Những con số AI Bóng đang giấu giếm

Nhân viên ở hầu hết các tổ chức đã và đang sử dụng các công cụ AI mà nhà tuyển dụng chưa bao giờ phê duyệt. Đến lúc này, điều đó không nên gây ngạc nhiên cho ai. Nhân viên luôn hướng tới những công nghệ giúp họ làm việc hiệu quả hơn, bất kể các công cụ đó có được bộ phận CNTT chính thức giới thiệu hay không. AI chỉ đơn giản là tăng tốc hành vi đó.

Tốc độ áp dụng AI chỉ là một phần của câu chuyện. Điều đáng chú ý hơn là những gì nó cho chúng ta biết về môi trường mà việc áp dụng đang diễn ra. Việc nhân viên tự chọn công cụ AI thường là dấu hiệu cho thấy bộ phận CNTT không có bức tranh toàn diện về cách công việc được thực hiện. Những tổ chức đang gặp khó khăn trong việc xác định việc sử dụng AI không được phê duyệt cũng có thể đang đối mặt với việc vá lỗi chậm chạp, mã hóa không đồng nhất hoặc các thiết bị nằm ngoài các chính sách bảo mật đã thiết lập. AI Bóng không tạo ra những điểm yếu đó, nhưng nó có thể làm chúng trở nên rõ ràng hơn.

Báo cáo State of Digital Workspace 2026 của chúng tôi đã phân tích dữ liệu telemetry từ hàng triệu thiết bị được quản lý trên 17 ngành, tránh những hạn chế khi yêu cầu nhân viên nhớ hoặc tiết lộ công cụ họ sử dụng. Báo cáo cho thấy việc sử dụng trợ lý AI đã tăng gần 1.000% trong năm 2025, khiến nó trở thành danh mục ứng dụng tăng trưởng nhanh nhất tại nơi làm việc.

Số liệu cho chúng ta thấy hành vi của nhân viên thay đổi nhanh như thế nào. Nó cũng mở ra một hướng điều tra ít quen thuộc hơn: các tổ chức có mức độ tiếp xúc cao với các ứng dụng không được phê duyệt có cho thấy những điểm yếu trong các lĩnh vực quản lý thiết bị đã được thiết lập không? Ngành chăm sóc sức khỏe cung cấp chỉ số rõ ràng nhất cho khả năng này. Trong nghiên cứu của chúng tôi, chăm sóc sức khỏe nằm trong số các ngành có mức độ rủi ro tuân thủ cao nhất do các ứng dụng không được phê duyệt; và ở các phần khác của báo cáo cũng ghi nhận một số mức độ vá lỗi chậm nhất và tỷ lệ máy tính để bàn không được mã hóa cao hơn.

Việc Áp Dụng Chỉ Là Một Phần Của Bức Tranh

Hiểu được nhân viên sử dụng công cụ AI nào chỉ là một mảnh ghép của bức tranh. Câu hỏi đáng chú ý hơn là tại sao họ lại chọn chúng, vì những quyết định đó thường làm nổi bật khoảng cách giữa hệ thống CNTT tại nơi làm việc mà công ty tin mình đã xây dựng và thực tế mà nhân viên trải nghiệm hàng ngày.

Sự phân bố giữa các công cụ AI được phê duyệt và không được phê duyệt trở nên rõ ràng hơn khi việc sử dụng đã được xác định. Microsoft Copilot được cài đặt rộng rãi trên các thiết bị di động được quản lý, nơi CNTT kiểm soát việc triển khai, nhờ vị trí của nó trong Microsoft 365. Ngoài môi trường quản lý đó, ChatGPT dẫn đầu với khoảng cách đáng kể. Nó xuất hiện trên 91% các thiết bị iOS không được phê duyệt và 61% các thiết bị Android không được phê duyệt, trong khi Gemini chiếm phần lớn phần còn lại của việc sử dụng Android.

Các dịch vụ được phê duyệt và tự chọn có thể dễ dàng cùng tồn tại trong một môi trường làm việc. Nhân viên có thể truy cập dịch vụ AI của công ty nhưng vẫn chuyển sang công cụ khác vì họ thấy nó nhanh hơn, quen thuộc hơn hoặc phù hợp hơn với một nhiệm vụ cụ thể. Từ góc nhìn của họ, đây thường là cách thực tế và nhanh nhất để hoàn thành công việc. Đối với các đội CNTT và tuân thủ, điều này tạo ra sự không chắc chắn về việc ứng dụng nào đang xử lý thông tin công ty và liệu các chính sách quản trị hiện có có được tuân thủ hay không.

Mô hình trong phần mềm giao tiếp cũng tương tự. Các ứng dụng nhắn tin dành cho người tiêu dùng chiếm gần một nửa các công cụ giao tiếp được cài đặt trên các nền tảng máy tính để bàn được quản lý, cùng với Teams, Zoom và Slack. Các dịch vụ tài chính và chăm sóc sức khỏe, mặc dù có nghĩa vụ lưu trữ hồ sơ nghiêm ngặt, cũng không ngoại lệ. Vấn đề tuân thủ bắt đầu khi một tổ chức cho rằng các cuộc trò chuyện nhạy cảm vẫn nằm trong các kênh được phê duyệt. Một câu hỏi chính sách, cuộc thảo luận về bệnh nhân hoặc quyết định nội bộ được chuyển sang một ứng dụng tiêu dùng có thể không còn nằm trong các hệ thống được sử dụng để lưu trữ, giám sát hoặc điều tra. Nhân viên liên quan có thể không có ý định vượt qua các kiểm soát và chỉ đơn giản là sử dụng kênh mà đồng nghiệp phản hồi nhanh nhất.

Những mô hình này chỉ ra một sự chuyển dịch rộng hơn trong cách công việc được thực hiện. Nhân viên ngày càng di chuyển giữa các ứng dụng, trình duyệt và dịch vụ AI mà không luôn phù hợp với các mô hình quản lý truyền thống. Thách thức không chỉ là xác định một ứng dụng khác mà là duy trì sự hiểu biết rõ ràng về cách công việc diễn ra trên toàn môi trường để quản trị có thể bắt kịp với hành vi của nhân viên.

Việc Áp Dụng AI và Vệ Sinh Thiết Bị Tiến Độ Khác Nhau

Việc áp dụng AI nhanh chóng đã phơi bày một thực tế khác của CNTT doanh nghiệp: công nghệ không phát triển đồng đều trên toàn tổ chức. Nhân viên có thể bắt đầu sử dụng một dịch vụ AI trong vài phút, mà không cần quy trình mua sắm hay phiếu hỗ trợ.

Việc khắc phục khoảng trống quản lý thiết bị có thể mất nhiều tháng, đặc biệt trên các môi trường hỗn hợp bao gồm laptop doanh nghiệp, thiết bị chia sẻ, phần cứng chịu lực và điện thoại do nhân viên sở hữu. Dữ liệu telemetry cho thấy sự chênh lệch lớn về tốc độ vá lỗi. Các thiết bị iOS đạt phiên bản mới nhanh gấp khoảng tám lần so với thiết bị Android, trong khi cập nhật macOS nhanh hơn Windows khoảng một rưỡi lần.

Mức độ bao phủ mã hóa cũng không đồng đều; 23% máy tính để bàn trong lĩnh vực ngân hàng không được mã hóa, và con số này tăng lên khoảng 27% trong ngành chăm sóc sức khỏe và công nghệ cao, và 28% trong lĩnh vực truyền thông và giải trí. Hơn một nửa các thiết bị máy tính để bàn và di động trong giáo dục không được mã hóa, trong khi trong chính phủ một trong năm máy tính để bàn không có mã hóa.

Phân tích theo ngành về cập nhật hệ điều hành cung cấp thêm ngữ cảnh. Ngành chăm sóc sức khỏe, dược phẩm và bán lẻ, buôn bán có tỷ lệ cao nhất các thiết bị Android chạy cách phiên bản hiện tại bốn hoặc năm thế hệ. Thông tin bị lộ do một bản vá bị bỏ lỡ khác nhau tùy môi trường, từ hồ sơ bệnh nhân và dữ liệu lâm sàng đến nghiên cứu thuốc và thông tin thanh toán.

Các thiết bị cũ thường được tích hợp trong các môi trường vận hành mà việc thay thế và bảo trì khó khăn. Một thiết bị cầm tay chịu lực trong khu phòng bệnh viện hoặc khu vực kho có thể vẫn đang chạy một phiên bản hệ điều hành đã lỗi thời nhiều phiên bản, trong khi nhân viên trong môi trường đó đã có quyền truy cập vào các dịch vụ AI công cộng mới nhất. Việc sử dụng AI có thể gây lo ngại ngay lập tức, mặc dù điểm cuối đã lâu đời lại là kênh lâu dài dẫn tới thông tin nhạy cảm.

Đây là nơi mối quan hệ giữa việc áp dụng AI và quản lý điểm cuối trở nên rõ ràng hơn. Báo cáo đặt rủi ro viền bóng và vệ sinh bảo mật vào các chương riêng biệt, nhưng ngành chăm sóc sức khỏe xuất hiện ở cả hai. Nó được xác định do rủi ro tuân thủ phát sinh từ các ứng dụng không được phê duyệt, sau đó lại xuất hiện vì việc cập nhật hệ điều hành chậm và tỷ lệ máy tính để bàn không được mã hóa tương đối cao. Sự chồng chéo này có thể bị ẩn khi bảo mật, quản lý thiết bị và thông tin ứng dụng nằm trong các hệ thống riêng biệt. Mỗi đội có thể có cái nhìn chính xác về phần của mình trong môi trường nhưng lại bỏ qua sự tập trung rủi ro trên toàn bộ.

Lịch Trình Quy Định Đã Thay Đổi

Một số tổ chức đã kỳ vọng quy định sẽ tạo áp lực cần thiết để giải quyết những khoảng trống này, mặc dù lịch trình hiện nay cho họ thời gian dài hơn so với dự đoán trước. Theo thỏa thuận chính trị đạt được bởi các nhà đàm phán EU vào ngày 7 tháng 5, các nghĩa vụ rủi ro cao của Đạo luật AI đối với các hệ thống độc lập theo Phụ lục III đã được dời từ tháng 8 năm 2026 sang tháng 12 năm 2027. Đây là danh mục mà nhiều triển khai AI doanh nghiệp dự kiến sẽ thuộc vào. Các nghĩa vụ về tính minh bạch vẫn áp dụng từ tháng 8 năm 2026, trong khi các yêu cầu rộng hơn mà sẽ thúc đẩy nhiều tổ chức tạo danh mục AI và đánh giá rủi ro chính thức hiện được đẩy lùi thêm mười sáu tháng.

Sự trì hoãn này cho các tổ chức thêm thời gian chuẩn bị, nhưng đồng thời cũng loại bỏ một thời hạn bên ngoài ngay lập tức mà có thể đã thúc đẩy đầu tư.

Thị trường đang phản hồi lại một khoảng trống quản trị đã được công nhận, mặc dù giá trị của khoản chi này sẽ phụ thuộc vào mức độ các nền tảng đó kết nối với toàn bộ môi trường điểm cuối. Một bảng điều khiển quản trị AI riêng biệt có thể xác định các công cụ đang được sử dụng trong khi để lại trạng thái thiết bị, mã hóa và hiệu suất ứng dụng ở nơi khác. Quy định có thể đặt ra kỳ vọng và xác định trách nhiệm, nhưng không thể tạo ra một bức tranh vận hành toàn diện trừ khi dữ liệu nền tảng được hợp nhất.

Điểm Cuối Quan Trọng Đối Với Bất Kỳ Ai Triển Khai AI

Chiến lược AI của mỗi tổ chức cuối cùng sẽ phụ thuộc vào các thiết bị mà nhân viên sử dụng hàng ngày. Điều này đúng dù AI được cung cấp qua trình duyệt, nhúng vào một ứng dụng doanh nghiệp hoặc chạy trực tiếp trên điểm cuối.

Các nhà phát triển và đội ngũ doanh nghiệp triển khai trợ lý, tác nhân hoặc mô hình trên thiết bị phải làm việc với các thiết bị mà nhân viên đã sử dụng. Những thiết bị này có thể đã cũ, được quản lý chặt chẽ hoặc đã chịu áp lực về hiệu năng. Trên máy tính để bàn Windows, quản trị CNTT, bảo mật và các công cụ hệ thống chiếm gần hai phần ba của ngăn phần mềm đã cài đặt. Các giải pháp bảo vệ điểm cuối, quản lý vá lỗi, mã hóa và các tác nhân kiểm kê tài sản đều tranh giành tài nguyên bộ xử lý và bộ nhớ trước khi khối tải AI bắt đầu.

Việc thêm một trợ lý vào môi trường đó làm thay đổi các yêu cầu đặt lên thiết bị. Điều này đặc biệt quan trọng đối với suy luận trên thiết bị và quy trình làm việc dựa trên tác nhân, nơi độ tin cậy và tài nguyên tính toán sẵn có ảnh hưởng đến việc dịch vụ có phản hồi như mong đợi hay không. Báo cáo Digital Workspace 2026 cho thấy các thiết bị Windows gặp tần suất tắt máy đột ngột cao gấp 3,1 lần và trạng thái ứng dụng không phản hồi cao gấp 7,5 lần so với Mac. Khi nhân viên bắt đầu dựa vào trợ lý AI trong công việc thường ngày, những khác biệt về độ tin cậy này ảnh hưởng trực tiếp đến việc chấp nhận và niềm tin. Một dịch vụ không khả dụng, chậm hoặc không nhất quán vào thời điểm cần thiết sẽ nhanh chóng bị bỏ qua.

Một chiếc laptop điều hành mới được phát hành và một thiết bị lâm sàng chia sẻ có thể thuộc cùng một tổ chức, nhưng lại nằm ở hai đầu khác nhau của việc vá lỗi, hiệu năng và kiểm soát.  Việc thiết kế triển khai AI dựa trên một điểm cuối lý tưởng có nguy cơ bỏ qua những nơi mà việc thực hiện sẽ khó khăn nhất. Những điểm yếu này thường tập trung ở các môi trường được quy định và vận hành, nơi thiết bị được sử dụng lâu hơn và các gián đoạn có thể ảnh hưởng đến công việc tuyến đầu. Đây cũng là những bối cảnh mà việc thiếu khả năng quan sát gây ra hậu quả nghiêm trọng nhất.

Nhìn Toàn Cảnh Môi Trường

Các chính sách vẫn cần thiết, nhưng phạm vi của chúng bị hạn chế khi một tổ chức không thể nhìn thấy các công cụ mà nhân viên sử dụng hoặc tình trạng của các thiết bị mà họ truy cập. Nhân viên sẽ tiếp tục chọn các dịch vụ giúp họ hoàn thành công việc nhanh chóng. Một số sẽ sử dụng trợ lý đã được phê duyệt, trong khi những người khác sẽ chọn dịch vụ công cộng cảm thấy dễ dàng hơn hoặc cho kết quả tốt hơn. Các quy tắc viết ra một mình sẽ không cung cấp cho các đội CNTT một bức tranh chính xác về hành vi đó.

Thách thức vận hành là hiểu việc sử dụng AI trong bối cảnh, có thể bao gồm tuổi thọ thiết bị, hệ điều hành, trạng thái vá lỗi, mức độ mã hóa và các ứng dụng đã chạy trên đó. Khi xem riêng lẻ, mỗi bộ dữ liệu có thể trông khả thi. Khi kết hợp, chúng có thể tiết lộ nơi mà nhiều điểm yếu đang tích tụ quanh cùng một nhóm nhân viên, thiết bị hoặc quy trình kinh doanh. Các tổ chức được quy định nên bắt đầu bằng việc đưa thông tin về việc sử dụng AI, vá lỗi và mã hóa vào một góc nhìn chung, sau đó xác định các phần của môi trường xuất hiện lặp lại trong các bộ dữ liệu đó. AI Bóng có thể là dấu hiệu dễ thấy nhất của vấn đề, trong khi rủi ro rộng hơn nằm trong các khoảng trống giữa các hệ thống được sử dụng để quản lý nơi làm việc.