Những xu hướng AI đang định hình doanh nghiệp hiện nay

Các xu hướng AI nổi bật hiện nay vì thế có thể nhìn theo một chuyển dịch chung: từ mô hình đơn lẻ sang hệ thống AI; từ tạo nội dung sang thực hiện công việc; từ đầu vào văn bản sang đa phương thức; từ một mô hình lớn dùng cho mọi tình huống sang kiến trúc kết hợp nhiều mô hình; và từ thử nghiệm riêng lẻ sang hạ tầng, quản trị và quy trình vận hành có kiểm soát.

Tác nhân AI chuyển từ trả lời sang thực hiện công việc

Agentic AI, hay AI tác nhân, là một trong những thay đổi đáng chú ý nhất. Thay vì chỉ nhận câu hỏi rồi sinh câu trả lời, một tác nhân có thể nhận mục tiêu, lập kế hoạch, gọi công cụ, truy xuất dữ liệu, thực hiện nhiều bước và điều chỉnh hành động theo kết quả trung gian.

Sự khác biệt này biến AI từ một lớp giao diện thành một thành phần tham gia quy trình. Trong chăm sóc khách hàng, tác nhân có thể không chỉ hướng dẫn cách đổi chuyến bay mà còn truy xuất đặt chỗ, kiểm tra lựa chọn, thực hiện thay đổi và cập nhật thông tin. Trong phát triển phần mềm, tác nhân có thể đọc yêu cầu, sửa mã, chạy kiểm thử và xử lý lỗi thay vì chỉ đề xuất đoạn code.

Khả năng thực hiện nhiệm vụ của agent đã cải thiện nhanh. Stanford AI Index 2026 cho biết độ chính xác trên OSWorld, benchmark đánh giá khả năng hoàn thành tác vụ máy tính thực tế, tăng từ khoảng 12% lên 66,3%. Nhưng mức này đồng thời cho thấy agent vẫn thất bại khoảng một phần ba số lần trên benchmark có cấu trúc.

Do đó, xu hướng quan trọng không phải “AI đã tự chủ hoàn toàn”, mà là doanh nghiệp đang mở rộng dần phạm vi hành động được giao cho AI.

Hệ thống đa tác nhân xuất hiện trong các quy trình phức tạp

Một tác nhân đơn lẻ không nhất thiết phù hợp với toàn bộ quy trình. Kiến trúc multi-agent phân chia nhiệm vụ cho nhiều agent có vai trò khác nhau, chẳng hạn một agent thu thập dữ liệu, một agent phân tích, một agent kiểm tra và một agent thực hiện hành động.

Cách tổ chức này phù hợp với những quy trình có nhiều bước hoặc nhiều chuyên môn. Deloitte ghi nhận 15% tổ chức trong một khảo sát năm 2026 đã mở rộng mô hình đa tác nhân có điều phối qua nhiều chức năng, trong khi chỉ 5% cho rằng quy trình kinh doanh của họ đã chuẩn bị ở mức cao cho agent.

Điểm nghẽn vì vậy đang dịch chuyển từ “mô hình có đủ thông minh không?” sang “quy trình, quyền truy cập, dữ liệu và cơ chế giám sát đã đủ tốt để agent làm việc chưa?”.

AI đa phương thức trở thành giao diện tự nhiên hơn với dữ liệu

AI đa phương thức có thể tiếp nhận và kết hợp nhiều dạng thông tin như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video hoặc dữ liệu từ môi trường. Đây là bước tiến quan trọng vì phần lớn công việc thực tế không tồn tại dưới một dạng dữ liệu duy nhất.

Một hệ thống hỗ trợ kỹ thuật có thể đồng thời nghe khách hàng mô tả lỗi, đọc tài liệu sản phẩm và phân tích hình ảnh thiết bị. AI trong bán lẻ có thể liên kết ảnh sản phẩm, nội dung mô tả và dữ liệu giao dịch. Trong một cuộc họp, hệ thống có thể xử lý lời nói, tài liệu trình chiếu và nội dung trên màn hình để xác định công việc cần thực hiện.

Năng lực đa phương thức cũng ngày càng gắn với khả năng suy luận thay vì chỉ nhận diện nội dung. Stanford AI Index 2026 ghi nhận các mô hình hàng đầu đã đạt hoặc vượt một số mốc hiệu năng của con người trong các bài đánh giá suy luận đa phương thức; các mô hình video mới cũng bắt đầu thể hiện khả năng mô phỏng một số quan hệ vật lý trong cảnh được tạo.

Điều này mở rộng phạm vi tự động hóa sang các quy trình trước đây khó xử lý chỉ bằng dữ liệu văn bản.

Đa phương thức và agent đang hội tụ

Multimodal AI và agentic AI không phát triển tách biệt. Một agent muốn làm việc trong môi trường thực tế thường phải hiểu nhiều loại dữ liệu.

Chẳng hạn, agent kiểm tra chất lượng có thể cần đọc thông số, phân tích ảnh sản phẩm và đối chiếu dữ liệu cảm biến trước khi quyết định có chuyển một trường hợp sang nhân viên hay không. Deloitte nhận định một số agent sẽ cần năng lực đa phương thức để đạt mức hiệu quả cao trong quá trình điều phối.

Vì vậy, “AI đa phương thức” ngày càng là một năng lực nền của hệ thống tự động hóa thay vì chỉ là tính năng bổ sung cho chatbot.

Mô hình suy luận và AI chuyên biệt làm thay đổi cách chọn mô hình

Cuộc cạnh tranh AI trước đây thường tập trung vào mô hình có quy mô lớn hơn. Hiện nay, hiệu quả của một hệ thống còn phụ thuộc mạnh vào khả năng suy luận, dữ liệu chuyên ngành, chi phí vận hành, độ trễ và mức độ phù hợp với nhiệm vụ.

Stanford AI Index 2026 ghi nhận hiệu năng của các mô hình dẫn đầu đang hội tụ trên một số bảng xếp hạng. Khi khoảng cách năng lực thu hẹp, chi phí, độ tin cậy và hiệu quả trong từng miền ứng dụng trở thành các tiêu chí cạnh tranh quan trọng hơn.

Điều này thúc đẩy kiến trúc trong đó doanh nghiệp không nhất thiết dùng một mô hình mạnh nhất cho tất cả tác vụ.

Mô hình nhỏ và mô hình theo miền ngày càng có vai trò lớn

Các kỹ thuật như distillation, quantization, fine-tuning và tối ưu runtime cho phép mô hình nhỏ xử lý nhiều nhiệm vụ với chi phí thấp hơn, độ trễ ngắn hơn hoặc khả năng triển khai cục bộ tốt hơn.

IBM nhận định các mô hình nhỏ được tối ưu theo miền đang trở nên quan trọng nhờ nhu cầu giảm chi phí suy luận, giảm độ trễ và đáp ứng yêu cầu chủ quyền dữ liệu. Xu hướng này dẫn đến kiến trúc kết hợp: mô hình lớn xử lý bài toán khó, trong khi mô hình nhỏ hoặc chuyên biệt phụ trách các tác vụ có phạm vi rõ ràng.

Điểm cần lưu ý là “nhỏ hơn” không đồng nghĩa “tốt hơn” trong mọi trường hợp. Những nhiệm vụ cần suy luận phức tạp hoặc kiến thức rộng vẫn có thể cần mô hình mạnh hơn. Giá trị của mô hình nhỏ nằm ở sự phù hợp giữa năng lực và nhiệm vụ.

AI chuyển từ công cụ riêng lẻ sang tái thiết kế quy trình

Một thay đổi quan trọng khác nằm ở cách doanh nghiệp áp dụng AI. Việc thêm chatbot vào một quy trình cũ thường chỉ cải thiện từng thao tác. Khi AI có thể thực hiện nhiều bước liên tiếp, doanh nghiệp bắt đầu xem xét thiết kế lại toàn bộ luồng công việc.

Deloitte cho biết 34% tổ chức được khảo sát đang dùng AI để tạo sản phẩm, dịch vụ mới hoặc tái thiết kế sâu các quy trình và mô hình kinh doanh; 30% khác đang thiết kế lại những quy trình trọng yếu quanh AI.

Ví dụ, quy trình xử lý yêu cầu khách hàng có thể thay đổi từ:

Khách hàng → nhân viên tiếp nhận → tìm thông tin → nhập dữ liệu → chuyển bộ phận → phản hồi

thành:

Khách hàng → AI nhận diện yêu cầu → truy xuất hệ thống → thực hiện tác vụ đủ điều kiện → chuyển ngoại lệ cho con người.

Trong mô hình thứ hai, AI không chỉ giúp nhân viên làm nhanh hơn mà làm thay đổi điểm phân công giữa con người và phần mềm.

Microsoft cũng mô tả sự dịch chuyển này như việc vận hành các nhóm agent trong những công việc kéo dài qua nhiều chức năng, với danh tính, ngữ cảnh, chính sách và sự giám sát của con người được tích hợp vào hệ thống.

Con người chuyển dần từ thực thi sang giám sát và quyết định

Tự động hóa bằng AI không nhất thiết đồng nghĩa loại con người khỏi quy trình. Khi mức tự chủ tăng, vai trò của con người thường chuyển sang xác định mục tiêu, xử lý ngoại lệ, phê duyệt quyết định quan trọng và chịu trách nhiệm về kết quả.

Deloitte ghi nhận 75% lãnh đạo trong một khảo sát năm 2026 cho rằng sự phối hợp giữa con người và agent tạo nhiều giá trị hơn tự động hóa chỉ dựa trên agent.

Vì thế, một trong những thay đổi tổ chức quan trọng nhất không phải “AI hay con người”, mà là xác định nhiệm vụ nào nên tự động, nhiệm vụ nào cần con người giám sát và điểm nào phải có phê duyệt bắt buộc.

Physical AI đưa trí tuệ nhân tạo ra khỏi màn hình

AI vật lý kết hợp mô hình AI với robot, phương tiện tự hành, máy móc hoặc thiết bị có khả năng cảm nhận và hành động trong thế giới thực.

Các tiến bộ về thị giác máy tính, mô hình đa phương thức, lập kế hoạch và mô phỏng giúp robot chuyển dần từ hệ thống được lập trình cho một thao tác cố định sang hệ thống có khả năng thích nghi với tình huống đa dạng hơn.

Deloitte cho biết 58% doanh nghiệp trong khảo sát State of AI in the Enterprise 2026 báo cáo ít nhất đã sử dụng physical AI ở một mức độ nhất định và tỷ lệ này được kỳ vọng đạt 80% trong hai năm tiếp theo.

Tuy vậy, khoảng cách giữa môi trường kiểm soát và thế giới thực vẫn rất lớn. Stanford AI Index ghi nhận robot đạt 89,4% thành công trên RLBench trong môi trường mô phỏng nhưng chỉ thành công khoảng 12% đối với các tác vụ gia đình thực tế.

Physical AI vì vậy phát triển nhanh nhất ở những nơi có môi trường tương đối có cấu trúc như sản xuất, kho vận và một số loại phương tiện tự hành, thay vì cho thấy robot đa năng đã sẵn sàng cho mọi môi trường.

Chi phí, hạ tầng và chủ quyền AI trở thành vấn đề chiến lược

Khi AI được đưa từ thử nghiệm sang vận hành liên tục, câu hỏi “mô hình làm được gì?” phải đi cùng “mô hình chạy ở đâu, tốn bao nhiêu và phụ thuộc vào ai?”.

Hệ thống agent có thể tạo nhiều lượt gọi mô hình cho cùng một nhiệm vụ. Multimodal AI phải xử lý lượng dữ liệu lớn hơn. Khối lượng người dùng doanh nghiệp cũng làm chi phí suy luận tăng nhanh. Vì vậy, routing giữa nhiều mô hình, caching, tối ưu inference và lựa chọn mô hình theo nhiệm vụ trở thành một phần của thiết kế hệ thống.

Stanford AI Index 2026 ghi nhận doanh thu của các công ty AI tăng nhanh nhưng chi tiêu cho compute và hạ tầng cũng đạt mức rất cao; đồng thời chuỗi cung ứng phần cứng AI vẫn tập trung mạnh.

Sovereign AI mở rộng từ chính sách sang kiến trúc doanh nghiệp

Chủ quyền AI liên quan đến khả năng kiểm soát dữ liệu, hạ tầng, mô hình và các phụ thuộc công nghệ theo yêu cầu pháp lý hoặc chiến lược của từng quốc gia và doanh nghiệp.

IBM ghi nhận 68% lãnh đạo trong một khảo sát năm 2026 cho rằng việc đáp ứng yêu cầu về nơi lưu trữ dữ liệu và chủ quyền dữ liệu trên nhiều khu vực địa lý là thách thức; 71% cho rằng việc chuyển khỏi nhà cung cấp hoặc mô hình AI chính của họ sẽ khó khăn.

Do đó, doanh nghiệp ngày càng phải cân nhắc khả năng thay thế mô hình, triển khai hybrid hoặc on-premise, quản lý dữ liệu theo vùng và tránh phụ thuộc quá mức vào một nhà cung cấp.

Quản trị AI chuyển từ kiểm soát mô hình sang kiểm soát hệ thống

Khi AI chỉ tạo nội dung để con người xem xét, rủi ro chủ yếu tập trung vào độ chính xác, dữ liệu và nội dung đầu ra. Khi agent có quyền đọc hệ thống, gọi API, gửi thông tin hoặc thực hiện giao dịch, phạm vi quản trị mở rộng đáng kể.

Doanh nghiệp phải kiểm soát đồng thời:

·         Mô hình nào được sử dụng

·         Agent được quyền truy cập dữ liệu và công cụ nào

·         Hành động nào agent được tự quyết

·         Hành động nào cần con người phê duyệt

·         Cách ghi lại chuỗi hành động

·         Cách phát hiện hành vi bất thường

·         Cách vô hiệu hóa hoặc thu hồi quyền khi có sự cố

Nhu cầu này đang tăng nhanh hơn mức trưởng thành của cơ chế kiểm soát. Deloitte cho biết chỉ 21% tổ chức được khảo sát có mô hình quản trị trưởng thành dành cho agentic AI.

Stanford AI Index 2026 cũng ghi nhận 362 sự cố AI được ghi nhận trong năm 2025, tăng từ 233 vào năm 2024, trong khi việc báo cáo benchmark về Responsible AI vẫn kém đồng đều hơn báo cáo benchmark năng lực.

Vì vậy, governance đang chuyển sang mô hình AI assurance liên tục: theo dõi tài sản AI, quyền hạn, hành vi, hiệu năng, rủi ro và trách nhiệm trong suốt vòng đời vận hành thay vì chỉ đánh giá mô hình trước khi triển khai. IBM mô tả sự chuyển đổi này theo ba lớp chính là visibility, control và accountability.

Doanh nghiệp nên nhìn các xu hướng AI như một hệ thống liên kết

Các xu hướng trên không độc lập. Agent cần mô hình suy luận để lập kế hoạch, multimodal AI để hiểu môi trường phong phú hơn và hạ tầng tích hợp để sử dụng dữ liệu hoặc công cụ. Khi số agent tăng, nhu cầu orchestration, security và governance cũng tăng. Khi chi phí suy luận trở thành vấn đề, mô hình nhỏ và kiến trúc đa mô hình trở nên hấp dẫn hơn.

Do đó, lựa chọn công nghệ chỉ là một phần của chiến lược AI. Doanh nghiệp cần đánh giá đồng thời năm lớp:

1.    Bài toán: Công việc hoặc quyết định nào thực sự cần AI

2.    Mô hình: Mức năng lực nào đủ cho nhiệm vụ

3.    Quy trình: AI hỗ trợ một bước hay thay đổi toàn bộ workflow

4.    Hạ tầng: Dữ liệu, công cụ, quyền truy cập và chi phí vận hành được kiểm soát ra sao

5.    Quản trị: Hành động nào được tự động và con người chịu trách nhiệm ở đâu

Cách tiếp cận này cũng giúp tránh một hiểu lầm phổ biến: xu hướng mới nhất không nhất thiết là lựa chọn tốt nhất cho mọi doanh nghiệp. Một agent tự chủ có thể không cần thiết nếu quy trình chỉ gồm một tác vụ xác định. Một mô hình frontier có thể lãng phí nếu mô hình nhỏ đáp ứng đủ yêu cầu. Tự động hóa toàn phần cũng không phù hợp với quyết định có rủi ro cao hoặc hậu quả khó đảo ngược.

Xu hướng AI hiện nay cho thấy ngành đang chuyển từ thế hệ AI tạo nội dung sang AI có khả năng tham gia và thực hiện công việc. Agentic AI mở rộng khả năng hành động; multimodal AI giúp hệ thống hiểu nhiều dạng dữ liệu; các mô hình nhỏ và chuyên biệt cải thiện hiệu quả triển khai; physical AI đưa trí tuệ nhân tạo vào môi trường vật lý; còn governance, hạ tầng và sovereign AI trở thành điều kiện để những năng lực đó có thể hoạt động an toàn ở quy mô lớn.

Đối với doanh nghiệp, lợi thế vì thế khó đến từ việc đơn thuần sở hữu một mô hình AI mạnh. Giá trị lớn hơn nằm ở khả năng ghép đúng mô hình với dữ liệu, quy trình, công cụ và cơ chế kiểm soát để tạo thành một hệ thống có thể vận hành ổn định. Khi AI ngày càng tự chủ, chất lượng của hệ thống bao quanh AI sẽ quan trọng không kém năng lực của chính mô hình.