Tác tử AI dần trưởng thành, doanh nghiệp đối mặt nhiều thách thức khi triển khai

Hai năm qua, ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) tạo sinh như ChatGPT của OpenAI và Google Gemini phát triển vượt xa hơn vai trò của chatbot (hỏi - đáp) như thuở ban đầu. Hiện ngày càng nhiều doanh nghiệp thúc đẩy việc áp dụng tác tử AI.

Tác tử AI không chỉ phản hồi theo yêu cầu đơn thuần mà có khả năng quan sát, phán đoán và tự hành động để hoàn thành mục tiêu, với mức tự chủ cao hơn rất nhiều so với chatbot hay phần mềm tự động trước đây. Ví dụ, một tác tử AI có thể liên tục quét email, tự động soạn và gửi phản hồi phù hợp. Trong phần mềm, tác tử AI có thể tự lập kế hoạch sửa lỗi và tối ưu mã nguồn mà không đợi từng chỉ dẫn cụ thể.

Deep Research là tác tử AI của OpenAI có khả năng thực hiện quy trình nghiên cứu tự động và toàn diện, từ thu thập dữ liệu đến phân tích, đối chiếu và tổng hợp kết quả cuối cùng - Ảnh: Internet

Tác tử AI được kỳ vọng sẽ thúc đẩy năng suất lao động, tự động hóa quy trình phức tạp và tạo ra giá trị kinh tế to lớn. Tuy nhiên, song song đó là hàng loạt thách thức mà doanh nghiệp cần vượt qua để khai thác hiệu quả công nghệ này, từ chiến lược, dữ liệu, hạ tầng đến yếu tố con người, pháp lý và quản trị rủi ro.

1. Xây dựng chiến lược rõ ràng và định hướng đầu tư

Một trong những thách thức đầu tiên doanh nghiệp gặp phải khi muốn triển khai tác tử AI là chiến lược toàn diện và lộ trình rõ ràng. Nhiều công ty đang thử nghiệm tác tử AI thiếu định hướng và đôi khi dừng lại nếu không thấy được kết quả kinh doanh rõ ràng trong ngắn hạn.

Để tận dụng tác tử AI, doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu chiến lược, gồm xác định chức năng nào sẽ được tự động hóa hay quy trình nào cần nâng cao hiệu quả? Tác tử AI sẽ tạo ra giá trị như thế nào cho khách hàng và hoạt động nội bộ? Doanh nghiệp thường khó biết trước việc đầu tư vào tác tử AI sẽ đem lại lợi ích kinh tế hay giá trị cụ thể bao nhiêu, nên lãnh đạo sẽ khó quyết định cấp vốn hay nguồn lực lâu dài cho dự án.

Nếu doanh nghiệp không có kế hoạch rõ ràng, đầu tư vào tác tử AI có thể không mang lại kết quả mong muốn, tiêu tốn tiền bạc và thời gian, đồng thời làm chậm quá trình chuyển đổi số của công ty.

2. Tích hợp vào hệ thống và truy cập dữ liệu

Hiện nay, hầu hết doanh nghiệp vẫn sử dụng các hệ thống cũ để quản lý hoạt động, như ERP (hoạch định nguồn lực doanh nghiệp), CRM (quản lý quan hệ khách hàng), cơ sở dữ liệu, phần mềm kế toán, kho dữ liệu phân tán và nhiều ứng dụng nội bộ khác. Điều này khiến việc tích hợp tác tử AI trở nên phức tạp hơn.

Lý do vì tác tử AI cần truy cập vào dữ liệu từ nhiều nguồn để hoạt động hiệu quả. Nếu dữ liệu không được tổ chức, tiêu chuẩn hóa hoặc liên kết chặt chẽ, tác tử AI có thể không hoạt động chính xác hoặc đưa ra kết quả sai lệch.

Ví dụ, khi một tác tử AI được giao nhiệm vụ tự động tổng hợp báo cáo từ dữ liệu bán hàng, nếu nguồn dữ liệu bị thiếu sót hoặc không nhất quán giữa các phòng ban, kết quả phân tích có thể không phản ánh đúng thực tế kinh doanh.

3. Quản trị dữ liệu, bảo mật thông tin và tuân thủ pháp luật

Một trong những thách thức lớn nhất khi triển khai tác tử AI là yêu cầu về quản trị dữ liệu, bảo mật thông tin và tuân thủ pháp luật về quyền riêng tư.

Tác tử AI thường cần quyền truy cập sâu vào các thông tin hoạt động, dữ liệu cá nhân, email, lịch làm việc và cả hệ thống nội bộ của doanh nghiệp. Điều này tạo ra nhiều rủi ro về quyền riêng tư và bảo mật, nhất là khi các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân đang ngày càng khắt khe ở nhiều quốc gia.

“Để có đầy đủ chức năng và xử lý các ứng dụng, tác tử AI thường phải được cấp quyền truy cập rất sâu vào thiết bị, thậm chí ở mức hệ điều hành”, Harry Farmer, nhà nghiên cứu cấp cao tại Viện Ada Lovelace, cho biết. Điều này có nghĩa là tác tử AI không chỉ hoạt động như ứng dụng thông thường mà còn có khả năng tiếp cận và tương tác với nhiều phần quan trọng của hệ thống.

Một số sản phẩm và tính năng mới đã cho thấy các tác tử AI có thể được trao quyền truy cập sâu đến mức nào. Với doanh nghiệp, một số tác tử AI được phép đọc mã nguồn, email, cơ sở dữ liệu, tin nhắn trên Slack hay các file lưu trên Google Drive. Tính năng Recall gây nhiều tranh cãi của Microsoft còn tự động chụp ảnh màn hình máy tính người dùng sau vài giây một lần, để người dùng có thể tìm lại mọi thao tác đã thực hiện.

Vì thế, doanh nghiệp cần lập các quy định rõ ràng về việc ai được quyền truy cập, lưu trữ, xử lý và kiểm tra dữ liệu. Điều này đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa các phòng ban pháp lý, an ninh mạng, CNTT, kinh doanh để đảm bảo tuân thủ luật pháp và tiêu chuẩn quốc tế. Nếu không làm tốt, doanh nghiệp có thể bị phạt, giảm uy tín thương hiệu và mất niềm tin từ khách hàng.

Vì tác tử AI thường xử lý dữ liệu nhạy cảm, thông tin có nguy cơ bị rò rỉ khi chuyển giữa các hệ thống đám mây hoặc lưu trữ nội bộ. Do đó, việc mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập và giám sát hoạt động AI theo thời gian thực là rất cần thiết, nhưng đòi hỏi hệ thống an ninh mạng phải được đầu tư và duy trì liên tục.

4. Chi phí và cơ sở hạ tầng công nghệ

Triển khai và vận hành tác tử AI quy mô lớn đặt ra những yêu cầu nghiêm ngặt về hạ tầng công nghệ. Tác tử cần nguồn tài nguyên tính toán mạnh mẽ, đặc biệt khi xử lý dữ liệu lớn, thực hiện phân tích phức tạp hay hoạt động liên tục.

Nhiều doanh nghiệp, nhất là các tổ chức vừa và nhỏ, gặp khó khăn trong việc đầu tư vào máy chủ, nền tảng lưu trữ đám mây và công cụ giám sát hiệu năng AI. Ngoài ra, chi phí liên quan tới phần mềm AI, dịch vụ đám mây và thuê ngoài dịch vụ cũng là gánh nặng tài chính đáng kể.

Hơn nữa, chi phí vận hành tác tử AI không chỉ dừng ở đầu tư ban đầu. Doanh nghiệp cần tính toán chi phí duy trì, cập nhật mô hình AI, xử lý sự cố và tối ưu hiệu năng trong suốt vòng đời của hệ thống.

Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh môi trường kinh doanh biến động, yêu cầu mỗi khoản đầu tư phải mang lại giá trị rõ ràng và bền vững. Việc cân đối ngân sách giữa các ưu tiên chiến lược khác nhau và đầu tư cho tác tử AI đòi hỏi sự phân tích kỹ lưỡng, quản lý rủi ro tài chính chặt chẽ.

Tác tử AI được kỳ vọng sẽ thúc đẩy năng suất lao động, tự động hóa quy trình phức tạp và tạo ra giá trị kinh tế to lớn - Ảnh: MTG

5. Thiếu người có chuyên môn và năng lực nội bộ

Khả năng áp dụng tác tử AI thành công còn phụ thuộc vào chất lượng nhân sự, đặc biệt là người có kiến thức và kỹ năng về AI, dữ liệu, an ninh mạng và kiến trúc hệ thống.

Tuy nhiên, thị trường lao động đang thiếu hụt các chuyên gia AI và kỹ sư dữ liệu. Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc thu hút, đào tạo và giữ chân nhân tài trong lĩnh vực này. Đặc biệt, nhà quản lý dữ liệu, chuyên gia điều phối hệ thống AI và kỹ sư triển khai tác tử AI là những vị trí chiến lược nhưng khó tuyển dụng.

Ngoài ra, việc trang bị kỹ năng cho nhân viên hiện hữu cũng là thử thách lớn. Nhân viên không quen với công nghệ mới có thể cảm thấy e ngại, dẫn đến việc áp dụng tác tử AI trong công việc bị trì hoãn hoặc không hiệu quả. Thế nên, doanh nghiệp cần xây dựng các chương trình đào tạo, nâng cao năng lực số cho đội ngũ nhằm đảm bảo nhân viên sẵn sàng làm việc với tác tử AI chứ không chỉ sử dụng “cho vui”.

6. Quản trị rủi ro và kiểm soát hành vi AI hiệu quả

Tác tử AI, với mức độ tự chủ cao, có thể đưa ra quyết định hoặc hành động mà doanh nghiệp không kiểm soát trực tiếp được theo cách truyền thống. Điều đó đòi hỏi tổ chức phải thiết lập cơ chế quản trị rủi ro và kiểm soát hành vi AI hiệu quả.

Các mô hình AI thường gặp phải hiện tượng ảo giác, tức tạo ra thông tin sai lệch hoặc không chính xác nhưng trông có vẻ hợp lý. Trong môi trường tác tử AI, điều đó có thể dẫn tới quyết định sai lầm được tự động thực thi, gây tổn hại cho doanh nghiệp. Ngoài ra, việc tác tử AI có quyền truy cập vào dữ liệu nhạy cảm cũng làm tăng nguy cơ hành vi sai lệch dẫn đến rò rỉ thông tin, vi phạm bảo mật hoặc các hậu quả tiêu cực khác.

Do đó, doanh nghiệp cần xây dựng các biện pháp giám sát, kiểm tra định kỳ và thiết lập các ngưỡng cảnh báo tự động để phát hiện hành vi bất thường của AI. Việc này đòi hỏi hệ thống giám sát dữ liệu, ghi lại hoạt động và các công cụ phân tích rủi ro được triển khai song song cùng tác tử AI.

7. Sự thích nghi của nhân viên với quy trình làm việc mới

Việc chuyển từ quy trình truyền thống sang tự động hóa với AI không chỉ là vấn đề kỹ thuật, mà còn là thử thách về thay đổi văn hóa và nhận thức trong nội bộ doanh nghiệp.

Nhiều nhân viên lo tác tử AI thay thế công việc của họ sẽ dẫn đến thái độ chống đối hoặc thiếu hợp tác. Ngoài ra, người quản lý cũng có thể gặp khó trong việc điều phối và hướng dẫn nhân viên làm việc theo quy trình mới có sự hỗ trợ của tác tử AI.

Để vượt qua vấn đề này, doanh nghiệp cần tổ chức truyền thông nội bộ, đào tạo kỹ năng số và giải thích rõ ràng lợi ích của tác tử AI. Vai trò của nhà quản lý rất quan trọng, giúp nhân viên hiểu rằng tác tử AI không phải là mối đe dọa, mà là công cụ hỗ trợ để nâng cao hiệu quả công việc và tạo ra giá trị lớn hơn cho tổ chức.

8. Cạnh tranh và tốc độ thích ứng với thị trường

Trong môi trường kinh doanh hiện nay, việc áp dụng công nghệ mới không chỉ cần thiết cho nội bộ, còn là cuộc đua với đối thủ. Khi tác tử AI trưởng thành và được sử dụng rộng rãi vào năm 2026, những doanh nghiệp chậm thích nghi có nguy cơ bị tụt lại phía sau.

Tác tử AI giúp tối ưu dịch vụ khách hàng, tự động hóa các công việc phức tạp và hỗ trợ ra quyết định nhanh hơn. Nếu không nắm bắt kịp, doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc giữ khách hàng, duy trì hiệu quả vận hành và cạnh tranh với các đối thủ linh hoạt hơn.

Do vậy, doanh nghiệp cần liên tục cập nhật công nghệ, thử nghiệm các mô hình mới và xây dựng khả năng phản ứng nhanh với thay đổi thị trường. Đây là thách thức lớn, đặc biệt với những tổ chức có cấu trúc truyền thống hoặc thiếu khả năng đổi mới.

Kết luận

Bước vào năm 2026, tác tử AI sẽ ngày càng được áp dụng rộng rãi trong doanh nghiệp. Công nghệ này mang đến cơ hội lớn để tự động hóa công việc và nâng cao hiệu quả vận hành, nhưng đồng thời cũng đặt ra nhiều thách thức.

Để thành công, doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược rõ ràng, đầu tư vào hạ tầng và đào tạo nhân sự, tuân thủ luật pháp và phát triển khả năng quản lý AI. Chỉ khi làm tốt những việc này, họ mới tận dụng được toàn bộ tiềm năng của tác tử AI, duy trì sức cạnh tranh và tạo ra giá trị bền vững trong kỷ nguyên AI có toàn quyền truy cập.

Trong tập OpenAI Podcast phát sóng hồi tháng 9.2025, Greg Brockman (đồng sáng lập kiêm Chủ tịch OpenAI) và Thibault Sottiaux (trưởng nhóm kỹ thuật Codex - mô hình AI chuyên về tạo mã lập trình) đã phác thảo viễn cảnh về những mạng lưới rộng lớn gồm các tác tử AI, được con người giám sát nhưng có khả năng làm việc liên tục trên đám mây như những cộng tác viên thực thụ.

“Chúng tôi rất tin tưởng rằng hướng đi của lĩnh vực này sẽ là những quần thể lớn tác tử AI ở đâu đó trên đám mây. Chúng ta với tư cách cá nhân, nhóm, tổ chức sẽ giám sát và điều hướng chúng để tạo ra giá trị kinh tế to lớn. Vì vậy, nếu chúng ta nhìn về vài năm tới, đây sẽ là bức tranh: Hàng triệu tác tử AI đang làm việc trong trung tâm dữ liệu của chúng ta và các công ty để thực hiện những công việc hữu ích”, Thibault Sottiaux nói thêm.

Sơn Vân