Chuyển đổi số

Nguyên tắc ở đây là luôn chuyển đổi. Cứ hai năm một lần, động lực kinh doanh mới lại xuất hiện, chẳng hạn như đại dịch từ năm 2020 - 2022 và hiệu quả nhờ tự động hóa từ năm 2023 - 2024. Chúng ta hiện đang ở kỷ nguyên AI, nơi hầu hết các lãnh đạo, CIO đang chịu áp lực phải chuyển từ việc thúc đẩy những thử nghiệm phổ cập sang việc mang lại giá trị kinh doanh và lợi tức đầu tư (ROI).

Do đó, lãnh đạo cần phải tập trung chiến lược và truyền đạt tầm nhìn cập nhật về chuyển đổi, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển các nhà lãnh đạo chuyển đổi và nhân viên sẵn sàng cho AI, đồng thời tránh các dự án AI đột phá.

Năm 2026, các chuyên gia cho rằng phải chuyển đổi CNTT, chuyển hướng ứng dụng AI sang các cơ hội trải nghiệm khách hàng (CX), và tăng cường quản trị dữ liệu và bảo mật.

Nên: Tái cấu trúc mô hình hoạt động kỹ thuật số của CNTT

Các tổ chức CNTT hàng đầu thế giới đang đặt ra những kỳ vọng cao hơn, hợp tác với các bộ phận về quản lý thay đổi AI và cam kết học tập liên tục.

Với tất cả những đổi mới về AI tác động đến CNTT, lãnh đạo cần phải tập trung lại mô hình hoạt động kỹ thuật số để nhanh chóng cung cấp nhiều khả năng hơn, với chi phí thấp hơn và khả năng phục hồi cao hơn. Tốc độ giúp doanh nghiệp phát triển, khả năng phục hồi giúp ổn định, và khả năng thích ứng đảm bảo luôn dẫn đầu. Định hướng rất quan trọng, và vào năm 2026, tốc độ là thước đo thực sự của thành công.

Dự đoán nhiều doanh nghiệp sẽ tổ chức lại CNTT vào năm 2026. Mộtt trong số mục tiêu là giảm chi phí và nhân sự, thúc đẩy sự hợp tác hiệu quả trong quản lý sản phẩm, trong khi mục tiêu khác là tổ chức lại trên toàn doanh nghiệp khi trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra các mô hình quy trình làm việc mới và cơ hội hợp tác giữa các bộ phận.

Việc áp dụng AI không còn là vấn đề công nghệ mà là câu chuyện về nguồn nhân lực và quản lý. Thay vì bán các giải pháp chuyển đổi lên đám mây và nền tảng dữ liệu, các nhà tư vấn sẽ bắt đầu bán các giải pháp tái cấu trúc tổ chức để chuẩn bị cho các hoạt động do AI vận hành. Sự thay đổi này tạo ra vấn đề trong doanh nghiệp vì nó làm nổi bật rào cản thực sự: văn hóa lãnh đạo, chứ không phải công nghệ.

Ưu tiên mới là các mô hình vận hành hỗ trợ học nhanh chóng, hợp tác và phát triển theo thời gian thực, duy trì sự cân bằng giữa con người và trí tuệ nhân tạo phù hợp với từng nhiệm vụ, cho dù tương tác đó cần sự can thiệp của con người hay hiệu quả của máy móc.

Khuyến nghị: Các lãnh đạo nên xem xét lại cấu trúc CNTT và các phương pháp linh hoạt để tăng hiệu quả trong việc cung cấp đổi mới về trí tuệ nhân tạo và cải thiện khả năng phục hồi hoạt động.

Không: Đầu tư chưa đủ vào quản trị dữ liệu

Quản trị dữ liệu là một chức năng quan trọng trong các doanh nghiệp toàn cầu được quản lý chặt chẽ, nơi quản trị, rủi ro và tuân thủ (GRC - governance, risk, and compliance) là những yêu cầu bắt buộc từ cấp cao nhất. Các tổ chức quy mô vừa đang bắt kịp, khi chuyển đổi thành các tổ chức dựa trên dữ liệu và tập trung hóa dữ liệu cho các sáng kiến AI.

Trong khi quản trị các cơ sở dữ liệu quan hệ và kho dữ liệu là một quy trình tương đối hoàn thiện, việc triển khai khả năng AI tác nhân đòi hỏi các công cụ và phương pháp mới để mở rộng quản trị dữ liệu sang các nguồn dữ liệu phi cấu trúc.

Dữ liệu phi cấu trúc hiện nay thay đổi quá nhanh để có thể giám sát thủ công, và các tổ chức cuối cùng có thể quản lý nó ngay khi nó được tạo ra thay vì phải làm sạch nó sau này. Vào năm 2026, phán đoán của con người vẫn quan trọng, nhưng các hệ thống hỗ trợ AI, chứ không phải bảng tính hay các biện pháp kiểm soát tĩnh, sẽ gánh vác công việc hàng ngày.

Việc tạo siêu dữ liệu dựa trên AI cho dữ liệu phi cấu trúc, với các phương pháp dữ liệu tích hợp để xây dựng AI đáng tin cậy ở quy mô lớn là xu hướng hiện nay.

Ngoài ra, cần có quyền kiểm soát chi tiết hơn về việc ai được quyền truy cập vào dữ liệu nào. Việc chỉ cấp quyền cho người dùng truy cập vào toàn bộ tập dữ liệu và hệ thống tập tin không còn đủ nữa khi ngày càng nhiều bộ phận triển khai các tác nhân AI trên nền tảng dữ liệu mà nhân viên có thể truy cập.

Các lãnh đạo năm 2026 sẽ coi quản trị dữ liệu như một quy trình kỹ thuật bằng cách tích hợp trực tiếp các quy tắc phân loại, gắn thẻ và truy cập vào các đường dẫn dữ liệu, kho dữ liệu và quy trình làm việc của AI.

Khuyến nghị: Các CIO nên cảnh giác với các rủi ro về dữ liệu, đóng vai trò bảo trợ trong quản trị dữ liệu và đảm bảo rằng việc cải thiện chất lượng dữ liệu được ưu tiên trong mọi sáng kiến AI.

Nên: Hướng đến AI để tăng trưởng và trải nghiệm người dùng

Một cách dễ dàng để áp dụng trải nghiệm khách hàng được hỗ trợ bởi AI là nâng cấp các trung tâm cuộc gọi và chatbot mà không cần đầu tư cơ sở hạ tầng lớn. Các thương hiệu có thể tích hợp chatbot được hỗ trợ bởi AI vào ứng dụng hiện có của họ thay vì thay thế hệ thống điện thoại và hệ thống phản hồi giọng nói tương tác (IVR) lỗi thời.

Khi xem xét việc cải thiện trải nghiệm khách hàng, nên áp dụng các hệ thống tận dụng cả điểm mạnh của AI và con người. Trong hỗ trợ khách hàng, AI tự động sẽ quản lý các yêu cầu thường xuyên trong khi các nhân viên hỗ trợ sẽ giải quyết các vấn đề phức tạp với sự thấu cảm và tinh tế, được hướng dẫn bởi các phân tích và đề xuất của AI.

Lãnh đạo nên nhận ra sự thay đổi mang tính đột phá trong trải nghiệm người dùng (UX), khi các biểu mẫu nhập dữ liệu, hành trình khách hàng và báo cáo mang tính hướng dẫn được thay thế bằng khả năng của trí tuệ nhân tạo. Tập trung vào AI trong hỗ trợ khách hàng là một điểm khởi đầu dễ dàng, vì toàn bộ trải nghiệm khách hàng, đặc biệt là trong thương mại điện tử và các công cụ SaaS (phần mềm như một dịch vụ), cần được thiết kế lại với khả năng của AI.

Tác nhân AI sẽ trở thành giao diện chính của tổ chức, là điểm khởi đầu chính cho mọi liên hệ bên ngoài. Người dùng cuối sẽ không còn phải tìm đến bộ phận và công cụ phù hợp để nhận được sự trợ giúp hoặc thông tin họ cần nữa — họ chỉ cần tương tác với tác nhân AI công cộng của công ty bằng ngôn ngữ tự nhiên. Với điều đó, thiết kế tác nhân sẽ trở thành mối quan tâm chính đối với nhiều chức năng, không chỉ riêng hỗ trợ khách hàng.

Khuyến nghị: Các tổ chức CNTT dựa trên sản phẩm đang đi trước một bước trong việc dự đoán cách AI sẽ phát triển trải nghiệm khách hàng (CX), và nên lập kế hoạch phân khúc và học hỏi từ những người tiên phong áp dụng AI.

Không: Thử nghiệm AI không có lộ trình mang lại giá trị kinh doanh ngắn hạn

Một số báo cáo nghiên cứu năm 2025 đã chỉ ra rằng rất ít thử nghiệm AI được triển khai vào thực tế và mang lại giá trị kinh doanh. Lãnh đạo và hội đồng quản trị sẽ yêu cầu các CIO thu hẹp danh mục các thử nghiệm AI và có kế hoạch thực sự để mang lại lợi tức đầu tư (ROI) từ các khoản đầu tư vào AI.

Trong kỷ nguyên AI tiếp theo, việc thực thi quan trọng hơn việc thử nghiệm. Các CIO sẽ tiếp tục đối mặt với những thách thức và áp lực lớn hơn để vượt qua giai đoạn thử nghiệm AI và mang lại kết quả kinh doanh rõ ràng, khả thi và có thể đo lường được.

Tác nhân AI từ các công ty SaaS và bảo mật dành cho doanh nghiệp tuân theo mô hình chung. Tác nhân AI này tập trung vào quy trình làm việc chính của nhân viên, kết nối với nhiều nguồn dữ liệu và hướng đến việc làm nhiều hơn là chỉ hoàn thành nhiệm vụ. CIO sẽ phải chứng minh giá trị kinh doanh của việc các tác nhân AI này hướng dẫn nhân viên đưa ra quyết định thông minh hơn, nhanh hơn và tác động tài chính của các quy trình làm việc được cách mạng hóa bởi AI.

Điều sẽ lỗi thời vào năm 2026 là việc coi AI như một sáng kiến độc lập, riêng biệt, và làn sóng chuyển đổi số tiếp theo sẽ vượt ra khỏi các dự án thí điểm rải rác để tích hợp hoạt động toàn diện. CIO sẽ coi AI như cơ sở hạ tầng kinh doanh cốt lõi chứ không phải là một dự án đặc biệt, đặt ra những kỳ vọng tương tự về độ chính xác, bảo mật và hiệu suất như mọi hệ thống quan trọng khác.

Khuyến nghị: Các tổ chức có quá nhiều thử nghiệm AI đang chạy độc lập nên xem xét lại chiến lược quản trị AI của mình, truyền đạt các mục tiêu rõ ràng và ưu tiên nơi xây dựng kế hoạch triển khai AI.

Nên: Triển khai bảo mật trước khi triển khai AI

Hầu hết mọi công nghệ chuyển đổi đều bắt đầu bằng một cuộc chạy đua để mang lại những đổi mới, và sau đó mới bổ sung bảo mật. Lãnh đạo sẽ phải đối mặt với áp lực đưa các thử nghiệm AI của năm ngoái vào sản xuất trong năm nay, và sẽ phải xem mức độ bảo mật sẽ được triển khai trong các lần triển khai ban đầu đến mức nào.

Nhiều chuyên gia đã đưa ra ý kiến về những lĩnh vực mà lãnh đạo cần đi trước đón đầu. Dưới đây là ba khuyến nghị:

- Triển khai khung giám sát AI dựa trên tác nhân và xác minh độ tin cậy. Năm 2026 đánh dấu sự thay đổi lớn trong bối cảnh mối đe dọa khi thương mại dựa trên tác nhân (agent-commerce) phát triển mạnh, và từ đó, lừa đảo do AI điều khiển tăng tốc. CIO cần có cái nhìn tổng quan về cách thức và loại tác nhân AI hoạt động trong môi trường của họ và triển khai các khung xác minh độ tin cậy liên tục xác thực danh tính, ý định và hành vi trong thời gian thực.

- Thiết lập bảo mật ngay từ khâu thiết kế, đặc biệt là xung quanh vấn đề nhận dạng. Một lớp nhận dạng thống nhất hiện là điều kiện tiên quyết để triển khai bảo mật AI hiệu quả và là ưu tiên cấp bách đối với bất kỳ tổ chức nào đầu tư vào AI. Tổ chức tích hợp các thực tế bảo mật ngay từ khâu thiết kế vào quá trình phát triển, phân phối và vận hành, và coi bảo mật cơ sở hạ tầng là một yêu cầu bắt buộc, sẽ được chuẩn bị tốt nhất cho những thay đổi mang tính chuyển đổi mà AI sẽ mang lại.

- Mở rộng khả năng ngăn ngừa mất dữ liệu sang các trình duyệt được hỗ trợ bởi AI. Hệ thống ngăn ngừa cũ không thể làm được điều điều này, vì nó được xây dựng cho các tập tin, chứ không phải hoạt động ở cấp độ trình duyệt, lời nhắc hoặc các thao tác sao chép từ clipboard.

Khuyến nghị: CIO phải hợp tác với CISO (giám đốc an ninh mạng), bộ phận pháp lý và quản lý rủi ro để xác định rõ ràng các nguyên tắc bất khả xâm phạm về bảo mật AI, nền tảng và yêu cầu triển khai.

Lãnh đạo tổ chức nên chuẩn bị cho những điều bất ngờ trong năm 2026, cho dù đó là do điều kiện kinh tế biến động, khả năng AI mới hay các sự cố bảo mật. Các khuyến nghị cơ bản về chuyển đổi số trong năm 2026 nhằm mục đích hướng dẫn CIO đến các cơ hội tăng trưởng đồng thời cải thiện khả năng phục hồi hoạt động.

LTV