OpenAI cho rằng lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp không đến từ việc chỉ “đưa AI vào sử dụng”, mà phụ thuộc vào mức độ AI được tích hợp vào dữ liệu nội bộ, hệ thống nghiệp vụ và quy trình vận hành cốt lõi.

Phát biểu ngày 8/9 trong bài phát biểu khai mạc hội nghị Enterprise AX “REAL Summit 2026” do Samsung SDS tổ chức tại trung tâm hội nghị COEX ở Seoul, Kim Kyung-hoon, Giám đốc OpenAI phụ trách Hàn Quốc, nhấn mạnh khoảng cách giữa các doanh nghiệp triển khai được AI hiệu quả và phần còn lại đang ngày càng nới rộng.

Theo ông, khác biệt không nằm ở việc doanh nghiệp có dùng AI hay không, mà ở cách AI được đưa vào vận hành thực tế. Ông so sánh AI với giai đoạn điện năng lần đầu được đưa vào nhà máy: những cơ sở chỉ thay nguồn năng lượng cho máy móc cũ không thể đạt hiệu quả bằng các nhà máy thiết kế lại toàn bộ dây chuyền để phù hợp với điện.

“AI cũng vậy. Nếu muốn tạo ra thay đổi thực chất, doanh nghiệp phải ứng dụng AI theo cách tái thiết kế công việc”, ông nói.

Kim Kyung-hoon cho rằng mức độ AI được tích hợp sâu vào môi trường vận hành doanh nghiệp sẽ quyết định chênh lệch về năng suất và phương thức làm việc. Theo ông, điểm then chốt là kết nối AI với dữ liệu nội bộ và các hệ thống nghiệp vụ thực tế.

Ông cho biết AI cần có khả năng truy cập dữ liệu nội bộ và nhiều hệ thống nghiệp vụ khác nhau để không chỉ xử lý các công việc lặp lại như kiểm tra thông tin khách hàng, soạn thảo tài liệu hay phân tích dữ liệu, mà còn có thể đảm nhận những nhiệm vụ phức tạp hơn.

Bên cạnh đó, doanh nghiệp cũng cần đồng thời thiết lập cơ chế bảo mật phù hợp, trong đó có việc phân quyền truy cập đối với các dữ liệu cần thiết.

Theo Kim Kyung-hoon, trong quá trình AX, AI không nên chỉ dừng ở vai trò công cụ hỗ trợ, mà cần được giao thực thi tác vụ một cách thực chất.

Ông lấy ví dụ về AI agent có thể tự tìm tài liệu, kiểm tra hệ thống để tạo đầu ra, đồng thời tự truy vết nguyên nhân khi phát sinh sự cố và thực hiện lại quy trình. Tuy nhiên, với những tình huống đòi hỏi phán đoán quan trọng, doanh nghiệp vẫn cần cơ chế kiểm soát để con người đưa ra quyết định cuối cùng.

Kim Kyung-hoon cũng nhấn mạnh rằng giá trị của AI phải được đánh giá bằng kết quả kinh doanh sau triển khai. Theo ông, thay vì chỉ đo mức độ sử dụng AI, doanh nghiệp cần xem AI đã giúp tiết giảm chi phí ra sao, đóng góp thế nào vào tăng trưởng doanh thu và cải thiện năng suất. Nếu chỉ nhìn vào hiệu năng mô hình hay tần suất sử dụng, sẽ khó phản ánh đúng giá trị kinh doanh thực tế.