Với sự trưởng thành và phổ biến của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), việc ứng dụng AI trong phát triển phần mềm đã dần trở thành thực tiễn trong các doanh nghiệp. Tuy nhiên, theo khảo sát《Tình trạng phát triển AI》của OutSystems vào năm 2026, mặc dù AI được áp dụng trong nhiều phòng IT nội bộ, nhưng nếu thiếu sự quản lý tập trung hiệu quả, rủi ro khi áp dụng AI có thể cao hơn mong đợi.
Bài viết này sẽ dựa trêntrường hợp sử dụng thực tế để khám phá khi nào các doanh nghiệp cần quản lý tập trung trong phát triển phần mềm AI? Những vai trò khác nhau sẽ xem xét những yếu tố nào khi đánh giá xem cần quản lý tập trung hay không? Đồng thời, cung cấp các khuyến nghị hành động khi không thích hợp với quản lý tập trung.
Câu 1: Doanh nghiệp bắt đầu suy nghĩ về nhu cầu quản lý tập trung phát triển phần mềm AI khi nào?
Nhiều doanh nghiệp thường tự mình thúc đẩy phát triển AI ở giai đoạn đầu, đặc biệt là khi có một số công cụ và ứng dụng nhỏ được triển khai trong phòng IT. Khi số lượng dự án AI gia tăng, nhu cầu liên phòng thường xuyên, tiêu chuẩn công nghệ không đồng nhất, phân bổ tài nguyên không đều và rủi ro về an toàn tuân thủ bắt đầu nổi lên, ban lãnh đạo sẽ bắt đầu cân nhắc xem có cần thiết thiết lập quản lý tập trung để thống nhất chiến lược và kiểm soát hay không.
Chẳng hạn, một giám đốc IT của một doanh nghiệp cho biết, việc ứng dụng công cụ AI ban đầu được các đội tự quản lý, nhưng khi độ phức tạp của dữ liệu tăng lên, xuất hiện tình trạng trùng lặp dữ liệu và quyền truy cập lẫn lộn, khiến việc sửa chữa và cập nhật trở nên chậm chạp. Sau đó, đội bắt đầu đánh giá việc thành lập một cấu trúc quản trị AI liên phòng để đảm bảo quy trình phát triển và an toàn tuân thủ tiêu chuẩn công ty.
Câu 2: Phòng IT và các phòng không IT có sự khác biệt gì khi đánh giá nhu cầu quản lý tập trung trong phát triển phần mềm AI?
Phòng IT thường ưu tiên sự chuẩn hóa công nghệ, tích hợp nền tảng và kiểm soát an ninh, bởi vì quản lý sai có thể dẫn đến sự không ổn định của hệ thống và lỗ hổng an ninh thông tin. Đối với giám đốc IT, khi ứng dụng AI phân tán nhiều nơi và cập nhật không đồng nhất, họ có xu hướng thúc đẩy quản lý tập trung để giảm chi phí bảo trì và rủi ro.
Ngược lại, các phòng không IT (như tiếp thị, kinh doanh, v.v.) lại chú trọng hơn đến tính linh hoạt trong phát triển AI và khả năng phản ứng nhanh với nhu cầu kinh doanh. Các giám đốc kinh doanh có thể lo ngại rằng quản lý tập trung có thể làm chậm tốc độ phản ứng hoặc hạn chế khả năng đổi mới, vì vậy khi đắn đo giữa quản lý tập trung và phân tán, họ thường đưa ra nhu cầu cân bằng hiệu quả phát triển và kiểm soát quản trị.
Câu 3: Trong quy mô doanh nghiệp và độ phức tạp ứng dụng AI nào, quản lý tập trung phát triển AI có lợi nhất?
Các doanh nghiệp vừa và lớn đối mặt với nhu cầu ứng dụng AI phức tạp, nhiều nguồn dữ liệu và nhiều đội phát triển, quản lý tập trung có thể hiệu quả trong việc tổng hợp tài nguyên và quy trình quản lý dự án. Điều này giúp tránh việc xây dựng lặp, tăng cường tính tuân thủ an toàn, và thống nhất khung công nghệ, giảm bớt khó khăn trong bảo trì.
Ngược lại, các doanh nghiệp nhỏ hoặc những đội sử dụng AI đơn giản có thể chưa cần thiết lập ngay cấu trúc quản lý tập trung, vì chi phí và độ phức tạp của quản lý tập trung có thể vượt quá lợi ích mang lại. Trong những trường hợp này, các đội tự quản linh hoạt và nhanh nhạy lại phù hợp hơn.
Câu 4: Trong những tình huống nào, doanh nghiệp không nên ngay lập tức thúc đẩy quản lý tập trung phát triển phần mềm AI?
Nếu doanh nghiệp quy mô nhỏ, ứng dụng AI còn ở giai đoạn thử nghiệm hoặc khám phá, và quy mô đội hạn chế, việc áp đặt quản lý tập trung có thể tạo ra quá nhiều quy trình và gánh nặng hành chính, dẫn đến giảm hiệu quả phát triển và tính linh hoạt.
Hơn nữa, nếu văn hóa doanh nghiệp nhấn mạnh sự đổi mới nhanh chóng và thử nghiệm, quản lý tập trung có thể làm chậm tốc độ đổi mới của tổ chức. Trong những trường hợp này, doanh nghiệp có thể áp dụng phương pháp quản lý tiến bộ, từ từ thiết lập quản trị và tiêu chuẩn an toàn dữ liệu, thay vì kiểm soát toàn bộ.
Câu 5: Vậy có những khuyến nghị hành động nào cho các doanh nghiệp đang suy nghĩ về việc cần quản lý tập trung phát triển AI?
Trước hết, doanh nghiệp có thể bắt đầu từ việc đánh giá độ phức tạp phát triển AI hiện tại, nhu cầu hợp tác liên phòng và yêu cầu kiểm soát rủi ro. Khuyến nghị thành lập một nhóm công việc liên phòng, để giao tiếp sâu sắc về các điểm yếu và nhu cầu của từng phòng, tiến hành phân tích tính khả thi.
Thứ hai, thúc đẩy việc áp dụng cơ chế quản trị tiến bộ, như thiết lập tiêu chuẩn công nghệ chung, quy định an toàn dữ liệu, và áp dụng nền tảng quản lý dự án AI làm công cụ hỗ trợ, từng bước phổ biến chính sách quản trị từ cấp trên xuống. Điều này không chỉ nâng cao khả năng kiểm soát mà còn không làm tổn hại đến quyền tự chủ và hiệu quả của các phòng.
Cuối cùng, tiếp tục theo dõi kết quả và rủi ro của các dự án AI, thường xuyên xem xét chiến lược quản lý, điều chỉnh linh hoạt tỷ lệ quản lý tập trung và phân tán theo tình huống sử dụng thực tế, nhằm đạt được hiệu quả tổ chức tốt nhất.
Tóm lại, việc có cần quản lý tập trung đối với phát triển phần mềm AI hay không phụ thuộc vào quy mô doanh nghiệp, độ phức tạp của ứng dụng AI, yêu cầu hợp tác liên phòng và rủi ro quản trị. Áp dụng mô hình quản lý phù hợp với tình huống của bản thân sẽ thúc đẩy sự phát triển bền vững và ổn định của công nghệ AI.
Để tìm hiểu thêm về công nghệ AI và quản lý, hãy tham khảo và tham gia: Nền tảng giao tiếp công nghệ AI của OKX
You may also like: Hướng dẫn đầy đủ về giá và dữ liệu của Celestia (TIA)
