Khi công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phát triển và phổ biến, các doanh nghiệp dần đưa AI vào giai đoạn sản xuất thực tế trong phát triển phần mềm. Tuy nhiên, theo khảo sát của OutSystems vào năm 2026 về tình hình phát triển AI, mặc dù AI được ứng dụng nhiều trong các phòng IT của doanh nghiệp, nhưng nếu không có quản lý tập trung hiệu quả, rủi ro trong việc áp dụng AI có thể vượt quá mong đợi.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá các tình huống thực tế mà doanh nghiệp cần quản lý tập trung khi phát triển phần mềm AI. Những yếu tố nào được các vai trò khác nhau xem xét khi đánh giá nhu cầu quản lý tập trung? Chúng tôi cũng sẽ cung cấp các khuyến nghị hành động khi không phù hợp với quản lý tập trung.
Q1: Doanh nghiệp sẽ bắt đầu suy nghĩ về nhu cầu quản lý tập trung phát triển phần mềm AI trong những tình huống nào?
Nhiều doanh nghiệp thường bắt đầu các dự án phát triển AI từ các phòng ban một cách độc lập, đặc biệt là khi các công cụ và ứng dụng AI nhỏ lẻ trong phòng IT bắt đầu được triển khai. Khi số lượng dự án AI tăng lên, nhu cầu liên phòng phát sinh thường xuyên, tiêu chuẩn kỹ thuật không đồng nhất, phân bổ nguồn lực bất cân đối, cùng với các rủi ro về an ninh và tuân thủ bắt đầu xuất hiện, ban quản lý sẽ xem xét việc cần thiết phải có quản lý tập trung để thống nhất chiến lược và kiểm soát.
Chẳng hạn, một người phụ trách IT trong một doanh nghiệp cho biết, ban đầu ứng dụng các công cụ AI được các đội nhóm tự quản lý. Nhưng khi độ phức tạp trong việc lưu trữ dữ liệu gia tăng, việc trùng lặp dữ liệu và sự hỗn loạn trong quyền truy cập đã xảy ra, dẫn đến việc sửa chữa và cập nhật trở nên chậm chạp. Sau đó, các nhóm bắt đầu đánh giá việc lập ra một cấu trúc quản lý AI liên phòng để đảm bảo quy trình phát triển và sự an toàn tuân theo tiêu chuẩn của công ty.
Q2: Các bộ phận IT và phi IT có sự khác biệt nào trong việc quyết định cần quản lý tập trung phát triển phần mềm AI?
Các bộ phận IT thường quan tâm nhiều đến việc tiêu chuẩn hóa kỹ thuật, tích hợp nền tảng và kiểm soát an ninh, vì quản lý sai có thể dẫn đến sự không ổn định của hệ thống và lỗ hổng bảo mật thông tin. Đối với các quản lý IT, khi ứng dụng AI rải rác và tần suất cập nhật không đồng nhất, họ sẽ có xu hướng thúc đẩy quản lý tập trung nhằm giảm thiểu chi phí bảo trì và rủi ro.
Ngược lại, các bộ phận phi IT (như marketing, bán hàng, v.v.) lại chú trọng hơn đến sự linh hoạt và khả năng phản ứng nhanh với nhu cầu của doanh nghiệp trong phát triển AI. Các quản lý kinh doanh có thể đặt câu hỏi liệu việc quản lý tập trung có thể làm chậm đi tốc độ phản ứng hoặc hạn chế khả năng sáng tạo hay không; do đó, khi cân nhắc giữa quản lý tập trung và phân tán, họ thường đề xuất nhu cầu cân bằng giữa hiệu quả phát triển và kiểm soát quản lý.
Q3: Dưới quy mô doanh nghiệp và độ phức tạp ứng dụng AI nào thì việc quản lý tập trung phát triển AI đặc biệt có lợi?
Các doanh nghiệp lớn hoặc vừa phải đối mặt với nhu cầu ứng dụng AI phức tạp, nhiều nguồn dữ liệu và nhiều đội phát triển, mô hình quản lý tập trung có thể hiệu quả trong việc thống nhất nguồn lực và quy trình quản lý dự án. Điều này giúp tránh việc xây dựng trùng lặp, nâng cao sự tuân thủ an ninh và chuẩn hóa khung công nghệ, từ đó giảm thiểu khó khăn trong bảo trì.
Mặt khác, các doanh nghiệp nhỏ hoặc các đội ngũ phát triển AI có ứng dụng đơn giản có thể không cần ngay lập tức áp dụng cấu trúc quản lý tập trung, vì chi phí và độ phức tạp của quản lý tập trung có thể vượt quá lợi ích mà nó mang lại. Trong những trường hợp này, đội ngũ tự trị linh hoạt và nhanh chóng thường hợp lý hơn.
Q4: 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 có quy mô nhỏ, ứng dụng AI vẫn trong giai đoạn thử nghiệm hoặc khám phá, và quy mô đội ngũ hạn chế, thì việc áp đặt quản lý tập trung có thể dẫn đến quá nhiều quy trình và gánh nặng hành chính, thường làm giảm hiệu suất phát triển và tính linh hoạt.
Hơn nữa, nếu văn hóa doanh nghiệp nhấn mạnh sự đổi mới nhanh chóng và thử nghiệm, thì hệ thống quản lý tập trung có thể làm chậm tốc độ đổi mới của tổ chức. Khi đó, doanh nghiệp có thể áp dụng phương pháp quản lý từng bước, xây dựng dần dần các tiêu chuẩn quản lý dữ liệu và an ninh, thay vì áp đặt quản lý tập trung ngay lập tức.
Q5: Vậy đối với những doanh nghiệp đang xem xét liệu cần có quản lý tập trung phát triển AI hay không, có những khuyến nghị hành động nào?
Trước tiên, doanh nghiệp có thể đánh giá từ độ phức tạp hiện tại của phát triển AI, nhu cầu hợp tác liên phòng và yêu cầu kiểm soát rủi ro. Chúng tôi khuyến nghị thành lập một nhóm làm việc liên phòng để giao tiếp sâu sắc về những điểm đau và nhu cầu của từng phòng, tiến hành phân tích tính khả thi.
Thứ hai, thúc đẩy thực hiện các cơ chế quản lý từng bước, chẳng hạn như thiết lập các tiêu chuẩn kỹ thuật chung, quy định an toàn dữ liệu, và áp dụng nền tảng quản lý dự án AI như công cụ hỗ trợ; từ đó dần dần quảng bá các chính sách quản lý từ trên xuống. Điều này không chỉ có thể nâng cao khả năng kiểm soát mà còn không làm tổn hại đến tính tự chủ và hiệu quả của từng phòng.
Cuối cùng, liên tục giám sát kết quả và rủi ro của dự án AI, thường xuyên xem xét chiến lược quản lý, linh hoạt điều chỉnh tỷ lệ quản lý tập trung và phân tán dựa trên tình huống sử dụng thực tế, nhằm đạt được hiệu quả tổ chức tốt nhất.
Tóm lại, việc có cần quản lý tập trung trong phát triển phần mềm AI hay không, phụ thuộc vào quy mô của doanh nghiệp, độ phức tạp của ứng dụng AI, yêu cầu hợp tác liên phòng và rủi ro quản lý. Thực hiện mô hình quản lý phù hợp với tình huống của riêng mình mới có thể thúc đẩy sự phát triển bền vững và vững chắc của công nghệ AI.
Muốn tìm hiểu thêm về công nghệ và quản lý AI, vui lòng tham khảo và tham gia: Nền tảng trao đổi công nghệ AI OKX
You may also like: Phân tích sự khác biệt và tranh cãi trong thỏa thuận ngừng bắn Mỹ-Iran: Vấn đề Lebanon trở thành trọng tâm
