Trong vòng vài năm trở lại đây, AI đã chuyển từ một công nghệ mang tính thử nghiệm thành một năng lực cốt lõi trong chiến lược chuyển đổi số của doanh nghiệp. Từ tự động hóa quy trình, phân tích dữ liệu, hỗ trợ chăm sóc khách hàng đến xây dựng các AI Agent có khả năng xử lý nhiều tác vụ liên tục, AI đang giúp doanh nghiệp nâng cao năng suất và tối ưu chi phí ở quy mô chưa từng có.

Sự phát triển nhanh chóng của các mô hình AI tạo sinh (Generative AI) và AI Agent cũng khiến việc ứng dụng AI trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Điều này đồng nghĩa với việc AI sẽ không còn là lợi thế cạnh tranh dành riêng cho một số doanh nghiệp tiên phong. Trong tương lai gần, AI sẽ trở thành một hạ tầng công nghệ phổ biến, tương tự như điện toán đám mây (Cloud Computing) hay Internet ngày nay.

Tuy nhiên, khi AI ngày càng được tích hợp sâu vào CRM, ERP, hệ thống tài chính, quản lý khách hàng và các quy trình vận hành, một câu hỏi mới bắt đầu được đặt ra trong các cuộc thảo luận về chuyển đổi số:

Làm thế nào để khai thác tối đa sức mạnh của AI mà vẫn bảo toàn tài sản dữ liệu của doanh nghiệp?

AI mang lại nhiều hơn là tự động hóa

Phần lớn các cuộc thảo luận về AI hiện nay đều tập trung vào khả năng thay thế các công việc lặp lại. Tuy nhiên, giá trị của AI không chỉ dừng lại ở việc tiết kiệm thời gian.

Khi được triển khai trên một nền tảng dữ liệu chất lượng, AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp phân tích hành vi khách hàng, dự báo nhu cầu thị trường, phát hiện xu hướng kinh doanh, tối ưu chuỗi vận hành và hỗ trợ nhà quản trị đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.

Đặc biệt, sự phát triển của AI Agent đang mở ra một giai đoạn mới, nơi AI không chỉ trả lời câu hỏi mà còn có khả năng phối hợp nhiều hệ thống để thực hiện một chuỗi tác vụ hoàn chỉnh. Đây được xem là một trong những xu hướng nổi bật của doanh nghiệp trong những năm tới.

Khi AI phát triển, dữ liệu trở thành tài sản chiến lược

Giá trị của AI tỷ lệ thuận với chất lượng dữ liệu mà AI được phép khai thác.

Nếu dữ liệu phân mảnh, thiếu chuẩn hóa hoặc không được quản trị hiệu quả, AI có thể tạo ra những kết quả thiếu chính xác, thiếu nhất quán hoặc thậm chí dẫn đến các quyết định sai lệch. Trong giới công nghệ, hiện tượng này thường được nhắc đến với khái niệm “AI Hallucination” – khi mô hình tạo ra thông tin có vẻ hợp lý nhưng không phản ánh đúng thực tế.

Bên cạnh đó, khi AI được kết nối với nhiều hệ thống nội bộ, doanh nghiệp cũng đối mặt với những thách thức mới như nguy cơ truy cập vượt quyền, rò rỉ dữ liệu nhạy cảm, thiếu khả năng truy xuất nguồn gốc dữ liệu hoặc khó đáp ứng các yêu cầu về tuân thủ và kiểm toán.

Điều đáng chú ý là phần lớn các rủi ro này không xuất phát từ bản thân AI, mà đến từ cách doanh nghiệp quản trị dữ liệu và thiết kế quyền truy cập cho AI.

Xu hướng mới: Từ ứng dụng AI sang quản trị AI

Trong các khuyến nghị gần đây của Microsoft, NIST, Gartner hay OWASP, một điểm chung có thể dễ dàng nhận thấy là AI Governance và Data Governance đang trở thành hai năng lực cần được phát triển song song.

Thay vì đặt câu hỏi “Có nên ứng dụng AI hay không?”, các tổ chức đang chuyển sang những câu hỏi mang tính quản trị hơn:

• AI được phép truy cập những nguồn dữ liệu nào?
• Dữ liệu có được phân loại và phân quyền rõ ràng hay chưa?
• Các hoạt động khai thác dữ liệu của AI có được theo dõi và truy vết hay không?
• Doanh nghiệp có thể giải trình được cách AI tạo ra kết quả khi cần thiết không?

Điều này phản ánh một sự thay đổi quan trọng: trọng tâm không còn nằm ở việc triển khai nhiều công cụ AI hơn, mà là xây dựng một môi trường để AI hoạt động minh bạch, có kiểm soát và đáng tin cậy.

Quản trị dữ liệu – nền tảng của AI bền vững

Trong bối cảnh AI ngày càng phổ biến, nhiều chuyên gia cho rằng doanh nghiệp cần chuyển dịch tư duy từ “bảo vệ dữ liệu” sang “quản trị dữ liệu”.

Nếu bảo vệ dữ liệu tập trung vào việc ngăn chặn các nguy cơ từ bên ngoài, thì quản trị dữ liệu hướng tới việc kiểm soát toàn bộ vòng đời của dữ liệu: từ thu thập, lưu trữ, phân quyền, sử dụng đến truy xuất và kiểm toán.

Một nền tảng dữ liệu được quản trị tốt không chỉ giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro, mà còn tạo điều kiện để AI khai thác dữ liệu một cách hiệu quả hơn. Khi đó, dữ liệu trở thành một tài sản có khả năng tạo ra giá trị liên tục thay vì chỉ là nguồn thông tin được lưu trữ.

Góc nhìn từ WINDSoft

Tại WINDSoft, chúng tôi cho rằng AI không phải là điểm khởi đầu của chuyển đổi số. Điểm khởi đầu phải là một nền tảng dữ liệu có khả năng quản trị.

Khi dữ liệu được tập trung, chuẩn hóa và quản lý theo các nguyên tắc về phân quyền, truy xuất nguồn gốc và minh bạch, AI mới có thể phát huy đúng vai trò của mình trong việc hỗ trợ vận hành, nâng cao năng suất và tạo ra các quyết định kinh doanh đáng tin cậy.

Trong những năm tới, lợi thế cạnh tranh sẽ không còn thuộc về doanh nghiệp sở hữu nhiều công cụ AI hơn. Lợi thế sẽ thuộc về những doanh nghiệp biết xây dựng một nền tảng dữ liệu đáng tin cậy để AI có thể khai thác an toàn, có trách nhiệm và tạo ra giá trị bền vững.

Bởi trong kỷ nguyên AI, dữ liệu không chỉ là tài sản của doanh nghiệp. Đó là nền tảng để AI tạo ra giá trị.