Giai đoạn tiếp theo của Trí tuệ nhân tạo là về Thực thi, không phải Câu trả lời

Kể từ khi ra đời, Trí tuệ nhân tạo (AI) đã được coi chủ yếu là một công cụ để tạo ra thông tin. Các rô-bốt trả lời câu hỏi. Các bảng điều khiển hiển thị xu hướng. Các phi công phụ giúp tóm tắt nhanh hơn bất kỳ con người nào có thể. Những công cụ này mang lại giá trị thực, nhưng đối với nhiều tổ chức, chúng không thay đổi đáng kể kết quả. Sau nhiều năm thử nghiệm và chứng minh khái niệm, một mô hình rõ ràng đã xuất hiện: AI chỉ tập trung vào trả lời câu hỏi hiếm khi giải quyết các nút thắt hoạt động mà các đội gặp phải hàng ngày.

Điều này không chỉ là một câu chuyện. Theo Khảo sát của McKinsey về Tình trạng của Trí tuệ nhân tạo, gần chín trong số mười tổ chức hiện báo cáo sử dụng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh, nhưng rất ít cho biết những nỗ lực đó đã chuyển thành tác động có ý nghĩa trên toàn doanh nghiệp. Tương tự, một phân tích năm 2025 về việc triển khai Trí tuệ nhân tạo tổng quát cho thấy 95% các triển khai doanh nghiệp đã không tạo ra tác động tài chính có thể đo lường, chủ yếu vì đầu ra của AI không bao giờ được tích hợp vào các quy trình làm việc thực sự. Khoảng cách không phải là khả năng tiếp cận thông tin, mà là khả năng hoạt động hóa ở quy mô lớn.

Trong thực tế, hầu hết các hệ thống AI dừng lại trước khi thực thi. Chúng xác định các cơ hội, nhưng để con người quyết định cách và khi thực hiện, thường xuyên trên các hệ thống phân mảnh và dưới các đội và thời hạn hạn chế. Trong nhiều trường hợp, AI tăng cường nhận thức nhưng không tăng cường sản lượng. Đó là lý do tại sao giai đoạn tiếp theo của việc áp dụng AI đang chuyển hướng sang AI có thể thực hiện.

Từ AI trả lời đến AI thực hiện

AI có thể thực hiện đại diện cho một bước chuyển khỏi trí tuệ thụ động hướng tới các hệ thống được thiết kế để thúc đẩy công việc.

Thay vì dừng lại ở các khuyến nghị, AI có tính chất đại lý di chuyển các hành động đã được phê duyệt qua các quy trình làm việc: phân loại yêu cầu, định tuyến nhiệm vụ, soạn thảo theo dõi, nhắc nhở các bên liên quan, cập nhật hệ thống và nâng cao các trường hợp ngoại lệ khi cần phán quyết của con người. Điều quan trọng là, AI tập trung vào thực thi không thay thế phán quyết của con người. Nó giảm thiểu ma sát giữa thông tin và thực hiện: con người xác định kết quả, phê duyệt và đường dẫn nâng cao; AI xử lý công việc bận rộn làm chậm các đội; và giám sát được tích hợp thông qua xem xét, theo dõi và quản lý.

Cách tiếp cận này là rất quan trọng để tạo dựng niềm tin. Nghiên cứu từ Trung tâm Nghiên cứu Pew về các nghiên cứu về niềm tin vào AI liên tục cho thấy rằng các mối quan ngại về tính minh bạch, trách nhiệm và lạm dụng vẫn là những rào cản chính đối với việc áp dụng. AI có thể thực hiện một cách có trách nhiệm giải quyết các mối quan ngại đó bằng cách làm cho hành động trở nên rõ ràng, giải thích được và có thể kiểm soát được.

Đạt đến điểm chuyển đổi

Một số yếu tố đang góp phần đẩy các tổ chức vượt qua AI chỉ trả lời.

• Trước hết, các đội đang được yêu cầu làm nhiều hơn với ít hơn. Các hạn chế về lực lượng lao động không còn là tạm thời; chúng là cấu trúc. Đồng thời, kỳ vọng về tốc độ và tính nhất quán tiếp tục tăng trên mọi ngành.
• Thứ hai, các mô hình AI cơ bản đang trở nên dễ tiếp cận hơn. Kết quả là, sự khác biệt đang chuyển hướng khỏi việc chọn mô hình và hướng tới việc sắp xếp – cách AI được tích hợp vào công việc hàng ngày. Như Harvard Business Review đã lưu ý trong phạm vi bảo hiểm của nó, giá trị thực sự xuất hiện khi AI được tích hợp vào các quy trình, không phải là lớp trên chúng.
• Cuối cùng, chi phí của việc không hành động đang tăng lên. Khi thông tin không hoạt động hoặc theo dõi rơi qua khe, tác động hạ游 sẽ tăng lên. Trong nhiều môi trường, việc thực thi chậm quan trọng như việc thực thi không chính xác.

Trong bối cảnh này, AI chỉ thông tin là không đủ. Các tổ chức cần các hệ thống có thể thực hiện công việc thường xuyên một cách an toàn và nhất quán, giảm ma sát thay vì thêm vào nó.

Giáo dục đại học như một trường hợp thực tế

Giáo dục đại học cung cấp một trong những ví dụ rõ ràng nhất về lý do tại sao sự thay đổi này là cần thiết. Sự tham gia trên toàn bộ vòng đời giáo dục đại học đã thay đổi cơ bản. Sinh viên mong đợi hỗ trợ nhất quán và tức thì từ lần hỏi đầu tiên đến khi tốt nghiệp. Cựu sinh viên tìm kiếm giá trị liên tục, không phải là tiếp cận không thường xuyên. Các đội phát triển dự kiến sẽ mang lại tác động lớn hơn và xây dựng mối quan hệ lâu dài với quy mô lớn, ngay cả khi nhân viên và ngân sách tiếp tục thắt chặt.

Đồng thời, các tín hiệu tham gia đến liên tục: đơn đăng ký được gửi, các cột mốc được đạt, sự kiện được tham dự, quà tặng được thực hiện. Chuyển những tín hiệu đó thành hành động kịp thời vẫn phụ thuộc nặng nề vào công việc thủ công trên các hệ thống không kết nối.

Lãnh đạo giáo dục đại học ngày càng coi AI là điều cần thiết để mở rộng hỗ trợ sinh viên và tham gia, trong khi vẫn thận trọng về quản lý và sẵn sàng dữ liệu. Tương tự, các phân tích khác về xu hướng công nghệ giáo dục và tuyển sinh nhấn mạnh sự quan tâm ngày càng tăng đến tham gia chu kỳ sống được thúc đẩy bởi AI, cùng với sự thất vọng với các hệ thống phân mảnh làm chậm việc thực thi. Trong môi trường này, AI chỉ hiển thị khuyến nghị nhanh chóng đạt đến giới hạn của nó. Biết ai cần hỗ trợ là hữu ích, nhưng biết thời điểm đúng để cung cấp hỗ trợ đó để có tác động tối đa là khó hơn nhiều.

AI có thể thực hiện giúp bắc cầu khoảng cách đó bằng cách chuyển tín hiệu thành hành động tiếp theo và tự động hóa theo dõi thường xuyên trên toàn bộ vòng đời. Nhân viên vẫn tập trung vào sự đồng cảm, phán quyết và các cuộc trò chuyện phức tạp, trong khi AI đảm bảo rằng tham gia xảy ra một cách nhất quán và đúng thời hạn.

Giáo dục đại học đặc biệt tiết lộ vì kết quả phụ thuộc vào niềm tin và kết nối con người. Nếu AI có thể thực hiện một cách có trách nhiệm trong môi trường giáo dục đại học, trên các vòng đời phức tạp và trong không gian xử lý dữ liệu sinh viên và thông tin cá nhân trong khi vẫn giữ quản lý, nó cung cấp một bản thiết kế cho các lĩnh vực khác đối mặt với áp lực tương tự.

Sự do dự là hợp lý – thiết kế quản lý trước hành động

Sự do dự xung quanh AI có thể thực hiện là dễ hiểu. Lãnh đạo lo lắng về chất lượng dữ liệu, tự động hóa quá mức và mất kiểm soát, đặc biệt là trong môi trường được quản lý hoặc dựa trên niềm tin. Những mối quan ngại này không phải là lý do để tạm dừng vô thời hạn. Điều thường thiếu là vai trò của quản lý như một công cụ, không phải là một hạn chế.

Gần một nửa số tổ chức báo cáo rằng quản lý và khuôn khổ tin cậy không đầy đủ đang hạn chế khả năng của họ trong việc nhận ra giá trị từ AI. Nghiên cứu cùng cho thấy rằng các công ty đầu tư vào các thực tiễn AI có trách nhiệm được định vị tốt hơn để mở rộng tác động.

AI có thể thực hiện không thể thành công mà không có các rào cản rõ ràng. Chuyển từ khuyến nghị sang thực thi đòi hỏi phải đưa ra quyết định rõ ràng về ai AI có thể hành động cho, những hành động nào nó được ủy quyền thực hiện, khi nào cần xem xét của con người và làm thế nào các trường hợp ngoại lệ được nâng cao.

Các tổ chức chuyển tiếp thành công coi quản lý là một phần của thiết kế sản phẩm và quy trình, không phải là một ý tưởng sau cùng. Trong thực tế, điều đó có nghĩa là thiết lập:

• Đường dẫn phê duyệt được xác định cho khi AI có thể hành động độc lập so với khi cần phê duyệt của con người.
• Khả năng kiểm tra và theo dõi để các hành động có thể được xem xét, giải thích và đảo ngược.
• Quy tắc nâng cao rõ ràng để chuyển sự không chắc chắn đến chủ sở hữu con người.
• Điều khiển dữ liệu và quyền riêng tư phù hợp với kỳ vọng quản lý.

Loại quản lý này không làm chậm AI, mà cho phép hành động với sự tự tin. Lãnh đạo không nên hỏi liệu họ có thể chi trả cho quản lý hay không, mà liệu họ có thể chi trả cho AI không thể hành động vì quản lý không được thiết kế vào hệ thống từ đầu.

Sẵn sàng cho Trí tuệ nhân tạo vào năm 2026

Vào năm 2026, sự trưởng thành của AI sẽ được định nghĩa ít hơn bởi việc các tổ chức sử dụng AI và nhiều hơn bởi việc họ cho phép AI thực hiện như thế nào.

Các tổ chức sẵn sàng cho AI chia sẻ một số đặc điểm:

• Mục tiêu kết quả rõ ràng gắn với tuyển sinh, giữ chân, tham gia hoặc tăng cường.
• Các khuôn khổ quản lý bao gồm kiểm soát quyền riêng tư, phê duyệt, theo dõi và nâng cao.
• Dữ liệu và tích hợp thống nhất cho phép AI thực hiện, không chỉ khuyến nghị.

Giai đoạn tiếp theo của việc áp dụng AI sẽ được dẫn dắt bởi các tổ chức thiết kế cho hành động có trách nhiệm, cho phép AI tăng cường khả năng, hỗ trợ kết quả tốt hơn và giúp các đội làm nhiều hơn với ít hơn – mà không mất đi sự đồng cảm con người quan trọng nhất.