Giai đoạn thử nghiệm của AI tạo sinh đang đi đến hồi kết, nhường chỗ cho các hệ thống thực sự tự trị vào năm 2026, những hệ thống này sẽ hành động thay vì chỉ tóm tắt.

Năm 2026 sẽ không còn tập trung vào các thông số mô hình mà là về khả năng tự chủ, hiệu quả năng lượng và khả năng điều hướng trong các môi trường công nghiệp phức tạp. Mười hai tháng tới đánh dấu sự chuyển đổi từ chatbot sang các hệ thống tự trị thực hiện quy trình làm việc với sự giám sát tối thiểu; buộc các tổ chức phải suy nghĩ lại về cơ sở hạ tầng, quản trị và quản lý tài năng.

Các hệ thống AI tự trị nắm quyền kiểm soát

Hanen Garcia, Kiến trúc sư trưởng mảng Viễn thông tại Red Hat, cho rằng trong khi năm 2025 được định nghĩa bởi sự thử nghiệm, thì năm tới đánh dấu một “bước chuyển quyết định sang AI tác nhân (agentic AI), các thực thể phần mềm tự trị có khả năng suy luận, lập kế hoạch và thực hiện các quy trình làm việc phức tạp mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.”

Viễn thông và công nghiệp nặng là những lĩnh vực thử nghiệm. Garcia chỉ ra một lộ trình hướng tới hoạt động mạng tự trị (ANO), vượt ra ngoài tự động hóa đơn giản để đến các hệ thống tự cấu hình và tự phục hồi. Mục tiêu kinh doanh là đảo ngược sự tầm thường hóa bằng cách “ưu tiên trí tuệ hơn cơ sở hạ tầng thuần túy” và giảm chi phí vận hành.

Về mặt công nghệ, các nhà cung cấp dịch vụ đang triển khai các hệ thống đa tác nhân (MAS). Thay vì dựa vào một mô hình duy nhất, những hệ thống này cho phép các tác nhân riêng biệt cộng tác trong các nhiệm vụ đa bước, xử lý các tương tác phức tạp một cách tự trị. Tuy nhiên, sự tự trị tăng lên sẽ kéo theo những mối đe dọa mới.

Emmet King, Đối tác sáng lập của J12 Ventures, cảnh báo rằng “khi các tác nhân AI có khả năng tự trị thực hiện các nhiệm vụ, các hướng dẫn ẩn được nhúng trong hình ảnh và quy trình làm việc sẽ trở thành các vector tấn công tiềm năng.” Do đó, các ưu tiên bảo mật phải chuyển từ bảo vệ điểm cuối sang “quản lý và kiểm toán các hành động AI tự trị.”

Khi các tổ chức mở rộng quy mô các khối lượng công việc AI tự trị này, họ gặp phải một rào cản vật lý: năng lượng.

King lập luận rằng khả năng cung cấp năng lượng, chứ không phải quyền truy cập mô hình, sẽ quyết định startup nào có thể mở rộng quy mô. King tuyên bố: “Sự khan hiếm tính toán giờ đây là một hàm của năng lực lưới điện,” cho thấy chính sách năng lượng sẽ trở thành chính sách AI thực tế ở Châu Âu.

Các KPI phải thích ứng. Sergio Gago, CTO tại Cloudera, dự đoán các doanh nghiệp sẽ ưu tiên hiệu quả năng lượng làm chỉ số chính. “Lợi thế cạnh tranh mới sẽ không đến từ các mô hình lớn nhất, mà từ việc sử dụng tài nguyên thông minh và hiệu quả nhất.”

Các copilot chung thiếu chuyên môn lĩnh vực hoặc dữ liệu độc quyền sẽ thất bại trong các bài kiểm tra ROI khi người mua đo lường năng suất thực tế. “ROI rõ ràng nhất cho doanh nghiệp” sẽ xuất hiện từ sản xuất, logistics và kỹ thuật tiên tiến—các lĩnh vực nơi AI tích hợp vào các quy trình làm việc giá trị cao thay vì giao diện hướng người tiêu dùng.

AI chấm dứt ứng dụng tĩnh vào năm 2026

Việc tiêu thụ phần mềm cũng đang thay đổi. Chris Royles, Field CTO cho EMEA tại Cloudera, cho rằng khái niệm truyền thống về một “ứng dụng” đang trở nên linh hoạt. “Vào năm 2026, AI sẽ bắt đầu thay đổi một cách triệt để cách chúng ta nghĩ về các ứng dụng, cách chúng hoạt động và cách chúng được xây dựng.”

Người dùng sẽ sớm yêu cầu các mô-đun tạm thời được tạo ra bởi mã và một lời nhắc (prompt), thay thế hiệu quả các ứng dụng chuyên dụng. Royles giải thích: “Khi chức năng đó đã hoàn thành mục đích, nó sẽ đóng lại,” lưu ý rằng các ứng dụng “dùng một lần” này có thể được xây dựng và xây dựng lại trong vài giây.

Việc quản trị chặt chẽ là cần thiết ở đây; các tổ chức cần có cái nhìn rõ ràng về các quy trình suy luận được sử dụng để tạo ra các mô-đun này nhằm đảm bảo các lỗi được sửa chữa một cách an toàn.

Lưu trữ dữ liệu cũng đối mặt với một sự tính toán tương tự, đặc biệt khi AI trở nên tự trị hơn. Wim Stoop, Giám đốc Tiếp thị Sản phẩm tại Cloudera, tin rằng kỷ nguyên “tích trữ kỹ thuật số” đang kết thúc khi dung lượng lưu trữ đạt đến giới hạn của nó.

Stoop dự đoán: “Dữ liệu do AI tạo ra sẽ trở nên dùng một lần, được tạo và làm mới theo yêu cầu chứ không phải lưu trữ vô thời hạn.” Dữ liệu đã xác minh, do con người tạo ra sẽ tăng giá trị trong khi nội dung tổng hợp sẽ bị loại bỏ.

Các tác nhân quản trị AI chuyên biệt sẽ đảm nhận phần việc còn lại. Những “đồng nghiệp kỹ thuật số” này sẽ liên tục giám sát và bảo mật dữ liệu, cho phép con người “quản trị sự quản trị” thay vì thực thi các quy tắc riêng lẻ. Ví dụ, một tác nhân bảo mật có thể tự động điều chỉnh quyền truy cập khi dữ liệu mới đi vào môi trường mà không cần sự can thiệp của con người.

Chủ quyền và yếu tố con người

Chủ quyền vẫn là một mối quan tâm cấp bách đối với IT Châu Âu. Dữ liệu khảo sát của Red Hat chỉ ra rằng 92% các nhà lãnh đạo IT và AI ở EMEA xem phần mềm nguồn mở doanh nghiệp là rất quan trọng để đạt được chủ quyền. Các nhà cung cấp sẽ tận dụng các trung tâm dữ liệu hiện có để cung cấp các giải pháp AI có chủ quyền, đảm bảo dữ liệu vẫn nằm trong các khu vực pháp lý cụ thể để đáp ứng các yêu cầu tuân thủ.

Emmet King, Đối tác sáng lập của J12 Ventures, nói thêm rằng lợi thế cạnh tranh đang chuyển từ việc sở hữu mô hình sang “kiểm soát các đường ống đào tạo và nguồn cung cấp năng lượng,” với những tiến bộ mã nguồn mở cho phép nhiều tác nhân hơn chạy các khối lượng công việc quy mô tiên phong.

Việc tích hợp lực lượng lao động đang trở nên cá nhân hóa. Nick Blasi, Đồng sáng lập của Personos, lập luận rằng các công cụ bỏ qua sắc thái của con người – giọng điệu, tính khí và cá tính – sẽ sớm trở nên lỗi thời. Blasi dự đoán, đến năm 2026, “một nửa số xung đột tại nơi làm việc sẽ được AI gắn cờ trước khi các nhà quản lý biết đến sự tồn tại của chúng.”

Blasi gợi ý rằng các hệ thống này sẽ tập trung vào “giao tiếp, ảnh hưởng, sự tin tưởng, động lực và giải quyết xung đột,” và khoa học tính cách sẽ trở thành “hệ điều hành” cho thế hệ AI tự trị tiếp theo, mang lại sự hiểu biết sâu sắc về cá tính con người thay vì các khuyến nghị chung chung.

Kỷ nguyên “thin wrapper” đã kết thúc. Người mua hiện đang đo lường năng suất thực tế, phơi bày các công cụ được xây dựng dựa trên sự cường điệu hơn là dữ liệu độc quyền. Đối với doanh nghiệp, lợi thế cạnh tranh sẽ không còn đến từ việc thuê quyền truy cập vào một mô hình, mà từ việc kiểm soát các đường ống đào tạo và nguồn cung cấp năng lượng cung cấp sức mạnh cho nó.