AI bước vào giai đoạn mới: Cuộc chơi của niềm tin và quản trị

AI Appreciation Day 2026 là dịp để các tổ chức nhìn lại cách trí tuệ nhân tạo đang thay đổi phương thức làm việc. Thay vì chỉ được xem như một công cụ hỗ trợ riêng lẻ, AI đang dần trở thành một phần trong hệ thống vận hành, giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình, nâng cao hiệu suất và hỗ trợ ra quyết định.

“Giá trị thực sự của trí tuệ nhân tạo không nằm ở công nghệ, mà ở khả năng trao quyền cho con người tập trung vào những công việc có ý nghĩa hơn, mang tính chiến lược và giá trị cao hơn”, bà Jessica Zhang, Phó chủ tịch cấp cao khu vực châu Á - Thái Bình Dương của ADP, nhận định.

TÁI ĐỊNH NGHĨA CÔNG VIỆC TRONG KỶ NGUYÊN AI

Theo nghiên cứu của ADP, khoảng một nửa người lao động trên toàn cầu sử dụng AI vài lần mỗi tuần, trong khi 20% sử dụng gần như hằng ngày. Tại Singapore, gần một phần tư người lao động sử dụng AI mỗi ngày và hơn một nửa sử dụng AI thường xuyên trong tuần.

Sự phổ biến này đang thúc đẩy doanh nghiệp xem xét lại cấu trúc công việc, xác định nhiệm vụ nào có thể giao cho máy móc và đâu là những năng lực vẫn cần con người đảm nhiệm.

ADP gọi xu hướng này là “The Great Job Unbundling” - quá trình phân tách công việc để phân bổ lại giữa con người và AI. Những tác vụ lặp lại, mang tính hành chính có thể được tự động hóa, trong khi con người tập trung vào tư duy phản biện, sáng tạo, hợp tác và đánh giá kết quả do AI tạo ra.

Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi này đòi hỏi doanh nghiệp phải đào tạo lại nhân sự và truyền thông rõ ràng về sự thay đổi trong vai trò công việc.

Lĩnh vực phát triển phần mềm là một minh chứng rõ nét. AI đang thay đổi cách kỹ sư lập trình, khi họ dành ít thời gian hơn cho việc viết mã từ đầu và nhiều hơn cho việc hướng dẫn, kiểm tra, đánh giá sản phẩm do AI hỗ trợ.

“Khả năng lập trình vẫn rất quan trọng, nhưng năng lực phán đoán, thiết kế hệ thống và điều phối toàn bộ quá trình phát triển phần mềm ngày càng trở nên cần thiết”, ông Richard Spence, Phó chủ tịch kiêm Tổng giám đốc khu vực châu Á - Thái Bình Dương của Cognition, cho biết.

Theo ông Spence, AI có thể thay đổi cách phần mềm được tạo ra, nhưng trách nhiệm về chất lượng, bảo mật và độ tin cậy của sản phẩm cuối cùng vẫn thuộc về đội ngũ kỹ thuật.

TỪ ỨNG DỤNG AI ĐẾN KIỂM SOÁT VẬN HÀNH

Khi AI được triển khai rộng hơn, doanh nghiệp phải đối mặt với một yêu cầu mới: không chỉ đưa AI vào hoạt động mà còn phải kiểm soát cách công nghệ này đưa ra quyết định và tương tác với các hệ thống khác.

Đặc biệt, sự phát triển của AI agent - các hệ thống có khả năng tự thực hiện nhiều tác vụ thay vì chỉ đưa ra nội dung hoặc đề xuất - đang đặt ra những yêu cầu cao hơn về quản trị.

Báo cáo “People Readiness Report 2026” của Kyndryl cho thấy 57% tổ chức đã triển khai AI trên diện rộng hoặc tích hợp AI vào các quy trình kinh doanh cốt lõi. Tuy nhiên, chỉ 32% đạt được ít nhất một trong hai mục tiêu AI quan trọng.

Trong khi đó, 81% doanh nghiệp dự báo AI agent sẽ tham gia vào các quyết định quan trọng trong năm tới, nhưng chỉ 25% hoàn toàn tin tưởng hệ thống AI có thể hoạt động mà không cần con người giám sát.

“Những tổ chức dẫn đầu sẽ là những doanh nghiệp xem AI như một sự thay đổi trong mô hình vận hành, thay vì chỉ là một dự án công nghệ”, ông Vishnu Nanduri, lãnh đạo đổi mới AI khu vực ASEAN và Hàn Quốc của Kyndryl, nhận định.

Theo ông Nanduri, doanh nghiệp cần xây dựng cơ chế phân quyền, quy trình xử lý ngoại lệ và hệ thống lưu vết trước khi cho phép AI agent tham gia vào các hoạt động như tài chính, chuỗi cung ứng, công nghệ thông tin hay chăm sóc khách hàng.

Một trong những yếu tố quyết định khả năng thành công của AI là dữ liệu. Các mô hình AI chỉ có thể tạo ra giá trị khi được tiếp cận nguồn dữ liệu đầy đủ, chính xác và cập nhật theo thời gian thực.

“AI không tạo ra giá trị chỉ vì doanh nghiệp triển khai nhiều mô hình hơn. Giá trị của AI được khuếch đại khi các mô hình có thể hành động dựa trên bối cảnh dữ liệu đáng tin cậy và theo thời gian thực”, ông Greg Taylor, Phó chủ tịch cấp cao khu vực châu Á - Thái Bình Dương của Confluent, cho biết.

Khảo sát của Confluent cho thấy 75% lãnh đạo công nghệ tại Singapore đang triển khai hoặc thử nghiệm AI agent, nhưng 78% cho biết thiếu hạ tầng dữ liệu thời gian thực đang làm chậm các chương trình AI.

Điều này cho thấy doanh nghiệp cần đầu tư đồng thời vào kết nối dữ liệu, quản trị quyền truy cập và khả năng kiểm soát thông tin, thay vì chỉ tập trung phát triển mô hình AI.

Trong các lĩnh vực như sản xuất, tài chính hay logistics, AI cần được tích hợp vào quy trình vận hành cụ thể, hiểu được dữ liệu nội bộ và tuân thủ các quy tắc kinh doanh.

“Các doanh nghiệp tạo ra nhiều giá trị nhất từ AI là những tổ chức đưa AI vào các quy trình vận hành cốt lõi, thay vì xem đây chỉ là một công cụ tăng năng suất độc lập”, ông Geoff Thomas, Phó chủ tịch cấp cao kiêm Tổng giám đốc khu vực châu Á - Thái Bình Dương và Nhật Bản của Infor, chia sẻ.

XÂY DỰNG AI ĐÁNG TIN CẬY TRONG THẾ GIỚI THỰC

Trong các lĩnh vực có tác động trực tiếp đến con người như sản xuất công nghiệp, hàng không, quốc phòng hay hạ tầng trọng yếu, yêu cầu đối với AI còn khắt khe hơn bởi mọi quyết định đều có thể ảnh hưởng đến an toàn và vận hành thực tế.

“Thách thức không chỉ là áp dụng AI, mà là đưa AI đáng tin cậy vào các quy trình thiết kế, mô phỏng, xây dựng và vận hành sản phẩm”, ông Alex Teo, Phó chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành khu vực Đông Nam Á của Siemens Digital Industries Software, cho biết.

Theo ông Teo, AI công nghiệp cần dựa trên dữ liệu sản xuất đáng tin cậy, có khả năng giải thích kết quả và được kiểm chứng trước khi tác động đến thiết bị, dây chuyền sản xuất hay quyết định kỹ thuật.

“Bài kiểm tra thực sự là liệu AI có thể hoạt động an toàn, bảo mật và đáng tin cậy khi các quyết định của nó tạo ra tác động trong thế giới thực hay không”, bà Emily Tan, Tổng giám đốc điều hành Thales Solutions Asia, nhận định.

Bên cạnh sản xuất, lĩnh vực chăm sóc khách hàng cũng đặt ra bài toán niềm tin. AI có thể giúp doanh nghiệp tạo ra nhiều nội dung hơn, nhưng không đồng nghĩa khách hàng sẽ cảm thấy các tương tác đó chính xác và phù hợp.

“AI đã trở nên rất giỏi trong việc tạo nội dung. Nhưng tạo ra niềm tin vẫn khó hơn nhiều”, ông Shahid Nizami, Phó chủ tịch khu vực châu Á - Thái Bình Dương và Hội đồng Hợp tác vùng Vịnh của Braze, cho biết.

Báo cáo Customer Engagement Review 2026 của Braze cho thấy 93% nhà tiếp thị tin rằng AI giúp họ hiểu khách hàng tốt hơn, nhưng chỉ 53% khách hàng cho rằng thương hiệu thực sự dự đoán đúng nhu cầu của họ.

Khoảng cách này cho thấy doanh nghiệp cần sử dụng dữ liệu khách hàng có trách nhiệm, kết hợp giữa khả năng phân tích của AI và sự đánh giá của con người.

Ngoài dữ liệu và mô hình, hạ tầng cũng trở thành nền tảng quan trọng khi AI bước vào giai đoạn vận hành thực tế.

“Sự chuyển dịch từ đào tạo mô hình AI sang vận hành AI trong môi trường sản xuất đang thay đổi kỳ vọng của doanh nghiệp đối với hạ tầng công nghệ”, ông Govind Choudhary, Tổng giám đốc khu vực Đông Nam Á và Ấn Độ của Digital Realty, nhận định.