Tại sao thách thức tiếp theo của AI lại trông quen thuộc một cách bất ngờ đối với ngành viễn thông

Trong năm qua, một xu hướng đã trở nên ngày càng rõ ràng trong các cuộc trò chuyện về AI doanh nghiệp. Cuộc thảo luận không còn bị chi phối bởi mô hình nào hoạt động tốt nhất hoặc AI có thể tự động hoá quy trình nào nữa. Những câu hỏi đó vẫn quan trọng, nhưng chúng không còn là yếu tố quyết định việc AI có vượt ra ngoài giai đoạn thí điểm hay không. Ngày càng nhiều tổ chức đang đặt ra một câu hỏi khác: những gì cần thay đổi bên trong doanh nghiệp trước khi AI có thể được tin cậy với trách nhiệm lớn hơn?

Đó là một sự chuyển dịch tinh tế, nhưng lại nói lên rất nhiều về hướng đi của thị trường.

Trong phần lớn hai năm qua, ngành công nghiệp AI đã tập trung vào việc cải thiện các mô hình. Độ chính xác đã tăng, khả năng suy luận trở nên tinh vi hơn và mỗi bản phát hành mới đều mở rộng kỳ vọng về những gì AI có thể đạt được. Đồng thời, các doanh nghiệp đã thử nghiệm cách những khả năng này có thể cải thiện trải nghiệm khách hàng, tinh giản hoạt động hoặc khám phá cơ hội doanh thu mới. Khảo sát toàn cầu mới nhất của McKinsey cho thấy AI đã nhanh chóng thâm nhập vào kinh doanh chính thống như thế nào. Gần chín trong mười tổ chức hiện đang sử dụng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh, tuy nhiên chỉ có một số ít thành công trong việc mở rộng AI trên toàn doanh nghiệp. Công nghệ đang tiến triển nhanh chóng. Việc xây dựng các tổ chức có thể sử dụng nó một cách có trách nhiệm đang chứng tỏ là một thách thức hoàn toàn khác.

Sự chuyển đổi từ năng lực AI sang thực thi vận hành

Các câu hỏi hiện đang xuất hiện ít liên quan đến trí tuệ và nhiều hơn liên quan đến việc thực thi.

Điều gì sẽ xảy ra khi AI không chỉ đề xuất hành động tốt nhất tiếp theo mà còn khởi xướng nó? Các chính sách thương mại nên được áp dụng như thế nào khi các quyết định được đưa ra trong thời gian thực? Ai sẽ chịu trách nhiệm nếu một hệ thống tự động đưa ra phán quyết thương mại sai lầm? Các tổ chức sẽ chứng minh như thế nào rằng quyền của khách hàng đã được tôn trọng, các nghĩa vụ pháp lý đã được đáp ứng và mỗi quyết định vẫn có thể được giải thích sau nhiều tháng kể từ khi được đưa ra?

Những câu hỏi này không xuất hiện vì AI đã ngừng cải tiến. Chúng xuất hiện vì các doanh nghiệp ngày càng tự tin đưa AI gần hơn tới trung tâm hoạt động của mình.

Một mô hình AI có thể xác định đề nghị phù hợp cho khách hàng, đề xuất sản phẩm tài chính, tối ưu tài nguyên mạng hoặc xác định bước tiếp theo trong hành trình kỹ thuật số chỉ trong vài giây. Việc biến đề xuất đó thành kết quả kinh doanh lại phức tạp hơn nhiều. Trước khi bất kỳ điều gì diễn ra, tổ chức vẫn cần xác định liệu khách hàng có đủ điều kiện, liệu đã có sự đồng ý, liệu các chính sách thương mại cho phép giao dịch tiếp tục, liệu có đối tác hệ sinh thái khác tham gia và liệu mỗi giai đoạn của quy trình vẫn đủ trong suốt để đáp ứng yêu cầu quản trị và quy định.

Lớp vận hành đó hiếm khi thu hút sự chú ý tương tự như mô hình tự nó, nhưng ngày càng quyết định liệu AI có thể được triển khai một cách tự tin ở quy mô lớn hay không. Nghiên cứu Trạng thái AI năm 2026 của Deloitte cho thấy gần ba phần tư các tổ chức dự kiến sẽ áp dụng AI có khả năng tự hành trong vòng hai năm tới, trong khi chỉ một thiểu số nhỏ tin rằng khả năng quản trị của họ đã đủ trưởng thành để hỗ trợ AI tự động ở quy mô doanh nghiệp. Khoảng cách này không phải là vấn đề đổi mới; mà là vấn đề sẵn sàng vận hành.

Nhìn vào các triển khai doanh nghiệp hiện nay, một mô hình nhất quán đang nổi lên. Các tổ chức không gặp khó khăn vì các mô hình AI không tạo ra đề xuất. Họ đang phát hiện ra rằng mỗi đề xuất phải đi qua thực tế vận hành của doanh nghiệp trước khi trở thành một hành động. AI không thay thế môi trường đó. Nó trở thành một người tham gia khác trong môi trường đó.

Tại sao hạ tầng viễn thông là chìa khóa cho quản trị AI

Đối với các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông, thách thức đó lại quen thuộc một cách đáng chú ý.

Ngành viễn thông đã dành hàng thập kỷ để vận hành các doanh nghiệp kỹ thuật số, nơi mà niềm tin được thiết lập liên tục thay vì được giả định. Mạng lưới xác minh danh tính, xác thực thiết bị và cung cấp các tín hiệu đáng tin cậy trong thời gian thực. Cùng với chúng, các nền tảng kinh doanh kỹ thuật số quản lý mối quan hệ khách hàng, áp dụng các chính sách thương mại, quản lý quyền lợi kỹ thuật số, điều phối dịch vụ, phối hợp hệ sinh thái đối tác và đảm bảo các giao dịch có thể được thực hiện, tính phí và thanh toán một cách chính xác. Những khả năng này không được thiết kế với trí tuệ nhân tạo sinh ra trong tâm trí. Chúng được phát triển vì các doanh nghiệp kỹ thuật số luôn phụ thuộc vào các tương tác đáng tin cậy giữa khách hàng, mạng lưới, doanh nghiệp và đối tác.

Khi AI được nhúng vào cùng những môi trường đó, giá trị của nền tảng vận hành này trở nên rõ ràng hơn nhiều.

Một giả định đáng được đặt câu hỏi là ý tưởng rằng các mô hình an toàn hơn sẽ tự động dẫn đến việc doanh nghiệp áp dụng rộng rãi hơn. Kinh nghiệm cho thấy điều ngược lại. Khi AI tiến gần hơn tới các quyết định quan trọng đối với doanh nghiệp, các tổ chức càng thẩm định mọi thứ xung quanh mô hình. Các câu hỏi về danh tính, quản trị, quyền của khách hàng, trách nhiệm thương mại và thực thi chính sách trở nên quan trọng hơn đáng kể vì hậu quả của việc đưa ra quyết định sai sẽ lớn hơn rất nhiều.

Đây là nơi ngành viễn thông có thể đóng góp một cách đặc biệt.

Trong nhiều năm, các nhà cung cấp dịch vụ truyền thông đã tinh chỉnh các khả năng vận hành cần thiết để thiết lập niềm tin trong các hệ sinh thái kỹ thuật số phức tạp. Mạng lưới cung cấp danh tính đáng tin cậy và trí tuệ thời gian thực. Các nền tảng BSS và OSS bản địa AI cung cấp ngữ cảnh khách hàng, quản trị thương mại, điều phối dịch vụ, thương mại kỹ thuật số và quản lý vòng đời. Cùng nhau, chúng tạo ra môi trường vận hành quyết định liệu một đề xuất do AI tạo ra có nên trở thành hành động kinh doanh đáng tin cậy hay không.

Cuộc chuyển đổi tương tự đã được phản ánh trong buổi thảo luận của Tecnotree tại Mobile World Congress đầu năm nay về mạng tự động. Thú vị là, cuộc tranh luận không tập trung vào việc liệu các hệ thống tự động cuối cùng có đưa ra quyết định một cách độc lập hay không. Điều đó ngày càng trở nên không thể tránh khỏi. Cuộc thảo luận tập trung vào quản trị, trách nhiệm và giám sát thương mại một khi những quyết định bắt đầu diễn ra nhanh hơn mức con người có thể can thiệp thực tế. Những câu hỏi này không còn chỉ thuộc về ngành viễn thông. Chúng đang trở thành các câu hỏi về AI doanh nghiệp.

Thu hẹp khoảng cách giữa trí tuệ AI và kết quả kinh doanh đáng tin cậy

Cái nhìn rộng hơn này cũng giải thích tại sao các sáng kiến như GSMA Open Gateway đang nhận được sự quan tâm tăng lên. Các API tiêu chuẩn công khai các khả năng như Xác minh Số, Đổi SIM và Vị trí Thiết bị cung cấp trí tuệ mạng đáng tin cậy, củng cố các tương tác kỹ thuật số. Tuy nhiên, giá trị lớn nhất của chúng không chỉ được thực hiện qua các API mạng. Nó xuất hiện khi các khả năng mạng đáng tin cậy được kết hợp với các nền tảng kinh doanh kỹ thuật số có khả năng hiểu ngữ cảnh khách hàng, áp dụng chính sách thương mại, điều phối dịch vụ qua nhiều đối tác và quản lý toàn bộ vòng đời khách hàng. AI có thể xác định hành động tốt nhất tiếp theo, nhưng môi trường kinh doanh xung quanh cuối cùng quyết định liệu hành động đó có nên diễn ra hay không.

Nhìn theo cách này, Kinh tế Niềm tin trở nên thực tiễn hơn rất nhiều so với một cuộc thảo luận về AI an toàn. Niềm tin không được tạo ra chỉ vì một mô hình đưa ra đề xuất thuyết phục. Nó được củng cố liên tục khi danh tính được xác minh, quyền hạn của khách hàng được tôn trọng, chính sách được thực thi, nghĩa vụ thương mại được đáp ứng và mọi người tham gia trong một tương tác kỹ thuật số đều chịu trách nhiệm về kết quả. Mô hình đóng góp trí tuệ. Hệ sinh thái xung quanh cung cấp sự tự tin để hành động dựa trên nó.

Đối với các nhà cung cấp dịch vụ truyền thông, đây là cơ hội mở rộng ra ngoài việc triển khai AI trong hoạt động nội bộ của họ. Ngành đã dành nhiều năm để đầu tư vào hạ tầng kỹ thuật số đáng tin cậy, các nền tảng kinh doanh bản địa AI và các khả năng hệ sinh thái được thiết kế để hỗ trợ các tương tác kỹ thuật số ngày càng tinh vi. Khi các doanh nghiệp chuyển từ việc thử nghiệm AI sang vận hành thực tế, những khả năng này trở nên liên quan theo những cách ít người dự đoán. Gartner dự đoán rằng đến năm 2027, nhiều tổ chức sẽ giảm quy mô hoặc ngừng các sáng kiến AI tự động vì quản trị và kiểm soát vận hành không phát triển đồng tốc với công nghệ. Điều này nên được xem ít như một cảnh báo về AI và nhiều hơn như một lời nhắc rằng việc áp dụng thành công phụ thuộc vào nhiều hơn khả năng của mô hình.

Chương tiếp theo của AI chắc chắn sẽ mang lại các mô hình mạnh mẽ hơn, nhưng chỉ khả năng không quyết định tổ chức nào sẽ thành công. Lợi thế định hình sẽ đến từ việc tạo ra các môi trường kỹ thuật số nơi trí tuệ, quản trị, mạng lưới đáng tin cậy và các nền tảng kinh doanh làm việc cùng nhau một cách liền mạch. Các tổ chức sẽ ngày càng đánh giá AI không chỉ dựa trên chất lượng câu trả lời mà nó tạo ra, mà còn dựa trên việc những câu trả lời đó có thể trở thành kết quả đáng tin cậy hay không.

Viễn thông hiểu thách thức này vì họ đã giải quyết các vấn đề vận hành tương tự trong nhiều thập kỷ. Khi Kinh tế Niềm tin tiếp tục hình thành, sự kết hợp giữa mạng lưới đáng tin cậy, các nền tảng BSS và OSS bản địa AI, và các hệ sinh thái được điều phối kỹ thuật số đặt các nhà cung cấp dịch vụ truyền thông vào vị trí độc đáo để giúp các doanh nghiệp đưa AI từ giai đoạn thử nghiệm sang thực thi có trách nhiệm.