Điều hướng AI quy mô lớn: Những chiến lược và góc nhìn dành cho CEO và CIO từ Farida Gibbs

Tóm tắt ngắn gọn

Việc áp dụng AI doanh nghiệp dự kiến sẽ đạt đến điểm bùng phát vào năm 2026, khi các tổ chức trên toàn thế giới vượt ra ngoài các dự án thử nghiệm để tích hợp AI vào các hoạt động cốt lõi, công nghiệp hóa các hệ thống có khả năng hành động tự chủ, và mở rộng các triển khai chiến lược, có quy định chặt chẽ trên các lĩnh vực chính.

Với dự kiến chi tiêu toàn cầu cho các hệ thống AI vượt quá 2 nghìn tỷ đô la vào năm 2026, trọng tâm đang đặt vào lý do tại sao năm nay lại trở thành một thời điểm quyết định cho việc áp dụng AI doanh nghiệp. Các tổ chức trên toàn thế giới đang vượt ra ngoài các dự án thử nghiệm và bằng chứng khái niệm, tích hợp AI vào các hoạt động cốt lõi, điều chỉnh theo các yêu cầu pháp lý, và công nghiệp hóa các hệ thống có khả năng hành động tự chủ quy mô lớn. Tại các khu vực như Trung Đông và Ấn Độ, việc áp dụng đang tăng tốc nhanh chóng. Tài chính, năng lượng, chính phủ và dịch vụ số đang dẫn đầu, với Ấn Độ nổi lên như một trung tâm lớn về nhân tài và thực thi AI, trong khi Trung Đông thúc đẩy các triển khai chiến lược quy mô lớn của các mô hình chủ quyền, nền tảng dữ liệu quốc gia và các sáng kiến đặc thù ngành.

Trong cuộc phỏng vấn này, Farida Gibbs, CEO của Gibbs Consulting, khám phá các lực lượng thúc đẩy việc áp dụng AI doanh nghiệp, các lĩnh vực dẫn đầu, và cung cấp hướng dẫn thực tiễn cho các CEO và CIO nhằm cân bằng giữa đổi mới, quản trị và chuyển đổi kinh doanh dài hạn trong thời đại của AI tự hành và có khả năng hành động.

2026 Như Một Điểm Bước Nhảy: Làm Thế Nào Trung Đông Đang Chuyển AI Từ Dự Án Thử Nghiệm Sang Sản Xuất Trong Các Lĩnh Vực Chính

Bạn cho rằng năm 2026 sẽ là một bước ngoặt đối với việc áp dụng AI doanh nghiệp—những phát triển chính nào đang thúc đẩy điểm nhấn này?

“2026/2027 đánh dấu điểm xoay chiều vì các nghĩa vụ pháp lý ngày càng được thực thi, các mô hình triển khai chủ quyền trở nên khả thi, và AI cuối cùng đã được tích hợp vào các quy trình kinh doanh cốt lõi thay vì chỉ các chương trình thử nghiệm.”

Về Trung Đông cụ thể, Farida lưu ý: “Tại Trung Đông, chúng tôi thấy các tổ chức đang công nghiệp hóa AI như một phần của hiện đại hóa nền tảng, các nhóm cung cấp sản phẩm phù hợp, và sự chuyển đổi từ các phòng thí nghiệm đổi mới sang sở hữu vận hành, ngay cả khi ban đầu chỉ ở mức độ dữ liệu đáng tin cậy.”

Khu vực đang chuyển từ tham vọng AI sang hành động, với các chính phủ và doanh nghiệp đầu tư vào tính toán chủ quyền, nền tảng dữ liệu quốc gia, và các chương trình đặc thù ngành thúc đẩy AI từ các dự án thử nghiệm sang sản xuất. Các công ty đang chuyển AI từ các phòng thí nghiệm đổi mới sang các nhóm vận hành, tập trung vào dữ liệu đáng tin cậy và hiện đại hóa nền tảng để thúc đẩy việc áp dụng trong các lĩnh vực chính.

Trung Đông đang đầu tư lớn vào các chiến lược AI quốc gia. Những sáng kiến nào bạn thấy có tác động lớn nhất trong khu vực đó?

“Các sáng kiến có tác động lớn nhất là tính toán chủ quyền và các mô hình, nền tảng dữ liệu quốc gia, và các chương trình ứng dụng đặc thù ngành do chính phủ dẫn dắt tại Trung Đông.”

Những sáng kiến này cho phép đào tạo và triển khai mô hình địa phương theo các khung chính sách quốc gia, giảm độ trễ và ma sát dữ liệu xuyên biên giới, đồng thời cung cấp hạ tầng cho các tác nhân công và tư nhân để chuyển các khối lượng công việc từ môi trường thử nghiệm sang sản xuất bền vững.

Các ngành hoặc lĩnh vực nào hiện đang dẫn đầu về mức độ trưởng thành của AI trên các khu vực này, và tại sao?

“Hạ tầng CNTT, ngân hàng, chính phủ và năng lượng đang dẫn đầu nhờ vào nền tảng dữ liệu mạnh mẽ, các trường hợp sử dụng dựa trên lợi tức đầu tư rõ ràng, và các chỉ thị trung tâm.”

Các lĩnh vực này hưởng lợi từ các bộ dữ liệu lớn, có cấu trúc, các đòn bẩy hiệu quả hoặc doanh thu rõ ràng (phát hiện gian lận, tối ưu hóa lưới điện, dịch vụ công dân), và thường có sự bảo trợ trực tiếp từ các cơ quan quản lý hoặc bộ trưởng—những điều kiện làm cho việc áp dụng AI cấp doanh nghiệp vừa khả thi vừa có thể đo lường được.

Điều Hướng AI Có Khả Năng Hành Động: Lãnh đạo, Quản trị và Chiến lược Vận hành An Toàn Cho Việc Áp Dụng Doanh Nghiệp

Các hệ thống AI tự hành và có khả năng hành động đang ngày càng phổ biến. Những thách thức mới nào các công nghệ này đặt ra cho lãnh đạo và kế hoạch nhân sự?

“Hệ thống có khả năng hành động đặt ra những thách thức mới về rủi ro vận hành, thiết kế lại lực lượng lao động, và nhu cầu giám sát liên tục các hệ thống có thể tự hành. Tuy nhiên, con người trong vòng kiểm soát vẫn là thành phần thiết yếu, cùng với tính minh bạch có thể kiểm tra được.”

Khi bình luận về các vai trò mới, các dòng báo cáo, và các cơ chế trách nhiệm mà các CEO nên tạo ra để vận hành an toàn AI có khả năng hành động, Farida giải thích: “Các doanh nghiệp nên tạo ra quyền sở hữu rõ ràng cho sản phẩm AI, trách nhiệm rủi ro độc lập, và các kiểm soát thay đổi chính thức để các hệ thống tự hành có thể được triển khai an toàn, quy mô lớn, với khả năng truy xuất đầy đủ các quyết định.”

Điều này dẫn đến câu hỏi rộng hơn về việc cân bằng đổi mới với quản trị: Làm thế nào các doanh nghiệp có thể cân bằng giữa đổi mới AI và quản trị, đặc biệt trong các lĩnh vực có quy định như tài chính hoặc chính phủ?

“Các doanh nghiệp phải đổi mới và tự động hóa nhanh chóng trong các lĩnh vực rủi ro thấp trong khi tích hợp khả năng kiểm tra, truy xuất quyết định, và quản trị phân tầng cho các trường hợp sử dụng có quy định từ ngày đầu tiên.”

Khi các công ty chuẩn bị cho việc triển khai AI quy mô lớn, những ưu tiên hàng đầu của các nhà quyết định trong 12–24 tháng tới nên là gì?

“Các nhà quyết định nên ưu tiên các quy trình công việc có giá trị cao, các hệ thống kiểm soát AI doanh nghiệp, nền tảng dữ liệu đáng tin cậy, và thiết kế lại mô hình vận hành thay vì chạy theo các xu hướng mới nhất.”

Mở Rộng AI Một Cách Tự Tin: Hướng Dẫn Chiến Lược Cho CEO Và CIO

Gibbs Consulting tư vấn khách hàng về việc phù hợp chiến lược AI với các mục tiêu chuyển đổi kinh doanh. Farida Gibbs chia sẻ: “Tại Gibbs Consulting, chúng tôi phù hợp các chương trình AI với kết quả kinh doanh bằng cách thiết kế và kết hợp các nền tảng dữ liệu đáng tin cậy, kiến trúc ưu tiên quy định, và tự quản lý an toàn, có thể truy xuất của tự động hóa có khả năng hành động.”

Với tốc độ phát triển của AI ngày càng tăng, nhiều giám đốc điều hành cảm thấy áp lực phải hành động nhanh chóng nhưng có trách nhiệm. Bạn sẽ đưa ra lời khuyên nào cho các CEO và CIO cảm thấy quá tải nhưng không muốn bị tụt lại phía sau?

“Lời khuyên của tôi là tập trung ít hơn vào những lời đồn đại và nhiều hơn vào tự động hóa kinh doanh—một điều chúng ta đã làm từ cuộc cách mạng công nghiệp. Xây dựng năng lực doanh nghiệp bền vững dựa trên dữ liệu đáng tin cậy, kiểm soát chất lượng, và các mô hình vận hành là nền tảng cho điều này. Lý luận AI chỉ nên được triển khai khi mang lại lợi ích rõ ràng cho doanh nghiệp và không bao giờ để tự động hóa quyết định mà không có sự tham gia của các chuyên gia trong lĩnh vực. Như vậy, các tổ chức có thể mở rộng AI một cách tự tin.”