Những gì năm 2026 mang lại cho các công ty tiên phong về Trí tuệ nhân tạo

Nhìn lại, năm 2025 là một thử nghiệm thực sự về nền kinh tế trí tuệ nhân tạo. Dữ liệu gần đây cho thấy một số sự thật khiêm tốn: sự thất bại của các công ty khởi nghiệp tăng lên tới khoảng 40%, 60-70% các dự án thí điểm không bao giờ đạt được sản xuất, và chỉ một phần nhỏ (22%) của các tổ chức đã học cách mở rộng trí tuệ nhân tạo quá các thí nghiệm bị cô lập. Khi các công ty khởi nghiệp tiên phong về trí tuệ nhân tạo bước vào một chương mới, một nơi mà các chỉ số như vòng tài trợ, điểm chuẩn mô hình và demo báo chí không quan trọng, các rào cản thực sự sẽ là cấu trúc, nhận thức và tổ chức.

Trong bài viết này, Alex Kurov, CPO của Zing Coach, khám phá năm lực lượng tiềm ẩn dưới bề mặt phân biệt người chiến thắng với những người thất bại trong năm 2026. Chúng không có trong các bản ghi nhớ của nhà đầu tư, nhưng chúng đã quyết định thành công hoặc sụp đổ trong các hệ thống và quy trình làm việc trí tuệ nhân tạo trực tiếp.

Phương tiện trí tuệ nhân tạo bị phân mảnh

Hãy bắt đầu với một số số liệu khó. Báo cáo “Tình hình Trí tuệ nhân tạo trong Kinh doanh 2025” của MIT cho thấy rằng khoảng 95% các dự án thí điểm trí tuệ nhân tạo không thể cung cấp giá trị đo lường hoặc mở rộng vào sản xuất. Thậm chí một cuộc khảo sát McKinsey lạc quan cho thấy rằng chỉ khoảng 23% của các công ty áp dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng chúng một cách có ý nghĩa, ngụ ý rằng thị trường không quá hào hứng để tích hợp các giải pháp trí tuệ nhân tạo thú vị như trước đây.

Dữ liệu này là một bối cảnh ít thú vị hơn so với những gì chúng ta hy vọng, và mỗi công ty tiên phong về trí tuệ nhân tạo nên chuẩn bị để được kiểm tra kỹ lưỡng trong bối cảnh này vào năm 2026. Các dự án thành công, thành công không phải nhờ vào các mô hình thông minh hơn hoặc lớn hơn. Nhưng bí quyết của họ là gì?

Độ mỏng manh của mô hình và Sự sống còn của những mô hình ổn định nhất

Khi những người không phải là kỹ sư nghe về “trí tuệ nhân tạo”, họ mơ về đầu ra thông minh. Điều quan trọng nhất đối với sự sống còn là liệu hệ thống có thể xử lý sự phức tạp của thế giới thực, nơi dữ liệu bị hỗn độn, các mục tiêu thay đổi liên tục và các trường hợp ngoại lệ không lường trước được xuất hiện để phá vỡ mọi thứ. Một mô hình nên cung cấp đầu ra thông minh mà người dùng cuối mong đợi.

Nhiều thất bại của trí tuệ nhân tạo về đầu ra không thể được ngăn chặn bằng cách tăng khả năng của mô hình. Độ mỏng manh là kẻ thù thực sự. Các mô hình thường được kiểm tra để thực hiện tốt trong các thử nghiệm bị cô lập. Không có gì ngạc nhiên khi chúng bị hỏng dưới những thay đổi nhỏ nhất trong đầu vào, ngữ cảnh hoặc quy trình làm việc. Các hệ thống khác bị ảo giác hoặc hành xử không thể đoán trước khi ở ngoài các điều kiện hẹp mà chúng được đào tạo. Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của doanh nghiệp vẫn đầu tư không đủ vào thiết kế an toàn và độ bền. Tại sao? Bởi vì trong một thời gian dài, tập trung vào các điểm chuẩn hiệu suất tăng dần là đủ để thu hút các nhà đầu tư hào hứng. Thật không may, những điểm chuẩn này sẽ không cứu chúng ta trong việc triển khai.

Đối với năm 2026, các công ty nên ngừng ám ảnh về việc tối đa hóa điểm chuẩn và bắt đầu suy nghĩ về sự ổn định của hệ thống. Liệu mô hình của bạn hoạt động nhất quán trên các biến thể? Liệu nó có thất bại một cách thanh lịch? Liệu nó có phục hồi và tự sửa chữa? Các mô hình mỏng manh sụp đổ ngay khi các quy trình làm việc thực tế yêu cầu bất cứ điều gì ngoài đầu vào giáo科, vì vậy chúng ta không nên xây dựng cho sử dụng giáo khoa.

Lớp phức tạp ẩn: Sự không ổn định của nhiều tác nhân

Khi các hệ thống phát triển từ các mô hình đơn lẻ đến các đường ống tác nhân, các mạng lưới mô-đun trí tuệ nhân tạo tự chủ hoạch định, phối hợp và hành động. Sự liên kết này là lý do tại sao mỗi thất bại nhỏ dẫn đến một vụ nổ lớn. Sự xuất hiện của các hệ thống nhiều tác nhân giới thiệu một mức độ không ổn định hoàn toàn mới, vì mỗi tác nhân thêm sự phức tạp theo cấp số nhân: các trạng thái nội bộ bị phân tâm, các vòng phản hồi bị chồng chất, bạn có thể đặt tên cho nó. Trong khi các chuyên gia thảo luận về những vấn đề này (trên Reddit, hầu hết không trong in), các dãy sai sót đưa các hệ thống trí tuệ nhân tạo nhiều tác nhân thú vị đến đầu gối.

Sự không ổn định của nhiều tác nhân khiến chúng ta phải học hỏi từ các đàn ong. Trong một đàn, mỗi đơn vị có mục tiêu đơn giản, nhưng hành vi tập thể vẫn được quản lý cẩn thận. Các phương pháp kỹ thuật phần mềm truyền thống không áp dụng sạch sẽ ở đây, vì các tác nhân trí tuệ nhân tạo, giống như ong, là xác suất, thích ứng và nhạy cảm với ngữ cảnh. Kết luận? Xử lý việc dàn xếp tác nhân như một kỷ luật thiết kế riêng biệt đòi hỏi phân tích độ bền, kiểm soát tương tác và các ranh giới an toàn gấp giữa các mô-đun.

Thiếu hụt quản trị giết chết tất cả các cơ hội mở rộng

Thậm chí các giải pháp ổn định với hành vi của các tác nhân có thể đoán trước cũng vấp phải quản trị trước khi chúng có cơ hội mở rộng. Nghiên cứu doanh nghiệp gần đây cho thấy rằng hầu hết các công ty sử dụng trí tuệ nhân tạo vẫn thiếu các khuôn khổ quản trị hoàn toàn nhúng mà sẽ bao gồm các thực hành đạo đức, ngưỡng rủi ro, xử lý dữ liệu hoặc giám sát vòng đời. Chỉ một phần nhỏ tích hợp các thực hành này vào các quy trình phát triển tiêu chuẩn của họ.

Tệ hơn, công việc an toàn giai đoạn triển khai, bao gồm cả việc theo dõi thiên vị, theo dõi giải thích, v.v., vẫn chưa được nghiên cứu và triển khai đầy đủ. Về mặt thực tế, điều này có nghĩa là các nhóm phát hành trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực nhạy cảm mà không có kiểm soát thiên vị, mà không có rào cản hoạt động và với các vòng phản hồi dễ bị trôi dạt.

Đối với năm 2026, quản trị sẽ không còn là một hộp kiểm tra nữa. Vì các khoảng trống quản trị đã làm tổn thất danh tiếng của một số công ty vào năm 2025, đã đến lúc nhúng cả chính sách tuân thủ và công cụ vào phát triển và triển khai hàng ngày.

Tải nhận thức

Trong cơn sốt của chu kỳ hype, các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp đã chất đống các công cụ và câu hỏi dựa trên trí tuệ nhân tạo lên các nhóm mà không giảm tải nhận thức. Sự phổ biến nhanh chóng của các công cụ trí tuệ nhân tạo đã mở đường cho việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong bóng tối (nhân viên sử dụng các công cụ không được phê duyệt bên ngoài quản trị). Sau đó, có sự không phù hợp lớn giữa kỳ vọng của con người và sự sẵn sàng của tổ chức. Kết quả? Phức tạp tăng, rõ ràng không.
Không có trí tuệ nhân tạo nào từng mở rộng như một oracle huyền bí thay thế suy nghĩ của con người. Và vì vậy, chúng ta cần con người có thể hiểu và tin tưởng vào các giải pháp trí tuệ nhân tạo và cộng tác với chúng, không chống lại chúng. Tương tác giữa con người và trí tuệ nhân tạo chỉ giống như bất kỳ tương tác máy tính nào khác và cần có các chỉ số hiệu suất đo lường như hiệu chỉnh niềm tin, sự dễ sử dụng nhận thức và trên hết, sự minh bạch.

Độ trễ tích hợp

Các cơ sở dữ liệu thất bại của trí tuệ nhân tạo cho thấy một mẫu: Các dự án trí tuệ nhân tạo hầu hết thất bại vì trí tuệ nhân tạo được gắn vào các hệ thống cũ mà không chú ý đến quy trình làm việc, đường ống dữ liệu và cam kết của tổ chức. Chỉ một thiểu số doanh nghiệp đã chuyển từ thí nghiệm sơ bộ sang triển khai toàn diện. Đó là độ trễ tích hợp cổ điển: dữ liệu không sẵn sàng cho đào tạo hoặc suy luận trí tuệ nhân tạo, ứng dụng không thể hấp thụ đầu ra giàu ngữ cảnh và các nhóm không thể đồng ý về định nghĩa thành công.

Mặc dù không có giải pháp phù hợp với mọi ngành cho vấn đề này, chúng ta không cần thêm các giải pháp trí tuệ nhân tạo nửa thành品. Những người chiến thắng trên thị trường sẽ coi tích hợp là một phần của thiết kế cơ sở hạ tầng, bao gồm kiến trúc dữ liệu, quy trình làm việc của con người và hệ thống phản hồi.

Điều gì phân biệt những người chiến thắng

Thành công của trí tuệ nhân tạo sống hoặc chết tại điểm giao nhau của hệ thống con người và máy. Các công ty quản lý sự phức tạp và không che giấu toàn bộ đều đứng vững giữa sự giảm sút của hype.

Vào năm 2026, những người chiến thắng sẽ có các mô hình ổn định, mạnh mẽ, các hệ sinh thái đa tác nhân có thể dự đoán, quản trị nhúng mở rộng sự tin cậy và tuân thủ, và tích hợp trơn tru vào quy trình làm việc. Các demo hấp dẫn đã ra đi, giá trị đo lường đã vào. Tạm biệt với lời hứa phóng đại của năm 2025, hãy bước vào kỷ nguyên của kỷ luật và sự phù hợp.