác động cụ thể của AI.

Năng suất tổ chức

AI thường được giới thiệu với lời hứa tăng cường khả năng của con người, giải phóng nhân viên khỏi các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và cung cấp thông tin chi tiết giúp nâng cao khả năng ra quyết định, từ đó thúc đẩy năng suất tổ chức tổng thể. Tuy nhiên, thách thức được nhấn mạnh bởi xu hướng hiện tại là mức độ nâng cao năng suất này không được nhiều công ty đo lường một cách có hệ thống. Nếu không theo dõi các chỉ số hiệu suất chính liên quan đến đầu ra của nhân viên, tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ hoặc chất lượng của các quyết định được hỗ trợ bởi AI, tác động thực tế đến năng suất tổ chức vẫn chỉ là suy đoán. Việc thiếu bằng chứng cụ thể này cản trở khả năng của các nhà lãnh đạo trong việc hiểu AI đang thực sự thay đổi lực lượng lao động và quy trình của họ như thế nào. Nó cũng hạn chế các cơ hội mở rộng các sáng kiến AI thành công hoặc phân bổ lại nguồn lực từ những sáng kiến kém hiệu quả. Chứng minh ROI của AI trong năng suất đòi hỏi sự hiểu biết rõ ràng về các đường cơ sở trước khi có AI và theo dõi liên tục các chỉ số đầu ra và hiệu quả liên quan ở cấp độ cá nhân, nhóm và phòng ban.

Tối ưu hóa dòng tiền

Dòng tiền là huyết mạch của bất kỳ doanh nghiệp nào, và AI có tiềm năng tối ưu hóa nó thông qua nhiều kênh khác nhau, bao gồm cải thiện dự báo bán hàng, quản lý hàng tồn kho hiệu quả hơn, thu hồi các khoản phải thu nhanh hơn và tối ưu hóa các điều khoản thanh toán cho các khoản phải trả. Khi ROI của AI không được theo dõi, đóng góp cụ thể của nó vào việc tăng cường dòng tiền trở nên mơ hồ. Các công ty có thể trải nghiệm vị thế tiền mặt được cải thiện, nhưng nếu không có sự gán rõ ràng cho các sáng kiến AI, họ không thể tự tin mở rộng các ứng dụng AI hiệu quả nhất trong việc tạo ra hoặc bảo toàn tiền mặt. Việc thiếu tác động đã được chứng minh này có nghĩa là việc triển khai AI chiến lược để tối ưu hóa dòng tiền bị cản trở, có khả năng bỏ lỡ những lợi ích tài chính đáng kể. Một cách tiếp cận toàn diện sẽ bao gồm việc liên kết các chỉ số hiệu suất AI trực tiếp với chu kỳ chuyển đổi tiền mặt và các thành phần vốn lưu động, cung cấp một cái nhìn rõ ràng về tác động tài chính của AI.

Cơ hội tăng trưởng cao

AI là một công cụ mạnh mẽ để xác định và tận dụng các con đường tăng trưởng mới, từ việc dự đoán xu hướng thị trường mới nổi đến cá nhân hóa các sản phẩm và tối ưu hóa các chiến lược thâm nhập thị trường. Tuy nhiên, việc ít công ty chứng minh được ROI của AI cho thấy mối liên hệ giữa các khoản đầu tư AI và các cơ hội tăng trưởng cao thực tế thường không được định lượng. Điều này có nghĩa là trong khi AI có thể tạo ra những hiểu biết có giá trị hoặc kích hoạt các khả năng mới, đóng góp trực tiếp của nó vào tăng trưởng doanh thu, mở rộng thị phần hoặc ra mắt thành công các sản phẩm và dịch vụ mới không được thiết lập một cách dứt khoát. Nếu không có bằng chứng này, các công ty có nguy cơ đầu tư không đủ vào các sáng kiến AI có thể mở khóa tăng trưởng đáng kể hoặc tiếp tục đầu tư vào những sáng kiến không mang lại hiệu quả. Để thực sự tận dụng AI cho tăng trưởng, các tổ chức phải triển khai các chỉ số mạnh mẽ liên kết các hiểu biết và hành động do AI điều khiển với các kết quả tăng trưởng cụ thể, từ đó xác nhận giá trị chiến lược của nó.

Cơ hội biên lợi nhuận cao

Ngoài tăng trưởng đơn thuần, AI có thể đóng vai trò quan trọng trong việc xác định và theo đuổi các cơ hội biên lợi nhuận cao bằng cách tối ưu hóa chiến lược định giá, nâng cao thiết kế sản phẩm, cải thiện phân khúc khách hàng cho các sản phẩm cao cấp và giảm chi phí phục vụ khách hàng có giá trị cao. Tuy nhiên, thách thức hiện tại là nhiều công ty S&P 500 không theo dõi hiệu quả ROI của các triển khai AI của họ, có nghĩa là tác động cụ thể của AI đến việc mở rộng biên lợi nhuận vẫn chưa được chứng minh. Việc thiếu bằng chứng có thể định lượng này gây khó khăn cho các nhà lãnh đạo trong việc xác định ứng dụng AI nào hiệu quả nhất trong việc thúc đẩy lợi nhuận. Do đó, các công ty có thể không khai thác hết tiềm năng của AI để chuyển đổi cơ cấu kinh doanh của họ sang các sản phẩm hoặc dịch vụ có biên lợi nhuận cao hơn, hoặc để tối ưu hóa đòn bẩy hoạt động của họ. Chứng minh ROI của AI trong bối cảnh này đòi hỏi phân tích chi tiết về cách AI ảnh hưởng đến doanh thu trên mỗi đơn vị, giá vốn hàng bán và chi phí hoạt động, liên kết trực tiếp các sáng kiến AI với việc cải thiện biên lợi nhuận gộp và biên lợi nhuận ròng.

Vấn đề phổ biến về ROI chưa được chứng minh đối với các khoản đầu tư AI trong một phần đáng kể các công ty S&P 500 nhấn mạnh nhu cầu cấp thiết về một cách tiếp cận kỷ luật hơn đối với việc áp dụng công nghệ. Mặc dù sự nhiệt tình đối với AI là có cơ sở, nhưng sức mạnh biến đổi thực sự của nó chỉ có thể được mở khóa khi tác động của nó đến giá trị tài chính và hoạt động được đo lường, xác thực và tối ưu hóa liên tục một cách chặt chẽ. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải ưu tiên phát triển các chỉ số rõ ràng, thiết lập các đường cơ sở và triển khai các cơ chế theo dõi nhất quán để đảm bảo rằng AI chuyển đổi từ một công nghệ đầy hứa hẹn thành một động lực đã được chứng minh của giá trị doanh nghiệp.

Nguồn: Forbes Business — https://www.forbes.com/sites/conormurray/2026/09/11/nearly-70-of-sp-500-companies-deploy-ai-but-few-track-metrics-over-time/