The overlooked role of metric governance in enterprise adoption

Real problem enterprises are facing

Enterprises are currently in an all-hands-on-deck situation to stay relevant in the evolving AI race, with initiatives from the executives to invest heavily in the application layer of AI in pursuance to find productivity and performance gains with the advancement of large language models and generative AI. This can be particularly witnessed in the world of analytics, which is moving away from traditional query writing, Excel and dash-boarding to more conversational and chat-based analytics, offering a brand-new way for business and analysts to understand more about their data to support faster decision-making and product iterations.

But despite the push towards enhancement of AI infrastructure within the organizations, and initiatives to support AI adoption, a few things still haven’t changed much – the reliance on data accuracy and consistency. A few weeks ago, I was in a quarterly business review meeting where executives were still asking why the numbers didn’t reconcile to the dollar across product reporting and financials. “Why does the number methodology differ across geographies? This doesn’t seem to pass the smoke test! “

In many instances, I’ve seen advancement of AI initiatives hitting a headwind, not because the infrastructure didn’t support it or they don’t have access to the latest models, but because of leaders not having confidence in the underlying data. When leaders don’t get the same consistent answer to the same question asked, regardless of region or reporting or data access, the confidence erodes quickly.

And the interesting part is, AI didn’t create this problem; it rather exposed it. The issue was more at the foundation level related to the scheme of metrics governance.

AI didn’t break — metrics did

AI systems work very well with number crunching and reasoning of the data, as long as it’s provided along with clear guidelines for performing a task. The models are getting even more powerful with time, but they still rely heavily on the user to guide them with the right set of instructions to generate the desired outcome that includes data analysis, or finding anomalies in data or generating a chart or reasoning why a metric may be behaving a certain way.

In many large organizations, especially those that are scattered across geographies, the metrics can be both defined and interpreted slightly differently. For instance, net revenue may be defined at the time of revenue recognition by finance, while products may see it in a different way and marketing might have a slightly different definition. Analysts who are working with this data in each department may be well versed with how their senior leaders perceive this information through tribal knowledge and shared internal documentation, whereas AI doesn’t quite understand this difference in nuance, has no idea of what caveats to apply, and hence, the results don’t seem to reconcile.

So, when AI is asked about net revenue numbers for the previous quarter by an executive, it doesn’t have that sound understanding of which exact definition to supply, what assumptions to keep in mind and what to exclude. It just reasons on what raw data exists. The answer may be numerically correct based on one team’s definition, but inconsistent across reporting.

This is why AI adoption is falling short at the executive layer. While analysts can still find value in assistance with query writing and data analysis, leaders tend to lose confidence soon if results are inconsistent.

Why AI governance alone doesn’t solve this

While this may not be a brand-new problem and organizations have seen this issue in some shape or form, the first inclination might seem to double down on AI governance to tackle this issue. Organizations might create a council governing policies around maintaining data privacy, removal of bias, model approvals, data audit and adding guardrails to prevent hallucinations. No doubt these are vital to prevent AI misuse, but these don’t address the root cause of the problem.

AI governance mainly focuses on the behavior of AI systems and governance around what data can be accepted and by whom. They don’t necessarily focus on what data actually means. This is a major gap that becomes more discoverable when AI systems are deployed on top of these inconsistent metric definitions. Even though you have the best high-performing models layered on top of the best-in-class infrastructure and self-governance policies, you can still have unreliable results.

Ideally, the regulation of AI behavior should come after the semantic metric definitions and this sequencing makes all the difference that organizations need to realize sooner.

What metric governance actually addresses

Metric governance isn’t associated with slowing down decision-making and centralizing decisions; it’s more about defining once and using everywhere consistently. That’s how metrics become reliable and sharable business assets as compared to siloed calculations embedded in a report.

A clearly defined governed metric goes beyond a SQL query logic or an arithmetic calculation in an Excel sheet; it includes:

• A clear business definition, context about the measurable event

• Version-controlled computation logic

• Team ownership and accountability

• Rule around update through git

• Validation and reconciliation of logic

Metric governance is designed to be BI tool agnostic; it’s the fundamental operating model that stays intact regardless of the BI tool in use.

Why ignoring metric governance can cost the organization more

AI systems can crunch through terabytes of data with absolutely no hiccups, so data volume is not an issue, but these systems still struggle with data ambiguity. Without a governed semantic metrics layer, AI outputs can produce disparate outputs as the underlying query shifts. This can make the financial reporting become brittle and prone to regulatory risk when changes in definitions and deviations in numbers evolve without traceability. Analytics has to spend a non-trivial amount of time reproducing and defending the numbers rather than performing new analysis to support the growth of the business. The problem compounds with recurring data issues.

While speed in AI systems is important, it’s not fully appreciated until the results are reliable. In these instances, the model hallucinations are not entirely tied to model performance settings but rather semantic definition failures, leading the model to inconsistent answers.

Upsides of organizational metrics discipline

With metrics governance built at the foundational level supported by the infrastructure and data warehouse layer, we can immediately see AI adoption accelerating across organizations as models improve, providing reliable results leading to overall improvement in trust.

Organizations tend to see faster product iterations, faster data analysis, a reduction in reporting redundancies and fewer escalations from leadership over data inconsistencies. Analysts can spend more on complex analysis than on reconciliation rework. AI systems built around metric governance can help executives to even self-serve their data needs with conversational analytics in natural language to dive deeper into their business data to find more opportunities.

This metrics discipline can actually help uncover why there has been a misalignment in numbers across departments for years and what actually constitutes it.

Metrics become a reliable asset for a business, amplified and promoted by AI systems.

Redefining AI readiness

Organizations usually seem to associate having AI-ready infrastructure, larger compute, best-in-class models and sheer volume of data to train on as the core pillars of AI readiness. While these are important to the overall system performance, the real AI readiness at the executive level is simpler but a bit harder to achieve.

The real AI readiness appears when the leaders can have full faith in the reporting numbers that are consistent across the board & supported by a robust validation framework and they can self-serve their basic data needs without depending upon an analyst in the room. This trust is built on a solid foundation of metric governance powered by alignment in metric definition, metric ownership and clear guidelines about logic updates and ongoing maintenance. Without this key foundation, AI just adds speed to confusion.

What CIOs can do differently?

The idea here is not to identify and centralize each metric across all teams and departments; it’s mainly a call for CIOs to recognize the importance of metric governance as a central component of data infrastructure and a key component of AI’s enterprise-wide success in adoption. CIOs can play a pivotal role in:

• Recognizing and evaluating metric governance as much as AI governance

• Establishing clear ownership and accountability of key business metrics

• Ensuring AI systems have a framework of metric consumption that undergoes strict governance

• Treating trust in AI systems’ results as a north star of AI adoption

Key takeaways

AI didn’t actually break; it rather revealed the cracks in the foundation. In conclusion, enterprise-wide AI adoption isn’t scaling as fast, not because of the lack of best-in-class models and infrastructure to support these models, but because of the clear misalignment in meaning and semantics, as they have invested in infrastructure and automation.

Metric governance isn’t the headliner in the AI world, but rather a key component of the AI computation brain, as it determines the reliability in the AI decision making. Before enterprises jump ahead to reason about their businesses with AI, they must take a step back and truly find consensus on what they are truly measuring and how that ties to the organization’s success. Intelligence without shared meaning isn’t truly intelligence; it rather leans towards quicker disagreements.

Đăng ký ngay: https://short.factory.fpt.ai/Tham-gia-FPT-TRANSFORM-2026

Bạn có hẹn với FPT TRANSFORM 2026 - Sự kiện công nghệ quốc tế nhằm nắm bắt xu hướng, chia sẻ kiến thức thực tiễn, cống bố những đột phá mới nhất về AI, Cloud, Data và đồng hành sự phát triển của cộng đồng công nghệ Việt Nam.

Năm nay, với chủ đề “Ship AI Live”, FPT TRANSFORM 2026 mang đến một chương trình thực chiến, được thiết kế để cùng bạn khám phá cách AI được xây dựng, mở rộng và triển khai trong thực tế.

Nếu bạn là AI Engineer, DevOps, MLOps, hay System Architect, đây chính là điểm đến để bạn học cách biến các nguyên mẫu thành các hệ thống sẵn sàng vận hành trong thực tế.

🌟Những trải nghiệm bùng nổ đang chờ đón bạn:

⬩ Hơn 50 phiên thảo luận chuyên sâu & Ra mắt sản phẩm mới: Đón đầu các công nghệ mới, phương pháp phát triển và kinh nghiệm “thực chiến” đang định hình thế hệ ứng dụng AI tương lai

⬩ Hơn 10 Workshop kỹ thuật: Huấn luyện mô hình trực tiếp, gỡ lỗi tại chỗ và mang về những đoạn code sẵn sàng cho môi trường thực tế

⬩ Chiêm ngưỡng hơn 200 giải pháp AI - Cloud - Data thông qua các bản demo trực tiếp tại khu vực Tech Show & Expo Theater

⬩ Gặp gỡ và kết nối: Trực tiếp xin tư vấn và nhận giải đáp từ các kỹ sư và chuyên gia hàng đầu

⬩ Tài nguyên độc quyền: Quyền truy cập vào các công cụ AI nâng cao, mã mẫu và tài liệu kỹ thuật

Các chủ đề nóng nhất

⬩ Agentic AI / Generative AI

⬩ Computer Vision / Video Analytics

⬩ MLOps / AIOps

⬩ GPU Cloud / Cloud Computing

⬩ Cybersecurity

⬩ Content Creation & 3D Rendering

🎁Cơ hội nhận thêm những phần quà “độc quyền”

⬩ Bộ quà tặng mang thiết kế riêng của sự kiện

⬩ Tài nguyên độc quyền phục vụ phát triển AI

⬩ Voucher giá trị lên đến 1.500.000 VND sử dụng các dịch vụ của FPT AI Factory

⬩ Voucher giá trị 2.000.000 VND khi sử dụng các dịch vụ của FPT Cloud

Bạn đã sẵn sàng “Ship AI Live” chưa? Share bài viết để lưu lại lịch sự kiện nhé!

___

FPT TRANSFORM 2026 - Ship AI Live

17/10/2026 | 08:30 - 17:00 (GMT+7)

InterContinental Landmark72, Hà Nội

#FPT #Lamchucongnghe #CongNgheChienLuoc #CNCL

#FPTTRANSFORM2026 #ShipAILive #TechEvent #Techtober #AITechnology

BlackFog research reveals widespread shadow AI use and a startling level of risk tolerance among senior leaders, even as employees upload proprietary data into free AI tools.

Shadow AI, the secret, unapproved use of AI by employees, isn’t going away. In fact, workers are getting more brazen, and their employers often don’t seem to care.

In a new BlackFog survey, nearly half (49%) of workers admit to adopting AI tools without employer approval, many using free versions with which they are freely sharing sensitive enterprise data.

But perhaps more alarmingly, a wide majority — 69% of presidents and C-suite members and 66% of directors and senior VPs — seem to be OK with this, prioritizing speed over privacy as they race to adopt AI tools.

“The efficiency gains and personnel cost savings are too large to ignore, and override any security concerns,” said Darren Williams, BlackFog founder and CEO. The research is a “stark indication” of the wide use of unapproved AI tools in the enterprise, and also the “level of risk tolerance amongst employees and senior leaders.”

Shadow AI by the numbers

The survey of 2,000 workers at companies with more than 500 employees found that shadow AI is rampant, and not much is being done to rein it in. Of those surveyed, 86% said they use AI on a weekly basis at work, the most common use cases being in technical support, sales (such as email marketing), and contracts. But more than one-third of them admitted to using the free versions of company-approved tools, raising questions about where sensitive corporate data is being stored and processed.

• 51% have connected AI tools to work systems or apps without the approval or knowledge of IT;

• 63% believe it’s acceptable to use AI when there is no corporate-approved option or IT oversight;

• 60% say speed is worth the security risk;

• 21% think employers will simply “turn a blind eye” as long as they’re getting their work done.

• ” with AI, he noted. For instance, he said, “you can draft a legal contract in seconds and get a lawyer to review, rather than spend weeks drafting and redrafting using external counsel.”

• Concerningly, when it comes to the tools workers are using, free versions tend to be the most popular. More than half (58%) of employees using non-approved tools rely on free versions, and 34% of those working at companies that do allow AI tools are also opting for the free version.

• “Non-paid is almost certainly worse because of the licensing and business models around them,” said Williams. “There is always a cost to using free tools; in this case it’s the value of your data.”

• And employees are not shy about loading sensitive data into unsanctioned AI tools: 33% admit to sharing enterprise research or datasets; 27% to revealing employee data (such as salary or performance tracking); 23% to inputting company financial information.

• This becomes dangerous because virtually all free tools use ingested data to train their models, and some of the lower-tiered paid tools do, too, Williams pointed out. “And,” he said, “you cannot get this information back.” Paid enterprise plans typically allow companies to turn off training on their data, but not always. Admins must check this with their large language model (LLM) providers.

• “The big problem is the loss of intellectual property,” said Williams. And threat actors can get access to this information to profile and target an organization, breach their networks, and exfiltrate confidential data for extortion.

• “The more data that is disclosed to LLMs, the more information is available [to threat actors] to build a better profile,” Williams noted.

• Enterprises must build policies around AI use

• Many CEOs have been mandating AI adoption and are allocating capital throughout the business for this purpose, Williams noted. Executives are looking for cost savings as a strategic advantage and a way to quickly return shareholder value.

• Unfortunately, security is an afterthought, he said. “Many companies have just chosen to ignore the problem, and have decided not to create a policy or see the value in paying for the technology, which is a very big mistake.”

• Organizations are “flying blind,” and 99% have no way of even knowing what is happening in their environments because there are no products in place to measure it, he observed. This should raise serious red flags for security teams, and there must be greater oversight and visibility into these security blind spots.

• Williams advised enterprises to audit what is going on inside their systems, measure the scope of the problem, define policies around AI use, and adopt governance frameworks to control it.

• Further, employees must be made aware of the risks. Many, CISOs included, don’t actually understand the extent of the problem and its broader implications. “Education is essential and doesn’t require a lot of work,” said Williams. On the other hand, implementing a policy and framework does, and enterprises first need to decide what risks they are willing to live with.

• Ultimately, he said, we are navigating an unprecedented time in history, with new technology advancing at such a rapid pace that the technologists themselves don’t even know where it is going. Enterprises must quickly understand the implications, and use AI responsibly to gain a strategic advantage.

• “Just as the industrial revolution and the internet changed the way we worked, AI is doing the same,” said Williams. “In fact, we expect this to be an even bigger shift than either of those transitions.”

Roughly half of employees are using unsanctioned AI tools, and enterprise leaders are major culprits

BlackFog research reveals widespread shadow AI use and a startling level of risk tolerance among senior leaders, even as employees upload proprietary data into free AI tools.

Shadow AI, the secret, unapproved use of AI by employees, isn’t going away. In fact, workers are getting more brazen, and their employers often don’t seem to care.

In a new BlackFog survey, nearly half (49%) of workers admit to adopting AI tools without employer approval, many using free versions with which they are freely sharing sensitive enterprise data.

But perhaps more alarmingly, a wide majority — 69% of presidents and C-suite members and 66% of directors and senior VPs — seem to be OK with this, prioritizing speed over privacy as they race to adopt AI tools.

“The efficiency gains and personnel cost savings are too large to ignore, and override any security concerns,” said Darren Williams, BlackFog founder and CEO. The research is a “stark indication” of the wide use of unapproved AI tools in the enterprise, and also the “level of risk tolerance amongst employees and senior leaders.”

Shadow AI by the numbers

The survey of 2,000 workers at companies with more than 500 employees found that shadow AI is rampant, and not much is being done to rein it in. Of those surveyed, 86% said they use AI on a weekly basis at work, the most common use cases being in technical support, sales (such as email marketing), and contracts. But more than one-third of them admitted to using the free versions of company-approved tools, raising questions about where sensitive corporate data is being stored and processed.

• 51% have connected AI tools to work systems or apps without the approval or knowledge of IT;

• 63% believe it’s acceptable to use AI when there is no corporate-approved option or IT oversight;

• 60% say speed is worth the security risk;

• 21% think employers will simply “turn a blind eye” as long as they’re getting their work done.

• ” with AI, he noted. For instance, he said, “you can draft a legal contract in seconds and get a lawyer to review, rather than spend weeks drafting and redrafting using external counsel.”

• Concerningly, when it comes to the tools workers are using, free versions tend to be the most popular. More than half (58%) of employees using non-approved tools rely on free versions, and 34% of those working at companies that do allow AI tools are also opting for the free version.

• “Non-paid is almost certainly worse because of the licensing and business models around them,” said Williams. “There is always a cost to using free tools; in this case it’s the value of your data.”

• And employees are not shy about loading sensitive data into unsanctioned AI tools: 33% admit to sharing enterprise research or datasets; 27% to revealing employee data (such as salary or performance tracking); 23% to inputting company financial information.

• This becomes dangerous because virtually all free tools use ingested data to train their models, and some of the lower-tiered paid tools do, too, Williams pointed out. “And,” he said, “you cannot get this information back.” Paid enterprise plans typically allow companies to turn off training on their data, but not always. Admins must check this with their large language model (LLM) providers.

• “The big problem is the loss of intellectual property,” said Williams. And threat actors can get access to this information to profile and target an organization, breach their networks, and exfiltrate confidential data for extortion.

• “The more data that is disclosed to LLMs, the more information is available [to threat actors] to build a better profile,” Williams noted.

• Enterprises must build policies around AI use

• Many CEOs have been mandating AI adoption and are allocating capital throughout the business for this purpose, Williams noted. Executives are looking for cost savings as a strategic advantage and a way to quickly return shareholder value.

• Unfortunately, security is an afterthought, he said. “Many companies have just chosen to ignore the problem, and have decided not to create a policy or see the value in paying for the technology, which is a very big mistake.”

• Organizations are “flying blind,” and 99% have no way of even knowing what is happening in their environments because there are no products in place to measure it, he observed. This should raise serious red flags for security teams, and there must be greater oversight and visibility into these security blind spots.

• Williams advised enterprises to audit what is going on inside their systems, measure the scope of the problem, define policies around AI use, and adopt governance frameworks to control it.

• Further, employees must be made aware of the risks. Many, CISOs included, don’t actually understand the extent of the problem and its broader implications. “Education is essential and doesn’t require a lot of work,” said Williams. On the other hand, implementing a policy and framework does, and enterprises first need to decide what risks they are willing to live with.

• Ultimately, he said, we are navigating an unprecedented time in history, with new technology advancing at such a rapid pace that the technologists themselves don’t even know where it is going. Enterprises must quickly understand the implications, and use AI responsibly to gain a strategic advantage.

• “Just as the industrial revolution and the internet changed the way we worked, AI is doing the same,” said Williams. “In fact, we expect this to be an even bigger shift than either of those transitions.”

Ngày 01/10/2026 tại Riverside Palace, TP.HCM, CIO Summit 2026 đặt cộng đồng trước một câu hỏi xuyên suốt: AI đã thay đổi điều gì trong hoạt động và kết quả kinh doanh của doanh nghiệp?

Với chủ đề “Human-Led, AI-First: From Pilots to P&L”, chương trình kết nối ba trụ cột SCALE – TRUST – LEAD: tạo ra giá trị có thể nhân rộng, xây dựng sự tin cậy và xác định trách nhiệm lãnh đạo.

Các phiên đối thoại, keynote và showcase đưa nhiều lớp của cùng một bài toán vào trao đổi: lựa chọn ưu tiên, khai thác dữ liệu, thiết kế quy trình, xây dựng hạ tầng, quản trị rủi ro và phát triển con người. Câu hỏi từ thành viên giúp kết nối các góc nhìn này với điều kiện thực tế của doanh nghiệp.

Với mục tiêu kết nối tri thức và kinh nghiệm thực tế từ cộng đồng để các thành viên có thêm cơ sở ra quyết định, rà soát ưu tiên đầu tư và chuẩn bị kế hoạch năm 2027. Qua đối thoại với các anh chị lãnh đạo, chuyên gia và đối tác, thành viên có thể đối chiếu cách làm, hiểu rõ các điều kiện triển khai và tìm kiếm sự hỗ trợ phù hợp với bài toán của doanh nghiệp mình.

CIO Survey 2026: Đầu tư tăng, yêu cầu chứng minh giá trị cũng tăng

CIO Survey 2026 do CIO Vietnam phối hợp với EY thực hiện, với sự tham gia của hơn 100 CIO trong cộng đồng thuộc nhiều lĩnh vực, ngành nghề, nhằm cung cấp dữ liệu tham khảo để xác định các ưu tiên công nghệ năm 2027.

Trong phần trình bày, anh Shashi J., Partner, DCEO, EY Consulting, giới thiệu 2 kết quả đáng chú ý: 78,4% ưu tiên tăng trưởng doanh thu hoặc mô hình kinh doanh mới; 67,6% dự kiến tăng đầu tư công nghệ từ 10% trở lên.

Cũng trong báo cáo khảo sát này, 74,8% cho biết đã thử nghiệm AI hoặc tiến xa hơn, trong khi 6,3% cho biết đã chứng minh được giá trị trong phần lớn các sáng kiến. Các số liệu phản ánh những câu hỏi khác nhau trong khảo sát, giúp đối chiếu mức độ triển khai với khả năng chứng minh hiệu quả.

Đối với kế hoạch 2027, số lượng dự án hoặc người sử dụng AI mới chỉ phản ánh một phần. Doanh nghiệp cần biết quy trình nào đã thay đổi, khách hàng được hưởng lợi gì và giá trị còn lại sau khi đã trừ chi phí vận hành.

Kỳ vọng tăng đầu tư cũng đặt ra yêu cầu cho nhà cung cấp: đề xuất giải pháp cần đi kèm với bài toán kinh doanh, điều kiện triển khai và phương pháp đo lường.

Tài liệu: CIO Survey 2026 — Key Findings & Executive Implications

Kinh doanh, tài chính và công nghệ cần cùng sở hữu giá trị

Trong phiên thảo luận về hành trình từ AI use case đến P&L, anh Trần Nhật Minh, Deputy CEO cum CIO VIB, Conference Chair CIO Summit 2026, kết nối các góc nhìn về kinh doanh, tài chính và công nghệ.

Chị Nguyễn Thị Thúy, Group CFO and Head of Transformation Management, Talentnet, nhấn mạnh những khó khăn khi chuyển đổi cải thiện ở cấp quy trình thành giá trị có thể đo lường trên P&L. Thời gian tiết kiệm cần được liên kết với năng lực phục vụ, chi phí, chất lượng hoặc kết quả kinh doanh.

Anh Nguyễn Chánh Phương, Vice Chairman of the Board, Strategy Lead, AA Corporation, bổ sung bài toán dữ liệu phân tán: doanh nghiệp cần khả năng tập hợp, hiểu và sử dụng dữ liệu hiệu quả trong công việc.

Anh Nguyễn Bảo Tri, Head of IT, Unilever Vietnam, đặt ra lựa chọn “Go Wide & Go Deep”: mở rộng năng lực sử dụng AI trong tổ chức, đồng thời đi sâu vào những trường hợp mang lại giá trị cao.

Câu hỏi từ thành viên thuộc lĩnh vực năng lượng làm rõ lựa chọn này: với nhiều đơn vị và dữ liệu trải rộng từ sản xuất đến phân phối, thương mại và khách hàng, nên triển khai rộng hay tập trung vào một vài bài toán then chốt?

Hàm ý cho năm 2027 là xác định mục tiêu của từng khoản đầu tư: phát triển năng lực sử dụng, hoàn thiện nền tảng hay tạo ra kết quả trong một quy trình cụ thể. Mỗi mục tiêu cần có cách đánh giá phù hợp.

Đầu tư cho kết quả và xây năng lực dài hạn

Cuộc đối thoại giữa anh Trần Công Quỳnh Lân, Phó Tổng Giám đốc kiêm CIO VietinBank, và anh Lê Hồng Minh, Chủ tịch VNG, mở rộng góc nhìn về cách lãnh đạo doanh nghiệp tiếp cận AI.

Từ bối cảnh ngân hàng, anh Lân đặt câu hỏi về hiệu quả đầu tư, khả năng nhân rộng, mức độ an toàn và mức độ phụ thuộc vào các mô hình, nền tảng bên ngoài. Khi AI tham gia sâu vào vận hành, doanh nghiệp cần hiểu rõ giá trị tạo ra và khả năng kiểm soát của mình.

Anh Minh bổ sung góc nhìn về môi trường để nhân viên chủ động sử dụng AI, thử nghiệm và tích lũy năng lực. Việc lãnh đạo trực tiếp sử dụng và hiểu công nghệ có ý nghĩa đối với quá trình thay đổi cách làm việc.

Từ cuộc đối thoại, có thể rút ra một gợi ý cho danh mục đầu tư năm 2027: phân biệt các sáng kiến có mục tiêu kinh doanh cụ thể với đầu tư xây dựng năng lực nền tảng. Nhóm thứ nhất cần chỉ tiêu về doanh thu, chi phí, chất lượng hoặc rủi ro. Nhóm thứ hai cần có tiêu chí về mức độ áp dụng, năng lực đội ngũ và khả năng hỗ trợ cho các ứng dụng tiếp theo. Cả hai đều cần ngân sách và mốc thời gian được xem xét rõ ràng.

Trao đổi cũng chạm tới tương lai của nghề IT khi người dùng nghiệp vụ có thể tạo ra các công cụ bằng AI. Góc nhìn của anh Minh gợi mở khả năng nhu cầu công nghệ sẽ tiếp tục tăng. Câu hỏi dành cho CIO là đội ngũ cần phát triển năng lực gì để hỗ trợ các sáng kiến vận hành an toàn, kết nối đúng hệ thống và duy trì lâu dài?

Những quyết định CIO cần làm rõ trước khi mở rộng AI

Phiên “What Must CIOs Decide Now?”, với sự điều phối của anh Lương Tuấn Thành, đưa ra thảo luận về các lựa chọn trong triển khai và ngân sách, qua góc nhìn của chị Nguyễn Thị Hương Thảo, anh Nguyễn Đức Hạnh và anh Vũ Mạnh Cường.

Từ ứng dụng trong dịch vụ tài chính, chị Thảo nhấn mạnh dữ liệu đáng tin cậy, quy trình rõ ràng và phản hồi đúng ngữ cảnh. Đưa chatbot vào dịch vụ thực tế đòi hỏi năng lực vận hành và kiểm soát xuyên suốt.

Anh Hạnh đặt giá trị của AI agent trong workflow liên thông: kết quả cần được theo dõi từ các bước công việc đến tác động kinh doanh. Anh Cường bổ sung yêu cầu phân biệt ngân sách thử nghiệm, ngân sách mở rộng và ngân sách vận hành, gắn quyết định đầu tư tiếp theo với giá trị đã được chứng minh.

Phần hỏi đáp làm rõ việc thay đổi đơn vị đo lường. Ngoài số giờ tiết kiệm ở từng tác vụ, cần đánh giá thời gian hoàn thành toàn bộ quy trình, chất lượng, sai sót và năng lực phục vụ.

Với doanh nghiệp, điều này giúp xác định thử nghiệm nào cần tiếp tục, sáng kiến nào đủ điều kiện để mở rộng và phần nào cần điều chỉnh trước khi đầu tư thêm.

TRUST: Nối yêu cầu pháp lý với kiến trúc và vận hành AI

Bài trình bày của anh Hồ Đức Thắng về Luật Trí tuệ nhân tạo và keynote “AI in Motion” của anh Nguyễn Tuấn Khang, IBM, bổ sung cho nhau ở một câu hỏi: doanh nghiệp kiểm soát AI như thế nào khi quy mô và quyền hành động của hệ thống tăng lên?

Góc nhìn pháp lý đặt trọng tâm vào việc chuyển yêu cầu tuân thủ thành các công việc cụ thể: nhận diện hệ thống, phân loại theo bối cảnh sử dụng và mức độ rủi ro, quản lý dữ liệu, kiểm thử, lưu vết, xử lý sự cố và làm rõ trách nhiệm.

Anh Khang tiếp cận từ kiến trúc và vận hành, kết nối điều phối AI với quản trị xuyên suốt vòng đời, chủ quyền số và khả năng chống chịu. Khi sử dụng nhiều mô hình, ứng dụng và agent, doanh nghiệp cần biết chúng hoạt động ở đâu, sử dụng dữ liệu nào, được giao quyền gì và được đánh giá như thế nào.

Đặt hai nội dung cạnh nhau, bài học là yêu cầu pháp lý cần được chuyển thành những cơ chế có thể vận hành và kiểm chứng. Danh mục hệ thống, phân quyền, kiểm thử, giám sát và xử lý sự cố giúp liên kết chính sách với các hoạt động hằng ngày.

CIO Survey bổ sung dữ liệu: 59,5% có chính sách sử dụng phù hợp, trong khi 30,6% có giám sát và kiểm toán, 21,6% có kiểm thử và xác nhận, 15,3% xác định trách nhiệm rõ ràng.

Một gợi ý thực tế là mỗi agent cần có “bản mô tả công việc”: được xem gì, quyết định gì, thực hiện gì, khi nào phải dừng lại và ai chịu trách nhiệm. Người giám sát phải có đủ thông tin và quyền hạn để kiểm tra, từ chối hoặc điều chỉnh hành động.

Với kế hoạch 2027, công nghệ, nghiệp vụ, pháp chế và an toàn thông tin cần cùng tham gia từ giai đoạn thiết kế; các nghĩa vụ cụ thể được đối chiếu với quy định áp dụng cho từng hệ thống.

Tài liệu: IBM — AI in Motion · Luật Trí tuệ nhân tạo và thách thức mở rộng quy mô

SCALE: Từ khả năng công nghệ đến điều kiện triển khai

Các bài trình bày và showcase giúp cụ thể hóa những quyết định trên thông qua 3 nhóm vấn đề.

Triển khai và đo lường giá trị. FPT Smart Cloud trình bày hành trình lựa chọn quy trình, xác định đường cơ sở, thử nghiệm và đo lường ở 3 lớp: hiệu suất agent, hiệu quả quy trình và kết quả kinh doanh. GreenNode chia sẻ trường hợp tạm dừng việc mở rộng xử lý tài liệu để chờ chứng minh lợi ích ở các bước nghiệp vụ tiếp theo. Dataiku nhấn mạnh sự phối hợp giữa các chuyên gia nghiệp vụ, điều phối và quản trị.

Dữ liệu và tích hợp. Insider One tiếp cận dữ liệu và ngữ cảnh khách hàng; CMC Global đặt conversational agents trong bối cảnh ngân hàng; Conarum làm rõ chất lượng master data trong SAP. MuleSoft bổ sung góc nhìn về kết nối hệ thống, còn Qlik/SIFT nhấn mạnh dữ liệu đáng tin cậy và kiến trúc mở. Các nội dung giúp doanh nghiệp nhìn lại khả năng khai thác hệ thống hiện hữu và những phần cần được hoàn thiện.

Hạ tầng và quyền lựa chọn. AMD/Lenovo, Dell và GreenNode mang đến các lựa chọn về thiết bị, private cloud và hạ tầng AI, cần được đối chiếu với yêu cầu về bảo mật, độ trễ, quy mô và chi phí của từng công việc. CMC TS đặt câu hỏi về khả năng chuyển nền tảng và mang theo tài sản AI; GFT nhấn mạnh việc bảo toàn tri thức nghiệp vụ khi hiện đại hóa hệ thống.

Những đóng góp chuyên môn của đối tác giúp cuộc đối thoại đi sâu hơn vào phương pháp, ví dụ và các điều kiện triển khai. Các case, demo và kết quả được trình bày là tài liệu tham khảo để thành viên đặt câu hỏi và kiểm chứng tại doanh nghiệp của mình.

Tài liệu: FPT Smart Cloud · GreenNode · CMC TS · GFT

LEAD: Trách nhiệm và năng lực phải thay đổi cùng công việc

Con người xuất hiện xuyên suốt Summit ở vai trò lựa chọn ưu tiên, xác nhận tri thức, thiết kế công việc, quản lý ngoại lệ và chịu trách nhiệm về kết quả.

Mỗi sáng kiến cần người sở hữu kết quả nghiệp vụ, có thẩm quyền thúc đẩy thay đổi và theo dõi mức độ áp dụng. CIO kết nối chiến lược với kiến trúc; các đơn vị kinh doanh cùng chịu trách nhiệm về cách làm mới.

Kế hoạch nhân lực cần đi cùng kế hoạch công nghệ: công việc nào thay đổi, năng lực nào cần bổ sung, ai sẽ hướng dẫn đội ngũ và hiệu quả học tập được thể hiện trong công việc ra sao?

Các trao đổi cũng giúp phân biệt giữa việc cải thiện vận hành và việc xây dựng một mô hình kinh doanh mới. Một ứng dụng có thể nâng cao hiệu suất; mô hình mới xuất hiện khi doanh nghiệp thay đổi cách tạo và thu giá trị, cấu trúc chi phí hoặc khả năng cung cấp dịch vụ.

Từ Summit đến các hoạt động cộng đồng năm 2027

Những nội dung và bài toán được đặt ra tại CIO Summit 2026, cùng với kết quả của CIO Survey 2026, là nền móng để CIO Vietnam định hướng các hoạt động cộng đồng trong năm 2027. Các chương trình sẽ tiếp tục đưa những vấn đề này vào trao đổi, học hỏi và thực hành:

• AI FOR CIO: phát triển năng lực lựa chọn, triển khai và quản trị AI, gắn ứng dụng với kết quả kinh doanh.

• Next Gen CIO: phát triển năng lực lãnh đạo, tư duy kinh doanh và khả năng dẫn dắt chuyển đổi cho thế hệ lãnh đạo công nghệ tiếp theo.

• IT Transformation: trao đổi kinh nghiệm về kiến trúc, dữ liệu, hiện đại hóa hệ thống và mô hình vận hành công nghệ.

• Executive Roundtable: tạo không gian đối thoại sâu giữa lãnh đạo doanh nghiệp và các chuyên gia công nghệ về những quyết định, đổi mới và trở ngại thực tế.

Các nội dung được phép chia sẻ sẽ được lựa chọn, tổng hợp và tiếp tục phát triển trên KNEXUS thành bài học, tình huống thực tế và tài nguyên tham khảo, với sự đóng góp của diễn giả, thành viên và các đối tác. Thành viên có thể trở lại đối chiếu khi cần ra quyết định, đồng thời đóng góp trải nghiệm từ doanh nghiệp của mình để làm giàu thêm tri thức chung.

Với doanh nghiệp đang thử nghiệm, điểm bắt đầu là chọn bài toán và xác định cách đo lường. Với doanh nghiệp đang mở rộng, cần rà soát dữ liệu, tích hợp, chi phí và quản trị. Với hệ thống đã vận hành, trọng tâm là kiểm chứng giá trị, cải tiến và phát triển đội ngũ.

Nhà cung cấp có thể đối chiếu các nội dung này để rà soát năng lực cho năm 2027: hiểu bài toán và cấu trúc ra quyết định của khách hàng; triển khai trong điều kiện thực tế; cùng khách hàng đo lường, chuyển giao và cải tiến sau khi triển khai.

CIO Summit 2027 sẽ là dịp để mang những trải nghiệm đó trở lại đối thoại: nhìn lại những lựa chọn đã thực hiện, học từ kết quả và những trở ngại, cập nhật ưu tiên và kết nối cho bước tiếp theo.

Thành viên CIO Vietnam được mời tiếp tục đóng góp bài toán, chia sẻ kinh nghiệm trên KNEXUS và tham gia các hoạt động phù hợp trong năm 2027.

Nếu Anh/Chị mong muốn cùng học hỏi, kết nối và đóng góp vào hành trình này, hãy tìm hiểu chương trình và đăng ký trở thành thành viên của CIO Vietnam.

Toàn cảnh những hình ảnh tại CIO Summit 2026

Đăng ký thành viên

Sau Summit, quyết định nào trong kế hoạch 2027 của Anh/Chị đã thay đổi?

AI Magazine explores some current 2024 predictions in the world of AI, including AI safeguarding and business transformation, with WalkMe’s CIO, Uzi Dvir

The year 2023 has seen groundbreaking impact caused by AI technologies. However, there has been much discussion throughout the global business landscape about ‘developing for the sake of developing’ and questions over how AI - if not harnessed efficiently - is going to affect workforces.

Uzi Dvir, CIO at WalkMe, states that moving forward, businesses will realise that digital investments must be human-centric, otherwise they will fail. He expects 2024 to be a year of organisations putting less focus on the technology itself and more on the people it serves. His belief is that enterprise use of AI will ensure that the technology is more efficient for human employees.

“Human-centric” AI and the significance of digital adoption platforms

Dvir says: “It goes without saying that the technology matters – apps need to work, and operating systems need to be secure – but if employees do not use their software, and unlock the intended benefits, then businesses have failed. This means ‘digital adoption’ is becoming an increasingly important piece of the puzzle.

“Businesses will place more of a priority on making sure the tech stack makes sense from an employee’s point of view. They will find a more intuitive approach, helping workers carry out their duties without needing a drawer full of instruction manuals on how hundreds of different pieces of software work, or spending endless hours in training sessions learning how to use tools that will never be relevant to their role.

“Becoming more human-centric will enable employees to get on with the task at hand, and ultimately drive productivity across the business.”

Addressing generative AI solutions, which are currently having transformative effects on businesses, Dvir says that 2024 should see generative AI solutions being used across tech stacks to “enhance business process flows across departments and workflows.”

He says: “We are likely to see more holistic solutions with generative AI this coming year. Digital Adoption Platforms (DAPs), which provide customised user guidance and automation with actionable data insights, will play a key role in both understanding how individuals are using generative AI solutions within organisations as well as empowering the safe use of these technologies to fully enjoy the productivity gains they promise.”

The balancing act between AI safeguarding in line with investments

Investment into AI and other types of technologies are increasing, particularly within business development. A McKinsey report from earlier in 2023 stated that 60% of companies are using generative AI in 2023 - a figure that is only expected to rise, according to WalkMe.

The company expects that inaccuracies and cybersecurity will continue to be two of the largest risks with generative AI moving into 2024, with businesses having to work hard to improve their technology postures.

Dvir says: “AI brings perhaps the largest growth potential of any category today, and also some of the largest risks. Companies will invest in both seizing the AI advantage while proactively mitigating and addressing its risk factors.

“As generative AI finds its place in the workplace, employers are investing in the guidelines, risk mitigation technologies and parameters when it comes to securing company information from “unknown unknown” risk factors.”

When considering ethical use cases of AI, WalkMe predicts that the US government will continue to partner with businesses to ensure that they maintain a competitive advantage - whilst mitigating risks.

In October 2023, US president Joe Biden released an executive order to large technology companies to enable AI it deems as safe, secure and trustworthy. WalkMe anticipates historic government action in 2024 as AI becomes more critical to economic and national security.

Dvir anticipates the US government will continue to develop “guidelines and regulatory frameworks for AI, while prioritising national and economic security.”

He says: “All people stand to benefit from a more responsible approach to the fast-paced innovation associated with AI. If not safeguarded from malicious actors and unintentional malicious uses, AI can pose an existential threat.

“The private and public sectors in the US and worldwide recognize these challenges. Individual companies will have to take the responsibility of complying with these standards or risk security concerns or falling behind from lack of utilisation of cutting-edge technology.”

Will AI replace the human workforce in 2024?

Dvir states that, whilst AI may not replace human workforces in 2024, those with a lack of knowledge or understanding of these technologies may be “displaced” by those who do.

“Technology vendors promised that generative AI would drastically increase productivity, but we did not see this live up to the hype in 2023,” he says.

“Reasons for AI-fuelled productivity underperforming expectations include adoption barriers, including lack of training, and lack of institutional knowledge by companies new to AI technologies.

“In 2024, we are likely to see generative AI-driven chatbots, virtual assistants, and automation tools become more sophisticated and capable, as well as more integrated into the global economy.

He continues: “Employees who are more capable of using AI tools are likely to outcompete peers with less technology literacy. Because of this, organisations will be tasked with addressing the growing gaps in their workforce performance, accelerated by the outsize contribution of AI technologies.”

Helping businesses achieve technological goals

Ultimately, businesses are aiming for hyperproductivity with AI technologies, aiming to optimise resources and accelerate decision-making. Highly regulated businesses like banking and healthcare will need assistance in adapting business processes to be AI-driven.

Dvir says: “In this new market, IT partners will become critical in helping businesses achieve these goals and will act as consultants or service providers specifically on this type of transformation. More employees will be able to achieve hyperproductivity, first with data-driven analytics and insights enabled by AI tools.

“With the rise of hyperproductivity, enterprises will unlock new possibilities - comparable with the advent of technologies like electricity and the incandescent light bulb that enabled industrialising economies to rapidly increase their GDP and output.

“Enterprises that foster hyperproductivity will outperform their peers, leading to a race for data insights and tools that empower workforces to operate at a previously impossible level of output. There’s likely to be a renewed investor focus on how companies are enabling AI-powered hyperproductivity, and companies that get these factors right are likely to outshine their competitors and attract more investors.”

Critical vulnerabilities in Veeam Backup & Replication could allow authenticated users to execute code on backup servers, prompting calls for urgent patching.

Backup vendor Veeam has released security updates to patch multiple vulnerabilities in its widely used Backup and Replication platform, including three critical flaws that could allow authenticated users to execute code on backup servers.

Detailed in the company’s advisory KB4830, the vulnerabilities affect Veeam Backup & Replication 12.3.2.4165 and earlier version 12 builds, with fixes now available in build 12.3.2.4465. The disclosure covers five security issues in total, including three remote code execution (RCE) bugs and two high-severity vulnerabilities enabling file manipulation or privilege escalation.

Each of the three critical flaws carries a CVSS score of 9.9 out of 10 and allows authenticated users to execute code on backup infrastructure components under certain conditions.

Backup systems have become increasingly valuable targets for attackers, particularly ransomware operators, because compromising them can undermine recovery capabilities and enable data destruction or exfiltration at scale.

Flaws allow privilege escalation and RCE

The most serious issues addressed in the advisory are the RCE bugs that an authenticated domain user can exploit to execute code on the Veeam Backup Server or associated components. In practice, this means an attacker who already has some level of access within the environment, such as through compromised credentials, could leverage the flaws to take control of backup infrastructure. The three bugs are tracked as CVE-2026-21666, CVE-2026-21667, and CVE-2026-21708.

The advisory also details two high-severity flaws. CVE-2026-21668 allows attackers with repository access to manipulate arbitrary files on backup infrastructure, potentially affecting stored backup data, and CVE-2026-21672, a local privilege escalation flaw, could enable attackers who already have limited access to elevate their privileges on the Veeam servers.

The advisory said that some vulnerabilities were reported through Veeam’s bug bounty program on HackerOne, while others were discovered during internal testing. While Veeam did not mention any in-the-wild exploitation, the Backup and Replication bugs have been repeatedly weaponized in the past.

Patches are available

Veeam warned that organizations should apply the patched build promptly, noting that vulnerability disclosures frequently trigger attempts by attackers to reverse-engineer patches and develop exploits for unpatched systems.

The issues were fixed in Veeam Backup & Replication 12.3.2.4465, and organizations running unsupported or older builds should assume they are vulnerable and upgrade immediately. The urgency around the latest bugs is amplified by the fact that Veeam Backup & Replication has repeatedly faced critical vulnerabilities in recent years, some of which have been actively exploited by attackers.

In 2024, security agencies warned that ransomware groups were exploiting CVE-2024-40711, a critical flaw in the platform that allowed remote code execution without authentication. Attackers used the vulnerability to compromise backup servers and delete recovery data as part of ransomware campaigns. The pattern continued in 2025, when Veeam patched CVE-2025-23120, another critical RCE bug that allowed any authenticated domain user to execute code on a backup server in domain-joined environments.

The steady stream of high-severity bugs, along with the history of real-world exploitation, makes timely patching critical for organizations running Veeam Backup & Replication. Organizations must treat backup systems as highly privileged infrastructure requiring strong access controls and isolation.

Mở màn CIO Summit 2026 ngày 1/10 tại TP.HCM, anh Trần Nhất Minh, Phó Tổng Giám đốc kiêm CIO VIB, Conference Chair CIO Summit 2026, đặt ra câu hỏi dành cho lãnh đạo: điều gì cần thay đổi trong cách doanh nghiệp tạo ra và thu được giá trị?

Đây là điểm xuất phát của chủ đề “Human-Led, AI-First: From Pilots to P&L”. Khi AI bước từ thử nghiệm vào vận hành, doanh nghiệp cần kết nối năng lực công nghệ với mục tiêu kinh doanh, cách tổ chức công việc và trách nhiệm đối với kết quả.

Tốc độ công nghệ và yêu cầu thay đổi doanh nghiệp

Phần mở màn đi từ tốc độ tiếp nhận GenAI đến việc mở rộng năng lực của các mô hình và quy mô đầu tư hạ tầng. Những diễn biến này tạo thêm cơ hội ứng dụng, đồng thời đặt lãnh đạo trước yêu cầu đánh giá lại sản phẩm, quy trình và mô hình hoạt động.

Một doanh nghiệp có thể tiếp cận công cụ AI nhanh hơn so với trước đây. Nhưng để sử dụng hiệu quả, tổ chức vẫn phải xác định bài toán cần giải quyết, chuẩn bị dữ liệu và quyết định cách đưa công nghệ vào công việc.

Trong bài trình bày, tác động của AI được đặt lên các thành phần của mô hình kinh doanh: hoạt động cốt lõi, nguồn lực, quan hệ khách hàng, kênh tương tác, cơ cấu chi phí và nguồn doanh thu. Câu hỏi đi kèm với từng thay đổi là liệu thay đổi đó có cải thiện kết quả kinh doanh hay không.

AI cũng có thể mở ra những cách tương tác mới. Khi khách hàng ủy quyền cho Agent tìm kiếm thông tin hoặc thực hiện một nhiệm vụ, doanh nghiệp cần chuẩn bị khả năng phục vụ qua kênh này, cùng cơ chế xác định quyền hạn của Agent.

Năng suất cá nhân cần được chuyển thành giá trị doanh nghiệp

Một trọng tâm của phần mở màn là khoảng cách giữa lợi ích mà từng nhân viên nhận được và tác động ở cấp độ tổ chức.

Slide dẫn kết quả khảo sát cho thấy 80% ghi nhận cải thiện năng suất cá nhân nhờ AI, trong khi 37% ghi nhận tác động tích cực đến EBIT — lợi nhuận trước lãi vay và thuế. Hai tỷ lệ phản ánh các câu hỏi khác nhau, không phải một phép đo chuyển đổi từ việc sử dụng AI sang lợi nhuận.

Vấn đề đặt ra là điều gì giúp thời gian tiết kiệm trở thành giá trị kinh doanh?

Nhân viên có thể hoàn thành một tác vụ nhanh hơn, nhưng để phục vụ thêm khách hàng, giảm chi phí hoặc tăng doanh thu, doanh nghiệp cần tổ chức lại quy trình. Nếu công đoạn tiếp theo vẫn đang chờ phê duyệt, dữ liệu vẫn phân tán hoặc quyền quyết định chưa rõ ràng, lợi ích có thể dừng lại ở mỗi cá nhân.

Bài mở màn vì vậy kết nối năng suất với 2 điều kiện: thiết kế lại quy trình và xác định người sở hữu kết quả kinh doanh. Đây cũng là cầu nối đến phiên thảo luận tiếp theo về việc ai sẽ sở hữu giá trị của AI.

Con người, Agent và hệ thống cần vận hành trong quyền hạn rõ ràng

Khi AI thực hiện nhiều công việc hơn, kiến trúc doanh nghiệp cần kết nối con người, Agent, ứng dụng và dữ liệu.

Khả năng kết nối phải đi cùng quyền hạn: Agent được truy cập nguồn thông tin nào, được thực hiện hành động gì và quyết định nào cần con người phê duyệt? Bảo mật, quản trị và tuân thủ cần được hiện diện trong cách thiết kế toàn bộ quy trình.

Sự thay đổi này còn tác động đến việc phát triển nhân sự. Khi AI đảm nhiệm thêm các tác vụ, lãnh đạo cần xem xét cách người trẻ học nghề và tích lũy kinh nghiệm để trở thành chuyên gia. Năng lực tổ chức trong tương lai phụ thuộc cả vào việc sử dụng AI hôm nay và vào cách phát triển đội ngũ trong những năm tiếp theo.

LEAD, SCALE và TRUST kết nối mạch hội nghị

Từ bối cảnh đó, phần mở màn xác lập 3 câu hỏi dẫn dắt cho CIO Summit 2026.

LEAD — Ai sở hữu kết quả?
Doanh nghiệp cần xác định ưu tiên kinh doanh, người chịu trách nhiệm và những thay đổi về con người, quy trình để hiện thực hóa giá trị.

SCALE — Điều gì giúp tạo ra giá trị lặp lại?
Mở rộng đòi hỏi AI đi sâu vào quy trình nghiệp vụ, đồng thời được sử dụng hiệu quả trong tổ chức. Thành công của một thử nghiệm cần được kiểm chứng khi khối lượng và phạm vi tăng lên.

TRUST — Có thể giao việc gì cho AI một cách an toàn?
Mức độ tự chủ cần phù hợp với quyền hạn, trách nhiệm giải trình, bằng chứng và yêu cầu tuân thủ.

Theo định hướng trong phần mở màn, buổi sáng tập trung vào LEAD và SCALE, bắt đầu với phiên “From AI Use Cases to P&L: Who Owns the Value?”. Mạch trao đổi đi từ bài toán kinh doanh và ownership đến năng lực triển khai.

Buổi chiều tập trung vào TRUST, làm rõ các điều kiện để AI vận hành một cách đáng tin cậy. Tuy nhiên, việc kiểm soát cần bắt đầu ngay từ quyết định thiết kế ban đầu, thay vì chờ đến khi hệ thống đã được mở rộng.

Một ưu tiên, một người chịu trách nhiệm, bằng chứng trong 90 ngày

Phần mở màn kết thúc bằng một định hướng hành động cụ thể: một ưu tiên kinh doanh, một người chịu trách nhiệm và bằng chứng trong vòng 90 ngày.

Với các thành viên tham dự, đây là cách để đưa nội dung hội nghị về doanh nghiệp của họ. Chọn một bài toán đủ rõ, giao ownership và xác định kết quả cần kiểm chứng giúp các cuộc trao đổi về AI chuyển thành công việc có thể thực hiện.

Tinh thần “Human-Led, AI-First” bắt đầu từ những quyết định đó: lãnh đạo chủ động thiết kế hoạt động với AI, xác định giới hạn và giữ trách nhiệm đối với giá trị tạo ra.

Dựa trên slide mở màn của CIO Summit 2026, bài viết tóm lược nội dung trình bày, không phải bản chép từ hoặc trích dẫn nguyên văn.

KNEXUS tập hợp các bài viết báo chí về hội nghị theo từng vấn đề, giúp thành viên tìm lại nội dung mình quan tâm và tiếp tục trao đổi sau sự kiện. Mỗi phần dưới đây là tóm tắt do KNEXUS biên soạn, kèm theo thông tin tác giả và đường dẫn đến bài gốc.

Từ AI có thể sử dụng đến AI đủ tin cậy để giao việc

Bài báo: AI vào doanh nghiệp: Tốt, nhưng chưa đủ để “giao việc”
Nguồn: Sở hữu trí tuệ và sáng tạo
Tác giả: Đỗ Lan
Ngày đăng: 02/10/2026

Bài viết ghi nhận chia sẻ của ông Nguyễn Tuấn Khang, đại diện IBM khu vực Đông Nam Á, về khoảng cách giữa đầu ra AI có thể sử dụng và chất lượng cần thiết để vận hành trong doanh nghiệp.

Khi nhiều AI Agent cùng tham gia một quy trình, doanh nghiệp cần điều phối quyền truy cập dữ liệu, các hành động được phép và cách kiểm tra kết quả. Bài cũng đề cập đến khảo sát của 3HORIZONS và CIO Vietnam, cho thấy việc ứng dụng rộng chưa đồng nghĩa với khả năng mở rộng và tạo ra giá trị kinh doanh. sohuutritue.net.vn

Đọc bài đầy đủ trên Sở hữu trí tuệ và sáng tạo →

Câu hỏi tiếp nối dành cho thành viên

Từ góc nhìn biên tập của KNEXUS:

• Trong quy trình của doanh nghiệp, AI đang hỗ trợ con người hay đã được giao quyền thực hiện các hành động?

• Ai xác định các tiêu chí chất lượng và phê duyệt kết quả trước khi sử dụng?

• Khi số lượng tác vụ tăng, cơ chế kiểm soát có đủ khả năng mở rộng không?

Những câu hỏi này có thể là điểm khởi đầu để doanh nghiệp rà soát mức độ sẵn sàng trước khi giao thêm công việc cho AI.

CIO Vietnam trân trọng cảm ơn tác giả Đỗ Lan và Sở hữu trí tuệ và Sáng tạo đã ghi nhận, chia sẻ nội dung từ CIO Summit 2026.

Bài tổng hợp sẽ tiếp tục được cập nhật khi có thêm bài báo. Nội dung bài gốc thuộc về tác giả và đơn vị xuất bản; phần tóm tắt và câu hỏi tiếp theo do KNEXUS biên soạn.

Đó là khoảng cách mà CIO Summit 2026 đặt trung tâm cuộc đối thoại với chủ đề “Human-Led, AI-First: From Pilots to P&L”.

Ngày 01/10 tại Riverside Palace, cộng đồng CIO Vietnam sẽ cùng nhìn vào khoảng cách ấy từ góc độ công nghệ, kinh doanh, tài chính và năng lực tổ chức. Giá trị của cuộc gặp nằm ở việc giúp mỗi thành viên có thêm cơ sở để đưa ra những quyết định đang chờ tại doanh nghiệp mình.

Từ hiệu quả của tác vụ đến hiệu quả của doanh nghiệp

Một ứng dụng AI giúp rút ngắn thời gian xử lý, tự động giảm chi phí hoặc tăng doanh thu. Thời gian được tiết kiệm cần được chuyển thành năng lực phục vụ lớn hơn, chất lượng tốt hơn, ít sai sót hơn hoặc nguồn lực được phân bổ hiệu quả hơn.

Vì vậy, đánh giá giá trị AI cần làm rõ ít nhất 3 điều: mốc so sánh trước khi triển khai, chỉ số kết quả và người sở hữu kết quả đó. Đồng thời, doanh nghiệp phải tính đến chi phí tích hợp, vận hành, giám sát và việc thay đổi cách làm việc.

Phiên “From AI Use Cases to P&L: Who Owns the Value?” đưa công nghệ, chiến lược và tài chính vào cùng một cuộc trao đổi. Câu hỏi dành cho người tham dự là: sáng kiến AI đang được đánh giá bằng khả năng của công nghệ, hay bằng thay đổi thực sự trong hoạt động kinh doanh?

Đây cũng là cơ sở để xem xét sáng kiến nào nên tiếp tục, thiết kế lại hoặc dừng lại.

Khi AI được quyền hành động, mô hình quản trị phải thay đổi

Với AI Assistant, người dùng thường xem xét đầu ra trước khi thực hiện công việc. Khi AI Agents được kết nối với hệ thống và được giao thực hiện nhiều bước trong quy trình, phạm vi quản trị mở rộng sang cả quyền hành động.

Doanh nghiệp cần xác định agent được truy cập dữ liệu nào, được thay đổi điều gì, giới hạn giao dịch đến đâu, khi nào phải xin phê duyệt và ai có quyền dừng hoạt động. Khả năng ghi nhận, kiểm tra và xử lý sai lệch trở thành một phần của thiết kế vận hành.

Các nội dung về điều phối AI ở quy mô doanh nghiệp, chuyển dịch từ AI Assistant sang AI Agents và bảo vệ AI sẽ giúp thành viên xem xét các vấn đề này.

Trước khi mở rộng quyền cho AI, tổ chức đã xác lập đủ quyền quyết định và trách nhiệm của con người chưa? Đây là câu hỏi kết nối cả 3 trụ cột SCALE – TRUST – LEAD.

Quyết định đầu tư cần bắt đầu từ nhu cầu vận hành

Lựa chọn hạ tầng và nền tảng AI cần dựa trên bài toán sử dụng cụ thể: số người dùng đồng thời, tốc độ phản hồi, độ nhạy cảm của dữ liệu, yêu cầu tích hợp và khả năng duy trì dịch vụ.

Chi phí cũng cần được nhìn nhận trong toàn bộ vòng đời. Bên cạnh năng lực tính toán và giấy phép, còn có dữ liệu, tích hợp, nhân sự vận hành, kiểm soát an toàn và khả năng chuyển đổi nền tảng về sau.

Những phiên về hạ tầng AI, đánh giá nền tảng và hiện đại hóa công nghệ đặt ra các câu hỏi đáng cân nhắc trước khi cam kết đầu tư:

• Doanh nghiệp đang mua năng lực nào, cho nhu cầu nào?

• Điều kiện nghiệm thu và tiêu chí mở rộng đã rõ chưa?

• Tri thức, dữ liệu và tài sản trí tuệ nào cần được giữ quyền chủ động?

Các câu hỏi này giúp cuộc trao đổi giữa CIO, đội ngũ kinh doanh và đối tác công nghệ đi vào cơ sở ra quyết định.

Dữ liệu khảo sát giúp đối chiếu; lãnh đạo vẫn phải lựa chọn

CIO Survey 2026, với sự đồng hành của EY, mang đến dữ liệu để các thành viên đối chiếu ưu tiên và kế hoạch công nghệ của mình với cộng đồng.

Một ưu tiên phổ biến trong khảo sát là một điểm khởi đầu để tìm hiểu thêm. Quyết định đầu tư vẫn cần được đặt trong bối cảnh chiến lược, mức độ sẵn sàng và giới hạn nguồn lực của từng tổ chức.

Kết hợp với các góc nhìn về pháp lý, an toàn và quản trị, kết quả khảo sát có thể giúp CIO chuẩn bị cho một cuộc trao đổi rõ ràng hơn với ban lãnh đạo: điều gì cần đầu tư, điều gì cần củng cố và điều gì cần làm rõ trước kế hoạch năm 2027.

Phiên “What Must CIOs Decide Now?” và “Ask CIO, CEO Anything About AI” tiếp nối những vấn đề ấy, dựa trên kinh nghiệm của những người trực tiếp ra quyết định. Thành viên có thể đưa vào cuộc đối thoại cả những câu hỏi về ngân sách, quyền hạn, tổ chức và năng lực của đội ngũ.

Mang đến một quyết định đang cần làm rõ

Để tận dụng ngày Summit, hãy chọn một vấn đề thực sự đang chờ ở doanh nghiệp: mở rộng một pilot, lựa chọn nền tảng, giao quyền cho agent hoặc phân công trách nhiệm giữa công nghệ và kinh doanh.

Chuẩn bị ngắn gọn bối cảnh, kết quả mong muốn và những điều còn chưa chắc chắn. Những thông tin đó sẽ giúp cuộc trao đổi trên sân khấu, tại Experience Zone hay trong giờ kết nối đi sâu hơn.

Chương trình được xây dựng với sự định hướng và đóng góp của Ban Cố vấn CIO Vietnam, sự đồng hành của 22 đối tác công nghệ cùng đội ngũ tổ chức. Những kinh nghiệm được thành viên chia sẻ sẽ tiếp tục làm phong phú cuộc đối thoại chung.

Sau Summit, điều đáng mang về là cơ sở để đưa ra một quyết định tốt hơn — và biết ai cần cùng mình thực hiện bước tiếp theo.

Buổi tối: Tiếp nối kết nối, mở ra chặng đường mới

Với các thành viên và khách mời đã xác nhận tham dự Gala Dinner, buổi tối là dịp để tiếp tục những cuộc trò chuyện sau hội nghị, hiểu thêm về câu chuyện nghề của nhau và tìm ra những mối quan tâm có thể cùng chia sẻ, hỗ trợ.

Chương trình sẽ giới thiệu CIO Awards 2026 — mục đích và tiêu chí ghi nhận những đóng góp của CIO và các lãnh đạo công nghệ. Anh Trần Viết Huân — President CIO Vietnam — sẽ tham gia qua kết nối trực tuyến, chia sẻ định hướng phát triển cộng đồng và công bố President CIO Vietnam Hanoi Chapter, cùng phần ra mắt đội ngũ điều hành.

Đây là sự tiếp nối giữa những vấn đề được trao đổi trong ngày và những con người sẽ đồng hành cùng nhau sau Summit. Một kết nối mới, một cuộc trò chuyện sâu hơn hoặc một lời hẹn gặp lại có thể mở đầu cho những đóng góp thiết thực trong chặng đường tiếp theo.

Gala Dinner đón khách từ 17:30, chương trình chính thức bắt đầu lúc 18:00, dành cho các thành viên và khách mời đã xác nhận tham dự.

Hẹn gặp các thành viên và khách mời tại CIO Summit 2026.

01/10/2026 · Riverside Palace, TP. Hồ Chí Minh
Đón tiếp từ 08:00 · Khai mạc lúc 08:50

Xem agenda và các phiên đối thoại tại đây

Bề ngoài, đây có vẻ là bài toán cung – cầu nhân sự. Nhưng nhìn kỹ hơn, vấn đề không nằm ở số lượng người. Vấn đề nằm ở cấu trúc năng lực.

Ngành công nghệ thông tin không thật sự thừa người. Ngành đang thừa những năng lực thực thi ở mức phổ thông, nhưng lại thiếu những năng lực giúp công nghệ vận hành an toàn, mở rộng được và tạo ra giá trị kinh doanh bền vững.

Đó là lý do vì sao nhiều công ty có thể tuyển được rất nhiều lập trình viên, kiểm thử viên, chuyên viên phân tích nghiệp vụ hay quản lý dự án, nhưng vẫn thiếu người đủ sức thiết kế kiến trúc, kiểm soát rủi ro, bảo đảm chất lượng hệ thống, đưa trí tuệ nhân tạo vào vận hành thực tế và gắn công nghệ với kết quả kinh doanh.

Khi trí tuệ nhân tạo làm tăng tốc đầu ra, năng lực chịu trách nhiệm trở nên đắt giá hơn

Trí tuệ nhân tạo đang làm thay đổi rất nhanh cấu trúc công việc trong ngành công nghệ thông tin.

Lập trình viên có thể viết mã nhanh hơn. Kiểm thử viên có thể phát hiện lỗi nhanh hơn. Quản lý dự án có thể theo dõi tiến độ hiệu quả hơn. Chuyên viên phân tích nghiệp vụ có thể tổng hợp yêu cầu nhanh hơn. Nói cách khác, rất nhiều lớp công việc mang tính thực thi đang được tăng tốc.

Nhưng chính lúc đó, một sự thật bắt đầu lộ rõ: tốc độ không đồng nghĩa với giá trị.

Doanh nghiệp có thể tạo ra nhiều đầu ra hơn, nhưng nếu thiếu người kiểm soát kiến trúc, thiếu người quản trị chất lượng dữ liệu, thiếu người thiết kế an toàn ngay từ đầu, thiếu người nhìn ra rủi ro vận hành và thiếu người gắn trí tuệ nhân tạo với mục tiêu kinh doanh, thì tốc độ càng cao, rủi ro càng lớn.

Trong giai đoạn trước, lợi thế có thể nằm ở việc ai làm nhanh hơn. Trong thời kỳ trí tuệ nhân tạo, lợi thế sẽ nằm ở việc ai kiểm soát tốt hơn, tích hợp tốt hơn và chịu trách nhiệm tốt hơn.

Những năng lực đang “thừa” thực ra là gì?

Cần nói rõ: “thừa” ở đây không có nghĩa là con người không có giá trị. “Thừa” ở đây nghĩa là doanh nghiệp đang tập trung quá nhiều nguồn lực vào những năng lực ngày càng dễ được tăng tốc hoặc chuẩn hóa.

Đó thường là các nhóm năng lực như:

• Viết mã ở mức thực thi, làm theo đầu bài rõ ràng

• Kiểm thử thủ công hoặc kiểm thử theo kịch bản cơ bản

• Phân tích yêu cầu ở mức ghi nhận và mô tả

• Quản lý dự án theo dõi tiến độ thuần túy

• Kỹ năng điện toán đám mây, cơ sở dữ liệu, an toàn thông tin hay mạng ở mức nền tảng

• Năng lực triển khai theo khung mẫu có sẵn

Đây đều là những năng lực cần thiết. Nhưng nếu tổ chức chỉ dừng ở đây, doanh nghiệp sẽ có rất nhiều người “làm được việc”, nhưng lại thiếu những người “bảo đảm việc đó tạo ra kết quả đúng”.

Và đó chính là khoảng trống lớn nhất.

Những năng lực nào đang thiếu nghiêm trọng?

Thị trường hiện không thiếu người biết làm việc với công nghệ. Thị trường đang thiếu những người có thể biến công nghệ thành một năng lực vận hành đáng tin cậy.

Có 5 nhóm năng lực đang thiếu rõ rệt.

1. Năng lực kiến trúc và độ bền hệ thống

Doanh nghiệp thiếu những người có thể thiết kế hệ thống đủ khả năng mở rộng, đủ tin cậy, đủ an toàn và đủ linh hoạt để chạy trong môi trường thực tế.

Không phải chỉ là “vẽ giải pháp”, mà là thiết kế sao cho hệ thống chịu được tăng trưởng, thay đổi và rủi ro.

2. Năng lực quản trị và kiểm soát trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo không thể được đưa vào doanh nghiệp chỉ bằng các buổi trình diễn hoặc thử nghiệm nhỏ. Nó cần các nguyên tắc sử dụng, quyền hạn rõ ràng, cơ chế kiểm soát, trách nhiệm giải trình và hệ thống theo dõi đủ chặt.

Đây là lớp năng lực mà rất ít doanh nghiệp hiện có đủ.

3. Năng lực gắn công nghệ với kết quả kinh doanh

Nhiều đội ngũ rất mạnh về công nghệ, nhưng yếu ở chỗ trả lời câu hỏi đơn giản nhất: công nghệ này giúp doanh nghiệp tăng gì, giảm gì, nhanh hơn ở đâu và đáng đầu tư đến mức nào?

Khả năng nói ngôn ngữ kinh doanh, đo hiệu quả đầu tư và kết nối công nghệ với ưu tiên doanh nghiệp đang là một khoảng trống lớn.

4. Năng lực quản trị thay đổi và thúc đẩy chấp nhận

Công nghệ tốt không tự tạo ra giá trị. Giá trị chỉ xuất hiện khi con người chấp nhận dùng nó, quy trình thay đổi theo nó và tổ chức đủ tin để vận hành cùng nó.

Vì vậy, quản trị thay đổi và thúc đẩy chấp nhận không còn là phần phụ. Nó là điều kiện để trí tuệ nhân tạo tạo ra tác động thật.

5. Năng lực điều phối liên chức năng

Trí tuệ nhân tạo, dữ liệu, an toàn thông tin, tuân thủ, tài chính và kinh doanh không còn là các vùng riêng biệt. Doanh nghiệp cần những người có thể kết nối nhiều bên, xử lý các đánh đổi và giữ cho toàn bộ hệ thống cùng chạy theo một logic chung.

Đây là năng lực rất khó đào tạo nhanh, nhưng lại là năng lực quyết định khả năng mở rộng thật sự.

Vấn đề không phải tuyển thêm người, mà là đào tạo lại đúng người

Phản xạ phổ biến của nhiều công ty là tiếp tục tuyển thêm người cho những khoảng thiếu hụt hiện tại. Nhưng nếu không đổi cấu trúc năng lực, doanh nghiệp chỉ đang đổ thêm nguồn lực vào một mô hình cũ.

Cách đi đúng hơn là xem lực lượng đang “dư” như một nguồn dự trữ để chuyển hóa.

Ví dụ:

• Lập trình viên có thể được đào tạo lại để chuyển sang độ tin cậy hệ thống, kiến trúc hoặc quản trị trí tuệ nhân tạo

• Kiểm thử viên có thể chuyển lên kỹ thuật chất lượng, xác thực đầu ra trí tuệ nhân tạo hoặc kiểm soát rủi ro

• Chuyên viên phân tích nghiệp vụ có thể phát triển sang thiết kế lại quy trình, phân tích giá trị kinh doanh hoặc thúc đẩy chấp nhận trí tuệ nhân tạo

• Quản lý dự án có thể nâng lên thành quản trị triển khai liên chức năng và dẫn dắt thay đổi

• Kỹ sư cao cấp có thể phát triển thành lớp kiến trúc sư, người kiểm soát hiệu năng, người bảo vệ chất lượng vận hành

Đây mới là hướng đi tạo khác biệt. Không phải tìm người hoàn toàn mới cho mọi khoảng trống, mà là nâng cấp đúng lớp nhân lực hiện có để lấp vào lớp năng lực thị trường đang thiếu.

Chiến lược nhân tài mới phải bắt đầu từ bản đồ năng lực, không phải từ chức danh

Một sai lầm lớn của nhiều doanh nghiệp là xây chiến lược nhân tài quanh chức danh. Nhưng trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang làm mờ ranh giới công việc, điều doanh nghiệp cần quản trị không còn là tên vị trí, mà là bản đồ năng lực.

Doanh nghiệp nên tự hỏi:

• Năng lực nào đang dư tương đối?

• Năng lực nào đang thiếu nghiêm trọng?

• Năng lực nào có thể chuyển đổi được từ nội bộ?

• Vai trò nào cần tuyển mới, vai trò nào nên đào tạo lại?

• Lộ trình học tập nào cần được cá nhân hóa theo cấp độ và theo dự án?

Khi chưa trả lời được những câu hỏi này, doanh nghiệp rất dễ tiếp tục đào tạo sai, tuyển sai và dùng người sai.

Tương lai sẽ thuộc về những doanh nghiệp biết chuyển “người làm tác vụ” thành “người giữ hệ thống”

Bài toán nhân tài trong ngành công nghệ thông tin từ nay đến năm 2030 sẽ không còn là có bao nhiêu người biết viết mã, kiểm thử hay triển khai.

Câu hỏi quan trọng hơn sẽ là:

• Ai đủ sức giữ cho hệ thống vận hành ổn định?

• Ai đủ sức bảo đảm trí tuệ nhân tạo được dùng có trách nhiệm?

• Ai đủ sức nối công nghệ với giá trị kinh doanh?

• Ai đủ sức dẫn dắt thay đổi để tổ chức hấp thụ công nghệ mới?

Những doanh nghiệp trả lời được các câu hỏi đó sẽ đi nhanh hơn và vững hơn. Những doanh nghiệp không trả lời được sẽ tiếp tục rơi vào nghịch lý: đội ngũ đông nhưng năng lực lõi vẫn thiếu, chi phí tăng nhưng giá trị không tăng tương xứng.

Nói ngắn gọn, thời đại trí tuệ nhân tạo không làm ngành công nghệ thông tin thiếu người hơn. Nó làm lộ rõ hơn một sự thật cũ:

doanh nghiệp không cần nhiều người hơn một cách chung chung; doanh nghiệp cần đúng những người có thể biến tốc độ thành giá trị, và biến tự động hóa thành một hệ thống có thể tin cậy.

Câu hỏi gợi mở để hành động

1. Trong tổ chức của bạn hiện nay, nhóm năng lực nào đang dư tương đối nhưng chưa được chuyển hóa thành lợi thế mới?

2. Những khoảng thiếu hụt lớn nhất của doanh nghiệp nằm ở kỹ năng thực thi, hay nằm ở kiến trúc, quản trị, quản trị thay đổi và giá trị kinh doanh?

3. Bao nhiêu phần trăm lực lượng hiện tại có thể được đào tạo lại để lấp vào các vai trò đang thiếu thay vì tiếp tục tuyển mới?

4. Lộ trình học tập hiện nay của doanh nghiệp đang được thiết kế theo chức danh, hay theo bản đồ năng lực và nhu cầu dự án thực tế?

5. Trong 6 tháng tới, đâu là 3 năng lực doanh nghiệp bạn cần đầu tư mạnh nhất để không tiếp tục rơi vào vòng xoáy “thừa người làm, thiếu người chịu trách nhiệm”?

6. Bạn sẽ thay đổi chiến lược nhân tài như thế nào để đào tạo không còn là hoạt động hỗ trợ, mà trở thành một đòn bẩy cạnh tranh thực sự?

Tổng hợp và biên tập:
Thủy Đặng - Managing Director| CIO Vietnam

Khoảng 90% câu trả lời mình nhận được luôn là: Networking. Learning. Và tìm kiếm cơ hội để phát triển sự nghiệp.

Đó đều là những nhu cầu rất thật, rất chính đáng. Nhưng càng đi lâu và đi sâu với nghề làm cộng đồng, mình lại càng thấm thía một điều:

Lý do đưa một người tham gia cộng đồng, chưa chắc đã là lý do họ ở lại cộng đồng từ 1 năm, 3 năm, 5 năm, hay cả một thập kỷ.

Thực tế bây giờ, chúng ta chẳng hề thiếu cơ hội để networking. Cũng chẳng hề thiếu nơi để học.

Từ Coursera, Udemy, LinkedIn cho đến YouTube; từ hàng tá khóa học ngắn hạn đến những tập báo cáo dày cộp của các hãng nghiên cứu, tư vấn hay nhà cung cấp giải pháp… Thông tin, kiến thức ở khắp mọi nơi và với sự bùng nổ của AI thì kiến thức, thông tin chưa bao giờ trở nên dễ dàng đến thế, nhưng khi đó chúng ta lại gặp một thách thức khác. Vậy chúng ta chọn hay quyết định điều gì?

Một cơ hội công việc có thể thúc đẩy ta chủ động kết nối với ai đó. Nhưng khi thông tin đã thừa mứa, một nhu cầu sâu hơn, bức thiết hơn bắt đầu lộ diện: nhu cầu được đối chiếu.

• Đối chiếu điều mình đang trăn trở với người đã từng trả giá và đã bước qua.

• Đối chiếu một quyết định triệu đô với kinh nghiệm thực tế của người trong cùng ngành.

• Đối chiếu xem tổ chức của mình đang đi đến đâu so với thực tế bên ngoài.

Và đôi khi, đơn giản chỉ là cần một không gian đủ an tâm để nghe một người đồng đẳng nói: “Tôi cũng từng vấp phải đúng vấn đề này.”

Đó là lúc chúng ta cần thẳng thắn nhìn lại bản chất của từ “Community”.

Đông người chưa chắc đã là cộng đồng

Bây giờ, người ta dùng chữ “community” ngày càng trở nên phố biến.

Một group Facebook có vài chục nghìn tài khoản ảo. Một tệp khách hàng. Một danh bạ email lưu trữ hàng vạn liên hệ. Có một hội thảo vài trăm người ngồi kín ghế… tất cả đều được gắn mác “community”.

Nhưng đông người chưa bao giờ đồng nghĩa với việc đã có một cộng đồng:

• Database cho biết mình đang lưu thông tin của ai.

• Audience cho biết ai đang nghe mình nói.

• Network cho biết mình có thể tiếp cận ai.

Còn Community chỉ thực sự có giá trị, thực sự sống khi giữa những con người ấy bắt đầu hình thành: một điểm chung đủ quan trọng, những mối quan hệ thực chất, sự tương tác hai chiều, niềm tin (trust) và dòng chảy giá trị được bồi đắp qua thời gian.

Chữ community vốn bắt rễ từ common — những điều được sẻ chia chung. Xưa kia, đó là một vùng đất, một ngôi làng. Ngày nay, cái chung ấy là chung nghề nghiệp, chung gánh nặng trách nhiệm, chung bài toán khó, hay chung khát vọng đưa công nghệ tạo ra giá trị thực cho doanh nghiệp.

Nhưng điểm chung mới chỉ là vạch xuất phát.

Một nghìn người làm công nghệ xếp cạnh nhau chưa tạo nên một cộng đồng. Một nghìn cái tên CIO nằm chung trong một file tính cũng chỉ là danh bạ. Nó chỉ trở thành cộng đồng khi có thêm sự gắn kết, đối thoại thực chất, sự an toàn tâm lý và quan trọng nhất: cảm giác mình thực sự thuộc về nơi này.

Nói một cách mộc mạc nhất sau nhiều năm làm việc cùng các anh chị em thành viên:

Cộng đồng là một hệ thống quan hệ giữa những con người có chung một mối bận tâm lớn, đủ tin cậy để học hỏi, nâng đỡ và cùng nhau tạo ra những giá trị mà nếu đứng một mình, từng cá nhân khó lòng làm được.

Network trả lời: “Tôi biết ai?” — Community trả lời: “Tôi thuộc về đâu?”

Đây là sự chuyển dịch mà mình nhìn thấy rõ nhất qua hơn một thập kỷ đồng hành cùng CIO Vietnam.

Một người có thể quen biết rất rộng. Đi cà phê, đi ăn uống, chạm ly ở các buổi tiệc, kết nối LinkedIn với nhau suốt hàng năm trời. Nhưng lạ lùng thay, đến khi doanh nghiệp đứng trước một dự án công nghệ sống còn, họ lại chẳng biết người bạn mình quen đang làm gì, có thế mạnh gì, hay từng giải quyết bài toán đó như thế nào để mở lời tham vấn.

Quen mặt chưa chắc đã có quan hệ. Có một danh bạ kết nối chưa chắc đã có một cộng đồng.

Networking có thể đưa chúng ta đến cùng một căn phòng. Nhưng để đi đường dài, hành trình gắn kết phải đi qua những nấc thang rất khác:

Gặp gỡ- Kết nối- Xây dựng niềm tin - thuộc về - cùng đóng góp

• Có mối quan hệ thì người ta mới tiếp tục đối thoại sau khi sự kiện khép lại.

• Có niềm tin (trust) thì người ta mới dám ngồi xuống nói thật về những thất bại — thứ không bao giờ xuất hiện trên slide thuyết trình.

• Có cảm giác thuộc về thì người ta mới thấy an lòng: “Đây là nơi có những người thực sự hiểu áp lực của mình.”

• Và sự đóng góp xuất hiện khi tâm thế chuyển dịch từ: “Tôi nhận được gì từ nơi này?” sang “Tôi có thể sẻ chia điều gì cho những người đang đi cùng con đường?”

Đó là khoảnh khắc một network chuyển mình thành một cộng đồng thực sự.

Giá trị của cộng đồng không phải là đưa thêm thông tin

Khi thông tin tràn lan, thứ đắt giá nhất còn lại là: Trải nghiệm thực chiến (Experience), bối cảnh cụ thể (Context) và năng lực phán đoán (Judgment).

Một bản báo cáo quốc tế có thể chỉ ra xu hướng trong 5 năm tới. Một framework chuẩn có thể vạch ra các bước bài bản. Một công cụ AI có thể tổng hợp hàng trăm case study chỉ với một cú nhấp chuột.

Nhưng chỉ có một người đã từng trực tiếp xắn tay vào làm, từng nếm trải áp lực tiến độ, từng xử lý khủng hoảng ngân sách và con người mới có thể nói với bạn

• “Điểm nghẽn thực sự khi triển khai thực tế không nằm ở công nghệ, mà nằm ở chỗ này…”

• “Sáu tháng đầu chúng tôi cũng tính y như anh, nhưng ra thực tế phải đập đi làm lại vì lý do này…”

• “Nếu được quay lại từ đầu, tôi sẽ chọn cách làm khác.”

Đó không đơn thuần là việc trao đổi kiến thức (knowledge transfer). Đó là sự chuyển giao trải nghiệm thật trong nghề (experience transfer).

Và khi những trải nghiệm ấy được đặt cạnh nhau, trau đổi và tích lũy trong một không gian tin cậy, cộng đồng sẽ tạo ra một tài sản vô giá: trí tuệ tập thể (Collective Intelligence), giúp mỗi người tự tin đưa ra những quyết định đúng đắn và giảm rủi ro.

Có những giá trị rất khó đo đếm bằng những con số trên dashboard:

• Là lời tâm sự của một anh quản lý: sau kỳ CIO Summit năm ấy, đội ngũ của anh bỗng chủ động thay đổi tư duy làm việc — điều mà trước đó anh nói mãi rằng nội bộ không chuyển.

• Là câu chuyện của một bạn trẻ, chỉ nhờ một cuộc trò chuyện ngắn bên lề với một đàn anh đi trước mà bỗng nhận ra hướng đi, tự tin rẽ sang một nấc thang sự nghiệp mới.

• Hay đơn giản là việc nhìn thấy người khác vượt qua một rào cản tương tự, để bản thân được tiếp thêm niềm tin: “Họ làm được, mình cũng sẽ tìm ra cách.”

Suy cho cùng, một cộng đồng chỉ thực sự có lý do tồn tại khi: chúng ta bước vào vì tìm kiếm một lời giải cho riêng mình, nhưng qua năm tháng đồng hành, chính sự hiện diện và trải nghiệm của ta lại trở thành nền móng cho người đi sau mình

Năm 2027, anh chị mong muốn cộng đồng chúng ta sẽ làm gì cùng nhau?

Thị trường tuyển dụng CIO trong năm 2026 được dự báo sẽ sôi động hơn nữa, đặc biệt với những lãnh đạo có khả năng biến AI từ thử nghiệm thành giá trị doanh nghiệp thực sự. Nhưng điều doanh nghiệp tìm kiếm lúc này không chỉ là một người giỏi công nghệ. Họ cần một CIO có thể kết nối giữa chiến lược kinh doanh, dữ liệu, vận hành, thay đổi tổ chức và thực thi AI ở quy mô lớn.

Tuyển dụng CIO năm 2026: nóng hơn, và chọn lọc hơn

Nếu năm 2025 là giai đoạn nhiều doanh nghiệp còn quan sát, thử nghiệm và dè dặt với AI, thì năm 2026 được xem là thời điểm chuyển hẳn sang hành động. Các công ty không còn chỉ tìm một lãnh đạo công nghệ để quản lý hệ thống. Họ đang tìm những CIO có thể dẫn dắt AI, đổi mới, chuyển đổi và tạo ra giá trị kinh doanh rõ ràng.

Theo các công ty săn đầu người cấp cao, nhu cầu tuyển CIO đang tăng mạnh, nhất là với những ứng viên có thể xây dựng tầm nhìn chung về AI, thúc đẩy ứng dụng AI vào doanh nghiệp, đồng thời cải thiện hiệu quả đầu tư, hiệu quả vận hành và mức độ an toàn của môi trường công nghệ.

Nói cách khác, doanh nghiệp không còn tuyển CIO để “giữ đèn luôn sáng”. Họ tuyển CIO để giúp công ty tăng tốc, tối ưu, mở rộng và cạnh tranh tốt hơn trong một giai đoạn mà AI đang làm thay đổi cách doanh nghiệp vận hành.

Vai trò CIO đang dịch chuyển từ hỗ trợ sang tạo giá trị cấp doanh nghiệp

Nhiều nhà tuyển dụng cấp cao cho rằng vai trò CIO trong vài năm gần đây đã thay đổi mạnh: từ một chức năng thiên về back-office sang một vị trí trực tiếp tạo ra giá trị cho doanh nghiệp.

Những trách nhiệm trước đây thường nghiêng về CTO giờ đang dịch chuyển nhiều hơn về phía CIO, đặc biệt khi AI đi vào thực thi ở cấp doanh nghiệp. Bởi để triển khai AI thực sự, doanh nghiệp không chỉ cần mô hình hay công cụ. Họ cần hạ tầng, dữ liệu, governance, tích hợp hệ thống, bảo mật, thay đổi quy trình và thay đổi cách con người làm việc. Tất cả những điều đó đặt CIO vào trung tâm.

Nếu năm 2025 là giai đoạn hội đồng quản trị còn lúng túng giữa cơn sốt AI và chưa rõ nên làm gì, thì sang 2026, giai đoạn chờ xem đã kết thúc. Doanh nghiệp bắt đầu tìm kiếm những “kiến trúc sư của sự linh hoạt” — các CIO có thể đưa tổ chức đi từ thử nghiệm AI sang production thực sự.

Vì thế, ứng viên CIO được săn đón nhất hiện nay không chỉ là một lãnh đạo công nghệ. Họ phải giống một người dẫn dắt chuyển đổi doanh nghiệp có nền tảng công nghệ vững và trí tuệ cảm xúc cao.

Doanh nghiệp muốn CIO vừa hiểu business, vừa hiểu công nghệ

Một trong những thay đổi lớn nhất của thị trường tuyển CIO là doanh nghiệp ngày càng coi trọng năng lực kinh doanh ngang với độ sâu công nghệ.

Những ứng viên được đánh giá cao là những người có khả năng “song ngữ”: có thể nói câu chuyện lợi nhuận, chi phí, tăng trưởng và hiệu quả với hội đồng quản trị, đồng thời vẫn nói được câu chuyện kiến trúc, nền tảng và kỹ thuật với đội ngũ công nghệ.

Ngoài ra, doanh nghiệp cũng tìm kiếm những CIO có khả năng dẫn dắt trong môi trường thay đổi liên tục. Điều đó đòi hỏi sự dẻo dai về cảm xúc, năng lực phối hợp liên phòng ban và kinh nghiệm giảm nợ công nghệ để giải phóng nguồn lực cho đổi mới.

Trong bối cảnh môi trường ngày càng phức tạp, CIO phải là người giao tiếp giỏi, điều phối tốt và biết giữ nhịp cho cả “dàn nhạc công nghệ” trong doanh nghiệp. Họ không chỉ quản lý hệ thống, mà còn phải kết nối dữ liệu, an toàn thông tin, vận hành, quy trình và các nhóm kinh doanh để cùng tạo ra kết quả.

Hiểu AI bây giờ không còn là lợi thế, mà là điều kiện tối thiểu

Nếu trước đây kinh nghiệm với AI còn được xem là một điểm cộng, thì đến năm 2026, nó đã trở thành điều kiện nền tảng cho các ứng viên CIO.

Tuy nhiên, doanh nghiệp không tìm một CIO biết tự xây mô hình AI. Họ tìm một lãnh đạo hiểu cách quản trị AI, hiểu các mối phụ thuộc liên quan đến dữ liệu, hạ tầng công nghệ, đào tạo lực lượng lao động và mức độ sẵn sàng của tổ chức.

Ứng viên sáng giá là người có thể chứng minh họ đã từng triển khai được “tốc độ đi cùng hàng rào kiểm soát” — nghĩa là biết tăng tốc ứng dụng AI nhưng vẫn làm cho rủi ro trở nên nhìn thấy được, đo được và kiểm soát được.

Điều này rất quan trọng vì AI không chỉ là bài toán công nghệ. AI là bài toán thay đổi văn hóa và cách làm việc. Doanh nghiệp cần những CIO có thể giúp mọi người nhìn thấy lợi ích thật, hiểu cách làm mới và tin rằng thay đổi này đáng để đi theo.

Ở đây, slide đẹp hay chiến lược trên giấy là chưa đủ. CIO giỏi phải giúp các bên liên quan thấy rất rõ: hôm nay họ đang làm thế nào, ngày mai họ có thể làm khác ra sao, và giá trị cụ thể là gì.

Kỹ năng quản trị thay đổi trở thành năng lực sống còn của CIO

Nhiều chuyên gia tuyển dụng đều đồng ý rằng điểm khó nhất của AI không nằm ở công cụ, mà nằm ở con người.

Khi AI đi vào tổ chức, nó làm thay đổi công việc, quy trình, cách ra quyết định và cả tâm lý của đội ngũ. Vì vậy, quản trị thay đổi đang trở thành một trong những năng lực quan trọng nhất của CIO.

CIO thành công không chỉ biết triển khai công nghệ. Họ phải thắng được “trái tim và khối óc” của các bên liên quan trong doanh nghiệp. Họ cần xây đồng thuận, kể được câu chuyện thay đổi, lựa chọn đúng nhịp độ triển khai và tôn trọng bối cảnh riêng của tổ chức mới có thể áp dụng đúng phương pháp chuyển đổi.

Trong bối cảnh AI phát triển quá nhanh, nhiều doanh nghiệp rơi vào trạng thái vừa hứng khởi vừa bối rối. Họ nghe rất nhiều về việc phải tuyển người giỏi AI, phải đầu tư vào AI, nhưng lại chưa nhìn thấy mức tăng năng suất đủ rõ để biện minh cho khoản đầu tư đó. Chính vì vậy, CIO ngày nay phải giữ được sự tỉnh táo: dùng AI để tạo giá trị cho doanh nghiệp, chứ không chạy theo AI như một biểu tượng xu hướng.

CIO phải đi trên dây: tăng hiệu quả nhưng không làm hỏng hệ thống

Một CIO giỏi trong năm 2026 phải xử lý rất tốt một thế cân bằng khó.

Một mặt, họ cần chứng minh AI có thể tạo ra hiệu quả, tiết kiệm chi phí và cải thiện tốc độ. Mặt khác, họ không được để điều đó làm tổn hại đến đổi mới dài hạn, chất lượng dịch vụ, tính liên tục vận hành, hiệu suất hệ thống hay trải nghiệm khách hàng.

Đã có những trường hợp doanh nghiệp đẩy nhanh AI theo áp lực từ hội đồng quản trị hoặc C-suite mà không thẩm định kỹ, dẫn đến tác động tiêu cực đến dịch vụ, trải nghiệm khách hàng, văn hóa nội bộ và cả uy tín thương hiệu. Những bài học này cho thấy CIO cần tiếp cận AI theo hướng thực dụng và có kiểm soát hơn: xây đồng thuận, chọn use case phù hợp, thiết kế roadmap rõ ràng, rồi mới tăng tốc.

Ngành nào sẽ tuyển CIO mạnh hơn trong năm 2026?

Các lĩnh vực có nhu cầu tuyển CIO cao thường là những lĩnh vực đang tăng trưởng và chịu áp lực phải biến dữ liệu thành giá trị nhanh.

Một số ngành được đánh giá có nhu cầu nổi bật gồm: y tế, du lịch và khách sạn, hàng không vũ trụ và quốc phòng, dịch vụ tài chính, và dịch vụ chuyên môn. Đây là những ngành vừa cần tăng tốc đổi mới, vừa chịu sức ép cao về hiệu quả, dữ liệu, an toàn và trải nghiệm khách hàng.

Các doanh nghiệp trong ngành chịu quản lý chặt như fintech, y tế và công nghệ sinh học càng cần CIO mạnh hơn, vì hành trình đưa AI vào vận hành trong các môi trường này khó hơn nhiều so với những ngành ít ràng buộc hơn.

Một điểm thú vị là nhiều doanh nghiệp hiện muốn CIO có đủ hiểu biết về mô hình kinh doanh để có thể vào việc rất nhanh. Nhưng ngược lại, cũng có những doanh nghiệp chủ động tìm CIO từ ngoài ngành như một cách đưa tư duy mới vào tổ chức để tạo thay đổi thật.

Thu nhập CIO tăng lên vì phạm vi trách nhiệm đã lớn hơn nhiều

Mức đãi ngộ dành cho CIO đang tăng lên rõ rệt vì vai trò này ngày càng ôm nhiều trách nhiệm hơn. Không ít CIO hiện không chỉ phụ trách công nghệ thông tin, mà còn phụ trách dữ liệu, số hóa, sản phẩm, an toàn thông tin và các chương trình chuyển đổi.

Việc ngày càng nhiều CIO báo cáo trực tiếp cho CEO cũng phản ánh tầm quan trọng chiến lược đang tăng lên của vị trí này.

Khi CEO gom nhiều chức năng quan trọng về dưới CIO để tạo sự thống nhất về kiến trúc và vận hành, mức lương và cơ chế giữ chân cũng tăng theo. Nhiều gói thưởng biến động hiện bắt đầu gắn trực tiếp với các cột mốc chuyển đổi số và AI. Ngoài lương, doanh nghiệp cũng đầu tư nhiều hơn vào đào tạo, chứng chỉ, executive coaching và các cơ chế giữ chân dài hạn.

CIO thành công trong năm 2026 sẽ được đo bằng giá trị, không chỉ bằng tiến độ

Một điểm rất quan trọng trong bức tranh tuyển dụng mới là cách doanh nghiệp đánh giá thành công của CIO cũng đang thay đổi.

Trước đây, hoàn thành dự án đúng hạn, đúng ngân sách có thể đã là một thành tích lớn. Nhưng trong năm 2026, điều đó không còn đủ. Doanh nghiệp sẽ hỏi sâu hơn: dự án đó có thực sự tạo ra giá trị đo được cho doanh nghiệp hay không?

Thành công của CIO sẽ được đánh giá bằng khả năng nối liền khoảng cách giữa thử nghiệm công nghệ — đặc biệt là AI và cloud — với giá trị doanh nghiệp có thể đo lường. Điều đó có nghĩa là CIO phải gắn chặt hơn với các chỉ số tài chính, hiệu quả vận hành và tác động kinh doanh thực sự.

Song song với đó, hợp tác liên phòng ban cũng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Dữ liệu, an toàn thông tin và hạ tầng ngày càng phụ thuộc vào nhau, nên CIO không thể vận hành như một “vương quốc riêng”. Những CIO thành công nhất là những người xem CISO, CFO, CDO và CHRO là đồng minh chiến lược, chứ không phải đối thủ tranh ngân sách.

Kể được câu chuyện AI sẽ là một kỹ năng quyết định

Cuối cùng, một CIO giỏi trong năm 2026 không chỉ cần làm được việc. Họ còn phải kể được câu chuyện về AI cho toàn tổ chức hiểu.

CIO phải giúp các bên liên quan thấy AI có ý nghĩa gì với công việc của họ, với chiến lược doanh nghiệp, với mô hình vận hành trong 20–30 năm tới. Đây không chỉ là truyền thông nội bộ. Đây là năng lực giúp doanh nghiệp cùng nhìn về một hướng trong một giai đoạn thay đổi rất lớn.

Vai trò CIO luôn tiến hóa theo tác động của công nghệ lên business. Nhưng ở thời điểm này, nghịch lý AI đang hiện ra rất rõ: công nghệ thay đổi nhanh đến mức con người khó theo kịp, trong khi chính sự thay đổi của con người lại quyết định việc AI có tạo ra giá trị thật hay không.

Vì vậy, CIO của năm 2026 vẫn cần kỹ năng công nghệ, nhưng chừng đó là chưa đủ. Họ cần thêm năng lực quản trị thay đổi, kết nối dữ liệu với giá trị, phối hợp liên chức năng và kể được một câu chuyện đủ thuyết phục để đưa cả tổ chức đi cùng.

3. Next Action

1. Nếu doanh nghiệp của bạn tuyển một CIO trong 12 tháng tới, tiêu chí đang nghiêng nhiều hơn về vận hành công nghệ hay về năng lực tạo giá trị doanh nghiệp từ AI và dữ liệu?

2. Trong tổ chức hiện nay, CIO đã thực sự được nhìn như một người dẫn dắt chuyển đổi business, hay vẫn chủ yếu bị kỳ vọng như người giữ cho hệ thống vận hành ổn định?

3. Khoảng trống lớn nhất của đội ngũ lãnh đạo công nghệ hiện nằm ở đâu: hiểu business, quản trị thay đổi, phối hợp liên phòng ban, hay năng lực đưa AI từ pilot sang production?

4. Các sáng kiến AI hiện tại của doanh nghiệp có đang tạo ra giá trị đo được, hay mới dừng ở mức hứng khởi, thử nghiệm và kỳ vọng?

5. Trong 90 ngày tới, đâu là một năng lực CIO cần được ưu tiên nâng cấp nhất để giúp tổ chức tiến gần hơn tới mục tiêu tăng trưởng, hiệu quả và sẵn sàng cho AI?

6. Bạn sẽ làm gì để giúp CIO hoặc đội ngũ công nghệ của mình kể rõ hơn câu chuyện: AI sẽ tạo giá trị gì, cho ai, bằng cách nào và trong khung kiểm soát ra sao?

Tổng hợp và biên tập từ cio.com
Thủy Đặng
Managing Director| CIO Vietnam

Đây là lúc nhiều CIO, CTO, CDO, CISO, CxO và đội ngũ công nghệ bắt đầu nhìn lại một năm đã qua, rà soát các khoản đầu tư và chuẩn bị technology agenda, kế hoạch và ngân sách CNTT cho năm tiếp theo.

Ở thời điểm này, điều cần có lẽ không phải thêm một danh sách xu hướng mới.

Mà là một khoảng dừng để nhìn lại, đối chiếu và ra quyết định:

Khoản đầu tư nào nên tiếp tục?
Use case nào nên scale, redesign hay dừng?
Ưu tiên nào cần đứng đầu agenda 2027?
Doanh nghiệp còn thiếu capability nào để thực thi?
Và ai sẽ thực sự sở hữu outcome?

Năm 2026, những câu hỏi ấy càng trở nên rõ ràng hơn khi AI bắt đầu dịch chuyển từ thử nghiệm sang những quyết định đầu tư lớn hơn.

Vì vậy, CIO Summit 2026 – Human-Led, AI-First: From Pilots to P&L không được xây dựng chỉ để nói thêm về AI. Chương trình diễn ra ngày 01/10/2026 tại Riverside Palace, TP.HCM, hướng tới một ngày để những người trực tiếp đưa ra, thực thi và chịu trách nhiệm cho các quyết định công nghệ cùng đối chiếu dữ liệu, case thực tế và kinh nghiệm từ peers.

Nếu chỉ có một ngày để nhìn lại các quyết định công nghệ trước khi chốt kế hoạch 2027, đây là ngày được thiết kế cho việc đó.

Ba trụ cột của CIO Summit 2026

SCALE — đưa AI và công nghệ từ thử nghiệm sang quy mô doanh nghiệp và tạo ra giá trị.

TRUST — xây nền tảng đủ tin cậy để mở rộng, từ data, architecture, cybersecurity đến governance và risk.

LEAD — xác định ưu tiên, phân bổ nguồn lực, tạo ownership và dẫn dắt tổ chức từ quyết định đến outcome.

Ba trụ cột cũng phản ánh một thay đổi ngày càng rõ trong vai trò Technology Leader:

Không chỉ lựa chọn công nghệ, mà phải kết nối công nghệ với business, con người và khả năng thực thi của tổ chức.

Những khung giờ cần lưu ý

08:00–08:40 | Welcome, Networking & Experience Zone
Nên có mặt từ đầu để có thời gian gặp peers, speakers và đối tác, đồng thời ổn định trước khi chương trình chính thức bắt đầu.

08:50–09:00 | Opening Remarks – Human-Led, AI-First: From Pilots to P&L
Trần Nhất Minh – Conference Chair, CIO Summit 2026; Chair of the Board of Advisor, CIO Vietnam; Deputy CEO cum CIO, VIB Bank mở đầu chương trình và đặt bối cảnh cho câu hỏi xuyên suốt của cả ngày: khi AI dịch chuyển từ thử nghiệm sang đầu tư quy mô lớn, doanh nghiệp cần làm rõ value, ownership và accountability như thế nào.

Đây là phần không nên bỏ lỡ, bởi context được đặt từ phiên khai mạc sẽ nối trực tiếp sang Executive Panel đầu tiên.

09:05–10:00 | From AI Use Cases to P&L: Who Owns the Value?

Executive Panel đi thẳng vào câu hỏi cốt lõi khi AI chuyển từ pilot sang business outcome: ai thực sự sở hữu giá trị và chịu trách nhiệm cho kết quả?

Ai thực sự sở hữu giá trị?

Góc nhìn từ CIO, business leader và CFO giúp người tham dự nhìn rõ hơn mối quan hệ giữa technology investment, accountability và P&L.

10:05–11:15 | AI Value Shift → AI Agents → Enterprise Technology

Chuỗi nội dung tiếp theo mở rộng từ sự dịch chuyển giá trị AI trong doanh nghiệp đến AI Agents Operating System và những thay đổi trong cách doanh nghiệp ứng dụng công nghệ ở quy mô lớn hơn.

11:15–12:00 | What Must CIOs Decide Now?

Một trong những phiên quan trọng nhất của buổi sáng.

Thay vì tiếp tục hỏi công nghệ có thể làm gì, phiên Executive Dialogue tập trung vào:

CIO cần quyết định điều gì ngay lúc này?

Các CIO đang trực tiếp vận hành doanh nghiệp sẽ cùng đối chiếu những lựa chọn, trade-off và ưu tiên thực tế.

12:00–13:15 | Networking Lunch

Buổi chiều: Doanh nghiệp đã sẵn sàng để scale chưa?

Chương trình chiều bắt đầu lại lúc 13:15.

13:15–13:25 | Afternoon Opening Remarks
Sau Networking Lunch, Trần Công Quỳnh Lân – Advisory Board Member, CIO Vietnam; Deputy CEO cum CIO, VietinBank mở lại mạch chương trình buổi chiều.

Nếu buổi sáng tập trung vào Value và Decision, thì phiên khai mạc chiều là điểm chuyển sang câu hỏi tiếp theo:

Doanh nghiệp đã đủ điều kiện để scale hay chưa?

Ngay sau đó là chuỗi CIO Survey 2026 → AI Law → Infrastructure → Security, giúp người tham dự đối chiếu ambition AI với mức độ sẵn sàng thực tế của tổ chức

13:30–14:50 | CIO Survey → AI Law → Infrastructure → Security

Đây là chuỗi nội dung giúp người tham dự kiểm tra mức độ sẵn sàng của tổ chức trước khi scale AI:

• 13:30–13:50: CIO Survey 2026 — dữ liệu và implications cho lãnh đạo công nghệ.

• 13:50–14:10: AI Law — từ compliance tới execution capability.

• 14:15–14:30: AI Infrastructure — điều gì cần sẵn sàng trước khi triển khai ở quy mô doanh nghiệp.

• 14:35–14:50: AI Security — enterprise risk và control thay đổi như thế nào khi AI được scale.

Nếu buổi sáng tập trung vào “nên làm gì”, thì phần này giúp trả lời:

“Doanh nghiệp đã đủ điều kiện để làm hay chưa?”

15:10–15:45 | Enterprise Case & Technology Modernization

Các case và góc nhìn thực tế tiếp tục đưa câu chuyện từ đầu tư công nghệ sang cách doanh nghiệp giữ lại năng lực, IP và khả năng vận hành sau triển khai.

15:50–16:40 | Ask CIO, CEO Anything About AI

Phiên đối thoại mở cuối ngày với CEO và CIO, dành cho những câu hỏi khó khi AI đi từ ambition sang execution.

Đây cũng là cơ hội để người tham dự đối chiếu chính những câu hỏi của doanh nghiệp mình với kinh nghiệm từ các lãnh đạo đang trực tiếp chịu trách nhiệm cho quyết định và outcome.

Chương trình nội dung kết thúc lúc 16:55.

17:30–21:00 | Executive Networking & Gala Dinner

Buổi tối bắt đầu với Executive Networking & Welcome Reception từ 17:30.

Từ 18:00–18:30, CIO Vietnam giới thiệu mục tiêu và tiêu chí ghi nhận của CIO Awards 2026, trước khi Gala Dinner & Community Celebration diễn ra từ 18:40–21:00.

Đây cũng là khoảng thời gian để những cuộc trao đổi bắt đầu trong các phiên thảo luận ban ngày được tiếp tục sâu hơn.

Sau một ngày, điều gì nên rõ hơn?

CIO Summit không nhằm đưa ra một công thức chung cho mọi doanh nghiệp.

Giá trị lớn hơn là giúp mỗi người có thêm dữ liệu, case thực tế và góc nhìn từ peers để nhìn rõ hơn:

Sáng kiến nào nên tiếp tục, thiết kế lại hoặc dừng?
Điều kiện nào còn thiếu trước khi scale?
Nguồn lực nên được phân bổ vào đâu?
Ai cần sở hữu business outcome?
Và đâu là những ưu tiên cần đưa vào technology agenda và ngân sách 2027?

Vì các phiên được thiết kế theo một mạch liên tục từ Value → Readiness → Scale → Ownership → Decision, chương trình sẽ vận hành đúng các khung giờ đã công bố.

Việc có mặt từ 08:00 và quay lại đúng 13:15 sau Networking Lunch không chỉ để tránh bỏ lỡ một phiên, mà để giữ được đầy đủ context từ đầu đến cuối.

Có lẽ vì thế, mùa Summit cũng chính là mùa của những quyết định.

Nếu doanh nghiệp của anh/chị đang chuẩn bị cho chu kỳ đầu tư 2027, hãy mang đến CIO Summit câu hỏi quan trọng nhất của mình:

Bước vào 2027, doanh nghiệp đang cần nhiều hơn SCALE, TRUST hay LEAD?

A small note for a better Summit experience

CIO Summit được thiết kế theo một mạch nội dung xuyên suốt. Có mặt đúng giờ giúp anh/chị theo trọn câu chuyện, giữ được context giữa các phiên và có thêm thời gian kết nối với peers, speakers và cộng đồng.

Chúng tôi hy vọng mỗi người khi rời Summit không chỉ mang về thêm thông tin, mà còn có những góc nhìn rõ hơn cho các quyết định tiếp theo.

Vì vậy, hãy cùng nhau giữ đúng nhịp chương trình để một ngày tại Summit thực sự đáng giá.

Start on time. Stay in the flow. Make the day count.

Đăng ký CIO Summit 2026

Cio Summit 2026 Full Agenda — Humand Led Ai First

103KB ∙ PDF file

Download

Download

Ở doanh nghiệp lớn, CEO có CIO, CDO, đội công nghệ, dữ liệu, kiến trúc và nhiều lớp chuyên môn hỗ trợ. Một doanh nghiệp vài chục hay vài trăm người thường không có những vai trò như vậy. Nếu người chủ doanh nghiệp không đủ quan tâm đến công nghệ, không hiểu công nghệ có thể thay đổi cách mình kinh doanh như thế nào, thì rất khó kỳ vọng một ai khác trong tổ chức sẽ đứng ra dẫn dắt quá trình chuyển đổi.

Tôi vẫn nghĩ điều đó đúng. Nhưng quan sát các doanh nghiệp đang tham gia khảo sát AI năm nay khiến tôi bắt đầu thấy một sự thay đổi.

Trước đây, ngay cả khi CEO nhìn ra vấn đề, từ ý tưởng đến một giải pháp thực tế vẫn còn một khoảng cách khá xa. Phải có người phân tích yêu cầu, người hiểu hệ thống, người viết phần mềm, người xử lý dữ liệu, rồi mới tới thử nghiệm và đưa vào vận hành. Đối với doanh nghiệp nhỏ, thiếu những năng lực trung gian này nhiều khi là rào cản lớn hơn cả tiền đầu tư.

AI đang làm khoảng cách đó ngắn đi rất nhanh.

Một số founder mà chúng tôi trao đổi không chờ xây một chương trình AI bài bản rồi mới bắt đầu. Họ trực tiếp dùng AI để tìm hiểu vấn đề, thử một cách làm mới, kết nối dữ liệu hiện có, tạo automation hoặc Agent và đưa vào một công việc cụ thể. Khi thấy có kết quả, họ mở rộng tiếp.

Điều làm tôi chú ý không phải là họ sử dụng công nghệ gì. Điều thú vị hơn là người hiểu bài toán kinh doanh, người quyết định thử và người có quyền thay đổi cách làm việc thường là cùng một người.

Đó là một lợi thế mà các doanh nghiệp lớn rất khó có.

Khi khoảng cách giữa business và technology ngắn lại

Trong Digital Transformation trước đây, chúng ta nói nhiều về khoảng cách giữa business và IT. Business mô tả nhu cầu, IT cố gắng hiểu, rồi hai bên mất khá nhiều vòng để đi đến một thứ có thể sử dụng được.

GenAI đang làm thay đổi phần nào mối quan hệ này.

Business leader chưa cần trở thành developer. Nhưng họ có thể trực tiếp làm được nhiều việc mà trước đây phải nhờ một lớp chuyên môn trung gian: phân tích dữ liệu, mô tả logic, thiết kế một workflow, thử một API, dựng prototype hoặc yêu cầu AI viết một đoạn code nhỏ để kiểm chứng ý tưởng.

Theo tôi, đây mới là thay đổi quan trọng. AI không làm biến mất sự phức tạp của công nghệ, nhưng nó làm giảm đáng kể khoảng cách từ một ý tưởng kinh doanh đến một thử nghiệm có thể nhìn thấy và đánh giá được.

Trong một tập đoàn, một ý tưởng mới vẫn phải đi qua kiến trúc, an ninh, dữ liệu, pháp lý, procurement và nhiều quy trình khác. Những lớp kiểm soát này có lý do tồn tại. Một ngân hàng không thể để một Agent tự truy cập dữ liệu khách hàng chỉ vì một business leader thấy ý tưởng đó hay.

Nhưng ở một doanh nghiệp nhỏ, founder đôi khi có thể thử một cách làm mới vào buổi sáng và đến cuối tuần đã biết nó có đáng tiếp tục hay không.

Đó là một kiểu tốc độ rất khác.

Khảo sát năm nay bắt đầu cho thấy dấu hiệu này

Trong 60 phản hồi hiện đang được chúng tôi sử dụng cho báo cáo sơ bộ của Enterprise AI Adoption Survey, 96,7% doanh nghiệp cho biết đã sử dụng GenAI cho công việc cá nhân. Con số này không quá bất ngờ.

Điều đáng chú ý hơn là 60% đã dùng AI trong một dạng workflow hoặc tự động hóa công việc, và 43,3% cho biết đã sử dụng AI Agent.

Tôi ban đầu nghĩ tỷ lệ Agent sẽ tập trung rõ ở các doanh nghiệp lớn. Dữ liệu hiện tại lại không cho thấy như vậy. Trong nhóm doanh nghiệp đến 100 nhân sự, một nửa cho biết đã sử dụng Agent; ở nhóm 101–1.000 nhân sự là 42,1%, còn nhóm trên 1.000 nhân sự là 36,8%.

Mẫu hiện nay còn nhỏ, vì vậy không thể từ đó kết luận rằng SME đang đi trước doanh nghiệp lớn về Agent. Nhưng ít nhất nó làm lung lay một giả định khá phổ biến: muốn đi sâu vào AI thì trước hết phải có tổ chức công nghệ lớn và hạ tầng rất trưởng thành.

Khi nhìn kỹ hơn vào các câu trả lời mở, tôi thấy một câu chuyện khác. Một số doanh nghiệp nhỏ đi nhanh vì founder trực tiếp tham gia vào quá trình thử nghiệm. Họ không nhất thiết có một đội AI riêng, nhưng lại có khả năng rút ngắn rất nhiều chuỗi ra quyết định từ “tôi thấy vấn đề này” đến “thử xem AI có giải quyết được không”.

Đây có lẽ là điểm mà AI khác với nhiều làn sóng công nghệ trước.

Có thể đang hình thành một cách chuyển đổi mang tính founder-led

Tôi chưa muốn gọi đây là một mô hình hoàn chỉnh. Nhưng “founder-led AI transformation” có lẽ là một cách diễn đạt khá sát với những gì chúng tôi đang quan sát.

Ở đó, doanh nghiệp không bắt đầu bằng việc xây AI strategy, lập committee, xác định architecture rồi mới chọn use case. Họ thường bắt đầu từ một vấn đề rất cụ thể.

Một quy trình tốn quá nhiều thời gian. Một nhóm nhân sự phải tổng hợp dữ liệu thủ công. Một founder muốn nhìn trực tiếp vào dữ liệu vận hành mà không chờ báo cáo qua nhiều tầng. Một công việc có thể được tự động hóa một phần.

AI được đưa vào để thử giải quyết vấn đề đó. Nếu có kết quả, nó dần trở thành một workflow. Từ workflow có thể hình thành Agent. Sau vài use case thành công, doanh nghiệp mới bắt đầu đặt những câu hỏi lớn hơn về dữ liệu, kiến trúc, kiểm soát và cách đo hiệu quả.

Trình tự này rất khác với cách chúng ta thường hình dung về transformation ở doanh nghiệp lớn.

Và tôi không nghĩ trình tự đó nhất thiết là sai.

Trong nhiều trường hợp, bắt đầu từ bài toán thực tế rồi mới formalise những gì đã chứng minh được giá trị có thể là cách hợp lý hơn đối với SME. Nó tránh việc đầu tư quá sớm vào một bộ máy quản trị phức tạp khi doanh nghiệp còn chưa biết AI thực sự hữu ích ở đâu.

Nhưng chính chỗ này cũng xuất hiện một vấn đề mới.

Governance của SME không nhất thiết phải giống governance của tập đoàn

Một trong những phản ứng dễ gặp khi nói về Agent là lập tức chuyển sang câu chuyện AI governance.

Governance tất nhiên là cần. Nhưng tôi ngày càng nghi ngờ việc lấy mô hình quản trị của một doanh nghiệp lớn làm chuẩn cho tất cả.

Ở một doanh nghiệp 50 người, CEO có thể biết khá rõ ai đang dùng công cụ nào, dữ liệu đến từ đâu và một Agent đang làm gì trong quy trình. Quyền quyết định cũng tập trung hơn. Nhiều kiểm soát được thực hiện thông qua chính sự tham gia trực tiếp của founder thay vì thông qua policy hay committee.

Điều đó không có nghĩa doanh nghiệp không có governance. Governance chỉ đang tồn tại dưới một hình thức ít formal hơn.

Vấn đề bắt đầu khi cách làm này phát triển vượt quá khả năng kiểm soát trực tiếp của founder.

Một Agent ban đầu chỉ đọc dữ liệu nội bộ và đưa ra gợi ý. Sau đó nó được cấp quyền cập nhật hệ thống. Rồi nhiều phòng ban cùng sử dụng. Cuối cùng kết quả của Agent có thể ảnh hưởng tới khách hàng hoặc một quyết định tài chính.

Ở mỗi bước như vậy, mô hình quản trị cũng phải thay đổi.

Theo tôi, doanh nghiệp nhỏ không cần bắt đầu bằng một AI Council hay hàng chục trang policy. Nhưng ngay từ đầu, người lãnh đạo ít nhất phải biết AI đang dùng dữ liệu gì, được quyền làm đến đâu, ở những quyết định nào con người vẫn phải kiểm tra và kết quả được đánh giá bằng cách nào.

Khi phạm vi sử dụng lớn hơn, những nguyên tắc rất thực tế này mới dần được chuyển thành phân quyền truy cập, logging, monitoring, ownership, quy trình xử lý ngoại lệ và những cơ chế quản trị chính thức hơn.

Tôi nghĩ đây là cách phù hợp hơn để nói về governance với SME: không phải “có hay không”, mà là governance cần trưởng thành cùng mức độ sử dụng AI.

Một lợi thế mới của doanh nghiệp nhỏ?

Một trong những kết quả khiến tôi suy nghĩ nhiều trong khảo sát là nhóm doanh nghiệp nhỏ tự đánh giá việc đưa AI vào chiến lược cao hơn hai nhóm doanh nghiệp lớn hơn.

Tôi không đọc kết quả này theo nghĩa doanh nghiệp nhỏ có chiến lược AI tốt hơn.

Điều có thể xảy ra đơn giản hơn: ở một SME, nếu founder quyết định AI sẽ là một phần quan trọng trong cách công ty phát triển, quyết định đó gần như ngay lập tức trở thành định hướng của doanh nghiệp.

Ở một tổ chức lớn, từ định hướng của CEO đến thay đổi thực tế trong hàng chục đơn vị kinh doanh là một hành trình dài hơn nhiều.

Ngược lại, doanh nghiệp lớn trong khảo sát lại xuất hiện nhiều hơn ở những dạng AI chuyên ngành hoặc giải pháp được tùy chỉnh sâu. Điều này cũng dễ hiểu. Họ có nhiều dữ liệu hơn, nhiều kỹ năng chuyên biệt hơn và có khả năng đầu tư vào những bài toán mà một SME khó tự xây dựng.

Hai nhóm có những lợi thế khác nhau.

Điều khiến tôi quan tâm là AI có thể đang làm lợi thế về tốc độ của SME trở nên quan trọng hơn trước đây.

Trong Digital Transformation truyền thống, thiếu CIO, CDO hay một đội công nghệ mạnh là bất lợi khá rõ. Với AI, một founder có hiểu biết tốt về business và đủ khả năng sử dụng công nghệ có thể đi xa hơn nhiều trước khi cần xây một tổ chức công nghệ tương ứng.

Digital mindset có lẽ đang chuyển thành một thứ khác

Tôi vẫn sẽ tiếp tục nói với CEO rằng họ cần digital mindset.

Nhưng nếu dạy lại những lớp này trong vài năm tới, có lẽ tôi sẽ dành nhiều thời gian hơn cho một khái niệm khác: AI fluency của business leader.

Tôi không nói đến khả năng viết prompt hay biết tên các mô hình AI mới nhất.

Điều quan trọng hơn là người lãnh đạo có nhìn thấy một vấn đề kinh doanh và hình dung được AI có thể thay đổi workflow đó như thế nào hay không. Họ có biết cần dữ liệu gì, phần nào nên tự động hóa, phần nào vẫn cần con người và quan trọng nhất là làm thế nào để biết thử nghiệm đó thực sự tạo ra giá trị.

Trước đây, business leader cần hiểu công nghệ đủ để làm việc với người làm công nghệ.

Bây giờ họ ngày càng có khả năng trực tiếp tham gia vào quá trình tạo ra giải pháp.

Tôi nghĩ đó là một thay đổi rất lớn.

Và có thể chính doanh nghiệp nhỏ, nơi founder vẫn còn đủ gần với từng quy trình và từng quyết định, sẽ là nơi chúng ta nhìn thấy sự thay đổi này rõ nhất.

Đi nhanh chưa chắc đã tạo ra lợi thế lâu dài. Nhưng lần đầu tiên sau khá nhiều năm nói về Digital Transformation, tôi thấy có khả năng AI đang làm giảm một phần bất lợi công nghệ vốn có của SME.

Câu hỏi tiếp theo vì vậy không còn chỉ là doanh nghiệp nhỏ có đủ nguồn lực để làm AI hay không.

Có lẽ câu hỏi đáng quan tâm hơn là: khi founder đã có thể đi từ một vấn đề kinh doanh đến workflow và Agent nhanh hơn rất nhiều trước đây, doanh nghiệp sẽ biết lúc nào cần chuyển từ cách làm dựa trên tốc độ và sự kiểm soát trực tiếp sang một mô hình có thể vận hành ở quy mô lớn hơn?

Đó là đoạn chuyển tiếp mà tôi nghĩ chúng ta mới chỉ bắt đầu nhìn thấy.

Một số quan sát trong bài xuất phát từ kết quả sơ bộ của Enterprise AI Adoption Survey 2026, dự án nghiên cứu hợp tác giữa CIO Vietnam và 3HORIZONS. Tập dữ liệu hiện tại gồm 60 phản hồi theo phiên bản bảng hỏi mới từ các doanh nghiệp đã hoặc đang sử dụng AI; đây không phải mẫu đại diện thống kê cho toàn bộ doanh nghiệp Việt Nam.

Khảo sát vẫn đang mở để tiếp tục kiểm nghiệm những mẫu hình này:
Thực trạng ứng dụng AI và giá trị mang lại cho doanh nghiệp

Ở lần đọc đầu tiên, Thủy đặc biệt chú ý đến một nghịch lý khá gần với những gì mình từng quan sát: khi một người rời khỏi vị trí, người tiếp nhận sau đó gần như luôn phải đối diện với những khoảng trống cần được tiếp nối, hoàn thiện và phát triển.

Nhưng khi đọc lại cuốn sách trong năm nay, Thủy nhìn thấy một bức tranh rộng hơn.

Những khó khăn của người làm nghề công nghệ không chỉ đến từ hệ thống phức tạp, nguồn lực hạn chế hay công nghệ thay đổi quá nhanh. Chúng còn đến từ việc CIO phải liên tục đáp ứng những yêu cầu tưởng như đối lập — và phần lớn các yêu cầu đó đều hợp lý.

Doanh nghiệp cần CIO vừa giảm chi phí, vừa đổi mới; vừa bảo đảm vận hành hôm nay, vừa kiến tạo năng lực cho ngày mai; vừa tiêu chuẩn hóa toàn doanh nghiệp, vừa đáp ứng nhu cầu riêng của từng đơn vị.

Vấn đề không nằm ở việc một phía đúng và phía còn lại sai.

Vấn đề là cả hai phía thường cùng đúng.

Từ những nghịch lý Martha Heller phân tích và những gì Thủy quan sát được trong quá trình đồng hành cùng cộng đồng, Thủy thử hệ thống lại thành bốn nhóm vấn đề mà CIO thường xuyên phải lãnh đạo.

1. Nghịch lý trong chính vai trò CIO

Giảm chi phí nhưng vẫn phải đổi mới

Nếu CIO đầu tư cho đổi mới, câu hỏi thường xuất hiện là: Chi phí bao nhiêu? ROI ở đâu? Bao lâu có thể thu hồi vốn?

Nhưng nếu CIO chỉ tập trung tối ưu chi phí, duy trì hệ thống và bảo đảm hoạt động ổn định, họ lại có thể bị đánh giá là chưa tạo ra đủ giá trị chiến lược.

Doanh nghiệp muốn IT vận hành hiệu quả như một trung tâm tối ưu chi phí, nhưng đồng thời kỳ vọng công nghệ trở thành động lực tăng trưởng và tạo lợi thế cạnh tranh.

Hai kỳ vọng này không loại trừ nhau, nhưng chúng cần những thước đo, năng lực và mô hình đầu tư khác nhau.

Vận hành hôm nay nhưng phải kiến tạo cho ngày mai

Nếu CIO liên tục bị cuốn vào sự cố, yêu cầu vận hành và những ưu tiên cấp bách, tổ chức sẽ không còn đủ thời gian và nguồn lực để xây dựng năng lực cho tương lai.

Nhưng nếu CIO rời quá xa hoạt động vận hành, nền tảng công nghệ có thể mất ổn định. Khoảng cách với đội ngũ và hoạt động hằng ngày cũng có thể làm suy giảm sự hiện diện và độ tin cậy của CIO trong tổ chức.

CIO vì vậy không thể chỉ lựa chọn giữa “run” và “change”. Họ phải thiết kế một hệ thống trong đó vận hành ổn định tạo nền tảng cho thay đổi, còn đổi mới giúp hoạt động vận hành ngày càng hiệu quả hơn.

2. Nghịch lý giữa CIO và các stakeholder

Công nghệ đã trở thành một phần của business, nhưng trách nhiệm tạo ra giá trị vẫn bị chia cắt

Công nghệ hiện diện trong hầu hết sản phẩm, quy trình và trải nghiệm khách hàng. Các đơn vị kinh doanh ngày càng trực tiếp tham gia vào các quyết định liên quan đến nền tảng, dữ liệu và AI.

Kết quả của IT phụ thuộc vào mức độ cam kết và tiếp nhận của business. Ngược lại, kết quả kinh doanh cũng phụ thuộc ngày càng lớn vào dữ liệu, công nghệ và năng lực triển khai của IT.

Tuy nhiên, nhiều tổ chức vẫn vận hành theo tư duy:

Business đưa yêu cầu, IT triển khai.

Trong mô hình này, business xem công nghệ như một dịch vụ được cung cấp theo yêu cầu, còn IT phải chịu trách nhiệm cho một kết quả mà mình không hoàn toàn sở hữu.

Sự hợp tác thực sự chỉ bắt đầu khi hai bên cùng sở hữu bài toán, cùng tham gia quyết định và cùng chịu trách nhiệm về business outcome.

CIO chịu trách nhiệm nhưng không sở hữu toàn bộ điều kiện để tạo ra kết quả

CIO có thể được yêu cầu chịu trách nhiệm về tiến độ, hiệu quả đầu tư, chất lượng dữ liệu, mức độ sử dụng hệ thống hoặc kết quả chuyển đổi.

Nhưng CIO không hoàn toàn sở hữu quy trình nghiệp vụ, dữ liệu đầu vào, hành vi người dùng, change management, quyền ưu tiên nguồn lực hay mức độ cam kết của từng đơn vị kinh doanh.

Đây có lẽ là một trong những nghịch lý lớn nhất của vai trò CIO: accountability rất lớn, trong khi decision rights và khả năng kiểm soát các điều kiện dẫn đến kết quả lại chưa tương xứng.

Điều Thủy quan sát được là CIO hiếm khi gặp khó chỉ vì không hiểu công nghệ. Họ thường gặp khó khi trách nhiệm, quyền quyết định và kỳ vọng của các bên chưa được thiết kế đồng bộ.

3. Nghịch lý về đội ngũ và năng lực tổ chức

Cần những người kết hợp business và technology, nhưng thị trường thường đào tạo hai năng lực này tách biệt

CIO ngày nay cần những người không chỉ hiểu công nghệ mà còn hiểu business, dữ liệu, tài chính, stakeholder, quản trị thay đổi và tư duy sản phẩm.

Nhưng phần lớn nhân sự vẫn được đào tạo và phát triển theo chiều dọc về chuyên môn.

Khoảng trống này khó có thể giải quyết bằng tuyển dụng đơn thuần. Doanh nghiệp không thể chỉ đi tìm những con người đã “hoàn chỉnh” trên thị trường. Tổ chức phải tạo ra môi trường để nhân sự công nghệ được tiếp xúc với business, tham gia các quyết định và phát triển năng lực lãnh đạo.

Kiến trúc cần được kiểm soát nhưng đổi mới cần có không gian tự do

Enterprise Architecture giúp doanh nghiệp giảm phân mảnh, bảo vệ khả năng tích hợp, quản trị rủi ro và duy trì khả năng mở rộng.

Nhưng nếu mọi thử nghiệm đều phải đi qua quá nhiều lớp kiểm soát, kiến trúc có thể trở thành rào cản đối với tốc độ đổi mới.

Ngược lại, nếu mỗi đơn vị được tự do lựa chọn nền tảng và giải pháp riêng, doanh nghiệp có thể đạt được tốc độ ngắn hạn nhưng phải trả giá bằng technical debt, dữ liệu phân mảnh, rủi ro bảo mật và chi phí tích hợp trong dài hạn.

Câu hỏi vì vậy không phải là nên kiểm soát hay nên trao quyền. Câu hỏi là:

Điều gì phải được chuẩn hóa ở cấp doanh nghiệp, và trong phạm vi nào các đơn vị được quyền thử nghiệm?

4. Nghịch lý về tương lai của CIO

Công nghệ quyết định tương lai doanh nghiệp nhưng CIO chưa luôn có tiếng nói tương xứng

Công nghệ ngày càng ảnh hưởng trực tiếp đến tăng trưởng, năng suất, trải nghiệm khách hàng, quản trị rủi ro và khả năng cạnh tranh.

Tuy nhiên, trong nhiều doanh nghiệp, CIO vẫn chưa tham gia đủ sớm vào quá trình hình thành chiến lược. Họ thường được mời vào sau khi định hướng kinh doanh đã được quyết định và nhiệm vụ còn lại là triển khai công nghệ để hỗ trợ.

Khi đó, CIO phải hiện thực hóa một chiến lược mà kiến trúc, dữ liệu, năng lực tổ chức và giới hạn công nghệ chưa chắc đã được xem xét ngay từ đầu.

Muốn thay đổi vị thế này, CIO không chỉ cần giỏi công nghệ. Họ phải có khả năng nói về tăng trưởng, tài chính, vận hành, khách hàng và rủi ro bằng ngôn ngữ của business.

Công nghệ ngày càng quan trọng nhưng quyền sở hữu ngày càng phân tán

Cloud, SaaS, dữ liệu, AI và các nền tảng tự phục vụ đang đưa ngày càng nhiều quyết định công nghệ về gần các đơn vị kinh doanh.

Đây là một thay đổi cần thiết để tăng tốc độ và khả năng đáp ứng. Nhưng dù không còn kiểm soát toàn bộ quyết định, CIO vẫn phải bảo vệ kiến trúc, dữ liệu, an toàn thông tin và khả năng vận hành chung của doanh nghiệp.

Vai trò của CIO vì vậy đang dịch chuyển:

Từ người kiểm soát toàn bộ công nghệ sang người thiết kế các nguyên tắc, năng lực và cơ chế để công nghệ được sử dụng có trách nhiệm trong toàn tổ chức.

AI không làm những nghịch lý cũ biến mất

Cuốn sách ra đời trước làn sóng generative AI và agentic AI, nhưng luận đề của nó thậm chí còn phù hợp hơn trong bối cảnh hiện nay.

Doanh nghiệp đang nhanh chóng đưa AI vào nhiều chức năng, nhưng khoảng cách giữa thử nghiệm và mở rộng trên toàn tổ chức vẫn còn rất lớn.

AI không làm những nghịch lý cũ biến mất. Nó khiến chúng xuất hiện nhanh hơn, rộng hơn và đòi hỏi tổ chức phải ra quyết định trong thời gian ngắn hơn:

• Cần thử nghiệm nhanh nhưng vẫn phải mở rộng an toàn;

• Cần trao quyền cho business nhưng vẫn phải bảo vệ dữ liệu và kiến trúc;

• Cần tự động hóa nhưng con người vẫn phải chịu trách nhiệm;

• Cần nâng cao năng suất nhưng vẫn phải quản trị chi phí, rủi ro và niềm tin;

• Cần tạo ra giá trị sớm nhưng không thể bỏ qua những điều kiện nền tảng.

Với AI, vấn đề không còn chỉ là công nghệ có hoạt động hay không.

Doanh nghiệp còn phải trả lời: Giá trị nào cần được tạo ra? Ai sở hữu business outcome? Ai có quyền quyết định? Dữ liệu và quy trình đã sẵn sàng chưa? Con người sẽ làm việc khác đi như thế nào? Bằng chứng nào đủ để doanh nghiệp quyết định mở rộng, thiết kế lại hoặc dừng?

Những nghịch lý trong quá trình xây dựng CIO Vietnam

Khi nhìn lại quá trình phát triển CIO Vietnam, Thủy nhận ra cộng đồng cũng đang đối diện với những yêu cầu tưởng như đối lập.

Chiều sâu và quy mô

Có những cuộc đối thoại chỉ gồm hơn mười người nhưng tạo ra mức độ cởi mở mà một hội nghị hàng trăm người khó có được.

Nhưng nếu chỉ duy trì những nhóm nhỏ, những kinh nghiệm giá trị ấy khó được lan tỏa đến cộng đồng rộng hơn.

CIO Vietnam vì vậy cần cả những chương trình chuyên sâu theo nhóm nhỏ và những nền tảng có khả năng tạo ảnh hưởng ở quy mô lớn. Một nhóm tạo ra chiều sâu, nhóm còn lại mở rộng tiếng nói và tác động của cộng đồng.

Các điểm chạm ngắn hạn giúp duy trì kết nối. Những chương trình có cấu trúc và sự tiếp nối mới có thể từng bước chuyển kiến thức thành năng lực. Hai nhóm hoạt động không thay thế nhau mà cần được thiết kế như những phần khác nhau của cùng một hành trình thành viên.

Chia sẻ cởi mở và bảo vệ không gian tin cậy

Cộng đồng chỉ thực sự có giá trị khi có những kinh nghiệm thật, bài học thật và cả những điều chưa thành công.

Nhưng CIO và các thành viên chỉ cởi mở khi họ tin rằng thông tin được tôn trọng, bối cảnh được bảo vệ và nội dung chia sẻ không bị sử dụng sai mục đích.

Bài toán không phải là mở hay đóng toàn bộ. CIO Vietnam cần xác định nội dung nào có thể lan tỏa để nhiều người cùng học hỏi, và nội dung nào cần được giữ trong những không gian giới hạn để bảo vệ sự tin cậy giữa các thành viên.

Giá trị thành viên và nhu cầu kinh doanh của đối tác

Cộng đồng cần theo đuổi một sứ mệnh rõ ràng. Thành viên cần nhận được giá trị thiết thực. Đối tác cần có cơ hội kết nối và phát triển kinh doanh.

Đây không phải là bài toán lựa chọn giữa cộng đồng và thương mại.

Nếu không có đối tác, cộng đồng khó có đủ nguồn lực để phát triển bền vững. Nhưng nếu nhu cầu thương mại chi phối trải nghiệm thành viên, cộng đồng sẽ mất đi tài sản quan trọng nhất: niềm tin.

Bài toán thực sự là thiết kế một mô hình trong đó giá trị thành viên được đặt làm nền tảng, còn nguồn lực của đối tác được chuyển hóa thành tri thức, năng lực, kết nối và những đóng góp phù hợp cho cộng đồng.

Lãnh đạo nghịch lý không có nghĩa là thỏa hiệp 50–50

Đọc lại cuốn sách, Thủy nhận ra rằng nghịch lý không phải lúc nào cũng cần được giải quyết bằng cách chọn một phía.

Nhưng điều đó cũng không có nghĩa mọi quyết định đều phải cân bằng 50–50.

Có những thời điểm doanh nghiệp phải ưu tiên an toàn hơn tốc độ, tính ổn định hơn thử nghiệm hoặc giá trị chung của doanh nghiệp hơn nhu cầu riêng của một đơn vị.

Trách nhiệm của người lãnh đạo là nhìn thấy đầy đủ hai yêu cầu, hiểu rõ trade-off và thiết kế cơ chế ra quyết định phù hợp với bối cảnh.

Có thể bắt đầu bằng năm câu hỏi:

1. Hai yêu cầu nào đang cùng đúng nhưng xung đột với nhau?

2. Điều gì không được phép đánh đổi trong bối cảnh hiện tại?

3. Ai sở hữu kết quả và ai có quyền đưa ra quyết định?

4. Cơ chế hoặc operating model nào cần thay đổi?

5. Bằng chứng nào cho thấy tổ chức đang tiến bộ ở cả hai phía?

Công việc của người lãnh đạo có lẽ không phải là làm cho mọi nghịch lý biến mất.

Đó là khả năng gọi đúng tên vấn đề, làm rõ những gì đang xung đột và thiết kế một hệ thống để những yêu cầu tưởng như đối lập có thể cùng được lãnh đạo.

Tiếp tục cuộc đối thoại tại CIO Summit 2026

Những nghịch lý về giá trị, ownership, quyền quyết định và năng lực mở rộng AI cũng là trọng tâm của CIO Summit 2026, diễn ra ngày 01/10/2026 tại TP.HCM với chủ đề:

Human-Led, AI-First: From Pilots to P&L

Chương trình không nhằm đưa ra một công thức chung cho mọi doanh nghiệp. Đây là không gian để CIO, lãnh đạo doanh nghiệp và các nhà quản lý công nghệ cùng đối chiếu kinh nghiệm, nhận diện những điều kiện còn thiếu và làm rõ các quyết định cần đưa ra khi AI chuyển từ thử nghiệm sang quy mô và kết quả kinh doanh.

Nếu anh/chị đang chịu trách nhiệm đưa công nghệ và AI từ ý tưởng đến kết quả, CIO Summit là dịp để nhìn lại doanh nghiệp đang ở đâu, đâu là nghịch lý cần được giải quyết và điều gì cần được quyết định tiếp theo.

Tham dự CIO Summit 2026

CIO Summit là một điểm gặp quan trọng trong năm. Nhưng phát triển năng lực lãnh đạo công nghệ là một hành trình dài hơn một sự kiện.

Thông qua Membership CIO Vietnam, thành viên có thể tiếp tục tham gia các chương trình chuyên môn, đối thoại cùng peers, tiếp cận kinh nghiệm thực tế và xây dựng những mối quan hệ nghề nghiệp có giá trị trong một cộng đồng được phát triển trên nền tảng tin cậy.

Tìm hiểu Membership CIO Vietnam

Trước đây làm nhiều năm ở IBM rồi Microsoft, phần lớn thời gian là ở phía công nghệ, tư vấn và làm việc với khách hàng. Sau này chuyển sang làm CTO/CIO tại doanh nghiệp, góc nhìn thay đổi khá nhiều. Không hẳn vì bên nào hiểu công nghệ hơn bên nào, mà đơn giản là đứng ở hai phía thì những thứ mình phải lo hàng ngày khác nhau.

Đọc survey mấy hôm nay, Huân thử tách các câu trả lời của doanh nghiệp ứng dụng công nghệ và các công ty cung cấp công nghệ/giải pháp ra xem riêng. Thấy đâu đó lại có cảm giác khá quen 🙂

Hai bên đều rất quan tâm đến AI. Nhưng phía doanh nghiệp có vẻ nói nhiều hơn về dữ liệu, trong khi phía công nghệ nhìn xa hơn về AI agents.

Khi hỏi những năng lực còn thiếu cũng có sự khác nhau. Phía công nghệ nhắc nhiều hơn đến AI/Agent Engineering và kiến trúc. Phía doanh nghiệp lại nhắc nhiều hơn đến thay đổi, mức độ tiếp nhận trong tổ chức và những việc cần làm để công nghệ thực sự được sử dụng.

Nhớ lại thời còn ở phía vendor, điều này cũng khá dễ hiểu. Khi làm công nghệ, mình thường dành nhiều thời gian cho câu hỏi công nghệ có thể làm được gì và làm thế nào để xây được nó.

Sang phía CIO thì câu hỏi dài hơn một chút 🙂

Data có sẵn sàng không? Tích hợp với những hệ thống đang chạy thế nào? Business có thực sự sở hữu bài toán không? Người dùng có chịu thay đổi cách làm việc không? Chi phí vận hành ra sao? Và cuối cùng, làm thế nào biết khoản đầu tư đó thực sự tạo ra giá trị?

AI agents cũng cho thấy sự khác biệt khá rõ. Nhìn từ phía các công ty công nghệ, agents có vẻ đã đi xa hơn. Nhìn từ phía doanh nghiệp, phần lớn vẫn thận trọng hơn trong việc đưa agents vào vận hành và trao quyền tự chủ.

Nhưng có một điều thú vị khác: khi hỏi AI hiện đang mang lại giá trị gì, góc nhìn của hai bên lại khá giống nhau. Năng suất, hiệu quả quy trình và hỗ trợ ra quyết định đều được nhắc đến nhiều.

Nên có lẽ không phải hai bên nhìn thấy hai thế giới khác nhau. Chỉ là đứng ở những vị trí khác nhau trên cùng một hành trình.

Huân từng ở phía nhìn xem công nghệ tiếp theo có thể làm được gì, giờ lại ở phía phải nghĩ làm thế nào để nó thực sự chạy được trong doanh nghiệp. Đọc survey thấy hai góc nhìn đó hiện lên trong dữ liệu nên khá vui.

Cảm ơn các anh chị đã dành thời gian tham gia CIO Survey. Mỗi phản hồi không chỉ bổ sung một dữ liệu, mà còn giúp cộng đồng nhìn rõ hơn những vấn đề doanh nghiệp và người làm công nghệ đang thực sự phải giải quyết.

Còn trong doanh nghiệp của anh chị, khoảng cách lớn nhất từ khả năng công nghệ đến giá trị thực tế đang nằm ở đâu?

TS. Trần Viết Huân
Chủ tịch CIO Vietnam

Phía trên là bài viết của anh Huân trong quá trình thực hiện chương trình CIO Survey

Nhìn lại những tấm hình từ những ngày đầu của CIO Vietnam, quy mô cộng đồng và CIO Summit hôm nay đã khác rất nhiều. Nhưng có một điều chúng ta vẫn muốn giữ nguyên.

Ngày đó anh em gặp nhau khá đơn giản. Một căn phòng, vài chục người làm công nghệ ngồi gần nhau, chia sẻ những gì mình đang làm, những vấn đề đang gặp và học kinh nghiệm của nhau. Không có nhiều khoảng cách giữa người đã là CIO, người đang phụ trách một đội ngũ công nghệ hay những anh em trẻ hơn đang trên đường trở thành lãnh đạo.

CIO Vietnam từ đầu đã là một cộng đồng mở của anh em làm công nghệ. Mọi người có thể đang ở doanh nghiệp ứng dụng công nghệ, công ty cung cấp giải pháp hay doanh nghiệp số. Thực tế ranh giới giữa các nhóm này ngày càng khó phân biệt.

Nhưng những người đang trực tiếp chịu trách nhiệm về công nghệ, chuyển đổi số, dữ liệu, ứng dụng AI và đổi mới dựa trên công nghệ tại doanh nghiệp vẫn luôn là nền tảng của CIO Vietnam. Chức danh và phạm vi công việc có thể khác nhau, nhưng đều đứng trước một câu hỏi chung: làm thế nào đưa công nghệ vào thực tế và tạo ra giá trị cho doanh nghiệp.

Và tinh thần gặp nhau, chia sẻ thẳng thắn với nhau vẫn là điều chúng ta muốn giữ trong CIO Summit.

Nhìn vào danh sách đăng ký năm nay cũng thấy một bức tranh khá thú vị. Gần 70% người tham dự hiện đến từ các doanh nghiệp ứng dụng công nghệ và doanh nghiệp số, trải rộng từ ngân hàng – tài chính, sản xuất, bán lẻ – tiêu dùng, bất động sản – xây dựng đến bảo hiểm, logistics, năng lượng, y tế, giáo dục và nhiều lĩnh vực khác.

Khoảng 60% người tham dự hiện ở cấp Board/C-level, Director/Head hoặc tương đương; trong nhóm này, khoảng 40% là các CIO/CTO/CDO và lãnh đạo IT, Digital, Technology, Data.

Nhưng điều quan trọng không chỉ là có nhiều lãnh đạo cấp cao trong phòng.

Một cộng đồng cần cả những người đã đi khá xa và những người đang đi trên con đường đó. CIO Summit cũng là dịp để các IT Director, Senior Manager, quản lý cấp trung và những lãnh đạo công nghệ trẻ gặp gỡ, trao đổi với các CIO, C-level và những người đã có nhiều năm dẫn dắt công nghệ tại doanh nghiệp.

Có những thứ học được trong một phiên hội thảo. Nhưng cũng có những câu chuyện về nghề, một quyết định khó, cách làm việc với các đơn vị kinh doanh, xây dựng đội ngũ hay vượt qua một dự án không thành công mà có lẽ chỉ thực sự chia sẻ được khi những người cùng nghề ngồi nói chuyện với nhau.

Vì vậy, CIO Summit chưa bao giờ chỉ là một ngày đến nghe các bài trình bày.

Ngày 1/10 sẽ có nhiều cuộc trao đổi về AI, dữ liệu, khả năng mở rộng, giá trị kinh doanh, quản trị và vai trò đang thay đổi của CIO. Nhưng giờ nghỉ, những cuộc nói chuyện ngoài hành lang, gặp lại anh em cũ, làm quen anh em mới và đặc biệt là Gala Dinner cuối ngày cũng quan trọng không kém.

Từ những buổi gặp vài chục người như trong tấm hình này đến CIO Summit hôm nay, có lẽ điều đáng giữ nhất vẫn là cảm giác: đến để gặp anh em cùng nghề.

Gala Dinner năm nay cũng sẽ là dịp CIO Vietnam chính thức giới thiệu và phát động CIO Awards 2026, đồng thời chia sẻ thêm về định hướng, tiêu chí và cách thức tham gia.

CIO Awards hướng tới việc tìm kiếm và ghi nhận những CIO và lãnh đạo công nghệ đang tạo ra tác động thực sự tại doanh nghiệp — từ dẫn dắt chuyển đổi, xây dựng năng lực mới đến tạo ra giá trị kinh doanh thông qua công nghệ.

Có rất nhiều anh chị trong cộng đồng đang làm những việc đáng kể bên trong doanh nghiệp nhưng ít khi có dịp chia sẻ câu chuyện của mình. Nếu anh chị thấy mình hoặc một đồng nghiệp có một hành trình, sáng kiến hay kết quả đáng được cộng đồng biết đến, Gala Dinner ngày 1/10 cũng là dịp để tìm hiểu thêm về CIO Awards 2026, gặp gỡ Ban Tổ chức và cân nhắc tham gia chương trình.

Trước khi gặp nhau tại Summit, CIO Vietnam cũng đang hoàn tất CIO Vietnam Survey: 2027 CIO Priorities & Technology Trends.

Survey cũng xuất phát từ chính tinh thần cộng đồng đó: để những người đang trực tiếp làm và dẫn dắt công nghệ tại doanh nghiệp chia sẻ những gì mình thực sự đang ưu tiên, đầu tư, gặp khó khăn và phải giải quyết; từ đó tạo nên một bức tranh chung từ chính tiếng nói của cộng đồng.

Nếu anh chị đang phụ trách hoặc giữ vai trò quản lý công nghệ, CNTT, chuyển đổi số, dữ liệu, AI hay các chương trình đổi mới dựa trên công nghệ tại doanh nghiệp, và doanh nghiệp mình chưa tham gia Survey, rất mong dành khoảng 10–15 phút chia sẻ góc nhìn của doanh nghiệp.

Mỗi doanh nghiệp chỉ cần một người trả lời đại diện. Kết quả sẽ được tổng hợp trong báo cáo 2027 CIO Priorities & Technology Trends công bố tại CIO Summit. Ở cuối Survey, anh chị có thể đăng ký nhận vé mời Summit và Gala Dinner nếu muốn tham dự.

CIO Vietnam cũng rất mong có thêm các IT Director, Senior Manager và những lãnh đạo công nghệ kế cận từ các doanh nghiệp cùng tham dự. Nếu doanh nghiệp đã có người đại diện tham gia Survey, các anh chị có thể liên hệ trực tiếp với CIO Vietnam về vé mời Summit và Gala Dinner.

CIO Summit không chỉ là nơi những người đang giữ vị trí CIO gặp nhau. Đây cũng là dịp để những người đang trực tiếp dẫn dắt công nghệ hôm nay và thế hệ lãnh đạo công nghệ tiếp theo gặp gỡ, trao đổi, học hỏi lẫn nhau và xây dựng những mối quan hệ lâu dài trong cộng đồng.

👉 CIO Vietnam Survey: 2027 CIO Priorities & Technology Trends

CIO Summit 2026 – Human-Led, AI-First: From Pilots to P&L
01/10/2026
Riverside Palace, 360D Bến Vân Đồn, TP.HCM
Gala Dinner cuối ngày – giới thiệu và phát động CIO Awards 2026

Từ căn phòng trong những ngày đầu đến CIO Summit hôm nay đã là một hành trình khá dài.

10 ngày nữa, lại về gặp anh em nhé.

Và nếu trong network của anh chị có những người đang phụ trách công nghệ, chuyển đổi số, dữ liệu, AI tại doanh nghiệp, hoặc những IT Director, Senior Manager và lãnh đạo công nghệ trẻ mà anh chị nghĩ nên có mặt trong ngày này, rất mong anh chị chia sẻ bài viết hoặc gửi lời mời này tới họ.

Cộng đồng lớn lên cũng từ việc anh em giới thiệu thêm những người cùng nghề với nhau.

Tháng 3/2023, anh lần đầu tham dự chương trình CxO Moving với chủ đề “Hành trình trở thành CIO”. Từ điểm khởi đầu này, anh tiếp tục đồng hành cùng các hoạt động của cộng đồng.

Năm 2024, anh được vinh danh với Giải Lãnh đạo Triển vọng tại CIO Awards 2024 – mùa giải đầu tiên do CIO Vietnam tổ chức. Sau đó, với vai trò Impact Member, anh tham gia Hanoi Chapter và phát triển chuỗi Coffee Talk tại Hà Nội.

Năm 2026, anh chính thức đảm nhiệm vị trí Director, Hanoi Chapter – CIO Vietnam, nhiệm kỳ 2026–2028.

Hành trình của anh Dũng cho thấy một thành viên có thể bắt đầu từ việc tham gia, từng bước mở rộng vai trò và cùng đóng góp cho sự phát triển của cộng đồng.

Đưa kinh nghiệm doanh nghiệp trở lại cộng đồng

Trước SHB, anh Dũng từng đảm nhiệm các vai trò về công nghệ, tư vấn và chuyển đổi số tại LPBank, PwC Việt Nam, SSI và VNPost. Anh hiện đồng thời là Thành viên Hội đồng Quản trị SHS.

Kinh nghiệm trong ngân hàng, chứng khoán, tư vấn và chuyển đổi doanh nghiệp giúp anh tiếp cận các quyết định công nghệ từ nhiều góc độ: vận hành hệ thống, quản trị rủi ro, đổi mới, đầu tư và giá trị kinh doanh.

Tại CIO Vietnam, anh cùng đội ngũ Hanoi Chapter xây dựng các hoạt động chuyên môn dành cho CIO, CTO, CDO và lãnh đạo công nghệ tại miền Bắc.

Một trong những hoạt động gần đây là chuỗi “IT Transformation in the AI Era”, kết nối các lãnh đạo công nghệ trong nhiều lĩnh vực để cùng trao đổi những vấn đề đang diễn ra trong thực tế.

Đây cũng là hướng Hanoi Chapter đang từng bước phát triển: trở thành không gian để những người làm nghề chia sẻ kinh nghiệm, đối chiếu cách tiếp cận và cùng phát triển năng lực lãnh đạo công nghệ.

Hãy mang câu hỏi thực tế đến CIO Summit 2026

Tại CIO Summit 2026, anh Dũng sẽ tham gia với vai trò panelist trong phiên “Ask CIO, CEO Anything About AI”, do anh Trần Công Quỳnh Lân – Phó Tổng Giám đốc kiêm CIO VietinBank, thành viên Ban cố vấn, CIO Vietnam điều phối.

Đúng như tên gọi, đây là một phiên đối thoại mở. Thay vì giới hạn cuộc trao đổi trong những câu hỏi được chuẩn bị sẵn, phiên thảo luận tạo không gian để các thành viên đưa chính vấn đề mình đang quan tâm vào cuộc trò chuyện.

Không chỉ người tham dự đặt câu hỏi cho panel, các CIO và CEO trong phiên cũng có thể trao đổi, đặt câu hỏi và phản biện lẫn nhau từ kinh nghiệm và góc nhìn của mỗi người.

Điểm nhấn của phiên thảo luận không nằm ở việc đưa ra một đáp án chung cho mọi doanh nghiệp. Giá trị nằm ở quá trình nhiều góc nhìn thực tế được đặt cạnh nhau, giúp mỗi thành viên tự đối chiếu với bối cảnh, mức độ sẵn sàng và những quyết định đang chờ được đưa ra tại tổ chức của mình.

Sự tham gia của anh Dũng tại CIO Summit 2026 tiếp nối hành trình đóng góp ấy: mang kinh nghiệm từ doanh nghiệp trở lại cộng đồng để cùng trao đổi và học hỏi.

Nếu doanh nghiệp đang xây dựng kế hoạch hoặc chuẩn bị đầu tư cho AI trong năm 2027, hãy mang câu hỏi thực tế đến phiên “Ask CIO, CEO Anything About AI”.

Câu hỏi không cần giống bất kỳ ai. Đó chỉ cần là vấn đề mà doanh nghiệp mình thực sự cần một góc nhìn khác để đưa ra quyết định tốt hơn.

CIO SUMMIT 2026
Human-Led, AI-First: From Pilots to P&L

Thời gian: 01/10/2026
Địa điểm: Riverside Palace, TP.HCM

Đăng ký tham dự tại đây

Kết quả mới nhất từ Khảo sát Thực trạng Ứng dụng AI trong Doanh nghiệp Việt Nam cho thấy AI đã được sử dụng rất rộng, nhưng mức độ triển khai ở quy mô doanh nghiệp vẫn thấp hơn đáng kể. Khoảng 95% người trả lời theo bộ câu hỏi hiện tại ghi nhận GenAI được sử dụng ở cấp độ cá nhân/người dùng, 59% đã đưa AI vào các quy trình công việc có hỗ trợ AI và 36% đã nhúng AI vào ứng dụng hoặc quy trình doanh nghiệp. Đáng chú ý, khoảng 44% cho biết đã thử nghiệm hoặc sử dụng AI agents, trong khi chỉ khoảng 7% ghi nhận các hình thức AI có mức độ tự chủ cao. Khoảng cách từ ứng dụng đến triển khai ở quy mô doanh nghiệp và tạo ra giá trị kinh doanh sẽ là một trong những vấn đề trọng tâm tại CIO Summit 2026, diễn ra ngày 1/10 tại TP. Hồ Chí Minh.

Sau giai đoạn doanh nghiệp đẩy mạnh tìm hiểu và thử nghiệm AI, câu hỏi đang dịch chuyển khá nhanh từ “AI có thể làm gì?” sang “Làm thế nào để AI thực sự tạo ra giá trị ở quy mô doanh nghiệp?”.

Những dữ liệu mới từ cộng đồng doanh nghiệp cho thấy AI đã hiện diện rộng trong hoạt động hàng ngày. Tuy nhiên, việc chuyển từ sử dụng cá nhân sang quy trình, từ một số trường hợp ứng dụng sang năng lực ở quy mô doanh nghiệp, và từ những lợi ích ban đầu sang giá trị kinh doanh có thể đo lường vẫn là một chặng đường đáng kể.

Đây cũng là bối cảnh của CIO Summit 2026 – Human-Led, AI-First: From Pilots to P&L, diễn ra ngày 1/10/2026 tại Riverside Palace, TP. Hồ Chí Minh, dự kiến quy tụ hơn 500 lãnh đạo công nghệ, lãnh đạo doanh nghiệp và chuyên gia.

AI đã phổ biến, nhưng chưa đồng nghĩa với AI ở quy mô doanh nghiệp

Kết quả mới nhất từ Khảo sát Thực trạng Ứng dụng AI trong Doanh nghiệp Việt Nam, thuộc dự án nghiên cứu do 3HORIZONS và CIO Vietnam phối hợp thực hiện, cho thấy mức độ tiếp cận AI trong doanh nghiệp đã tăng nhanh.

Khoảng 95% người trả lời theo bộ câu hỏi hiện tại ghi nhận GenAI được sử dụng ở cấp độ cá nhân/người dùng; 59% đã đưa AI vào các quy trình công việc có hỗ trợ AI; và 36% đã nhúng AI vào ứng dụng hoặc quy trình doanh nghiệp.

Ở mức độ chủ động hơn, 33% cho biết doanh nghiệp đang tự phát triển hoặc tùy biến các giải pháp AI và 20% đã triển khai AI chuyên biệt theo lĩnh vực hoặc nghiệp vụ. Tuy nhiên, chỉ khoảng 7% ghi nhận các hình thức AI có khả năng vận hành với mức độ tự chủ cao.

Điểm đáng chú ý không nằm ở từng tỷ lệ riêng lẻ mà ở khoảng cách giữa mức độ ứng dụng và khả năng mở rộng. Việc nhân viên sử dụng AI ngày càng phổ biến chưa đồng nghĩa với việc AI đã được tích hợp vào các quy trình cốt lõi, có thể mở rộng trên nhiều hoạt động và tạo ra kết quả kinh doanh có thể đo lường.

“AI đã được sử dụng rất rộng, nhưng ứng dụng rộng không đồng nghĩa với triển khai ở quy mô doanh nghiệp, và quy mô cũng chưa đồng nghĩa với giá trị kinh doanh. Câu hỏi quan trọng bây giờ là làm thế nào biến AI từ những công cụ và thử nghiệm riêng lẻ thành một năng lực có thể mở rộng, đo lường và chịu trách nhiệm được.” — TS. Trần Viết Huân, Chủ tịch CIO Vietnam

Khoảng 44% đã thử nghiệm hoặc sử dụng AI agents

Một tín hiệu đáng chú ý khác là khoảng 44% người trả lời cho biết đã thử nghiệm hoặc sử dụng AI agents. Con số này cho thấy Agentic AI đang nhanh chóng bước vào chương trình nghị sự của doanh nghiệp, dù mức độ triển khai và trưởng thành còn rất khác nhau.

Sự tương phản giữa mức độ tiếp cận AI agents đang tăng nhanh và tỷ lệ khoảng 7% ghi nhận các hình thức AI có mức độ tự chủ cao cũng cho thấy doanh nghiệp đang tiếp cận việc trao quyền tự chủ cho AI khá thận trọng.

Khi AI bắt đầu có khả năng thực hiện các bước công việc, tương tác với hệ thống và tham gia sâu hơn vào quy trình doanh nghiệp, những câu hỏi mới cũng xuất hiện: AI agent được quyền truy cập dữ liệu nào, được phép thực hiện hành động đến đâu, con người cần phê duyệt ở điểm nào và ai chịu trách nhiệm về kết quả?

Năng suất đến trước, giá trị ở quy mô doanh nghiệp vẫn là thách thức

Dữ liệu khảo sát cũng cho thấy giá trị từ AI chưa xuất hiện đồng đều ở tất cả các khía cạnh của doanh nghiệp.

Khoảng 90% ghi nhận tác động tích cực tới năng suất nhân viên, 62% cho biết AI hỗ trợ ra quyết định nhanh hoặc tốt hơn và 52% ghi nhận tác động tới đổi mới sáng tạo.

Trong khi đó, những kết quả gắn trực tiếp hơn với hiệu quả tài chính và thị trường xuất hiện ở tỷ lệ thấp hơn: khoảng 33% ghi nhận tiết kiệm chi phí, trong khi 23% ghi nhận cải thiện trải nghiệm khách hàng và chỉ 15% ghi nhận tăng trưởng doanh thu.

Khoảng cách này đặt ra câu hỏi tiếp theo cho lãnh đạo doanh nghiệp: làm thế nào chuyển những cải thiện về năng suất ở cấp độ cá nhân và từng trường hợp ứng dụng thành tác động có thể đo lường đối với chi phí, khách hàng, doanh thu, sản phẩm và mô hình kinh doanh?

Đó cũng là cách thông điệp “From Pilots to P&L” được đặt trong CIO Summit 2026: không giới hạn giá trị của AI vào lợi nhuận, mà hướng tới những kết quả kinh doanh có thể chứng minh được — từ năng suất, chi phí và trải nghiệm khách hàng đến doanh thu, đổi mới và năng lực cạnh tranh.

Từ ứng dụng đến quy mô: công nghệ không còn là câu hỏi duy nhất

Khi AI đi từ thử nghiệm vào vận hành, những vấn đề khó hơn ngày càng nằm ngoài bản thân công nghệ.

Doanh nghiệp cần dữ liệu đủ tin cậy, khả năng tích hợp với các hệ thống hiện hữu, hạ tầng có thể mở rộng, năng lực về AI và dữ liệu, sự phối hợp giữa kinh doanh và công nghệ, quản trị thay đổi, an ninh và quyền riêng tư, cũng như khả năng quản lý chi phí và đo lường giá trị.

Những tín hiệu ban đầu từ CIO Vietnam Survey: 2027 CIO Priorities & Technology Trends cũng phản ánh sự chuyển dịch này từ góc nhìn của lãnh đạo công nghệ.

Data & Analytics và Applied AI/Intelligent Automation đang nổi lên rõ rệt trong chương trình nghị sự công nghệ, bên cạnh sự quan tâm đáng kể tới Agentic AI và các ứng dụng doanh nghiệp.

Tuy nhiên, những thách thức nổi lên không chủ yếu nằm ở việc lựa chọn công nghệ. Thực thi chiến lược, phối hợp giữa kinh doanh và công nghệ, chất lượng dữ liệu, quản trị thay đổi và quản trị giá trị đang trở thành những bài toán đáng chú ý. Các tín hiệu này cho thấy khoảng cách giữa tốc độ phát triển của công nghệ và năng lực của tổ chức trong việc đưa công nghệ vào thực tế.

Các phản hồi ban đầu cũng cho thấy AI đã bắt đầu được đưa vào vận hành thực tế, nhưng việc tích hợp sâu vào các quy trình cốt lõi, mở rộng trên toàn doanh nghiệp và tạo ra giá trị có thể đo lường vẫn còn hạn chế.

Khảo sát vẫn đang tiếp tục được triển khai và mở rộng mẫu. Vì vậy, các nhận định trên chỉ phản ánh những tín hiệu ban đầu tại thời điểm tổng hợp, chưa phải kết luận cuối cùng của nghiên cứu.

“Khi AI đi từ thử nghiệm vào vận hành thực tế, thách thức lớn không còn chỉ là lựa chọn công nghệ. Doanh nghiệp phải xác định rõ bài toán kinh doanh cần giải quyết, ai sở hữu kết quả, cách đo lường giá trị và làm thế nào để công nghệ, dữ liệu và con người cùng vận hành theo một mục tiêu chung. Đây cũng là lúc vai trò của CIO thay đổi: từ người triển khai công nghệ sang người cùng lãnh đạo doanh nghiệp tạo ra kết quả.” — Ông Trần Nhất Minh, Phó Tổng Giám đốc kiêm CIO VIB, Trưởng ban Ban Cố vấn CIO Vietnam, Conference Chair – CIO Summit 2026

Human-Led, AI-First: khi AI mạnh hơn, trách nhiệm của con người càng quan trọng

CIO Summit 2026 sử dụng thông điệp Human-Led, AI-First: From Pilots to P&L để phản ánh hai chuyển dịch diễn ra song song.

Một mặt, AI ngày càng trở thành một phần trong cách doanh nghiệp thiết kế sản phẩm, quy trình, vận hành và ra quyết định. Mặt khác, khi AI có khả năng tham gia sâu hơn vào những hoạt động này, vai trò của con người trong việc xác định mục tiêu, lựa chọn bài toán, quyết định đầu tư, đặt ra giới hạn, quản trị rủi ro và chịu trách nhiệm cuối cùng càng trở nên quan trọng.

Vì vậy, thay vì chỉ hỏi AI có thể làm được gì, CIO Summit 2026 tập trung vào những câu hỏi thực tế hơn:

· AI đang tạo ra giá trị kinh doanh ở đâu và giá trị đó được đo lường như thế nào?

· Điều gì cần thay đổi để đưa AI từ thử nghiệm và những ứng dụng riêng lẻ lên quy mô doanh nghiệp?

· Dữ liệu, hạ tầng, kiến trúc, an ninh và quản trị cần sẵn sàng đến đâu?

· Ai sở hữu bài toán, quyết định đầu tư và chịu trách nhiệm về kết quả?

· Doanh nghiệp cần chuẩn bị thế nào trước AI agents, AI có trách nhiệm và những yêu cầu mới về chủ quyền dữ liệu và AI?

Có thể nhìn những cuộc trao đổi này qua ba câu hỏi lớn:

SCALE – Làm thế nào để mở rộng? Từ lựa chọn đúng bài toán, dữ liệu và hạ tầng đến tích hợp và chứng minh giá trị.

TRUST – Điều kiện nào để mở rộng một cách có kiểm soát? Từ an ninh, quyền riêng tư và tuân thủ đến AI có trách nhiệm và chủ quyền AI.

LEAD – Ai sở hữu giá trị và chịu trách nhiệm về kết quả? Làm rõ vai trò của CEO, CIO và lãnh đạo kinh doanh trong đầu tư, quản trị rủi ro và kết quả.

Đây cũng chính là tinh thần của Human-Led, AI-First: AI có thể tăng tốc và mở rộng khả năng thực thi, nhưng con người vẫn xác định mục tiêu và chịu trách nhiệm cuối cùng.

CIO Vietnam Survey – benchmark thường niên từ tiếng nói của cộng đồng CIO

CIO Vietnam Survey là chương trình nghiên cứu thường niên độc lập của CIO Vietnam, được thực hiện phối hợp cùng EY Vietnam, nhằm theo dõi sự thay đổi về ưu tiên công nghệ, đầu tư, vai trò của CIO, năng lực tổ chức và những thách thức trong thực thi.

Qua các năm, khảo sát tạo ra chuỗi dữ liệu giúp theo dõi sự dịch chuyển của chương trình nghị sự CIO tại Việt Nam. Nghiên cứu năm nay, 2027 CIO Priorities & Technology Trends, tiếp tục duy trì các chỉ số có thể so sánh qua thời gian, đồng thời đi sâu vào những vấn đề mới đang định hình vai trò và chương trình nghị sự của lãnh đạo công nghệ.

Khảo sát hiện vẫn đang được triển khai và tiếp tục mở rộng số lượng doanh nghiệp tham gia. Vì vậy, các nhận định trên chỉ phản ánh những tín hiệu ban đầu và chưa phải kết luận cuối cùng của nghiên cứu.

Kết quả đầy đủ sẽ được tổng hợp trong báo cáo 2027 CIO Priorities & Technology Trends và chính thức công bố tại CIO Summit 2026. Báo cáo sẽ cung cấp benchmark về các ưu tiên, đầu tư, năng lực và thách thức của CIO, đồng thời phân tích sâu hơn những vấn đề đang định hình chương trình nghị sự công nghệ của doanh nghiệp cho năm 2027.

CIO Awards 2026 chính thức được công bố và phát động

Tại CIO Summit 2026, CIO Vietnam sẽ chính thức công bố và phát động CIO Awards 2026, mở đầu quá trình tìm kiếm, đề cử và đánh giá những lãnh đạo công nghệ đang tạo ra tác động nổi bật đối với doanh nghiệp và tổ chức.

CIO Awards hướng tới những CIO và lãnh đạo công nghệ không chỉ đảm bảo vận hành hệ thống mà còn góp phần tạo giá trị kinh doanh, dẫn dắt chuyển đổi, xây dựng năng lực mới và định hình vai trò ngày càng mở rộng của lãnh đạo công nghệ tại Việt Nam.

Thông tin về tiêu chí, quy trình đề cử và đánh giá CIO Awards 2026 sẽ được CIO Vietnam công bố tại Summit và trong giai đoạn tiếp theo.

Dữ liệu thật, kinh nghiệm thật và đối thoại thẳng thắn

CIO Summit 2026 ưu tiên những góc nhìn từ thực tế triển khai, dữ liệu có thể tham chiếu và kinh nghiệm của những người trực tiếp ra quyết định.

Chương trình kết hợp góc nhìn của lãnh đạo doanh nghiệp, CIO, chuyên gia tư vấn và các doanh nghiệp công nghệ để nhìn cùng một bài toán từ nhiều phía: giá trị kinh doanh, khả năng mở rộng, dữ liệu và hạ tầng, quản trị và an ninh, trách nhiệm lãnh đạo và những thay đổi tiếp theo của AI.

Bên cạnh các phiên chia sẻ và thảo luận, Summit cũng là dịp để cộng đồng CIO, lãnh đạo doanh nghiệp và lãnh đạo công nghệ gặp gỡ trực tiếp. Các hoạt động kết nối trong ngày và Gala Dinner tạo thêm không gian cho những cuộc trao đổi cởi mở bên ngoài phòng hội thảo — một phần quan trọng trong cách CIO Vietnam xây dựng cộng đồng qua nhiều năm.

CIO Summit 2026 dự kiến quy tụ hơn 500 lãnh đạo công nghệ, lãnh đạo doanh nghiệp và chuyên gia đến từ các ngành như ngân hàng, chứng khoán, bảo hiểm, bất động sản, sản xuất, bán lẻ và nhiều lĩnh vực đang đẩy mạnh ứng dụng AI. Chương trình có sự tham gia và đồng hành của nhiều tổ chức tư vấn, doanh nghiệp công nghệ và đối tác trong hệ sinh thái.

NGUỒN DỮ LIỆU

Khảo sát Thực trạng Ứng dụng AI trong Doanh nghiệp Việt Nam — một dự án nghiên cứu đang được 3HORIZONS và CIO Vietnam phối hợp thực hiện nhằm tìm hiểu cách các doanh nghiệp đang tiếp cận và triển khai AI, cũng như những giá trị AI mang lại đối với hoạt động và định hướng phát triển của doanh nghiệp. Các kết quả được trích dẫn trong thông cáo phản ánh dữ liệu khảo sát có tại thời điểm tổng hợp.

CIO Vietnam Survey: 2027 CIO Priorities & Technology Trends — chương trình nghiên cứu thường niên đang được CIO Vietnam phối hợp cùng EY Vietnam thực hiện, theo dõi các ưu tiên công nghệ, đầu tư, sự thay đổi trong vai trò CIO, năng lực tổ chức và những thách thức trong thực thi. Các nhận định được trích dẫn trong thông cáo phản ánh những tín hiệu ban đầu tại thời điểm tổng hợp. Kết quả chính thức sẽ được công bố trong báo cáo 2027 CIO Priorities & Technology Trends tại CIO Summit 2026.

Liên hệ: CIO Vietnam Team - Operation@ciovn.org

Trong hơn 15 năm, CIO Vietnam đã tạo ra gần 700 hoạt động để những người làm nghề công nghệ cùng kết nối, cập nhật xu hướng, chia sẻ kinh nghiệm và phát triển nghề nghiệp.

Các chủ đề về leadership, quản lý và xây dựng đội ngũ đã xuất hiện trong nhiều cuộc trao đổi. Tuy nhiên, chúng chưa được kết nối thành một hành trình phát triển thành viên xuyên suốt.

Trong khi đó, mọi quá trình ứng dụng công nghệ trong doanh nghiệp đều liên quan đến ba yếu tố: con người, quy trình và công nghệ.

Công nghệ có thể thay đổi rất nhanh, nhưng khả năng tạo ra giá trị vẫn phụ thuộc vào con người: ai nhìn thấy đúng vấn đề, ai lựa chọn giải pháp, ai dẫn dắt thực thi và ai chịu trách nhiệm về kết quả.

Khi AI chuyển từ thử nghiệm sang những quyết định lớn

Qua CIO Survey 2024 và 2025, AI, Cybersecurity, Data liên tục nằm trong nhóm ưu tiên của các lãnh đạo công nghệ.

Khi doanh nghiệp đi qua giai đoạn tìm hiểu và thử nghiệm, những quyết định phía trước trở nên khó hơn:

• Sáng kiến nào nên tiếp tục đầu tư?

• Sáng kiến nào cần thiết kế lại hoặc dừng?

• Doanh nghiệp nên build, buy hay partner?

• Năng lực hiện tại đã đủ để triển khai và vận hành chưa?

• Đội ngũ cần upskill hoặc reskill ở đâu?

• Ai sở hữu business outcome và chịu trách nhiệm cuối cùng?

Đây không còn là những câu hỏi thuần túy về công nghệ. Chúng liên quan trực tiếp đến chiến lược, mô hình vận hành, năng lực tổ chức và leadership.

Với chủ đề “Human-Led, AI-First: From Pilots to P&L”, CIO Summit 2026 được xây dựng trên ba trụ cột:

SCALE — Làm thế nào đưa AI từ thử nghiệm lên quy mô doanh nghiệp và tạo ra giá trị thực?

TRUST — Doanh nghiệp cần chuẩn bị dữ liệu, kiến trúc, bảo mật, governance và quản trị rủi ro như thế nào để mở rộng một cách có trách nhiệm?

LEAD — Ai sở hữu bài toán, ai ra quyết định và ai chịu trách nhiệm về kết quả?

Trong quá trình cùng đội ngũ xây dựng nội dung CIO Summit, tôi bắt đầu suy nghĩ nhiều hơn về chữ LEAD.

Liệu LEAD có nên chỉ dừng lại ở một trụ cột của chương trình? Hay nó có thể gợi mở một cách tiếp cận mới cho việc phát triển thành viên và thế hệ lãnh đạo công nghệ tiếp theo?

Đây chưa phải là một quyết định hay một framework đã hoàn thiện. Tôi chia sẻ ý tưởng ban đầu này để Ban Cố vấn, thành viên và những người đang trực tiếp xây dựng đội ngũ công nghệ cùng trao đổi, phản biện và bổ sung.

Một cách diễn giải ban đầu về LEAD

L — Learn: Không ngừng học hỏi và nâng cấp chính mình

Kinh nghiệm trong quá khứ không còn đủ để bảo đảm thành công trong tương lai.

Học không chỉ là tham gia thêm một chương trình hay tiếp nhận thêm kiến thức. Đó còn là khả năng nhìn lại những gì mình đã làm, nhận diện điều không còn phù hợp và sẵn sàng thay đổi cách tư duy, ra quyết định và lãnh đạo.

Từ góc nhìn này, các hoạt động như CIO Summit, CIO Survey, AI FOR CIO, Next-Gen CIO, IT Transformation, KNEXUS, mentoring và peer dialogue có thể được kết nối tốt hơn để tạo ra một môi trường học tập liên tục cho thành viên hay không?

E — Envision: Nhìn thấy tương lai và xác lập hướng đi

Người lãnh đạo không chỉ giải quyết những vấn đề đang xảy ra. Họ cần nhìn thấy điều gì đang thay đổi, đâu là ưu tiên thực sự và doanh nghiệp cần chuẩn bị năng lực gì cho giai đoạn tiếp theo.

Đối với lãnh đạo công nghệ, câu hỏi không nên chỉ dừng ở “nên triển khai công nghệ nào”, mà cần mở rộng thành:

• Công nghệ đang thay đổi mô hình kinh doanh như thế nào?

• Doanh nghiệp cần xây dựng những năng lực gì?

• Khoản đầu tư nào cần được ưu tiên?

• Những trade-off nào cần được cân nhắc?

• Vai trò của lãnh đạo công nghệ cần thay đổi ra sao?

Cộng đồng có thể giúp thành viên không chỉ cập nhật xu hướng, mà còn mở rộng góc nhìn, đối chiếu kinh nghiệm và hình thành quan điểm lãnh đạo của riêng mình.

A — Act: Hành động với ownership và tạo ra kết quả

Tri thức chỉ thực sự có giá trị khi được chuyển thành hành động.

Một cộng đồng phát triển nghề nghiệp không nên chỉ giúp thành viên biết thêm. Cộng đồng có thể tạo ra môi trường để thành viên thử sức, dẫn dắt và tạo ra kết quả thực tế.

Đó có thể là dẫn dắt một working group, triển khai một sáng kiến trong doanh nghiệp, xây dựng case study, phát triển một framework hoặc chịu trách nhiệm cho một hoạt động cộng đồng.

Những trải nghiệm như vậy có thể giúp thành viên xây dựng execution track record — bằng chứng cho thấy họ có khả năng chuyển định hướng thành hành động và theo đuổi trách nhiệm đến cùng.

D — Develop: Phát triển con người và kiến tạo cộng đồng

Một leader không chỉ được nhìn nhận qua những gì bản thân đạt được, mà còn qua những con người và năng lực họ góp phần phát triển.

Khi một thành viên chia sẻ kinh nghiệm, mentoring người trẻ, ghi lại một bài học, mở ra một cơ hội hoặc giúp người khác tránh được sai lầm mình từng trải qua, tri thức cá nhân bắt đầu trở thành tài sản của cộng đồng.

Từ đó hình thành một vòng tuần hoàn:

Một người được cộng đồng hỗ trợ phát triển, sau đó quay trở lại phát triển những người khác.

Liệu đây có thể trở thành một trong những cách CIO Vietnam phát triển bền vững trong giai đoạn tiếp theo? Anh/ chị nghĩ sao về ý tưởng này để phát triển cộng đồng đồng CIOVientam?

Và để hỗ trợ thành viên phát triển năng lực đó, CIO Vietnam nên đóng vai trò gì: cung cấp tri thức, kết nối mentor, tạo môi trường thực hành hay mở ra cơ hội dẫn dắt và đóng góp?

Ý kiến của anh/chị sẽ giúp CIO Vietnam hiểu rõ hơn cộng đồng thực sự cần gì trước khi tiếp tục phát triển LEAD thành một định hướng hay chương trình cụ thể.

Mời anh/chị chia sẻ góc nhìn và kinh nghiệm của mình tại phần bình luận.