Lãnh đạo tư tưởng
Những sai lầm phổ biến nhất của các công ty về trí tuệ nhân tạo
Trong nhiều ngành công nghiệp, các tác nhân AI đang được quảng bá như những giải pháp thay thế liền mạch, dễ dàng lắp đặt cho quy trình làm việc của con người, hứa hẹn hiệu quả tức thì. Nhưng thực tế phức tạp hơn nhiều. Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của việc áp dụng các hệ thống này, và sự thành công của chúng phụ thuộc vào việc triển khai cẩn trọng, nền tảng dữ liệu vững chắc và sự giám sát liên tục của con người.
Báo cáo Chỉ số AI Stanford 2025 mới nhất Khảo sát cho thấy trong khi AI đang thúc đẩy những cải thiện năng suất có thể đo lường được trên khắp các ngành công nghiệp, các tổ chức đồng thời báo cáo về rủi ro độ tin cậy ngày càng tăng và những lỗ hổng dai dẳng trong việc giám sát hoạt động. Dữ liệu khảo sát năm 2025 nhấn mạnh sự gia tăng mạnh mẽ mối lo ngại về lỗi đầu ra và ảo giác, đồng thời tiết lộ rằng mặc dù mức độ trưởng thành của quản trị AI cấp cao đang được cải thiện, nhưng các biện pháp bảo vệ và giảm thiểu rủi ro ở cấp hệ thống vẫn còn tụt hậu.
Những nhóm sẽ thành công trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo này không phải là những nhóm chỉ đơn thuần tích hợp công nghệ mới vào hệ thống của mình và hy vọng sự chuyển đổi sẽ tự nhiên xảy ra. Họ đang nhìn nhận vấn đề một cách tổng thể để suy nghĩ lại về cách thức công việc nên diễn ra, coi trí tuệ nhân tạo như một cơ hội chiến lược để thiết kế lại mô hình hoạt động của mình chứ không phải là một lối tắt dễ dàng.
Tại Quantum Metric, một phó chủ tịch đã thẳng thắn nói: “Cứ mỗi giờ tôi bỏ ra để hoàn thiện một tác nhân, tôi lại nhận lại được nhiều giờ hơn.” Các nhóm ưu tiên trí tuệ nhân tạo hiểu rõ hiệu ứng tích lũy này. Các tác nhân trở thành yếu tố nhân rộng năng suất khi chúng được triển khai, đào tạo và đánh giá đúng cách. Chúng là những người đồng đội, chứ không phải là những công cụ bạn thiết lập rồi quên đi.
Tuy nhiên, nhiều tổ chức lại rơi vào ba cái bẫy dễ đoán trước.
1. Tạo điều kiện cho các tác nhân AI thất bại
Các tác nhân không phải là để giải quyết vấn đề ngay lập tức; sức mạnh thực sự của chúng nằm ở việc mở rộng quy mô các chiến lược đã hiệu quả. Tuy nhiên, nhiều công ty lại triển khai chúng trước khi các chiến lược đó (hoặc dữ liệu đằng sau chúng) ổn định.
Các chuyên viên không thể hoạt động độc lập nếu thiếu kiến thức nền tảng, đào tạo và việc quản lý dữ liệu hiệu quả. Điều này cũng giống như việc đào tạo một nhân viên mới: bạn sẽ không đưa cho họ một chiếc máy tính xách tay và trông chờ vào sự thành công.
Họ cần có mục tiêu rõ ràng, quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu đáng tin cậy, các tiêu chuẩn được xác định và các quy tắc quản trị để hiểu rõ hoạt động kinh doanh và vai trò của họ trong đó.
Gartner Báo cáo AI TRiSM Market Guide nhấn mạnh điểm này: các tổ chức phải lập danh mục các hệ thống AI, phân loại và bảo vệ dữ liệu cơ bản của chúng, đồng thời thực thi các chính sách trên tất cả các trường hợp sử dụng. Gartner đặc biệt nhấn mạnh việc kiểm tra trong quá trình hoạt động và thực thi chính sách là rất quan trọng để ngăn ngừa sự sai lệch, không phù hợp hoặc các quyết định rủi ro cao.
Nếu dữ liệu của bạn không chính xác, không được kết nối và không được duy trì thường xuyên, các nhân viên của bạn sẽ không chỉ kém hiệu quả mà còn tự tin đưa ra những dự đoán sai.
Đây là điểm khác biệt giữa các nhóm tiên phong: họ coi các tác nhân (agent) như những hệ thống cần được đào tạo bài bản, chứ không phải là những cỗ máy tự động học hỏi trong nền. Họ đầu tư vào việc chuyển giao kiến thức có cấu trúc, các vòng lặp củng cố và đánh giá liên tục. Họ hiểu rằng hiệu suất của tác nhân phản ánh chất lượng của môi trường xung quanh nó.
2. Đánh giá thấp vai trò của con người trong tự động hóa
Cuộc thảo luận về trợ lý ảo thường sa vào lối tư duy nhị nguyên sai lầm: con người đối với máy móc. Nhưng trên thực tế, phần lớn trợ lý ảo sẽ hỗ trợ công việc của con người chứ không thay thế hoàn toàn.
Việc đào tạo, giám sát và cải tiến các tác nhân AI là công việc đòi hỏi kỹ năng cao, và nhu cầu về chuyên môn này đang tăng nhanh.
Khảo sát Tình trạng Trí tuệ Nhân tạo Có Trách nhiệm Toàn cầu của Đại học Stanford cho thấy các tổ chức áp dụng AI coi quản trị dữ liệu, rủi ro về độ tin cậy, giám sát và kiểm soát an ninh là những mối quan ngại hàng đầu, cho thấy phán đoán của con người vẫn rất cần thiết trong suốt vòng đời của một tác nhân AI.
Và như McKinsey Như đã nhấn mạnh, vai trò của người quản lý đang phát triển từ quản lý con người sang quản lý hệ thống: các hệ sinh thái gồm con người và các tác nhân cùng làm việc song song. Tương lai của lãnh đạo nằm ở việc điều phối các nhóm kết hợp, đảm bảo sự đồng bộ và liên tục điều chỉnh hiệu suất.
Sự thay đổi này đòi hỏi một bộ kỹ năng quản lý mới: các nhà lãnh đạo phải biết cách “huấn luyện” các nhân viên, kiểm tra khả năng lập luận của họ, chẩn đoán các nguyên nhân gây lỗi và điều chỉnh hành vi. Xét về nhiều mặt, quản lý một nhân viên gần giống với quản lý một nhà phân tích hiệu suất cao hơn là một phần mềm. Đó là một quá trình lặp đi lặp lại, mang tính tương quan và liên tục.
Những đội ngũ xuất sắc trong việc sử dụng nhân viên hỗ trợ không đặt câu hỏi: “Làm thế nào để tự động hóa công việc của con người?”
Họ hỏi, “Làm thế nào để chúng ta thiết kế lại quy trình làm việc này sao cho con người và các tác nhân hỗ trợ lẫn nhau?”
Tư duy hợp tác thay vì đối đầu chính là điều tạo nên sự khác biệt giữa lợi tức đầu tư (ROI) thực sự và những thử nghiệm hời hợt.
3. Phớt lờ các rào cản về mặt vận hành và đạo đức
Triển khai có trách nhiệm là yếu tố quyết định sự thành bại. Các tác nhân hoạt động nhanh chóng và đưa ra những quyết định quan trọng, giống như nhân viên con người, thậm chí đôi khi còn nhanh hơn và ở quy mô lớn hơn.
Các công ty thường đánh giá thấp các rủi ro về vận hành, tuân thủ và đạo đức liên quan đến việc ra quyết định tự chủ. Nhưng những điểm mù trong lĩnh vực này có thể dẫn đến những thất bại dây chuyền.
Khung quản lý rủi ro NIST AI Điều này đưa ra một chỉ thị rõ ràng: các tổ chức phải đánh giá rủi ro AI cùng với rủi ro tài chính, rủi ro về danh tiếng, rủi ro an ninh mạng và rủi ro về quyền riêng tư, đồng thời tích hợp các biện pháp bảo vệ trong mọi giai đoạn của vòng đời AI.
Nói cách khác, quản trị AI phải mang tính cấu trúc. Nó không thể là một vấn đề được xem xét sau cùng.
Gartner cũng nhấn mạnh tầm quan trọng cấp thiết này. Hướng dẫn của họ nhấn mạnh sự cần thiết của việc giám sát trong quá trình hoạt động, kiểm tra sự phù hợp, phát hiện bất thường và xác thực chủ động để ngăn ngừa ảo giác, vi phạm chính sách hoặc suy luận sai lệch.
Việc vội vàng triển khai mà không xem xét kỹ lưỡng hệ thống công nghệ, mô hình quản trị và tình hình rủi ro của tổ chức chắc chắn sẽ dẫn đến nhiều vấn đề hơn là giải quyết được.
Đây là lý do tại sao các công ty tiên tiến nhất hoạt động với nhiệm vụ kép: triển khai nhanh, nhưng quản lý còn nhanh hơn. Họ kết hợp đổi mới với kỷ luật. Họ coi trí tuệ nhân tạo tác nhân (agent-AI) như một hệ thống đang phát triển, đòi hỏi bảo mật, kỹ thuật độ tin cậy và theo dõi quyết định minh bạch, chứ không phải là một hộp đen được phép hoạt động không kiểm soát.
Nơi trí tuệ nhân tạo tác nhân đang mang lại giá trị
Trong nhiều ngành công nghiệp, những người tiên phong đang nhận thấy rằng các tác nhân hoạt động xuất sắc trong các công việc có khối lượng lớn, tuân theo quy tắc và phụ thuộc nhiều vào ngữ cảnh, nơi các quyết định trong thời gian thực giúp nâng cao hiệu suất:
- Trong dịch vụ khách hàng, nhân viên có thể xử lý phân loại ban đầu, tóm tắt vấn đề, đề xuất các hành động tiếp theo phù hợp nhất và chuyển tiếp vấn đề một cách thông minh trong khi vẫn duy trì ngữ cảnh.
- Trong vận hành, chúng có thể giám sát khối lượng công việc, phát hiện các bất thường, khắc phục các sự cố thường xuyên và hỗ trợ người vận hành trong việc ra quyết định.
- Trong lĩnh vực bán hàng và tiếp thị, các chuyên viên có thể quản lý việc sàng lọc khách hàng tiềm năng, định tuyến cuộc trò chuyện, hỗ trợ cá nhân hóa và đảm bảo không bỏ sót bất kỳ khách hàng tiềm năng nào. Họ cũng có thể tự động nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng qua email và đặt lịch họp, giúp các nhóm theo kịp ý định mua hàng của khách mà không cần thêm thao tác thủ công.
Trong mọi trường hợp, các tác nhân tự động hoạt động hiệu quả nhất khi được các chuyên gia con người cung cấp chiến lược, bối cảnh và quản trị, và sẽ gặp trục trặc khi thiếu những yếu tố đó.
Bước tiến tiếp theo: xây dựng các tổ chức sẵn sàng cho trí tuệ nhân tạo.
Đối với lực lượng lao động hiện đại, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo không phải là vấn đề "nếu" mà là "khi nào", và sự khác biệt giữa các nhóm thành công và các nhóm gặp khó khăn nằm ở một yếu tố: sự tham gia.
Họ liên tục đo lường, điều chỉnh, đánh giá, tinh chỉnh và đào tạo lại. Họ xây dựng những nền văn hóa nơi con người và các tác nhân hợp tác chứ không phải cạnh tranh.
Chỉ số AI của Stanford lưu ý rằng trong khi AI có thể thúc đẩy năng suất và tiến bộ khoa học, nó cũng làm tăng rủi ro về bảo mật và độ tin cậy, đòi hỏi các tổ chức phải đầu tư vào giám sát, giảm thiểu rủi ro và quản trị một cách mạnh mẽ như khi đầu tư vào phát triển mô hình.
Các công ty thành công nhờ sử dụng đại lý thường có ba thói quen sau:
- Họ hoạt động trong môi trường minh bạch.
Họ hướng dẫn các nhân viên giải thích các quyết định, làm rõ lý lẽ và vạch trần các mô hình thất bại.
- Họ coi quản trị như một công cụ hỗ trợ.
Các rào chắn bảo vệ làm tăng tốc độ phát triển chứ không làm chậm lại.
- Họ đầu tư vào một "tháp điều khiển" do con người làm việc.
Họ xây dựng các đội ngũ giám sát, xác nhận và kiểm toán các đại lý, giống như cách họ làm với bất kỳ hệ thống quan trọng nào khác.
Đặt nền tảng cho lợi tức đầu tư (ROI) có ý nghĩa
Các tác nhân AI thực sự có thể cách mạng hóa năng suất, nhưng chỉ khi nền tảng vững chắc và việc triển khai được thực hiện có chủ đích. Điều này đòi hỏi:
- dữ liệu chính xác và liên kết
- quy trình hội nhập có cấu trúc
- quản lý minh bạch
- giám sát có sự tham gia của con người
- sàng lọc liên tục
- sự thống nhất giữa các nhóm kết hợp
Các tổ chức coi các tác nhân là đối tác thay vì là lối tắt sẽ là những tổ chức khai phá được lợi nhuận tích lũy mà trí tuệ nhân tạo dựa trên tác nhân có thể mang lại.
Kỷ nguyên của các tác nhân là về việc thiết kế lại các hệ thống để con người và các tác nhân cùng nhau phát huy thế mạnh của nhau. Và những công ty sẵn sàng thực hiện công việc đó ngày hôm nay sẽ định hình ranh giới năng suất trong tương lai.
