Hiện nay, nhiều doanh nghiệp đang phải đối mặt với thách thức từ sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI. Theo khảo sát 《Tình trạng phát triển AI 2026》 do OutSystems thực hiện, hơn 1.800 giám đốc CNTT cho biết AI đã bước vào giai đoạn sản xuất ban đầu trong nhiều doanh nghiệp, đặc biệt trong bộ phận CNTT. Tuy nhiên, sự áp dụng nhanh chóng này cũng đã mang đến những thách thức trong quản lý. Bài viết này sẽ giúp người đọc hiểu rõ “doanh nghiệp cần quản lý trung ương AI khi nào” và “quản lý trung ương phù hợp với ai”, đồng thời đưa ra những khuyến nghị hành động.
Q1: Khi nào doanh nghiệp bắt đầu xem xét việc thiết lập Quản lý Phát triển AI Trung ương?
Nhiều doanh nghiệp ở giai đoạn đầu của dự án AI thường để các phòng ban khác nhau tự thử nghiệm phát triển ứng dụng AI. Phát triển phân tán này, mặc dù linh hoạt, nhưng khi số lượng ứng dụng AI tăng lên, đã gây ra những vấn đề như phát triển trùng lặp, lãng phí tài nguyên và không đồng nhất về tiêu chuẩn công nghệ. Khi các giám đốc CNTT nhận ra những vấn đề này bắt đầu cản trở sự mở rộng tiếp theo, họ sẽ suy nghĩ về việc có cần thiết lập quản lý trung ương hay không để hợp nhất quy trình và tài nguyên phát triển AI.
Ví dụ: Một tập đoàn lớn cho phép các phòng ban thị trường khác nhau phát triển chatbot tùy chỉnh ban đầu hoạt động tốt, nhưng sau đó phát hiện ra việc mua lại dịch vụ AI lặp lại và kiểm soát an ninh dữ liệu trở nên lỏng lẻo khiến ban lãnh đạo bắt đầu rà soát tình hình hiện tại, cho rằng quản lý trung ương có thể gia tăng hiệu quả và an toàn tổng thể.
Q2: Ai phù hợp với mô hình Quản lý Trung ương?
Quản lý trung ương thường phù hợp nhất với những doanh nghiệp lớn và vừa có nhiều đơn vị kinh doanh và ứng dụng AI đa dạng, đặc biệt trong các ngành như tài chính, sản xuất, và bán lẻ, nơi mà khối tài sản dữ liệu khổng lồ cần những tiêu chuẩn và kiểm soát an ninh đồng nhất. Giám đốc CNTT và người quản lý dự án AI là những vai trò then chốt thúc đẩy việc quản lý trung ương, họ cần thống nhất cơ cấu công nghệ và phân bổ tài nguyên, đảm bảo các dự án AI phù hợp với mục tiêu tổng thể của doanh nghiệp.
Chẳng hạn, nếu một giám đốc CNTT nghĩ rằng ứng dụng AI của công ty đã trở nên quá dày đặc để chỉ một phòng ban quản lý, quản lý trung ương không chỉ có thể tránh lặp đi lặp lại trong xây dựng hệ thống mà còn đảm bảo rằng các phòng ban có thể chia sẻ mô hình AI và nền tảng dữ liệu, nâng cao hiệu suất sử dụng và hiệu quả chi phí.
Q3: Khi nào doanh nghiệp không nên ngay lập tức áp dụng quản lý AI Trung ương?
Nếu doanh nghiệp có quy mô nhỏ và ứng dụng AI vẫn đang ở giai đoạn chứng minh khái niệm (Proof of Concept), và quy mô đội ngũ hạn chế, áp dụng quản lý trung ương một cách cưỡng chế có thể dẫn đến gánh nặng hành chính và trì hoãn phát triển. Hơn nữa, nếu văn hóa doanh nghiệp coi trọng sự tự chủ của các phòng ban và linh hoạt cao, quản lý trung ương có thể giảm mất năng lực đổi mới.
Ví dụ, một công ty khởi nghiệp vừa mới bắt đầu thử nghiệm dịch vụ AI có sự giao tiếp bên trong thường xuyên và quyết định nhanh chóng, trong giai đoạn này tập trung vào việc lặp nhanh và thử nghiệm có thể hiệu quả hơn qua quản lý phân tán, việc áp dụng quản lý trung ương quá sớm có thể tạo ra lực cản trong tổ chức.
Q4: Doanh nghiệp nên lập kế hoạch và hành động như thế nào để thúc đẩy Quản lý AI Trung ương?
Khuyến nghị đầu tiên là đánh giá quy mô hiện tại của các dự án AI và các điểm đau trong quản lý, xác định quy trình nào cần tiêu chuẩn hóa và tài nguyên cần tập trung. Tiếp theo, thành lập nhóm chiến lược AI đa phòng ban để đặt ra tiêu chuẩn công nghệ và chính sách an ninh dữ liệu thống nhất. Có thể áp dụng phương thức đưa vào từng giai đoạn, bắt đầu từ nền tảng chia sẻ công nghệ hoặc công cụ quản lý mô hình, sau đó dần mở rộng tới quản lý và giám sát trung ương toàn diện.
Tôi đã tham gia vào một trường hợp mà công ty trước tiên đã xây dựng một thư viện mô hình AI chung và nền tảng quản lý API, giảm thiểu công việc phát triển lặp lại của các phòng ban, và xây dựng một cơ chế quản lý dữ liệu. Khi hiệu quả dần trở nên rõ ràng, nhóm quản lý mới từng bước thúc đẩy quy trình cùng hợp tác và tích hợp tài nguyên sâu hơn.
Q5: Làm thế nào để đánh giá thành công của việc áp dụng quản lý trung ương? Có những chỉ số hay tiêu chuẩn nào?
Quản lý trung ương thành công có thể mang lại hiệu suất phát triển dự án được nâng cao, số lượng phát triển lặp lại giảm, tốc độ triển khai mô hình AI nhanh hơn và kiểm soát quy định và rủi ro được cải thiện. Doanh nghiệp có thể đánh giá thông qua thời gian hoàn thành dự án, tỷ lệ sử dụng tài nguyên AI, và tỷ lệ sự cố an ninh dữ liệu.
Nếu bạn là người phụ trách CNTT của một doanh nghiệp, bạn có thể bắt đầu từ việc xem xét hàng năm về các dự án AI, so sánh dữ liệu chỉ số trước và sau khi áp dụng quản lý trung ương, và thông qua khảo sát mức độ hài lòng của người dùng để hiểu sự chấp nhận và góp ý của các phòng ban về hệ thống quản lý trung ương, từ đó tiếp tục điều chỉnh và cải tiến.
Tóm lại, quản lý trung ương trong phát triển phần mềm AI không phải là điều mà mọi doanh nghiệp ngay lập tức cần thiết, nhưng đối với những doanh nghiệp có sự phát triển đa dạng nhanh chóng và thách thức về quản lý ngày càng rõ rệt, quản lý trung ương quả thực là một công cụ quan trọng để nâng cao năng lực quản trị và phát triển ổn định. Tôi khuyến nghị các nhà quản lý doanh nghiệp nên căn cứ vào quy mô và giai đoạn phát triển của họ để đánh giá thời điểm khởi động, và áp dụng giai đoạn dần dần và linh hoạt để giảm thiểu trở ngại.
Để tìm hiểu thêm về các thực tiễn tốt nhất trong phần mềm AI và quản lý doanh nghiệp, hãy tham khảo tại đây.
You may also like: Làm thế nào để hiểu và nắm vững quy trình xây dựng trung tâm dữ liệu AI? Phân tích các giai đoạn chính đằng sau sự thành công của Firmus
