1. Những cơ hội
• Kỷ nguyên AI đang mở ra những đột phá mới đối với các công ty phát triển AI, và mang đến rất nhiều cơ hội mới cho các tổ chức và doanh nghiệp ở khắp các lĩnh vực, ngành nghề. Các công ty AI và doanh nghiệp nhận ra giá trị không thể nghi ngờ mà AI mang lại, tăng tốc phát triển và áp dụng AI từ năm 2018. Hiện nay AI được ứng dụng ngày càng sâu rộng khắp các lĩnh vực. Nhưng hầu hết các dự án AI trước năm 2021 vẫn thất bại: khoảng 80% chưa từng triển khai và những dự án đã triển khai chỉ mang lại lợi nhuận trong ~60% thời gian.
Ngành AI trước năm 2020 ở giai đoạn “thủ công” trong phát triển với các chuyên gia và kỹ sư tự thiết kế các hệ thống AI chỉ dùng cho một vài ứng dụng cụ thể mà chưa phát triển thành hệ sinh thái hay chuỗi cung ứng sâu sắc và linh hoạt cần thiết cho bất kỳ đổi mới nền tảng nào để mở rộng quy mô. Điều này đòi hỏi những nhà phát triển và cung cấp có đầy đủ các công cụ chuyên dụng để xây dựng và triển khai các AI, cũng như đưa ra và thống nhất các quy chuẩn tương tác để các công cụ này làm việc cùng nhau liền mạch.
Trước khi AI tạo sinh ChatGPT làm thế giới kinh ngạc vào 11/2022, hầu hết giải pháp AI theo hướng AI hẹp chuyên thực hiện nhiệm vụ riêng, như các tổ chức tài chính sử dụng AI dự đoán thị trường chứng khoán, hay Google đưa AI vào chẩn đoán bệnh tim; Hoặc Morgan Stanley sử dụng AI để hỗ trợ các nhà quản lý tài sản trên toàn cầu. Insilico Medicine tạo ra AI để dự đoán tỉ lệ thành công thử nghiệm lâm sàng liệu pháp y tế mới với độ chính xác trên 80%. Còn AstraZeneca tăng tốc phát triển thuốc bằng cách sử dụng các mô hình AI về hóa sinh và hình ảnh bệnh lý kỹ thuật số để giúp tạo ra các phân tử mới.
Xu hướng công nghiệp hóa AI được hình thành từ năm 2020. Chuỗi cung ứng AI phát triển nhanh chóng bởi nỗ lực từ các bigtech và các startup. Năm 2021 được xem là thời điểm chuyển mình khi phần lớn các dự án AI bắt đầu thành công, thúc đẩy mở rộng áp dụng AI. Đến tháng 12/2025, thống kê có 498 kỳ lân AI với tổng giá trị khoảng 2700 tỉ USD trong số khoảng 90.900 công ty AI hoạt động trên toàn thế giới.
Những AI tạo sinh phát hành từ cuối năm 2022 đến năm 2024 như ChatGPT tuy gây ấn tượng mạnh với toàn thế giới nhưng giới doanh nghiệp vẫn e dè áp dụng, bởi rủi ro lộ lọt dữ liệu nội bộ, và chúng có thể không trả lời với đầu vào phi logic hoặc thiếu dữ liệu, cũng như có xu hướng xâm phạm quyền riêng tư. Thêm nữa, tỉ lệ ảo giác của các AI này còn rất cao. Theo nghiên cứu của giới chuyên môn, các AI phát hành năm 2022-2023 có tỉ lệ ảo giác đạt đến 25-40%, và vẫn đưa ra nội dung độc hại theo câu lệnh đầu vào xấu.
Năm 2025, AI chuyển từ các chatbot mang tính phỏng đoán sang tác nhân AI (agentic) có khả năng tự động thực hiện nhiệm vụ, tạo ra kết quả đáng tin cậy. Và sang năm 2026, AI tiến bộ thêm với AI vật lý (robotic) mang đến kết quả ổn định, tin cậy và bảo mật hơn. Nhất là các AI tiên tiến phát hành năm 2025-2026 cho tùy chỉnh với dữ liệu riêng, cho phép tạo ra những chatbot và các agentic chuyên dụng với hiệu suất nâng cao, giúp tăng vượt bậc năng suất và chất lượng trong các quy trình công việc ở khắp các ngành nghề, tạo ra rất nhiều cơ hội để các doanh nghiệp đổi mới, phát triển và duy trì tính cạnh tranh.
Các chatbot, agentic và robotic được huấn luyện với dữ liệu riêng có thể giúp doanh nghiệp tiếp cận thị trường mới, cải thiện dịch vụ khách hàng, một số trường hợp giúp tạo ra sản phẩm mới và nguồn doanh thu mới. Nhu cầu triển khai các chatbot, agentic và robotic trong thực tế hiện nay đang tăng mạnh trên thế giới, nhất là các doanh nghiệp đang tăng nhanh triển khai các agentic và robotic chuyên dụng trong các quy trình công việc hàng ngày.
• Trong khi công nghệ RPA (Robotic Process Automation) trở thành xu hướng tăng mạnh trên thế giới từ năm 2017. RPA sử dụng phần mềm để tự động hóa các quy trình công việc mà con người từng làm, như thông dịch, trích xuất thông tin từ giấy tờ và chuyển thành dữ liệu, giao tiếp với khách hàng qua email, phone và web site,... Theo McKinsey, có khoảng 5% công việc có thể tự động hóa hoàn toàn, và khoảng 60% có thể tự động hóa một phần.
Ví dụ, nền tảng tự động hóa quy trình nghiệp vụ doanh nghiệp FPT akaBot công nghệ RPA ra đời năm 2018, giúp tự động hóa hơn 250 quy trình trên mỗi công đoạn hay vị trí công việc khác nhau trong nhiều ngành nghề. FPT akaBot vươn tầm thế giới, đến cuối năm 2023 đã được sử dụng tại hơn 2000 doanh nghiệp ngành tài chính, ngân hàng, logistics, sản xuất, bán lẻ... ở 15 quốc gia. Riêng doanh thu bản quyền 5 năm từ Nhật Bản đạt 6,5 triệu USD.
Hay ứng dụng FPT.AI Reader ra mắt 1/2021, giúp tự động số hóa mất vài phút mỗi bộ chứng từ xuất nhập khẩu (bao gồm hàng chục loại giấy tờ khác nhau) với độ chính xác cao (~98%), phù hợp cho các địa điểm xuất nhập khẩu đường bộ, ga đường sắt, cảng hàng không, cảng biển, bưu điện quốc tế vốn rất tốn thời gian trong quy trình xuất nhập khẩu.
• Hiện nay các tài nguyên cho xây dựng AI khá dồi dào, tăng trưởng nhanh chóng, bao gồm rất nhiều mô hình AI, bộ dữ liệu (dataset) và bộ mã nguồn (source code) được lưu trữ trên các nền tảng công khai, (bảng 1). Ngoài ra, việc chia sẻ và cung cấp các công cụ và dịch vụ nền tảng tăng nhanh chóng, tạo cơ hội dễ dàng sử dụng cho không chỉ các công ty công nghệ và nhà phát triển AI mà cho cả các tổ chức và doanh nghiệp ứng dụng AI.
• Từ năm 2025 đã xuất hiện các nền tảng agentic mở như Moltbook - mạng xã hội dành cho các agentic - ra mắt 1/2025, cho phép các agentic tự động đăng bài, bình luận, tương tác với nhau, con người chỉ quan sát, không tham gia trực tiếp. Nền tảng OpenClaw ra mắt 11/2025, cho phép người dùng tạo ra các agentic có thể tự động thực hiện rất nhiều tác vụ như: Kết nối các mô hình AI như GPT, Claude,…; Chạy các quy trình công việc cụ thể được lập trình sẵn; Tự động hóa trình duyệt và quản lý email, điều phối lịch trình; Tự động hóa quy trình kinh doanh, lập báo cáo tài chính hoàn chỉnh từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau; Quản lý tệp, cài đặt phần mềm và quản lý các tiến trình đang chạy, hoặc kiểm tra và sửa lỗi code, cũng như triển khai phần mềm và tạo API trực tiếp trên máy tính hoặc máy chủ;...
Tuy nhiên, sử dụng nền tảng agentic mở như trên có nguy cơ gặp rủi ro lớn về bảo mật, ít phù hợp với tổ chức và doanh nghiệp, nhất là khi sử dụng hoặc tích hợp với dữ liệu nội bộ. Từ năm 2025 đã ra đời những nền tảng agentic tiên tiến dành cho khối doanh nghiệp có thể tùy chỉnh, tự động hóa công việc, vận hành với đa mô hình AI và bảo mật tăng cường.
Đầu tiên, nền tảng agentic Agentforce 1.0 chính thức ra mắt 29/10/2024, Agentforce 2.0 vào 12/2024 và Agentforce 3 phát hành 6/2025, được công ty Salesforce (Mỹ) thiết kế dành cho doanh nghiệp với quy trình làm việc trong môi trường CRM (quản lý quan hệ khách hàng), giúp tự động hóa: Chăm sóc khách hàng, marketing, bán hàng, vận hành nội bộ. Agentforce được tích hợp đa mô hình AI: OpenAI GPT-5, Anthropic Claude, mô hình nội bộ và mô hình của đối tác khác. Agentforce tăng trưởng rất nhanh về doanh thu và số lượng hợp đồng, đạt hơn 29.000 hợp đồng với khách hàng doanh nghiệp kể từ khi ra mắt đến nay.
Nền tảng Gemini Enterprise dành cho doanh nghiệp được Google ra mắt vào 9/10/2025, vận hành với đa mô hình AI tiên tiến nhất: Gemini 2.5 Pro và Deep Think, hoạt động như một nền tảng đối thoại, cho phép các agentic tương tác với dữ liệu, tài liệu và ứng dụng nội bộ của doanh nghiệp. Gemini Enterprise được nâng cấp với Gemini 3.0 Pro và Gemini 3.0 Flash vào 12/2025, cập nhật hoạt động với Gemini 3.1 Pro và Gemini 3.1 Flash vào 3/2026, cung cấp một bộ các agentic được Google xây dựng sẵn để hỗ trợ các công việc như nghiên cứu chuyên sâu và phân tích dữ liệu, cũng như hỗ trợ kết nối bảo mật và khai thác dữ liệu từ Microsoft 365 để thực thi các tác vụ phức tạp trong Office 365 mà không cần chuyển dữ liệu sang Google. Nền tảng này cũng cung cấp những công cụ để các doanh nghiệp tự xây dựng và triển khai các agentic tùy chỉnh riêng, thực hiện các tác vụ xuyên suốt hai nền tảng.
Hay nền tảng agentic Anthropic Claude Cowork ra mắt 1/2026 vận hành với mô hình AI Claude Opus 4.5 và Claude Sonnet 4.5, hoạt động hiệu quả theo nhiều loại công việc trong từng nghề cụ thể như văn phòng, nhân sự, quản lý tài sản hay bán hàng,... với tính năng tích hợp và làm việc trực tiếp trên ứng dụng doanh nghiệp, tự động lấy bối cảnh và dữ liệu đang làm việc, giúp không còn phải copy và dán thông tin giữa các ứng dụng. Claude Cowork được nâng cấp với mô hình Claude Opus 4.6 và Claude Sonnet 4.6 vào 3/2026, bổ sung công cụ an ninh mạnh và mở rộng công việc hỗ trợ với nhiều công cụ chuyên biệt theo từng ngành. Claude Cowork được tùy chỉnh để phù hợp với các ứng dụng mà tổ chức, doanh nghiệp sử dụng như Microsoft Office 365, Google Drive, Gmail, DocuSign và nhiều ứng dụng khác.
Nền tảng agentic Frontier được OpenAI hợp tác cùng Microsoft ra mắt 5/2/2026, hoạt động như một lớp điều phối phía trên ChatGPT Enterprise và các hệ thống dữ liệu doanh nghiệp để tự động hóa quy trình công việc, giúp doanh nghiệp xây dựng, triển khai và quản lý agentic làm việc thực tế trong môi trường sản xuất quy mô lớn. Frontier hoạt động chủ yếu dựa trên GPT-5.3/ GPT-5.4 Codex (mạnh về coding và agent tự hành), cùng GPT-5.4, GPT-5.4-mini, và GPT-5.4-nano). Ngoài ra, Frontier còn hỗ trợ triển khai các "nhân viên AI" (AI coworkers) hoạt động với mô hình AI từ các đối thủ như Google Gemini và Anthropic Claude.
Nền tảng agentic NVIDIA NemoClaw công bố 16/3/2026 thuộc hệ sinh thái NVIDIA NeMo Agents, giúp doanh nghiệp các ngành nghề dễ dàng tạo ra và ứng dụng an toàn các agentic tùy chỉnh và làm việc với ứng dụng doanh nghiệp sử dụng, không phụ thuộc phần cứng của NVIDIA, tích hợp bảo mật tăng cường, khả năng thực hiện đa bước và khả năng tích hợp hệ sinh thái doanh nghiệp. NemoClaw vận hành chủ yếu với mô hình AI của NVIDIA: Nemotron, Llama (tinh chỉnh qua NeMo) và mô hình LLM tùy chỉnh bằng NeMo framework.
Vào 18/3/2026, công ty Snowflake (Mỹ) ra mắt nền tảng agentic Project SnowWork, có khả năng tự động hóa đa bước công việc doanh nghiệp: truy cập dữ liệu doanh nghiệp và phân tích dữ liệu, lập báo cáo, tạo slide, tạo spreadsheet (như Microsoft Excel hoặc Google Sheets), tự thực hiện quy trình làm việc phức tạp như xử lý thông tin trong bộ phận bán hàng, tài chính và điều hành sản xuất. SnowWork vận hành với đa mô hình AI: OpenAI GPT-5.4, Meta Llama, NVIDIA NeMo/ Nemotron và mô hình tinh chỉnh riêng trên dữ liệu doanh nghiệp.
Không đứng ngoài xu thế, vào 17/3/2026, Alibaba công bố Wukong beta - nền tảng trợ lý kỹ thuật số cho điều phối nhiều agentic thực hiện các tác vụ như truy cập dữ liệu doanh nghiệp, soạn văn bản, cập nhật bảng tính, ghi chú cuộc họp và nghiên cứu tài liệu, tích hợp trực tiếp với công cụ làm việc. Wukong sử dụng các LLM nội bộ của Alibaba (Tongyi/ Qwen family), kết hợp với tool điều khiển ứng dụng, file, hệ thống, cùng agentic điều khiển máy tính.
• Việc triển khai các ứng dụng AI tùy chỉnh theo ngành nghề đang làm rung lắc các hãng phần mềm doanh nghiệp lâu đời, gồm cả những bigtech như IBM, bởi AI tùy chỉnh có thể sớm khiến các sản phẩm phần mềm doanh nghiệp truyền thống trở nên lỗi thời. Từ đó, các hãng phần mềm doanh nghiệp buộc phải tiếp tục thay đổi và thích nghi.
Ví dụ, Adobe đã tích hợp mạnh mẽ các chatbot và agentic vào hệ sinh thái của mình để chuyển từ hỗ trợ đơn thuần sang hợp tác tự động hóa các quy trình phức tạp, như công cụ Firefly với các mô hình AI tạo hình ảnh/video được phát hành rộng rãi từ 13/9/2023; Hay cung cấp tính năng chatbot AI Assistant để thay đổi cách người dùng tương tác với Adobe Acrobat và Document Cloud từ 15/4/2024. Adobe tiếp tục phát triển các giao diện hội thoại với các chatbot và agentic để việc sáng tạo trở nên trực quan và tự động hơn các thao tác trên Photoshop, Illustrator, Express, Acrobat, và những phần mềm khác của mình.
Hay Esri bắt đầu kết hợp GeoAI (mô hình AI không gian địa lý) với bộ phần mềm bản đồ địa lý ArcGIS Pro vào năm 2022-2023, giúp “làm bản đồ” nhanh như phát hiện rồi tự động số hóa cập nhật nhanh yếu tố giao thông, công trình xây dựng,... từ ảnh vệ tinh/ hàng không và Lidar. Esri đang tích hợp chatbot và agentic vào hệ sinh thái ArcGIS nhằm đơn giản hóa việc tương tác với dữ liệu bản đồ bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ, Esri Support AI Chatbot phát hành rộng rãi từ 8/2024, được đào tạo dựa trên kho dữ liệu sản phẩm, tài liệu kỹ thuật và bài viết trên blog chính thức của Esri, cung cấp các hướng dẫn chính xác về sử dụng các sản phẩm của Esri với hơn 40 ngôn ngữ được hỗ trợ, bao gồm cả tiếng Việt.
Microsoft sau khi phát hành Window 11 và Office 365 tích hợp AI Copilot vào 9/2023, tiếp tục tích hợp sâu AI vào Window 11 và Office, chuyển thành các gói dịch vụ phần mềm Microsoft 365 Copilot. Microsoft đang tích hợp agentic “Frontier Transformation” vào bộ công cụ cho doanh nghiệp làm việc hàng ngày thông qua gói dịch vụ cao cấp Microsoft 365 E7, dự kiến mở bán rộng rãi từ 01/05/2026. Trong đó, nền tảng Frontier sẽ hỗ trợ truy cập các tính năng AI đột phá của Window 11 và Office 365, giúp doanh nghiệp đồng sáng tạo các giải pháp AI mới với dữ liệu nội bộ và cả với ứng dụng AI riêng hoặc của bên thứ ba.
2. Những thách thức
Dù các tài nguyên cho xây dựng và triển khai AI hiện nay khá dồi dào, nhưng việc doanh nghiệp tự xây dựng và vận hành các ứng dụng AI gặp những thách thức lớn, từ xây dựng bộ dữ liệu đủ lớn kèm dữ liệu nội bộ, mô hình, thuật toán và phần mềm giao tiếp phù hợp, cùng đòi hỏi sức mạnh điện toán lớn và chi hàng triệu USD,… Từ đó, giải pháp phù hợp với hầu hết doanh nghiệp hiện nay: i) Xây dựng bộ dữ liệu nội bộ; ii) Sử dụng nền tảng AI thương mại hoặc hợp tác và tùy chỉnh theo bộ dữ liệu nội bộ và quy trình công việc riêng; iii) Nếu có thể, xây dựng mô hình riêng với bộ dữ liệu nội bộ và tối ưu hóa cho quy trình công việc đặc thù.
Trong các trường hợp từ phát triển, xây dựng đến triển khai ứng dụng AI, các công ty AI, các tổ chức và doanh nghiệp đều phải đối mặt với những thách thức chính:
i) Đòi hỏi sức mạnh điện toán và điện năng lớn cho AI, cũng như nền tảng kiến trúc phần cứng và công cụ AI phù hợp như NVIDIA AI Enterprise và AMD ROCm. Việc phát triển, xây dựng AI và vận hành các ứng dụng AI (bao gồm cả vận hành các mô hình) đòi hỏi sức mạnh điện toán lớn và tiêu thụ nhiều điện năng. Ví dụ, đào tạo và vận hành (suy luận) AI qui mô nhỏ và vừa đã cần đến sử dụng những phần cứng thiết kế dành cho AI như bảng 2.
ii) Yêu cầu xây dựng bộ dữ liệu phù hợp với các quy trình công việc của tổ chức, doanh nghiệp. Dữ liệu cho đào tạo AI phải được làm sạch, phân tích chi tiết và dán nhãn chính xác; đồng thời phải được cấu trúc phù hợp. Thêm nữa, các tổ chức và doanh nghiệp cần xây dựng dữ liệu đặc thù cho đào tạo AI để có được sự tối ưu và hiệu quả.
iii) Chi phí gia tăng cho AI. Chi phí đào tạo và vận hành AI khá tốn kém (bảng 3 và bảng 4), chưa kể chi vốn cho cơ sở hạ tầng, thử nghiệm, xây dựng kiến trúc mới, thu thập và xử lý dữ liệu, cùng nhiều khoản chi phí khác. Ví dụ, điển hình là chi phí đào tạo DeepSeek V3 (12/2024) công bố ~6 triệu USD, nhờ sử dụng hơn 50.000 chip AI Huawei Ascend 910B. Phiên bản DeepSeek R1 (1/2025) có chi phí đào tạo công bố ~2,19 USD cho một triệu token đầu ra, so với mất 60 USD mỗi triệu token của OpenAI GPT-o1. Tuy nhiên, công ty SemiAnalysis báo cáo 2/2025, tổng chi phí phát triển DeepSeek V3/R1 không chỉ 6 triệu USD (chỉ là chi phí thuê máy chủ AI và đào tạo ban đầu), mà ước tính tới hơn 1.6 tỉ USD (gồm nhiều khoản chi khác, như thử nghiệm, phát triển kiến trúc mới, thu thập và xử lý dữ liệu, chi trả nhân sự và nhiều việc khác. Riêng chi vốn cho phần cứng đã tốn 944 triệu USD).
Trong đào tạo và vận hành AI đều sử dụng những bộ xử lý AI loại khác. Trong đó, các chip AI tự thiết kế của nhiều bigtech như AWS, Google và Meta, có chi phí thấp hơn đến 40-50% cho đào tạo và vận hành AI so với sử dụng chip AI của NVIDIA, (bảng 4). Nhưng các công cụ và hệ sinh thái chip AI tự thiết kế cho xây dựng và triển khai AI kém đầy đủ và kém sẵn sàng so với hệ sinh thái của NVIDIA, (gồm bộ công cụ đầy đủ có sẵn NVIDIA AI Enterprise được tối ưu hóa với các phần cứng cho AI của NVIDIA).
iv) Khó khăn trong triển khai AI. Các doanh nghiệp tự triển khai AI sẽ gặp những khó khăn nhất định trong triển khai AI vào các quy trình công việc, bởi thiếu đội ngũ và hạ tầng kỹ thuật cần thiết. Sẽ gặp khó khăn hơn khi triển khai Agentic/ Robotic với những doanh nghiệp có hạ tầng kỹ thuật công nghệ cũ, như việc máy móc và thiết bị trong quy trình công việc không có/ không được tích hợp kết nối IoT (Internet of Thing - kết nối vận vật).
Hà Nội, 12/4/2026.
Nguyễn Quang Chung
