Giữa làn sóng chuyển đổi số toàn cầu, trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần khẳng định vai trò là một trụ cột chiến lược, nơi việc ứng dụng phù hợp không chỉ hỗ trợ doanh nghiệp bắt kịp xu thế mà còn tái định hình mô hình kinh doanh và nâng cao năng lực cạnh tranh trong dài hạn.
Năm 2025 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng khi AI vượt qua giai đoạn thử nghiệm, được tích hợp vào nhiều khía cạnh khác nhau để tạo ra giá trị thực tế cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, 74% các doanh nghiệp đã ứng dụng AI sử dụng công nghệ này cho các tác vụ cơ bản như tự động hóa tác vụ, tối ưu quy trình, chỉ 17% đạt đến giai đoạn trung cấp và 9% đã chuyển đổi toàn diện. Thực tế này cho thấy, AI tại Việt Nam hiện vẫn chủ yếu đóng vai trò công cụ hỗ trợ vận hành, trong tiềm năng để phát triển thành các cộng sự chiến lược, tạo ra giá trị đột phá cho doanh nghiệp vẫn còn rất lớn. Vì vậy, bước sang năm 2026, ngành trí tuệ nhân tạo tiến vào thời điểm quyết định, khi tốc độ đổi mới công nghệ đạt đến mức bùng nổ. Vai trò của AI bắt đầu có sự chuyển dịch đáng kế, từ công cụ hỗ trợ thông thường đến cộng sự chiến lược của doanh nghiệp.
Trong bài viết hôm nay, hãy cùng Lifesup AI khám phá những xu hướng AI nổi bật được dự đoán sẽ định hình bức tranh thị trường trí tuệ nhân tạo năm 2026.
01. Cộng sự số AI Agent đồng hành trong từng tác vụ hàng ngày
AI Agent cùng với khả năng thích ứng của mình đã dần vượt ra khỏi vai trò của một công cụ công nghệ thuần túy, AI Agent đang định vị như một cộng sự số đồng hành cùng doanh nghiệp trong quá trình xử lý công việc giúp tối ưu vận hành. Theo Gartner(2025), với dự báo rằng đến năm 2030, 80% doanh nghiệp sẽ chuyển đổi các đội ngũ nhân sự quy mô lớn thành các nhóm tinh gọn với sự hỗ trợ từ AI.
AI Agent vận hành như một hệ thống thông minh khép kín, có khả năng nhận mục tiêu, lập kế hoạch, thu thập thông tin, đồng thời tự học hỏi và cải thiện theo thời gian. Nhờ khả năng tự động hóa, AI Agent giúp doanh nghiệp vận hành linh hoạt hơn trong một môi trường kinh doanh liên tục biến động.
Tự động hóa tác vụ thường ngày ở từng phòng ban
Ở cấp độ phòng ban, AI Agent tham gia trực tiếp vào các luồng công việc thường nhật. Chúng tương tác với các hệ thống nghiệp vụ để tiếp nhận dữ liệu, theo dõi trạng thái công việc và kích hoạt các bước xử lý tiếp theo khi điều kiện được đáp ứng. Quá trình này diễn ra liên tục và nhất quán, giúp các luồng công việc được duy trì mà không phụ thuộc hoàn toàn vào thao tác thủ công của con người.
Nâng cao tốc độ xử lý dữ liệu
Khi các phòng ban cùng vận hành trong một môi trường có AI Agent, thông tin không còn bị “đóng khung” trong từng hệ thống riêng lẻ. Các tác nhân có thể trao đổi dữ liệu và trạng thái công việc với nhau, từ đó hình thành các luồng phối hợp liên phòng ban. Điều này cho phép doanh nghiệp quan sát và điều chỉnh quy trình ở cấp độ toàn cục, thay vì chỉ xử lý từng khâu riêng biệt.
Hỗ trợ ra quyết định chính xác
Ở tầng quản trị, AI Agent đóng vai trò như một cơ chế hỗ trợ quan sát và phân tích. Thay vì tổng hợp dữ liệu theo chu kỳ cố định, các tác nhân liên tục cập nhật trạng thái vận hành và đối chiếu với các mục tiêu đã được thiết lập. Các tín hiệu bất thường, xu hướng thay đổi hoặc sai lệch so với kế hoạch có thể được nhận diện sớm trong quá trình vận hành, thay vì chỉ xuất hiện khi báo cáo được hoàn tất.
Nâng tầm trải nghiệm khách hàng
Đối với các hoạt động hướng ra bên ngoài, AI Agent tham gia vào việc duy trì tính nhất quán của tương tác với khách hàng. Thông tin phát sinh từ các điểm chạm khác nhau được ghi nhận và kết nối, giúp doanh nghiệp có cái nhìn liền mạch về hành trình khách hàng. Các tác nhân này không chỉ phản hồi theo kịch bản cố định, mà điều chỉnh hành vi dựa trên bối cảnh và lịch sử tương tác đã được tích lũy.
02. Mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt (DSLM) với độ chính xác và tính chuyên môn vượt trội
DSLM (Domain – specific Language Model) là các mô hình AI được huấn luyện dựa trên thuật ngữ, quy tắc, dữ liệu và bối cảnh vận hành đặc thù của từng lĩnh vực, giúp AI “hiểu ngành” thay vì chỉ xử lý ngôn ngữ ở mức chung. Gartner (2025) dự báo các mô hình AI chuyên biệt sẽ dần thay thế các mô hình ngôn ngữ lớn trong môi trường kinh doanh, đặc biệt khi doanh nghiệp tìm kiếm các giá trị, độ chính xác và mức độ phù hợp lớn hơn từ các khoản đầu tư vào AI.
Thị trường AI chuyên biệt theo lĩnh vực được dự đoán sẽ tăng trưởng mạnh, với quy mô dự kiến đạt 11,3 tỷ USD vào năm 2028 và hơn 60% các mô hình AI tạo sinh được doanh nghiệp sử dụng sẽ là mô hình chuyên biệt theo lĩnh vực. Robert Cozz, phó chủ tịch Gartner nhận định “Một AI mang tính tổng quát, không hiểu rõ những thách thức, quy trình và nội dung đặc thù của doanh nghiệp thì khó có thể mang lại hiệu quả thực tế.”
03. AI đa phương thức nâng tầm trải nghiệm khách hàng
AI đa phương thức (Multimodal AI) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo có khả năng xử lý và tích hợp đồng thời nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm hình ảnh, âm thanh và văn bản. Trong lĩnh vực học máy được hiểu là một dạng dữ liệu cụ thể. Nhờ khả năng này, AI đa phương thức có thể thực hiện những tác vụ mà các hệ thống chỉ xử lý một loại dữ liệu không làm được.
Hiểu ngữ cảnh tương tác một cách sâu hơn
Trong các kịch bản dịch vụ khách hàng, khi người dùng cung cấp đồng thời sản phẩm bị lỗi kèm môt tả bằng văn bản hoặc giọng nói, AI đa phương thức tổng hợp các tín hiệu này để xác định vấn đề và giảm thiểu sai lệch trong quy trình xử lý bởi hệ thống của chúng có khả năng tái hiện ngữ cảnh tương tác toàn diện hơn so vỡi các mô hình AI đơn phương thức.
Nâng cao mức độ thấu hiểu người dùng
Người tiêu dùng ngày càng kỳ vọng các thương hiệu sẽ cung cấp mô hình dịch vụ phù hợp với từng nhu cầu riêng. Theo Brands Vietnam (2024), AI đa phương thức đóng vai trò then chốt trong việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng trên quy mô lớn, cho phép doanh nghiệp hợp nhất dữ liệu từ nhiều ứng dụng khác nhau.
Rút ngắn thời gian xử lý dữ liệu
Khả năng xử lý các dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, video hoặc bản ghi âm giúp AI đa phương thức chẩn đoán nhanh hơn so với các quy trình truyền thống. Khi thời gian phản hồi được cải thiện, khách hàng có xu hướng cảm nhận họ được hỗ trợ đúng trọng tâm, từ đó nâng cao mức độ hài lòng và niềm tin họ dành cho thương hiệu.
04. Siêu cá nhân hóa: Trải nghiệm AI tùy chỉnh cho từng người
Sau giai đoạn bùng nổ của Generative AI (2023–2025), năm 2026 đánh dấu bước chuyển trọng tâm khi AI không còn được đánh giá chủ yếu bởi khả năng tạo nội dung, mà bởi năng lực ra quyết định, thích ứng và vận hành trải nghiệm khách hàng theo thời gian thực. Trong bối cảnh đó, siêu cá nhân hóa nổi lên như một trong những ứng dụng chiến lược có giá trị cao nhất của AI, gắn trực tiếp với tăng trưởng doanh thu, hiệu quả chi phí và lợi thế cạnh tranh dài hạn. Cốt lõi của siêu cá nhân hóa nằm ở dữ liệu khách hàng toàn diện và chất lượng. Dữ liệu càng đa dạng, cập nhật và được quản trị tốt, hệ thống AI càng đưa ra quyết định chính xác và giá trị.
Tối đa hóa doanh thu
AI giúp doanh nghiệp xây dựng nội dung và thông điệp phù hợp với từng khách hàng, từ đó gia tăng tỷ lệ chuyển đổi. Dựa trên dữ liệu mua hàng và các mô hình dự đoán, hệ thống có thể đưa ra gợi ý sản phẩm chính xác và đúng thời điểm. Bên cạnh đó, việc áp dụng chiến lược định giá linh hoạt theo từng nhóm khách hàng giúp doanh nghiệp tối ưu doanh thu một cách hiệu quả hơn.
Nâng cao trải nghiệm khách hàng
AI cho phép cá nhân hóa toàn bộ hành trình mua sắm, đáp ứng đúng sở thích và nhu cầu riêng của từng khách hàng. Doanh nghiệp có thể phân nhóm khách hàng linh hoạt dựa trên hành vi và thói quen tiêu dùng, từ đó đưa ra các tương tác phù hợp. Đồng thời, việc tối ưu giao diện website và các điểm chạm giúp mang lại trải nghiệm liền mạch, thuận tiện và nhất quán hơn.
Tối ưu chi phí
Thông qua tự động hóa, AI giúp giảm đáng kể chi phí chăm sóc khách hàng và xử lý các tác vụ thủ công. Việc duy trì và nâng cao mức độ trung thành của khách hàng cũng góp phần giảm chi phí tìm kiếm khách hàng mới. Ngoài ra, tự động hóa các công việc lặp lại giúp nâng cao hiệu quả vận hành, hạn chế sai sót và tối ưu nguồn lực cho doanh nghiệp.
05.Nền tảng bảo mật AI – Lớp phòng vệ cần thiết cho doanh nghiệp trong kỷ nguyên số
Khi AI được tích hợp ngày càng sâu vào các quy trình vận hành, doanh nghiệp phải đối mặt với rủi ro ngày càng lớn liên quan đến an toàn dữ liệu, quyền riêng tư và việc lạm dụng AI. Các mô hình AI có thể truy cập dữ liệu nhạy cảm, học từ dữ liệu nội bộ và tự động hóa nhiều tác vụ quan trọng, khiến chỉ một lỗ hổng nhỏ cũng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng.
Theo Gartner (2025), các nền tảng bảo mật AI đang dần trở thành trụ cột then chốt trong việc bảo vệ doanh nghiệp trước những rủi ro bảo mật phát sinh trực tiếp từ AI. Vì vậy, bước sang năm 2026, đầu tư vào các nền tảng bảo mật trở thành yếu tố cần thiết đối với doanh nghiệp.
Các nền tảng bảo mật AI cho doanh nghiệp được phát triển nhằm bảo vệ trực tiếp các hệ thống AI đang được triển khai và vận hành trong tổ chức. Những nền tảng này cung cấp khả năng quan sát tập trung và cơ chế phòng vệ chủ động xuyên suốt toàn bộ vòng đời AI – từ dữ liệu đầu vào, mô hình, đến các ứng dụng và quy trình nghiệp vụ có tích hợp AI. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể phát hiện sớm rủi ro, ngăn chặn rò rỉ dữ liệu, kiểm soát các hành vi bất thường của mô hình và phòng vệ trước các hình thức tấn công mới nhắm trực tiếp vào hệ thống AI.
Trước sự phát triển mạnh mẽ của AI trong kỷ nguyên số, doanh nghiệp cần có sự chuẩn bị bài bản để nắm bắt cơ hội và chuyển mình mạnh mẽ trước làn sóng AI trong năm 2026. Điều quan trọng trước tiên là xác định rõ những bài toán ưu tiên khi triển khai AI, tránh đầu tư dàn trải và thiếu hiệu quả. Song song với đó, doanh nghiệp cần xây dựng các giải pháp AI phù hợp với đặc thù ngành nghề, đảm bảo tính ứng dụng thực tiễn. Đồng thời, phát triển lực lượng lao động “AI-ready” là điều không thể thiếu để đảm bảo AI được vận hành và khai thác hiệu quả.
Liên hệ với Lifesup AI để nhận whitepaper “XU HƯỚNG AI NỔI BẬT ĐỊNH HÌNH BỨC TRANH AI 2026”!