Vijay Rayapati, CEO và Đồng sáng lập Atomicwork – Chuỗi Phỏng vấn

Vijay Rayapati là đồng sáng lập và CEO của Atomicwork. Trước khi thành lập công ty, ông từng giữ chức Phó Chủ tịch Cấp cao và Giám đốc Điều hành bộ kinh doanh Cloud Networking và Security tại Nutanix, sau khi Nutanix mua lại Minjar, công ty nền tảng quản lý đám mây mà ông đã sáng lập và mở rộng với vai trò CEO. Trước đó trong sự nghiệp, ông đã đảm nhiệm các vị trí lãnh đạo kỹ thuật và sản phẩm tại Kuliza và Trilogy, mang lại cho ông kinh nghiệm sâu rộng trong việc xây dựng hạ tầng doanh nghiệp và các ứng dụng phần mềm. Nền tảng của ông bao gồm hạ tầng đám mây, phần mềm doanh nghiệp và công nghệ lực lượng lao động AI, khiến ông trở thành một nhà sáng lập nổi tiếng trong lĩnh vực CNTT doanh nghiệp.

Atomicwork là một công ty AI doanh nghiệp đang xây dựng nền tảng quản lý dịch vụ CNTT dựa trên tác nhân, giúp nhân viên giải quyết các vấn đề công nghệ, tự động hoá các nhiệm vụ hỗ trợ thường ngày và truy cập kiến thức doanh nghiệp thông qua AI. Nền tảng này kết hợp các tác nhân AI với các khả năng ITSM hiện đại để xử lý yêu cầu dịch vụ, khắc phục sự cố, điều phối quy trình công việc qua các hệ thống doanh nghiệp, và giảm gánh nặng cho các đội IT. Khách hàng sử dụng Atomicwork để cung cấp hỗ trợ nhân viên nhanh hơn đồng thời nâng cao hiệu quả hoạt động trong cả IT và các hoạt động kinh doanh.

Bạn đã đồng sáng lập Minjar, xây dựng doanh nghiệp quản lý đám mây của nó, và sau đó lãnh đạo hoạt động tại Nutanix sau khi mua lại. Những bài học nào từ việc xây dựng, bán và tích hợp một công ty phần mềm doanh nghiệp đã thuyết phục bạn thành lập Atomicwork vào năm 2022 và tái xây dựng quản lý dịch vụ CNTT từ đầu cho thời đại AI?

Tại Minjar, chúng tôi đã xây dựng phần mềm có thể giảm một phần ba chi phí đám mây của công ty thông qua tự động hoá. Khách hàng rất thích các đề xuất. Nhưng họ lại để chúng tồn tại trong hai quý. Tôi mất một thời gian mới hiểu tại sao, và câu trả lời không phải là vấn đề kỹ thuật. Khi tự động hoá đưa ra một quyết định và nó sai, không có ai chịu trách nhiệm. Doanh nghiệp không chỉ mua phần mềm hay kết quả. Họ mua một người để chịu trách nhiệm cho họ. Phần mềm không có vị trí trong sơ đồ tổ chức sẽ không có quyền lực, dù nó tốt đến đâu.

Việc mua lại đã dạy tôi một bài học hẹp hơn. Các sản phẩm độc lập được mua. Các hệ thống ghi chép được xây dựng dựa trên chúng. Bạn có thể là sản phẩm tốt hơn nhưng vẫn phải dành cả đời để vòng quanh người sở hữu quy trình công việc.

Năm tháng tại Nutanix đã kết hợp hai yếu tố này. Tôi đã chứng kiến IT mua quản lý dịch vụ để kiểm soát và nhân viên trải nghiệm nó như một mẫu đơn và một hàng đợi. Tôi cũng nhận ra rằng vé (ticket) không bao giờ là sản phẩm. Dấu vết kiểm toán mới là sản phẩm. Đó là lý do tại sao ITSM tồn tại suốt bốn mươi năm dù mọi người ghét nó, và cũng là lý do không ai có thể loại bỏ nó.

Vì vậy, câu hỏi vào năm 2022 không phải là AI có thể thực hiện công việc hay không. Mà là liệu bạn có thể đưa AI vào vị trí trong sơ đồ tổ chức hay không. Các nền tảng ITSM truyền thống không thể, vì một người được giao nhiệm vụ luôn nằm ở trung tâm mô hình dữ liệu của chúng và mọi SLA, phê duyệt và báo cáo đều dựa trên giả định đó. Khi gắn AI vào, bạn sẽ có một mẫu đơn nhanh hơn.

Chúng tôi xây dựng hướng đáp án khác, nơi AI cung cấp một lực lượng lao động hỗn hợp chứ không chỉ là phần mềm. Các đồng nghiệp AI thực hiện công việc, và IT quản lý chúng như HR quản lý con người. Bạn không cấu hình một đồng nghiệp AI. Bạn tuyển họ vào một vai trò, đánh giá công việc và thu hồi nếu họ không đạt hiệu suất. Đó là sự khác biệt giữa AI như một tính năng và AI như một lực lượng lao động.

Atomicwork mô tả các Đồng nghiệp AI của mình là các hệ thống sở hữu vai trò công việc được định nghĩa và hoàn thành công việc từ đầu đến cuối, thay vì chỉ trả lời câu hỏi hoặc thực hiện các nhiệm vụ riêng lẻ. Những khả năng kỹ thuật nào phân biệt một Đồng nghiệp AI thực sự với chatbot, trợ lý (copilot) hoặc công cụ tự động hoá truyền thống, và mức độ tự chủ của nó nên dừng ở đâu?

Chatbot trả lời một câu hỏi, và trợ lý giúp ai đó hoàn thành một nhiệm vụ, nhưng cả hai đều không chịu trách nhiệm đưa công việc đến khi hoàn thành. Một Đồng nghiệp AI khác biệt vì nó được giao một vai trò xác định và mong đợi mang lại kết quả. Dù là phân loại sự cố, cung cấp quyền truy cập hay đưa nhân viên mới vào làm, nó tiếp tục làm việc qua từng bước để đạt mục tiêu thay vì dừng lại sau lần đầu tiên.

Điều đó đòi hỏi nhiều hơn một mô hình có khả năng. Một Đồng nghiệp AI cần có danh tính, quyền hạn phù hợp, quyền truy cập vào các công cụ đã được phê duyệt, ngữ cảnh tổ chức, ngân sách và ranh giới hoạt động rõ ràng cùng vai trò của mình. Nó phải làm việc qua các hệ thống kinh doanh, hiểu khi nào (và ai) cần yêu cầu phê duyệt và để lại dấu vết kiểm toán cho mỗi hành động. Đó là lý do tại sao chúng tôi tập trung mạnh mẽ vào nền tảng xung quanh mô hình. AI đáng tin cậy phụ thuộc vào việc điều phối, quản trị và thực thi cũng như trí tuệ.

Tự chủ không bao giờ nên không giới hạn. Một Đồng nghiệp AI nên hoạt động trong phạm vi trách nhiệm của vai trò công việc, trong khi con người vẫn tham gia bất cứ khi nào công việc ảnh hưởng đến hệ thống nhạy cảm hoặc mang các hệ quả pháp lý, tài chính hoặc nhân sự.

Nền tảng của bạn cho phép các Đồng nghiệp AI chuyên môn hợp tác trong quản lý sự cố, cung cấp quyền truy cập, đưa nhân viên mới vào làm và vận hành IT. Các Đồng nghiệp AI này chia trách nhiệm như thế nào, chia sẻ ngữ cảnh, và phục hồi khi một Đồng nghiệp AI đưa ra quyết định sai có thể ảnh hưởng đến toàn bộ quy trình công việc?

Chúng tôi không cho rằng một Đồng nghiệp AI nên cố gắng làm mọi công việc. Các tổ chức IT đã tách trách nhiệm qua các đội khác nhau vì mỗi vai trò có mục tiêu, quyền hạn và chuyên môn khác nhau. Chúng tôi áp dụng cùng cách suy nghĩ này cho các Đồng nghiệp AI, vì vậy chúng tôi ra mắt các Đồng nghiệp AI được chứng nhận, chuyên môn hoá trong các lĩnh vực vận hành IT khác nhau.

Mỗi Đồng nghiệp AI sở hữu một chức năng cụ thể trong khi chia sẻ cùng một ngữ cảnh doanh nghiệp. Khi một nhân viên tạo vé trong Atomicwork, hệ thống định tuyến thông minh đảm bảo vé được chuyển tới Đồng nghiệp AI phù hợp để xử lý yêu cầu và (tùy theo yêu cầu) chuyển lại cho Đồng nghiệp AI khác, tạo các vé con để các Đồng nghiệp AI giải quyết vấn đề song song (ví dụ, một vé đưa nhân viên mới vào làm có thể được chia thành các hoạt động có thể thực hiện đồng thời) hoặc nâng cấp lên con người. Khi công việc di chuyển từ một Đồng nghiệp AI sang đồng nghiệp khác, thông tin liên quan cũng di chuyển cùng nó qua vé (hệ thống ghi chép), cùng với quyền truy cập vào các hệ thống liên quan như bàn trợ giúp, nền tảng danh tính, hệ thống HR và công cụ hợp tác. Ngữ cảnh chung này cho phép mỗi Đồng nghiệp AI đưa ra quyết định dựa trên những gì đã xảy ra thay vì bắt đầu từ đầu.

Atomicwork hỗ trợ các khung tác nhân và mô hình khác nhau từ các nhà cung cấp như OpenAI, Anthropic và Google. Bạn xác định mô hình nào nên xử lý việc truy xuất, suy luận, lập kế hoạch và thực thi như thế nào, và các doanh nghiệp duy trì hành vi nhất quán như thế nào khi các mô hình nền tảng liên tục thay đổi?

Các mô hình khác nhau giỏi ở các loại công việc khác nhau. Chúng tôi tập trung vào việc xây dựng một nền tảng có thể tận dụng các tiến bộ mà không buộc khách hàng phải thiết kế lại quy trình mỗi khi mô hình thay đổi. Ngữ cảnh doanh nghiệp, điều phối, danh tính, thực thi chính sách, telemetry và đánh giá cung cấp sự nhất quán mà các tổ chức cần trong môi trường sản xuất, bất kể mô hình tiên tiến nào nằm dưới.

Chúng tôi đã công khai thảo luận về việc hỗ trợ nhiều nhà cung cấp mô hình cùng với các khung đánh giá và quản trị, nhưng chúng tôi chưa mô tả logic định tuyến quyết định mô hình nào xử lý truy xuất, suy luận, lập kế hoạch hay thực thi. Chúng tôi cũng chưa chia sẻ quy trình xác thực mà chúng tôi sử dụng khi các nhà cung cấp phát hành mô hình và cập nhật mới.

Một tác nhân AI doanh nghiệp có thể gặp tài liệu mâu thuẫn, hồ sơ cấu hình không đầy đủ, kiến thức lỗi thời và quyền hạn khác nhau trên các hệ thống. Lớp Ngữ cảnh Toàn cầu của Atomicwork xác định thông tin nào đáng tin cậy và hiện tại trước khi cho phép tác nhân đưa ra quyết định hoặc thực hiện hành động như thế nào?

Kiến thức doanh nghiệp hiếm khi tồn tại ở một nơi duy nhất. Một phần tồn tại trong tài liệu, một phần trong hệ thống ghi chép và một phần trong hoạt động hàng ngày của doanh nghiệp. AI cần tất cả ngữ cảnh này nếu muốn đưa ra quyết định đáng tin cậy.

Ngữ cảnh Toàn cầu kết hợp những nguồn này lại bằng cách kết hợp kiến thức doanh nghiệp với dữ liệu người, mạng, hạ tầng và thiết bị từ các hệ thống vận hành trực tiếp. Một Đồng nghiệp AI có thể tham chiếu thông tin từ các nền tảng như Confluence hoặc SharePoint, MDM như Intune và JAMF, đồng thời hiểu những gì đang diễn ra trong các hệ thống như Jira, Workday, Salesforce hoặc các nhà cung cấp danh tính. Nó cũng tôn trọng các quyền hạn hiện có, vì vậy con người và các Đồng nghiệp AI chỉ truy cập thông tin mà họ đã được cấp phép xem.

Chúng tôi đã giải thích cách Ngữ cảnh Toàn cầu kết nối các hệ thống doanh nghiệp và bảo vệ ranh giới bảo mật, nhưng chúng tôi chưa mô tả cách nó giải quyết thông tin mâu thuẫn khi các nguồn tin cậy không đồng ý hoặc cách nó quyết định nguồn nào nên được ưu tiên. Những chi tiết triển khai đó không nằm trong tài liệu công khai của chúng tôi.

Đồng nghiệp AI Toàn cầu có thể hỗ trợ nhân viên qua Microsoft Teams, Slack, email, trình duyệt, cổng thông tin và qua các chế độ chat, giọng nói và hình ảnh. Những khả năng khắc phục sự cố mới nào trở nên khả thi khi một tác nhân có thể nhìn và nghe những gì nhân viên đang trải nghiệm, và làm thế nào bạn ngăn nội dung màn hình nhạy cảm hoặc các cuộc trò chuyện bị lộ?

Hỗ trợ IT truyền thống phụ thuộc vào việc nhân viên mô tả chính xác vấn đề kỹ thuật, và đó thường là phần khó nhất của tương tác. Ngữ cảnh giọng nói và hình ảnh cho phép AI nhìn thấy cùng thông báo lỗi, ứng dụng hoặc màn hình cấu hình mà nhân viên đang nhìn, giúp AI dễ dàng hiểu vấn đề và hướng dẫn người dùng qua bước tiếp theo mà không cần một cuộc trò chuyện kéo dài.

Những khả năng này chỉ hoạt động nếu nhân viên tin tưởng chúng. Chúng tôi tin rằng việc truy cập hình ảnh nên yêu cầu sự đồng ý rõ ràng và người dùng luôn biết khi tính năng này đang hoạt động. Thông tin nhạy cảm được bảo vệ bằng việc ẩn PII, kiểm soát quản trị và chính sách lưu trữ phù hợp.

Chúng tôi cũng đã rõ ràng rằng dữ liệu khách hàng không được dùng để đào tạo các mô hình của chúng tôi hoặc các mô hình nền tảng của bên thứ ba. Điều này cho phép các tổ chức áp dụng AI đa phương thức mà không phải từ bỏ kiểm soát dữ liệu của mình.

Atomicwork có thể được triển khai cùng với môi trường ServiceNow hoặc Jira Service Management hiện có mà không cần di chuyển ngay lập tức. Bạn xem điều này chủ yếu là chiến lược chuyển đổi, hay nhiều doanh nghiệp sẽ vận hành vĩnh viễn một Lực lượng AI phía trên hệ thống ghi chép truyền thống của họ?

Hầu hết các doanh nghiệp lớn đã dành nhiều năm xây dựng quy trình, tích hợp và quản trị quanh các nền tảng như ServiceNow và Jira Service Management. Yêu cầu họ thay thế những hệ thống này trước khi áp dụng AI tạo ra ma sát không cần thiết.

Chúng tôi xây dựng các tích hợp Atomicwork với ServiceNow và Jira Service Management để khách hàng có thể cải thiện trải nghiệm nhân viên và tăng cường các đội dịch vụ của họ bằng các Đồng nghiệp AI ngay từ ngày đầu, mà không làm gián đoạn các hệ thống mà họ đã dựa vào. Bộ kết nối kéo thông tin ngữ cảnh IT doanh nghiệp liên quan để các Đồng nghiệp AI tận dụng đồng thời duy trì đồng bộ hai chiều cho các đại lý dịch vụ trong hệ thống hiện có. Chúng tôi không cho rằng doanh nghiệp phải chọn một con đường ngay từ ngày đầu. Ưu tiên là giúp họ áp dụng AI theo lịch trình của riêng mình.

Cung cấp cho các Đồng nghiệp AI quyền truy cập vào hệ thống danh tính, dữ liệu nhân viên, hạ tầng và các ứng dụng kinh doanh sẽ mang lại rủi ro như tấn công chèn prompt, nguồn kiến thức bị nhiễm độc, quyền hạn quá mức và lỗi lan truyền của tác nhân. Những biện pháp bảo vệ, ranh giới phê duyệt và cơ chế kiểm toán nào là cần thiết trước khi một doanh nghiệp có thể cho phép các tác nhân hoạt động tự chủ một cách an toàn?

Các Đồng nghiệp AI được quản lý giống như nhân viên có quyền truy cập đặc quyền. Mỗi Đồng nghiệp AI có một vai trò được xác định, quyền hạn giới hạn, công cụ được phê duyệt, hạn mức chi tiêu và ranh giới rõ ràng về những gì nó có thể tự thực hiện. Các hành động nhạy cảm—đặc biệt là những hành động liên quan đến danh tính, hạ tầng, tài chính, pháp lý hoặc nhân sự—đòi hỏi sự phê duyệt của con người.

Kỹ năng và hướng dẫn được kiểm duyệt trước khi công bố để tránh rủi ro như chèn prompt, hướng dẫn ẩn, truy cập thông tin đăng nhập, rò rỉ dữ liệu và hành động không an toàn. Nếu một công cụ thay đổi theo cách tăng rủi ro, nó sẽ tự động bị vô hiệu hoá cho đến khi được xem xét lại. Các biện pháp bảo vệ bổ sung—bao gồm giới hạn hành động, ngăn ngừa hành động trùng lặp, kiểm soát dừng khẩn cấp và chuyển giao cho con người—giúp kiềm chế lỗi trước khi chúng lan rộng.

Mọi hành động đều có thể truy vết; các tổ chức có thể xem gì đã kích hoạt Đồng nghiệp AI, thông tin và công cụ nào nó đã sử dụng, phê duyệt nào đã được nhận, và kết quả gì đã xảy ra. Đánh giá liên tục, giám sát và kiểm thử red‑team đảm bảo các biện pháp bảo vệ vẫn hiệu quả khi mô hình, công cụ và môi trường doanh nghiệp phát triển.

Chúng tôi đã đầu tư mạnh vào đánh giá, thực thi chính sách, giám sát và kiểm thử red‑team vì triển khai AI chỉ là bước khởi đầu. Các tổ chức cần sự tin tưởng rằng các Đồng nghiệp AI tiếp tục hành xử như mong đợi khi mô hình và môi trường doanh nghiệp thay đổi.

Báo cáo State of AI in IT 2026 của Atomicwork cho thấy hai phần ba các chuyên gia IT đang báo cáo lợi nhuận tích cực từ các khoản đầu tư AI, trong khi chỉ một trong năm tổ chức đã tích hợp AI hoàn toàn vào các đội quản lý dịch vụ của họ. Điều gì tạo ra sự khác biệt giữa các triển khai mang lại giá trị kinh doanh có thể đo lường được và các dự án thí nghiệm vẫn còn mắc kẹt trong giai đoạn thử nghiệm?

Hầu hết các tổ chức đã chứng minh rằng AI có thể cải thiện các nhiệm vụ cá nhân. Các công ty đạt được giá trị kinh doanh đo lường được là những công ty kết nối AI với các quy trình công việc hoàn chỉnh thay vì chỉ sử dụng nó như một trợ lý độc lập.

Điều này bắt đầu bằng việc giải quyết một vấn đề kinh doanh cụ thể bằng cách suy nghĩ theo vai trò, cung cấp cho Đồng nghiệp AI quyền truy cập vào các hệ thống cần thiết và đo lường các kết quả quan trọng—cho dù đó là thời gian giải quyết nhanh hơn, chi phí hỗ trợ thấp hơn hay trải nghiệm nhân viên tốt hơn. Khi các đội tin tưởng vào những kết quả đó, việc mở rộng AI sang các quy trình công việc khác trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.

Nghiên cứu của chúng tôi cũng cho thấy AI có trách nhiệm vẫn là một trong những ưu tiên hàng đầu của các nhà lãnh đạo IT. Điều này hợp lý vì các tổ chức sẽ không giao thêm trách nhiệm cho AI nếu họ không hiểu cách AI đưa ra quyết định, có thể xem lại các quyết định đó và biết rằng các rào cản bảo vệ đã được thiết lập.

Khi các Đồng nghiệp AI bắt đầu giải quyết các yêu cầu hỗ trợ, quản lý quyền truy cập, chẩn đoán sự cố và điều phối quy trình công việc, trách nhiệm của các chuyên viên bàn trợ giúp, các đội vận hành IT và các Giám đốc Thông tin (CIO) sẽ thay đổi như thế nào? Nhìn xa hơn, liệu IT có trở thành bộ phận chịu trách nhiệm tuyển dụng, quản trị và đo lường toàn bộ lực lượng lao động kỹ thuật số của doanh nghiệp không?

AI sẽ đảm nhận phần lớn công việc vận hành lặp đi lặp lại mà các bàn trợ giúp hiện nay phải thực hiện, cho phép con người dành nhiều thời gian hơn cho việc xử lý các ngoại lệ, cải thiện quy trình và tinh chỉnh kiến thức mà AI dựa vào.

Các đội vận hành IT sẽ ngày càng tập trung vào việc quản trị các Đồng nghiệp AI thay vì thực hiện thủ công mọi quy trình công việc. Họ sẽ xác định quyền hạn, kết nối hệ thống, giám sát hiệu suất và đảm bảo AI tiếp tục hoạt động trong các chính sách đã thiết lập.

Tôi cũng dự đoán vai trò của CIO sẽ mở rộng. Quản lý hàng trăm Đồng nghiệp AI bắt đầu giống như quản lý bất kỳ hạ tầng doanh nghiệp nào khác. Ai đó phải quyết định những gì các Đồng nghiệp AI có thể truy cập, cách họ được đo lường, khi nào họ được cập nhật và liệu họ có mang lại giá trị hay không. Các đội kinh doanh sẽ tiếp tục xác định công việc, trong khi IT trở thành bộ phận nhân sự cho AI, tức là chịu trách nhiệm về nền tảng, quản trị và các kiểm soát vận hành giữ cho lực lượng AI doanh nghiệp hoạt động an toàn.

Cảm ơn bạn đã tham gia phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Atomicwork.