Amorepacific cho rằng rào cản lớn nhất khi triển khai AI trong doanh nghiệp không nằm ở bản thân công nghệ, mà ở việc thiếu một cấu trúc quản trị đủ chặt chẽ để đưa dự án từ giai đoạn thử nghiệm sang vận hành thực tế.

Phát biểu tại phiên keynote của hội nghị ICON2026 do MegazoneCloud phối hợp cùng các đối tác toàn cầu tổ chức ngày 2/4, Hwang Tae-jin, kiến trúc sư hệ thống phụ trách dự án AI tại Amorepacific, cho biết nhiều doanh nghiệp vẫn dừng ở mức kiểm chứng khái niệm (PoC) dù giai đoạn thử nghiệm ban đầu thường diễn ra suôn sẻ.

“PoC thường không phải vấn đề. Khó khăn xuất hiện ở giai đoạn tiếp theo. Khi bước vào vận hành thực tế, nhiều dự án AI bị chững lại”, ông nói.

Theo Hwang Tae-jin, có ba nguyên nhân chính khiến AI chưa thể được triển khai rộng trong doanh nghiệp: công nghệ thay đổi quá nhanh, khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế, cùng các bài toán về dữ liệu và chi phí.

Về tốc độ thay đổi công nghệ, ông nhận định thị trường AI biến động liên tục. “ChatGPT vừa xuất hiện thì Gemini ra đời, còn hiện nay Claude đang thu hút nhiều chú ý. Công nghệ thay đổi quá nhanh khiến doanh nghiệp lưỡng lự: có nên đầu tư ngay lúc này hay chờ thêm”, ông cho biết.

Khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế cũng là một rào cản lớn. Theo ông, AI hiện đã rất dễ tiếp cận với người dùng cá nhân nhờ YouTube hay xu hướng vibe coding. Tuy nhiên, môi trường doanh nghiệp lại đặt ra những yêu cầu hoàn toàn khác.

Vì vậy, các bộ phận nghiệp vụ thường đặt câu hỏi vì sao những gì có thể làm ở nhà lại không thể áp dụng ngay trong công ty. Đây là tình huống không dễ trả lời với các nhóm phụ trách AI, theo Hwang Tae-jin.

Ngoài ra, dữ liệu và chi phí là hai vấn đề khó tránh. Doanh nghiệp luôn lo ngại dữ liệu nội bộ có thể bị rò rỉ ra bên ngoài hoặc bị sử dụng để huấn luyện mô hình AI. Cùng với đó, phạm vi phân quyền cho AI agent vẫn chưa được xác định rõ ở nhiều nơi.

Về chi phí, ông cho biết lượng token tiêu thụ có thể biến động mạnh tùy theo cấu trúc câu hỏi. Nếu không kiểm soát tốt, chi phí sẽ tăng rất nhanh. Trong bối cảnh doanh nghiệp phải chứng minh hiệu quả đầu tư, việc không quản trị được chi phí sẽ khiến dự án khó bước sang giai đoạn vận hành.

Để xử lý các vấn đề này, Amorepacific lựa chọn thiết kế quản trị AI trước khi quyết định mô hình. Theo Hwang Tae-jin, chỉ khi có nền tảng quản trị đủ vững, doanh nghiệp mới có thể nâng cấp AI một cách bền vững. Khung quản trị của công ty tập trung vào ba yếu tố: bảo mật, phân quyền truy cập và kiểm soát chi phí.

Trên cơ sở đó, Amorepacific hiện vận hành thực tế ba AI agent gồm agent trích xuất dữ liệu, agent InQ và agent mạng lưới toàn cầu.

Với agent trích xuất dữ liệu, nhân viên nghiệp vụ có thể đặt yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận kết quả ngay lập tức. Trước đây, họ phải gửi yêu cầu cho đội vận hành để lấy dữ liệu. Hiện nay, quá trình này đã được rút ngắn, cho phép người dùng tự tra cứu trực tiếp.

Tuy nhiên, quá trình triển khai không đơn giản, đặc biệt ở khâu áp dụng semantic layer. Hwang Tae-jin cho biết khi chưa có semantic layer, độ chính xác của hệ thống không vượt quá 70%. Thay vì mở rộng ngay phạm vi câu hỏi, đội ngũ của công ty ưu tiên nâng độ chính xác trước. Đến nay, Amorepacific đã áp dụng 16 semantic layer và bảo đảm độ chính xác 100% cho các dạng câu hỏi tương ứng.

Agent InQ được xây dựng dựa trên công nghệ tìm kiếm tăng cường sinh (RAG). Hệ thống này học từ các tài liệu hướng dẫn nội bộ để tiếp nhận những câu hỏi phổ biến vốn trước đây do đội vận hành xử lý. Theo Hwang Tae-jin, agent hiện đã thay thế khoảng 50% khối lượng công việc đó, qua đó giảm đáng kể gánh nặng cho bộ phận vận hành.

Amorepacific cũng quản lý mạng lưới pháp nhân toàn cầu từ trụ sở tại Hàn Quốc. Do chênh lệch múi giờ, công ty gặp khó trong việc phản hồi ngay các yêu cầu từ các pháp nhân tại Mỹ và châu Âu.

Để giải quyết vấn đề này, agent mạng lưới toàn cầu được thiết lập để tiếp nhận yêu cầu gửi qua Jira, trả lời dựa trên nội dung đã học, hoặc trực tiếp điều khiển các hệ thống khác nhau để thực hiện những tác vụ đơn giản như đặt lại mật khẩu. Theo Hwang Tae-jin, cả ba AI agent đều chỉ được phát triển sau khi công ty hoàn tất thiết kế quản trị AI.

Ông cũng khuyến nghị doanh nghiệp nên trả lời trước một số câu hỏi khi triển khai AI agent: xem agent là một công cụ hay một hệ thống; phân quyền cho agent, cho dữ liệu hay kiểm soát đồng thời cả hai; theo dõi chi phí theo đơn vị dịch vụ hay theo người dùng.

Tại Amorepacific, công ty chọn cách coi agent là một hệ thống, đồng thời kiểm soát cả quyền hạn lẫn dữ liệu, và theo dõi chi phí theo cả đơn vị dịch vụ lẫn người dùng.

“Yếu tố cốt lõi của enterprise AI không phải là công nghệ, mà là xây dựng được một cấu trúc vận hành bền vững. Muốn làm được điều đó, doanh nghiệp phải có quản trị AI đúng nghĩa”, Hwang Tae-jin nhấn mạnh.