Cơn sốt trí tuệ nhân tạo có thể đang đối mặt với một thực tế đáng lo ngại. Một nghiên cứu mới của Tập đoàn RAND đã phát hiện ra rằng có tới 80% dự án AI kết thúc trong thất bại, lãng phí hàng tỷ đô la đầu tư và nguồn lực.
Những phát hiện chính
- Hơn 80% dự án AI thất bại, gấp đôi tỷ lệ của các startup công nghệ không phải AI
- Sự không phù hợp giữa kỳ vọng của lãnh đạo và thực tế kỹ thuật là lý do hàng đầu dẫn đến thất bại
- Chỉ 14% tổ chức cảm thấy hoàn toàn sẵn sàng để áp dụng công nghệ AI
- Số lượng đơn đăng ký sáng chế AI của Trung Quốc vượt Mỹ với tỷ lệ 6:1, nhưng gặp khó khăn trong việc tạo ra tác động thực tế
Nguyên nhân dẫn đến thất bại của dự án AI
Nghiên cứu của RAND, dựa trên phỏng vấn 65 nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư trong lĩnh vực AI, đã xác định một số yếu tố chính góp phần vào tỷ lệ thất bại cao:
-
Mục tiêu không phù hợp: Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp thường có kỳ vọng không thực tế về khả năng của AI, bị ảnh hưởng bởi khoa học viễn tưởng hơn là thực tế khoa học. Sự không phù hợp này dẫn đến việc phân bổ nguồn lực và thời gian không đầy đủ.
-
Hội chứng "vật sáng loáng": Các kỹ sư đôi khi triển khai các kỹ thuật AI tiên tiến mà không xem xét giá trị thực tế của chúng, ưu tiên sự mới lạ hơn là giải quyết vấn đề.
-
Dữ liệu không đủ: Nhiều dự án thiếu các bộ dữ liệu chất lượng cao, được chuẩn bị đúng cách cần thiết cho việc đào tạo AI hiệu quả.
-
Cơ sở hạ tầng không đầy đủ: Đầu tư không đủ vào quản trị dữ liệu và cơ sở hạ tầng triển khai mô hình cản trở sự thành công của dự án.
-
Đánh giá quá cao khả năng của AI: Mặc dù đầu tư tăng mạnh, AI vẫn có những hạn chế đáng kể thường bị bỏ qua.
Tác động đến ngành công nghiệp
Tỷ lệ thất bại cao có những hệ quả sâu rộng đối với ngành công nghiệp AI:
- CEO Baidu Robin Li Yanhong đã chỉ trích sự phổ biến của các mô hình ngôn ngữ lớn ở Trung Quốc, cho rằng đây là sự lãng phí tài nguyên và thiếu ứng dụng thực tế.
- Mặc dù Trung Quốc dẫn đầu về số lượng đơn đăng ký sáng chế AI, chỉ có một tổ chức Trung Quốc (Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc) xếp hạng trong top 20 về trích dẫn nghiên cứu trong giai đoạn 2010-2023.
- Sự chênh lệch giữa hype về AI và kết quả thực tế có thể dẫn đến một bong bóng trị giá hàng nghìn tỷ đô la nếu kỳ vọng không được quản lý tốt.
Hướng đi phía trước
Để cải thiện tỷ lệ thành công của dự án AI, các tổ chức nên:
- Đảm bảo giao tiếp rõ ràng và mục tiêu phù hợp giữa lãnh đạo doanh nghiệp và đội ngũ kỹ thuật
- Tập trung vào giải quyết các vấn đề thực tế thay vì chạy theo xu hướng AI mới nhất
- Đầu tư vào cơ sở hạ tầng dữ liệu và quản trị mạnh mẽ
- Đặt ra kỳ vọng thực tế về khả năng và hạn chế của AI
Khi AI tiếp tục phát triển, việc thu hẹp khoảng cách giữa tham vọng và thực tế sẽ là yếu tố quan trọng để khai thác tiềm năng thực sự của nó và tránh những thất bại tốn kém.