Gartner ngày 21/10 công bố 10 xu hướng công nghệ chiến lược cho năm 2027, gồm Large Quantitative Models (LQM), mô hình suy luận giọng nói, world model, AI context platform, AI coding agent harness, AI agent identity, Autonomous Exposure Remediation (AER), SovTech, ứng dụng dùng một lần và Wetware as a Service.

Theo Gartner, Large Quantitative Models là kiến trúc mạng nơ-ron lai theo mô-đun, được thiết kế để xử lý và phân tích dữ liệu định lượng. Cách tiếp cận này cho phép doanh nghiệp chuyển từ xử lý sự cố mang tính phản ứng sang ra quyết định chủ động dựa trên mô phỏng.

Gene Alvarez, Phó chủ tịch cấp cao kiêm nhà phân tích của Gartner, cho biết cách tiếp cận này có thể mang lại mức độ linh hoạt kinh doanh chưa từng có. Theo ông, doanh nghiệp có thể triển khai an toàn các năng lực dự báo tự động ngay cả trong những lĩnh vực được quản lý chặt như tài chính và y tế.

Với mô hình suy luận giọng nói, Gartner mô tả đây là hệ thống AI giọng nói có khả năng phân tích trực tiếp âm thanh để hiểu ngữ cảnh và ý định xuyên suốt cuộc hội thoại, từ đó xác định hành động tiếp theo.

Alvarez nhấn mạnh giọng nói vẫn là kênh tương tác được sử dụng nhiều nhất trong doanh nghiệp. Tuy nhiên, dù tự động hóa trong hỗ trợ khách hàng đã cải thiện trong 10 năm qua, độ chính xác, tốc độ và tỷ lệ giải quyết vấn đề vẫn chưa đạt kỳ vọng của doanh nghiệp. Theo ông, mô hình suy luận giọng nói có thể thu hẹp khoảng cách này ở quy mô lớn, đồng thời tự động hóa cả những cuộc đối thoại phức tạp đòi hỏi khả năng phán đoán cao.

Gartner cho biết world model giúp máy móc hiểu không gian, thời gian và quan hệ nhân quả thông qua một cách tiếp cận mới, ưu tiên các quy luật vật lý.

Trong khi đó, AI context platform cung cấp lớp thông tin ngữ cảnh cần thiết để AI agent diễn giải đầu vào, ra quyết định và thực thi hành động phù hợp với mục tiêu kinh doanh. Gartner dự báo đến năm 2027, các doanh nghiệp ưu tiên ngữ nghĩa trong dữ liệu sẵn sàng cho AI có thể tăng độ chính xác của agentic AI thêm tới 80% và giảm chi phí tới 60%.

Với AI coding agent harness, Gartner mô tả đây là hệ thống kiểm soát khép kín nhằm quản trị hành vi của các agent phát triển phần mềm có thể hoạt động tự chủ trong toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm. Nếu thiếu một harness chuyên dụng, lập trình viên sẽ phải tự kiểm chứng đầu ra do AI tạo ra, khiến gánh nặng kiểm soát bị đẩy ngược về phía con người, làm tăng chi phí và có thể làm giảm lợi ích năng suất từ việc ứng dụng AI.

Gartner cũng cảnh báo AI agent có thể thực hiện công việc một cách độc lập, thay thế nhiều vai trò của con người. Trong các hệ thống hiện nay, nếu không thể cấp quyền truy cập đúng thời điểm, rủi ro phát sinh lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng sẽ gia tăng. Hãng dự báo đến năm 2028, 25% sự cố xâm phạm an ninh tại doanh nghiệp sẽ bắt nguồn từ việc lạm dụng AI agent do đặc quyền của máy và các cơ chế xác thực hiện nay không được quản trị đầy đủ.

Theo Alvarez, việc áp dụng cơ chế kiểm soát danh tính động sẽ giúp doanh nghiệp thay thế thông tin xác thực tĩnh có mức rủi ro cao bằng quyền truy cập động dựa trên chính sách. Ông cho rằng AI agent identity sẽ giúp gắn kết mô hình, prompt và thông tin xác thực với hành vi của agent, qua đó tăng độ tin cậy và khả năng truy vết trách nhiệm.

Đối với Autonomous Exposure Remediation, Gartner cho biết đây là năng lực tích hợp AI với tự động hóa để phát hiện, ưu tiên và xử lý các lỗ hổng bảo mật trên toàn bộ môi trường số của doanh nghiệp. Hệ thống này có thể tự động kiểm thử bản vá hoặc bản vá ảo trước khi triển khai vào môi trường vận hành.

SovTech được Gartner dùng để chỉ phần cứng, phần mềm, cơ sở dữ liệu và mô hình AI được thiết kế cả về kỹ thuật lẫn pháp lý nhằm tạo ra một lộ trình thực tế để giảm phụ thuộc vào các nhà cung cấp cốt lõi. Gartner dự báo đến năm 2030, hơn 75% doanh nghiệp ngoài Mỹ sẽ áp dụng chiến lược chủ quyền số và chuyển các workload cốt lõi nhằm giảm rủi ro địa chính trị cũng như rủi ro phụ thuộc nhà cung cấp.

Một xu hướng khác là ứng dụng dùng một lần, tức phần mềm được phát triển cho một mục tiêu kinh doanh cụ thể và được thiết kế để chủ động ngừng sử dụng khi mục tiêu đã hoàn thành hoặc không còn hiệu lực.

Alvarez nhận định việc chuyển sang ứng dụng dùng một lần sẽ làm thay đổi căn bản cách doanh nghiệp mua phần mềm, thiết kế hệ thống và lập ngân sách. Theo ông, danh mục ứng dụng cũng sẽ chuyển từ mô hình đầu tư dài hạn cho các hệ thống cũ sang một cấu trúc linh hoạt hơn.

Ngoài ra, Gartner cho rằng phần cứng tính toán truyền thống dựa trên silicon sẽ khó mở rộng vô hạn cho AI doanh nghiệp do những giới hạn về môi trường và năng lượng. Trong bối cảnh đó, Wetware as a Service được xem là mô hình vận hành mới, cung cấp khả năng truy cập từ xa qua đám mây tới các hệ thống sinh học hoặc sinh học tổng hợp phục vụ tính toán.

Gartner cho biết các bộ xử lý hữu cơ dạng lưu trữ trong mô hình này có thể tận dụng tính dẻo tự nhiên của các mạng sinh hóa để vận hành những thuật toán phức tạp với hiệu suất năng lượng rất cao.