Cách trí tuệ nhân tạo sẽ biến đổi hệ thống doanh nghiệp vào năm 2026: dự đoán của bốn trụ cột chiến lược của a16z

Trong suốt năm 2026, trí tuệ nhân tạo sẽ không còn đơn thuần là một công cụ hỗ trợ, mà trở thành một thực thể hoạt động độc lập tích hợp trong các quy trình cốt lõi của doanh nghiệp. Chuyển đổi này đánh dấu một bước ngoặt quan trọng: từ tự động hóa từng phần sang định hình lại toàn diện hạ tầng, luồng công việc và phương thức tương tác giữa con người và hệ thống thông minh.

Các nhà ký kết chính của sự tiến bộ này là bốn nhóm chiến lược của a16z, đã xác định bốn chuyển đổi lớn dự kiến sẽ chi phối năm tới: quản lý dữ liệu đa mô hình, tự động hóa an ninh mạng, hạ tầng bản địa cho các tác nhân thông minh, và sáng tạo đa mô hình. Bên cạnh đó, các tác động mở rộng đến phần mềm doanh nghiệp dọc, y tế phòng ngừa, và tạo dựng môi trường tương tác với mô hình thế giới.

Rối loạn thông tin: thực sự là điểm nghẽn của các doanh nghiệp thông minh

Thách thức cấp bách nhất mà các doanh nghiệp ngày nay phải đối mặt không phải là khả năng tính toán của các mô hình, mà là sự hỗn loạn của dữ liệu không cấu trúc. Trong môi trường doanh nghiệp hiện đại, 80% kiến thức quan trọng vẫn phân tán trong PDF, ảnh chụp màn hình, video, log và kho lưu trữ thông tin bán cấu trúc. Trong khi các mô hình trí tuệ nhân tạo ngày càng tinh vi, chất lượng đầu vào vẫn không ổn định: các hệ thống truy xuất nâng cao sinh ra ảo giác, các tác nhân thông minh mắc lỗi tốn kém, và các quy trình công việc quan trọng vẫn phụ thuộc nhiều vào kiểm soát thủ công.

Thực tế hạn chế không phải là thuật toán, mà là entropy thông tin. Các startup thành công sẽ là những đơn vị có thể trích xuất cấu trúc từ các tài liệu hỗn loạn, xác thực độ tin cậy của dữ liệu, đồng bộ và quản lý thông tin đa mô hình, trở thành người giữ chìa khóa của kiến thức doanh nghiệp. Các ứng dụng này xuất hiện khắp nơi: phân tích hợp đồng, kiểm tra tuân thủ quy định, quản lý bồi thường bảo hiểm, quy trình onboarding, dịch vụ khách hàng thông minh, tự động hóa mua sắm.

Các nền tảng chiến thắng sẽ là những nền tảng có khả năng giữ dữ liệu mới, dễ tìm kiếm và nhất quán, biến rối loạn thông tin thành nền tảng xây dựng lợi thế cạnh tranh thực sự.

An ninh mạng: khi trí tuệ nhân tạo giải quyết nghịch lý thiếu hụt nhân tài

Ngành an ninh mạng đang đối mặt với một cuộc khủng hoảng nghịch lý: các nhà quản lý an ninh (CISO) tuyển dụng các chuyên gia có trình độ cao, rồi giao cho họ các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và mệt mỏi như phân tích log. Từ 2013 đến 2021, khoảng cách toàn cầu về các vị trí trong lĩnh vực an ninh mạng đã tăng từ dưới một triệu lên ba triệu – một thiếu hụt nhân tài bị thổi phồng nhân tạo bởi chính các tổ chức này.

Vòng luẩn quẩn này sẽ bị phá vỡ vào năm 2026 nhờ AI. Các hệ thống bản địa AI sẽ tự động hóa phần lớn các nhiệm vụ lặp lại, giải phóng các kỹ sư chuyên môn để tập trung vào những việc họ thực sự muốn làm: truy tìm tấn công, xây dựng hạ tầng an ninh vững chắc, sửa chữa các lỗ hổng nghiêm trọng. Đây không chỉ là tự động hóa đơn thuần: là sự tái cấu hình giá trị mà các chuyên gia an ninh có thể mang lại cho tổ chức.

Hạ tầng sẽ được tái thiết hoàn toàn

Thay đổi hạ tầng sâu sắc nhất năm 2026 sẽ không đến từ bên ngoài, mà từ việc định hình lại các hệ thống backend nội bộ của doanh nghiệp. Các tổ chức đang chuyển từ lưu lượng dự đoán được—ít cạnh tranh, tốc độ con người—sang các tải công việc lặp đi lặp lại, bùng nổ và quy mô lớn do các tác nhân thông minh quản lý.

Các backend hiện tại được thiết kế cho mối quan hệ một-một giữa hành động của con người và phản hồi của hệ thống. Khi một mục tiêu của tác nhân thông minh tạo ra năm nghìn nhiệm vụ con, truy vấn đến cơ sở dữ liệu và gọi API nội bộ trong mili giây, hệ thống truyền thống không thể đáp ứng: đối với các cơ sở dữ liệu truyền thống và giới hạn tốc độ, nó giống như một cuộc tấn công phân tán.

Hạ tầng “bản địa tác nhân” sẽ nổi lên như tiêu chuẩn. Các hệ thống mới sẽ phải xem hiệu ứng “bầy đàn ầm ầm” như cấu hình mặc định, giảm thiểu đáng kể thời gian khởi động lạnh, ổn định độ trễ và nâng cao giới hạn cạnh tranh theo cấp số nhân. Điểm nghẽn thực sự sẽ dịch chuyển sang việc phối hợp chính nó: định tuyến thông minh, kiểm soát khóa phân tán, quản lý trạng thái nhất quán, thực thi song song quy mô lớn. Chỉ các nền tảng vượt qua được cơn mưa các cuộc gọi đến công cụ mới trở thành những người chiến thắng thực sự.

Sáng tạo đa mô hình bước vào sản xuất hàng loạt

Các thành phần cốt lõi của kể chuyện sáng tạo đã tồn tại: tạo giọng nói, âm nhạc, hình ảnh, video. Tuy nhiên, để kiểm soát phong cách của một đạo diễn cho các nội dung vượt quá đoạn clip ngắn, vẫn còn dài, đau đớn và thường bất khả thi. Trong năm 2026, AI cuối cùng sẽ thực hiện được việc tạo ra nội dung thực sự đa mô hình.

Người dùng có thể cung cấp cho mô hình bất kỳ loại nội dung tham chiếu nào, tạo ra các tác phẩm mới hợp tác, chỉnh sửa cảnh theo yêu cầu cụ thể, quay lại các cảnh từ các góc độ khác nhau, đồng bộ hành động với video tham chiếu. Các sản phẩm như Kling O1 và Runway Aleph chỉ là bước đi đầu tiên—cần có các đổi mới cả về mô hình lẫn ứng dụng. Việc tạo nội dung là một trong những ứng dụng chủ chốt của trí tuệ nhân tạo: từ các nhà sáng tạo meme đến các đạo diễn Hollywood, sẽ xuất hiện nhiều sản phẩm thành công dành cho các phân khúc người dùng khác nhau.

Lớp dữ liệu biến thành hệ sinh thái thông minh

Lớp dữ liệu hiện đại đang rõ ràng hội tụ: các công ty hạ tầng dữ liệu đang chuyển từ dịch vụ mô-đun sang các nền tảng thống nhất. Tuy nhiên, chúng ta vẫn còn ở giai đoạn sơ khai của một kiến trúc dữ liệu thực sự bản địa AI.

Luồng dữ liệu tương lai sẽ là hai chiều: dữ liệu sẽ tiếp tục hướng tới các cơ sở dữ liệu vector hiệu suất cao ngoài lưu trữ cấu trúc truyền thống. Đồng thời, các tác nhân AI sẽ giải quyết “vấn đề ngữ cảnh”—liên tục truy cập ý nghĩa chính xác của dữ liệu và các định nghĩa kinh doanh, duy trì sự hiểu biết nhất quán giữa nhiều hệ thống. Các công cụ phân tích kinh doanh truyền thống và bảng tính sẽ thay đổi căn bản khi các quy trình công việc dựa trên dữ liệu ngày càng trở nên tác nhân hóa và tự động hóa. Sự hòa quyện không thể đảo ngược này giữa dữ liệu và hạ tầng AI sẽ xác định lợi thế cạnh tranh của thế hệ tiếp theo.

Video trở thành môi trường sống

Năm 2026, video sẽ không còn là phương tiện thụ động nữa mà trở thành không gian để “sinh sống”. Các mô hình video cuối cùng sẽ hiểu thời gian, ghi nhớ những gì đã hiển thị, phản ứng với hành động của con người duy trì tính nhất quán và ổn định. Chúng có thể giữ các nhân vật, vật thể và các quy luật vật lý trong thời gian dài, cho phép các hành động có tác động thực sự và phát triển nguyên nhân.

Video chuyển đổi từ phương tiện sang nền tảng xây dựng: robot có thể huấn luyện, nhà thiết kế tạo mẫu thử, các tác nhân học “bằng cách làm”. Môi trường này sẽ không còn trông giống như các đoạn phim ngắn rời rạc nữa, mà như một môi trường sống—một khoảng cách cuối cùng được lấp đầy giữa cảm nhận và hành động. Đây là lần đầu tiên con người có thể thực sự “sinh sống” trong một tác phẩm tự tạo ra.

Phần mềm dọc bước vào kỷ nguyên hợp tác đa chiều

Trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy sự phát triển bùng nổ của phần mềm dọc: các startup trong lĩnh vực y tế, pháp lý và bất động sản đã nhanh chóng đạt doanh thu định kỳ hàng năm hàng trăm triệu đô la. Cuộc cách mạng đầu tiên là thu thập thông tin: tìm kiếm, trích xuất, tóm tắt. Năm 2025 đã giới thiệu khả năng suy luận: phân tích tài chính, xác minh số dư chéo, chẩn đoán bảo trì.

Năm 2026, sự chuyển đổi thực sự sẽ là “chế độ nhiều người chơi”. Phần mềm dọc có các giao diện và khả năng tích hợp đặc thù theo ngành, và công việc trong các lĩnh vực này vốn dĩ hợp tác: người mua, người bán, người thuê, cố vấn, nhà cung cấp, mỗi bên có quyền và tuân thủ khác nhau.

Hiện tại, mỗi AI hoạt động riêng lẻ, gây ra sự nhầm lẫn ở các điểm chuyển tiếp. Trong năm 2026, AI ở chế độ nhiều người chơi sẽ tự động phối hợp giữa các bên, đồng bộ các thay đổi, hướng dẫn các chuyên gia theo chức năng, đàm phán giữa các tác nhân đối tác trong giới hạn cho phép. Khi chất lượng hoạt động được nâng cao nhờ hợp tác đa tác nhân và đa con người, chi phí chuyển đổi sẽ tăng vọt—mức độ hợp tác mạng này cuối cùng sẽ trở thành “khoảng rào” vững chắc của các ứng dụng AI.

Người dùng của sáng tạo thay đổi bản chất

Đến năm 2026, con người sẽ tương tác với mạng lưới qua các tác nhân thông minh, và tối ưu hóa nội dung truyền thống cho con người sẽ mất đi tính phù hợp. Các thuật toán xếp hạng của Google, cách sắp xếp sản phẩm trên Amazon, tiêu đề hấp dẫn trong các bài báo đều tối ưu cho hành vi con người dự đoán được—nhưng các tác nhân không bỏ qua những hiểu biết ẩn sâu trong trang thứ năm.

Phần mềm sẽ trải qua một quá trình biến đổi tương tự. Các ứng dụng từng được thiết kế cho mắt người và nhấp chuột; giờ đây, khi các tác nhân kiểm soát tìm kiếm và diễn giải, thiết kế hình ảnh sẽ mất đi vị trí trung tâm. Các kỹ sư sẽ không còn tự tay kiểm tra Grafana—AI SRE sẽ tự động diễn giải telemetry trên Slack. Nhóm bán hàng sẽ không còn lật CRM—các tác nhân sẽ tổng hợp mẫu và insight. Việc tối ưu mới sẽ không còn là cấu trúc phân cấp trực quan nữa, mà là khả năng đọc hiểu của máy móc.

Màn hình biến mất như một thước đo giá trị

Trong mười lăm năm qua, “thời gian trước màn hình” là tiêu chuẩn vàng: phút xem Netflix, nhấp chuột trong hệ thống y tế, giờ trên ChatGPT. Trong kỷ nguyên sắp tới của “định giá dựa trên kết quả”, chỉ số này sẽ hoàn toàn bị loại bỏ.

Các tín hiệu đã rõ ràng: các truy vấn DeepResearch gần như không mất thời gian trên màn hình nhưng mang lại giá trị lớn; Abridge tự động ghi lại các cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân và quản lý công việc tiếp theo—bác sĩ gần như không cần nhìn; Cursor phát triển các ứng dụng hoàn chỉnh trong khi các kỹ sư lập kế hoạch bước tiếp theo; Hebbia tự động tạo pitch deck.

Các chỉ số mới sẽ là sự hài lòng của y học, năng suất của nhà phát triển, phúc lợi của nhà phân tích. Các công ty biết kể câu chuyện ROI thuyết phục nhất sẽ tiếp tục chiến thắng.

“MAU khỏe mạnh” nổi lên như nhân vật chính mới của y tế

Năm 2026, một phân khúc người dùng mới sẽ thống trị lĩnh vực y tế: “MAU khỏe mạnh” (monthly active users không mắc bệnh). Y tế truyền thống chủ yếu phục vụ ba nhóm: bệnh nhân mãn tính chi phí cao, bệnh nhân trong phòng chăm sóc đặc biệt, và những người gần như không đến gặp bác sĩ.

Những người này có thể trở thành bệnh nhân mãn tính bất cứ lúc nào, và dự phòng có thể trì hoãn quá trình chuyển đổi này. Nhưng hệ thống bảo hiểm hiện tại tập trung vào điều trị gần như loại trừ hoàn toàn sàng lọc và theo dõi chủ động. Các MAU khỏe mạnh này sẽ thay đổi cấu trúc này: họ không mắc bệnh, nhưng sẵn sàng theo dõi sức khỏe định kỳ, trở thành phân khúc khách hàng tiềm năng lớn nhất.

Với chi phí cung cấp dịch vụ y tế giảm nhờ AI, sự xuất hiện của các sản phẩm bảo hiểm hướng tới phòng ngừa, và người dùng sẵn sàng trả tiền cho dịch vụ theo đăng ký, các MAU khỏe mạnh sẽ trở thành nhóm khách hàng hứa hẹn nhất cho thế hệ health tech tiếp theo—chủ động, dựa trên dữ liệu, hướng tới phòng ngừa.

Mô hình thế giới định hình lại câu chuyện tương tác

Năm 2026, các mô hình thế giới sẽ thay đổi căn bản câu chuyện qua các thế giới ảo tương tác và nền kinh tế kỹ thuật số. Các công nghệ như Marble và Genie 3 có thể tạo ra toàn bộ thế giới 3D từ văn bản, cho phép người dùng khám phá như trong trò chơi điện tử.

Với sự chấp nhận của các nhà sáng tạo, sẽ xuất hiện các hình thức kể chuyện hoàn toàn mới—có thể hình thành một “phiên bản sáng tạo của Minecraft” nơi người chơi đồng sáng tạo các vũ trụ rộng lớn và phát triển. Các thế giới này xóa nhòa ranh giới giữa người chơi và nhà sáng tạo, hình thành các thực tại động chia sẻ. Thể loại giả tưởng, kinh dị, phiêu lưu cùng tồn tại; nền kinh tế kỹ thuật số thịnh vượng, các nhà sáng tạo kiếm tiền qua việc tạo ra các tài sản. Các thế giới này cũng sẽ trở thành các trường huấn luyện cho các tác nhân AI và robot. Các mô hình thế giới không chỉ mang lại một thể loại trò chơi mới, mà còn là phương tiện sáng tạo mới và biên giới kinh tế mới.

2026 sẽ là “năm của tôi”: kỷ nguyên cá nhân hóa toàn diện

Năm 2026 sẽ là năm của cá nhân hóa toàn diện. Các sản phẩm sẽ không còn được tạo ra hàng loạt cho “người tiêu dùng trung bình”, mà được tùy chỉnh cho “bạn”. Trong giáo dục, các gia sư AI sẽ điều chỉnh nhịp độ và sở thích của từng học sinh. Trong y tế, AI sẽ cá nhân hóa các loại bổ sung, kế hoạch tập luyện, chế độ ăn uống. Trong truyền thông, AI sẽ remix nội dung theo sở thích của bạn theo thời gian thực.

Các ông lớn thế hệ cũ đã chiến thắng bằng cách tìm ra người dùng trung bình; các ông lớn của tương lai sẽ chiến thắng bằng cách tìm ra cá nhân trong chính người dùng trung bình đó.

Xuất hiện trường đại học AI thuần túy

Năm 2026, chúng ta sẽ chứng kiến sự ra đời của trường đại học AI thuần túy đầu tiên—một tổ chức xây dựng từ đầu xung quanh các hệ thống thông minh. Các trường đại học truyền thống đã bắt đầu ứng dụng AI trong đánh giá và hướng dẫn, nhưng giờ đây xuất hiện một sự thay đổi sâu sắc hơn: một “tổ chức học thuật thích nghi” học hỏi và tối ưu hóa theo thời gian thực.

Hãy tưởng tượng một trường đại học nơi các khóa học, hướng dẫn, nghiên cứu, quản lý khuôn viên thích nghi dựa trên phản hồi tức thì; thời khóa biểu tự tối ưu; danh sách đọc sách cập nhật động; lộ trình học tập của từng sinh viên liên tục thay đổi.

Trong trường đại học thuần túy AI này, giảng viên trở thành “kiến trúc sư hệ thống học tập”: quản lý dữ liệu, điều chỉnh mô hình, hướng dẫn sinh viên cách đánh giá lý luận của máy móc. Các đánh giá sẽ chuyển sang “nhận thức AI”: không còn hỏi sinh viên đã dùng AI chưa, mà là họ đã dùng như thế nào. Với nhu cầu ngày càng tăng về nhân tài có khả năng hợp tác với hệ thống thông minh, trường đại học này sẽ trở thành trung tâm phát triển nhân tài của nền kinh tế mới.