Phần lớn doanh nghiệp chưa thu được lợi nhuận từ AI, CEO mới của Scale muốn thay đổi điều đó

Ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) đang đối mặt với một vấn đề lớn: 95% doanh nghiệp triển khai AI không tạo ra doanh thu.

Theo báo cáo của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) vào tháng 9, 95% doanh nghiệp triển khai AI không tạo ra doanh thu. Đứng trước quan điểm này, Jason Droege - CEO của startup Scale AI - tin rằng ông đã tìm ra nguyên nhân.

"Người ta kỳ vọng rằng chỉ cần cắm mô hình AI vào là mọi thứ sẽ hoạt động. Thực tế lại phức tạp hơn nhiều", Jason Droege chia sẻ.

Scale AI vốn được biết đến như một nền tảng giúp AI vận hành ở cấp độ nền tảng. Các tập đoàn công nghệ cần lượng dữ liệu khổng lồ để huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Dữ liệu này phải được gắn nhãn, phân loại để AI có thể học cách phân biệt, chẳng hạn đâu là ảnh mèo, đâu là ảnh cá. Nhiều năm qua, Scale chính là đối tác cung cấp dữ liệu chuẩn hóa đó.

Tầm quan trọng của mảng kinh doanh này thể hiện rõ khi Meta đã chi 14,3 tỷ USD để mua 49% cổ phần Scale AI vào tháng 6, định giá startup ở mức 29 tỷ USD. Theo thỏa thuận, nhà sáng lập kiêm CEO Alexandr Wang cùng một số nhân sự cấp cao rời Scale để gia nhập Meta.

Thương vụ này làm dấy lên lo ngại rằng các đối thủ phát triển LLM như OpenAI hay Google sẽ hạn chế hợp tác với Scale sau khi Meta tham gia sâu. Dù vậy, Scale khẳng định mảng "dán nhãn dữ liệu" vẫn tăng trưởng đều đặn hàng tháng.

Hiện tại, CEO mới Jason Droege - từng gia nhập công ty với vai trò Giám đốc Chiến lược - đang mở rộng trọng tâm sang một mảng ít được biết đến: hỗ trợ doanh nghiệp tự xây dựng tập dữ liệu riêng, phát triển công cụ AI để tự động hóa quy trình và xử lý các công việc lặp đi lặp lại. Mục tiêu của ông là thay đổi quan điểm rằng triển khai AI khó mang lại lợi nhuận.

"Các công ty nghĩ việc này đơn giản hơn thực tế. Nhưng khi làm đúng cách, giá trị mang lại là rất lớn", Droege nhấn mạnh.

Làm thế nào để AI tạo ra lợi nhuận?

Bất chấp sự hào hứng từ giới lãnh đạo doanh nghiệp Mỹ về tiềm năng AI trong việc tối ưu hoạt động, phần lớn các khoản đầu tư AI chưa đem lại hiệu quả. Báo cáo tháng 8 của MIT còn làm dấy lên lo ngại rằng thị trường AI có thể là một bong bóng sắp vỡ, ngay cả khi lĩnh vực này đang góp phần nâng đỡ kinh tế Mỹ.

Một số khách hàng lớn của Scale bao gồm Mayo Clinic, chính phủ Qatar, Cisco và Global Atlantic Financial Group. Tháng trước, công ty cũng ký hợp đồng trị giá 99 triệu USD với Bộ Quốc phòng Mỹ để phát triển ứng dụng AI.

Theo Droege, nguyên nhân nhiều doanh nghiệp thất bại là do chọn sai vấn đề để áp dụng AI. "Một hiểu lầm phổ biến là coi AI như cây đũa thần có thể giải quyết mọi thứ. Điều đó không đúng với hiện tại", ông nói.

AI phù hợp nhất với những nhiệm vụ mà con người làm chậm, thiếu nhất quán hoặc dễ sai sót, chẳng hạn đọc - tóm tắt - chỉnh sửa hàng trăm trang tài liệu. Scale từng hỗ trợ các tổ chức xây dựng hệ thống AI xử lý hồ sơ bảo hiểm, hoặc cung cấp bản tóm tắt hồ sơ y tế cho bác sĩ trước khi khám bệnh.

Tuy nhiên, Droege cho rằng AI chỉ thực sự hữu ích khi có sự phối hợp chặt chẽ với chuyên gia con người: "Nếu một tổ chức y tế triển khai công cụ hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán, bạn sẽ muốn những chuyên gia giàu kinh nghiệm nhất dùng thử, phản hồi và chỉ ra lỗi để mô hình cải thiện dần".

Quy trình này có thể kéo dài vài tuần đến vài tháng nhưng kết quả sẽ là công cụ hữu ích hơn nhiều so với chatbot thông thường.

Ví dụ, một số cơ quan chính phủ Mỹ đã thử nghiệm AI trong việc đánh giá hồ sơ xin giấy phép xây dựng, giúp quá trình cấp phép nhanh hơn khi kết hợp dữ liệu từ các đợt xét duyệt trước.

Cần thời gian để AI thực sự sinh lợi

Dù vậy, các chuyên gia nhận định sẽ mất nhiều năm để AI mang lại giá trị tài chính rõ ràng. "Các tập đoàn lớn phải mất nhiều năm mới có thể triển khai công cụ AI hữu ích trên diện rộng và tạo doanh thu, tiết kiệm chi phí", Gil Luria - Giám đốc nghiên cứu công nghệ tại DA Davidson nhận xét - "Nhưng một khi thành công, lợi ích sẽ rất lớn".

Scale AI cũng phải cạnh tranh gay gắt với những ông lớn như Amazon và Microsoft. "Ý tưởng phát triển ứng dụng AI cho doanh nghiệp, gần như mọi công ty đã theo đuổi trong suốt 2 năm rưỡi qua" - Luria nói - "Nếu như Scale từng đi đầu trong mảng dán nhãn dữ liệu, thì nay đã có hàng chục nghìn đối thủ ở mảng ứng dụng".

Dù vậy, Droege vẫn lạc quan. Ông cho rằng cơ hội vẫn rộng mở cho những doanh nghiệp thực sự hiểu AI và biết cách áp dụng đúng chỗ. Nghiên cứu của MIT cũng cho thấy, những công ty ít thành công nhất là các đơn vị cố gắng tự phát triển công cụ AI mà không có sự hỗ trợ bên ngoài.

"Ngay từ trước thương vụ với Meta, mảng ứng dụng của chúng tôi đã mang về hàng trăm triệu USD doanh thu. Sau thương vụ, mảng dữ liệu vẫn tăng trưởng đều đặn mỗi tháng. Đây là một hoạt động kinh doanh quy mô lớn, và chúng tôi rất hài lòng với nó", vị CEO này chia sẻ.