2026: Công nghệ không còn hào nhoáng, mà phải chịu trách nhiệm
Nếu phải tóm gọn tinh thần của năm 2026 trong một câu, có lẽ đó là: đã đến lúc công nghệ phải chứng minh giá trị thật.
AI giờ đây không còn là thứ để khoe trong các buổi demo. Doanh nghiệp đã trả tiền cho nó, đã đưa nó vào hệ thống, và ban lãnh đạo thì bắt đầu hỏi những câu hỏi rất thẳng: AI đóng góp gì vào P&L? Rủi ro ở đâu? Và nếu có sai sót, ai chịu trách nhiệm?
Cùng lúc, các sự cố an ninh trong năm qua cho thấy một điều đáng lo: chỉ cần vài “lỗ hổng cơ bản” chưa được vá, kẻ tấn công hoàn toàn có thể đi xuyên qua SaaS, đối tác, rồi thẳng vào lõi doanh nghiệp.
Vì vậy, các xu hướng công nghệ năm 2026 không xoay quanh “công nghệ mới nhất”, mà xoay quanh cách làm cho công nghệ hiện tại trở nên đáng tin cậy, được quản trị, đo lường và gắn chặt với vận hành thực tế.
Xu hướng #1: Doanh nghiệp tăng cường bằng AI – nhưng theo cách trưởng thành hơn
AI vẫn là tâm điểm của mọi cuộc thảo luận. Điều đó không có gì bất ngờ. Điều bất ngờ nằm ở nghịch lý:
70% doanh nghiệp nói AI là ưu tiên chiến lược, nhưng gần một nửa lại không có cách nhất quán để đo lường giá trị mà AI tạo ra.
Vấn đề không còn nằm ở mô hình. LLM không thiếu. Thứ thiếu là dữ liệu sạch, quản trị rõ ràng và khả năng tích hợp AI vào quy trình thật. Khi các dự án AI “chết yểu”, lý do thường rất quen: dữ liệu rối, trách nhiệm mờ nhạt, và không ai thực sự sở hữu bài toán từ đầu đến cuối.
Năm 2026, chiến lược “làm một chút AI ở khắp nơi” sẽ không còn đứng vững. Hội đồng quản trị muốn thấy AI xuất hiện rõ ràng trong kết quả kinh doanh. Một số mảng thậm chí không chấp nhận sai số. Điều đó buộc doanh nghiệp phải chọn lọc, tập trung và nghiêm túc hơn.
Cắt bỏ nhiễu AI, quay lại với giá trị cốt lõi
18 tháng vừa qua là thời kỳ thử nghiệm điên cuồng. Copilot ở khắp nơi, GenAI xuất hiện trong CRM, ERP, trung tâm chăm sóc khách hàng, rồi vô số pilot nhỏ lẻ. Có thứ thực sự cải thiện quy trình. Có thứ chỉ đẹp trên slide.
Năm 2026 là lúc chuyển từ AI vì công nghệ sang AI vì quy trình. Cách tiếp cận thực tế nhất là bắt đầu từ những quy trình sống còn:
Công việc đang tắc ở đâu? Điểm nghẽn là con người, dữ liệu hay quyết định? Khi đó, AI chỉ là một trong nhiều công cụ, bên cạnh tự động hóa, phân tích dữ liệu hay các mô hình truyền thống.
Những doanh nghiệp đi trước sẽ chọn một vài “hành trình then chốt” và thiết kế lại toàn bộ theo logic AI-first, với sự bảo trợ trực tiếp từ ban điều hành. Song song đó, CIO phải đưa ra những quyết định mang tính cấu trúc:
Dựa vào AI nhúng sẵn trong các nền tảng lớn, hay xây dựng một lớp AI trung lập nằm trên toàn bộ hệ thống dữ liệu?
Một điều đang dần rõ ràng: kỷ nguyên “một LLM cho mọi thứ” đang khép lại. Các mô hình nhỏ hơn, chuyên biệt hơn, đủ tốt cho từng bài toán cụ thể sẽ ngày càng phổ biến.
Quản trị AI: Không ai đủ quyền lực nếu đi một mình
Khi AI chạm vào dữ liệu nhạy cảm, chạy trên môi trường đa đám mây và ảnh hưởng trực tiếp tới quyết định kinh doanh, quản trị rời rạc là công thức chắc chắn dẫn tới hỗn loạn.
Những tổ chức tiến nhanh nhất thường có một điểm chung: quản trị AI là trách nhiệm tập thể. CIO, CISO, CDO ngồi chung bàn, nhưng chưa đủ. Còn cần IT nghiệp vụ, đội workplace, cloud, FinOps. Không ai có toàn cảnh, nhưng cùng nhau thì có.
Mục tiêu của năm 2026 là một khung quản trị AI thống nhất:
Ai phê duyệt? Tiêu chí là gì? Điều gì không được phép thỏa hiệp? Tự động đến mức nào? Khi nào bắt buộc có con người kiểm soát? Log ở đâu? AI được chạy ở môi trường nào?
Với những bài toán không chấp nhận sai sót, các yếu tố như vị trí dữ liệu, độ tin cậy mô hình và khả năng truy vết phải được coi là ràng buộc thiết kế ngay từ đầu.
Đưa AI vào công việc hằng ngày: bài toán con người, không phải công nghệ
AI đã vào doanh nghiệp, nhưng chưa thực sự vào tay số đông nhân viên. Trung bình, chỉ khoảng 30% người dùng mục tiêu thay đổi cách làm việc nhờ AI. Phần còn lại… đứng ngoài cuộc.
Khoảng cách này ai cũng thấy. Ở nhà, nhân viên dùng những công cụ mạnh mẽ, linh hoạt. Ở công ty, họ gặp các phiên bản bị giới hạn vì chi phí, bảo mật và kiểm soát. Doanh nghiệp thì lo bùng nổ chi phí, rủi ro dữ liệu, “rừng agent” không ai quản.
Giải pháp không bắt đầu từ công cụ, mà từ vai trò. Với mỗi nhóm nhân sự, cần xác định một vài cách dùng AI thật cụ thể, thật hữu ích trong công việc thường ngày. Những cách dùng đó phải được đưa vào đào tạo, hướng dẫn, đánh giá hiệu suất, để quản lý nhắc đến nó như một phần bình thường của công việc.
HR và Truyền thông nội bộ giữ vai trò trung tâm trong thay đổi này. Họ giúp định hình kỹ năng mới, điều chỉnh động lực, và xử lý khía cạnh văn hóa – nơi AI không còn là “đồ chơi công nghệ”, mà là một đồng nghiệp quen thuộc.
AI không thể lớn nếu nền móng còn yếu
Những gì thực tế cho thấy rất rõ: kỳ vọng dành cho AI ngày càng cao, nhưng khoảng cách trưởng thành giữa các tổ chức cũng ngày càng lớn.
Không có phép màu nào giúp AI mở rộng nếu dữ liệu vẫn bẩn, hệ thống vẫn rời rạc và quản trị vẫn mơ hồ. Năm 2026 sẽ là năm của sự tỉnh táo. Ít phô trương hơn, nhiều kỷ luật hơn, và tập trung vào những giá trị có thể đo đếm được.
AI vẫn ở đó. Nhưng lần này, nó buộc phải trưởng thành cùng doanh nghiệp – hoặc bị loại khỏi cuộc chơi.