Làn sóng đầu tư AI toàn cầu hướng tới mốc 2.500 tỷ USD vào năm 2026 khi tâm điểm chuyển dịch sang AI agent

Làn sóng đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) trên quy mô toàn cầu được dự báo sẽ chạm mốc 2.500 tỷ USD vào năm 2026, tương đương mức tăng trưởng 44% so với năm trước. Dù chi phí vận hành AI tiếp tục giảm và năng lực của các mô hình phát triển với tốc độ chóng mặt, các tổ chức trên khắp thế giới vẫn đang phải đối mặt với một bài toán hóc búa: làm thế nào để biến các khoản đầu tư công nghệ khổng lồ thành doanh thu bền vững cho doanh nghiệp.

Theo báo cáo do MIT Technology Review Insights phối hợp cùng Uniphore công bố, AI trong môi trường doanh nghiệp đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm ban đầu để bước vào giai đoạn ứng dụng sâu rộng trong vận hành thực tế. Tuy nhiên, việc triển khai AI mà thiếu đi các cải tổ mang tính cấu trúc đang dẫn đến tình trạng phân mảnh vận hành tại không ít tổ chức.

Cạm bẫy của những "ốc đảo trí tuệ" cục bộ

Đối với nhiều doanh nghiệp, tốc độ ứng dụng quá nhanh đã vô tình tạo ra những ốc đảo tự động hóa bị cô lập. Các đơn vị kinh doanh riêng lẻ thường triển khai AI theo kiểu phân tán cục bộ, dẫn đến việc quy trình làm việc bị ngắt kết nối. Đơn cử, các agent bán hàng tự động thường vận hành mà không nắm được các yêu cầu hỗ trợ khách hàng (support ticket) đang mở, trong khi các công cụ tiếp thị cá nhân hóa chiến dịch gửi đi lại không thể tiếp cận hồ sơ thanh toán hay dữ liệu tài chính mà bộ phận tài chính vốn đã nắm rõ.

Mặc dù từng công cụ đơn lẻ có thể thể hiện hiệu suất vượt trội trong các tác vụ riêng biệt, nhưng xét trên bình diện tổng thể, tổ chức lại tích lũy được rất ít giá trị và bài học kinh nghiệm từ các đợt triển khai rời rạc này.

Bước chuyển dịch sang kỷ nguyên Agent (The Agentic Shift)

Báo cáo chỉ ra một bước chuyển quan trọng được gọi là "agentic shift" — sự thay đổi căn bản từ việc xem AI như một công cụ hỗ trợ năng suất độc lập sang việc ứng dụng nó như một mô hình vận hành cốt lõi của doanh nghiệp. Các tác tử AI tự trị (autonomous AI agents) đòi hỏi sự phối hợp liên tục, theo thời gian thực giữa con người, quy trình làm việc và các nguồn dữ liệu phân tán, đặt dưới sự hỗ trợ của một cơ chế quản trị chặt chẽ.

Để thích ứng với bước chuyển mình này, các tổ chức được khuyến nghị tư duy lại cả về kiến trúc kỹ thuật lẫn phương thức quản trị dựa trên ba trụ cột chính:

• Tái thiết kế quy trình trước khi lựa chọn mô hình: Các doanh nghiệp dẫn đầu xem việc tái cấu trúc quy trình là bước nền tảng bắt buộc phải làm trước khi chọn mô hình AI. Thay vì cố gắng gượng ép các vai trò truyền thống vào hệ thống AI sau khi đã triển khai, họ chủ động xây dựng quy trình làm việc xoay quanh cách thức các hệ thống tự trị thực sự vận hành và tiến hóa.

• Mức độ sẵn sàng của dữ liệu quan trọng hơn dung lượng thô: Sở hữu một lượng lớn thông tin lưu trữ không đồng nghĩa với việc doanh nghiệp đã có sẵn dữ liệu chuẩn cho AI (AI-ready data). Thay vì theo đuổi mục tiêu tập trung hóa dữ liệu thiếu thực tế hay những cuộc di chuyển dữ liệu tốn kém, các công ty đang chuyển sang các kiến trúc khả hợp (composable architecture), cho phép truy vấn và chuẩn bị dữ liệu trực tiếp ngay tại nơi lưu trữ trên các môi trường đa đám mây (multicloud).

• Bảo đảm chủ quyền AI (AI Sovereignty): Trước các quy định ngày càng khắt khe về cư trú dữ liệu và hạ tầng phân tán, các tổ chức phải giải quyết dứt điểm các câu hỏi then chốt: mô hình chạy ở đâu, ai nắm quyền kiểm soát vận hành và hệ thống sẽ thích ứng ra sao giữa các ranh giới pháp lý khác nhau.

Khi AI doanh nghiệp bước vào giai đoạn trưởng thành, lằn ranh phân chia năng lực cạnh tranh sẽ không còn nằm ở tốc độ hay quy mô của từng mô hình đơn lẻ. Thay vào đó, lợi thế sẽ thuộc về những doanh nghiệp biết cách kết hợp hiệu quả giữa mức độ sẵn sàng của dữ liệu, tư duy thiết kế quy trình và quyền kiểm soát chủ quyền công nghệ để tạo nên một hệ điều hành doanh nghiệp kết nối liền mạch.