Những ứng dụng AI thực sự tạo ra giá trị cho doanh nghiệp trong năm 2026

Sau hai năm với hàng loạt bản demo AI hào nhoáng, các nguyên mẫu agent vội vàng và những dự đoán đầy kỳ vọng, đến năm 2026, lãnh đạo công nghệ của các doanh nghiệp đang chuyển sang cách tiếp cận thực tế hơn. Trong một hội thảo trực tuyến gần đây do OutSystems tổ chức, các lãnh đạo phần mềm và chuyên gia doanh nghiệp cho rằng những ứng dụng AI có tác động lớn nhất hiện nay không nằm ở các demo ấn tượng, mà ở những yếu tố nền tảng như quản trị, điều phối và tích hợp AI vào hệ thống hiện có.

Các doanh nghiệp đang quay lại tập trung vào mục tiêu cốt lõi: sử dụng AI để tăng năng suất, cải thiện tốc độ triển khai và tạo ra kết quả kinh doanh có thể đo lường được.

Ba xu hướng chính đang định hình cách doanh nghiệp triển khai AI gồm việc chuyển từ các nguyên mẫu agent sang hệ thống agent thực tế có ROI rõ ràng, vai trò ngày càng lớn của các nền tảng doanh nghiệp trong việc quản trị và mở rộng AI, và sự nổi lên của những lập trình viên tổng quát cùng kiến trúc sư doanh nghiệp như những nhân sự có giá trị nhất trong kỷ nguyên AI tạo code.

Khi AI agent bước vào môi trường thực tế

Để các AI agent có thể hoạt động trong môi trường doanh nghiệp, cần có một nền tảng thống nhất hỗ trợ phát triển, thử nghiệm và triển khai. Theo ông Rajkiran Vajreshwari từ Thermo Fisher Scientific, các công cụ như Agent Workbench của OutSystems giúp doanh nghiệp xây dựng và quản lý hệ thống agent ở quy mô lớn.

Đội ngũ của Thermo Fisher đã chuyển từ trợ lý AI đơn nhiệm sang xây dựng một hệ thống nhiều agent chuyên biệt phối hợp với nhau. Khi có yêu cầu hỗ trợ từ khách hàng, một agent đầu tiên sẽ phân loại yêu cầu, sau đó chuyển tiếp đến các agent chuyên trách như agent xác định ưu tiên, agent cung cấp thông tin sản phẩm, agent xử lý lỗi hoặc agent đảm bảo tuân thủ.

Mỗi agent được thiết kế với vai trò cụ thể và giới hạn rõ ràng, giúp hệ thống hoạt động chính xác và dễ kiểm soát hơn. Cách tiếp cận này cho thấy doanh nghiệp đang chuyển từ AI đơn lẻ sang các hệ thống agent phối hợp thực tế.

Một rủi ro mới xuất hiện khi AI cho phép nhân viên tạo code hoặc ứng dụng mà không có sự giám sát của bộ phận IT. Đây được gọi là “shadow AI” — các giải pháp tự phát có thể gây ra nhiều vấn đề như rò rỉ dữ liệu, vi phạm chính sách hoặc lỗi mô hình.

Theo Luis Blando từ OutSystems, doanh nghiệp cần xây dựng các "guardrails" để kiểm soát việc sử dụng AI. Ông cho rằng nhân viên sẽ sử dụng AI dù doanh nghiệp có cho phép hay không, vì vậy cách tốt nhất là dùng AI để quản lý AI.

Eric Kavanagh từ The Bloor Group cũng cho rằng việc quản trị AI cần nhiều lớp kiểm soát, từ bảo mật dữ liệu, giám sát mô hình đến kiểm soát việc tích hợp AI vào quy trình kinh doanh hiện có. Nhiều nền tảng doanh nghiệp hiện đã tích hợp sẵn các cơ chế này để giảm rủi ro.

Thách thức lớn: Điều phối AI chứ không phải chọn mô hình

Trước đây, doanh nghiệp thường tập trung vào việc chọn mô hình AI tốt nhất. Nhưng hiện nay, thách thức lớn hơn là điều phối nhiều mô hình và hệ thống AI với nhau.

Scott Finkle từ McConkey Auction Group cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn chỉ là một phần của quy trình phức tạp, không phải giải pháp hoàn chỉnh. Doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống có thể linh hoạt chuyển đổi giữa các mô hình như Gemini, ChatGPT hoặc Claude mà không phải xây dựng lại toàn bộ hệ thống.

Các nền tảng điều phối giúp quản lý vòng đời AI, đảm bảo quy trình hoạt động ổn định và duy trì giá trị lâu dài, ngay cả khi công nghệ AI liên tục thay đổi. Khi AI bắt đầu được tích hợp vào các quy trình quan trọng như tài chính và chuỗi cung ứng, doanh nghiệp sẽ cần đầu tư nhiều hơn vào bảo mật, tuân thủ và nền tảng quản lý AI.

Tuy nhiên, các chuyên gia khuyến nghị doanh nghiệp không nên kỳ vọng những bước nhảy vọt ngay lập tức. Thay vào đó, nên tập trung vào những cải tiến nhỏ nhưng thực tế và có thể triển khai ngay.

Một số doanh nghiệp đang chọn cách tái thiết kế toàn bộ quy trình bằng AI, trong khi nhiều doanh nghiệp khác muốn tích hợp AI vào hệ thống hiện có để tận dụng hạ tầng và dữ liệu sẵn có. Cách tiếp cận nền tảng agent cho phép cả hai chiến lược này hoạt động hiệu quả.

AI doanh nghiệp đang bước vào giai đoạn trưởng thành

Khi AI giúp tăng tốc việc viết code, điểm nghẽn trong phát triển phần mềm đang dần biến mất. Thay vào đó, kỹ năng tư duy hệ thống trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Các kiến trúc sư doanh nghiệp và lập trình viên tổng quát đang trở thành những vai trò có giá trị nhất. Những người này có khả năng hiểu tổng thể hệ thống, phân tích bài toán kinh doanh và tích hợp AI vào hạ tầng hiện có.

Theo các chuyên gia, đây là thời kỳ của “generalist” — những người hiểu cả công nghệ lẫn kinh doanh. AI giúp họ tập trung vào những nhiệm vụ phức tạp thay vì công việc lặp lại, từ đó tăng tốc độ triển khai và giảm lỗi trong hệ thống.

Sau giai đoạn thử nghiệm và hype ban đầu, AI doanh nghiệp đang chuyển sang giai đoạn trưởng thành hơn. Thay vì tập trung vào công nghệ, doanh nghiệp đang tập trung vào giá trị thực tế, khả năng mở rộng và tích hợp lâu dài.

Trong bối cảnh này, những tổ chức thành công sẽ là những tổ chức biết cách xây dựng hệ thống AI bền vững, quản trị tốt và tận dụng dữ liệu hiện có để tạo ra giá trị kinh doanh thực sự.