Nhân cách của Trí tuệ nhân tạo quan trọng không kém so với Chỉ số IQ — và sẽ quyết định việc triển khai doanh nghiệp

Hầu hết các công ty vẫn chọn mô hình trí tuệ nhân tạo dựa trên các tiêu chuẩn đánh giá. Trong thực tế, đó hiếm khi là yếu tố quyết định liệu những hệ thống đó có thực sự hoạt động hay không.

Cho đến nay, hầu hết các cuộc thảo luận về mô hình ngôn ngữ lớn trong môi trường doanh nghiệp đã bị chi phối bởi các tiêu chuẩn đánh giá. Các đội tập trung vào hiệu suất đo lường được, chẳng hạn như mô hình nào thông minh nhất, mạnh nhất trong việc mã hóa, chính xác nhất trong việc tóm tắt hoặc lý luận toán học.

Nhưng khi các đội bắt đầu chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang giai đoạn triển khai thực sự với quy mô lớn, các yếu tố quan trọng khác, đang bị hầu hết các CEO bỏ qua, sẽ nhanh chóng chứng minh rằng chúng cũng quan trọng không kém cho sự thành công của doanh nghiệp.

Sự thuê dụng của Trí tuệ nhân tạo

Trí thông minh thô và khả năng phân tích rõ ràng là quan trọng, nhưng biến số bị đánh giá thấp nhất trong việc triển khai trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp là nhân cách. Nhân cách, trong bối cảnh của các mô hình ngôn ngữ lớn, đề cập đến giọng nói, âm điệu và hành vi nhất quán mà một mô hình thể hiện qua các tương tác. Đó là điều làm cho trí tuệ nhân tạo cảm giác nhất quán và đáng tin cậy.

Khi triển khai trí tuệ nhân tạo, các doanh nghiệp cần phải tiếp cận giống như khi thuê một nhân viên: đánh giá không chỉ khả năng của mô hình trong việc hoàn thành một nhiệm vụ, mà còn thái độ của nó đối với công việc, cách nó giao tiếp và cách nó phù hợp với quy trình làm việc lớn hơn.

Khả năng của một mô hình trong việc duy trì sự nhất quán, phản hồi phù hợp và xử lý sự tinh vi trong các ngữ cảnh khác nhau có thể có tác động đáng kể đến kết quả kinh doanh. Một trí tuệ nhân tạo thông minh về mặt kỹ thuật nhưng phản hồi chậm, thay đổi âm điệu hoặc xử lý không tốt các tương tác tinh vi có thể được áp dụng sai bởi các doanh nghiệp, gây khó chịu cho người dùng, giảm sự tham gia và cuối cùng giảm hiệu quả của trí tuệ nhân tạo và thành công của doanh nghiệp.

Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành như hỗ trợ khách hàng, tiếp cận chính trị hoặc giao tiếp nội bộ, vì sự thay đổi tinh vi trong âm điệu hoặc cách diễn đạt giữa các phản hồi có thể gây ra sự nhầm lẫn, xói mòn niềm tin và giảm sự tham gia tổng thể. Giống như con người, không có mô hình nào trong giấc mơ vượt trội so với đối thủ trong mọi danh mục. Một số mô hình tốt hơn trong việc thực hiện các nhiệm vụ phân tích như mã hóa hoặc toán, trong khi những mô hình khác thực hiện tốt hơn trong việc viết hội thoại và tóm tắt các cuộc họp.

Nhưng một thách thức đối với các đội xây dựng trên những hệ thống này là những đặc điểm này không cố định.

Một mục tiêu di động

Cảnh quan trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh hơn so với hầu hết các tổ chức có thể theo kịp. Các phiên bản mới được phát hành thường xuyên và các đặc điểm hiệu suất có thể thay đổi từ bản cập nhật này sang bản cập nhật khác. Dòng mô hình Gemini của Google là một ví dụ gần đây.

Gemini 2.0 Pro được phát hành vào tháng 2 năm 2025 và ngay lập tức được ca ngợi là mô hình hàng đầu cho các nhà phát triển và doanh nghiệp sử dụng nó để mã hóa và các yêu cầu phức tạp trên toàn thế giới.

Nó đi kèm với cửa sổ ngữ cảnh lớn nhất mà Google từng cung cấp tại hai triệu token, cho phép nó phân tích và hiểu một lượng lớn thông tin cùng một lúc, đồng thời cũng có thể sử dụng các công cụ như Google Search và thậm chí viết mã.

Đối với các đội xây dựng hệ thống cần xử lý một lượng lớn dữ liệu nhanh chóng và chính xác, nó trông giống như sự lựa chọn rõ ràng. Nhưng chỉ trong vài tuần, Google đã phát hành Gemini 2.5 Pro, ngay lập tức vượt qua các bảng xếp hạng và bay cao hơn người tiền nhiệm với những cải tiến trong mã hóa, toán và khoa học.

Qua đêm, mô hình từng là lựa chọn tốt nhất trên thị trường đã bị thay thế chỉ chưa đầy hai tháng sau khi ra mắt. Nhưng những người áp dụng sớm ngay lập tức nhận thấy rằng những thay đổi không chỉ là tăng dần hoặc phân tích — toàn bộ nhân cách của Gemini đã thay đổi qua đêm. Nhiều nhà phát triển đã đi đến mức nói rằng trí tuệ nhân tạo đang hành động như thể nó đã bị “cắt bỏ não” sau khi cập nhật.

Họ phàn nàn rằng trí tuệ nhân tạo dường như đang, khá буквально, “trở nên ngu ngốc hơn” — liên tục tạo ra phản hồi chậm hơn, đầu ra không nhất quán và thể hiện sự không nhất quán trong cách nó xử lý các yêu cầu mà trước đây nó không gặp vấn đề và các nhiệm vụ mà trước đây cảm thấy trơn tru bỗng trở nên cứng nhắc.

Và đây là nơi chiến lược của một công ty xung quanh việc triển khai trí tuệ nhân tạo bắt đầu thay đổi cơ bản.

Beyond the Benchmarks

Trên giấy, Gemini 2.5 Pro nên là người chiến thắng rõ ràng với những cải tiến lớn về khả năng và an toàn.

Trong thực tế, những thay đổi đó đã thay đổi hoàn toàn cách đáng tin cậy của mô hình, cách nó hành xử, phản hồi với các yêu cầu và, theo đó, gửi các đội đã vừa phá vỡ ngân hàng và dành hàng giờ xây dựng xung quanh những hệ thống này trở lại điểm xuất phát nếu khả năng mới của mô hình không phù hợp với đường ống hiện có của họ.

Ngay cả những thay đổi nhỏ trong hành vi cũng có thể làm gián đoạn các hệ thống được xây dựng xung quanh sự nhất quán và dự đoán. Điều này tạo ra một rủi ro hoạt động thực sự nếu một doanh nghiệp được kết nối chặt chẽ với một mô hình duy nhất, vì bất kỳ bản cập nhật nào có thể giới thiệu sự không ổn định ngay lập tức cho các đội phụ thuộc vào những hệ thống này.

Để chống lại điều này, nhiều công ty tiến bộ đã bắt đầu triển khai chiến lược đa mô hình nơi họ định tuyến các nhiệm vụ khác nhau đến các mô hình phù hợp nhất với chúng, thay vì dựa vào một mô hình để xử lý mọi thứ.

Cách tiếp cận này không chỉ cải thiện hiệu suất được điều chỉnh cho từng nhiệm vụ, mà còn giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc triển khai trí tuệ nhân tạo, vì nếu một mô hình bị suy giảm sau khi cập nhật, nó sẽ không kéo theo toàn bộ hệ thống dựa vào nó xuống cùng với nó vì có các bản sao lưu có sẵn.

Nói một cách đơn giản, nhân cách và độ tin cậy của trí tuệ nhân tạo quan trọng không kém so với trí thông minh thô khi áp dụng mô hình trong môi trường làm việc để hoàn thành các nhiệm vụ khác nhau. Sự thay đổi trong tư duy này đại diện cho một sự thay đổi cơ bản trong cách các doanh nghiệp không chỉ mua một “công cụ thông minh hơn”, mà còn xây dựng và quản lý toàn bộ hệ thống cơ sở hạ tầng kỹ thuật số.

Để các công ty không chỉ tồn tại mà còn phát triển trong môi trường kinh doanh hiện nay, các đội cần thiết lập các đường ống có thể hoán đổi các mô hình khác nhau tùy thuộc vào nhiệm vụ và liên tục theo dõi cách các bản cập nhật ảnh hưởng đến hiệu suất và chất lượng tương tác.

Cuối cùng, các mô hình bản thân sẽ tiếp tục phát triển với tốc độ khó theo kịp. Nhưng các doanh nghiệp lập kế hoạch cho sự thay đổi, xây dựng sự dư thừa và coi trí tuệ nhân tạo là cả một công cụ và một thành viên trong đội sẽ là những người biến những thay đổi nhanh chóng này thành lợi thế cạnh tranh.