Bối cảnh là vàng mới: Làn sóng AI đặc biệt tiếp theo đang mua sự hiểu biết, không phải sức mạnh xử lý

Cuộc cách mạng AI đang đi vào bế tắc – không phải do sức mạnh tính toán không đủ mà vì các tổ chức đang giải quyết sai vấn đề.

Trong khi chi tiêu GenAI toàn cầu dự kiến sẽ đạt $ 644 tỷ 2025, các chuyên gia cũng cảnh báo rằng hơn 40% của các dự án AI đại lý sẽ bị hủy bỏ vào năm 2027. Thật vậy, hoạt động M&A gần đây - chẳng hạn như Snowflake Mua lại 250 triệu đô la của Crunchy Data và Rubrik mua lại của Predibase – báo hiệu một sự thay đổi cơ bản: giai đoạn tiếp theo của AI doanh nghiệp không chỉ là về khả năng tính toán… Mà là về sự hiểu biết sâu sắc hơn.

Tiền thông minh đang di chuyển

Theo Khảo sát năm 2025 của S&P Global Market Intelligence, 42% doanh nghiệp đã loại bỏ hầu hết các sáng kiến AI gần đây của họ, tăng từ mức chỉ 17% vào năm 2024. 46% nữa bỏ qua bản demo chứng minh khái niệm trước khi quá trình sản xuất bắt đầu.

Những dự án AI này thất bại không phải do hạn chế kỹ thuật, mà là do những khoảng trống về mặt ngữ nghĩa. Nếu một hệ thống AI có thể xử lý hàng petabyte dữ liệu nhưng lại không thể hiểu được "giá trị trọn đời của khách hàng" nghĩa là gì đối với các nhu cầu khác nhau của từng phòng ban, thì điểm thất bại có thể sẽ mang tính bối cảnh.

Hãy xem xét chiến lược đằng sau Snowflake hội nhập về khả năng AI ngữ nghĩa của Postgres, nhằm mục đích tạo ra nền tảng nơi các tác nhân AI có thể hiểu ngữ cảnh giao dịch và ngữ nghĩa kinh doanh — cho phép các nhà phát triển "xây dựng các tác nhân AI đáng tin cậy" với "sự linh hoạt, khả năng hiển thị và khả năng kiểm soát cao hơn". Việc Rubrik mua lại Predibase cũng nhằm mục đích giúp khách hàng "triển khai AI tác nhân một cách an toàn" bằng cách ưu tiên độ chính xác theo ngữ cảnh cùng với sức mạnh tính toán.

Nơi bối cảnh gặp quy mô

Thành công gần đây của Palantir hợp tác với Qualcomm việc mở rộng khả năng hiểu biết của AI là một minh chứng khác cho sức mạnh chuyển đổi của kiến trúc AI theo ngữ cảnh. Phương pháp tiếp cận “Bản thể học” — tạo ra tiền lệ về ngôn ngữ để lập bản đồ các khái niệm, mối quan hệ và quy tắc kinh doanh thành các định dạng mà máy có thể đọc được — chuyển đổi AI từ nhận dạng mẫu thành lập luận kinh doanh thông thường và cho thấy cách hiểu ngữ nghĩa cho phép AI hoạt động hiệu quả, ngay cả trong môi trường ngoại tuyến hoặc hạn chế về tài nguyên.

Ví dụ, liên quan đến các sáng kiến năng lượng hạt nhân của họ, AI của Palantir không chỉ dự đoán các lỗi thiết bị — mà còn hiểu được các tác động kinh doanh lan tỏa trên toàn bộ chuỗi cung ứng và việc tuân thủ quy định dẫn đến hoặc là kết quả của những lỗi này. Tương tự như vậy, trong trong sản xuấthệ thống của họ hiểu được mối quan hệ phụ thuộc giữa kiểm soát chất lượng, quản lý hàng tồn kho và cam kết của khách hàng, cho phép có cái nhìn tổng quan về hoạt động giúp dự đoán và giảm thiểu các vấn đề trước.

Như một giám đốc điều hành của Palantir đã lưu ý, “Phương pháp tiếp cận dựa trên Ontology cho phép người dùng xây dựng các quy trình làm việc kết hợp các tài sản logic không đồng nhất”, cho phép AI được “giới thiệu một cách an toàn vào các bối cảnh ra quyết định ngày càng phức tạp”.

Cuộc cách mạng cơ sở hạ tầng ưu tiên bối cảnh

Sự chuyển đổi từ kiến trúc hiệu quả sang kiến trúc ý nghĩa thể hiện sự tái cấu trúc cơ bản về AI doanh nghiệp. Theo Hội nghị thượng đỉnh về dữ liệu và phân tích năm 2025 của Gartner sự chuyển đổi của anh ấy phụ thuộc vào ba yếu tố quan trọng:

• Kiến trúc dữ liệu ngữ nghĩa: Mỗi điểm dữ liệu phải mang ý nghĩa kinh doanh, không chỉ là giá trị tính toán. Là một công ty tư vấn Kiến thức doanh nghiệp nghiên cứu cho thấy, các lớp ngữ nghĩa đóng vai trò là cầu nối giữa dữ liệu thô và ứng dụng, cung cấp “chế độ xem thống nhất và theo ngữ cảnh” cho phép người dùng tương tác trực quan.
• Tích hợp Logic Kinh doanh:Để mang lại giá trị tối đa, AI hiện đại đòi hỏi phải tích hợp với các bối cảnh kinh doanh được xác định trước, phù hợp với nhu cầu của từng tổ chức cụ thể. Studio đại lý AI của Oracle minh họa cho phương pháp này bằng cách cung cấp quyền truy cập vào các API của Oracle Fusion Applications, kho kiến thức và các công cụ được xác định trước, giúp bảo toàn logic nghiệp vụ cụ thể của doanh nghiệp trong quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI. Các giải pháp này trao quyền cho các hệ thống AI đại diện bằng cách tích hợp các ontology nghiệp vụ với Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP), cho phép diễn giải dữ liệu liền mạch, giàu ngữ cảnh và cho phép các đại diện AI hoạt động trên nhiều nguồn dữ liệu doanh nghiệp khác nhau.
• Công cụ quyết định theo ngữ cảnh: Báo cáo về nơi làm việc AI năm 2025 của McKinsey nhấn mạnh rằng các hệ thống AI doanh nghiệp thành công phải hiểu rõ ý nghĩa kinh doanh của bất kỳ nhiệm vụ nào, đối với bất kỳ tổ chức nào. Tuy nhiên, chỉ 1% công ty tin rằng họ đã đạt đến độ chín muồi về AI, điều này cho thấy khoảng cách giữa năng lực hiện tại và yêu cầu theo ngữ cảnh.

Những hàm ý cạnh tranh

Các tổ chức có thể thiết lập thành công các hệ thống AI giàu ngữ cảnh sẽ tạo ra những lợi thế tự củng cố cho chính mình.

Mỗi tương tác kinh doanh đều có khả năng làm sâu sắc thêm sự hiểu biết sâu sắc của Agentic AI về nhu cầu cụ thể của bất kỳ doanh nghiệp nào, cải thiện hiệu suất và tạo ra lợi thế cạnh tranh mà những đối thủ khác khó có thể sao chép chỉ bằng sức mạnh tính toán. Báo cáo về tình hình AI tạo sinh của Deloitte xác nhận rằng trong khi 60% các tổ chức thực hiện tới 20 thí nghiệm AI, những tổ chức tập trung vào "những thách thức cụ thể của ngành và doanh nghiệp" sẽ thấy kết quả tốt hơn đáng kể.

Những tác động về mặt nhân tài cũng quan trọng không kém. Trong khi các kỹ sư AI được trả lương cao, thì sự khan hiếm thực sự lại là những chuyên gia hiểu rõ cả việc triển khai AI cũng như bản thể lĩnh vực kinh doanh. Dự đoán của PwC năm 2025 nhấn mạnh rằng “Thành công của AI sẽ phụ thuộc nhiều vào tầm nhìn cũng như việc áp dụng, khi các công ty cần có những phương pháp tiếp cận có hệ thống và minh bạch để xác nhận giá trị bền vững”. Nói cách khác, nếu những người đào tạo AI để hiểu nhu cầu kinh doanh không tự mình hiểu được những nhu cầu đó, thì các tác nhân AI mà họ tạo ra cũng vậy.

Mệnh lệnh chiến lược

Vậy, chính xác thì các tổ chức phải thực hiện những thay đổi về mặt kiến trúc nào?

Hội nghị thượng đỉnh về dữ liệu và phân tích của Gartner nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuyển đổi từ siêu dữ liệu kỹ thuật sang siêu dữ liệu ngữ nghĩa - dữ liệu được làm giàu với các định nghĩa nghiệp vụ, thuật ngữ học và mối quan hệ được xác định trước. Sự chuyển đổi "Thiết kế ngữ nghĩa trước tiên" này rất quan trọng đối với các tổ chức muốn thu thập thông tin chi tiết có ý nghĩa và đảm bảo tính rõ ràng trên toàn hệ thống. Đồng thời, quản trị AI theo ngữ cảnh hiệu quả là rất quan trọng để phân biệt các khả năng AI tác nhân thực sự với mô hình không đủ chỉ cung cấp khả năng tự động hóa cơ bản nhưng lại được tiếp thị một cách sai lệch là có tính chất đại lý.

Các công ty thành công với AI đại diện sẽ là những công ty có các tác nhân AI được cấu hình chiến lược để hiểu bối cảnh kinh doanh đủ sâu sắc để có thể hoạt động tự chủ và hiệu quả.

Cơ hội của AI Agentic

Gartner dự đoán rằng 33% phần mềm doanh nghiệp sẽ bao gồm AI tác nhân vào năm 2028, tăng từ mức dưới 1% vào năm 2024. Sự gia tăng của AI tác nhân khiến cơ sở hạ tầng ngữ nghĩa trở nên thiết yếu; để đạt được điều này, các hệ thống AI yêu cầu:

• Hiểu biết sâu sắc về bối cảnh để đưa ra quyết định tự chủ phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
• Tính nhất quán về mặt ngữ nghĩa trên tất cả các nguồn dữ liệu để ngăn chặn các hành động xung đột giữa các phòng ban và nhiệm vụ khác nhau
• Tích hợp logic kinh doanh để đảm bảo tuân thủ các quy tắc và quy định của tổ chức

Khi các tổ chức đổ hàng tỷ đô la vào phát triển AI đại lý, những tổ chức không có nền tảng ngữ nghĩa sẽ phải đối mặt với tỷ lệ thất bại ngày càng tăng.

Mệnh lệnh của bối cảnh

Khi các hệ thống AI agentic ngày càng phổ biến, khoảng cách giữa các tổ chức có cơ sở hạ tầng ngữ nghĩa và các tổ chức không có sẽ ngày càng lớn. Đối với các doanh nghiệp đầu tư vào AI agentic, lựa chọn rất rõ ràng: xây dựng nền tảng ngữ nghĩa ngay bây giờ hoặc chứng kiến các đối thủ cạnh tranh am hiểu ngữ cảnh biến những khoản đầu tư AI thông minh hơn thành lợi thế không thể đánh bại.

Trong thời đại sức mạnh tính toán dồi dào, bối cảnh là vàng mớivà những ai có thể dạy hệ thống AI của mình thực sự hiểu được hoạt động kinh doanh mà chúng phục vụ sẽ nhận được Bàn tay vàng.