Công nghệ

Với sự phát triển mạnh của công nghệ, AI đang trở thành “nhân viên số” không thể thiếu. Con đường đưa AI từ phòng thử nghiệm vào vận hành thực tế để tối ưu chi phí, bứt phá doanh thu ngày càng nhanh hơn. Tuy nhiên, mức độ kiểm soát rủi ro trở nên quan trọng và chặt chẽ hơn.

Agentic AI cần đưa sâu vào vận hành

Tại hội thảo Tech4work trong khuôn khổ của Tech4life 2026 do VINASA tổ chức mới đây, bà Nguyễn Thị Thu Giang - Phó Chủ tịch VINASA cho biết: AI có thể tạo ra một phương trình mới, cho phép một doanh nghiệp, một đội ngũ nhỏ hơn có thể tạo ra năng lực lớn hơn.

Một doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể tiếp cận những năng lực trước đây chỉ doanh nghiệp lớn mới có. Một nhân viên bình thường, nếu biết làm việc hiệu quả với AI, tạo ra giá trị cao hơn.

Tuy nhiên, AI không tự tạo ra hiệu quả đầu tư. Đầu tư AI chỉ có ý nghĩa khi công nghệ được chuyển thành những kết quả có thể đo được, thời gian được tiết kiệm, chi phí được giảm, năng suất được nâng lên, doanh thu được tạo thêm, khách hàng được phục vụ tốt hơn và quyết định được đưa ra nhanh hơn, chính xác hơn.

Những dữ liệu thống kê ban đầu của nhiều tổ chức nghiên cứu lớn cho thấy, AI và những tác nhân đang góp phần định hình lại năng suất lao động toàn cầu. Theo thống kê của McKinsey, 88% tổ chức dùng AI thường xuyên ở ít nhất một bộ phận; 23% tổ chức đang mở rộng ứng dụng AI. Khai thác tốt, AI có thể giúp doanh nghiệp tăng trưởng doanh thu gấp 1,7 lần.

Mức tăng trưởng trên khiến cho công nghệ có sức hút lớn. Song, thực tế không như mong muốn khi chỉ khoảng 5% doanh nghiệp thực sự nhận được kết quả đó. Nhìn từ góc độ doanh nghiệp, bà Phạm Gia Ngọc Diệp - Trung tâm tư vấn và đổi mới sáng tạo AI của FPT Smart Cloud lý giải: AI xuất hiện trong doanh nghiệp nhưng chưa có sức ảnh hưởng lên quy trình vận hành tổng thể của doanh nghiệp.

Đối chiếu theo phương pháp luận CASAN (gồm 5 cấp độ trưởng thành AI) do FPT Smart Cloud công bố thì phần lớn doanh nghiệp đang dừng ở cấp độ 1 và 2. Ở đó, nhân viên dùng Generative AI (như ChatGPT) góp phần tăng năng suất cá nhân nhưng quy trình chung của doanh nghiệp không thay đổi.

Để bứt phá doanh thu, doanh nghiệp phải đạt cấp 3 và 4 - nơi Agentic AI tự động đảm nhận luồng nghiệp vụ, quy trình phức tạp ở quy mô lớn, có sự giám sát của con người. Và chỉ ở cấp 3, AI Agent mới có nền tảng để hoạt động, tiến tới trở thành cốt lõi trong doanh nghiệp.

"Công tắc dừng" cho Agentic AI

AI đi sâu vào vận hành, giá trị hiệu suất mang lại cho doanh nghiệp lớn hơn. Tuy nhiên, các chuyên gia cảnh báo: rủi ro là không thể tránh khỏi. Điều này có nghĩa là khi AI được quyền chạm vào hệ thống lõi (CRM, ERP), bài toán quản trị phải thay đổi.

Nhận diện về những rủi ro có thể xảy đến, ông Nguyễn Lê Châu - Giám đốc công nghệ công ty CP NetNam cho biết: Máy làm sai thì việc đã xong trước khi con người kịp biết. Một số rủi ro có thể gặp phải là dữ liệu có thể rời khỏi doanh nghiệp mà không ai biết; cấp quyền cho AI nhanh trong lúc thử nghiệm và để nguyên khi vận hành…

Nhấn mạnh AI chỉ thực sự tạo ra giá trị khi doanh nghiệp kiểm soát được và tin tưởng AI, đại diện công ty CP NetNam đề xuất kiến trúc kiểm soát 7 lớp nghiêm ngặt và yêu cầu bắt buộc phải có "công tắc dừng" để thu hồi quyền của AI ngay lập tức khi có sự cố.

Đặc biệt, vai trò và trách nhiệm giám sát của con người được đề cao. Tài chính ngân hàng là lĩnh vực có mức độ chuyển đổi số và ứng dụng AI cao. Chuyên gia từ Hiệp hội các nhà đầu tư tài chính (VAFI) khẳng định: AI có thể tự động hóa quyết định, nhưng không thể tự động hóa trách nhiệm.

Giám sát của con người phải có ý nghĩa thực chất bởi việc giám sát AI khác giám sát hệ thống. Công cụ truyền thống trả lời câu hỏi "hệ thống có chạy không" nhưng với AI, câu hỏi cần được đặt ra là "AI Agent có đang làm đúng việc, trong đúng phạm vi, với chi phí chấp nhận được không?".

Hạnh Lê