Xây dựng niềm tin là bước đột phá tiếp theo của Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp

Trí tuệ nhân tạo đang phát triển với tốc độ phi thường, biến đổi cách các tổ chức làm việc, đưa ra quyết định và tạo ra giá trị. Các mô hình ngày nay có thể suy luận, tạo nội dung và tự động hóa các nhiệm vụ mà cho đến gần đây vẫn đòi hỏi sự phán đoán của con người. Nhưng bước đột phá lớn nhất trong trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp không chỉ là các mô hình thông minh hơn. Đó là việc học cách làm cho những mô hình đó đáng tin cậy đủ để sử dụng trong thế giới thực.

Trong những năm qua, cuộc trò chuyện đã tập trung vào những gì AI có thể làm. Ngày nay, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang đặt ra những câu hỏi khác: Chúng ta có thể tin tưởng vào đầu ra không? Chúng ta có thể giải thích cách quyết định được đưa ra không? Chúng ta có thể triển khai AI trên các môi trường được quản lý mà không giới thiệu rủi ro không cần thiết không? Chúng ta có thể mở rộng các hệ thống này trong khi duy trì bảo mật, tuân thủ và quản trị không? Những câu hỏi đó phản ánh một sự thay đổi quan trọng. AI không chỉ là một công nghệ mới nổi để thử nghiệm; nó đã trở thành một phần của hoạt động kinh doanh cốt lõi. Khi các tổ chức triển khai AI, niềm tin ngày càng phụ thuộc vào việc duy trì kiểm soát dữ liệu, quản trị và yêu cầu quy định trên các khu vực pháp lý.

Theo Báo cáo Chỉ số AI 2025 của Stanford, 78% tổ chức đã báo cáo sử dụng AI vào năm 2024, tăng đáng kể so với 55% vào năm trước. Khi việc áp dụng tăng tốc, báo cáo cũng nhấn mạnh nhu cầu tăng đầu tư vào AI có trách nhiệm, quản trị và giám sát quy định. Các tổ chức nhận được giá trị nhiều nhất từ AI khi kết hợp các mô hình thông minh ngày càng tăng với dữ liệu đáng tin cậy, quản trị mạnh mẽ và kiểm soát môi trường dữ liệu và AI của họ.

Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp đã bước vào một giai đoạn mới: niềm tin bây giờ quan trọng như khả năng.

Khi trí tuệ nhân tạo tạo ra đầu ra, thành công thường được đo lường bởi những gì công nghệ có thể làm trong các bản demo. Các tổ chức đã chạy đua để xây dựng các bot trò chuyện, tóm tắt tài liệu, tạo mã và tự động hóa các nhiệm vụ sáng tạo chỉ để chứng minh họ đang sử dụng AI. Ngày nay, thành công được đo lường bởi khả năng AI có thể được tích hợp vào hoạt động kinh doanh cốt lõi theo cách an toàn, lặp lại và tạo ra giá trị kinh doanh có thể đo lường.

Sự thay đổi đó đòi hỏi các hệ thống AI phải hoạt động trên các đơn vị kinh doanh, xử lý thông tin nhạy cảm, tuân thủ các quy định đang phát triển và tạo ra kết quả nhất quán theo thời gian. Các tổ chức cần hơn là các mô hình mạnh mẽ. Họ cần dữ liệu đáng tin cậy, quản trị hiệu quả và cơ sở hạ tầng cho phép AI hoạt động ở nơi dữ liệu cư trú.

Nghiên cứu từ Khảo sát Trạng thái AI mới nhất của McKinsey phản ánh thực tế này. Mặc dù việc áp dụng AI đã trở nên phổ biến, nhiều tổ chức vẫn tiếp tục gặp khó khăn trong việc chuyển từ các trường hợp sử dụng bị cô lập sang triển khai trên toàn doanh nghiệp mang lại giá trị kinh doanh bền vững. Công nghệ bản thân đang phát triển nhanh chóng, và các khả năng tổ chức cần thiết để triển khai nó vẫn đang vật lộn để theo kịp. Giai đoạn tiếp theo của trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp sẽ được định nghĩa ít hơn bởi các mô hình đột phá và nhiều hơn bởi việc thực hiện kỷ luật.

Deloitte’s Trạng thái Trí tuệ nhân tạo Tạo ra trong Doanh nghiệp vang vọng thách thức đó trong nghiên cứu, cho thấy rằng trong khi các tổ chức vẫn lạc quan về tiềm năng lâu dài của AI, nhiều tổ chức vẫn tiếp tục phải đối mặt với các rào cản dai dẳng về quản trị, quản lý rủi ro, sẵn sàng dữ liệu và tích hợp cùng với các quy trình kinh doanh hiện có. Cùng nhau, những phát hiện này củng cố ý tưởng rằng thành công của trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào sự trưởng thành của tổ chức và nền tảng dữ liệu đáng tin cậy như các tiến bộ trong khả năng mô hình.

Niềm tin bắt đầu từ rất lâu trước khi một mô hình tạo ra câu trả lời.

Hãy tưởng tượng bạn yêu cầu một nhà phân tích tài chính giàu kinh nghiệm nhất đánh giá một công ty bằng cách sử dụng hồ sơ không đầy đủ, dữ liệu thị trường đã lỗi thời và các báo cáo mâu thuẫn. Kết luận chính xác sẽ không thể xảy ra vì thông tin cơ bản là không đáng tin cậy. Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp hoạt động theo cùng một nguyên tắc.

Chất lượng của một hệ thống AI không phải là về hệ thống bản thân, mà về dữ liệu thông tin cho nó. Các tổ chức cần có niềm tin vào nơi dữ liệu bắt nguồn, cách nó đã thay đổi, ai có quyền truy cập vào nó và liệu nó vẫn phù hợp cho một trường hợp sử dụng cụ thể trước khi họ có thể tự tin vào đầu ra AI, bất kể mô hình có tinh vi như thế nào. Niềm tin đó ngày càng phụ thuộc vào chủ quyền dữ liệu: biết nơi dữ liệu cư trú, luật nào quản lý nó và đảm bảo rằng các hệ thống AI tôn trọng những yêu cầu đó trong suốt quá trình đào tạo, suy luận và hoạt động liên tục.

Khi các doanh nghiệp chuyển từ thử nghiệm sang sản xuất, các khả năng như dòng dữ liệu, nguồn gốc, quản trị và quan sát trở nên thiết yếu. Chúng cung cấp sự minh bạch cần thiết để hiểu quyết định AI, xác định rủi ro nhanh chóng và tự tin triển khai AI ở bất kỳ nơi nào dữ liệu cư trú.

Khung quản lý rủi ro AI của NIST củng cố quan điểm này bằng cách xác định quản trị, trách nhiệm và giám sát thường xuyên là các thành phần cần thiết của AI có trách nhiệm. Những thực tiễn này không phải là rào cản đối với sự đổi mới; chúng là các cơ chế cho phép các tổ chức đổi mới với sự tự tin.

Khi AI trở nên sâu sắc hơn trong hoạt động của doanh nghiệp, các nguyên tắc tương tự áp dụng cho bảo mật: các tổ chức phải bảo vệ không chỉ dữ liệu của mình mà còn các mô hình và tác nhân tương tác với nó.

Sự cởi mở tạo ra khả năng phục hồi

Tương lai của trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp sẽ không phụ thuộc vào một mô hình hoặc nhà cung cấp duy nhất. Các tổ chức cần sự linh hoạt để áp dụng các công nghệ mới, đáp ứng các yêu cầu về chủ quyền dữ liệu đang phát triển và triển khai AI ở bất kỳ nơi nào dữ liệu cư trú trong khi duy trì quản trị và bảo mật nhất quán.

Các tiêu chuẩn mở giúp các hệ thống khác nhau làm việc cùng nhau trên các nền tảng. Các kiến trúc mở làm cho việc áp dụng các công nghệ mới mà không cần xây dựng lại cơ sở hạ tầng hiện có trở nên dễ dàng hơn. Mã nguồn mở tăng tốc đổi mới bằng cách cho phép các tổ chức có được sự minh bạch, linh hoạt và hợp tác lớn hơn.

Sự nhấn mạnh vào sự cởi mở này không chỉ là một quyết định công nghệ. Nó ngày càng được phản ánh trong các khuôn khổ quản lý AI toàn cầu. Nguyên tắc AI của OECD nhấn mạnh tính minh bạch, trách nhiệm và đổi mới có trách nhiệm là các khối xây dựng quan trọng cho AI đáng tin cậy. Thay vì khóa các tổ chức vào một phương pháp tiếp cận duy nhất, sự cởi mở mang lại cho các tổ chức sự linh hoạt để áp dụng các công nghệ mới, phản ứng với nhu cầu kinh doanh thay đổi và duy trì kiểm soát chiến lược AI của họ khi cảnh quan tiếp tục phát triển.

Đánh giá cao những gì thực sự quan trọng

Trí tuệ nhân tạo đang đạt được tiến bộ phi thường, nhưng điều sẽ quyết định thành công lâu dài của nó không chỉ là sự phát triển của các mô hình ngày càng thông minh. Đó là dữ liệu đáng tin cậy, quản trị có trách nhiệm và kiến trúc mở mang lại cho các tổ chức sự tự tin để đưa AI đến dữ liệu của họ, ở bất kỳ nơi nào nó cư trú, và để mở rộng đổi mới mà không hy sinh kiểm soát đối với những mô hình được sử dụng và cách chúng được triển khai. Đó là điều biến AI từ một công nghệ ấn tượng thành giá trị kinh doanh lâu dài.

Theo nhiều cách, đó là câu chuyện thực sự của trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp ngày nay: chúng ta đang chuyển từ một thời đại được định nghĩa bởi khả năng alone sang một thời đại mà đổi mới và trách nhiệm đi đôi với nhau. Thay vì làm chậm đổi mới, dữ liệu đáng tin cậy, quản trị và sự cởi mở là những gì cho phép AI mở rộng từ thử nghiệm sang tác động trên toàn doanh nghiệp.

Khi trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp tiếp tục trưởng thành, các tổ chức thành công sẽ là những tổ chức nhận ra công việc không nhìn thấy đằng sau mỗi triển khai thành công: dữ liệu đáng tin cậy, quản trị có trách nhiệm, chủ quyền dữ liệu và các hệ sinh thái mở cho phép AI được đưa đến dữ liệu, ở bất kỳ nơi nào nó cư trú. Cùng nhau, những khả năng này cho phép các doanh nghiệp đổi mới với sự tự tin, duy trì kiểm soát và mang lại giá trị kinh doanh lâu dài từ AI.