Sau thử nghiệm là giai đoạn lắng đọng
Giai đoạn thử nghiệm của GenAI đã hoàn thành sứ mệnh lịch sử của nó. Những mô hình lớn, đa năng, được mở ra qua giao diện chat đã giúp cả thế giới nhận ra một điều: ngôn ngữ máy có thể giúp con người làm việc tốt hơn, nhanh hơn và đôi khi… nghĩ khác đi.
Nhưng bước sang 2026, câu hỏi không còn là GenAI có làm được không? mà là đưa nó vào doanh nghiệp bằng cách nào?
Bạn đứng trước những lựa chọn rất thực tế: Dùng các tính năng GenAI nhúng sẵn trong SaaS? Xây một nền tảng trung lập do chính mình kiểm soát? Hay kết hợp cả hai? Và quan trọng hơn, cho phép AI “hành động” trên hệ thống đến mức nào?
Ở giữa tất cả, còn một căng thẳng khó giải: AI cho nghiệp vụ cụ thể và AI cho toàn bộ nhân viên. GenAI có thể tháo gỡ những điểm nghẽn rất rõ trong quy trình, nhưng nhân viên thì luôn so sánh công cụ công ty với những gì họ dùng ở nhà. Thứ gì chậm, bị giới hạn hoặc quá nhiều rào cản… sẽ nhanh chóng bị bỏ rơi.
Vì thế, xu hướng này không nói về bùng nổ, mà nói về giai đoạn gạn lọc. Năm 2026 là năm bạn chọn một vài mô hình GenAI đủ tốt, đủ rõ ràng, và làm cho chúng thực sự vận hành ở quy mô lớn.
AI agents: từ lời hứa hào nhoáng đến “nhân viên” phải được quản lý
Năm 2025, rất nhiều doanh nghiệp đã lao vào làn sóng agentic AI với tâm thế sợ bị bỏ lại phía sau. Proof-of-concept mọc lên khắp nơi, được thúc đẩy bởi viễn cảnh tự động hóa gần như toàn bộ công việc tri thức.
Khảo sát AI Toàn cầu 2025 cho thấy chỉ còn 3% doanh nghiệp chưa từng thử AI agents. Phần lớn đã vượt qua chatbot đơn giản và bắt đầu để AI đứng giữa người dùng và hệ thống. Và chính tại đây, bản chất công việc bắt đầu thay đổi.
Tuy nhiên, 2026 không phải là năm để agents điều hành doanh nghiệp từ đầu đến cuối. Đó là năm để bạn quyết định: agents nên xuất hiện ở đâu, và bằng cách nào để bạn vẫn giữ quyền kiểm soát.
Cách tiếp cận tỉnh táo nhất là chọn một vài lĩnh vực có giá trị rõ ràng và rủi ro có thể quản lý được như vận hành IT, sales ops hay hỗ trợ khách hàng, rồi triển khai agents trong môi trường được kiểm soát chặt. Mục tiêu không phải là tối đa hóa tự động hóa, mà là kiểm tra sức chịu đựng của chính bạn: chính sách có đủ rõ không, log có minh bạch không, khi AI đi lệch thì leo thang xử lý thế nào, và khôi phục ra sao.
Cùng lúc đó, các nhà cung cấp đang đua nhau bán “nền tảng agent doanh nghiệp”. Năm 2026 bạn sẽ chưa chọn được người thắng cuộc, nhưng chắc chắn sẽ loại dần. Đây là năm để so sánh trên thực địa: nền tảng đó tích hợp danh tính và dữ liệu ra sao, mức độ minh bạch của hành động và log thế nào, và nếu cần rút lui, cái giá phải trả có chấp nhận được không.
Thị trường dự đoán làn sóng agents thực sự sẽ bùng lên vào 2027–2028. Những tổ chức sẵn sàng khi đó chính là những tổ chức dùng năm 2026 để chuẩn bị, chứ không phải phô trương.
Từ “LLM cho mọi thứ” đến sự cân bằng giữa lớn và nhỏ
Làn sóng GenAI đầu tiên trong doanh nghiệp gắn chặt với các LLM lớn. Điều đó hoàn toàn hợp lý để khám phá nhanh không gian khả năng. Nhưng khi quay về những bài toán rất đời thường như tìm kiếm nội bộ, tóm tắt tài liệu hay làm sạch nội dung, bạn sẽ nhận ra: hiếm khi cần tới toàn bộ sức mạnh của mô hình biên giới.
Năm 2025 đã chứng minh rằng các mô hình nhỏ, chuyên biệt có thể gánh phần lớn công việc với chi phí thấp hơn, độ trễ tốt hơn và hành vi dễ đoán hơn. Sang 2026, thách thức thật sự là ngừng coi việc chọn mô hình chỉ là vấn đề kỹ thuật.
Với mỗi nhóm use case, doanh nghiệp cần lập trường rõ ràng: khi nào chấp nhận chi phí và phụ thuộc của mô hình lớn được quản lý sẵn, khi nào ưu tiên mô hình nhẹ hoặc mã nguồn mở để tự vận hành và tinh chỉnh, và khi nào cần kết hợp cả hai.
Đây cũng là lúc nhiều tổ chức bắt đầu nghi ngờ chiến lược “một LLM cho tất cả”. Các mô hình nhỏ có thể đóng vai trò giám sát, lọc nội dung, thực thi chính sách xung quanh hệ thống lõi, trong khi mô hình lớn chỉ được dùng ở những điểm thực sự cần độ bao quát.
Sự dịch chuyển này không chỉ giúp giảm chi phí. Nó còn làm cho bức tranh AI trở nên dễ hiểu hơn với an ninh, tuân thủ và tài chính – những bên luôn cần sự rõ ràng.
Viết lại cách phát triển phần mềm cùng Generative AI
GenAI đã âm thầm đi vào công cụ hằng ngày của lập trình viên. Trợ lý gợi ý code, sinh test, cập nhật tài liệu. Ở nhiều nơi, tốc độ tạo prototype tăng rõ rệt, backlog bớt đi những việc lặp lại và nhàm chán.
Nhưng năm 2026 đặt ra câu hỏi lớn hơn: đưa GenAI vào chuỗi phát triển sâu đến đâu mà vẫn giữ được kiểm soát?
Khi AI tham gia vào thiết kế, xây dựng, kiểm thử, thậm chí vận hành, nó sẽ tác động đến kiến trúc, quy trình bảo mật và nhịp phát hành. Với vai trò lãnh đạo công nghệ, bạn không thể coi đây là công cụ phụ trợ nữa. Nó phải được đưa vào bộ công cụ chuẩn:
AI được phép gợi ý đến mức nào, ai chịu trách nhiệm rà soát, xử lý ra sao với rủi ro bản quyền hay lỗ hổng tiềm ẩn, và quan trọng nhất là năng suất và chất lượng có thực sự cải thiện không.
Cho đến nay, mọi thứ vẫn còn tương đối “dễ thở”: thử nghiệm, prototype, triển khai nhỏ. Bước tiếp theo khó hơn nhiều: đưa AI vào lõi chiến lược, vào từng mảng kinh doanh và vào các quyết định hằng ngày.
Một bước lùi để đi xa hơn
Xu hướng Generative AI ở quy mô lớn không phải là câu chuyện bùng nổ, mà là câu chuyện trưởng thành. Ít hào hứng hơn, nhiều câu hỏi khó hơn, và đòi hỏi nhiều kỷ luật hơn.
2026 không thưởng cho những ai thử nhiều nhất, mà cho những ai chọn đúng, triển khai sâu và kiểm soát tốt. GenAI vẫn ở đó, nhưng nó không còn là phép màu. Nó trở thành một phần của hệ thống – và hệ thống thì luôn đòi hỏi trách nhiệm.