AI Native là gì? Từ bản chất kiến trúc đến lợi thế cạnh tranh

AI-native là gì?

AI-native (Dịch: AI gốc) dùng để chỉ một sản phẩm, doanh nghiệp hoặc quy trình được thiết kế ngay từ đầu với AI là thành phần cốt lõi, thay vì bổ sung AI về sau như một tính năng phụ.

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, các tổ chức thường mô tả sản phẩm, nền tảng và quy trình của mình là “AI-powered” hoặc “AI-enabled”, tức là “được hỗ trợ bởi AI”. Tuy nhiên, AI-native mang ý nghĩa sâu hơn và liên quan đến cấu trúc nền tảng của hệ thống. Trong khi, hệ thống được tăng cường bằng AI chỉ coi AI là công cụ hỗ trợ, còn hệ thống AI-native lấy AI làm nền tảng vận hành chính. 

Các công ty khởi nghiệp lấy AI làm trọng tâm chiến lược được xem là doanh nghiệp AI-native. Tương tự, những doanh nghiệp lâu đời tái cấu trúc toàn diện mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu và các mô hình AI cũng có thể được coi là AI-native.

Thuật ngữ này không chỉ đề cập đến việc sử dụng các công cụ AI, mà còn thể hiện một cách tiếp cận nền tảng, trong đó AI định hình kiến trúc hệ thống, quá trình ra quyết định, trải nghiệm người dùng và toàn bộ vòng đời của hệ thống ngay từ đầu. Điều này bao gồm cách dữ liệu được thu thập, cách khối lượng công việc được xử lý, cách kiểm soát độ trễ và cách hệ thống mở rộng quy mô.

Tuy nhiên, do sự quan tâm và đầu tư mạnh mẽ của ngành công nghệ hiện nay vào AI, “AI-native” thường được sử dụng như một thuật ngữ để tiếp thị trong những trường hợp chưa thực sự phù hợp. Dù vậy, thuật ngữ này vẫn mang một ý nghĩa hữu ích. Việc hiểu đúng AI-native là gì rất quan trọng để đánh giá làn sóng phát triển công nghệ hiện nay, đồng thời phân biệt được đâu là lợi thế cạnh tranh thực sự, đâu chỉ là sự thổi phồng của giới tiếp thị.

Tương tự như thuật ngữ “mobile-native” dùng để chỉ các ứng dụng được thiết kế riêng cho điện thoại thông minh thay vì sử dụng trên máy tính để bàn, “AI-native” thể hiện việc AI được tích hợp xuyên suốt từ đầu đến cuối trong toàn bộ kiến trúc và hệ thống công nghệ. 

Trong tương lai, khi AI trở nên phổ biến và hiện diện ở hầu hết các hệ thống, thuật ngữ “AI-native” có thể mờ nhạt dần theo thời gian và không còn được sử dụng nhiều như hiện nay.

AI Native và phần mềm truyền thống (Traditional software)

Quá trình phát triển phần mềm truyền thống bao gồm các thiết kế được xây dựng dựa trên logic tất định (deterministic logic) và các quy tắc được định nghĩa sẵn bởi các lập trình viên. Vì vậy, để thực hiện một tác vụ phức tạp bằng phần mềm, người dùng có thể phải nhập dữ liệu theo từng bước, điều chỉnh nhiều tham số và hướng dẫn hệ thống để đạt được kết quả mong muốn. Một chiếc máy tính cầm tay hoặc macro trong bảng tính không có khả năng học hỏi hay thích nghi; mọi hành vi của chúng đều được xác định trước.

Ngược lại, AI không cần được cung cấp hướng dẫn rõ ràng cho từng trường hợp. AI có thể tự “học” các quy tắc bằng cách phân tích nhiều ví dụ của một tác vụ. Các ứng dụng và hệ thống AI sử dụng thuật toán học máy (Machine Learning) để tìm ra quy luật trong lượng dữ liệu lớn, từ đó đưa ra quyết định hoặc dự đoán.

Quá trình này giúp AI xử lý tốt dữ liệu phi cấu trúc và trong một số trường hợp có thể liên tục học hỏi theo thời gian. Khả năng học hỏi đó phụ thuộc vào quy trình xử lý dữ liệu, các tập dữ liệu có thông tin ngữ cảnh và hoạt động quản lý dữ liệu thường xuyên.

Để một sản phẩm hoặc quy trình thực sự được xem là AI-native, AI không thể chỉ là tính năng được bổ sung vào một hệ thống có sẵn. AI cũng không thể là thành phần có thể tháo rời. Nói cách khác, nếu loại bỏ AI, sản phẩm không chỉ hoạt động sai mục đích mà còn gần như mất đi toàn bộ giá trị sử dụng.

Ví dụ về một sản phẩm không được xem là AI-native, đó là trình duyệt web chỉ sử dụng AI cho một tính năng hỗ trợ tiếp cận nhỏ, chẳng hạn như tính năng đọc nội dung thông minh (accessibility).

Ngược lại, trong các thiết kế AI-native, người dùng thường tương tác với hệ thống bằng ngôn ngữ tự nhiên. Tính năng tự động hóa gắn liền với hoạt động cốt lõi của sản phẩm, thay vì chỉ là tính năng hỗ trợ. Các hệ thống này thường dựa vào các tầng điều phối (orchestration layers) có chức năng phối hợp các mô hình, công cụ, API và các dịch vụ bên ngoài.

Trình duyệt Comet của Perplexity là một ví dụ về trình duyệt AI-native. Trợ lý AI được tích hợp trực tiếp vào toàn bộ trải nghiệm, có thể tóm tắt nội dung, soạn email và so sánh kết quả mua sắm. AI tham gia vào mọi bước trong quá trình sử dụng. Người dùng không cần mở một thanh sidebar để sử dụng AI vì AI đã được tích hợp sẵn trong trình duyệt.

IBM Bob là một môi trường phát triển tích hợp (IDE) AI-native dành cho doanh nghiệp. Đây không chỉ là một chatbot được bổ sung vào trình soạn thảo. IBM Bob được thiết kế để hoạt động trực tiếp trong IDE và dòng lệnh, đồng thời xử lý các quy trình làm việc có tính tác nhân (agentic workflows) phức tạp, thay vì chỉ gợi ý hoặc tự động hoàn thành mã nguồn.

Kiến trúc AI-native được xây dựng dựa trên các đầu ra mang tính xác suất (probabilistic outputs), sự lặp lại và khả năng thích ứng. Điều này khác với những quy tắc cứng nhắc và quá trình tất định (deterministic processes) của phần mềm truyền thống. Vì vậy, quy trình AI-native không đơn thuần là phiên bản tự động hóa của quy trình cũ thực hiện tất cả các bước giống nhau với tốc độ nhanh hơn.

Một quy trình dài gồm nhiều bước có thể được rút gọn thành một câu lệnh (prompt). Từ yêu cầu đó, AI agent (tác nhân AI) có thể thực hiện một chuỗi bước suy luận để hoàn thành nhiệm vụ. AI agent còn có thể xử lý các công việc như lên kế hoạch, lựa chọn công cụ và đánh giá trước khi tạo ra kết quả. 

Dựa trên thói quen và hành vi của người dùng, hệ thống AI-native có thể cải thiện theo thời gian. Hệ thống không chỉ thực hiện tốt hơn từng nhiệm vụ cụ thể mà còn có thể thay đổi và nâng cao cách nó tương tác với người dùng ở cấp độ nền tảng.

Tác động của Generative AI (AI tạo sinh)

Những bước tiến gần đây của Generative AI đã thúc đẩy xu hướng chuyển dịch sang các hệ thống AI-native mới. Các mô hình Generative AI cho phép hệ thống tạo ra văn bản, hình ảnh, mã nguồn và nhiều dạng nội dung khác một cách linh hoạt. Nhờ đó, hệ thống có thể vượt ra ngoài phạm vi tự động hóa các tác vụ đơn lẻ để tiến tới các hệ thống Agentic AI có khả năng suy luận và tự đưa ra quyết định.

Trong những hệ thống này, Generative AI không chỉ là một công nghệ mới lạ, mà đóng vai trò như bộ não cốt lõi. Các hệ thống thông minh được hình thành từ đó đã định nghĩa lại trải nghiệm người dùng, đồng thời chuyển giao diện từ một bảng điều khiển truyền thống thành một trợ lý hoặc copilot hoạt động theo thời gian thực.

Trước khi Generative AI xuất hiện, các hệ thống AI-native thường có tính chuyên môn hóa hẹp vì nhà thiết kế chủ yếu tối ưu chúng cho những tác vụ cụ thể. Các framework tạo sinh đã hợp nhất nhiều luồng xử lý (pipelines) thành một kiến trúc thống nhất, có khả năng đáp ứng nhiều loại trường hợp sử dụng khác nhau.

Thách thức khi xây dựng AI-native

Việc xây dựng một hệ thống AI-native không đơn giản chỉ là bổ sung một sản phẩm AI có sẵn trên thị trường vào hệ thống hiện tại. Các hệ thống AI-native thường có cấu trúc chi phí phi tuyến tính (non-linear cost profile). Chỉ riêng việc thu thập và xử lý lượng dữ liệu cần thiết đã là một nhiệm vụ rất lớn, chưa kể đến quá trình huấn luyện, duy trì và điều phối các mô hình hoặc tác nhân.

Bên cạnh đó, tổ chức cần xây dựng một cơ chế quản trị AI dựa trên các nguyên tắc AI có trách nhiệm, nhằm bảo đảm việc triển khai AI không gây ảnh hưởng đến mục tiêu và hoạt động cốt lõi của tổ chức. Hệ thống AI có thể gặp những lỗi nghiêm trọng như tạo ra thông tin sai lệch nhưng trình bày rất chân thực - còn gọi là ảo giác (hallucinations), suy luận không chính xác, sử dụng công cụ sai cách hoặc bị suy giảm hiệu suất (model drift) dần theo thời gian.

Một hệ thống AI-native thường đòi hỏi phải xây dựng một hệ thống quản lý AI tổng thể, cung cấp khuôn khổ cho việc phát triển, triển khai và giám sát liên tục các hệ thống AI. Những hệ thống quản lý này giúp giảm thiểu rủi ro liên quan đến AI và hỗ trợ tổ chức tuân thủ các quy định pháp lý.

Lợi ích của AI native

Dù phải đối mặt với những thách thức trên, việc xây dựng hệ thống AI-native vẫn mang lại hai lợi ích quan trọng. 

Con hào trí tuệ (The intelligence moat)

Thứ nhất, các hệ thống AI trưởng thành rất khó bị sao chép vì trí tuệ được tích hợp vào toàn bộ quy trình làm việc, chứ không chỉ nằm trong từng tính năng riêng lẻ.

Các quy trình này có tính linh hoạt, với logic được phân bổ trong mã điều phối, đồng thời được cải thiện dựa trên dữ liệu sử dụng trong quá khứ và quá trình thử nghiệm, điều chỉnh liên tục. Các mô hình không ngừng học hỏi để thực hiện công việc tốt hơn theo thời gian. Vì vậy, việc sao chép toàn bộ lượng kiến thức và kinh nghiệm đã tích lũy không phải là một nhiệm vụ đơn giản.

Hơn nữa, quá trình cải thiện liên tục này tạo ra lợi ích kép mà phần mềm truyền thống khó có thể đạt được.

Điểm ngọt về vị trí (The sweet spot)

Việc đứng giữa người dùng và các tổ chức lớn chuyên phát triển, duy trì những mô hình AI nổi bật tạo ra nhiều cơ hội để gia tăng giá trị. Các doanh nghiệp ở vị trí này có thể quyết định dữ liệu nào là phù hợp, công cụ nào cần được sử dụng, thông tin hoặc kết quả nào nên được đưa ra và trình bày theo cách nào.

Lớp trung gian này kiểm soát ngữ cảnh, định hình cách AI xử lý và cung cấp thông tin, đồng thời che giấu sự phức tạp của hệ thống phía sau giao diện ngôn ngữ tự nhiên. 

Doanh nghiệp AI-native đóng vai trò như một đơn vị điều phối trong hệ sinh thái, giúp người dùng khai thác tối đa giá trị của mô hình AI cho những nhu cầu chuyên biệt. Vì vậy, ngay cả khi không trực tiếp sở hữu mô hình AI, các doanh nghiệp này vẫn có thể tạo ra giá trị rất lớn.

Nguồn dịch: IBM