Được xuất bản cách đây 11 giây vào ngày 5 tháng 3, 2025
Bởi Spencer O’Leary, CEO khu vực Bắc Mỹ của ActiveOps

AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt đến mức mỗi bước tiến về phía trước đều là một bước vào vùng chưa biết. Cơ hội là rất lớn, nhưng rủi ro có thể còn lớn hơn. Mặc dù AI hứa hẹn sẽ cách mạng hóa các ngành công nghiệp — từ tự động hóa các tác vụ thường xuyên đến cung cấp những hiểu biết sâu sắc thông qua phân tích dữ liệu — nó cũng mang lại những tình huống tiến thoái lưỡng nan về đạo đức, sự thiên vị, các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu và thậm chí là tỷ suất lợi nhuận âm (ROI) nếu không được triển khai đúng cách.

Các nhà phân tích đã bắt đầu đưa ra dự đoán về cách mà tương lai của AI sẽ — ít nhất là một phần — được định hình bởi rủi ro.

Theo một báo cáo năm 2025 của Gartner với tiêu đề “Riding The AI Whirlwind” (Cưỡi cơn lốc AI), mối quan hệ của chúng ta với AI sẽ thay đổi khi công nghệ này phát triển và khi các rủi ro này hình thành. Chẳng hạn, báo cáo dự đoán rằng các doanh nghiệp sẽ bắt đầu đưa các điều khoản bảo vệ pháp lý liên quan đến AI cảm xúc vào trong điều khoản và điều kiện của họ — với lĩnh vực chăm sóc sức khỏe được kỳ vọng sẽ bắt đầu thực hiện những cập nhật này trong vòng hai năm tới. Báo cáo cũng cho rằng, đến năm 2028, hơn một phần tư các vụ vi phạm dữ liệu doanh nghiệp sẽ được truy vết tới một dạng lạm dụng tác nhân AI nào đó, cho dù là từ các mối đe dọa nội bộ hay các tác nhân độc hại bên ngoài.

Ngoài các quy định và bảo mật dữ liệu, còn có một rủi ro khác — tương đối khó thấy — với mức độ nghiêm trọng không kém. Không phải doanh nghiệp nào cũng “sẵn sàng” cho AI, và mặc dù có thể rất hấp dẫn khi triển khai AI một cách vội vàng, nhưng điều đó có thể dẫn đến những tổn thất tài chính lớn và các trở ngại trong vận hành. Lấy ví dụ về một ngành công nghiệp nặng về dữ liệu như dịch vụ tài chính. Mặc dù AI có tiềm năng tăng cường đáng kể khả năng ra quyết định cho các đội ngũ vận hành trong ngành này, điều đó chỉ hiệu quả khi các đội ngũ đó có thể tin tưởng vào những hiểu biết mà họ dựa vào. Trong một báo cáo năm 2024, ActiveOps tiết lộ rằng 98% các nhà lãnh đạo dịch vụ tài chính cho rằng họ gặp phải những “thách thức đáng kể” khi áp dụng AI cho việc thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu. Ngay cả sau khi triển khai, 9 trong 10 người vẫn gặp khó khăn trong việc lấy được những hiểu biết cần thiết. Nếu không có một cơ chế quản trị có cấu trúc, trách nhiệm rõ ràng và một đội ngũ có kỹ năng để diễn giải các khuyến nghị do AI đưa ra, thì rủi ro thực sự đối với các doanh nghiệp này là các dự án AI của họ có thể trở thành một gánh nặng nhiều hơn là một tài sản.

Đi trên dây với AI không phải là đi nhanh; đó là đi một cách thông minh.

Rủi ro cao, Cược lớn

Tiềm năng của AI trong việc chuyển đổi doanh nghiệp là không thể phủ nhận, nhưng chi phí của việc sai lầm cũng vậy. Trong khi các doanh nghiệp háo hức tận dụng AI để tăng hiệu quả, tự động hóa và ra quyết định theo thời gian thực, các rủi ro cũng đang gia tăng nhanh chóng không kém các cơ hội. Một bước đi sai trong quản trị AI, thiếu sự giám sát hoặc phụ thuộc quá mức vào các hiểu biết do AI tạo ra dựa trên dữ liệu không đầy đủ hoặc được quản lý kém có thể dẫn đến đủ loại hậu quả — từ tiền phạt do vi phạm quy định, các vụ xâm phạm an ninh do AI gây ra, quyết định sai lầm, cho đến thiệt hại về uy tín. Khi các mô hình AI ngày càng có vai trò đưa ra — hoặc ít nhất là ảnh hưởng đến — các quyết định kinh doanh quan trọng, các doanh nghiệp cần phải ưu tiên quản trị dữ liệu trước khi mở rộng các sáng kiến AI của mình. Như McKinsey đã nói, các doanh nghiệp sẽ cần phải áp dụng tư duy “mọi thứ, ở khắp mọi nơi, cùng một lúc” để đảm bảo rằng dữ liệu trên toàn bộ doanh nghiệp có thể được sử dụng một cách an toàn và bảo mật trước khi phát triển các sáng kiến AI.

Đây có thể coi là một trong những rủi ro lớn nhất liên quan đến AI. Lời hứa về tự động hóa và hiệu quả có thể rất hấp dẫn, khiến các công ty đổ nguồn lực vào các dự án dựa trên AI trước khi đảm bảo rằng dữ liệu của họ đã sẵn sàng để hỗ trợ các dự án đó. Nhiều tổ chức vội vàng triển khai AI mà không thiết lập trước cơ chế quản trị dữ liệu chặt chẽ, sự hợp tác giữa các bộ phận hoặc chuyên môn nội bộ, cuối cùng dẫn đến các mô hình AI củng cố các thiên kiến hiện có, tạo ra các kết quả không đáng tin cậy và không mang lại tỷ suất lợi nhuận (ROI) như mong đợi. Thực tế là AI không phải là một giải pháp “cắm và chạy” — đó là một khoản đầu tư chiến lược dài hạn đòi hỏi phải có kế hoạch, sự giám sát có cấu trúc và một đội ngũ có đủ kỹ năng để sử dụng nó một cách hiệu quả.

Xây dựng Nền tảng Vững chắc

Theo lời của nghệ sĩ đi dây và nhà lãnh đạo doanh nghiệp, Marty Wolner, lời khuyên tốt nhất khi học đi trên dây chùng là bắt đầu từ những bước nhỏ: “Đừng cố đi dây qua hẻm núi ngay lập tức. Hãy bắt đầu với một sợi dây thấp và dần dần tăng khoảng cách và độ khó khi bạn nâng cao kỹ năng và sự tự tin của mình.” Ông cho rằng điều này cũng đúng với kinh doanh: “Những chiến thắng nhỏ có thể chuẩn bị cho bạn đối mặt với những thách thức lớn hơn.”

Để AI mang lại giá trị bền vững lâu dài, những “chiến thắng nhỏ” này là vô cùng quan trọng. Trong khi nhiều tổ chức tập trung vào khả năng công nghệ của AI và tìm cách vượt qua đối thủ cạnh tranh, thách thức thực sự nằm ở việc xây dựng đúng khung vận hành để hỗ trợ việc áp dụng AI trên quy mô lớn. Điều này đòi hỏi một cách tiếp cận ba mũi nhọn: quản trị vững chắc, học hỏi liên tục và cam kết phát triển AI một cách có đạo đức.

Quản trị

AI không thể hoạt động hiệu quả nếu thiếu một khung quản trị có cấu trúc để xác định cách nó được thiết kế, triển khai và giám sát. Nếu không có quản trị, các sáng kiến AI có nguy cơ trở nên rời rạc, thiếu trách nhiệm hoặc thậm chí nguy hiểm. Các doanh nghiệp cần thiết lập các chính sách rõ ràng về quản lý dữ liệu, tính minh bạch trong quyết định và giám sát hệ thống để đảm bảo các hiểu biết từ AI có thể đáng tin cậy, có thể giải thích và có thể kiểm toán. Các nhà quản lý đã bắt đầu siết chặt các yêu cầu về quản trị AI, với các khung pháp lý như Đạo luật AI của EU và các quy định của Mỹ đang phát triển nhằm buộc các công ty phải chịu trách nhiệm về cách AI được sử dụng trong việc ra quyết định. Theo Gartner, các nền tảng quản trị AI sẽ đóng vai trò then chốt trong việc giúp các doanh nghiệp quản lý hiệu suất pháp lý, đạo đức và vận hành của các hệ thống AI, đảm bảo tuân thủ quy định mà vẫn duy trì được sự linh hoạt. Các tổ chức không áp dụng quản trị AI ngay từ bây giờ có thể sẽ phải đối mặt với những hậu quả đáng kể về pháp lý, uy tín và tài chính trong tương lai.

Con người

AI chỉ hiệu quả khi có những con người biết cách sử dụng nó. Trong khi các doanh nghiệp thường tập trung vào bản thân công nghệ, khả năng của đội ngũ nhân viên trong việc hiểu và tích hợp AI vào các hoạt động hàng ngày cũng quan trọng không kém. Nhiều tổ chức mắc sai lầm khi cho rằng AI sẽ tự động cải thiện quá trình ra quyết định, trong khi thực tế nhân viên cần được đào tạo để hiểu và sử dụng hiệu quả các hiểu biết do AI tạo ra. Nhân viên không chỉ cần thích nghi với các quy trình do AI điều khiển mà còn cần phát triển kỹ năng tư duy phản biện để thách thức các kết quả từ AI khi cần thiết. Nếu không làm được điều này, các doanh nghiệp có nguy cơ phụ thuộc quá mức vào AI — để các mô hình sai lệch ảnh hưởng đến các quyết định chiến lược mà không được kiểm soát. Các chương trình đào tạo, nâng cao kỹ năng và giáo dục AI liên ngành cần trở thành ưu tiên hàng đầu để đảm bảo rằng nhân viên ở mọi cấp độ có thể cộng tác với AI thay vì bị thay thế hoặc bỏ rơi bởi nó.

Đạo đức

Nếu AI muốn trở thành một công cụ thúc đẩy thành công lâu dài cho doanh nghiệp, nó phải được xây dựng trên các nguyên tắc đạo đức. Thiên kiến thuật toán, vi phạm quyền riêng tư dữ liệu và các quy trình ra quyết định không minh bạch đã làm xói mòn niềm tin vào AI ở một số ngành công nghiệp. Các tổ chức cần đảm bảo rằng các quyết định dựa trên AI tuân thủ các tiêu chuẩn pháp lý và quy định, đồng thời khách hàng, nhân viên và các bên liên quan có thể tin tưởng vào các quy trình do AI hỗ trợ. Điều này đồng nghĩa với việc phải thực hiện các biện pháp chủ động để loại bỏ thiên kiến, bảo vệ quyền riêng tư và xây dựng các hệ thống AI hoạt động một cách minh bạch. Theo Ngân hàng Thế giới, “Quản trị AI là về việc tạo ra cơ hội công bằng, bảo vệ quyền lợi và — quan trọng nhất — xây dựng niềm tin vào công nghệ.”

Dữ liệu

Có một tập dữ liệu hợp nhất trên toàn bộ hoạt động của doanh nghiệp là rất quan trọng để xác định cả điểm bắt đầu và kết thúc cho sự tham gia của AI. Biết được AI đang được sử dụng ở đâu, hiểu được nên triển khai AI ở đâu và phát hiện các cơ hội để mở rộng sự tham gia của AI là yếu tố then chốt cho thành công lâu dài. Dữ liệu cũng là thước đo tốt nhất để đánh giá lợi ích của AI — nếu các doanh nghiệp không hiểu rõ vị trí “bắt đầu” của mình và không đo lường hành trình của AI, họ sẽ không thể chứng minh được các lợi ích mà nó mang lại. Như Galileo từng nói: “Hãy đo lường những gì có thể đo lường được, và những gì chưa thể đo lường, hãy làm cho nó có thể đo lường được.”

Đi trên dây là câu chuyện của sự chuẩn bị, bình tĩnh và tìm kiếm sự cân bằng trong từng bước tiến. Các doanh nghiệp tiếp cận AI với sự thận trọng có tính toán, quản trị dữ liệu có cấu trúc và đội ngũ nhân viên có kỹ năng sẽ là những người có thể vượt qua an toàn, trong khi những ai vội vàng tiến về phía trước mà không có chỗ đứng vững chắc có nguy cơ phải trả giá đắt.