Google: Cách đo lường ROI của AI và vượt qua thách thức ban đầu

Jun 16, 2026

14 views

Làm thế nào để chứng minh giá trị kinh doanh của AI tạo sinh cho đội ngũ của bạn? Các lãnh đạo công nghệ và tài chính cần cho thấy giá trị rõ ràng của các dự án AI để đảm bảo nguồn vốn được duy trì. Dựa trên nghiên cứu mới nhất, Google Cloud đã chia sẻ một phương pháp thực tiễn giúp các doanh nghiệp đo lường và tối ưu hóa lợi tức đầu tư (ROI) từ AI trong phát triển phần mềm.

Báo cáo DORA: ROI của việc phát triển phần mềm có sự hỗ trợ của AI cung cấp một cách tiếp cận thực tế để giúp các đội nhóm vượt qua những thách thức ban đầu, điều chỉnh kế hoạch và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh. Dưới đây là những phát hiện chính từ báo cáo và cách doanh nghiệp có thể áp dụng chúng.

ROI của việc phát triển phần mềm có sự hỗ trợ của AI - theo nghiên cứu DORA của Google Cloud.

Vượt qua “đường cong J” khi hiện thực hóa giá trị từ AI

Điều quan trọng là phải thực tế về tốc độ nhận lại lợi tức từ các khoản đầu tư vào AI. Mặc dù AI có thể là một công cụ khuếch đại mạnh mẽ cho kỹ thuật phần mềm, con đường đến giá trị tài chính hiếm khi là một đường thẳng. Hầu hết các tổ chức sẽ gặp phải J-curve (đường cong J): một sự sụt giảm tạm thời về năng suất và một giai đoạn bất ổn liên quan đến việc áp dụng ban đầu.

Sự sụt giảm tạm thời này là một phần bình thường của việc áp dụng công nghệ mới, thay vì là dấu hiệu của một chiến lược thất bại. Báo cáo của Google chỉ ra ba lý do chính cho hiện tượng này:

Đường cong học tập: Các đội nhóm cần thời gian riêng để thích nghi với quy trình làm việc hàng ngày và thành thạo các kỹ thuật nâng cao, từ việc sử dụng prompt đơn giản đến xây dựng hệ thống dựa trên ngữ cảnh và mục đích.
“Thuế” xác minh: Vì AI làm tăng đáng kể khối lượng code được tạo ra, các lập trình viên phải đầu tư thêm thời gian để xem xét kỹ lưỡng các kết quả do AI tạo ra nhằm đảm bảo độ tin cậy, ngăn chặn hallucination (hiện tượng AI “ảo giác”) và đáp ứng các tiêu chuẩn kiến trúc nội bộ.
Thích ứng pipeline: Khi các lập trình viên cá nhân tạo code nhanh hơn đáng kể, các quy trình ở giai đoạn sau như kiểm thử và phê duyệt thay đổi thường trở thành điểm nghẽn và phải được chủ động mở rộng để xử lý thông lượng tăng lên.

Việc lập ngân sách cho giai đoạn học hỏi ban đầu này là chìa khóa để quá trình chuyển đổi thành công. Bằng cách dự đoán trước sự sụt giảm năng suất tạm thời này, doanh nghiệp có thể tự tin tiếp tục các dự án AI, biết rằng những thách thức ban đầu này là một khoản đầu tư cho tốc độ lâu dài của đội ngũ.

Đường cong J của việc hiện thực hóa giá trị từ AI.

Hiểu rõ sự phân hóa thị trường về hiệu quả đầu tư AI

Báo cáo về tình hình phát triển phần mềm có sự hỗ trợ của AI của DORA cho thấy 90% người tham gia khảo sát cho biết họ sử dụng AI trong công việc. Mặc dù tỷ lệ áp dụng gần như phổ biến, tác động tài chính thực tế lại khác nhau giữa các tổ chức. Một số công ty thấy giá trị rõ ràng từ các khoản đầu tư kỹ thuật của họ, trong khi những công ty khác lại phải vật lộn với các chi phí không mong muốn.

Khi một dự án không đạt được kỳ vọng, nguyên nhân thường là do đội ngũ thiếu sự hỗ trợ về mặt tổ chức để thực hiện nó. Để có được lợi nhuận như mong đợi, doanh nghiệp cần chuẩn bị sẵn sàng các quy trình làm việc và đội ngũ để áp dụng công nghệ mới.

Tính toán ROI từ AI là bước đi thiết yếu

Xây dựng một mô hình tài chính thực tế cho AI bắt đầu bằng việc xem xét nơi nó thực sự tạo ra giá trị. Trong suốt vòng đời phát triển phần mềm, AI có thể giúp đội ngũ của bạn giảm chi phí, tăng năng suất, cải thiện bảo mật và mang lại trải nghiệm tốt hơn cho cả lập trình viên và người dùng.

Để hỗ trợ việc lập mô hình này cho tổ chức của bạn, Google cung cấp một công cụ tính toán ROI tương tác. Công cụ này giúp bạn dự báo một cách rõ ràng cả các chi phí hữu hình và các thực tế ẩn sau của việc áp dụng AI. Bạn có thể khám phá các cơ chế, điều chỉnh các giả định để phù hợp với thực tế của mình và xây dựng ước tính của riêng bạn.