Trong quá trình mở rộng AI doanh nghiệp, 'AI bóng tối' gia tăng... khoảng trống quản lý trở thành yếu tố gây biến số

Việc giới thiệu trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp đang tăng nhanh, nhưng trong thực tế, “kiểm soát” đang trở thành thách thức lớn hơn “mở rộng”. Có các chẩn đoán chỉ ra rằng, ngay cả khi đạt được thành quả trong các thử nghiệm hạn chế, quá trình mở rộng ra toàn bộ hoạt động kinh doanh thực tế lại gặp phải sự chậm trễ do an toàn và quản lý chính sách không theo kịp, khiến “khoảng cách chuyển đổi sản xuất” ngày càng lớn hơn.

Phó Chủ tịch kiêm Tổng Giám đốc bộ phận trí tuệ nhân tạo của SUSE S.A., Liss Oxenham, gần đây tại SUSECON 2026 đã phát biểu rằng, các doanh nghiệp ngày nay không còn đối mặt với các thử nghiệm AI đơn thuần nữa, mà là cách chuyển đổi an toàn sang môi trường vận hành quy mô lớn. Ông giải thích: “Thử nghiệm tương đối dễ chứng minh giá trị, nhưng sau đó để áp dụng cùng dữ liệu cốt lõi vào hoạt động thực tế thì cần các biện pháp an toàn và quản trị.” “Đây chính là ‘khoảng cách sản xuất’ mà khách hàng cần vượt qua.”

Các vấn đề tương tự cũng thể hiện qua dữ liệu. Báo cáo cho thấy, cứ năm doanh nghiệp thì có một doanh nghiệp từng gặp sự cố an toàn liên quan đến “AI bóng tối”, nhưng chỉ có 37% doanh nghiệp có quản lý hoặc phát hiện chính sách của mình. AI bóng tối đề cập đến hiện tượng nhân viên sử dụng các công cụ AI tạo sinh bên ngoài mà không được phép của công ty, dù tiện lợi nhưng tiềm ẩn rủi ro rò rỉ dữ liệu và vi phạm quy định. Cuối cùng, sự thiếu hụt hệ thống quản trị tương đương với quy mô đầu tư vào AI đã trở thành biến số ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp.

SUSE đề xuất “AI riêng tư” như một giải pháp

SUSE đã đề xuất “AI riêng tư” như một giải pháp cho vấn đề này. Đây là một mô hình AI doanh nghiệp dựa trên tiêu chuẩn mở, triển khai hỗn hợp và hoàn toàn do tổ chức kiểm soát. Thiết kế của nó cho phép doanh nghiệp triển khai các tải công việc AI theo nhu cầu, trong trung tâm dữ liệu của riêng mình, đám mây công cộng hoặc môi trường biên, đồng thời tránh bị phụ thuộc vào nhà cung cấp cụ thể nào.

Oxenham đặc biệt nhấn mạnh tầm quan trọng của “quyền chủ quyền số”. Ông nói: “Quyền chủ quyền số không còn chỉ thuộc về danh sách quy định của châu Âu nữa.” “Tất cả các tổ chức toàn cầu đều phải xem xét tính độc lập, tự chủ và khả năng chống chịu trong vận hành hạ tầng.” Điều này có nghĩa là, vượt ra ngoài các tiêu chuẩn tuân thủ đơn thuần, quyền kiểm soát hạ tầng AI và dữ liệu đang trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi của doanh nghiệp.

Tại hiện trường, các lãnh đạo thường yêu cầu nhanh chóng đạt được kết quả AI, nhưng cơ chế quản trị hỗ trợ lại thường thiếu. Trong tình huống này, các thành viên sẽ bỏ qua hệ thống đã được phê duyệt, chuyển sang sử dụng các công cụ bên ngoài, khiến doanh nghiệp mất kiểm soát dữ liệu và lịch sử sử dụng. SUSE giải thích rằng, để giảm thiểu rủi ro này, họ cung cấp khả năng quan sát, an toàn và tự động hóa dựa trên SUSE Rancher Prime và SUSE Linux Enterprise Server.

Thời đại AI dạng đại lý, an toàn và khả năng quan sát ngày càng trở nên quan trọng

Đặc biệt, khi AI vượt ra khỏi các đề xuất đơn thuần để tiến tới giai đoạn “AI đại lý” có thể thực thi công việc thực tế thay mặt người dùng, tầm quan trọng của quản trị càng lớn. Bởi vì, AI đại lý càng đại diện cho hành động của người dùng và tham gia vào quyết định, thì càng cần khả năng xác nhận thời gian thực xem các quyết định đó có phù hợp với chính sách của doanh nghiệp hay không.

Oxenham nói: “Nếu đại lý thực hiện hành động thực tế thay mặt người dùng, thì phải xác nhận xem hành động đó có phù hợp với chính sách của công ty hay không.” “Trong giai đoạn này, quản trị, an toàn và khả năng quan sát trở nên cực kỳ quan trọng.” Điều này cho thấy, khả năng cạnh tranh của AI doanh nghiệp không còn chỉ dựa vào hiệu suất của mô hình nữa, mà còn chuyển hướng sang khả năng vận hành ổn định và thực thi chính sách cùng lúc.

Cuối cùng, các phân tích chỉ ra rằng, vào năm 2026, trọng tâm của thị trường AI doanh nghiệp không phải là “triển khai thêm nhiều AI”, mà là “xây dựng nền tảng có thể mở rộng an toàn”. Rõ ràng hơn bao giờ hết, để các thử nghiệm AI thoát khỏi phòng thí nghiệm và thành công tích hợp vào hệ thống kinh doanh thực tế, cần xây dựng các hệ thống quản trị, quyền chủ quyền số và an toàn có tầm quan trọng ngang bằng với hiệu suất.