Bài học từ Cloud cho hành trình ứng dụng Generative AI

Quá trình ứng dụng các công nghệ mới thường tuân theo những quy luật lặp lại, và Generative AI (Trí tuệ nhân tạo sinh sinh — GenAI) đang đi theo đúng con đường mà điện toán đám mây (cloud computing) đã mở ra trước đó. Nếu như trước đây, kiến thức về kiến trúc cloud từng là kỹ năng không thể thiếu đối với các chuyên gia CNTT, thì ngày nay, năng lực hiểu biết về AI và kỹ năng quản trị (AI literacy and governance) đang dần trở thành yêu cầu thiết yếu đối với các nhà lãnh đạo công nghệ.

Kể từ khi GenAI bùng nổ và thu hút sự chú ý toàn cầu, đã đủ thời gian để chúng ta khẳng định một điều: GenAI là một trong những công nghệ có sức ảnh hưởng lớn nhất của thời đại số hiện nay. Nhiều người ví sự trỗi dậy của GenAI giống như sự bùng nổ của Internet thuở sơ khai, nhưng nếu nhìn nhận kỹ hơn, có thể thấy hành trình của GenAI gần gũi hơn với câu chuyện phát triển của cloud computing.

Tương tự điện toán đám mây, GenAI đang lặp lại mô hình ứng dụng quen thuộc: khởi đầu với sự hoài nghi từ các chuyên gia, lan tỏa thông qua các hoạt động ngoài kiểm soát chính thức (shadow IT), và cuối cùng là sự can thiệp từ cấp quản lý thông qua các khung quản trị (governance frameworks). Nếu trước đây các phòng ban CNTT buộc phải thay đổi để thích nghi với cloud, thì nay, toàn bộ lực lượng lao động cũng cần suy nghĩ lại cách làm việc hàng ngày của mình khi AI ngày càng đóng vai trò quan trọng. Những ai chủ động nắm bắt cơ hội sẽ nâng cao được hiệu quả và năng lực làm việc, còn những người chậm thay đổi sẽ có nguy cơ bị bỏ lại phía sau.

Tâm lý dè dặt ban đầu: Câu chuyện lặp lại giữa Cloud và GenAI

Khi điện toán đám mây mới xuất hiện, nhiều phòng CNTT tỏ ra hoài nghi, lo ngại về các vấn đề như:

• Bảo mật dữ liệu (data security)
• Thiếu khả năng kiểm soát hạ tầng (lack of control over infrastructure)
• Chưa hiểu rõ cách quản lý dữ liệu trong môi trường cloud

Không ít doanh nghiệp ngần ngại giao phó dữ liệu và hạ tầng CNTT của mình cho bên thứ ba vì lo sợ các lỗ hổng bảo mật hoặc nguy cơ gián đoạn hoạt động.

Tuy nhiên, thực tế nhanh chóng cho thấy rằng những ai chậm thích ứng với cloud đã bị bỏ lại phía sau, và các chuyên gia CNTT buộc phải nâng cấp kỹ năng để quản lý tốt hơn các dịch vụ cloud. Đến nay, điện toán đám mây đã trở thành một thị trường khổng lồ, trị giá hơn 600 tỷ USD vào năm 2023 và dự báo tiếp tục tăng trưởng với tốc độ hơn 21% mỗi năm đến 2030. Những người sớm đón đầu xu hướng đã gặt hái được lợi thế rõ ràng — nhiều kỹ sư mạng truyền thống đã chuyển mình thành Cloud Architect, giữ những vai trò chiến lược hơn và có lộ trình nghề nghiệp bền vững hơn.

GenAI cũng đang trải qua một quá trình tương tự. Ban đầu, các vị trí dễ bị ảnh hưởng bởi công nghệ này — như lập trình viên (developers) và chuyên viên marketing — thường tiếp cận với tâm thế phòng thủ, lo ngại về việc AI có thể thay thế công việc của họ. Nhưng thực tế cho thấy: GenAI không đơn giản là thay thế con người, mà là công cụ để gia tăng giá trị công việc. Những người nhìn nhận GenAI như một cơ hội sẽ biết cách tận dụng nó để tăng hiệu suất và tìm ra những cách thức đóng góp mới cho tổ chức.

Những người tiên phong áp dụng sớm sẽ nhanh chóng nhận thấy năng suất và khả năng giải quyết vấn đề được cải thiện đáng kể, và những thành quả này sẽ tạo ra hiệu ứng lan tỏa mạnh mẽ. Lập trình viên có thể dành nhiều thời gian hơn để “hướng dẫn” và “định hình” cho AI xây dựng giải pháp, thay vì chỉ viết mã theo cách truyền thống.

Một khảo sát gần đây cho thấy chỉ khoảng 24% lập trình viên ứng dụng hiện cảm thấy họ là chuyên gia GenAI, nhưng con số này sẽ tiếp tục tăng nhanh khi ngày càng nhiều người sử dụng và thu được kết quả thực tế từ công nghệ này.

Từ “shadow IT” đến quản trị chính thống: Khi sự chủ động trở thành bắt buộc

Ở giai đoạn đầu, nhiều lãnh đạo CNTT đã phản đối cloud, thậm chí ban hành các chính sách cấm nhân viên sử dụng các dịch vụ như Amazon EC2 hoặc S3. Nhưng các đội ngũ kỹ sư, khi phải chờ đợi hạ tầng truyền thống được cung cấp quá lâu, đã chủ động “lách luật”, tự triển khai các dịch vụ cloud để phục vụ công việc — hiện tượng này được gọi là “shadow IT” (các hoạt động CNTT không qua kiểm soát chính thức).

Chính sự nổi loạn có chủ đích này đã đẩy nhanh quá trình phá vỡ những mô hình vận hành cũ, và dần dần, các nhà lãnh đạo buộc phải thay đổi để thích ứng hoặc chấp nhận nguy cơ tụt hậu.

Với GenAI, kịch bản này đang lặp lại. Rất nhiều kỹ sư hiện nay vẫn đang sử dụng GenAI hàng ngày cho công việc, dù tổ chức của họ có cho phép chính thức hay không. Nhưng vì hiệu quả đã được chứng minh qua thực tế, các nhà lãnh đạo bắt đầu nhận thấy giá trị và dần chấp nhận đầu tư vào các công cụ AI một cách bài bản.

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

Các khung quản trị (governance frameworks): Bài học từ hành trình của cloud

Cả cloud computing và GenAI đều có điểm chung là sự áp dụng nhanh chóng từ các đội ngũ cá nhân ở tầng dưới (bottom-up adoption), sau đó mới kéo theo nhu cầu xây dựng các khung quản trị tổng thể nhằm quản lý rủi ro và tiêu chuẩn hóa việc sử dụng.

Ví dụ:

• Cloud: Từ việc sử dụng ad-hoc, các doanh nghiệp chuyển sang thành lập Cloud Center of Excellence với các chính sách và quy trình chuẩn hóa.
• GenAI: Nhiều tổ chức hiện đang thiết lập AI Ethics Board (hội đồng đạo đức AI) và xây dựng các chính sách sử dụng AI chính thức.

Điểm khác biệt lớn nhất là tốc độ: Việc xây dựng governance cho GenAI diễn ra nhanh hơn, vì các tổ chức đã rút ra được nhiều bài học từ chính hành trình áp dụng cloud trước đó.

Ngày nay, các doanh nghiệp hiểu rằng quản trị chủ động — cân bằng giữa đổi mới và kiểm soát — là điều kiện tiên quyết cho việc ứng dụng GenAI bền vững trên toàn tổ chức.

Các nguyên tắc bao gồm:

• Giám sát tập trung, thực thi phân tán (centralized oversight with distributed execution)
• Có chính sách và quy trình rõ ràng
• Cơ chế theo dõi, kiểm tra và tuân thủ chặt chẽ (monitoring and compliance)

Tầm nhìn dành cho các nhà lãnh đạo công nghệ

Quy luật ứng dụng công nghệ vẫn tiếp tục lặp lại: GenAI đang đi đúng con đường mà cloud computing từng mở ra. Nếu như kiến trúc cloud trở thành kỹ năng bắt buộc cho các chuyên gia CNTT, thì năng lực hiểu biết về AI và khả năng quản trị AI sẽ sớm trở thành điều kiện tiên quyết cho các nhà lãnh đạo công nghệ hiện nay.

Những người chủ động học hỏi từ quá khứ, sẵn sàng đón nhận và định hình sự thay đổi thay vì kháng cự, sẽ là những người dẫn dắt làn sóng chuyển đổi số tiếp theo.