Ngày nay, mọi quốc gia và mọi doanh nghiệp đều có khát vọng AI. Chúng ta chứng kiến điều đó ở khắp nơi: Sự ra đời của các mô hình nền tảng mới, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được bản địa hóa, những tuyên bố mạnh mẽ về chuyển đổi số và các chính sách thúc đẩy AI ngày càng tăng tốc.
Song, cần thẳng thắn nhìn nhận rằng, khát vọng tự thân không thể tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Khát vọng không thể bảo vệ một mạng lưới tài chính xuyên biên giới trước các cuộc tấn công mạng. Khát vọng là tuyên bố về ý định. Lợi thế cạnh tranh mới là tuyên bố của kết quả.
Để chuyển từ ý định sang kết quả, cần một mô hình hợp tác mới, đòi hỏi sự kết hợp xuyên biên giới giữa nguồn vốn, hạ tầng, tinh thần khởi nghiệp mạnh mẽ và nguồn nhân lực chất lượng cao.
| |
Ông Phạm Minh Tuấn, Phó tổng giám đốc Tập đoàn FPT, Tổng giám đốc FPT Software |
Thực tế doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
Nhìn vào bức tranh doanh nghiệp toàn cầu, các tổ chức đang phải đối mặt với 3 vấn đề cốt lõi: Làm chủ AI, mở rộng quy mô AI và triển khai AI một cách an toàn.
Trước hết là AI có chủ quyền (Sovereign AI). Theo các dữ liệu toàn cầu gần đây, có tới 93% lãnh đạo doanh nghiệp xem chủ quyền AI là vấn đề quản trị công nghệ quan trọng nhất và 71% coi đây là vấn đề mang tính sống còn. Tại châu Âu, đặc biệt là Pháp - thị trường có yêu cầu rất cao về quản lý và an ninh, 62% tổ chức đang chủ động tìm kiếm các giải pháp AI có chủ quyền.
Tiếp theo là bài toán triển khai AI trong doanh nghiệp. Nghiên cứu gần đây của FPT và Forrester, thực hiện với 400 lãnh đạo cấp cao trên toàn cầu, đã chỉ ra một nghịch lý đáng chú ý: Dù 82% tổ chức tự đánh giá mức độ trưởng thành AI của mình ở mức trung bình đến cao, nhưng chỉ 23% đạt được mức tích hợp AI trên toàn doanh nghiệp.
Tại châu Âu và Pháp, khoảng một nửa các sáng kiến AI vẫn chỉ dừng ở giai đoạn thử nghiệm hoặc bị giới hạn trong từng bộ phận. Nguyên nhân là các tổ chức gặp khó khăn trong việc tích hợp AI vào quy trình vận hành hiện hữu (41%) và phá bỏ các “ốc đảo dữ liệu” (38%).
Thứ ba là niềm tin khi mở rộng quy mô. Khi các ứng dụng AI ngày càng phát triển, các rủi ro cũng gia tăng. Hơn 40% lãnh đạo doanh nghiệp bày tỏ quan ngại sâu sắc về bề mặt tấn công an ninh mạng mở rộng và yêu cầu tuân thủ xuyên biên giới. Trong khi đó, 37% vẫn gặp khó khăn trong việc thiết kế mô hình cộng tác hiệu quả giữa con người và AI.
Thông điệp từ cộng đồng doanh nghiệp toàn cầu là rất rõ ràng: Họ không cần thêm những dự án thử nghiệm đơn lẻ, mà cần những đối tác có khả năng công nghiệp hóa AI ở quy mô lớn với quản trị, bảo mật và năng lực vận hành được tích hợp ngay từ đầu.
Ngày nay, ngày càng nhiều doanh nghiệp nhận thấy sức mạnh của AI, nhưng không nhiều tổ chức thực sự khai thác được giá trị của công nghệ này. Có tới 87% CEO cho biết AI là ưu tiên chiến lược số một của họ, nhưng chỉ 12% doanh nghiệp thực sự đưa AI vào vận hành trong thực tế. Khoảng cách này là rất lớn.
Nguyên nhân nằm ở những nhận thức chưa đầy đủ về mức độ trưởng thành AI. Một dự án thử nghiệm ở đây, một chatbot ở kia, hay một vài công cụ nâng cao năng suất được triển khai rời rạc. Tất cả giống như những mảnh ghép phân tán, chưa đi theo một lộ trình đúng đắn để tạo ra thành công.
Điều doanh nghiệp cần không phải là thêm một mô hình AI mới, mà là một lộ trình chuyển đổi. Các mô hình AI mới xuất hiện gần như mỗi ngày. Hôm nay, Anthropic có thể được xem là dẫn đầu; ngày mai, ChatGPT có thể vươn lên và ngày kế tiếp có thể là Gemini. Bởi vậy, điều quan trọng không phải là ai đang đứng số một, mà là doanh nghiệp có thể tận dụng các công nghệ AI đó để tạo ra giá trị cho hoạt động kinh doanh của mình như thế nào.
5 cấp độ trưởng thành AI và 4 trụ cột công nghệ then chốt
Hiện tại, FPT đang triển khai CASAN - một phương pháp chuyển đổi AI toàn diện, được thiết kế để giúp doanh nghiệp ứng dụng AI ở quy mô lớn. Không chỉ là một mô hình đánh giá mức độ trưởng thành AI, CASAN cung cấp một lộ trình có cấu trúc, giúp doanh nghiệp thu hẹp khoảng cách giữa thử nghiệm và triển khai AI trên quy mô toàn tổ chức.
Khung năng lực này trả lời 4 câu hỏi quan trọng: Doanh nghiệp đang ở đâu trên hành trình AI? Doanh nghiệp cần làm gì để chuyển sang giai đoạn tiếp theo? Doanh nghiệp cần những dịch vụ, nền tảng, nhân lực và tài sản trí tuệ nào ở mỗi cấp độ? AI có thể tạo ra giá trị và mang lại tỷ suất hoàn vốn (ROI) như thế nào cho CEO và ban lãnh đạo doanh nghiệp?
CASAN là từ viết tắt của 5 cấp độ trưởng thành AI:
1. Curious (Khám phá): Doanh nghiệp bắt đầu thử nghiệm AI, nhưng chưa có hệ thống AI trên toàn doanh nghiệp. Giống như khi lần đầu bật chế độ kiểm soát hành trình (cruise control) trên xe, bạn thấy chiếc xe có thể tự duy trì tốc độ, nhưng chưa thực sự hiểu nó có thể làm được gì tiếp theo. Nhiều dự án thử nghiệm được triển khai, nhưng chưa mang lại hiệu quả về năng suất hay giá trị kinh doanh.
2. Augmented (Tăng cường): Doanh nghiệp bắt đầu trang bị các công cụ AI cho nhân viên, chẳng hạn tài khoản ChatGPT hoặc Gemini, với kỳ vọng AI sẽ trở thành công cụ hỗ trợ công việc. Nhân viên có thể sử dụng AI để làm bài thuyết trình, viết nội dung hoặc tạo mã lập trình. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp mắc kẹt ở giai đoạn này trong thời gian dài và đặt câu hỏi: “Tại sao chúng tôi chưa thấy AI tác động rõ ràng đến doanh thu hoặc chi phí?”.
Nguyên nhân là tốc độ ứng dụng AI của mỗi cá nhân khác nhau. Một số nhân viên tận dụng AI rất tốt, số khác gần như chưa sử dụng. Những “điểm nghẽn” vẫn tồn tại vì AI chưa trở thành một nền tảng tiêu chuẩn cho toàn tổ chức. Nếu tiếp tục sử dụng ví dụ về ô tô, đây giống như giai đoạn xe có thể tự điều chỉnh tốc độ và khoảng cách với xe phía trước, nhưng người lái vẫn phải liên tục chú ý và điều khiển.
3. Standardized (Chuẩn hóa): Đây là giai đoạn AI thực sự bắt đầu phát huy giá trị. Doanh nghiệp không chỉ cung cấp công cụ AI cho nhân viên, mà còn xây dựng một nền tảng AI thống nhất với dữ liệu được chia sẻ, ngữ cảnh được kết nối và các AI Agent có thể phối hợp với nhau.
AI Agent có thể được hiểu như những “nhân viên số” - không chỉ hỗ trợ, mà còn có khả năng hành động và hoàn thành công việc. Ở cấp độ này, AI giống như hệ thống tự lái hoạt động trong môi trường kiểm soát và có rủi ro thấp, chẳng hạn trên đường cao tốc.
4. Automated (Tự động hóa): Doanh nghiệp bắt đầu triển khai AI Agent ở quy mô lớn. Sẽ có cả một “đội quân” AI Agent hoạt động trong tổ chức.
Nhân viên chuyển sang vai trò mới - trở thành những “người quản lý AI Agent” (Agent Boss), theo cách gọi của Microsoft. Con người vẫn nắm quyền điều hành, nhưng chủ yếu giám sát, đặt mục tiêu và định hướng cho các AI Agent thực hiện công việc. Điều này tương tự như xe robotaxi có thể tự vận hành trong môi trường đô thị, mà không cần giám sát liên tục.
5. Native (AI-Native): Đây là giai đoạn AI trở thành cốt lõi của mô hình vận hành doanh nghiệp. Từ cấp độ 1 đến cấp độ 4, doanh nghiệp vẫn duy trì các quy trình truyền thống và bổ sung AI vào đó. Nhưng ở cấp độ 5, tổ chức được tái cấu trúc hoàn toàn với AI là nền tảng cốt lõi. Nếu loại bỏ AI, doanh nghiệp sẽ không thể vận hành. Đó chính là ý nghĩa của một doanh nghiệp AI-Native.
Để hỗ trợ doanh nghiệp chuyển dịch từ cấp độ này sang cấp độ khác, chúng tôi xác định 4 trụ cột công nghệ then chốt gồm: Harness Engineering (kỹ nghệ điều phối AI); Computational & Inferential Infrastructure (hạ tầng tính toán và suy luận); Human-led, AI-first (con người dẫn dắt, AI ưu tiên) và AI Delegation Architecture (kiến trúc phân quyền cho AI).
Đối với mô hình “Human-led, AI-first”, FPT cho rằng, con người vẫn phải giữ quyền kiểm soát và chịu trách nhiệm cuối cùng. AI Agent giúp công việc diễn ra nhanh hơn, nhưng không thay thế vai trò quyết định của con người.
Với hạ tầng tính toán, các hệ thống truyền thống như SAP hay Oracle ERP vẫn đóng vai trò quan trọng vì chúng cung cấp độ chính xác gần như tuyệt đối, trong khi AI luôn tồn tại một tỷ lệ sai số nhất định. Khi kết hợp AI với các hệ thống cốt lõi này, doanh nghiệp có thể xây dựng được một nền tảng vừa thông minh, vừa an toàn.
Đặc biệt, FPT nhấn mạnh vai trò của “Harness Engineering” - khái niệm được xem là từ khóa của AI trong năm 2026. Nếu ví các mô hình AI là một con ngựa trắng có thể chạy rất nhanh, thì Harness chính là bộ dây cương giúp con người điều khiển con ngựa đó đi đúng hướng, tăng tốc khi cần và giảm tốc nếu muốn. Không có Harness, AI có thể đi chệch hướng và ngược lại, chỉ khi có thì doanh nghiệp mới có thể kiểm soát AI ở quy mô lớn.
Để điều hướng và kiểm soát AI hiệu quả, các kỹ sư cần làm chủ 7 thành phần cốt lõi của Harness. Chính những thành phần này giúp bảo đảm AI thực hiện đúng nhiệm vụ, an toàn và tạo ra tỷ suất hoàn vốn cho doanh nghiệp.
Với tất cả những ý nghĩa đó, hành trình chuyển đổi AI không nên là hành trình đơn độc!