Doanh nghiệp Việt trước thách thức 'Shadow AI'

“Shadow AI” là thuật ngữ đã được dùng phổ biến trong quản trị doanh nghiệp và an ninh mạng, chỉ việc nhân viên tự ý sử dụng các công cụ AI mà không có sự phê duyệt hay giám sát của bộ phận công nghệ thông tin hay quản trị doanh nghiệp. Đây là một nhánh của “Shadow IT”.

“SHADOW AI” LEN VÀO DOANH NGHIỆP VIỆT

Shadow AI lần đầu được IBM đưa vào như một hạng mục vi phạm riêng vào năm 2025 và theo nghiên cứu của công ty, khoảng 1/5 tổ chức bị rò rỉ dữ liệu (20%) có yếu tố shadow AI. Tại Việt Nam, Báo cáo an ninh mạng 2025 của Cisco (Cisco Cybersecurity Report 2025) cho biết 62% tổ chức tại Việt Nam thừa nhận thiếu tự tin trong việc phát hiện nhân viên dùng AI không qua kiểm soát (shadow AI). 44% nhân viên trong các tổ chức tại Việt Nam đang dùng công cụ GenAI từ bên thứ ba đã được phê duyệt, nhưng 40% đội ngũ công nghệ thông tin không nắm được cách nhân viên tương tác với GenAI.

Chia sẻ tại tọa đàm về triển khai Agentic AI gần đây, theo ông Lê Hoàng Dũng, Giám đốc Kỹ thuật, Trưởng bộ phận AI, Bosch Global Software Technologies, shadow AI đang là một vấn đề lớn mà các doanh nghiệp Việt gặp phải - nhân viên sử dụng AI trong công việc nhưng doanh nghiệp không biết.

Nhân viên có thể sử dụng AI để tăng năng suất cá nhân, chẳng hạn như tạo báo cáo hoặc sinh mã nguồn, trong khi doanh nghiệp không nắm được công cụ nào đang được sử dụng, AI được đưa vào công đoạn nào và chất lượng đầu ra được kiểm soát ra sao.

Vấn đề trở nên đáng chú ý khi AI không còn chỉ được sử dụng cho những tác vụ đơn giản. Trong quá trình triển khai, AI đang được đưa dần vào các workflow của doanh nghiệp. Khi đó, AI không còn đơn thuần là một công cụ mà nhân viên mở lên để hỏi hoặc hỗ trợ một nhiệm vụ cụ thể. Chu trình làm việc trước đây là con người làm việc và công nghệ là một công cụ. Nhưng với trí tuệ nhân tạo, AI bắt đầu thực hiện một phần công việc trong quy trình, còn con người chuyển sang vai trò kiểm tra kết quả và đưa ra quyết định cuối cùng.

Vì vậy, sự thay đổi này khiến yêu cầu đối với doanh nghiệp cũng khác trước. Theo chuyên gia AI của Bosch Global Software Technologies, không chỉ cần biết nhân viên có sử dụng AI hay không, doanh nghiệp phải xác định được AI được sử dụng vào đâu, phần việc nào do AI thực hiện, phần nào vẫn thuộc về con người và ai chịu trách nhiệm với kết quả cuối cùng.

XÁC ĐỊNH RÕ PHẦN VIỆC CỦA CON NGƯỜI VÀ PHẦN VIỆC CỦA AI

Trước những tình huống “shadow AI”, theo ông Dũng, cách tiếp cận chỉ đơn giản là cấm nhân viên sử dụng AI “có thể không giải quyết được vấn đề”. Nếu doanh nghiệp không biết nhân viên đang sử dụng AI, doanh nghiệp càng khó kiểm soát chất lượng công việc và những rủi ro phát sinh từ việc sử dụng công cụ này. Giải pháp khả thi là sự minh bạch, công ty cho phép nhân viên thử nghiệm sử dụng AI một cách công khai.

Theo nghiên cứu, khoảng 1/5 tổ chức bị rò rỉ dữ liệu (20%) có yếu tố shadow AI. Ảnh minh họa

Theo cách tiếp cận này, doanh nghiệp trước hết cần tạo điều kiện để nhân viên sử dụng AI, trình bày và chia sẻ kết quả. Từ đó, doanh nghiệp có cơ sở đưa ra phản hồi, xác định những trường hợp được phép sử dụng và những công việc quan trọng không được giao cho AI.

“Điều này cũng đồng nghĩa với việc doanh nghiệp phải xác định rõ ranh giới giữa phần việc của con người và AI”, chuyên gia cho biết. “Trong một workflow, AI có thể đảm nhiệm xử lý lượng lớn dữ liệu, đọc tài liệu kỹ thuật, theo dõi tín hiệu từ máy móc hoặc đưa ra kết quả phân tích. Nhưng con người vẫn cần quyết định bước tiếp theo dựa trên kết quả đó”.

Thực tế, nhân viên tìm đến AI một phần vì họ nhìn thấy khả năng giúp công việc nhanh hơn, trong khi quy trình chính thức của doanh nghiệp có thể chưa theo kịp tốc độ thay đổi của công nghệ. Nếu doanh nghiệp chỉ nhìn AI như một rủi ro cần ngăn chặn, phần nhu cầu thực tế từ người sử dụng có thể bị bỏ qua. Ngược lại, các thử nghiệm có thể trở thành dữ liệu đầu vào để doanh nghiệp xây dựng chính sách và workflow chính thức.

Ngoài ra, doanh nghiệp cũng cần xác định rõ chiến lược AI, các yêu cầu về tuân thủ, bảo mật và rủi ro, đồng thời phải biết AI được sử dụng để tạo thêm giá trị gì cho doanh nghiệp.

Ở cấp độ nhân viên, yêu cầu cũng thay đổi. Khi AI có thể tạo ra một lượng lớn nội dung hoặc mã nguồn, nhiệm vụ của con người không còn đơn giản là trực tiếp làm từng công đoạn. Người lao động cần có khả năng tư duy phản biện, tư duy hệ thống và đánh giá kết quả của AI.

“Muốn làm việc với AI, nhân sự cần có kỹ năng của một … tiến sĩ”, ông Dũng nói, nhấn mạnh đến khả năng nghiên cứu, phát hiện những khoảng trống kiến thức và sử dụng kiến thức đó để kiểm tra lại kết quả do AI tạo ra.

Chẳng hạn, một lập trình viên không thể đơn giản đọc từng dòng trong hàng chục nghìn dòng mã do AI sinh ra. Thay vào đó, doanh nghiệp và đội ngũ kỹ thuật phải xây dựng các checklist và phương pháp đánh giá để xác định kết quả nào cần kiểm tra, những yêu cầu nào đã được đáp ứng và những rủi ro nào còn tồn tại.

Ở cấp độ quản trị, doanh nghiệp sẽ xây dựng hệ thống quản lý AI và AI agent nhằm theo dõi lực lượng AI trong doanh nghiệp: ai được sử dụng AI, được sử dụng agent nào, agent được phép sử dụng công cụ nào và tổng chi phí mà các agent tiêu thụ. Đây là bước chuyển từ việc xem AI như một phần mềm sang quản lý AI như một nguồn lực của doanh nghiệp.

Bởi theo chuyên gia, tăng năng suất chưa phải là kết quả cuối cùng. Nếu AI giúp công việc nhanh hơn nhưng doanh nghiệp không biết đã tiết kiệm được bao nhiêu, chi phí cho AI là bao nhiêu và giá trị nhận lại thế nào, doanh nghiệp vẫn chưa thể xác định việc ứng dụng AI có thực sự hiệu quả hay không.

“Ngoài câu chuyện sử dụng AI để giải phóng sức lao động cho con người, còn là câu chuyện về hiệu quả đầu tư”, ông nói.