Lợi thế không nằm ở mô hình lớn, mà ở biết tận dụng nền tảng

AI đang tái hiện cuộc cách mạng mà điện toán đám mây từng tạo ra

Hai thập kỷ trước, các doanh nghiệp tranh luận gay gắt về việc tự vận hành trung tâm dữ liệu hay chuyển sang nền tảng điện toán đám mây công cộng. Ngày nay, câu hỏi tương tự lại xuất hiện, nhưng với AI, đó là: Có nên tự xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn, hay phát triển các ứng dụng dựa trên nền tảng đã có?

Theo bài viết của một trợ lý giáo sư kinh tế tại Đại học Seton Hall, từng là chuyên gia kinh tế tài chính tại Ngân hàng Dự trữ Liên bang Boston, AI đang đóng vai trò “hạ tầng trí tuệ” mới, tương tự cách mà điện toán đám mây đã trở thành hạ tầng tính toán của thế giới số. Nếu điện toán đám mây thay đổi cách doanh nghiệp quản lý máy chủ, thì AI đang thay đổi cách doanh nghiệp tiếp cận và khai thác tri thức.

Điểm tương đồng giữa hai cuộc cách mạng công nghệ là sức mạnh nền tảng. Trong giai đoạn đầu của điện toán đám mây, nhiều tập đoàn từng nghĩ đến việc tự xây dựng giải pháp điện toán đám mây riêng nhưng sớm nhận ra chi phí khổng lồ, tốc độ triển khai chậm và khó theo kịp nhịp phát triển của các nền tảng dẫn đầu thị trường. Bài học rút ra là: Lợi thế cạnh tranh đến từ khả năng tận dụng nền tảng chung, không phải tự tái tạo lại hạ tầng.

Trong bối cảnh AI hiện nay, bài học ấy vẫn nguyên giá trị. Các mô hình ngôn ngữ lớn đã trở thành một dạng “tiện ích” của kỷ nguyên số: Mạnh mẽ, linh hoạt và liên tục cải thiện nhờ lượng người dùng khổng lồ. Câu hỏi quan trọng không phải là liệu doanh nghiệp có thể tự xây dựng một mô hình AI hay không, mà là: Đâu là giá trị độc đáo mà doanh nghiệp có thể tạo ra khi phát triển trên nền tảng AI có sẵn?

Hệ sinh thái mở là động lực thúc đẩy đổi mới

Sự trỗi dậy của các nền tảng đám mây không nằm ở một sản phẩm cụ thể, mà ở khả năng tạo ra một hệ sinh thái phát triển liên tục. Mỗi công cụ do các nền tảng giới thiệu đều trở thành “viên gạch” để nhà phát triển toàn cầu xây dựng ứng dụng mới. Điều này tạo ra sự bùng nổ về tốc độ đổi mới.

AI đang đi theo đúng lộ trình đó. Các nền tảng như OpenAI, Anthropic và nhiều nhà cung cấp khác đang mở giao diện lập trình và công cụ tích hợp để bất cứ doanh nghiệp nào cũng có thể xây dựng sản phẩm dựa trên sức mạnh AI. Sự “mở” này giúp đổi mới diễn ra theo cấp số nhân: Nhà phát triển, nhà phân tích, doanh nghiệp và người dùng cuối đều trở thành những người đóng góp vào tiến bộ chung.

Ngược lại, những hệ thống đóng thường bị chậm nhịp. Khi đổi mới phụ thuộc hoàn toàn vào nguồn lực nội bộ, doanh nghiệp dễ rơi vào vòng xoáy chi phí cao, tốc độ chậm và khó thu hút nhân tài.

Do đó, thành công của tương lai thuộc về các nền tảng nhìn người dùng như “người đồng kiến tạo”, nơi mỗi tương tác đều góp phần hoàn thiện sản phẩm. Đó cũng là cách mà nhiều nền tảng công nghệ lớn đã phát triển mạnh trong hai thập kỷ qua.

Vòng phản hồi – động cơ tăng tốc của AI

Trong ngành công nghệ, phản hồi là một trong những động lực phát triển quan trọng nhất nhưng lại ít được chú ý. Ở AWS (công ty con của Amazon chuyên cung cấp các nền tảng điện toán đám mây theo yêu cầu cho các cá nhân, công ty và chính phủ), 90% lộ trình phát triển sản phẩm đến trực tiếp từ phản hồi khách hàng. Mỗi cải tiến thu hút thêm người dùng và mỗi người dùng mới lại tạo thêm phản hồi, từ đó thúc đẩy chu kỳ đổi mới liên tục.

AI vận hành theo một cơ chế tương tự, nhưng với tốc độ mạnh mẽ hơn. Mỗi truy vấn, mỗi sự điều chỉnh của người dùng đều là tín hiệu giúp mô hình học hỏi và hoàn thiện. Hiệu ứng phản hồi này đang được nhân rộng trong môi trường doanh nghiệp: AI xuất hiện trong quy trình làm việc, tương tác nội bộ và hỗ trợ ra quyết định, tạo ra vô số dữ liệu phản hồi theo thời gian thực.

Những tổ chức tiên phong không phải là nơi sở hữu mô hình lớn nhất mà là nơi có vòng phản hồi chặt chẽ nhất. Khi phản hồi được thu thập có chủ đích, được đo lường và được đưa trở lại quá trình cải tiến ngay lập tức, doanh nghiệp sẽ tạo ra lợi thế học hỏi vượt trội.

Tư duy nền tảng trong nội bộ doanh nghiệp

Để tận dụng AI hiệu quả, doanh nghiệp cần áp dụng tư duy nền tảng ngay trong chính tổ chức. Thay vì xem doanh nghiệp là tập hợp các phòng ban, nhà lãnh đạo cần xem tổ chức như một nền tảng chung, nơi mọi bộ phận đều có thể xây dựng giải pháp dựa trên hạ tầng AI lõi do công ty thiết kế.

Điều này bao gồm việc tạo ra các năng lực dùng chung như dây chuyền dữ liệu, khung quản trị, công cụ tích hợp. Khi có nền tảng an toàn, minh bạch và dễ sử dụng, các phòng ban như marketing, nhân sự, tài chính có thể nhanh chóng ứng dụng AI vào công việc mà không cần chờ đội ngũ kỹ thuật xây dựng từ đầu.

AI tự phục vụ đang hình thành tương tự cách “điện toán tự phục vụ” đã thay đổi cách lập trình viên hoạt động trong thời kỳ bùng nổ đám mây.

Tránh bẫy tái tạo lại hạ tầng

Xu hướng “tự xây mọi thứ” luôn hấp dẫn đối với các tổ chức thiên về công nghệ. Tuy nhiên, có một bài học từ thời kỳ điện toán đám mây cần được lưu ý, đó là nhiều doanh nghiệp cố xây đám mây nội bộ nhưng không thể theo kịp tốc độ đổi mới của các nền tảng công cộng, dẫn đến chi phí cao, chậm phát triển, thậm chí lãng phí nguồn lực.

AI cũng vậy. Chi phí để huấn luyện mô hình từ đầu rất lớn, đòi hỏi tài nguyên tính toán và nhân lực khổng lồ, trong khi nền tảng chung trên thị trường lại tiến bộ nhanh đến mức khó theo kịp. Điểm khác biệt của doanh nghiệp nên nằm ở tầng ứng dụng, chiến lược dữ liệu, trải nghiệm người dùng và sự hiểu biết đặc thù của ngành.

Ứng dụng AI mới là nơi tạo ra giá trị cạnh tranh, không phải mô hình lõi.

Vai trò của lãnh đạo trong kỷ nguyên AI

AI được nhận định là một bước ngoặt công nghệ hiếm có. Tuy nhiên, cũng như mọi cuộc cách mạng công nghệ trước, lợi thế thực sự thuộc về những nhà lãnh đạo biết rút ra bài học từ lịch sử. Điện toán đám mây từng chứng minh rằng, mô hình tận dụng nền tảng luôn chiến thắng mô hình tự sở hữu hạ tầng. Hệ sinh thái mở vượt qua hệ thống đóng. Phản hồi liên tục hiệu quả hơn lộ trình phát triển cố định.

Lãnh đạo công nghệ ngày nay cần xây dựng kiến trúc có khả năng học hỏi, tận dụng hệ sinh thái mở và nuôi dưỡng văn hóa phản hồi. Thay vì cố xây dựng lại những gì nền tảng đã sở hữu, doanh nghiệp nên tập trung nguồn lực vào giải quyết vấn đề riêng có của mình.

Câu hỏi không còn là “AI có thay đổi doanh nghiệp hay không?” mà là “Doanh nghiệp có chọn đúng nền tảng để tạo ra sự thay đổi đó hay không?”./.