Báo cáo toàn cầu năm 2026 “Making AI Deliver” do Economist Enterprise thực hiện với sự tài trợ của Databricks cho thấy một nghịch lý đáng chú ý: doanh nghiệp digital native là nhóm đặt ưu tiên cao nhất cho việc mở rộng AI, nhưng không phải lúc nào cũng dẫn đầu về khả năng đưa AI vào vận hành ổn định trên toàn tổ chức.

Theo khảo sát, 18% lãnh đạo doanh nghiệp digital native chọn mục tiêu “tích hợp AI ở quy mô lớn vào toàn bộ quy trình kinh doanh cốt lõi” là ưu tiên đầu tư quan trọng nhất trong hai năm tới. Đây là tỷ lệ cao nhất trong 8 ngành được khảo sát, gần gấp đôi mức trung bình toàn thị trường là 9,8%. Ngành đứng thứ hai là năng lượng, dầu khí, với 12,6%.

Kết quả này cho thấy với nhóm doanh nghiệp digital native, AI không còn chỉ là công cụ hỗ trợ tác vụ, mà đang trở thành yếu tố định hình sản phẩm, trải nghiệm khách hàng, cách thức vận hành và cả cấu trúc doanh thu. Dù mục tiêu tiết giảm chi phí và đáp ứng yêu cầu tuân thủ vẫn quan trọng, trọng tâm hiện nay là xây dựng nền tảng để AI có thể vận hành lặp lại, ổn định trong các quy trình nghiệp vụ trọng yếu.

Xu hướng này đã phần nào thể hiện tại Hàn Quốc. Tmap Mobility không chỉ nâng cấp hệ thống gợi ý cá nhân hóa dựa trên dữ liệu di chuyển quy mô lớn, mà còn xây dựng môi trường để cả nhân sự không chuyên dữ liệu cũng có thể tự tìm kiếm và phân tích dữ liệu cần thiết. Doanh nghiệp này đồng thời thiết lập cơ chế phân quyền truy cập chi tiết và quyền sở hữu dữ liệu, qua đó mở rộng khả năng khai thác dữ liệu song song với tăng cường quản trị. Trường hợp này cho thấy để mở rộng AI, doanh nghiệp không chỉ cần phát triển từng mô hình riêng lẻ, mà còn phải có một môi trường dùng chung để nhân sự có thể khai thác dữ liệu an toàn và đáng tin cậy.

Tuy nhiên, mở rộng triển khai AI không đồng nghĩa với việc AI đã thực sự trở thành một phần của hệ thống vận hành. Báo cáo phân biệt rõ giữa việc triển khai AI trên nhiều luồng công việc và mức độ “Fully Embedded at Scale” - tức AI được tích hợp ổn định vào vận hành ở quy mô lớn. Theo định nghĩa này, doanh nghiệp phải có ít nhất 100 người dùng AI trong thực tế, hệ thống vận hành theo thỏa thuận mức dịch vụ (SLA), đồng thời được theo dõi liên tục về hiệu năng và tác động kinh doanh.

Xét theo tiêu chí trên, lĩnh vực duy nhất mà doanh nghiệp digital native đứng đầu là R&D và phát triển sản phẩm. Trong khi đó, mức độ tích hợp AI vào vận hành ở bộ phận tài chính chỉ xếp thứ 7/8 ngành, còn mảng vận hành và chuỗi cung ứng đứng thứ 6. Ở chiều ngược lại, ngành viễn thông chỉ có 7,9% doanh nghiệp coi tích hợp AI là ưu tiên đầu tư hàng đầu, thấp hơn nhiều so với 18% của nhóm digital native, nhưng lại đạt mức vận hành AI trưởng thành hơn ở 5/8 chức năng, gồm IT, pháp lý và tuân thủ, tài chính, bán hàng và dịch vụ khách hàng, cùng vận hành và chuỗi cung ứng.

Đây chính là “khoảng cách mở rộng AI” - tức khoảng cách giữa tốc độ triển khai AI và năng lực vận hành AI một cách ổn định ở quy mô lớn. Điều đó không có nghĩa các ngành truyền thống đã vượt doanh nghiệp digital native trên mọi mặt. Nhóm digital native vẫn dẫn đầu về phạm vi ứng dụng và mức độ quyết liệt trong mở rộng AI. Tuy nhiên, năng lực cạnh tranh trong giai đoạn tới sẽ không còn được quyết định bởi số lượng dự án AI được khởi động, mà bởi khả năng chuyển các ứng dụng AI đó thành một phần của vận hành cốt lõi.

Khoảng cách này đặc biệt đáng chú ý bởi doanh nghiệp digital native không hề thiếu các kết quả tích cực từ AI. Có tới 92% người được hỏi cho biết tỷ suất hoàn vốn (ROI) từ đầu tư AI vượt kế hoạch ban đầu, cao hơn mức trung bình toàn thị trường là 84%. Dù vậy, ROI cao không đồng nghĩa với việc doanh nghiệp đã đạt được năng lực vận hành AI trưởng thành trên quy mô toàn tổ chức. Thành công ở một vài dự án vẫn khác rất xa với việc tích hợp AI ổn định vào các nghiệp vụ cốt lõi của nhiều bộ phận.

Theo báo cáo, khác biệt này nhiều khả năng đến từ kiến trúc vận hành. Để đưa AI vào vận hành trên toàn tổ chức, doanh nghiệp cần đồng thời bảo đảm nhiều yếu tố: quyền truy cập dữ liệu có quản trị, pipeline dữ liệu đáng tin cậy, khả năng quan sát hệ thống (observability), cơ chế đánh giá mô hình, SLA, quản lý chi phí, bảo mật, truy xuất nguồn gốc dữ liệu (lineage) và vòng phản hồi liên tục. Bên cạnh đó, doanh nghiệp cũng cần một nền tảng chung có thể phục vụ nhiều bộ phận và được giám sát liên tục trong môi trường vận hành thực tế.

Krafton là một ví dụ cho cách củng cố nền tảng này. Doanh nghiệp đã hợp nhất môi trường quản trị dữ liệu, thiết lập chính sách truy cập thống nhất và xây dựng hệ thống quản trị dữ liệu dựa trên Unity Catalog. Nhờ đó, nhiều bộ phận có thể chia sẻ và khai thác dữ liệu quy mô lớn một cách an toàn. Trường hợp của Krafton cho thấy để mở rộng AI một cách bền vững, doanh nghiệp không chỉ cần các mô hình riêng lẻ, mà còn cần dữ liệu đáng tin cậy và một hệ quản trị nhất quán dùng chung cho nhiều tổ chức và nhiều dự án AI.

Khi thiếu một nền tảng chung, bộ phận kỹ thuật sẽ khó tập trung nguồn lực cho phát triển sản phẩm mới và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Nguyên nhân là doanh nghiệp phải dành nhiều thời gian và chi phí để quản lý pipeline dữ liệu, điều phối các cơ chế quản trị rời rạc giữa các phòng ban, đồng thời lặp lại việc xây dựng những hệ thống tương tự nhau. Hệ quả là nguồn lực cho đổi mới bị mắc kẹt trong các hoạt động xây dựng và bảo trì trùng lặp.

Dù khảo sát không trực tiếp chỉ ra nguyên nhân của khoảng cách này, báo cáo đặt ra một câu hỏi quan trọng cho doanh nghiệp: liệu năng lực quản trị có đang tụt lại phía sau tốc độ mở rộng các dự án AI hay không. Doanh nghiệp cũng cần rà soát xem họ đã có đủ nền tảng để nhiều bộ phận, nhiều dự án cùng sử dụng chung dữ liệu và hệ thống, đồng thời theo dõi liên tục tình trạng vận hành hay chưa.

Nói cách khác, điều doanh nghiệp cần lúc này không phải là “nhiều AI hơn”, mà là “vận hành tốt hơn”. Với nhóm digital native, lời giải không đơn thuần nằm ở việc tăng thêm các dự án thử nghiệm AI hay tuyển thêm kỹ sư machine learning. Vấn đề cốt lõi là biến các kết quả hiện có thành một hệ thống có thể lặp lại, có quản trị và vận hành ổn định trong môi trường thực.

Điểm khởi đầu nằm ở kiến trúc vận hành. Pipeline dữ liệu và hệ quản trị, workload AI, mô hình, agent và ứng dụng cần được kết nối trong một hệ thống thống nhất. Các chức năng như bảo mật, lineage, giám sát và đo lường hiệu năng cũng không nên để từng bộ phận tự xây dựng lại từ đầu, mà cần được cung cấp như một nền tảng dùng chung cho toàn tổ chức.

Cuối cùng, doanh nghiệp có thể thu hẹp khoảng cách mở rộng AI không phải là doanh nghiệp thử nghiệm AI nhiều nhất, mà là doanh nghiệp đưa AI trở thành một nền tảng vận hành có thể lặp lại. Với doanh nghiệp digital native, bước tiếp theo không chỉ là gắn AI vào các hoạt động hiện hữu, mà là tích hợp AI một cách ổn định vào vận hành hằng ngày và quá trình ra quyết định cốt lõi của doanh nghiệp.