Tại sao năm 2026 có thể là bước ngoặt AI lớn nhất từ trước đến nay?

[Trương Quang]

Nếu các doanh nghiệp Việt Nam bước vào 2026 với AI và lượng tử đang đổi vai trò, liệu chúng ta đã sẵn sàng cho những thay đổi đó chưa?

Báo cáo mới từ Viện Giá trị Doanh nghiệp IBM cung cấp một bức tranh rất rõ về tâm thế của ban lãnh đạo toàn cầu khi tiến vào năm 2026, cảm xúc vừa hào hứng vừa áp lực. Trong 1.000 giám đốc điều hành được khảo sát cùng hơn 8.500 nhân viên và người tiêu dùng, chỉ khoảng một phần ba lạc quan về kinh tế, nhưng có tới hơn bốn phần năm tin rằng doanh nghiệp của chính họ sẽ tăng trưởng tốt. Nghĩa là thế giới biến động, nhưng ai cũng kỳ vọng mình vẫn đi lên.

Điểm đáng chú ý là doanh nghiệp đang muốn quyết định nhanh, mô hình vận hành có thể phải thiết kế lại, người lao động thì thoải mái với AI, còn khách hàng lại ngày càng nghiêm khắc với cách dữ liệu của họ được sử dụng. Và IBM gọi tên 5 xu hướng lớn.

1. AI đại lý trở thành tài sản chiến lược​

Agentic AI, hay AI có thể tự thực thi nhiệm vụ, đang được xem là công cụ chủ lực trong năm tới. Nhiều lãnh đạo cho biết họ đã ứng dụng và nhìn thấy lợi ích, nhưng để AI vận hành thực sự hiệu quả thì cần đáp ứng vài điều kiện.

Dữ liệu phải gần như thời gian thực, không phải báo cáo chậm theo kỳ. Hệ thống AI phải truy cập được các nền tảng lõi như ERP, CRM hay chuỗi cung ứng. AI sẽ thoát khỏi giai đoạn thử nghiệm và trở thành bộ phận vận hành thật sự. Quan trọng nhất, lãnh đạo phải xác định ranh giới, việc nào AI có thể tự quyết và việc nào nhất định phải do con người xem xét.

2. Nhân viên chấp nhận AI, kì vọng được đào tạo lại​

Phần lớn người lao động tin rằng họ theo kịp tốc độ thay đổi công nghệ, thậm chí mong AI xuất hiện nhiều hơn để giảm các công việc lặp lại và mở không gian học kỹ năng mới. Điều này trùng khớp với nhiều khảo sát khác.

IBM dự báo rằng từ nay đến cuối 2026, ít nhất một nửa nhân sự trong doanh nghiệp sẽ cần đào tạo lại để thích ứng với tự động hóa. Các kỹ năng quan trọng không phải chỉ là kỹ thuật, mà là giải quyết vấn đề, sáng tạo, đổi mới. Đặc biệt, nhân viên sẵn sàng chuyển việc nếu nơi khác có cơ hội học hỏi tốt hơn, nghĩa là đào tạo không còn là phúc lợi mà là yếu tố giữ chân người tài.

3. Khách hàng gây áp lực trực tiếp lên chính sách dữ liệu​

Người tiêu dùng chấp nhận lỗi nhỏ của AI, nhưng không chấp nhận thiếu minh bạch. Họ muốn biết dữ liệu được dùng thế nào, khi nào AI tham gia vào cuộc tương tác, và có thể chọn tham gia hoặc từ chối một cách rõ ràng.

Với doanh nghiệp, minh bạch không còn là khẩu hiệu mà là một tính năng sản phẩm. Hệ thống AI cần hỗ trợ khả năng giải thích, giúp người dùng hiểu được cách nó đưa ra quyết định, nếu không niềm tin thị trường sẽ lung lay rất nhanh.

4. AI và hạ tầng đám mây cần được đặt tại địa phương​

Khả năng chủ quyền AI là tâm điểm chiến lược 2026. Doanh nghiệp đang quan tâm tới việc dữ liệu được lưu ở đâu, mô hình chạy tại quốc gia nào và mức độ phụ thuộc vào dịch vụ nước ngoài ra sao.

Xu hướng chung là AI phải di động, dễ chuyển hạ tầng, tuân thủ chặt chẽ quy định dữ liệu và ưu tiên sự minh bạch. Trong bối cảnh địa chính trị biến động, sự bền vững của AI nằm ở khả năng thích ứng và vận hành ngay cả khi môi trường xung quanh thay đổi.

5. Lượng tử bước vào giai đoạn lên kế hoạch thật sự​

IBM nhận thấy lượng tử không còn nằm trên giấy trắng mà tiến gần thử nghiệm thực tế. Lợi thế ban đầu có thể xuất hiện trong tối ưu hóa, khoa học vật liệu hoặc các lĩnh vực yêu cầu tính toán phức tạp.

Khuyến nghị rất rõ, doanh nghiệp nên chọn một số ít ứng dụng lượng tử có khả năng tạo tác động lớn thay vì chạy theo số lượng, đồng thời kết nối hệ sinh thái càng sớm càng tốt. Mục tiêu là tìm những cơ hội chiến thắng thực sự và hợp tác để chia sẻ chi phí đổi mới.

Khi nhìn về 2026, AI không còn là khái niệm mà là năng lực vận hành, dữ liệu không chỉ là tài nguyên mà là lời hứa với khách hàng, và lượng tử có thể trở thành quân bài chiến lược. Nếu đặt vào khung Việt Nam, câu hỏi còn mở, liệu doanh nghiệp Việt có bắt đầu chuẩn bị kịp lúc hay sẽ nhìn làn sóng này đi qua? (artificialintelligence)
Đọc chi tiết tại đây: https://www.artificialintelligence-...plus-agentic-ai-data-policies-as-2026-trends/