Hơn một nửa số người dùng hiện nay sử dụng AI để tìm kiếm trên web, nhưng độ chính xác dữ liệu thấp kéo dài ở các công cụ phổ biến lại tạo ra những rủi ro kinh doanh mới.
Mặc dù AI tạo sinh (GenAI) mang lại hiệu suất rõ rệt, một cuộc điều tra mới đây chỉ ra sự chênh lệch giữa sự tin tưởng của người dùng và độ chính xác kỹ thuật, dẫn đến các rủi ro cụ thể đối với việc tuân thủ doanh nghiệp, vị thế pháp lý và kế hoạch tài chính.
Đối với ban lãnh đạo cấp cao, việc áp dụng những công cụ này là một thách thức kinh điển của “IT bóng ma”. Theo khảo sát với 4.189 người trưởng thành tại Anh vào tháng 9 năm 2025, khoảng một phần ba người dùng tin rằng AI đã quan trọng hơn việc tìm kiếm web truyền thống. Nếu nhân viên tin dùng công cụ này cho các truy vấn cá nhân, chắc chắn họ cũng sẽ sử dụng AI cho nghiên cứu kinh doanh.
Cuộc điều tra do Which? thực hiện cho thấy việc dựa dẫm chưa được kiểm chứng vào các nền tảng này có thể gây tốn kém. Khoảng một nửa người dùng AI cho biết họ tin tưởng thông tin nhận được ở mức “hợp lý” hoặc “rất cao”. Tuy nhiên, khi nhìn sâu vào chi tiết câu trả lời từ các mô hình AI, sự tin tưởng đó thường là sai lệch.
Khoảng cách về độ chính xác khi dùng AI để tìm kiếm web
Nghiên cứu đã thử nghiệm sáu công cụ lớn – ChatGPT, Google Gemini (cả phiên bản tiêu chuẩn và ‘AI Overviews’), Microsoft Copilot, Meta AI và Perplexity – trên 40 câu hỏi phổ biến thuộc lĩnh vực tài chính, pháp lý và quyền lợi người tiêu dùng.
Perplexity đạt tổng điểm cao nhất với 71%, theo sát là Google Gemini AI Overviews đạt 70%. Ngược lại, Meta ghi điểm thấp nhất với 55%. ChatGPT, dù được sử dụng rộng rãi, chỉ đạt 64%, đứng thứ hai từ dưới lên trong số các công cụ được thử nghiệm. Khoảng cách giữa vị thế thị trường và chất lượng kết quả này làm nổi bật nguy cơ khi nghĩ rằng sự phổ biến đồng nghĩa với hiệu suất trong lĩnh vực GenAI.
Tuy nhiên, điều tra cho thấy tất cả các công cụ AI này đều thường xuyên hiểu sai thông tin hoặc đưa ra lời khuyên thiếu sót, có thể gây ra rủi ro nghiêm trọng cho doanh nghiệp. Với các lãnh đạo tài chính và phòng pháp lý, tính chất của những sai sót này đặc biệt đáng lo ngại.
Khi được hỏi cách đầu tư khoản ISA hàng năm trị giá 25.000 bảng Anh, ChatGPT và Copilot đều không phát hiện lỗi cố ý trong câu hỏi liên quan đến giới hạn pháp lý. Thay vì sửa lỗi, chúng đưa ra lời khuyên có thể khiến người dùng vi phạm quy định của HMRC.
Trong khi đó, Gemini, Meta và Perplexity nhận diện được lỗi, nhưng sự không đồng nhất giữa các nền tảng đòi hỏi quy trình “human-in-the-loop” nghiêm ngặt trong mọi quy trình kinh doanh có liên quan đến AI để đảm bảo độ chính xác.
Đối với các nhóm pháp lý, việc AI có xu hướng tổng quát hóa các quy định vùng miền khi tìm kiếm trên web gây ra rủi ro riêng biệt cho doanh nghiệp. Thử nghiệm cho thấy nhiều công cụ không nhận thức được rằng luật lệ thường khác nhau giữa các khu vực của Vương quốc Anh như Scotland và Anh & Wales.
Hơn nữa, cuộc điều tra nhấn mạnh khoảng cách đạo đức trong cách các mô hình này xử lý các câu hỏi quan trọng. Về các vấn đề pháp lý và tài chính, các công cụ hiếm khi khuyến nghị người dùng tham khảo ý kiến chuyên gia đã đăng ký. Ví dụ, khi được hỏi về tranh chấp với nhà thầu, Gemini khuyên người dùng nên giữ lại tiền thanh toán; chiến lược này được chuyên gia đánh giá có thể khiến người dùng vi phạm hợp đồng và làm suy yếu vị thế pháp lý.
Lời khuyên “quá tự tin” này tạo ra rủi ro vận hành. Nếu nhân viên dựa vào AI để kiểm tra tuân thủ sơ bộ hoặc xem xét hợp đồng mà không xác minh phạm vi pháp lý hoặc các chi tiết luật pháp, tổ chức có thể đối mặt với rủi ro pháp lý.
Vấn đề minh bạch nguồn thông tin
Một mối quan tâm chủ đạo trong quản trị dữ liệu doanh nghiệp là nguồn gốc thông tin. Cuộc điều tra nhận thấy các công cụ tìm kiếm AI thường chịu trách nhiệm cao trong việc minh bạch, nhưng lại thường trích dẫn các nguồn không rõ ràng, không tồn tại hoặc có độ chính xác đáng ngờ như các chủ đề trên diễn đàn cũ. Sự không rõ ràng này có thể dẫn đến lãng phí tài chính.
Trong một bài kiểm tra về mã số thuế, ChatGPT và Perplexity dẫn liên kết đến các công ty hoàn thuế có phí cao thay vì hướng người dùng đến công cụ chính thức miễn phí của HMRC. Các dịch vụ bên thứ ba này thường thu phí rất lớn.
Trong bối cảnh mua sắm doanh nghiệp, sự thiên vị thuật toán từ các công cụ AI khi dùng để tìm kiếm trên web có thể khiến doanh nghiệp chi tiêu không cần thiết hoặc hợp tác với nhà cung cấp tiềm ẩn rủi ro cao do không đáp ứng tiêu chuẩn thẩm định doanh nghiệp.
Các nhà cung cấp công nghệ lớn thừa nhận những hạn chế này, đặt trách nhiệm kiểm chứng cuối cùng lên người dùng — và theo đó là doanh nghiệp.
Người phát ngôn Microsoft nhấn mạnh công cụ của họ hoạt động như một bộ tổng hợp chứ không phải nguồn thông tin chính thống. “Copilot trả lời câu hỏi bằng cách chắt lọc thông tin từ nhiều nguồn web thành một phản hồi duy nhất,” công ty cho biết, đồng thời khuyến khích mọi người “kiểm tra độ chính xác của nội dung.”
OpenAI, phản hồi về kết quả điều tra, cho biết: “Cải thiện độ chính xác là nhiệm vụ cả ngành đang tập trung phát triển. Chúng tôi đang tiến bộ tốt và mô hình mặc định mới nhất của chúng tôi, GPT-5, là phiên bản thông minh và chính xác nhất từ trước đến nay.”
Giảm thiểu rủi ro AI trong kinh doanh qua chính sách và quy trình làm việc
Đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, giải pháp không phải là cấm các công cụ AI – điều này thường chỉ làm tăng việc sử dụng lén lút – mà là xây dựng các khung quản trị chặt chẽ để đảm bảo độ chính xác của kết quả khi dùng cho tìm kiếm web:
- Yêu cầu cụ thể trong câu lệnh truy vấn: Cuộc điều tra chỉ ra AI vẫn đang học cách hiểu câu truy vấn. Đào tạo doanh nghiệp nên nhấn mạnh rằng các câu hỏi mơ hồ dẫn đến dữ liệu rủi ro. Nếu nhân viên nghiên cứu quy định, họ cần chỉ rõ phạm vi áp dụng (ví dụ: “quy định pháp lý cho Anh & Wales”) thay vì để cho công cụ tự suy đoán ngữ cảnh.
- Yêu cầu xác minh nguồn: Tin tưởng vào một kết quả duy nhất là không an toàn trong vận hành. Nhân viên phải yêu cầu hiển thị nguồn và kiểm tra thủ công. Nghiên cứu khuyến nghị ở các chủ đề rủi ro cao, người dùng nên xác thực thông tin qua nhiều công cụ AI hoặc “double source.” Công cụ như Google Gemini AI Overviews đã thể hiện tốt hơn một chút do cho phép người dùng kiểm duyệt các liên kết web được cung cấp trực tiếp.
- Thực hiện quy trình “ý kiến thứ hai”: Ở giai đoạn hiện tại, kết quả từ GenAI nên được xem là một trong nhiều ý kiến tham khảo. Với những vấn đề phức tạp liên quan đến tài chính, pháp lý hay y tế, AI chưa đủ khả năng nắm bắt hết các sắc thái. Chính sách doanh nghiệp cần quy định rằng lời khuyên từ chuyên gia con người vẫn là quyết định cuối cùng trong các quyết sách có tác động thực tế.
Các công cụ AI đang phát triển và độ chính xác tìm kiếm trên web ngày càng được cải thiện, nhưng như cuộc điều tra kết luận, việc phụ thuộc quá mức vào chúng vào thời điểm hiện tại có thể gây tổn thất. Đối với doanh nghiệp, sự khác biệt giữa lợi ích hiệu quả AI mang lại và rủi ro thất bại tuân thủ nằm ở quy trình kiểm chứng.
Nguồn : https://www.artificialintelligence-news.com/
