Góc nhìn chuyên gia: Từ thử nghiệm đến tích hợp AI vào vận hành - Lối đi nào cho doanh nghiệp

Cơn sốt AI đang tạo nên một cuộc đua mạnh mẽ trong cộng đồng doanh nghiệp, khi ngày càng nhiều tổ chức đẩy nhanh nghiên cứu và ứng dụng công nghệ này. Tuy nhiên, từ một mô hình hoạt động hiệu quả trong “phòng lab” đến khi được tích hợp vào môi trường vận hành thực tế vẫn là một khoảng cách không nhỏ.

Tại Tech4Life 2026, diễn ra ngày 17/9/2026 tại thành phố Hồ Chí Minh, ông Nguyễn Lê Châu, CTO Công ty Cổ phần NetNam, đã chia sẻ những bài học thực tiễn, phân tích các rủi ro khi đưa AI vào hệ thống doanh nghiệp, đồng thời đề xuất lộ trình triển khai AI an toàn, hiệu quả và bền vững.

Rủi ro lớn cho doanh nghiệp khi AI vượt ngoài tầm kiểm soát

AI đang ngày càng tham gia sâu vào các quy trình và hệ thống doanh nghiệp. Đặc biệt với AI Agent, AI không còn chỉ tạo nội dung hay đưa ra khuyến nghị, mà có thể được cấp quyền truy cập dữ liệu, gọi API và thực hiện hành động trên các hệ thống nghiệp vụ. Trong bài tham luận “Từ thử nghiệm đến tích hợp AI vào vận hành doanh nghiệp”, ông Nguyễn Lê Châu chỉ ra các rủi ro trọng yếu mà doanh nghiệp cần kiểm soát, tập trung vào quyền truy cập và dữ liệu, mất kiểm soát AI Agent và rủi ro trong quản trị.  

Một AI Agent được cấp quyền truy cập nhiều hệ thống có thể mở rộng phạm vi rủi ro tương ứng với chính quyền hạn được trao. Khi có sự cố hoặc bị thao túng, Agent có thể truy xuất và làm lộ dữ liệu trên nhiều hệ thống mà không được phát hiện kịp thời. Rủi ro càng lớn khi Agent có khả năng tự thực hiện một chuỗi tác vụ, từ truy xuất dữ liệu, gọi API đến kích hoạt hành động mà không cần con người phê duyệt ở từng bước. Việc thiếu giới hạn quyền hạn và các điểm kiểm soát có thể nhanh chóng tạo hiệu ứng dây chuyền trên nhiều hệ thống, làm gia tăng rủi ro về dữ liệu, an ninh và vận hành.  

Đây cũng là điểm khiến giám sát AI Agent khác với giám sát hệ thống CNTT truyền thống. Câu hỏi không chỉ là “Hệ thống có đang hoạt động hay không?”, mà quan trọng hơn là: “Agent có đang thực hiện đúng nhiệm vụ, trong đúng phạm vi quyền hạn và với mức chi phí chấp nhận được hay không?”

5 bước để đưa AI Agent vào vận hành doanh nghiệp

Hành trình ứng dụng AI Agent không nhất thiết phải bắt đầu từ những bài toán lớn. Doanh nghiệp nên lựa chọn một quy trình có tính lặp lại, tác động rõ ràng và có thể đo lường hiệu quả. Tại Tech4Life 2026, CTO NetNam đề xuất 05 bước chuẩn bị để đưa AI Agent từ thử nghiệm vào vận hành thực tế:

• Thứ nhất, chuẩn hóa nền tảng dữ liệu. Dữ liệu cần được tập trung, làm sạch, chuẩn hóa và phân loại theo mức độ nhạy cảm trước khi AI được phép truy cập. Quan trọng hơn, doanh nghiệp cần xác định rõ Agent nào được tiếp cận dữ liệu nào, trong phạm vi và mục đích nào. Quản trị dữ liệu chính là lớp kiểm soát đầu tiên để hạn chế nguy cơ rò rỉ hoặc sử dụng dữ liệu vượt ngoài mục đích cho phép.
• Thứ hai, đảm bảo hạ tầng và kết nối. AI Agent vận hành trên chuỗi kết nối giữa mô hình AI, dữ liệu, API, ứng dụng và các hệ thống nghiệp vụ. Vì vậy, một hạ tầng có kết nối ổn định, tính sẵn sàng cao, khả năng giám sát và cơ chế bảo vệ phù hợp là điều kiện nền tảng khi chuyển từ thử nghiệm sang môi trường production.
• Thứ ba, thiết lập bảo mật và danh tính cho AI Agent. Khi Agent có khả năng truy cập dữ liệu, gọi API hoặc hành động thay mặt người dùng, mỗi Agent cần được quản lý như một thực thể số có danh tính, quyền hạn và phạm vi truy cập rõ ràng. Các nguyên tắc như xác thực, quản lý credential/token và khả năng thu hồi quyền... cần được thiết kế ngay từ đầu.
• Thứ tư, tích hợp có kiểm soát với các hệ thống doanh nghiệp. Giá trị của AI Agent chỉ thực sự được phát huy khi có thể tương tác với CRM, ERP, cơ sở dữ liệu, API và các công cụ nghiệp vụ. Tuy nhiên, càng nhiều hệ thống được kết nối, phạm vi tác động khi Agent thực hiện sai càng lớn. Vì vậy, quyền truy cập cần được kiểm soát đến từng công cụ và hành động, đặc biệt phân tách rõ quyền đọc – ghi và thiết lập cơ chế phê duyệt đối với các thao tác nhạy cảm hoặc khó đảo ngược.
• Thứ năm, xây dựng cơ chế quản trị và xử lý khi Agent “làm sai”. Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải thiết lập cơ chế giám sát (monitor) và kiểm tra (audit) xuyên suốt, đồng thời duy trì sự tham gia và phê duyệt của con người. Mục tiêu không phải là loại bỏ tính tự chủ của AI, mà là bảo đảm mức độ tự chủ luôn đi kèm với mức độ kiểm soát tương ứng.

Đưa AI vào vận hành vì thế không đơn thuần là lựa chọn mô hình thông minh nhất, quan trọng hơn là xây dựng nền tảng dữ liệu, hạ tầng, kết nối, bảo mật và quản trị đủ vững chắc để AI có thể hoạt động trong phạm vi được kiểm soát.

Đây cũng chính là năng lực, thế mạnh NetNam đã xây dựng và phát triển, đồng hành hơn 3 thập kỷ cùng cộng đồng công nghệ Việt Nam. Từ hạ tầng Internet và kết nối, NetNam từng bước mở rộng năng lực sang cung cấp các dịch vụ quản trị CNTT (Managed Services) và an ninh mạng (Cybersecurity), bao gồm giám sát hệ thống 24/7, tư vấn tuân thủ, đánh giá lỗ hổng và kiểm thử xâm nhập... hướng tới hỗ trợ doanh nghiệp vận hành hạ tầng số một cách ổn định, an toàn và có khả năng giám sát liên tục.

Doanh nghiệp có nhu cầu xây dựng, phát triển hạ tầng số, kết nối bền vững và đang tìm kiếm đối tác công nghệ đồng hành trong hành trình đưa AI vào vận hành an toàn, hiệu quả, vui lòng liên hệ NetNam qua hotline 1900 1586 để được tư vấn.