Mỗi bước tiến của trí tuệ nhân tạo (AI) đang viết lại một phần luật chơi của thị trường công nghệ. Không còn là câu chuyện tự động hóa từng tác vụ riêng lẻ, AI đang buộc doanh nghiệp trong ngành thực hiện một cuộc tái thiết toàn diện về cả mô hình vận hành lẫn tư duy cạnh tranh.

Những bước tiến mới

Lĩnh vực lập trình đang bước vào một kỷ nguyên mới, khi AI đạt những bước tiến chưa từng có. Nhìn lại ba năm qua, AI tạo sinh đã phát triển từ các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLM) phản hồi theo từng lượt hỏi – đáp sang các AI Agent (tác nhân AI) có khả năng sử dụng công cụ, gọi API, truy cập dữ liệu bên ngoài và thực hiện nhiều bước để hoàn thành một nhiệm vụ. Đáng chú ý, khả năng xử lý các nhiệm vụ kéo dài và phức tạp của AI đang được cải thiện rõ rệt, thể hiện qua chỉ số Time Horizon của tổ chức nghiên cứu METR (Model Evaluation & Threat Research). Chỉ số này đo độ dài của tác vụ mà AI có thể hoàn thành với tỷ lệ thành công nhất định, thường là 50% hoặc 80%, trong đó độ dài tác vụ được quy đổi theo thời gian một chuyên gia con người cần để thực hiện. Nếu như các mô hình phát hành giai đoạn 2019–2023 (như GPT-2 đến GPT-4) chỉ giải quyết được các tác vụ tương đương vài phút xử lý của con người, thì đến giai đoạn 2025–2026, các mô hình tiên tiến như o3, GPT-5.2, Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro đã có thể đảm nhận các tác vụ phức tạp kéo dài từ 30 phút đến 1,5 giờ làm việc của chuyên gia với tỷ lệ thành công 80%.

Nguồn: METR (Model Evaluation & Threat Research)

Sự tiến bộ của AI không chỉ đến từ việc mở rộng quy mô mô hình, mà còn từ cách hệ thống tương tác với môi trường. Trước đây, điểm nghẽn lớn không hẳn nằm ở kiến thức lập trình, mà ở khả năng xác định chính xác đoạn mã có vấn đề trong một kho mã lớn, lựa chọn phương án sửa chữa phù hợp và tự kiểm chứng kết quả. AI Agent đang từng bước khắc phục hạn chế này thông qua một vòng lặp tự chủ: lập kế hoạch, tìm kiếm mã nguồn, thực hiện chỉnh sửa, chạy kiểm thử, đọc thông báo lỗi và tiếp tục điều chỉnh cho đến khi đạt được kết quả mong muốn. Hiện tại, các hệ thống Agentic AI với nhiều AI Agent có thể phối hợp để tiếp nhận mục tiêu tổng thể, xử lý những nhiệm vụ phức tạp thông qua việc tự chia nhỏ nhiệm vụ, xây dựng kế hoạch thực hiện, sử dụng công cụ phù hợp và điều chỉnh hành động dựa trên kết quả thu được. Sau mỗi bước, hệ thống đánh giá kết quả so với mục tiêu ban đầu, xác định sai lệch và lựa chọn hành động tiếp theo. Sự trưởng thành vượt bậc về năng lực xử lý các tác vụ kỹ thuật dài và khả năng duy trì chuỗi hành động nhiều bước của Agentic AI kéo theo cho một làn sóng tái thiết triệt để mô hình vận hành và lợi thế cạnh tranh trên thị trường công nghệ toàn cầu.

Tái thiết mô hình vận hành và cạnh tranh

Suốt nhiều thập kỷ qua, trục xương sống tạo nên lợi thế cạnh tranh của các doanh nghiệp công nghệ nói chung ở nhóm các nước đang phát triển chủ yếu dựa vào quy mô nhân công kỹ thuật dồi dào và chi phí thấp. Tuy nhiên, với các hệ thống AI có khả năng tự động hóa chu kỳ lập trình, chuẩn hóa nhiều khâu viết mã, kiểm thử, và xử lý dữ liệu với tốc độ vượt trội, mô hình outsourcing (gia công) phần mềm truyền thống đang đứng trước nguy cơ bị suy giảm vị thế nghiêm trọng. Luật chơi trên thị trường công nghệ đã thay đổi, buộc các doanh nghiệp phải từ bỏ tư duy chắp vá để thực hiện một cuộc tái thiết triệt để kiến trúc vận hành, đồng thời, đặt ra yêu cầu dịch chuyển lên các tầng giá trị cao hơn, tăng trưởng tập trung nhiều hơn vào các mảng có hàm lượng công nghệ cao. AI vừa là sức ép làm suy giảm biên lợi nhuận của dịch vụ gia công cấp thấp, nhưng đồng thời cũng là đòn bẩy để các doanh nghiệp bứt phá và xóa mờ khoảng cách với các đối thủ đi trước. Đối với Việt Nam, đây là cơ hội lịch sử để toàn ngành tiến lên những nấc thang giá trị cao hơn trong chuỗi cung ứng công nghệ toàn cầu.

Sự dịch chuyển của lợi thế cạnh tranh trực tiếp định hình lại chiến lược hành động của các doanh nghiệp dẫn dắt thị trường. Theo kết quả khảo sát của Vietnam Report, có tới 77,8% số doanh nghiệp lựa chọn “Tái định hình sản phẩm và quy trình vận hành trên nền tảng AI” là chiến lược ưu tiên hàng đầu. Về quy trình vận hành, cuộc đua hiện nay đã bước sang giai đoạn mới: không dừng lại ở việc trang bị các công cụ trợ lý AI cá nhân cho lập trình viên, mà là tích hợp các hệ thống AI Agent tự chủ vào thẳng quy trình cốt lõi và sản phẩm cung ứng. Trong mỗi doanh nghiệp, thay vì để từng cá nhân sử dụng riêng lẻ các trợ lý AI, doanh nghiệp cần thiết kế các luồng công việc đầu cuối, trong đó AI Agent được kết nối với dữ liệu, API và hệ thống nghiệp vụ, đồng thời đặt dưới các điểm kiểm soát rõ ràng của con người. Về phía sản phẩm, nhu cầu về các giải pháp công nghệ thông minh, có khả năng học hỏi từ dữ liệu, cá nhân hóa tương tác, tự động đề xuất và phản hồi theo thời gian thực buộc doanh nghiệp phải đi xa hơn việc tích hợp AI vào sản phẩm hiện hữu. Với doanh nghiệp Việt Nam, khả năng bản địa hóa AI theo ngôn ngữ, dữ liệu, quy trình kinh doanh và khung pháp lý trong nước chính là cách chuyển lợi thế am hiểu thị trường thành rào cản cạnh tranh.

Tái thiết lợi thế cạnh tranh đồng thời đòi hỏi doanh nghiệp dịch chuyển lên các tầng giá trị cao hơn của chuỗi giá trị công nghệ. Có 72,2% doanh nghiệp ưu tiên tăng cường R&D và phát triển sản phẩm “Make in Vietnam”, phản ánh xu hướng chuyển từ bán giờ công sang tích lũy tài sản trí tuệ, nền tảng và sản phẩm có khả năng nhân rộng. Luật Công nghiệp công nghệ số, có hiệu lực từ ngày 1/1/2026, tạo thêm hành lang để doanh nghiệp đầu tư dài hạn vào công nghệ lõi, dữ liệu và nền tảng. Tuy nhiên, chính sách chỉ mở cánh cửa; vị thế cuối cùng vẫn được quyết định bởi khả năng biến năng lực nghiên cứu thành sản phẩm thương mại, kiểm soát các lớp hạ tầng – dữ liệu – nền tảng và tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị toàn cầu.

Ba nền tảng chiến lược định hình môi trường vận hành AI Agent

Hiệu suất và giá trị thực tế của AI Agent không chỉ nằm ở năng lực xử lý của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), mà được định hình bởi kiến trúc vận hành đồng bộ do doanh nghiệp chủ động thiết kế: chuyển đổi năng lực con người, chuẩn hóa quy trình - hạ tầng - dữ liệu, và xây dựng khung quản trị rủi ro toàn diện.

Chiến lược 1: Tái cấu trúc vai trò nhân sự

Theo kết quả khảo sát của Vietnam Report, 94,4% số doanh nghiệp nhận định AI đang tác động mạnh mẽ đến cả số lượng lẫn vai trò và kỹ năng của người lao động. Tác động của AI đến nhân sự công nghệ không chỉ thể hiện ở việc tăng hay giảm số lượng nhân sự, mà chủ yếu nằm ở sự tái phân bổ lực lượng lao động bên trong doanh nghiệp. Theo kết quả khảo sát của Vietnam Report, 61,1% doanh nghiệp dự kiến quy mô nhân sự có biến động nhẹ (dưới 5%) trong năm 2026 do tác động từ AI. AI không thay thế toàn bộ một vị trí công việc ngay lập tức, mà trước hết thay thế hoặc rút ngắn các tác vụ cụ thể. Trong 3 năm tới, sự phân hóa bắt đầu diễn ra sâu sắc hơn. Tỷ lệ doanh nghiệp dự kiến quy mô nhân sự biến động dưới 5% giảm xuống còn 41,7% trong khi nhóm dự kiến giảm tăng lên 25% và nhóm dự kiến tăng đạt 33,3%. Quá trình tái cấu trúc cũng diễn ra hai chiều: một số vị trí bị thu hẹp, một số vai trò mới xuất hiện và phần lớn công việc hiện hữu được thiết kế lại. Các công việc có tính lặp lại, có quy trình rõ, dữ liệu đầu vào tương đối chuẩn và đầu ra dễ kiểm chứng sẽ chịu tác động sớm hơn. Trong khi đó, nhu cầu với nhân sự có năng lực dữ liệu, tự động hóa, quản trị hệ thống và tích hợp AI tăng lên. Như vậy, AI không làm tăng hay giảm lao động theo một chiều tuyến tính, mà đang dịch chuyển từ lao động thực thi sang lao động có khả năng thiết kế, vận hành và kiểm soát hệ thống thông minh.

Kết quả khảo sát của Vietnam Report cũng cho thấy trong bối cảnh AI ngày càng phổ biến, doanh nghiệp không chỉ tìm kiếm đội ngũ nhân sự giỏi thao tác công cụ, mà coi trọng hơn các năng lực nền tảng giúp con người làm chủ công nghệ. Đứng đầu là tư duy hệ thống, đạt 8,33/10 điểm, phản ánh nhu cầu ngày càng lớn về những nhân sự có khả năng nhìn vấn đề trong tổng thể: từ dữ liệu, quy trình, công nghệ, khách hàng đến rủi ro vận hành. Khi AI được tích hợp sâu vào sản phẩm và bộ máy doanh nghiệp, giá trị của nhân sự không còn nằm ở việc xử lý từng đầu việc đơn lẻ, mà ở khả năng hiểu mối liên kết giữa các bộ phận, phát hiện điểm nghẽn và thiết kế cách vận hành hiệu quả hơn. Tiếp theo, tư duy phản biện và khả năng học hỏi, thích ứng liên tục, cùng đạt 6,67/10 điểm. Điều này cho thấy doanh nghiệp cần nhân sự biết kiểm chứng kết quả do AI tạo ra, đặt câu hỏi đúng, nhận diện sai lệch, đồng thời đủ linh hoạt để cập nhật kỹ năng trong một môi trường công nghệ thay đổi nhanh. Nói cách khác, AI đang đẩy trọng tâm năng lực nhân sự từ làm đúng theo quy trình sang hiểu vấn đề, kiểm chứng kết quả và liên tục tái học hỏi. Đây cũng là lý do các năng lực tư duy cao trở thành thước đo quan trọng hơn so với kinh nghiệm thuần túy hay kỹ năng tác nghiệp truyền thống.

AI chắc chắn tạo ra cạnh tranh, đặc biệt với các tác vụ lặp lại, nhưng đồng thời, AI cũng mở ra một mô hình cộng tác mới, nơi con người có thể mở rộng năng lực của mình nếu biết sử dụng, kiểm soát và phối hợp với công nghệ. Chiến lược phù hợp không phải là lựa chọn giữa con người hoặc AI, mà là thiết kế một cơ chế cộng tác trong đó mỗi bên đảm nhận phần việc phù hợp với năng lực và mức độ rủi ro. Doanh nghiệp cần phân rã từng quy trình theo bốn tiêu chí: mức độ lặp lại, độ nhạy cảm của dữ liệu, khả năng kiểm chứng đầu ra và hậu quả nếu xảy ra sai sót. Mỗi vị trí cần được tách thành ba lớp: phần việc có thể giao cho Agent thực thi; phần việc cần con người kiểm tra hoặc phê duyệt; và phần việc đòi hỏi con người trực tiếp phán đoán, thương lượng hoặc chịu trách nhiệm. Hiệu quả cũng cần được đo bằng các chỉ số vận hành như thời gian hoàn thành, tỷ lệ đúng ngay từ lần đầu, tỷ lệ con người phải can thiệp, chi phí trên mỗi tác vụ và số sự cố phát sinh, thay vì chỉ đếm số công cụ AI đã được triển khai. Một Agent cho kết quả tốt nhưng cần quá nhiều vòng suy luận, tiêu tốn chi phí lớn hoặc thường xuyên đòi hỏi con người sửa lại chưa chắc hiệu quả.

Đáng chú ý, 100% doanh nghiệp trong khảo sát của Vietnam Report cho biết sẽ triển khai đào tạo và nâng cao kỹ năng AI cho nhân viên. Chương trình đào tạo không nên dừng ở kỹ thuật viết câu lệnh hay cách dùng một công cụ cụ thể. Nội dung cần gắn với từng nhóm công việc, bao gồm hiểu dữ liệu và giới hạn của mô hình, đặt vấn đề, kiểm chứng đầu ra, bảo vệ thông tin, giám sát AI Agent và xử lý ngoại lệ.

Như vậy, chiến lược nhân sự không thể tách khỏi chiến lược vận hành. Chỉ khi vai tròcủa con người được xác lập rõ, doanh nghiệp mới có thể chuyển từ việc dùng AI ở cấp độ cá nhân sang tổ chức các luồng công việc có sự phối hợp giữa con người và AI Agent trên quy mô toàn doanh nghiệp.

Chiến lược 2: Chuẩn hóa quy trình, hạ tầng và dữ liệu

Việc hiện đại hóa các API nội bộ và chuẩn hóa kho dữ liệu là điều kiện tiên quyết để AI Agent có thể truy cập và hoạt động. Dữ liệu là lớp nền của toàn bộ kiến trúc. AI chỉ có thể hành động đáng tin cậy khi dữ liệu đúng, đủ, được cập nhật và có quyền truy cập phù hợp với từng mục đích. Doanh nghiệp cần thống nhất định nghĩa dữ liệu, xác lập nguồn dữ liệu chuẩn, quản lý vòng đời và khả năng truy xuất, đồng thời giới hạn dữ liệu nhạy cảm theo nguyên tắc quyền tối thiểu. Với nhiều doanh nghiệp, điểm nghẽn lớn nhất không nằm ở thuật toán mà ở dữ liệu phân mảnh, thiếu chuẩn chung và các hệ thống cũ khó kết nối. Bởi vậy, triển khai Agentic AI cũng là động lực để tái cấu trúc nền tảng dữ liệu và giảm dần sự phụ thuộc vào những luồng xử lý manh mún.

Doanh nghiệp cần bắt đầu bằng việc thiết kế lại luồng công việc: tác vụ nào được tự động hóa, tác vụ nào chỉ dùng AI để phân tích hoặc đề xuất, điểm nào bắt buộc con người phê duyệt, điều kiện nào kích hoạt cơ chế chuyển giao và ai chịu trách nhiệm cuối cùng. Việc phân công nên dựa trên mức độ lặp lại, độ nhạy cảm của dữ liệu, khả năng kiểm chứng đầu ra và hậu quả nếu xảy ra sai sót. Lộ trình triển khai nên bắt đầu từ các quy trình có giá trị rõ ràng, dữ liệu tương đối chuẩn, đầu ra đo lường được và sai sót có thể đảo ngược, thay vì ngay lập tức xây dựng một AI Agent bao phủ toàn doanh nghiệp. Mỗi trường hợp sử dụng cần được đánh giá trên ba trục: giá trị kinh tế, khả năng kiểm chứng và mức độ rủi ro; đồng thời tính đủ chi phí mô hình, hạ tầng, tích hợp, giám sát và thời gian con người phải chỉnh sửa lại.

Chiến lược 3: Xây dựng khung quản trị rủi ro toàn diện

Kết quả khảo sát của Vietnam Report cũng ghi nhận hai rủi ro lớn nhất khi doanh nghiệp triển khai AI là rủi ro bảo mật (77,8% doanh nghiệp lựa chọn) và AI tạo nội dung sai lệch (AI hallucination) (75,0% số doanh nghiệp lựa chọn). Khi AI được tích hợp sâu vào các hoạt động vận hành, hệ thống sẽ tiếp cận ngày càng nhiều dữ liệu quan trọng và nhạy cảm của doanh nghiệp cũng như khách hàng. Khung quản trị vì thế phải được tích hợp ngay từ thiết kế hệ thống, bao gồm phân loại dữ liệu, quy định mô hình và công cụ được phép sử dụng, kiểm soát quyền truy cập, kiểm thử trước triển khai, giám sát liên tục, lưu vết quyết định, cơ chế ứng phó sự cố và phân định rõ chủ thể chịu trách nhiệm.

Vì vậy, doanh nghiệp cần xây dựng một khung quản trị AI toàn diện, bao gồm phân loại và quản lý dữ liệu, quy định rõ các công cụ AI được phép sử dụng, kiểm soát quyền truy cập, đánh giá chất lượng đầu ra, kiểm thử và giám sát hiện tượng hallucination, bảo vệ thông tin khách hàng, đồng thời thiết lập cơ chế phân định trách nhiệm rõ ràng khi xảy ra sự cố. Việc đánh giá mức độ tin cậy trong việc triển khai AI thông qua các khía cạnh như tính minh bạch, an toàn, khả năng kiểm soát và quản trị rủi ro là cốt lõi đặc biệt quan trọng. Một hệ thống AI chỉ thực sự tạo ra giá trị bền vững khi người dùng, khách hàng và các bên liên quan có thể tin tưởng vào tính chính xác, an toàn và trách nhiệm của hệ thống.

Giai đoạn hiện nay không chỉ đánh dấu một chu kỳ tăng trưởng mới của ngành công nghệ, mà còn là phép thử đối với năng lực tái thiết của từng doanh nghiệp dưới tác động mạnh mẽ của hạ tầng số, các hành lang pháp lý mới và làn sóng AI Agent. Trong kỷ nguyên mới, lợi thế cạnh tranh không còn đến từ quy mô nhân lực hay gia công giá trị thấp, mà từ năng lực tái thiết kế kiến trúc vận hành, triển khai các tác nhân AI, làm chủ dữ liệu và duy trì vai trò kiểm soát của con người đối với các quyết định cốt lõi. Đây không chỉ là bước chuyển mình để doanh nghiệp tồn tại, mà còn là cơ hội lịch sử đưa ngành công nghệ Việt Nam tiến lên nấc thang cao hơn trên bản đồ thế giới.

Vietnam Report