AI đang chuyển từ công cụ hỗ trợ sang tác nhân có thể tự quyết định và hành động, khiến doanh nghiệp phải tăng chi cho dữ liệu, bảo mật, giám sát và quản trị.
AI càng tiến gần khả năng tự vận hành, bài toán chi phí của doanh nghiệp càng thay đổi. Nếu trước đây ngân sách chủ yếu dành cho mua phần mềm, thuê mô hình và xây dựng hạ tầng dữ liệu, thì nay doanh nghiệp phải tính thêm khoản tiền để kiểm soát những gì AI có thể nhìn thấy, truy cập và thực hiện.
Trước sự xuất hiện của AI agent đang đẩy vấn đề này lên một cấp độ mới. Một hệ thống AI không chỉ trả lời câu hỏi mà có thể lập kế hoạch, gọi công cụ, truy cập dữ liệu và thực hiện nhiều bước công việc liên tiếp. Khi đó, một lỗi của AI không còn đơn thuần là một câu trả lời sai mà có thể trở thành một hành động sai trong quy trình kinh doanh.
Theo UOB Business Outlook Study 2026, 8/10 doanh nghiệp Việt Nam đã bắt đầu triển khai AI, trong khi khoảng 25% đã triển khai các năng lực AI tiên tiến. Đáng chú ý, khoảng 2/3 doanh nghiệp được khảo sát dự kiến tăng ngân sách đầu tư AI hơn 25% trong năm 2026. Điều đó cho thấy AI đang chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang đầu tư thực tế. Nhưng càng mở rộng quy mô sử dụng, doanh nghiệp càng phải tính đến một “hóa đơn” khác: chi phí quản trị và kiểm soát AI.
AI - Ngày càng thông minh hơn bạn tưởng tượng (ảnh: ĐP)
AI tự chủ hơn, doanh nghiệp phải tăng lớp kiểm soát
Với một chatbot thông thường, doanh nghiệp chủ yếu quan tâm AI có trả lời đúng hay không. Nhưng với AI agent được kết nối vào hệ thống bán hàng, tài chính, chăm sóc khách hàng hoặc quản trị nội bộ, câu hỏi trở thành: AI được quyền làm gì và đến đâu thì phải dừng lại?
Đây là nguyên nhân khiến bảo mật, quản trị quyền truy cập và giám sát AI đang trở thành những khoản đầu tư ngày càng quan trọng. Khảo sát AI Trust Maturity 2026 của McKinsey với khoảng 500 tổ chức cho thấy gần 2/3 người được hỏi xem an ninh và rủi ro là rào cản hàng đầu đối với việc mở rộng AI agent. Khoảng 74% đề cập đến rủi ro sai lệch thông tin, trong khi 72% nhắc đến rủi ro an ninh mạng.
Với doanh nghiệp, điều này đồng nghĩa việc triển khai AI không thể chỉ dừng ở việc mua một công cụ rồi cấp tài khoản cho nhân viên. Doanh nghiệp phải xây dựng các lớp bảo vệ xung quanh AI: phân quyền, xác thực, kiểm soát dữ liệu, ghi nhật ký hoạt động, phát hiện bất thường và cơ chế để con người can thiệp khi cần thiết.
Chi phí còn nằm ở dữ liệu. AI muốn hoạt động hiệu quả cần được kết nối với dữ liệu doanh nghiệp, nhưng càng nhiều dữ liệu được đưa vào hệ thống, yêu cầu về phân loại, bảo vệ và kiểm soát quyền truy cập càng cao.
Theo IBM, báo cáo Cost of a Data Breach 2025 cho thấy 63% tổ chức được khảo sát chưa có chính sách quản trị AI để quản lý việc sử dụng AI hoặc hạn chế “shadow AI”. Trong số những tổ chức từng gặp sự cố an ninh liên quan AI, 97% cho biết thiếu kiểm soát truy cập AI phù hợp. Như vậy, một phần ngân sách AI đang dịch chuyển từ “làm cho AI thông minh hơn” sang “đảm bảo AI không vượt quá quyền hạn”.
Một khoản chi khác cũng đang được doanh nghiệp chú ý là chi phí vận hành. AI agent có thể thực hiện một nhiệm vụ thông qua nhiều bước, mỗi bước có thể phát sinh thêm lượt gọi mô hình, sử dụng dữ liệu hoặc công cụ bên ngoài. Vì vậy, chi phí không còn đơn giản tính theo số người dùng.
McKinsey cảnh báo mức sử dụng token, số lần gọi API, lựa chọn mô hình và số bước trong chuỗi tác vụ có thể khiến nhu cầu tính toán tăng nhanh. Doanh nghiệp vì thế phải theo dõi mức tiêu thụ AI, lựa chọn mô hình theo từng nhiệm vụ và kiểm soát những tác vụ không cần thiết. Điều này tạo ra một thị trường mới cho các giải pháp quản lý chi phí AI, quan sát hoạt động của agent, bảo mật AI và quản trị dữ liệu.
Việt Nam tăng tốc cùng khung quản trị mới
Tại Việt Nam, câu chuyện kiểm soát AI đang được đặt trong một khung pháp lý ngày càng rõ hơn. Luật Trí tuệ nhân tạo có hiệu lực từ ngày 1/3/2026, cùng với Nghị định 142/2026/NĐ-CP có hiệu lực từ ngày 1/5/2026, đưa cách tiếp cận quản lý dựa trên mức độ rủi ro vào hoạt động AI. Với những hệ thống có rủi ro cao, yêu cầu về đánh giá, kiểm soát rủi ro, hồ sơ kỹ thuật, minh bạch và giám sát của con người được đặt ra chặt chẽ hơn.
Điều này có ý nghĩa trực tiếp với doanh nghiệp. Khi AI được đưa vào những hoạt động có ảnh hưởng đến khách hàng, người lao động, tài chính hoặc các quyết định quan trọng, doanh nghiệp sẽ phải quan tâm nhiều hơn đến khả năng giải trình và kiểm soát hệ thống.
Ở góc độ thị trường, chi phí vẫn là một trong những rào cản đáng kể. UOB ghi nhận 49% doanh nghiệp Việt Nam tham gia khảo sát xem chi phí và hạn chế tài chính là một trong những trở ngại đối với AI. 48% gặp hạn chế về giải pháp và hệ sinh thái đối tác, còn 47% đề cập đến vấn đề dữ liệu và mức độ sẵn sàng của hệ thống.
Những con số này cho thấy bài toán AI tại Việt Nam không chỉ là đầu tư bao nhiêu cho công nghệ mà còn là doanh nghiệp phải bỏ ra bao nhiêu để chuẩn bị nền tảng phía sau. “Chi phí kiểm soát AI” không phải một khoản duy nhất trên hóa đơn. Đó là tổng hợp chi phí bảo mật, quản trị dữ liệu, kiểm định mô hình, giám sát AI agent, nhân sự chuyên trách, tuân thủ pháp lý và xử lý sự cố. Một công cụ AI có thể chỉ tốn vài trăm nghìn đồng mỗi tháng cho một tài khoản, nhưng khi được kết nối với hệ thống khách hàng, tài chính hay vận hành, doanh nghiệp phải dựng thêm cả một lớp kiểm soát phía sau. Khi đó, bài toán không còn là AI giá bao nhiêu, mà là để AI hoạt động an toàn, doanh nghiệp phải chi thêm bao nhiêu.”
Deloitte trong khảo sát năm 2026 với hơn 3.000 lãnh đạo doanh nghiệp trên thế giới cũng ghi nhận tỷ lệ người lao động được trang bị các công cụ AI được phê duyệt đã tăng lên khoảng 60%, từ dưới 40% một năm trước. Tuy nhiên, chỉ 34% doanh nghiệp cho biết AI đang được sử dụng để tạo ra sự chuyển đổi sâu sắc trong mô hình kinh doanh.
Khoảng cách này đặt ra một vấn đề kinh tế: nếu doanh nghiệp đầu tư AI nhưng chưa thay đổi được quy trình, năng suất hoặc doanh thu, các khoản chi cho quản trị, bảo mật và giám sát có thể trở thành gánh nặng. Ngược lại, khi AI được tích hợp sâu vào hoạt động, những khoản đầu tư này trở thành điều kiện để doanh nghiệp mở rộng mà không đánh đổi quá nhiều về rủi ro.
PwC cũng cho rằng doanh nghiệp Việt Nam cần chuyển từ những thử nghiệm AI rời rạc sang các ưu tiên ở cấp tổ chức, đồng thời chú trọng dữ liệu, nhân lực, đầu tư và AI có trách nhiệm. Đây cũng là lý do thị trường AI đang hình thành một cấu trúc chi tiêu mới. Một bên là chi phí cho mô hình, hạ tầng tính toán, dữ liệu và ứng dụng. Bên còn lại là chi phí cho bảo mật, quản trị, kiểm toán, đào tạo và giám sát.
Khi một doanh nghiệp chỉ có vài công cụ AI hỗ trợ nhân viên, yêu cầu kiểm soát có thể tương đối đơn giản. Nhưng khi hàng chục hoặc hàng trăm agent được kết nối với hệ thống nội bộ, bài toán thay đổi hoàn toàn. Doanh nghiệp cần biết agent nào đang hoạt động, được cấp quyền gì, truy cập dữ liệu nào, tạo ra quyết định gì và ai có thể can thiệp.
World Economic Forum cũng nhấn mạnh rằng với AI agent, doanh nghiệp cần xác định rõ phạm vi quyền hạn, cơ chế cấp quyền và khả năng giám sát. Khi nhiều agent cùng hoạt động trên một nền tảng, một điểm yếu có thể tạo ra rủi ro trên phạm vi rộng hơn.
Vì thế, AI càng thông minh không đồng nghĩa doanh nghiệp càng có thể giảm sự tham gia của con người. Trái lại, trong nhiều trường hợp, con người sẽ chuyển từ trực tiếp làm việc sang thiết kế quy trình, cấp quyền, giám sát và chịu trách nhiệm cuối cùng.
Đây có thể trở thành một trong những thay đổi đáng chú ý nhất của thị trường lao động công nghệ trong những năm tới. Cuộc đua AI vì vậy không chỉ là cuộc đua xem doanh nghiệp nào sở hữu công nghệ mạnh hơn, mà còn là cuộc đua xây dựng hệ thống kiểm soát phù hợp. Doanh nghiệp muốn khai thác AI ở quy mô lớn sẽ phải tính cả hai vế: chi tiền để AI thông minh hơn và chi tiền để AI hoạt động đúng giới hạn.
Phượng Hòa