Điều gì xảy ra khi tác nhân AI tăng nhanh hơn khả năng quản trị của CIO?

[Quang Trương]

Doanh nghiệp của bạn đang dùng bao nhiêu tác nhân AI mà chính bộ phận CNTT cũng không chắc đã biết hết?

AI tạo sinh đang len vào mọi ngóc ngách doanh nghiệp, nhanh đến mức nhiều lãnh đạo CNTT chưa kịp nhận ra họ đã mất cái nhìn toàn cảnh. Không còn là vài mô hình thử nghiệm trong phòng lab, các tác nhân AI giờ đây được các bộ phận tự triển khai, tự vận hành, tự kết nối dữ liệu, và đôi khi tự ra quyết định. Câu hỏi không còn là “có nên dùng AI hay không” mà là “chúng ta đang có bao nhiêu AI đang hoạt động mà chưa ai thực sự quản lý”.

Khi tác nhân AI bùng nổ nhanh hơn khả năng quản trị​

IDC dự báo đến năm 2029 sẽ có hơn một tỷ tác nhân AI hoạt động trên toàn cầu, gấp 40 lần hiện nay. Chỉ riêng nửa đầu năm 2025, số tác nhân được tạo ra đã tăng 119%. Với CIO, đây là kịch bản rất quen thuộc, giống như thời kỳ CNTT bóng tối khi điện toán đám mây mới bùng nổ, nhưng nguy hiểm hơn vì các tác nhân AI không chỉ lưu trữ dữ liệu mà còn thực thi logic kinh doanh và truy cập dữ liệu nhạy cảm.

Mỗi bộ phận chọn một nền tảng, marketing dùng một công cụ, hậu cần dùng công cụ khác, đội kỹ thuật lại thử nghiệm thêm vài tác nhân tự xây. Kết quả là một hệ sinh thái rời rạc, nơi CNTT trung tâm không còn biết chính xác trong hệ thống của mình đang có những “nhân viên số” nào đang làm việc.

Salesforce nhìn thấy vấn đề này và mở rộng MuleSoft Agent Fabric với mục tiêu rất rõ ràng: tìm ra, gom lại và quản lý tất cả các tác nhân AI, bất kể chúng được xây dựng hay mua từ đâu.

Nhìn thấy trước, rồi mới kiểm soát được​

Vấn đề cốt lõi không phải là thiếu chính sách mà là thiếu khả năng nhìn thấy. Nếu không biết tác nhân nào đang tồn tại, chạy ở đâu, truy cập dữ liệu gì, thì mọi khung quản trị đều chỉ nằm trên giấy.

MuleSoft giải quyết điều này bằng các công cụ quét tác nhân, liên tục rà soát các hệ sinh thái lớn như Salesforce Agentforce, Amazon Bedrock hay Google Vertex AI để tự động phát hiện các tác nhân đang hoạt động. Không cần chờ đội phát triển khai báo thủ công, hệ thống tự tìm, tự ghi nhận.

Quan trọng hơn, mỗi tác nhân sau khi được phát hiện sẽ đi kèm hồ sơ chi tiết, bao gồm nó làm được gì, dùng mô hình ngôn ngữ nào, được phép truy cập những điểm dữ liệu nào. Tất cả được chuẩn hóa theo đặc tả Agent to Agent, hay A2A, giúp doanh nghiệp có một bức tranh thống nhất, không phụ thuộc vào nhà cung cấp.

Theo MuleSoft, doanh nghiệp thành công trong kỷ nguyên AI không phải là doanh nghiệp chọn đúng một nền tảng, mà là doanh nghiệp khai thác được sự đa dạng của môi trường đa đám mây mà vẫn giữ được kiểm soát tập trung.

Quản trị, chi phí và con đường trở thành “doanh nghiệp đại lý”​

Khi không được quản lý, tác nhân AI không chỉ tạo rủi ro bảo mật mà còn đốt tiền rất nhanh. Một CISO trong ngành ngân hàng, nếu muốn kiểm tra một tác nhân xử lý khoản vay, thường phải đi hỏi từng nhóm xem tác nhân đó truy cập cơ sở dữ liệu nào. Với danh mục tự động, thông tin này hiển thị ngay lập tức, theo thời gian thực, không phụ thuộc vào tài liệu cũ.

Ở góc độ tài chính, khả năng nhìn thấy toàn cảnh giúp phát hiện sự trùng lặp. Một tập đoàn đa quốc gia hoàn toàn có thể đang trả tiền cho ba tác nhân tóm tắt giống nhau chỉ vì chúng được mua bởi ba nhóm khác nhau. Khi lọc hệ thống theo loại công việc, lãnh đạo vận hành có thể hợp nhất các tác nhân này thành một giải pháp hiệu quả hơn, giảm chi phí cấp phép và dồn ngân sách cho đổi mới.

Agent Fabric cũng mở đường cho các tác nhân “tự phát triển”, những công cụ do các nhóm kỹ thuật hoặc khoa học dữ liệu xây dựng bên ngoài quy trình mua sắm chính thức. Thay vì bị giấu kín, các tác nhân này có thể được đăng ký qua URL, trở thành tài sản dùng chung cho toàn doanh nghiệp. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như hậu cần hay chăm sóc khách hàng, nơi các đội thường tự xây giải pháp để tối ưu dữ liệu riêng.

Capita và AT&T đều mô tả cùng một trải nghiệm: khi mọi tác nhân đều được tự động phát hiện và lập danh mục, các nhóm có thể tập trung vào đổi mới thay vì mất thời gian quản lý kho công cụ. AI lúc này không còn là tập hợp các thử nghiệm rời rạc, mà trở thành một mạng lưới được điều phối.

Chuyển sang mô hình “doanh nghiệp dựa trên tác nhân” đồng nghĩa với việc chấp nhận rằng bảng tính Excel không còn đủ nhanh để theo dõi tài sản CNTT. Doanh nghiệp cần công cụ quét tự động để xây dựng cơ sở dữ liệu đáng tin cậy, từ đó áp đặt chính sách buộc mọi tác nhân, dù mua hay tự phát triển, phải công khai khả năng và quyền truy cập dữ liệu theo chuẩn chung.

Khi triển khai AI ở quy mô lớn, lợi thế cạnh tranh không nằm ở việc một tác nhân thông minh đến đâu, mà ở việc toàn bộ mạng lưới tác nhân đó được kết nối, nhìn thấy và kiểm soát tốt đến mức nào. Với các doanh nghiệp Việt Nam đang tăng tốc chuyển đổi số, đây có lẽ là câu hỏi nên được đặt ra sớm hơn, trước khi số lượng “nhân viên AI” vượt quá khả năng quản lý của con người. (artificialintelligence)