Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau vẫn tiếp tục xem trí tuệ nhân tạo tạo sinh (AI) như một lực lượng chuyển đổi có khả năng định hình lại hoạt động, tương tác khách hàng và quá trình ra quyết định chiến lược. Tuy nhiên, bất chấp sự háo hức phổ biến và quá trình áp dụng nhanh chóng được thúc đẩy bởi sự ra mắt của ChatGPT cách đây ba năm, nhiều tổ chức vẫn gặp khó khăn trong việc đạt được lợi ích rõ ràng và ổn định từ các sáng kiến AI của mình. Các cuộc khảo sát gần đây của các công ty nghiên cứu hàng đầu như Forrester và Boston Consulting Group (BCG) phản ánh thực tế khắc nghiệt: chỉ có một tỷ lệ nhỏ các công ty—khoảng 15% theo Forrester và 5% theo BCG—đã đạt được những cải thiện đáng kể về kết quả kinh doanh liên quan đến các nỗ lực AI tạo sinh của họ. Thành công hạn chế này bắt nguồn từ một số thách thức liên tục mà các công nghệ AI tạo sinh phải đối mặt. Một vấn đề chính là xu hướng của AI tạo ra các phản hồi quá hòa hợp hoặc quá đơn giản, thường thiếu điểm nhấn cần thiết hoặc không đủ khả năng thách thức các dữ liệu đầu vào nhận được. Điều này làm giảm độ sâu và độ tin cậy của những phát hiện do AI tạo ra. Thêm vào đó, sự không nhất quán trong việc cung cấp kết quả chính xác làm phức tạp việc sử dụng thực tế, đặc biệt khi xử lý các tài liệu phức tạp, dài hoặc chuyên môn. Các ví dụ thực tế minh họa những khó khăn này: hệ thống đề xuất rượu vang dựa trên AI của CellarTracker gặp khó khăn trong việc diễn giải chính xác sở thích của người dùng giữa các thuật ngữ rượu vang đa dạng và sự phân biệt tinh tế, trong khi công cụ AI của Cando Rail để tóm tắt các quy tắc an toàn gặp thách thức trong việc duy trì độ chính xác trên các văn bản quy định dài và phức tạp. Dịch vụ khách hàng là một trong những ứng dụng trưởng thành hơn của công nghệ chatbot. Các công ty như Klarna và Verizon đã áp dụng chatbot AI để xử lý các câu hỏi thường gặp, mang lại hiệu quả hoạt động và giảm chi phí.

Tuy nhiên, ngày càng có nhận thức rằng AI không thể hoàn toàn thay thế các nhân viên nhân sự trong việc xử lý các tương tác khách hàng phức tạp, nhạy cảm hoặc mang tính tinh tế. Thiếu sự đồng cảm giống như con người và khả năng hiểu rõ các bối cảnh tinh tế hạn chế hiệu quả của AI trong những tình huống này, do đó vẫn cần sự giám sát của con người liên tục. Các chuyên gia mô tả trạng thái hiện tại của AI tạo sinh như một “tiền tuyến gập ghềnh, ” phản ánh hiệu suất không đều trong các trường hợp sử dụng khác nhau. Trong khi AI xuất sắc trong một số nhiệm vụ như tạo ngôn ngữ và tóm tắt dữ liệu, nó lại gặp khó khăn với các hoạt động đòi hỏi hiểu biết sâu sắc về ngữ cảnh hoặc kiến thức chuyên môn. Những thách thức trong việc diễn giải chính xác dữ liệu địa lý hoặc các biểu hiện thân mật liên quan đến thời gian nhấn mạnh nhu cầu phát triển và hoàn thiện thêm của công nghệ này. Để vượt qua các trở ngại này và tối đa hóa giá trị của AI, các công ty đang đầu tư mạnh vào hợp tác chặt chẽ giữa đội ngũ nội bộ và các nhà cung cấp công nghệ AI. Các lãnh đạo ngành như OpenAI và Anthropic, cùng các startup sáng tạo như Writer, đang cử kỹ sư của họ vào các tổ chức khách hàng để đồng sáng tạo các giải pháp AI tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu kinh doanh và quy trình công việc cụ thể. Phần lớn ý kiến trong giới doanh nghiệp và công nghệ đồng thuận rằng mặc dù AI tạo sinh chứa đựng tiềm năng to lớn, việc khai thác trọn vẹn tiềm năng đó đòi hỏi các ứng dụng tập trung hơn, sự tham gia liên tục của con người và khả năng sẵn sàng thực hiện các cuộc cải tổ lớn trong các quy trình và kỹ năng hiện có. AI tạo sinh nên được xem như là một công cụ bổ trợ mạnh mẽ thay vì là giải pháp độc lập. Với chiến lược có chủ đích và nỗ lực liên tục, các tổ chức có thể tiến từ giai đoạn thử nghiệm ban đầu đến việc đạt được các kết quả kinh doanh cụ thể, cuối cùng định vị AI như một động lực then chốt mang lại lợi thế cạnh tranh trong những năm tới.