Khi công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng trưởng thành và phổ biến, các doanh nghiệp đang dần đưa AI vào giai đoạn sản xuất thực tế trong phát triển phần mềm. Tuy nhiên, theo khảo sát “Tình hình phát triển AI” của OutSystems vào năm 2026, cho thấy mặc dù AI đang được ứng dụng trong nhiều bộ phận IT của doanh nghiệp, nhưng nếu thiếu sự quản lý tập trung hiệu quả thì rủi ro khi áp dụng AI có thể vượt quá mong đợi.
Bài viết này sẽ dựa trên các tình huống sử dụng thực tế để khám phá khi nào doanh nghiệp cần quản lý tập trung trong phát triển phần mềm AI? Những yếu tố nào mà các vai trò khác nhau sẽ xem xét khi đánh giá sự cần thiết của quản lý tập trung? Đồng thời cung cấp các khuyến nghị hành động khi không thích hợp với quản lý tập trung.
Q1: Doanh nghiệp trong tình huống nào sẽ bắt đầu suy nghĩ về nhu cầu quản lý tập trung phát triển phần mềm AI?
Nhiều doanh nghiệp thường thúc đẩy phát triển AI một cách tự chủ ở giai đoạn ban đầu, đặc biệt là khi các công cụ và ứng dụng nhỏ được triển khai trong bộ phận IT. Khi số lượng dự án AI gia tăng, nhu cầu giữa các bộ phận trở nên thường xuyên hơn, tiêu chuẩn kỹ thuật không đồng nhất, phân bổ tài nguyên mất cân bằng và rủi ro an ninh quy định xuất hiện, ban quản lý sẽ bắt đầu xem xét việc thiết lập quản lý tập trung để thống nhất chiến lược và kiểm soát.
Chẳng hạn, một giám đốc IT của một công ty đã nói rằng, ứng dụng công cụ AI ban đầu do các đội khác nhau tự quản lý. Nhưng với việc sự phức tạp của tài nguyên dữ liệu ngày càng gia tăng, xuất hiện tình trạng trùng lặp dữ liệu và quyền truy cập rối rắm, dẫn đến việc sửa đổi và cập nhật chậm lại. Sau đó, đội ngũ đã bắt đầu đánh giá việc thành lập một cấu trúc quản lý AI liên bộ phận để đảm bảo quy trình phát triển và an toàn phù hợp với tiêu chuẩn công ty.
Q2: Sự khác biệt trong sự xem xét giữa bộ phận IT và các bộ phận không phải IT khi đánh giá cần thiết quản lý tập trung phát triển phần mềm AI là gì?
Bộ phận IT thường quan tâm nhiều hơn đến việc tiêu chuẩn hóa kỹ thuật, tích hợp nền tảng và kiểm soát an ninh, vì việc quản lý sai có thể dẫn đến sự không ổn định của hệ thống và lỗ hổng bảo mật thông tin. Đối với giám đốc IT, khi ứng dụng AI phân tán và tần suất cập nhật không nhất quán, họ có xu hướng thúc đẩy quản lý tập trung để giảm chi phí bảo trì và rủi ro.
Ngược lại, các bộ phận không phải IT (chẳng hạn như marketing, bán hàng, v.v.) thường quan tâm đến tính linh hoạt trong phát triển AI và khả năng phản hồi nhanh chóng đối với nhu cầu kinh doanh. Các giám đốc kinh doanh có thể suy nghĩ về việc liệu việc quản lý tập trung có làm chậm tốc độ phản ứng hoặc hạn chế không gian sáng tạo hay không, do đó khi cân nhắc giữa quản lý tập trung và phân tán, họ thường đưa ra nhu cầu về việc cân bằng giữa hiệu suất phát triển và kiểm soát quản trị.
Q3: Trong quy mô doanh nghiệp và độ phức tạp của ứng dụng AI nào, việc quản lý tập trung phát triển AI đặc biệt có lợi?
Các doanh nghiệp vừa và lớn đối mặt với nhu cầu ứng dụng AI phức tạp, đa dạng nguồn dữ liệu và nhiều nhóm phát triển, thì mô hình quản lý tập trung có thể hiệu quả trong việc tập hợp tài nguyên và quy trình quản lý dự án. Điều này giúp tránh xây dựng trùng lặp, nâng cao tính tuân thủ an ninh, và thống nhất khung công nghệ, giảm bớt khó khăn trong việc bảo trì.
Ngược lại, các doanh nghiệp nhỏ hoặc các nhóm có ứng dụng AI khá đơn giản có thể không cần ngay lập tức áp dụng cấu trúc quản lý tập trung, vì chi phí và sự phức tạp của quản lý tập trung có thể vượt quá những lợi ích mang lại. Trong những tình huống này, các nhóm tự trị linh hoạt và nhanh chóng có thể thích hợp hơn.
Q4: Trong 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 đang trong giai đoạn thử nghiệm hoặc khám phá, và quy mô đội ngũ có giới hạn, việc thiết lập quản lý tập trung có thể dẫn đến quá nhiều quy trình và gánh nặng hành chính, gây giảm hiệu quả phát triển và tính linh hoạt.
Hơn nữa, nếu văn hóa doanh nghiệp nhấn mạnh vào sáng tạo nhanh chóng và thử nghiệm, thì hệ thống quản lý tập trung có thể làm chậm tốc độ đổi mới trong tổ chức. Lúc này, doanh nghiệp có thể áp dụng phương pháp quản lý tiến bộ, từng bước thiết lập quản lý dữ liệu và tiêu chuẩn an ninh, thay vì kiểm soát toàn bộ theo cách tập trung.
Q5: Đối với các doanh nghiệp đang cân nhắc về nhu cầu quản lý tập trung phát triển AI, có những khuyến nghị hành động nào?
Đầu tiên, doanh nghiệp có thể bắt đầu đánh giá mức độ phức tạp hiện tại của phát triển AI, nhu cầu hợp tác giữa các bộ phận và yêu cầu quản lý rủi ro. Đề nghị thành lập một nhóm công tác đa bộ phận, giao tiếp sâu sắc về những điểm yếu và nhu cầu của từng bộ phận, tiến hành phân tích tính khả thi.
Tiếp theo, thúc đẩy việc thiết lập các cơ chế quản lý tiến bộ, chẳng hạn như xây dựng tiêu chuẩn kỹ thuật chung, quy định về an toàn dữ liệu và giới thiệu nền tảng quản lý dự án AI trong vai trò hỗ trợ, triển khai các chính sách quản lý từ trên xuống từng bước. Điều này có thể nâng cao khả năng kiểm soát mà không làm tổn hại đến tính độc lập và hiệu suất của các bộ phận.
Cuối cùng, liên tục theo dõi kết quả và rủi ro của các dự án AI, thường xuyên xem xét chiến lược quản lý, linh hoạt điều chỉnh tỷ lệ tập trung và phân tán theo bối cảnh sử dụng thực tế, nhằm đạt được hiệu quả tổ chức tối ưu.
Tóm lại, việc có cần thiết quản lý tập trung phát triển phần mềm AI hay không phụ thuộc vào quy mô doanh nghiệp, độ phức tạp trong ứng dụng AI, nhu cầu hợp tác giữa các bộ phận và quản lý rủi ro. Bằng cách áp dụng mô hình quản lý phù hợp với tình huống của mình, doanh nghiệp có thể thúc đẩy sự ổn định và bền vững trong phát triển công nghệ AI.
Để tìm hiểu thêm về các thông tin liên quan đến 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: Khi nào nên hợp tác với công ty tư vấn để tăng cường chuyển đổi số?
