AI tại Hàn Quốc đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm và nhanh chóng đi vào công việc thực tế. Trong bối cảnh AI agent ngày càng hiện diện sâu hơn trong doanh nghiệp, giới điều hành không chỉ quan tâm đến việc triển khai AI đến đâu, mà còn phải tính đến cách tái cấu trúc vận hành, quản trị và quy trình ra quyết định.

Theo dữ liệu của Viện Nghiên cứu Chính sách Thông tin - Truyền thông Hàn Quốc (KISDI), 51,8% người lao động tại Hàn Quốc đang sử dụng AI tạo sinh cho mục đích công việc.

Điều đó cho thấy câu hỏi của doanh nghiệp đã thay đổi: không còn là có ứng dụng AI hay không, mà là làm thế nào để AI thực sự “làm việc” trong tổ chức. Khi AI tiến từ công cụ hỗ trợ sang các agent có thể tự lập kế hoạch và tự thực thi, quá trình chuyển dịch từ cloud native sang AI native, rồi tiếp tục đến agent native, đang buộc doanh nghiệp thiết kế lại cách làm việc và mô hình vận hành.

Từ hạ tầng sang năng lực hành động

Cloud native trước đây tập trung vào khả năng mở rộng và triển khai nhanh, dựa trên hạ tầng linh hoạt, container và microservices để giảm chi phí mở rộng phần mềm và đơn giản hóa quá trình phát hành.

Trong khi đó, AI native đặt mô hình làm trung tâm ngay từ giai đoạn thiết kế ứng dụng. Mô hình lúc này đóng vai trò như “động cơ ra quyết định”, có thể diễn giải dữ liệu thô và tự động hóa nhiều tác vụ, từ thẩm định tín dụng đến dự báo chuỗi cung ứng.

Bước tiếp theo là agent native. Ở mô hình này, agent kết hợp mô hình ngôn ngữ, bộ nhớ và khả năng sử dụng công cụ để tự lập kế hoạch, thực hiện các tác vụ nhiều bước qua nhiều hệ thống trong doanh nghiệp. Vai trò của con người chuyển dần sang giám sát và đưa ra phán đoán cuối cùng.

Cùng với đó, các giao diện cloud truyền thống vốn được thiết kế cho thao tác trực tiếp của con người cũng đang phải thay đổi. Thay vì chỉ phục vụ thao tác nhấp chuột, hệ thống cần được chuyển thành các “kỹ năng” và công cụ mà agent có thể tự hiểu và tự thực thi.

Gartner dự báo tỷ trọng ứng dụng doanh nghiệp tích hợp agent cho các tác vụ cụ thể sẽ tăng từ dưới 5% trong năm 2025 lên 40% vào cuối năm 2026. Đến năm 2028, mỗi tập đoàn lớn có thể vận hành tới hàng chục nghìn agent. Khi agent trở thành một lực lượng thực thi mới trong doanh nghiệp, cấu trúc vận hành và cách quản trị cũng buộc phải thay đổi theo.

Ba thay đổi lớn lãnh đạo cần theo dõi

Thay đổi đầu tiên là chuyển đổi số đang dịch chuyển từ “systems of record” sang “systems of action”. Với AI dựa trên agent, khoảng cách từ khâu phát hiện vấn đề đến ra quyết định và thực thi được rút ngắn đáng kể. Điều này có thể diễn ra trên nhiều nghiệp vụ, từ phát hiện gian lận, triển khai các chiến dịch quy mô nhỏ đến điều chỉnh tuyến luân chuyển hàng tồn kho. Những doanh nghiệp áp dụng sớm vòng lặp này có xu hướng xử lý bằng chiến lược phần mềm thay vì tái cơ cấu tổ chức.

Thay đổi thứ hai nằm ở cách tổ chức nhân sự. Một số doanh nghiệp đã bắt đầu thảo luận mô hình xem agent như “nhân viên số”, làm việc dưới sự giám sát của con người, được cấp địa chỉ email, thông tin xác thực hệ thống và phân công nhiệm vụ rõ ràng. Cách tiếp cận này có thể kéo theo các vấn đề về trách nhiệm và kiểm toán, nhưng đồng thời mở ra khả năng mở rộng năng lực vận hành mà không cần tăng nhân sự theo cùng tỷ lệ.

Thay đổi cuối cùng là tiêu chí quyết định tự phát triển hay mua giải pháp. Khi AI làm giảm mạnh chi phí phát triển phần mềm tùy biến và tự động hóa công việc, doanh nghiệp sẽ xem xét lại những nghiệp vụ vốn phụ thuộc vào phần mềm dạng dịch vụ (SaaS) tích hợp sẵn, để đánh giá khả năng tự triển khai bằng agent.

Những điểm doanh nghiệp Hàn Quốc cần lưu ý

Theo tác giả, các thay đổi nói trên cần được xem xét trong khuôn khổ thực tế của quy định pháp lý, bảo mật và quản trị dữ liệu.

Từ tháng 1 năm nay, khi Luật cơ bản về AI có hiệu lực tại Hàn Quốc, yêu cầu pháp lý đối với quản trị rủi ro của các hệ thống AI tác động cao, cũng như cơ chế quản lý và giám sát của con người, đã trở nên rõ ràng hơn. Mức độ tự chủ của agent càng lớn thì doanh nghiệp càng phải truy vết được ai đã thực hiện hành động nào, với quyền hạn nào. Vì vậy, sandbox ở tầng runtime, quản trị ID và cơ chế kiểm soát bảo mật theo từng tác vụ trở thành các yếu tố quan trọng.

Vị trí xử lý dữ liệu và cách quản trị dữ liệu cũng là vấn đề then chốt. Do agent trực tiếp truy cập hệ thống nội bộ và dữ liệu khách hàng để thực hiện công việc, doanh nghiệp cần hạ tầng đáp ứng quy định trong nước và yêu cầu về chủ quyền dữ liệu.

Alibaba Cloud đã mở trung tâm dữ liệu thứ ba tại Hàn Quốc vào tháng 8, đồng thời mở rộng nền tảng trong nước phục vụ phát triển, vận hành và bảo mật cho agent. Theo bài viết, động thái này phản ánh nhu cầu hạ tầng ngày càng tăng khi AI agent được đưa vào môi trường doanh nghiệp thực tế.

Từ đó, quá trình chuyển sang mô hình agent native cần được triển khai bằng thiết kế thận trọng, thay vì các tuyên bố mang tính khẩu hiệu. Có ba việc mà lãnh đạo doanh nghiệp cần ưu tiên.

Thứ nhất, phải thiết kế cơ chế quản trị ngay từ đầu. Các yếu tố như khâu rà soát và phán đoán của con người, nhật ký kiểm toán, ID doanh nghiệp và kiểm soát truy cập cần được đặt vào giai đoạn đầu triển khai, thay vì bổ sung muộn chỉ để đáp ứng yêu cầu tuân thủ.

Thứ hai, doanh nghiệp cần xây dựng một tầng nền tảng chung cho agent. Cách agent truy cập dữ liệu, công cụ và thông tin xác thực cần được chuẩn hóa. Thay vì các tích hợp rời rạc theo từng phòng ban, doanh nghiệp cần một khung điều phối chung để vận hành tác vụ an toàn.

Thứ ba, tốc độ triển khai cần được xem là một biến số cạnh tranh. Lợi thế không nằm ở việc sở hữu một mô hình cụ thể, mà ở tốc độ kết nối agent vào quy trình nghiệp vụ và khả năng cải tiến liên tục.

Tác giả cho rằng lãnh đạo doanh nghiệp không nhất thiết phải trở thành chuyên gia lý thuyết về AI. Tuy nhiên, họ cần nhìn nhận agent như một đơn vị vận hành trong tổ chức, đồng thời áp dụng các nguyên tắc về chiến lược, quản trị rủi ro và đo lường hiệu quả tương tự như với một đội ngũ nhân sự. Khi AI agent đang thay đổi cách doanh nghiệp làm việc, ban điều hành cũng phải thay đổi cách vận hành tổ chức.