Vượt Qua Tuân Thủ: Tại Sao Các Công Ty Đang Chờ Đợi Sự Rõ Ràng Về Quy Định AI Đã Bị Trễ

Hầu hết các tổ chức đều biết họ cần thiết lập quản trị AI, nhưng nhiều tổ chức đang gặp khó khăn với cùng một câu hỏi: Làm thế nào để xây dựng một chương trình quản trị khi môi trường quy định liên tục thay đổi? 

Giữa các ưu tiên liên bang đang thay đổi, một mạng lưới ngày càng tăng của luật pháp tiểu bang, và những kỳ vọng của ngành công nghiệp thay đổi, việc xác định những yêu cầu nào sẽ tồn tại và cuối cùng định hình tuân thủ AI trở nên khó khăn. Do đó, nhiều tổ chức đang trì hoãn đầu tư vào quản trị cho đến khi có sự rõ ràng hơn về quy định.

Mặc dù có sự không chắc chắn liên tục này, các tổ chức trì hoãn việc thiết lập quản trị AI có nguy cơ luôn ở thế phòng thủ, phản ứng với mỗi phát triển quy định mới thay vì xây dựng các năng lực quản trị bền vững. Thay vì thiết kế các chương trình quản trị dựa trên từng luật riêng lẻ, các tổ chức dẫn đầu đang đi trước bằng cách xây dựng các khung quản trị linh hoạt có thể phát triển cùng với các yêu cầu thay đổi. Mối quan tâm nên ít tập trung vào việc dự đoán quy định nào sẽ tồn tại và nhiều hơn vào việc thiết lập các cấu trúc quản trị, cơ chế chịu trách nhiệm, đánh giá rủi ro và quy trình giám sát sẽ vẫn có giá trị bất kể môi trường quy định phát triển như thế nào.

 Điều Hướng Trong Môi Trường Quy Định Đang Thay Đổi

Tốc độ quy định AI ở Hoa Kỳ đã tăng mạnh, tạo ra một môi trường tuân thủ phức tạp cho các tổ chức đang phát triển hoặc triển khai hệ thống AI và muốn thiết lập quản trị. Đến cuối năm 2025, tất cả 50 tiểu bang đã đề xuất ít nhất một dự luật AI, và hơn 145 dự luật đã được thông qua. Năm 2026, các nhà lập pháp ở 45 tiểu bang đã giới thiệu hơn 1,500 dự luật liên quan đến AI, vượt qua tổng hoạt động lập pháp chỉ trong hai năm trước. 

Colorado là một ví dụ về tốc độ thay đổi của môi trường. Trước khi Đạo luật AI của nó có hiệu lực, các nhà lập pháp đã bãi bỏ và thay thế bằng một luật hẹp hơn, tập trung chủ yếu vào tính minh bạch và công bố thông tin cho các hệ thống quyết định tự động. Thay vì tập trung vào một mô hình quy định duy nhất, các tiểu bang đang theo đuổi nhiều cách tiếp cận, từ các luật toàn diện điều chỉnh các hệ thống AI có rủi ro cao đến quy định mô hình nền tảng và các yêu cầu riêng ngành giải quyết tuyển dụng thuật toán, tính minh bạch AI, deepfake và sao chép giọng nói do AI tạo ra. 

Cùng lúc đó, cách tiếp cận liên bang đối với quy định AI vẫn tiếp tục phát triển. Vào tháng 6 năm 2026, chính quyền Trump đã ban hành một sắc lệnh hành pháp thiết lập khung tự nguyện cho sự hợp tác với các nhà phát triển AI trên một số mô hình AI tiên tiến nhằm tăng cường an ninh mạng và hỗ trợ phát triển AI an toàn. Trong khi đó, các tiểu bang tiếp tục ban hành, sửa đổi và giới thiệu các luật AI riêng của mình, củng cố môi trường quy định rời rạc và nhanh chóng thay đổi mà các tổ chức phải điều hướng. Những phát triển này cùng nhau nhấn mạnh một thực tế quan trọng. Các yêu cầu hiện tại có thể không phản ánh kỳ vọng của ngày mai, và các chương trình quản trị được xây dựng dựa trên một luật hoặc khu vực pháp lý duy nhất sẽ nhanh chóng lỗi thời. Thay vì cố gắng dự đoán mọi thay đổi quy định, các tổ chức nên xây dựng các năng lực quản trị linh hoạt có thể phát triển cùng môi trường quy định.

Thiết Kế Quản Trị Cho Một Mục Tiêu Đang Di Chuyển

Câu hỏi, vì vậy, là những năng lực quản trị linh hoạt này nên bao gồm những gì. Trong khi các yêu cầu quy định tiếp tục phát triển, các kỳ vọng quản trị nền tảng vẫn bất ngờ nhất quán. Trên mọi khu vực pháp lý, các tổ chức được kỳ vọng thiết lập trách nhiệm rõ ràng, giám sát được ghi chép, đánh giá rủi ro, tính minh bạch, giám sát con người và quy trình quyết định được định nghĩa rõ ràng. Tổng thể, những năng lực này giúp đảm bảo các hệ thống AI công bằng, minh bạch, có trách nhiệm và chịu sự giám sát phù hợp của con người, hỗ trợ việc phát triển và sử dụng AI có trách nhiệm bất kể luật cá nhân thay đổi như thế nào.

Thay vì xây dựng các chương trình quản trị dựa trên một quy định cụ thể, các tổ chức nên thiết lập các khung quản trị dựa trên nguyên tắc, vẫn hiệu quả bất kể luật nào cuối cùng được thực thi. Các tổ chức tập trung vào việc xây dựng các năng lực quản trị cốt lõi sẽ có vị thế tốt hơn để thích nghi mà không cần thiết kế lại chương trình mỗi khi môi trường quy định thay đổi.

Thiết Lập Mô Hình Hoạt Động Đằng Sau Quản Trị AI Hiệu Quả

Quản trị AI linh hoạt đòi hỏi nhiều hơn chỉ các chính sách và thủ tục. Nó cần một mô hình hoạt động xác định cách quyết định quản trị được đưa ra, ai chịu trách nhiệm đưa ra chúng, và cách giám sát được tích hợp vào hoạt động kinh doanh hằng ngày.

Điều đó bắt đầu bằng việc thiết lập quyền sở hữu rõ ràng, tạo các ủy ban quản trị đa chức năng, ghi chép các trường hợp sử dụng AI, duy trì danh mục các hệ thống AI, xác định quy trình xem xét và phê duyệt, và tích hợp quản trị vào các hoạt động kinh doanh hiện có. Những yếu tố nền tảng này tạo ra sự nhất quán trong toàn tổ chức đồng thời cung cấp tính linh hoạt để đưa các yêu cầu quy định mới vào khi chúng xuất hiện. Khi quản trị trở thành một phần của cách quyết định được thực hiện thay vì một tập hợp các tài liệu tuân thủ, việc thích nghi với thay đổi quy định trở nên dễ quản lý hơn rất nhiều.

Công nghệ đóng vai trò quan trọng trong quản trị AI, nhưng công nghệ một mình không thể quyết định AI có được sử dụng có trách nhiệm hay không. Quản trị hiệu quả đòi hỏi khả năng nhìn thấy các hệ thống AI đang được sử dụng, cách chúng được sử dụng và các rủi ro chúng gây ra. Các tổ chức nên duy trì danh mục các hệ thống AI và đánh giá mỗi trường hợp sử dụng dựa trên tiềm năng tác động để các nỗ lực quản trị tương xứng với mức độ rủi ro. Các hệ thống AI có tác động cao, chẳng hạn như xử lý dữ liệu nhạy cảm, ảnh hưởng đến quyết định tài chính hoặc tuyển dụng, hoặc hỗ trợ các hoạt động kinh doanh quan trọng, đòi hỏi giám sát chặt chẽ hơn so với các ứng dụng có rủi ro thấp.

Khi các trường hợp sử dụng AI được xác định và ưu tiên, các tổ chức có thể thiết lập các quy trình quản trị với thẩm quyền quyết định được định nghĩa rõ ràng. Mỗi chương trình quản trị nên chỉ định trách nhiệm đánh giá, phê duyệt, giám sát và định kỳ đánh giá lại các hệ thống AI trong suốt vòng đời của chúng. Nó cũng cần xác định ai có thẩm quyền phê duyệt các trường hợp sử dụng mới, xác định mức độ rủi ro chấp nhận được, nâng cao các mối quan ngại và giám sát hiệu suất liên tục. 

Nếu không có trách nhiệm được giao một cách rõ ràng, quản trị sẽ trở nên phân mảnh giữa các bộ phận pháp lý, tuân thủ, bảo mật, CNTT, mua sắm và kinh doanh, dẫn đến quyết định không nhất quán, công việc trùng lặp và sự không chắc chắn về người chịu trách nhiệm cuối cùng. Quản trị AI hiệu quả phụ thuộc vào một cấu trúc làm cho trách nhiệm rõ ràng, nhất quán và có thể lặp lại.

Vượt Qua Quản Lý Rủi Ro Truyền Thống

Nhiều tổ chức bắt đầu hành trình quản trị AI bằng cách dựa vào các chương trình bảo mật, rủi ro hoặc tuân thủ hiện có. Mặc dù các chương trình đó cung cấp nền tảng vững chắc, AI mang lại những thách thức quản trị vượt ra ngoài quản lý rủi ro truyền thống và đòi hỏi các năng lực mới.

An ninh mạng tập trung vào việc bảo vệ hệ thống và thông tin. Quản trị AI cũng phải giải quyết cách các quyết định tự động được đưa ra, mức độ giám sát con người nào là phù hợp, cách đánh giá tính công bằng và minh bạch, và cách các tổ chức đánh giá tác động tiềm năng của các hệ thống AI đối với nhân viên, khách hàng và xã hội.

Với AI mang lại các rủi ro vận hành, pháp lý và đạo đức mới, quản trị phải trở thành một quá trình ra quyết định liên tục thay vì một bài tập tuân thủ một lần. Mục tiêu không chỉ là ghi chép các kiểm soát mà còn là thiết lập một khung lặp lại để đánh giá AI khi công nghệ, mục tiêu kinh doanh và kỳ vọng quy định tiếp tục phát triển.

Quản Trị AI Đang Trở Thành Yêu Cầu Kinh Doanh

Chờ đợi sự rõ ràng về quy định cũng bỏ qua một thực tế quan trọng khác. Nhu cầu về quản trị AI ngày càng được thúc đẩy bởi khách hàng, các đội mua sắm, đối tác kinh doanh và các bên liên quan khác muốn có sự tin tưởng rằng AI đang được phát triển và sử dụng một cách có trách nhiệm.

Các tổ chức bắt đầu gặp các câu hỏi về quản trị AI trong quá trình đánh giá nhà cung cấp, xem xét mua sắm và đàm phán hợp đồng. Các chương trình như Chương Trình Đảm Bảo Bảo Mật và Riêng Tư Nhà Cung Cấp (SSPA) của Microsoft hiện yêu cầu các nhà cung cấp cung cấp chứng nhận hoặc bằng chứng khác về quản trị AI, cho thấy người mua mong đợi quản trị được chứng minh, không chỉ được tuyên bố. Các tổ chức không thể cung cấp bằng chứng này có thể gặp bất lợi trong các cuộc mua sắm cạnh tranh và đánh giá nhà cung cấp.

Đối với nhiều tổ chức, những kỳ vọng kinh doanh này sẽ hiện thực hóa lâu trước khi có sự thực thi quy định chính thức. Do đó, quản trị AI đang trở thành một yếu tố phân biệt cạnh tranh, tăng cường niềm tin của khách hàng và hỗ trợ các mối quan hệ kinh doanh lâu dài.

Xây Dựng Trên Nền Tảng Khung Quản Trị Đã Được Chứng Minh

Câu hỏi tiếp theo là làm thế nào các tổ chức có thể vận hành các nguyên tắc quản trị này một cách bền vững khi công nghệ, ưu tiên kinh doanh và quy định phát triển. Nhiều tổ chức nhận thấy rằng các khung đã được thiết lập như ISO/IEC 42001 cung cấp nền tảng đó. Thay vì tập trung vào việc tuân thủ một quy định duy nhất, các khung này thiết lập các thực tiễn quản trị nhất quán cho trách nhiệm, quản lý rủi ro, giám sát và cải tiến liên tục có thể áp dụng trên nhiều khu vực pháp lý.

Xây dựng quản trị dựa trên một khung được công nhận tạo ra sự ổn định trong môi trường luôn thay đổi. Thay vì thiết kế lại các chương trình quản trị mỗi khi có yêu cầu mới, các tổ chức có thể tích hợp các nghĩa vụ pháp lý mới vào một mô hình quản trị đã được thiết lập trong khi tiếp tục nâng cao năng lực quản trị theo thời gian.

Các tổ chức dẫn đầu trong quản trị AI nhận ra rằng nó không chỉ là một bài tập tuân thủ. Họ coi quản trị là nền tảng để xây dựng niềm tin, củng cố trách nhiệm và cho phép việc áp dụng AI có trách nhiệm trên toàn doanh nghiệp. Đạt được mức độ trưởng thành đó đòi hỏi đầu tư liên tục vào con người, quy trình và công nghệ, cùng với cam kết liên tục xem xét và tinh chỉnh quản trị khi khả năng AI, ưu tiên kinh doanh và kỳ vọng quy định phát triển.

Môi trường quy định sẽ tiếp tục phát triển, và các tổ chức không thể chờ đợi sự rõ ràng hoàn toàn trước khi hành động. Cách tiếp cận mạnh mẽ nhất là đầu tư ngay vào các năng lực quản trị sẽ vẫn có giá trị bất kể các yêu cầu quy định phát triển như thế nào. Thiết lập các cấu trúc quản trị, xác định các trường hợp sử dụng AI, thực hiện đánh giá rủi ro và tác động, ghi chép quyết định và tích hợp giám sát liên tục tạo ra một nền tảng có thể thích nghi khi kỳ vọng thay đổi.

Trách nhiệm, giám sát, quản lý rủi ro, quyết định được ghi chép và cải tiến liên tục không chỉ là các yêu cầu tuân thủ. Chúng là những năng lực bền vững của quản trị AI có trách nhiệm. Các tổ chức xây dựng chúng ngay hôm nay sẽ có vị thế tốt hơn để đáp ứng các nghĩa vụ quy định trong tương lai, đáp ứng kỳ vọng ngày càng tăng của khách hàng và triển khai AI với sự tự tin cao hơn.