Nghịch lý: AI bùng nổ và quản trị doanh nghiệp… “hụt hơi”

Rủi ro quản trị và pháp lý lộ rõ

Sự bùng nổ của AI trong những năm gần đây đã mở ra một giai đoạn phát triển mới cho doanh nghiệp trên toàn cầu trong nhiều hoạt động cốt lõi, từ phân tích dữ liệu, chăm sóc khách hàng đến hỗ trợ ra quyết định. Tuy nhiên, tốc độ ứng dụng nhanh đang tạo ra khoảng trống lớn trong hệ thống quản trị rủi ro.

Theo ông Xavier Potier, thành viên hợp danh, Trưởng bộ phận Quản lý rủi ro PwC Vietnam, có tới 82% CEO cho biết đã sử dụng AI tạo sinh trong vòng 5 năm qua, nhưng chỉ 34% thực sự tự tin vào khả năng tích hợp AI vào quy trình cốt lõi. Khoảng chênh lệch này cho thấy công nghệ đang tiến nhanh hơn đáng kể so với năng lực kiểm soát của doanh nghiệp. Rủi ro từ AI vì vậy xuất hiện đồng thời ở nhiều khía cạnh, từ vận hành, pháp lý cho đến đạo đức.

Trong bối cảnh đó, nhiều doanh nghiệp lựa chọn cách tiếp cận thận trọng khi triển khai AI. Ông Lê Khánh Lâm, thành viên Ban điều hành RSM Vietnam cho biết, các tập đoàn lớn thường không cho phép cài đặt các công cụ AI bên ngoài lên thiết bị công ty và chỉ sử dụng những giải pháp đã được kiểm soát. Điều này phản ánh mối quan ngại ngày càng rõ về bảo mật thông tin, đạo đức nghề nghiệp và tính chuyên nghiệp của nguồn nhân lực.

Ở góc độ pháp lý, ông Phạm Quốc Tuấn, luật sư điều hành Công ty luật DIMAC cho rằng, doanh nghiệp Việt Nam đang đứng trước giai đoạn chuyển đổi quan trọng khi Luật Công nghiệp Công nghệ số dự kiến có hiệu lực từ năm 2026 và Dự thảo Luật AI đang được xây dựng. Trong khi đó, các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân, đặc biệt là Nghị định 13/2023/NĐ-CP, cũng đã đặt ra những yêu cầu chặt chẽ. Việc sử dụng dữ liệu khách hàng hoặc nhân viên cho các mô hình AI mà không có sự cho phép rõ ràng hoặc vượt quá phạm vi pháp lý cho phép có thể khiến doanh nghiệp phải đối mặt với rủi ro pháp lý nghiêm trọng.

Không chỉ dừng ở khía cạnh pháp lý, AI còn tiềm ẩn rủi ro vận hành, tiêu biểu là hiện tượng “ảo giác AI” khi hệ thống đưa ra câu trả lời hoặc kết luận sai lệch dù không có đủ dữ liệu chính xác. Ông Xavier Potier nhấn mạnh, nếu người sử dụng không có khả năng phản biện và không hiểu rõ cơ chế hoạt động của AI, những sai lệch này có thể nhanh chóng trở thành rủi ro lớn trong hoạt động kinh doanh.

Vấn đề quản trị, dữ liệu, đào tạo là những thách thức của nhiều doanh nghiệp sử dụng AI hiện nay

Điểm nghẽn lớn nhất của triển khai AI

Bên cạnh khoảng trống quản trị và pháp lý, dữ liệu và con người đang nổi lên là 2 điểm nghẽn lớn nhất trong quá trình doanh nghiệp ứng dụng AI. Trên thực tế, không ít doanh nghiệp đầu tư mạnh vào công nghệ, nhưng lại thiếu nền tảng dữ liệu đủ tốt để AI có thể phát huy hiệu quả.

Ông Phan Vũ Giác, Giám đốc Beehexa, cho rằng rào cản lớn nhất của chuyển đổi số nằm ở chất lượng dữ liệu. Tình trạng dữ liệu không được chuẩn hóa, thiếu thống nhất và quản lý lỏng lẻo vẫn phổ biến tại nhiều doanh nghiệp. Theo ông, khoảng 90% doanh nghiệp chưa có tư duy dán nhãn dữ liệu, trong khi đây lại là nền tảng quan trọng để các mô hình AI học và cho ra kết quả chính xác. Một nghiên cứu chỉ ra rằng, nếu 6 triệu nhân viên văn phòng ở Việt Nam thực hiện tốt việc làm sạch dữ liệu, nền kinh tế có thể tiết kiệm tới 30 tỷ USD mỗi năm.

Song song với dữ liệu, yếu tố con người cũng quyết định trực tiếp hiệu quả triển khai AI. Bà Riley Trần, Giám đốc tiếp thị OpenEdu cho biết, gần 70% doanh nghiệp thất bại khi triển khai AI không xuất phát từ công nghệ yếu kém, mà do thiếu đầu tư cho đào tạo nhân sự. Việc mua công cụ nhưng yêu cầu nhân viên tự học hoặc sử dụng AI công cộng không kiểm soát không chỉ gây lãng phí mà còn làm gia tăng nguy cơ rò rỉ dữ liệu. Cùng với đó, doanh nghiệp càng gặp khó khăn trong việc mở rộng quy mô một cách đồng bộ và an toàn.

Từ góc nhìn toàn cầu, Giáo sư Sanjay Singh, Đại học Dundee cho rằng, AI đang giúp nâng cao năng suất và mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp, nhưng cũng đặt ra thách thức về nguy cơ mất việc, giảm giờ làm và áp lực giám sát tự động. Trong bối cảnh 75% lao động tri thức đang sử dụng AI tại nơi làm việc, doanh nghiệp buộc phải lựa chọn cách tiếp cận cân bằng: không cấm đoán cực đoan, nhưng cũng không để AI phát triển tự do thiếu kiểm soát. Theo các chuyên gia, con đường bền vững nhất là kết hợp trí tuệ con người với sức mạnh của AI, trên nền tảng quản trị dữ liệu chặt chẽ, khung đạo đức rõ ràng và nguồn nhân lực được đào tạo bài bản.