Tương lai gần của AI - tự động hóa từng phần hay tự vận hành cả quy trình?

[Doãn Huynh]

Tương lai gần của AI: tự động hóa từng phần hay tự vận hành cả quy trình?​

Trong giai đoạn 2026-2028, AI nhiều khả năng sẽ không đi theo một đường thẳng từ “công cụ hỗ trợ” lên “người điều hành toàn bộ quy trình”. Kịch bản thực tế hơn là AI len vào từng mắt xích, tự động hóa mạnh những phần có dữ liệu, có tiêu chí đánh giá và có thể kiểm soát; còn những khâu rủi ro cao, nhiều ngoại lệ hoặc đòi hỏi trách nhiệm cuối cùng vẫn cần con người giữ tay lái.

Có một nhầm lẫn khá phổ biến khi nói về AI. Hoặc người ta xem nó như một chatbot biết trả lời nhanh hơn Google, hoặc người ta hình dung nó sắp trở thành “nhân sự số” có thể tự xử lý trọn vẹn mọi thứ từ đầu đến cuối. Thực tế đang diễn ra ở giữa hai thái cực đó. AI đang tiến rất nhanh: Stanford HAI cho biết năng lực của AI chưa hề chững lại, mức độ áp dụng trong tổ chức đã chạm 88%, và GenAI đạt khoảng 53% mức độ sử dụng ở cấp dân số chỉ trong ba năm. Nhưng đồng thời, agent làm việc trên các benchmark tác vụ máy tính thực vẫn còn thất bại khoảng một phần ba số lần, còn hệ thống đo lường và quản trị AI có trách nhiệm vẫn đi chậm hơn tốc độ phát triển của công nghệ.

Vì thế, câu hỏi đúng không phải là “AI có thay cả quy trình hay không?”, mà là “khâu nào của quy trình đã đủ rõ để giao cho AI, và khâu nào vẫn cần con người quyết định?”. Khảo sát toàn cầu 2025 của McKinsey cho thấy 88% tổ chức đã dùng AI thường xuyên ở ít nhất một chức năng kinh doanh; 23% cho biết đã bắt đầu scale một hệ thống agentic ở đâu đó trong doanh nghiệp, và thêm 39% đang thử nghiệm. Nói cách khác, AI đã vào doanh nghiệp thật, nhưng tác động sâu đến toàn bộ quy trình vẫn còn rất không đồng đều.

Đó là lý do tôi cho rằng trong giai đoạn gần nhất, tự động hóa từng phần sẽ là kịch bản thắng lớn hơn. Đây là vùng mà AI đặc biệt mạnh: đọc và tóm tắt tài liệu, trích xuất dữ liệu từ email hay PDF, soạn nháp phản hồi, đối chiếu thông tin giữa nhiều hệ thống, tạo bản phân tích đầu tiên, hoặc đóng vai trò một lớp xử lý trung gian trước khi con người đưa ra quyết định cuối cùng. Những công việc ấy không đòi hỏi AI phải hiểu trọn vẹn mọi sắc thái của tổ chức; nó chỉ cần làm tốt một đoạn trong chuỗi giá trị. Ngay cả các hãng đang xây nền tảng agent cũng khuyên đi theo hướng này: Anthropic khuyến nghị bắt đầu từ giải pháp đơn giản nhất có thể, còn OpenAI khuyên tối đa hóa năng lực của một agent với bộ công cụ rõ ràng trước khi nghĩ tới kiến trúc nhiều agent phức tạp hơn.

Còn “tự vận hành cả quy trình” thì sao? Câu trả lời là có, nhưng chỉ trong những vùng đất hẹp hơn nhiều người tưởng. Theo Anthropic, agent tạo ra giá trị rõ nhất ở những bài toán vừa cần hội thoại vừa cần hành động, có tiêu chí thành công rõ ràng, có vòng phản hồi, và vẫn có giám sát con người. Họ nêu hai ví dụ điển hình là hỗ trợ khách hàng và coding: một bên có thể đo bằng việc vấn đề đã được giải quyết chưa; một bên có test để xác minh kết quả. Nhưng ngay cả ở mảng lập trình, Anthropic vẫn nhấn mạnh rằng human review là cần thiết để bảo đảm lời giải không chỉ chạy được mà còn phù hợp với yêu cầu hệ thống rộng hơn.

Nút thắt khiến giấc mơ “AI autopilot” chưa thể trở thành mặc định của doanh nghiệp không nằm ở việc mô hình quá yếu, mà ở độ tin cậy của toàn hệ thống. Một quy trình ngoài đời không chỉ có suy luận; nó còn có quyền truy cập, quy tắc phê duyệt, ngoại lệ nghiệp vụ, rủi ro pháp lý, dữ liệu thiếu sạch và những hành động khó đảo ngược. OpenAI lưu ý rằng các hành động nhạy cảm hoặc không thể hoàn tác cần được đặt dưới human oversight, và guardrails phải xuất hiện ở mọi tầng, từ lọc đầu vào, dùng công cụ cho tới can thiệp của con người. NIST cũng xem trustworthiness là yếu tố phải được đưa vào cả thiết kế, phát triển, sử dụng và đánh giá hệ thống AI, chứ không phải vá thêm ở phút cuối.

Bởi vậy, kịch bản hợp lý nhất của tương lai gần không phải “AI thay người”, mà là “AI vận hành nhiều phần hơn, còn con người chuyển sang vai trò thiết kế, phê duyệt và chịu trách nhiệm”. Microsoft mô tả mô hình mới này là AI-operated but human-led, và cho rằng hành trình chuyển đổi thường đi qua nhiều pha: đầu tiên AI là trợ lý, sau đó trở thành “đồng nghiệp số” gánh các nhiệm vụ cụ thể, rồi mới tới những quy trình có thể do agent điều phối rộng hơn. Trong Work Trend Index 2025, 81% lãnh đạo kỳ vọng agents sẽ được tích hợp ở mức vừa hoặc rộng trong chiến lược AI của công ty trong 12-18 tháng tới; đồng thời Microsoft cho rằng mọi tổ chức sẽ bước vào hành trình đó trong 2-5 năm. Nhưng phía bên kia của sự lạc quan ấy là một thực tế đáng nhớ từ McKinsey: chỉ 1% lãnh đạo nói doanh nghiệp của họ đang ở trạng thái “mature”, tức AI đã thực sự tích hợp sâu vào workflow và tạo ra kết quả kinh doanh đáng kể.

Với doanh nghiệp, điều quan trọng nhất lúc này không phải là hỏi “có nên làm AI end-to-end không?”, mà là chia nhỏ quy trình và nhìn nó bằng lăng kính vận hành. Khâu nào có đầu vào rõ? Khâu nào có đầu ra kiểm chứng được? Khâu nào có thể hoàn tác khi sai? Khâu nào bắt buộc phải có người ký duyệt? Trả lời được bốn câu hỏi đó, doanh nghiệp sẽ biết phần nào nên giao cho AI ngay hôm nay, phần nào nên để AI đề xuất nhưng chưa cho quyền hành động, và phần nào chưa nên tự động hóa dù công nghệ trông rất thuyết phục trên sân khấu demo.

Nói ngắn gọn, tương lai gần của AI sẽ nghiêng mạnh về tự động hóa từng phần trên diện rộng, còn tự vận hành cả quy trình sẽ chỉ bùng nổ ở những nơi có tiêu chí đo lường rõ, dữ liệu sạch, công cụ ổn định và trách nhiệm được thiết kế cẩn thận. AI chưa sớm trở thành “người điều hành toàn bộ doanh nghiệp”, nhưng nó đang rất nhanh trở thành “người vận hành ngày càng nhiều đoạn việc” trong doanh nghiệp. Và chính sự dịch chuyển âm thầm đó mới là thay đổi lớn nhất.