Oracle cho biết để đưa AI từ giai đoạn thử nghiệm vào vận hành thực tế trong doanh nghiệp, yếu tố then chốt không nằm ở hiệu năng mô hình mà ở bảo mật, quyền truy cập dữ liệu và khả năng kiểm soát agent AI. Theo SiliconAngle, thông điệp này được các lãnh đạo Oracle đưa ra trước thềm sự kiện Oracle AI World 2026, diễn ra từ ngày 25 đến 28/10 tại Las Vegas, Mỹ.

Tại sự kiện năm nay, Oracle đặt “agent AI đáng tin cậy” vào vị trí trung tâm. Juan Loaiza, Phó chủ tịch cấp cao phụ trách công nghệ cơ sở dữ liệu của Oracle, cho rằng doanh nghiệp không thể chỉ chồng thêm các lớp bảo mật lên hệ thống hiện hữu mà cần tích hợp AI, quản trị dữ liệu và phát triển ứng dụng trong một kiến trúc thống nhất.

Oracle cũng giới thiệu Oracle AI Database là nền tảng cốt lõi cho AI doanh nghiệp. Hasan Rizvi, Phó chủ tịch cấp cao phụ trách sản phẩm và nghiên cứu trong lĩnh vực kỹ thuật cơ sở dữ liệu, cho biết giải pháp này được thiết kế để đơn giản hóa cấu trúc dữ liệu phức tạp, hỗ trợ nhiều mô hình triển khai và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm ngay tại nguồn.

Theo Oracle, nền tảng này có thể xử lý đồng thời dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, đồng thời hỗ trợ xây dựng agent AI mà không phải tách dữ liệu sang một nền tảng riêng.

Một thông điệp đáng chú ý khác là kiểm soát agent AI và tăng cường bảo mật ngay ở tầng cơ sở dữ liệu.

Tirthankar Lahiri, Phó chủ tịch cấp cao phụ trách dữ liệu trọng yếu và nền tảng AI của Oracle Database, cùng Sara Narayan, Phó chủ tịch quản lý sản phẩm, mô tả mô hình AI đáng tin cậy của Oracle xoay quanh bốn trụ cột: dữ liệu, truy cập, tri thức và thực thi.

Oracle cho biết đang áp dụng cơ chế bảo vệ ở tầng cơ sở dữ liệu cho toàn bộ luồng yêu cầu từ người dùng, ứng dụng và agent AI thông qua các công nghệ như Trusted Answer Search, JSON Duality View và kiến trúc Deep Trust.

Ngoài kiểm soát dữ liệu và agent, Oracle cũng nhấn mạnh yêu cầu đẩy nhanh tốc độ vá lỗi và ứng phó bảo mật trong bối cảnh các cuộc tấn công mạng ứng dụng AI gia tăng.

Vipin Samar, Phó chủ tịch cấp cao phụ trách kỹ thuật phần mềm bảo mật cơ sở dữ liệu, cho biết khi kẻ tấn công có thể đảo ngược các bản vá phần mềm để tìm lỗ hổng, việc ứng phó theo chu kỳ bảo trì truyền thống trở nên kém hiệu quả. Theo ông, Oracle đang hướng tới việc tăng khả năng quan sát rủi ro trên toàn bộ lớp cơ sở dữ liệu và rút ngắn thời gian triển khai bản vá trước khi lỗ hổng bị khai thác.

Bên cạnh đó, hãng cũng giới thiệu thêm hạ tầng và công cụ phát triển phục vụ AI. Chetan Ozbutun, Phó chủ tịch cấp cao phụ trách kho dữ liệu (data warehouse) và cơ sở dữ liệu tự trị, cho rằng khoảng cách giữa một ứng dụng AI có thể đưa vào vận hành và một bản mẫu thử nghiệm chủ yếu được quyết định bởi hạ tầng dữ liệu.

Nipun Agarwal, Phó chủ tịch cấp cao phụ trách kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh mục tiêu kết nối phân tích dữ liệu với quá trình ra quyết định dựa trên AI trong môi trường dữ liệu phân tán, thông qua mô hình “autonomous AI lakehouse” mà không cần di chuyển khối lượng dữ liệu lớn.

Trong khi đó, Jia Shi, Phó chủ tịch nhóm kỹ thuật phần mềm hệ thống dữ liệu của Oracle, cho biết tính năng “Exadata Live Migration” cho phép di chuyển các cơ sở dữ liệu ảo đang chạy giữa các máy chủ mà không làm gián đoạn kết nối.