7 lý do khiến Generative AI (GenAI) không phải là trào lưu nhất thời

Generative AI (GenAI) đang được ví như làn sóng đổi mới có sức ảnh hưởng không thua kém so với Internet trong thời kỳ bùng nổ. Nhưng liệu đây có phải là một trào lưu ngắn hạn hay là nền tảng công nghệ sẽ gắn bó lâu dài với doanh nghiệp?

Câu trả lời đang ngày càng trở nên rõ ràng: GenAI không chỉ là một công nghệ gây chú ý nhất thời mà chính là động lực cốt lõi cho những thay đổi sâu sắc trong cách chúng ta làm việc, học hỏi, ra quyết định và sáng tạo. Những tổ chức sớm nhận ra điều này sẽ là những người chủ động nắm bắt cơ hội và dẫn đầu làn sóng chuyển đổi số tiếp theo.

Dưới đây là 07 lý do then chốt lý giải vì sao GenAI sẽ tiếp tục tồn tại và đóng vai trò quan trọng trong tương lai doanh nghiệp, cũng như các cách thức doanh nghiệp cần chuẩn bị để tận dụng hiệu quả tiềm năng mà công nghệ này mang lại.

1. Giải quyết được các bài toán mà công nghệ truyền thống không làm được

Khác với các mô hình Machine Learning (ML) truyền thống chủ yếu thực hiện các tác vụ phân tích hoặc dự đoán (predictive), GenAI mở ra khả năng tạo ra các nội dung mới có giá trị sáng tạo cao như văn bản, hình ảnh, video, mã nguồn, tài liệu kỹ thuật, và nhiều loại hình dữ liệu khác.

Điều này giúp GenAI có thể tham gia giải quyết những bài toán mà trước đây các mô hình AI thông thường không thể xử lý, ví dụ:

• Soạn thảo email thuyết phục khách hàng quay lại sử dụng dịch vụ.
• Tạo ra nội dung mô tả sản phẩm phù hợp với từng nhóm khách hàng cụ thể.
• Tự động sinh mã lệnh hoặc tài liệu hướng dẫn kỹ thuật theo yêu cầu.

Chính năng này giúp GenAI không chỉ là công cụ phân tích mà còn trở thành đối tác đồng sáng tạo trong nhiều quy trình doanh nghiệp.

2. Khai thác hiệu quả khối lượng dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ

Dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) là các loại dữ liệu không theo định dạng bảng hoặc không có cấu trúc rõ ràng như văn bản tự do, tài liệu, email, hình ảnh, video, âm thanh, log hệ thống... Ước tính, hơn 80% đến 90% dữ liệu doanh nghiệp hiện nay là phi cấu trúc.

GenAI có năng lực vượt trội trong việc xử lý, hiểu và khai thác giá trị từ dữ liệu phi cấu trúc — điều mà các mô hình truyền thống gặp nhiều hạn chế. Đây chính là điểm khác biệt giúp GenAI mở khóa tiềm năng khai thác những kho dữ liệu trước đây gần như bị “bỏ quên”, từ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh đáng kể.

3. Thúc đẩy năng suất và sáng tạo cho đội ngũ nhân sự

Thay vì là mối đe dọa đối với việc làm, GenAI đang chứng minh rằng nó là công cụ hỗ trợ để mở rộng khả năng sáng tạo và tăng năng suất lao động. Nhiều doanh nghiệp đã ứng dụng GenAI vào các hoạt động thực tế như:

• Hỗ trợ lập trình viên tạo mã nhanh hơn và giảm thiểu lỗi lặp lại.
• Giúp đội ngũ marketing viết nội dung, phân tích xu hướng thị trường hiệu quả hơn.
• Tăng cường khả năng phản hồi khách hàng qua chatbot hoặc hệ thống hỗ trợ tự động.
• Hỗ trợ bộ phận nhân sự trong việc soạn thảo mô tả công việc, đánh giá năng lực.

GenAI mở ra một cách tiếp cận mới: con người tập trung vào định hướng, sáng tạo và ra quyết định, trong khi AI đảm nhiệm những công việc nặng tính thao tác và lặp lại.

4. Sự dịch chuyển nhanh chóng từ “thử nghiệm” sang “quản trị chính thống”

Giống như câu chuyện “shadow IT” khi điện toán đám mây bắt đầu được ứng dụng cách đây hơn một thập kỷ — khi nhiều kỹ sư tự ý sử dụng cloud mà không chờ đợi phê duyệt chính thức — GenAI cũng khởi đầu với xu hướng sử dụng tự phát từ các cá nhân và nhóm nhỏ.

Tuy nhiên, hiện nay, các doanh nghiệp đang nhanh chóng chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang thiết lập các khung quản trị AI chính thức với các yếu tố:

• Hội đồng đạo đức AI (AI Ethics Board).
• Chính sách sử dụng AI rõ ràng và minh bạch.
• Cơ chế kiểm soát và đánh giá hiệu quả các dự án AI.

Điều này cho thấy GenAI đã bước vào giai đoạn trưởng thành, được xem là một phần chiến lược, không còn đơn thuần là các dự án thử nghiệm nhỏ lẻ.

5. Sự kết hợp giữa GenAI và các mô hình AI truyền thống tạo nên hệ sinh thái AI toàn diện

Thực tế cho thấy không có ứng dụng GenAI nào hoàn toàn “đơn độc”. Hầu hết các giải pháp hiệu quả hiện nay là sự kết hợp giữa GenAI với các mô hình AI truyền thống, chẳng hạn:

• Sử dụng mô hình dự đoán (predictive models) để phân tích dữ liệu có cấu trúc.
• Kết hợp với GenAI để tạo nội dung hoặc giải thích các kết quả theo cách dễ hiểu và có tính cá nhân hóa.

Một xu hướng quan trọng là sự phát triển của công nghệ Retrieval-Augmented Generation (RAG), cho phép bổ sung dữ liệu cập nhật theo thời gian thực vào các mô hình sinh ngữ, giảm thiểu nhu cầu huấn luyện lại mô hình từ đầu và giảm thiểu hiện tượng "ảo giác" (hallucination) của AI.

6. Sự phát triển của các mô hình nguồn mở và khả năng cá nhân hóa theo nhu cầu doanh nghiệp

Trước đây, nhiều doanh nghiệp lo ngại việc bị phụ thuộc vào các nhà cung cấp GenAI lớn (vendor lock-in). Tuy nhiên, hiện nay, sự phát triển mạnh mẽ của các mô hình nguồn mở như Llama, Falcon, Mistral… đã giúp mở rộng lựa chọn và giảm thiểu rủi ro phụ thuộc.

Các tổ chức hoàn toàn có thể:

• Triển khai mô hình GenAI trên hạ tầng riêng (on-premises) để kiểm soát dữ liệu và bảo mật.
• Tinh chỉnh mô hình (fine-tune) dựa trên dữ liệu nội bộ để tạo ra các giải pháp GenAI phù hợp với đặc thù ngành nghề và doanh nghiệp.

Điều này giúp GenAI trở thành công cụ linh hoạt, dễ thích ứng với các yêu cầu cụ thể của từng tổ chức.

7. GenAI gắn liền với xu hướng data-driven và quản trị dữ liệu hiện đại

Không thể nói đến thành công của GenAI nếu bỏ qua nền tảng dữ liệu vững chắc. Những yếu tố như:

• Chất lượng dữ liệu (data quality).
• Quản trị dữ liệu (data governance).
• Kiến trúc dữ liệu linh hoạt (data fabric, data mesh).

…đang trở thành điều kiện tiên quyết cho mọi dự án AI nói chung và GenAI nói riêng. Các doanh nghiệp hiểu rằng GenAI sẽ không thể phát huy hiệu quả nếu không có dữ liệu tốt, được kiểm soát chặt chẽ và sẵn sàng phục vụ các mô hình AI.

Việc chủ động xây dựng nền tảng dữ liệu hiện đại chính là bước chuẩn bị giúp các doanh nghiệp khai thác GenAI một cách an toàn, bền vững và hiệu quả nhất.

Kết luận: GenAI — xu hướng nhất thời hay cuộc cách mạng lâu dài?

Với những lý do nêu trên, có thể khẳng định: Generative AI không phải là một trào lưu ngắn hạn, mà là nhân tố cốt lõi định hình tương lai doanh nghiệp trong nhiều năm tới.

Sự khác biệt giữa các tổ chức thành công và thất bại trong hành trình ứng dụng GenAI nằm ở khả năng:

• Chủ động tìm hiểu và cập nhật kiến thức về AI.
• Xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc.
• Thiết lập các khung quản trị phù hợp để ứng dụng AI an toàn và hiệu quả.

Những doanh nghiệp biết kết hợp giữa đổi mới sáng tạo và quản lý rủi ro một cách cân bằng sẽ là những người đi đầu trong làn sóng chuyển đổi số tiếp theo, nơi GenAI không chỉ là công nghệ, mà là một phần trong chiến lược vận hành cốt lõi.