Ngày 17/07/2026, OpenAI chính thức kêu gọi các doanh nghiệp thay đổi cách đo lường lợi tức đầu tư (ROI) vào trí tuệ nhân tạo (AI), cho rằng các thước đo phần mềm truyền thống như số lượng giấy phép, người dùng tích cực hay tỷ lệ gia hạn không phản ánh đúng giá trị kinh doanh mà AI tạo ra. Trong một bài đăng trên blog, Giám đốc tài chính (CFO) của OpenAI, Sarah Friar, đề xuất sử dụng các chỉ số như số lượng nhiệm vụ hoàn thành thành công nhờ AI, tổng chi phí thực hiện các nhiệm vụ đó và chi phí trên mỗi nhiệm vụ thành công theo thời gian.

Vì sao cần thước đo mới cho đầu tư AI?

Theo Gartner, chi tiêu toàn cầu cho AI dự kiến đạt 2,59 nghìn tỷ USD trong năm 2026, tăng 47% so với năm trước. Tuy nhiên, một nghiên cứu của PwC công bố vào tháng 1/2026 cho thấy chỉ 12% CEO cho biết AI mang lại lợi ích cả về chi phí và doanh thu. 33% số người được hỏi ghi nhận lợi ích về chi phí hoặc doanh thu, trong khi 56% cho biết chưa thấy lợi ích tài chính đáng kể nào. Áp lực chứng minh hiệu quả đầu tư AI ngày càng lớn, đặc biệt khi chi phí token (đơn vị xử lý AI) tăng cao khiến nhiều lãnh đạo doanh nghiệp thất vọng. CEO của Palantir, Alex Karp, từng phát biểu trên CNBC rằng các doanh nghiệp đã 'mệt mỏi' với chi phí token tăng mà không thấy ROI rõ ràng, dù ông thừa nhận công ty mình có lợi ích thương mại trong cuộc tranh luận này.

Chỉ số 'trí thông minh hữu ích trên mỗi đô la' là gì?

Trong bài đăng trên blog, Sarah Friar giới thiệu khái niệm đo lường đầu tư AI dựa trên 'trí thông minh hữu ích trên mỗi đô la' (useful intelligence per dollar). Thay vì đo lường thành công AI bằng số lượng giấy phép đã mua hoặc số nhân viên sử dụng công cụ, Friar cho rằng doanh nghiệp nên tập trung vào các quy trình làm việc và kết quả cụ thể như giải quyết vấn đề của khách hàng, hoàn tất thay đổi phần mềm, rà soát hợp đồng hoặc chuẩn bị dự báo. Chi phí AI, theo Friar, không chỉ bao gồm chi phí mô hình và tính toán mà còn các yếu tố như thời gian của nhân viên, đánh giá của con người và công việc làm lại để đạt được kết quả có thể sử dụng.

Lợi ích cho doanh nghiệp và người dùng Việt Nam

Cách tiếp cận mới này giúp doanh nghiệp, bao gồm cả các công ty Việt Nam, đánh giá chính xác hơn hiệu quả đầu tư AI. Thay vì chỉ đếm số người dùng, doanh nghiệp có thể đo lường trực tiếp năng suất: chẳng hạn, một chatbot AI giải quyết được bao nhiêu yêu cầu khách hàng mỗi ngày, chi phí bao nhiêu cho mỗi yêu cầu thành công. Friar nhấn mạnh: 'Token tạo ra giá trị khi chúng biến thành công việc mà mọi người có thể sử dụng. Khi các mô hình trở nên mạnh mẽ hơn, chúng có thể đảm nhận các nhiệm vụ dài hơn và phức tạp hơn: duy trì ngữ cảnh, lý luận qua nhiều bước, làm việc xuyên suốt các công cụ và thích ứng khi tiến hành.' Điều này đặc biệt hữu ích cho các doanh nghiệp đang tìm kiếm ROI rõ ràng từ AI trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt.

Theo CFO Dive

Ảnh: tungnguyen0905 / Pixabay