10 Dự báo về AI năm 2026
Gartner dự báo doanh nghiệp sẽ chi khoảng 2,5 nghìn tỷ đô la Mỹ cho trí tuệ nhân tạo trong năm nay, tăng 44% so với năm 2025.
Năm vừa qua, chúng ta đã chứng kiến trí tuệ nhân tạo tạo sinh được đưa vào gần như mọi lĩnh vực, sự trỗi dậy của các tác nhân trí tuệ nhân tạo, và làn sóng ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào lập trình, vận hành và ra quyết định. Khi năm 2026 tăng tốc, một bức tranh rõ hơn đang hiện ra: các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tự hành sẽ đi từ giai đoạn thử nghiệm sang vận hành thực tế, thanh toán bằng trí tuệ nhân tạo sẽ bắt đầu xuất hiện, và chính trí tuệ nhân tạo sẽ làm thay đổi cách con người tương tác với phần mềm.
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh vẫn tiếp tục phát triển với tốc độ rất cao. Nhưng sau một giai đoạn dài thử nghiệm, điều chỉnh và làm quen, năm 2026 nhiều khả năng sẽ là thời điểm doanh nghiệp buộc phải trả lời một câu hỏi thẳng thắn hơn: trí tuệ nhân tạo thực sự tạo ra giá trị gì cho kinh doanh. Cùng lúc đó, những giới hạn của công nghệ này cũng sẽ hiện ra rõ hơn.
Theo bài viết gốc, Gartner dự báo doanh nghiệp sẽ chi khoảng 2,5 nghìn tỷ đô la Mỹ cho trí tuệ nhân tạo trong năm nay, tăng 44% so với năm 2025. Tuy nhiên, khi áp lực chứng minh hiệu quả đầu tư ngày càng lớn, Forrester cho rằng 25% ngân sách trí tuệ nhân tạo dự kiến có thể bị dời sang năm 2027. Điều đó cho thấy thị trường không còn chỉ quan tâm trí tuệ nhân tạo làm được gì, mà quan tâm hơn đến việc nó tạo ra kết quả ở đâu, với chi phí nào, và bằng cách nào.
Dưới đây là 10 dự báo nổi bật về cách trí tuệ nhân tạo sẽ phát triển trong năm 2026.
1. Từ thử nghiệm sang vận hành thực tế
Năm 2025 là năm của việc thử nghiệm. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tự hành, các máy chủ điều phối, những mô hình ngày càng thông minh hơn và chi phí xử lý giảm xuống đã mở ra rất nhiều khả năng ứng dụng mới. Nhưng đến năm 2026, doanh nghiệp không thể dừng lại ở việc “đã thử”.
Đây là lúc những gì đã học được trong giai đoạn thử nghiệm phải được chuyển hóa thành thay đổi thực sự trong vận hành. Trí tuệ nhân tạo sẽ không còn được đánh giá chủ yếu qua các bản trình diễn hay mô hình thử, mà qua khả năng cải thiện quy trình, tăng tốc công việc và tạo ra kết quả có thể đo được.
2. Hiệu quả đầu tư trở thành thước đo mới
Khi cách tiếp cận với trí tuệ nhân tạo trưởng thành hơn, doanh nghiệp cũng sẽ đòi hỏi kết quả tài chính rõ ràng hơn từ mọi khoản đầu tư.
Hiệu quả đầu tư thực sự không đến từ việc gắn trí tuệ nhân tạo vào một quy trình cũ rồi kỳ vọng mọi thứ tự tốt lên. Nó đến từ những việc khó hơn nhiều: thiết kế lại cách làm việc, biến dữ liệu thành thông tin có ích, và điều chỉnh mô hình vận hành để tạo ra tác động thật.
Điều đó cũng có nghĩa doanh nghiệp phải kiểm soát chặt chẽ hơn việc chi tiêu cho trí tuệ nhân tạo. Một dự án nhỏ mang tính thử nghiệm hoàn toàn có thể phình to rất nhanh trong toàn tổ chức, kéo theo chi phí tăng mạnh. Nhưng chi phí chưa phải vấn đề duy nhất. Vấn đề sâu hơn là sự lệch nhịp giữa khối kinh doanh và đội ngũ công nghệ. Nếu hai bên không thống nhất về kết quả cần đạt, thì dù công nghệ có tốt đến đâu, dự án cũng khó đi tới nơi.
3. CIO sẽ trở thành người điều phối kết quả
Sự chuyển dịch sang các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tự hành đang làm thay đổi chính vai trò của người đứng đầu công nghệ thông tin.
Nếu trước đây CIO chủ yếu quản lý hệ thống, nền tảng và các chương trình công nghệ, thì trong giai đoạn mới, vai trò này đang tiến gần hơn đến việc điều phối kết quả ở quy mô toàn doanh nghiệp. Trọng tâm không còn là tổ chức các thử nghiệm trí tuệ nhân tạo, mà là quản trị cách dữ liệu, hệ thống, con người và trí tuệ nhân tạo cùng vận hành để tạo ra giá trị kinh doanh có thể chứng minh.
Điều này kéo theo một thay đổi lớn trong tư duy quản trị. Quản lý một lực lượng tác nhân trí tuệ nhân tạo không giống quản lý con người. Nó ít liên quan đến văn hóa hơn, và liên quan nhiều hơn đến cơ chế quản trị, trách nhiệm, kiểm soát thay đổi, kiểm thử, giám sát và độ tin cậy. Người đứng đầu công nghệ thông tin sẽ phải xác định rõ ai có quyền tạo ra tác nhân trí tuệ nhân tạo, chúng được kiểm thử ra sao, bị giám sát thế nào và khi xảy ra sự cố thì ai chịu trách nhiệm.
Quan trọng hơn, đây không phải là thay đổi chỉ diễn ra trong bộ phận công nghệ thông tin. Khi trí tuệ nhân tạo tham gia ngày càng sâu vào công việc, vai trò của giám đốc công nghệ thông tin sẽ dần chuyển từ người quản lý hệ thống sang người điều phối cách công việc chảy xuyên suốt toàn doanh nghiệp.
4. Các tác nhân trí tuệ nhân tạo ngoài kiểm soát sẽ tạo ra một cuộc khủng hoảng an ninh mới
Trước đây, nhiều tổ chức từng đau đầu với hiện tượng nhân viên tự ý dùng công cụ công nghệ không được phê duyệt. Nhưng làn sóng công cụ trí tuệ nhân tạo ngoài kiểm soát, đặc biệt là các tác nhân trí tuệ nhân tạo, có thể còn nguy hiểm hơn.
Theo khảo sát được bài viết dẫn lại từ BlackFog, nhiều nhân viên tại các công ty lớn sẵn sàng dùng công cụ trí tuệ nhân tạo không được phê duyệt nếu điều đó giúp họ làm việc nhanh hơn hoặc kịp thời hạn. Khi các tác nhân trí tuệ nhân tạo ngày càng dễ dùng và có thể tự động thực hiện nhiều việc hơn, sức hút của chúng sẽ còn lớn hơn.
Vấn đề nằm ở chỗ các trợ lý, tiện ích bổ sung hay tác nhân trí tuệ nhân tạo không được kiểm soát có thể tiếp cận dữ liệu nhạy cảm và tự động thực hiện nhiều bước mà gần như không có sự giám sát của con người. Khi đó, doanh nghiệp có thể biết dữ liệu đã bị lộ, nhưng không biết tác nhân nào đã truy cập, dữ liệu đã đi đâu, và vì sao sự việc lại xảy ra.
Đây sẽ là một mặt trận mới cho an ninh thông tin, tuân thủ và quản trị dữ liệu trong năm 2026.
5. Trọng tâm sẽ chuyển từ huấn luyện mô hình sang khai thác mô hình
Một thay đổi quan trọng về hạ tầng là trọng tâm đầu tư sẽ chuyển mạnh sang giai đoạn khai thác mô hình để phục vụ công việc thực tế.
Theo Deloitte như bài viết trích dẫn, khối lượng xử lý phục vụ khai thác mô hình có thể chiếm khoảng hai phần ba tổng năng lực tính toán cho trí tuệ nhân tạo trong năm 2026, tăng từ khoảng một nửa của năm 2025. Điều này phản ánh một thực tế khá rõ: phần lớn doanh nghiệp sẽ không cần tự xây dựng và huấn luyện mô hình từ đầu. Họ có thể sử dụng các mô hình sẵn có và tập trung vào việc triển khai, tối ưu và vận hành chúng trong môi trường thực tế.
Khi đó, các yếu tố như độ trễ, chi phí và độ ổn định sẽ trở nên quan trọng hơn sức mạnh tính toán đơn thuần. Đây là thay đổi có ý nghĩa rất lớn với lãnh đạo công nghệ, vì nó tác động trực tiếp đến cách doanh nghiệp đầu tư hạ tầng, tối ưu tài nguyên và kiểm soát chi phí.
Mặt tích cực là hạ tầng được thiết kế đúng mục đích có thể mở ra những ứng dụng trước đây khó làm được, như phát hiện gian lận theo thời gian thực hay ra quyết định với độ trễ cực thấp. Đồng thời, nó cũng giúp giảm tiêu thụ năng lượng, từ đó giảm chi phí và giảm tác động đến môi trường.
6. Mô hình chuyên biệt theo ngành sẽ tăng tốc
Kỷ nguyên của những mô hình khổng lồ, dùng chung cho mọi bài toán, đang dần nhường chỗ cho những mô hình nhỏ hơn nhưng hiểu việc hơn.
Nghiên cứu gần đây của Stanford cho thấy các mô hình ngôn ngữ nhỏ đã rất có năng lực, chi phí thấp và hiệu quả cao. Trong bối cảnh nhu cầu ứng dụng trí tuệ nhân tạo tăng nhanh hơn khả năng đáp ứng của các trung tâm dữ liệu tập trung, các mô hình nhỏ và mô hình chuyên biệt theo ngành trở thành lựa chọn thực tế hơn.
Giá trị của những mô hình này không nằm ở quy mô, mà ở mức độ hiểu ngôn ngữ chuyên môn, logic nghiệp vụ và yêu cầu tuân thủ của từng ngành như tài chính, y tế, pháp lý hay bảo hiểm. Trong nhiều trường hợp, chúng có thể vượt trội hơn các mô hình dùng chung về độ chính xác, độ tin cậy và mức độ phù hợp với công việc.
Với doanh nghiệp, đây là một thay đổi rất đáng chú ý: mô hình tốt nhất không nhất thiết là mô hình lớn nhất, mà là mô hình hiểu đúng bài toán nhất.
7. Trí tuệ nhân tạo trở thành giao diện mới của công việc
Mỗi giai đoạn công nghệ lại tạo ra một lớp giao diện chủ đạo. Internet đưa ứng dụng từ máy tính cá nhân lên môi trường trực tuyến. Điện thoại thông minh đưa thao tác cảm ứng trở thành cách tương tác phổ biến. Và giờ đây, trí tuệ nhân tạo đang đẩy doanh nghiệp sang một giai đoạn mới: ngôn ngữ tự nhiên trở thành giao diện làm việc.
Thay vì phải mở nhiều bảng theo dõi, hộp thư hay phần mềm khác nhau để tìm thông tin, người dùng sẽ ngày càng quen với việc đặt câu hỏi cho hệ thống bằng ngôn ngữ tự nhiên, rồi nhận lại câu trả lời, hành động hoặc gợi ý phù hợp với bối cảnh. Nói cách khác, cách hỏi và ra lệnh cho hệ thống đang dần trở thành giao diện mới của công việc hằng ngày.
Tác động của xu hướng này không chỉ nằm ở trải nghiệm người dùng. Nó còn đặt lại câu hỏi về cách thiết kế ứng dụng, tổ chức quy trình, đào tạo người dùng và thúc đẩy việc áp dụng công nghệ trong doanh nghiệp.
8. Cơ chế quản trị sẽ đi vào lõi hệ thống
Trong nhiều năm, cơ chế quản trị thường bị xem là lớp bổ sung phía sau, chỉ được tính đến khi sản phẩm hoặc quy trình đã hình thành. Nhưng với trí tuệ nhân tạo, cách làm đó ngày càng không còn phù hợp.
Năm 2026 nhiều khả năng sẽ chứng kiến các yêu cầu về giải thích được, theo vết được, giám sát tuân thủ theo thời gian thực và kiểm soát tự động được đưa thẳng vào trong cách hệ thống vận hành. Khi đó, cơ chế quản trị không còn là thứ “làm chậm đổi mới”, mà trở thành một đặc tính kiến trúc giúp đổi mới có thể mở rộng an toàn.
Điều đáng chú ý là áp lực cho quản trị không chỉ đến từ cơ quan quản lý. Khách hàng cũng sẽ ngày càng đánh giá cao những doanh nghiệp có thể giải thích rõ hệ thống trí tuệ nhân tạo hoạt động như thế nào, dùng loại dữ liệu nào, và vì sao lại đưa ra quyết định như vậy. Minh bạch sẽ trở thành lợi thế cạnh tranh, chứ không chỉ là yêu cầu bắt buộc.
9. Lập trình bằng cách mô tả ý định sẽ lan rộng
Khái niệm “lập trình theo ý định” nổi lên mạnh trong năm 2025, mô tả cách con người đưa ra yêu cầu ở mức cao, còn trí tuệ nhân tạo thực hiện phần lớn công việc viết mã lệnh. Dù cách gọi có thể mới, đây thực chất là dấu hiệu của một thay đổi sâu hơn: cách doanh nghiệp học, ra quyết định và xây dựng sản phẩm với trí tuệ nhân tạo đang thay đổi.
Bài viết dẫn khảo sát của Sonar cho thấy phần lớn lập trình viên đã thử công cụ viết mã bằng trí tuệ nhân tạo thì nay dùng chúng hằng ngày. Đồng thời, tỷ lệ mã lệnh được trí tuệ nhân tạo tạo ra hoặc hỗ trợ cũng đang tăng nhanh và được kỳ vọng tiếp tục đi lên trong giai đoạn 2026–2027.
Điều này không có nghĩa kỹ sư phần mềm sẽ bị thay thế hàng loạt. Nhưng nó chắc chắn sẽ thay đổi năng lực cốt lõi mà đội ngũ kỹ thuật cần có: từ việc chỉ tập trung viết mã sang xác định đúng bài toán, kiểm soát chất lượng, đánh giá logic, quản trị rủi ro và phối hợp hiệu quả với trí tuệ nhân tạo.
10. Phần mềm doanh nghiệp sẽ bước vào một đợt tái cấu trúc lớn
Khi trí tuệ nhân tạo được đưa ngày càng sâu vào công việc, nhiều loại phần mềm doanh nghiệp hiện nay sẽ bị đặt lại vai trò.
Thay vì dùng nhiều công cụ rời rạc cho hỗ trợ người dùng, báo cáo hay điều phối quy trình, doanh nghiệp sẽ bắt đầu ưu tiên những môi trường nơi trí tuệ nhân tạo được tích hợp trực tiếp vào cách công việc diễn ra. Giá trị không chỉ nằm ở chuyện giảm số lượng nhân sự, mà ở việc giảm sự chồng chéo công cụ, đơn giản hóa môi trường công nghệ và đưa tự động hóa vào đúng nơi tạo ra kết quả.
Đi xa hơn, cách doanh nghiệp mua phần mềm cũng có thể thay đổi. Thay vì trả tiền theo số lượng tài khoản sử dụng, tổ chức có thể dần chuyển sang mô hình trả tiền theo kết quả tự động hóa hoặc giá trị đạt được. Nếu xu hướng này mở rộng, thị trường phần mềm doanh nghiệp sẽ thay đổi không chỉ ở sản phẩm, mà ở cả cách tính giá trị thương mại.
Kết lại
Điểm chung của 10 dự báo này là một thông điệp rất rõ: năm 2026 không còn là năm để doanh nghiệp chỉ thử trí tuệ nhân tạo cho biết. Đây là giai đoạn trí tuệ nhân tạo bắt đầu đi vào kiến trúc vận hành, mô hình quản trị, cách thiết kế công việc và cả vai trò lãnh đạo công nghệ.
Với giám đốc công nghệ thông tin và đội ngũ lãnh đạo công nghệ, áp lực lớn nhất không còn nằm ở chỗ có triển khai trí tuệ nhân tạo hay không. Áp lực thực sự là: triển khai ở đâu để tạo giá trị, kiểm soát thế nào để không phát sinh rủi ro, và điều phối ra sao để trí tuệ nhân tạo không chỉ hoạt động mà còn tạo ra kết quả kinh doanh có thể chứng minh.
Trí tuệ nhân tạo đang rời khỏi sân khấu trình diễn để bước vào thực tế vận hành. Và khi điều đó xảy ra, lợi thế sẽ không thuộc về doanh nghiệp nói nhiều nhất về trí tuệ nhân tạo, mà thuộc về doanh nghiệp biết biến nó thành năng lực thực thi.
3. Next Action
Trong tổ chức của bạn, các sáng kiến trí tuệ nhân tạo hiện nay vẫn đang dừng ở mức thử nghiệm, hay đã có ứng dụng nào thật sự đi vào vận hành và tạo ra kết quả đo được?
Đội ngũ lãnh đạo của bạn đang đánh giá thành công của trí tuệ nhân tạo dựa trên số lượng công cụ và dự án triển khai, hay dựa trên giá trị kinh doanh cụ thể tạo ra?
Khoảng trống lớn nhất hiện nay của tổ chức bạn nằm ở công nghệ, dữ liệu, cơ chế quản trị, hay ở sự thiếu gắn kết giữa khối kinh doanh và công nghệ?
Nếu các tác nhân trí tuệ nhân tạo được mở rộng trong 12 tháng tới, tổ chức của bạn đã đủ khả năng kiểm soát rủi ro dữ liệu, quyền truy cập và trách nhiệm vận hành hay chưa?
Trong ba ưu tiên chiến lược lớn nhất của doanh nghiệp năm nay, đâu là một bài toán đủ rõ để trí tuệ nhân tạo có thể được triển khai gắn trực tiếp với hiệu quả đầu tư?
Bạn cần thay đổi quy trình làm việc, cơ chế quản trị hay cách phối hợp giữa kinh doanh và công nghệ như thế nào để trí tuệ nhân tạo không chỉ hoạt động được mà còn tạo ra kết quả thực sự?
Tổng hợp và biên tập với AI từ nguồn cio.com Thủy Đặng Managing Director