Trí tuệ nhân tạo (AI) đã tiến bộ với tốc độ chóng mặt trong những năm gần đây – từ các công cụ AI tạo sinh như ChatGPT trở thành cái tên quen thuộc đến xe tự lái rời phòng thí nghiệm và lưu thông trên đường công cộng.

Tính đến năm 2025, AI đã thâm nhập gần như mọi lĩnh vực kinh tế, và các chuyên gia đều xem đây là công nghệ mang tính cách mạng của thế kỷ 21.

Trong 5 năm tới, ảnh hưởng của AI dự kiến sẽ ngày càng sâu rộng hơn nữa, mang đến cả những đổi mới đầy hứng khởi và những thách thức mới.

Bài viết này phân tích các xu hướng phát triển AI chủ chốt dự kiến sẽ định hình thế giới của chúng ta trong nửa thập kỷ tới, dựa trên những hiểu biết từ các viện nghiên cứu hàng đầu và các chuyên gia trong ngành.

Sự gia tăng mạnh mẽ trong việc áp dụng và đầu tư AI

Việc áp dụng AI đang ở mức cao kỷ lục. Doanh nghiệp trên toàn cầu đang tận dụng AI để tăng năng suất và giành lợi thế cạnh tranh. Gần bốn trong năm tổ chức trên thế giới hiện đang sử dụng hoặc khám phá AI dưới nhiều hình thức – một mức độ tham gia chưa từng có.

Chỉ riêng năm 2024, đầu tư tư nhân tại Mỹ vào AI đã đạt 109 tỷ USD, gấp khoảng 12 lần so với Trung Quốc và 24 lần so với Vương quốc Anh. Sự bùng nổ nguồn vốn này xuất phát từ niềm tin vào giá trị kinh doanh thiết thực của AI: 78% tổ chức báo cáo sử dụng AI trong năm 2024 (tăng từ 55% năm 2023) khi các công ty tích hợp AI vào sản phẩm, dịch vụ và chiến lược cốt lõi.

Các nhà phân tích dự đoán đà này sẽ tiếp tục, với thị trường AI toàn cầu tăng trưởng từ khoảng 390 tỷ USD năm 2025 lên hơn 1,8 nghìn tỷ USD vào năm 2030 – tốc độ tăng trưởng hàng năm khoảng 35%. Mức tăng trưởng này, chưa từng có kể cả so với các cơn sốt công nghệ trước đây, phản ánh tầm quan trọng ngày càng lớn của AI đối với doanh nghiệp hiện đại.

Tăng năng suất và lợi tức đầu tư là động lực chính. Những người đi đầu đã thấy lợi ích đáng kể từ AI. Các nghiên cứu cho thấy các công ty hàng đầu sử dụng AI báo cáo cải thiện từ 15–30% trong các chỉ số như năng suất và sự hài lòng của khách hàng trong các quy trình làm việc có AI hỗ trợ.

Ví dụ, các doanh nghiệp nhỏ và vừa áp dụng AI tạo sinh đã chứng kiến doanh thu tăng hai con số trong một số trường hợp. Giá trị của AI phần lớn đến từ những cải tiến tích lũy từng bước – tự động hóa vô số công việc nhỏ và tối ưu hóa quy trình – có thể biến đổi hiệu quả của công ty khi được áp dụng rộng rãi.

Do đó, việc có một chiến lược AI rõ ràng hiện là điều thiết yếu. Các công ty thành công trong việc tích hợp AI vào hoạt động và quyết định sẽ vượt lên trước đối thủ, trong khi những doanh nghiệp chậm chân có nguy cơ tụt hậu không thể khắc phục. Thực tế, các nhà phân tích dự báo khoảng cách giữa những người dẫn đầu và tụt hậu trong AI sẽ ngày càng rộng trong vài năm tới, có thể làm thay đổi toàn bộ bức tranh thị trường.

Việc tích hợp AI vào doanh nghiệp đang tăng tốc. Từ năm 2025 trở đi, chúng ta sẽ chứng kiến các doanh nghiệp ở mọi quy mô chuyển từ dự án thử nghiệm sang triển khai AI quy mô lớn. Các ông lớn điện toán đám mây (gọi là “hyperscalers”) báo cáo nhu cầu dịch vụ đám mây có AI tăng vọt, và họ đang đầu tư mạnh vào hạ tầng AI để nắm bắt cơ hội này.

Các nhà cung cấp này hợp tác với các nhà sản xuất chip, nền tảng dữ liệu và công ty phần mềm để cung cấp giải pháp AI tích hợp đáp ứng nhu cầu về hiệu suất, lợi nhuận và bảo mật của doanh nghiệp. Đáng chú ý, hơn 60% sản phẩm phần mềm dưới dạng dịch vụ hiện đã tích hợp tính năng AI, và các công ty đang triển khai “phi công AI” cho các chức năng từ marketing đến nhân sự.

Thông điệp dành cho lãnh đạo rất rõ ràng: hãy xem AI là phần cốt lõi của doanh nghiệp, không phải thử nghiệm công nghệ. Như một nhà lãnh đạo ngành từng nói, “chúng ta đang đứng trên bờ vực của một nền tảng công nghệ hoàn toàn mới, nơi AI tốt nhất có thể tiếp cận với bất kỳ doanh nghiệp nào”.

Trên thực tế, điều này có nghĩa là phải hệ thống hóa việc đưa AI vào quy trình làm việc, nâng cao kỹ năng cho nhân viên để phối hợp với AI, và tái cấu trúc quy trình nhằm tận dụng tối đa tự động hóa thông minh. Các tổ chức thực hiện những bước này dự kiến sẽ nhận được lợi ích vượt trội trong những năm tới.

Tiến bộ trong các mô hình AI và AI tạo sinh

Các mô hình nền tảng và AI tạo sinh đang phát triển nhanh chóng. Ít công nghệ nào phát triển bùng nổ như AI tạo sinh. Kể từ khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-3 và trình tạo hình ảnh như DALL·E 2 ra mắt năm 2022, việc sử dụng AI tạo sinh đã tăng vọt.

Đầu năm 2023, ChatGPT đã vượt mốc 100 triệu người dùng, và hiện nay có hơn 4 tỷ lượt yêu cầu được nhập vào các nền tảng LLM lớn mỗi ngày. Trong 5 năm tới, các mô hình AI còn mạnh mẽ hơn sẽ xuất hiện.

Các công ty công nghệ đang chạy đua phát triển các mô hình AI tiên tiến đẩy giới hạn xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo mã lập trình, sáng tạo hình ảnh và hơn thế nữa. Quan trọng là họ cũng nỗ lực cải thiện khả năng suy luận của AI – giúp mô hình giải quyết vấn đề logic, lập kế hoạch và “suy nghĩ” qua các nhiệm vụ phức tạp giống con người hơn.

Tập trung vào khả năng suy luận của AI là một trong những động lực lớn nhất của nghiên cứu và phát triển hiện nay. Trong lĩnh vực doanh nghiệp, mục tiêu tối thượng là có AI hiểu sâu dữ liệu và bối cảnh kinh doanh để hỗ trợ ra quyết định, không chỉ tạo nội dung. Các công ty phát triển LLM tiên tiến tin rằng cơ hội hứa hẹn nhất hiện nay là ứng dụng sức mạnh suy luận của AI vào dữ liệu doanh nghiệp độc quyền – cho phép các trường hợp sử dụng từ đề xuất thông minh đến hỗ trợ lập kế hoạch chiến lược.

AI đa phương thức và hiệu suất cao. Một xu hướng khác là sự xuất hiện của hệ thống AI đa phương thức có thể xử lý và tạo ra nhiều loại dữ liệu khác nhau (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video) một cách tích hợp. Những đột phá gần đây cho thấy các mô hình AI có thể tạo video chân thực từ yêu cầu bằng văn bản và xuất sắc trong các nhiệm vụ kết hợp ngôn ngữ và hình ảnh.

Ví dụ, các mô hình đa phương thức mới có thể phân tích hình ảnh và trả lời câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, hoặc nhận một yêu cầu văn bản phức tạp và tạo ra video ngắn. Những khả năng này sẽ trưởng thành vào năm 2030, mở ra các ứng dụng sáng tạo và thực tiễn mới – từ nội dung video do AI tạo đến nhận thức robot tiên tiến.

Các bài kiểm tra chuẩn được giới thiệu năm 2023 để thúc đẩy giới hạn này (như MMMU và GPQA) đã chứng kiến hiệu suất tăng hàng chục điểm phần trăm trong vòng một năm, cho thấy AI học cách xử lý các thách thức đa phương thức phức tạp rất nhanh. Trong một số cuộc thi lập trình chuyên biệt, các tác nhân AI thậm chí đã bắt đầu vượt trội hơn lập trình viên con người trong điều kiện giới hạn thời gian nhất định.

Chúng ta có thể kỳ vọng các mô hình AI tương lai sẽ đa năng hơn, xử lý mượt mà nhiều loại đầu vào và nhiệm vụ. Sự hội tụ các phương thức này, cùng với việc mở rộng kiến trúc mô hình, cho thấy sẽ có các “mô hình nền tảng” mạnh mẽ hơn vào cuối thập kỷ – mặc dù đi kèm với yêu cầu tính toán cao hơn.

Hiệu quả và truy cập mở đang được cải thiện. Một xu hướng đáng chú ý trong phát triển AI là hướng tới mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn và khả năng tiếp cận rộng rãi hơn. Không phải lúc nào cũng là xây dựng mạng nơ-ron lớn hơn; các nhà nghiên cứu đang tìm cách đạt hiệu suất tương đương với ít tài nguyên hơn.

Thực tế, từ cuối 2022 đến cuối 2024, chi phí tính toán để vận hành hệ thống AI ở mức GPT-3.5 đã giảm hơn 280 lần. Các tiến bộ trong tối ưu hóa mô hình và kiến trúc mới có nghĩa là ngay cả các mô hình nhỏ hơn (với số tham số ít hơn nhiều so với LLM lớn nhất) cũng có thể đạt hiệu suất mạnh trên nhiều nhiệm vụ.

Theo Chỉ số AI Stanford, “các mô hình nhỏ ngày càng có khả năng” đang nhanh chóng hạ thấp rào cản tiếp cận AI tiên tiến. Đồng thời, AI mã nguồn mở đang phát triển: mô hình mở trọng số từ cộng đồng nghiên cứu đang thu hẹp khoảng cách chất lượng với các mô hình độc quyền lớn, giảm sự khác biệt hiệu suất trên các bài kiểm tra chuẩn từ khoảng 8% xuống dưới 2% chỉ trong một năm.

Từ 2025 đến 2030, chúng ta có thể chứng kiến một hệ sinh thái phong phú các mô hình và công cụ AI mở mà các nhà phát triển trên toàn thế giới có thể sử dụng, giúp dân chủ hóa phát triển AI vượt ra ngoài các tập đoàn công nghệ lớn. Sự kết hợp giữa chi phí tính toán rẻ hơn, thuật toán hiệu quả hơn và mô hình mở có nghĩa là AI sẽ trở nên dễ tiếp cận và tiết kiệm hơn rất nhiều.

Ngay cả các startup và tổ chức nhỏ cũng có thể tinh chỉnh các mô hình AI mạnh mẽ theo nhu cầu mà không tốn kém quá mức. Điều này mở ra triển vọng cho đổi mới, khi nó cho phép đa dạng hóa ứng dụng và thử nghiệm, thúc đẩy chu trình tiến bộ AI tích cực.

Sự trỗi dậy của các tác nhân AI tự chủ

Một trong những xu hướng mới hấp dẫn nhất là sự xuất hiện của các tác nhân AI tự chủ – các hệ thống AI không chỉ thông minh mà còn có khả năng hành động một cách độc lập để đạt mục tiêu. Đôi khi được gọi là “AI tác nhân”, khái niệm này kết hợp các mô hình AI tiên tiến (như LLM) với logic ra quyết định và sử dụng công cụ, cho phép AI thực hiện các nhiệm vụ đa bước với sự can thiệp tối thiểu của con người.

Trong 5 năm tới, chúng ta có thể kỳ vọng các tác nhân AI sẽ chuyển từ bản demo thử nghiệm sang công cụ làm việc thực tế. Thực tế, lãnh đạo doanh nghiệp dự đoán các tác nhân AI có thể tăng gấp đôi quy mô lực lượng lao động bằng cách đảm nhận nhiều công việc thường nhật và kiến thức.

Ví dụ, các tác nhân AI hiện đã có thể tự động xử lý các yêu cầu dịch vụ khách hàng thường xuyên, tạo bản nháp đầu tiên cho nội dung marketing hoặc mã phần mềm, và biến các thông số thiết kế thành sản phẩm mẫu. Khi công nghệ này trưởng thành, các công ty sẽ triển khai tác nhân AI như “nhân viên kỹ thuật số” trong các phòng ban – từ nhân viên bán hàng ảo tương tác tự nhiên với khách hàng, đến quản lý dự án AI điều phối quy trình đơn giản.

Điều quan trọng là các tác nhân này không nhằm thay thế con người, mà để hỗ trợ họ. Trên thực tế, nhân viên sẽ làm việc song hành với các tác nhân AI: con người giám sát, cung cấp hướng dẫn cấp cao và tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hoặc sáng tạo trong khi giao việc lặp đi lặp lại cho các đồng nghiệp kỹ thuật số.

Những người đi đầu báo cáo rằng sự hợp tác giữa con người và AI này có thể tăng tốc đáng kể quy trình (ví dụ: giải quyết yêu cầu khách hàng hoặc lập trình tính năng mới nhanh hơn) đồng thời giải phóng con người cho công việc chiến lược.

Để tận dụng xu hướng này, các tổ chức cần bắt đầu suy nghĩ lại về quy trình làm việc và vai trò. Cần có các phương pháp quản lý mới để tích hợp tác nhân AI hiệu quả – bao gồm đào tạo nhân viên sử dụng tác nhân, tạo các vai trò giám sát để theo dõi kết quả, và thiết lập quản trị để đảm bảo hành động tự chủ của AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh và tiêu chuẩn đạo đức.

Đây là một thách thức lớn về quản lý thay đổi: một khảo sát ngành gần đây cho thấy nhiều công ty mới bắt đầu cân nhắc cách tổ chức lực lượng lao động kết hợp con người và AI. Tuy nhiên, những ai thành công có thể mở khóa mức năng suất và đổi mới chưa từng có.

Như một chuyên gia nhân lực nhận xét, “các tác nhân AI sẽ cách mạng hóa lực lượng lao động, kết hợp sáng tạo của con người với hiệu quả của máy móc để mở ra mức năng suất chưa từng có”. Đến năm 2030, không ngạc nhiên nếu các doanh nghiệp có cả “đội tác nhân AI” hoặc Trung tâm Tác nhân AI đảm nhận các hoạt động lớn, định nghĩa lại cách thức làm việc.

Phần cứng AI chuyên dụng và điện toán biên

Sự phát triển nhanh chóng của khả năng AI đi kèm với nhu cầu tính toán tăng vọt, thúc đẩy đổi mới lớn trong phần cứng. Trong vài năm tới, chúng ta sẽ chứng kiến thế hệ chip chuyên biệt cho AI và các chiến lược điện toán phân tán để hỗ trợ sự phát triển của AI.

Nhu cầu xử lý của AI đã rất lớn – việc huấn luyện các mô hình tiên tiến và cho phép chúng suy luận qua các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi chu kỳ tính toán khổng lồ. Để đáp ứng, các công ty bán dẫn và tập đoàn công nghệ lớn đang thiết kế chip silicon tùy chỉnh tối ưu cho khối lượng công việc AI.

Khác với CPU đa năng hay GPU, các bộ tăng tốc AI (thường là ASIC – mạch tích hợp chuyên dụng) được thiết kế để chạy hiệu quả các phép tính mạng nơ-ron. Các lãnh đạo công nghệ cho biết nhiều khách hàng hiện cân nhắc chip AI chuyên dụng cho trung tâm dữ liệu để đạt hiệu suất trên mỗi watt cao hơn.

Ưu điểm của các chip này rất rõ ràng: một ASIC thiết kế cho thuật toán AI cụ thể có thể vượt trội hơn nhiều so với GPU chung trong nhiệm vụ đó, đặc biệt hữu ích cho các kịch bản AI biên (chạy AI trên điện thoại, cảm biến, xe cộ và các thiết bị giới hạn năng lượng). Các chuyên gia trong ngành dự đoán nhu cầu về bộ tăng tốc AI sẽ tăng nhanh khi các công ty triển khai nhiều AI ở biên trong những năm tới.

Cùng lúc đó, các nhà cung cấp đám mây đang mở rộng cơ sở hạ tầng tính toán AI. Các nền tảng đám mây lớn (Amazon, Microsoft, Google, v.v.) đang đầu tư hàng tỷ đô la vào năng lực trung tâm dữ liệu, bao gồm phát triển chip và hệ thống AI riêng, để phục vụ nhu cầu huấn luyện và suy luận mô hình AI theo yêu cầu.

Họ xem khối lượng công việc AI là cơ hội doanh thu lớn, khi các doanh nghiệp ngày càng chuyển dữ liệu và tác vụ học máy lên đám mây. Việc tập trung này giúp doanh nghiệp tiếp cận AI mạnh mẽ mà không cần mua phần cứng chuyên dụng.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các hạn chế về nguồn cung đã xuất hiện – ví dụ, nhu cầu GPU cao cấp trên thế giới đã dẫn đến tình trạng thiếu hụt và chậm trễ trong một số trường hợp. Các yếu tố địa chính trị như hạn chế xuất khẩu chip tiên tiến cũng tạo ra sự bất ổn. Những thách thức này có thể thúc đẩy đổi mới hơn nữa, từ việc xây dựng nhà máy chip mới đến kiến trúc phần cứng mới (bao gồm điện toán thần kinh và lượng tử trong dài hạn).

Một điểm tích cực là hiệu quả phần cứng AI đang cải thiện đều đặn. Mỗi năm, chip trở nên nhanh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn: các phân tích gần đây cho thấy chi phí phần cứng AI giảm khoảng 30% mỗi năm trong khi hiệu quả năng lượng (tính toán trên mỗi watt) tăng khoảng 40% mỗi năm.

Điều này có nghĩa là dù mô hình AI ngày càng phức tạp, chi phí trên mỗi phép toán đang giảm. Đến năm 2030, việc chạy các thuật toán AI tinh vi có thể chỉ tốn một phần nhỏ so với hiện nay.

Sự kết hợp giữa tính toán rẻ hơn và phần cứng AI chuyên dụng sẽ cho phép AI được tích hợp ở khắp mọi nơi – từ thiết bị gia dụng thông minh đến cảm biến công nghiệp – vì xử lý có thể thực hiện ngay trên các thiết bị biên nhỏ hoặc truyền từ máy chủ đám mây tối ưu cao.

Tóm lại, 5 năm tới sẽ củng cố xu hướng phần cứng chuyên biệt cho AI ở cả hai đầu: các cụm siêu máy tính AI khổng lồ trên đám mây, và chip AI hiệu quả mang trí tuệ đến biên. Cùng nhau, chúng sẽ tạo thành xương sống kỹ thuật số thúc đẩy sự mở rộng của AI.

AI thay đổi ngành nghề và cuộc sống hàng ngày

AI không chỉ giới hạn trong phòng thí nghiệm công nghệ – nó ngày càng được tích hợp vào cuộc sống hàng ngày và mọi ngành nghề. Những năm tới sẽ chứng kiến sự tích hợp sâu hơn của AI vào các lĩnh vực như y tế, tài chính, sản xuất, bán lẻ, vận tải, và nhiều ngành khác, thay đổi căn bản cách dịch vụ được cung cấp.

• Y tế: AI giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh sớm hơn và quản lý chăm sóc bệnh nhân hiệu quả hơn. Ví dụ, FDA Mỹ đã phê duyệt 223 thiết bị y tế có AI vào năm 2023, tăng mạnh so với chỉ 6 thiết bị năm 2015.
  
  Các thiết bị này bao gồm AI phân tích hình ảnh y tế (MRI, X-quang) hỗ trợ phát hiện khối u, đến các thuật toán giám sát dấu hiệu sinh tồn và dự báo khủng hoảng sức khỏe. Xu hướng mới bao gồm sử dụng AI tạo sinh để tóm tắt ghi chú y khoa và soạn thảo báo cáo bệnh nhân, cũng như công cụ dịch thuật AI chuyển ngôn ngữ chuyên ngành y thành ngôn ngữ dễ hiểu cho bệnh nhân.

  Đến năm 2030, các nhà phân tích dự báo AI có thể mang lại gần 200 tỷ USD giá trị hàng năm trong y tế nhờ cải thiện kết quả và hiệu quả. AI cũng đang thúc đẩy nghiên cứu thuốc nhanh hơn – một số công ty dược đã rút ngắn thời gian phát triển thuốc hơn 50% nhờ nghiên cứu hỗ trợ AI, giúp phát triển liệu pháp mới nhanh hơn.

• Tài chính: Ngành tài chính là một trong những người đi đầu áp dụng AI và sẽ tiếp tục dẫn đầu. Ngân hàng và công ty bảo hiểm dùng AI để phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro thời gian thực và giao dịch thuật toán.
  
  Các tổ chức lớn như JPMorgan Chase có hơn 300 trường hợp sử dụng AI trong thực tế, từ mô hình quét giao dịch phát hiện gian lận đến công cụ AI tạo sinh tự động xử lý tài liệu.

  Trong tương lai, chúng ta có thể kỳ vọng các “cố vấn tài chính AI” và tác nhân quản lý tài sản tự chủ cá nhân hóa chiến lược đầu tư cho khách hàng. AI cũng có thể soạn báo cáo phân tích và xử lý dịch vụ khách hàng thường xuyên qua chatbot. Quan trọng là, do tài chính là lĩnh vực được quản lý chặt chẽ, có sự nhấn mạnh lớn vào giải thích và quản trị AI – ví dụ, các ngân hàng đầu tư vào công nghệ như giải thích cơ chế để hiểu lý do AI đưa ra quyết định, đảm bảo tuân thủ quy định và tiêu chuẩn đạo đức.

• Sản xuất và Logistics: Trong nhà máy và chuỗi cung ứng, AI thúc đẩy hiệu quả. Các công ty triển khai AI cho bảo trì dự đoán – cảm biến kết hợp học máy dự báo hỏng hóc thiết bị trước khi xảy ra, giảm thời gian ngừng máy.
  
  Hệ thống thị giác máy tính trên dây chuyền tự động phát hiện lỗi ngay lập tức. Làn sóng tiếp theo bao gồm robot AI có thể thực hiện các công việc lắp ráp tinh vi hoặc phức tạp cùng con người, và bản sao số (mô phỏng ảo nhà máy hoặc sản phẩm) nơi AI thử nghiệm tối ưu hóa trên mô hình ảo trước khi áp dụng thực tế.

  AI tạo sinh còn được dùng để thiết kế linh kiện và sản phẩm mới, đề xuất cải tiến kỹ thuật mà con người có thể bỏ sót. Những đổi mới này có thể giảm đáng kể chi phí và tăng tốc sản xuất – theo chuyên gia, áp dụng AI trong phát triển sản phẩm và R&D có thể rút ngắn một nửa thời gian ra thị trường và giảm chi phí khoảng 30% trong các lĩnh vực như ô tô và hàng không vũ trụ.

• Bán lẻ và Dịch vụ khách hàng: AI đang thay đổi cách chúng ta mua sắm và tương tác với doanh nghiệp. Các nền tảng bán lẻ trực tuyến dựa vào công cụ đề xuất AI để cá nhân hóa gợi ý sản phẩm (“Khách hàng giống bạn cũng mua…”). Thuật toán định giá động điều chỉnh giá theo thời gian thực dựa trên nhu cầu và tồn kho.
  
  Trong thương mại điện tử và hỗ trợ khách hàng, chatbot và trợ lý ảo AI đang trở thành tiêu chuẩn, xử lý yêu cầu 24/7.

  Đến năm 2025, nhiều công ty hướng đến khách hàng dự định sử dụng kết hợp chatbot và tác nhân AI để hỗ trợ đội ngũ dịch vụ, cung cấp tự phục vụ tức thì cho các câu hỏi thường gặp đồng thời hỗ trợ nhân viên với thông tin cần thiết cho các vấn đề phức tạp.
  
  Ngay cả trong cửa hàng vật lý, các công cụ AI như gương thông minh hoặc phòng thử đồ thực tế ảo tăng cường nâng cao trải nghiệm mua sắm. Ở hậu trường, AI tối ưu hóa chuỗi cung ứng – từ dự báo nhu cầu đến quản lý kho bãi – đảm bảo sản phẩm luôn có sẵn và giao hàng hiệu quả.

Những ví dụ này chỉ là phần nổi của tảng băng. Đáng chú ý là ngay cả các lĩnh vực truyền thống ít công nghệ như nông nghiệp, khai khoáng và xây dựng cũng đang tận dụng AI, từ thiết bị nông nghiệp tự động, thăm dò khoáng sản bằng AI đến quản lý năng lượng thông minh.

Thực tế, mọi ngành nghề đều chứng kiến sự gia tăng sử dụng AI, kể cả những lĩnh vực trước đây ít liên quan đến AI. Các công ty trong các lĩnh vực này nhận thấy AI giúp tối ưu sử dụng tài nguyên, giảm lãng phí và cải thiện an toàn (ví dụ, hệ thống AI giám sát mệt mỏi của công nhân hoặc tình trạng máy móc theo thời gian thực).

Đến năm 2030, quan điểm chung là không ngành nghề nào còn đứng ngoài AI – sự khác biệt chỉ là tốc độ và phạm vi mỗi ngành đi trên hành trình AI của mình.

Về phía người tiêu dùng, cuộc sống hàng ngày ngày càng gắn bó với AI theo những cách tinh tế. Nhiều người đã thức dậy với các ứng dụng điện thoại sử dụng AI để chọn lọc tin tức hoặc lên kế hoạch đi lại.

Trợ lý ảo trên điện thoại, xe hơi và nhà cửa ngày càng thông minh và giao tiếp tự nhiên hơn mỗi năm. Xe tự lái và drone giao hàng, dù chưa phổ biến, có khả năng trở nên phổ biến trong 5 năm tới, ít nhất ở một số thành phố hoặc dịch vụ nhất định (đội xe robotaxi, giao hàng tự động thực phẩm, v.v.).

Giáo dục cũng đang cảm nhận tác động của AI: phần mềm học tập cá nhân hóa có thể thích ứng với nhu cầu học sinh, và gia sư AI cung cấp trợ giúp theo yêu cầu trong nhiều môn học. Tổng thể, xu hướng là AI sẽ ngày càng hoạt động ngầm trong các hoạt động hàng ngày – làm dịch vụ tiện lợi và cá nhân hóa hơn – đến mức năm 2030 chúng ta có thể xem những tiện ích do AI mang lại là điều hiển nhiên trong cuộc sống.

AI có trách nhiệm và quy định

Tốc độ phát triển nhanh chóng của AI đã đặt ra những câu hỏi quan trọng về đạo đức, an toàn và quản lý, và đây sẽ là chủ đề trọng tâm trong những năm tới. AI có trách nhiệm – đảm bảo hệ thống AI công bằng, minh bạch và an toàn – không còn là khẩu hiệu mà đã trở thành yêu cầu kinh doanh thiết yếu.

Năm 2024, các sự cố liên quan đến AI (như kết quả thiên lệch hoặc lỗi an toàn) tăng mạnh, nhưng rất ít nhà phát triển AI lớn có quy trình đánh giá chuẩn về đạo đức và an toàn. Khoảng cách giữa nhận thức rủi ro AI và việc giảm thiểu thực tế đang là điều nhiều tổ chức chạy đua để khắc phục.

Khảo sát ngành cho thấy năm 2025, các lãnh đạo doanh nghiệp sẽ không còn chấp nhận quản trị AI rời rạc hay “rải rác”; họ đang hướng tới giám sát AI có hệ thống và minh bạch trên toàn doanh nghiệp. Lý do đơn giản: khi AI trở thành phần thiết yếu trong vận hành và trải nghiệm khách hàng, bất kỳ sai sót nào – dù là đề xuất sai, vi phạm quyền riêng tư hay kết quả mô hình không đáng tin cậy – đều có thể gây tổn hại thực sự cho doanh nghiệp (từ thiệt hại uy tín đến phạt hành chính).

Do đó, dự kiến các thực hành quản lý rủi ro AI nghiêm ngặt sẽ trở thành chuẩn mực. Các công ty bắt đầu tiến hành đánh giá và xác thực AI định kỳ, với đội ngũ nội bộ được nâng cao năng lực hoặc chuyên gia bên ngoài, để đảm bảo AI hoạt động đúng mục đích và trong giới hạn pháp lý/đạo đức.

Như một lãnh đạo đảm bảo AI nhận xét, quản trị AI thành công sẽ được đo bằng không chỉ việc tránh rủi ro mà còn đáp ứng mục tiêu chiến lược và lợi tức đầu tư – tức là đảm bảo hiệu quả AI phù hợp với giá trị kinh doanh một cách đáng tin cậy.

Các cơ quan quản lý trên thế giới cũng đang tăng cường. Quy định AI đang được thắt chặt ở cả cấp quốc gia và quốc tế. Năm 2024, các cơ quan liên bang Mỹ đã ban hành 59 hành động quản lý liên quan đến AI – gấp hơn hai lần so với năm trước.

Liên minh châu Âu đang hoàn thiện Đạo luật AI toàn diện, sẽ đặt ra yêu cầu về minh bạch, trách nhiệm và giám sát con người đối với hệ thống AI (đặc biệt là các ứng dụng rủi ro cao). Các khu vực khác cũng không kém cạnh: các tổ chức như OECD, Liên Hợp Quốc và Liên minh châu Phi đều công bố khung quản trị AI năm 2024 hướng dẫn các quốc gia về các nguyên tắc như minh bạch, công bằng và an toàn.

Xu hướng hợp tác toàn cầu về đạo đức và tiêu chuẩn AI dự kiến sẽ tăng cường, dù các quốc gia có thể áp dụng cách tiếp cận khác nhau. Đáng chú ý, sự khác biệt trong triết lý quản lý có thể ảnh hưởng đến lộ trình AI ở từng khu vực. Các nhà phân tích chỉ ra rằng các chế độ linh hoạt hơn (như Mỹ) có thể cho phép đổi mới và triển khai AI nhanh hơn, trong khi quy định nghiêm ngặt hơn (như EU) có thể làm chậm một số ứng dụng nhưng xây dựng được niềm tin công chúng cao hơn.

Trung Quốc, về phần mình, đang đầu tư mạnh vào AI và cũng xây dựng các quy định riêng (ví dụ, quy định về deepfake và minh bạch thuật toán) để định hình việc sử dụng AI trong nước.

Một khía cạnh khác của AI có trách nhiệm là giải quyết các vấn đề thiên lệch, thông tin sai lệch và tổng thể độ tin cậy của kết quả AI. Các công cụ và bài kiểm tra mới đang được phát triển để đánh giá hệ thống AI theo các tiêu chí này – ví dụ, HELM (Đánh giá Toàn diện Mô hình Ngôn ngữ) về An toàn và các bài kiểm tra khác đánh giá mức độ chính xác và an toàn của nội dung do AI tạo ra.

Chúng ta có thể thấy các kiểm tra chuẩn hóa này trở thành phần bắt buộc trong phát triển hệ thống AI. Trong khi đó, nhận thức của công chúng về rủi ro và lợi ích của AI sẽ ảnh hưởng đến mức độ giám sát mà các nhà quản lý và doanh nghiệp áp dụng.

Thú vị là sự lạc quan về AI rất khác nhau theo khu vực: khảo sát cho thấy người dân ở các nước như Trung Quốc, Indonesia và nhiều quốc gia đang phát triển rất lạc quan về lợi ích ròng của AI, trong khi dư luận ở các nước phương Tây thận trọng hoặc thậm chí hoài nghi.

Nếu sự lạc quan tăng lên (như đã thấy ở châu Âu và Bắc Mỹ gần đây), có thể sẽ có nhiều sự chấp thuận xã hội hơn để triển khai các giải pháp AI – miễn là có các đảm bảo rằng hệ thống này công bằng và an toàn.

Tóm lại, 5 năm tới sẽ là giai đoạn then chốt cho quản trị AI. Chúng ta có thể chứng kiến các luật AI toàn diện đầu tiên có hiệu lực (ví dụ ở EU), nhiều chính phủ đầu tư vào cơ quan giám sát AI, và các công ty tích hợp nguyên tắc AI có trách nhiệm vào vòng đời phát triển sản phẩm.

Mục tiêu là đạt được sự cân bằng giữa đổi mới không bị kìm hãm – các phương pháp quản lý “linh hoạt” có thể thúc đẩy tiến bộ nhanh chóng – đồng thời bảo vệ người tiêu dùng và xã hội khỏi các rủi ro tiềm ẩn. Đạt được sự cân bằng này không dễ, nhưng đó là thách thức và cũng là lời hứa lớn của 5 năm phát triển AI tới.

Cạnh tranh và hợp tác toàn cầu

Phát triển AI trong nửa thập kỷ tới cũng sẽ chịu ảnh hưởng bởi cuộc cạnh tranh toàn cầu gay gắt để dẫn đầu AI, cùng với các nỗ lực hợp tác quốc tế. Hiện tại, Mỹ và Trung Quốc là hai đối thủ nặng ký trong lĩnh vực AI.

Mỹ dẫn đầu nhiều chỉ số – ví dụ, năm 2024, các tổ chức Mỹ tạo ra 40 trong số các mô hình AI hàng đầu thế giới, so với 15 của Trung Quốc và chỉ vài mô hình từ châu Âu. Tuy nhiên, Trung Quốc đang nhanh chóng thu hẹp khoảng cách ở các lĩnh vực then chốt.

Các mô hình AI do Trung Quốc phát triển đã tiến bộ đáng kể về chất lượng, đạt gần ngang bằng với mô hình Mỹ trên các bài kiểm tra chuẩn lớn năm 2024. Hơn nữa, Trung Quốc vượt trội về số lượng bài báo nghiên cứu và bằng sáng chế AI, thể hiện cam kết dài hạn với R&D AI.

Cuộc đua này có khả năng thúc đẩy đổi mới nhanh hơn – như một cuộc đua không gian hiện đại trong lĩnh vực AI – khi mỗi quốc gia đổ nguồn lực để vượt mặt đối thủ. Chúng ta đã thấy sự gia tăng cam kết đầu tư AI từ chính phủ: Trung Quốc công bố quỹ quốc gia khổng lồ 47,5 tỷ USD cho công nghệ bán dẫn và AI, trong khi Mỹ, EU và các bên khác cũng đầu tư hàng tỷ đô la vào nghiên cứu AI và phát triển nhân lực.

Tuy nhiên, AI không chỉ là câu chuyện của hai quốc gia. Hợp tác và đóng góp toàn cầu đang gia tăng. Các khu vực như châu Âu, Ấn Độ và Trung Đông đang tạo ra các đổi mới và mô hình AI đáng chú ý riêng.

Ví dụ, châu Âu tập trung mạnh vào AI đáng tin cậy và là nơi có nhiều dự án AI mã nguồn mở. Ấn Độ tận dụng AI cho các ứng dụng quy mô lớn trong giáo dục và y tế, đồng thời cung cấp phần lớn nhân lực AI toàn cầu (Ấn Độ và Mỹ chiếm hơn một nửa lực lượng lao động AI có kỹ năng trên thế giới).

Các quốc gia nhỏ hơn cũng đang tìm cách tạo dựng vị trí riêng – như đầu tư của Singapore vào quản trị AI và sáng kiến quốc gia thông minh, hay nỗ lực của UAE trong nghiên cứu và triển khai AI. Các tổ chức quốc tế tổ chức các cuộc thảo luận về tiêu chuẩn AI để tạo sự đồng thuận – minh họa qua khung của OECD và Liên Hợp Quốc đã đề cập, cùng các sự kiện như Đối tác Toàn cầu về AI (GPAI) kết nối nhiều quốc gia chia sẻ thực hành tốt nhất.

Dù cạnh tranh địa chính trị sẽ tiếp tục (và có thể còn gay gắt hơn trong các lĩnh vực như AI quân sự hoặc lợi thế kinh tế), cũng có nhận thức song song rằng các vấn đề như đạo đức AI, an toàn và giải quyết thách thức toàn cầu đòi hỏi hợp tác. Chúng ta có thể chứng kiến nhiều hợp tác nghiên cứu xuyên biên giới về AI cho biến đổi khí hậu, ứng phó đại dịch hoặc dự án nhân đạo.

Một khía cạnh thú vị của bức tranh AI toàn cầu là thái độ và nhóm người dùng khác nhau sẽ định hình sự phát triển AI. Như đã đề cập, dư luận rất tích cực ở một số nền kinh tế đang phát triển, có thể tạo điều kiện thuận lợi cho thử nghiệm AI trong các lĩnh vực như fintech hoặc công nghệ giáo dục.

Ngược lại, các khu vực có công chúng hoài nghi có thể áp đặt quy định nghiêm ngặt hơn hoặc chậm áp dụng do thiếu niềm tin. Đến năm 2030, chúng ta có thể chứng kiến sự phân hóa: một số quốc gia đạt mức tích hợp AI gần như toàn diện (thành phố thông minh, AI trong quản trị hàng ngày, v.v.), trong khi những nơi khác tiến hành thận trọng hơn.

Tuy nhiên, ngay cả các khu vực thận trọng cũng thừa nhận không thể bỏ qua tiềm năng AI – ví dụ, Vương quốc Anh và các nước châu Âu đang đầu tư vào an toàn và hạ tầng AI (Anh dự kiến xây dựng đám mây nghiên cứu AI quốc gia, Pháp có các sáng kiến siêu máy tính công cộng cho AI, v.v.).

Vì vậy, cuộc đua không chỉ là xây dựng AI nhanh nhất, mà là xây dựng AI phù hợp với nhu cầu từng xã hội.

Tóm lại, 5 năm tới sẽ chứng kiến sự tương tác phức tạp giữa cạnh tranh và hợp tác. Chúng ta có thể chứng kiến các đột phá AI xuất phát từ những nơi bất ngờ trên thế giới, không chỉ ở Silicon Valley hay Bắc Kinh.

Và khi AI trở thành trụ cột quyền lực quốc gia (tương tự dầu mỏ hay điện trong các thời kỳ trước), cách các quốc gia quản lý cả hợp tác và cạnh tranh trong lĩnh vực này sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến lộ trình phát triển AI toàn cầu.

Tác động của AI đến việc làm và kỹ năng

Cuối cùng, không thể bàn về tương lai gần của AI mà không xem xét tác động của nó đến công việc và việc làm – một chủ đề được nhiều người quan tâm. Liệu AI có lấy mất việc của chúng ta hay tạo ra việc mới? Bằng chứng đến nay cho thấy cả hai, nhưng nghiêng về hỗ trợ hơn là tự động hóa hoàn toàn.

Diễn đàn Kinh tế Thế giới dự báo đến năm 2025, AI sẽ tạo ra khoảng 97 triệu việc làm mới toàn cầu trong khi thay thế khoảng 85 triệu – lợi nhuận ròng là 12 triệu việc làm.

Các vai trò mới này trải dài từ nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư AI đến các lĩnh vực hoàn toàn mới như chuyên gia đạo đức AI, kỹ sư prompt và chuyên gia bảo trì robot. Chúng ta đã thấy dự báo này thành hiện thực: hơn 10% tin tuyển dụng hiện nay là cho các vị trí gần như chưa tồn tại một thập kỷ trước (ví dụ, Trưởng bộ phận AI hoặc Nhà phát triển Học máy).

Quan trọng là, thay vì thất nghiệp hàng loạt, tác động ban đầu của AI tại nơi làm việc là tăng năng suất lao động và thay đổi yêu cầu kỹ năng. Các ngành áp dụng AI nhanh nhất đã chứng kiến tăng trưởng doanh thu trên mỗi nhân viên lên đến gấp 3 lần kể từ khi bùng nổ AI bắt đầu khoảng năm 2022.

Trong các ngành này, người lao động không bị thay thế; thay vào đó, họ trở nên năng suất hơn và có giá trị hơn. Thực tế, mức lương tăng gấp đôi tốc độ ở các ngành sử dụng AI nhiều so với ngành ít áp dụng AI.

Ngay cả những người làm việc trong các vị trí có thể tự động hóa cao cũng được tăng lương nếu họ có kỹ năng liên quan đến AI, cho thấy các công ty đánh giá cao nhân viên biết sử dụng công cụ AI hiệu quả. Nhìn chung, có sự ưu đãi về kỹ năng AI ngày càng tăng – người lao động biết tận dụng AI (dù ở mức cơ bản như phân tích dữ liệu hoặc tạo nội dung bằng AI) đều nhận lương cao hơn.

Một phân tích cho thấy nhân viên có kỹ năng AI nhận mức lương cao hơn trung bình 56% so với người cùng vị trí không có kỹ năng đó. Ưu đãi này đã tăng hơn gấp đôi chỉ trong một năm, nhấn mạnh tầm quan trọng ngày càng tăng của “hiểu biết AI” như một năng lực bắt buộc.

Tuy nhiên, AI chắc chắn đang định hình lại bản chất công việc. Nhiều công việc thường nhật hoặc cấp thấp đang được tự động hóa – AI có thể thay thế nhập liệu, tạo báo cáo, trả lời câu hỏi khách hàng đơn giản, v.v. Điều này có nghĩa một số công việc sẽ bị loại bỏ hoặc thay đổi.

Người lao động trong các vị trí hành chính, xử lý lặp đi lặp lại có nguy cơ bị thay thế cao. Tuy nhiên, khi những công việc đó biến mất, các nhiệm vụ mới đòi hỏi sáng tạo, phán đoán và giám sát AI lại xuất hiện.

Tổng thể, có sự chuyển dịch trong bộ kỹ năng cần thiết cho hầu hết nghề nghiệp. Phân tích của LinkedIn dự báo đến năm 2030, khoảng 70% kỹ năng sử dụng trong công việc trung bình sẽ khác so với vài năm trước.
Nói cách khác, gần như mọi công việc đều đang thay đổi. Để thích nghi, học tập liên tục và đào tạo lại là điều thiết yếu cho lực lượng lao động.

May mắn thay, có sự thúc đẩy lớn về giáo dục và nâng cao kỹ năng AI: hai phần ba quốc gia đã đưa khoa học máy tính (thường bao gồm các mô-đun AI) vào chương trình giáo dục phổ thông, và các công ty đầu tư mạnh vào đào tạo nhân viên. Toàn cầu, 37% lãnh đạo cho biết họ dự định tăng đầu tư đào tạo nhân viên về công cụ AI trong thời gian tới.

Chúng ta cũng chứng kiến sự phát triển của các khóa học và chứng chỉ AI trực tuyến – ví dụ, các chương trình miễn phí do các công ty công nghệ và trường đại học tổ chức để dạy kiến thức AI cơ bản cho hàng triệu người học.

Một khía cạnh khác của AI tại nơi làm việc là sự xuất hiện của “đội nhóm con người - AI” như đơn vị năng suất cơ bản. Như đã mô tả, các tác nhân AI và tự động hóa đảm nhận phần việc, trong khi con người giám sát và cung cấp chuyên môn.
Các công ty tiên tiến đang định nghĩa lại vai trò để công việc cấp thấp (mà AI có thể làm) ít được chú trọng hơn; thay vào đó, họ tuyển dụng trực tiếp cho các vị trí chiến lược và dựa vào AI làm công việc nặng nhọc.

Điều này có thể làm phẳng các bậc thang nghề nghiệp truyền thống và đòi hỏi cách đào tạo nhân tài mới (vì nhân viên mới sẽ không học qua làm các công việc đơn giản nếu AI làm thay). Nó cũng làm nổi bật tầm quan trọng của quản lý thay đổi trong tổ chức. Nhiều nhân viên cảm thấy lo lắng hoặc quá tải trước tốc độ thay đổi do AI mang lại.

Do đó, lãnh đạo cần chủ động quản lý chuyển đổi này – truyền thông lợi ích AI, tham gia nhân viên vào quá trình áp dụng AI, và đảm bảo rằng mục tiêu là nâng cao công việc của con người, không thay thế. Các công ty thành công trong việc xây dựng văn hóa hợp tác con người - AI – nơi sử dụng AI trở thành bản năng của nhân viên – có thể đạt được lợi ích hiệu suất lớn nhất.

Tóm lại, thị trường lao động trong 5 năm tới sẽ đặc trưng bởi thay đổi mang tính chuyển đổi hơn là thảm họa. AI sẽ tự động hóa một số nhiệm vụ và chức năng công việc, nhưng cũng tạo ra nhu cầu về chuyên môn mới và làm nhiều người lao động trở nên năng suất và có giá trị hơn.

Thách thức (và cơ hội) là hướng dẫn lực lượng lao động qua quá trình chuyển đổi này. Những cá nhân và tổ chức chấp nhận học tập suốt đời và điều chỉnh vai trò để tận dụng AI sẽ phát triển mạnh trong nền kinh tế AI mới. Những ai không làm được có thể gặp khó khăn trong việc duy trì sự phù hợp.

Như một báo cáo đã tóm gọn, nhờ một phần vào AI, bản chất công việc đang chuyển từ thành thạo các nhiệm vụ cụ thể sang liên tục học các nhiệm vụ mới. Những năm tới sẽ thử thách khả năng theo kịp sự chuyển dịch này – nhưng nếu thành công, kết quả có thể là một thế giới công việc sáng tạo hơn, hiệu quả hơn và thậm chí tập trung hơn vào con người.

>>> Bạn có thể cần:

Kỹ Năng Cần Thiết Để Làm Việc Với AI

Lợi ích của AI đối với Cá nhân và Doanh nghiệp

Quỹ đạo phát triển AI trong 5 năm tới hứa hẹn mang lại những thay đổi sâu sắc trên công nghệ, kinh doanh và xã hội. Chúng ta có thể chứng kiến hệ thống AI ngày càng mạnh mẽ – thành thạo đa phương thức, thể hiện khả năng suy luận cải thiện và hoạt động với mức độ tự chủ cao hơn.

Đồng thời, AI sẽ trở nên gắn bó sâu sắc với cuộc sống hàng ngày: hỗ trợ quyết định trong phòng họp và chính phủ, tối ưu vận hành trong nhà máy và bệnh viện, và nâng cao trải nghiệm từ dịch vụ khách hàng đến giáo dục.

Cơ hội là rất lớn – từ tăng năng suất kinh tế và khám phá khoa học đến giúp giải quyết các thách thức toàn cầu như biến đổi khí hậu (thực tế, AI được kỳ vọng thúc đẩy chuyển đổi sang năng lượng tái tạo và sử dụng tài nguyên thông minh hơn). Nhưng để khai thác toàn bộ tiềm năng AI cần vượt qua các rủi ro và thách thức đi kèm. Các vấn đề về đạo đức, quản trị và bao trùm sẽ đòi hỏi sự quan tâm liên tục để lợi ích AI được chia sẻ rộng rãi và không bị lu mờ bởi những mặt trái.

Một chủ đề xuyên suốt là sự lựa chọn và lãnh đạo của con người sẽ định hình tương lai AI. AI chỉ là công cụ – một công cụ mạnh mẽ và phức tạp, nhưng cuối cùng phản ánh mục tiêu mà chúng ta đặt ra cho nó.

5 năm tới là khoảng thời gian quan trọng để các bên liên quan hướng dẫn phát triển AI một cách có trách nhiệm: doanh nghiệp phải triển khai AI một cách thận trọng và đạo đức; nhà hoạch định chính sách phải xây dựng khung pháp lý cân bằng thúc đẩy đổi mới đồng thời bảo vệ công chúng; nhà giáo dục và cộng đồng phải chuẩn bị con người cho những thay đổi mà AI mang lại.

Sự hợp tác quốc tế và liên ngành về AI cần được tăng cường, đảm bảo chúng ta cùng nhau định hướng công nghệ này đến kết quả tích cực. Nếu thành công, năm 2030 có thể đánh dấu kỷ nguyên mới nơi AI tăng cường đáng kể tiềm năng con người – giúp chúng ta làm việc thông minh hơn, sống khỏe mạnh hơn và giải quyết những vấn đề trước đây không thể chạm tới.

Trong tương lai đó, AI sẽ không bị xem với sự sợ hãi hay thổi phồng, mà là một phần được chấp nhận và quản lý tốt của cuộc sống hiện đại, phục vụ nhân loại. Đạt được tầm nhìn này là thách thức lớn và cũng là lời hứa của 5 năm phát triển AI tới.