Trí tuệ nhân tạo định hình lại hệ sinh thái kinh doanh: Những thách thức nào đang chờ đợi ngành trong năm 2026?

Thế giới phần mềm đã đạt đến điểm bão hòa. Giai đoạn chuyển đổi tiếp theo sẽ không còn là kỹ thuật số — mà sẽ là vật lý. Các công ty công nghệ đã học cách biến đổi các bit, giờ đây phải đối mặt với thực tại của các nguyên tử. Thách thức này mở ra vô số khả năng, nhưng cũng mang lại hậu quả mà ngành công nghiệp mới bắt đầu quan tâm.

Nền tảng vật lý: Từ mã nguồn đến hạ tầng

Ngành năng lượng và sản xuất sẽ trở thành phòng thí nghiệm AI tự nhiên

Hoa Kỳ đang xây dựng lại nền kinh tế từ nền móng. Năng lượng, khai thác mỏ, hậu cần và sản xuất đã trở lại trung tâm các ưu tiên chiến lược. Lần này khác biệt so với quá khứ — không nâng cấp các hệ thống hiện có, mà xây dựng thế hệ mới của ngành công nghiệp dành cho trí tuệ nhân tạo từ đầu.

Chuyển đổi này thể hiện ở nhiều cấp độ. Các công ty sử dụng thiết kế tự động, mô phỏng tiên tiến và vận hành điều khiển bằng thuật toán AI. Trong lĩnh vực năng lượng hạt nhân, khai thác mỏ tiên tiến hay sản xuất sinh học — ở mọi nơi yêu cầu tối ưu hóa quy trình — các thuật toán vượt ra ngoài khả năng của các nhà vận hành truyền thống.

Máy bay không người lái tự hành và cảm biến giờ đây có thể giám sát toàn bộ các khu vực hạ tầng: cảng, mạng lưới đường sắt, đường truyền điện, đường ống dẫn dầu. Các hệ thống từng quá rộng lớn để quản lý hiệu quả giờ trở nên minh bạch nhờ giám sát liên tục và phân tích theo thời gian thực.

Phục hưng của sản xuất Mỹ: Nhà máy như một sản phẩm

Lịch sử ngành công nghiệp Mỹ được viết trong thời kỳ thịnh vượng. Tuy nhiên, các thập kỷ chuyển dịch ra nước ngoài và thiếu đầu tư đã làm chậm đổi mới sáng tạo. Ngày nay, khi các máy móc bắt đầu hoạt động với năng lượng mới, chúng ta chứng kiến sự hồi sinh của sản xuất trên quy mô chưa từng có.

Cần thay đổi tư duy. Thay vì xem AI như một công cụ tối ưu hóa các quy trình hiện có, các công ty nên nghĩ như Henry Ford — thiết kế với quy mô và tính lặp lại từ ngày đầu tiên. Điều này có nghĩa là:

• Đơn giản hóa thủ tục quy định và quy trình xin phép thông qua tự động hóa
• Tích hợp AI với con người: con người giữ vai trò chiến lược, máy móc đảm nhận các nhiệm vụ lặp lại và nguy hiểm
• Tăng tốc chu kỳ thiết kế bằng cách thiết kế cho sản xuất ngay từ giai đoạn ý tưởng
• Hiệu quả hơn trong phối hợp các dự án quy mô lớn

Sự kết hợp giữa các nguyên tắc sản xuất hàng loạt truyền thống và khả năng hiện đại của AI mở ra cuộc cách mạng: sản xuất hàng loạt các lò phản ứng hạt nhân, xây dựng nhà ở quy mô quốc gia, mở rộng trung tâm dữ liệu cực nhanh.

Khả năng quan sát thế giới vật lý: Một chiều nhận thức mới

Trong thập kỷ qua, các hệ thống giám sát phần mềm đã thay đổi cách chúng ta quản lý hạ tầng số. Phần mềm đã tiết lộ thế giới của các byte và máy chủ qua các nhật ký, số liệu và dấu vết. Giờ đây, một sự thay đổi tương tự đang đến với thực tại vật lý.

Cùng với việc triển khai hàng tỷ camera và cảm biến kết nối trong các thành phố Mỹ, xuất hiện khả năng mới: nhận biết trạng thái của hạ tầng theo thời gian thực. Đây là “quan sát vật lý” trở nên khả thi về mặt kỹ thuật và cần thiết về chiến lược.

Tuy nhiên, chuyển đổi này tiềm ẩn rủi ro. Các công cụ phát hiện cháy rừng hoặc ngăn chặn tai nạn xây dựng có thể cũng dẫn đến các kịch bản giám sát quy mô lớn mang tính toàn trị. Những người chiến thắng sẽ là những hệ thống kết hợp minh bạch và bảo vệ quyền riêng tư — có khả năng tương tác, hỗ trợ AI bản địa, mà không xâm phạm tự do công dân.

Điện tử công nghiệp: Cầu nối giữa bit và nguyên tử

Cuộc cách mạng sẽ không chỉ diễn ra trong các nhà máy, mà còn trong chính các máy móc vận hành chúng. Tiến bộ trong điện khí hóa, vật liệu mới và AI hội tụ tại một điểm: phần mềm kiểm soát thực sự thế giới vật lý.

Xe điện, drone, trung tâm dữ liệu, nhà máy hiện đại — tất cả dựa trên một hệ thống thống nhất: điện tử công nghiệp. Đó là sự tích hợp toàn bộ chuỗi: từ khoáng sản khai thác, linh kiện, năng lượng lưu trữ trong pin, phân phối năng lượng, đến chuyển động do các động cơ chính xác điều khiển — tất cả đều được điều phối bởi phần mềm.

Đây là nền tảng vô hình của mọi bước đột phá trong tự động hóa. Nó quyết định xem phần mềm chỉ đặt hàng phương tiện vận chuyển hay thực sự kiểm soát hướng đi của xe. Vấn đề là gì? Khả năng xây dựng hệ thống này đang biến mất. Từ tinh chế các vật liệu then chốt đến sản xuất chip cao cấp — chuỗi cung ứng bị phân mảnh, năng lực suy giảm.

Nếu Hoa Kỳ muốn dẫn đầu trong kỷ nguyên công nghiệp tiếp theo, họ không chỉ cần viết mã — mà còn phải sản xuất các phương tiện vật lý thực thi nó. Các quốc gia nắm vững điện tử công nghiệp sẽ định hình tương lai của công nghệ dân dụng và quân sự.

Phòng thí nghiệm tự hành: Khoa học không cần con người

Các mô hình đa phương thức và robot đạt đến điểm có thể hoàn toàn khép kín vòng tròn khám phá khoa học. Giả thuyết → thiết kế thí nghiệm → thực hiện → phân tích kết quả → hướng nghiên cứu mới — tất cả không cần con người can thiệp.

Các nhóm xây dựng các phòng thí nghiệm như vậy sẽ đa ngành: AI, robot, khoa học chính xác, sản xuất, vận hành — tất cả tích hợp trong các trung tâm nghiên cứu tự vận hành. Đây là một cuộc chuyển đổi mạnh mẽ, nhưng rõ ràng của phương pháp khoa học.

Dữ liệu chiến trường kinh doanh: Tiền tệ của trí tuệ nhân tạo

Năm 2025, giới hạn là công suất tính toán và xây dựng trung tâm dữ liệu. Đến 2026, các mô hình sẽ thay đổi — trở ngại sẽ là khả năng truy cập dữ liệu và cấu trúc hóa chúng.

Các ngành truyền thống — sản xuất, vận tải, hậu cần — tạo ra lượng lớn dữ liệu chưa được tổ chức. Mỗi chuyến xe tải, đọc đồng hồ, bảo trì, hoạt động sản xuất, lắp ráp, thử nghiệm — đều là dữ liệu huấn luyện. Tuy nhiên, các thuật ngữ như thu thập dữ liệu hay gán nhãn vẫn còn xa lạ đối với ngành công nghiệp truyền thống.

Các công ty như Scale hay phòng thí nghiệm AI trả giá cao cho “dữ liệu mồ hôi” — các quy trình thực tế, chứ không chỉ kết quả cuối cùng. Các doanh nghiệp công nghiệp có hạ tầng vật lý và nhân lực hiện có là lợi thế hoàn hảo. Họ có thể thu thập dữ liệu gần như miễn phí và sử dụng cho các mô hình của riêng mình hoặc cấp phép.

Cũng sẽ xuất hiện các startup cung cấp toàn bộ hệ sinh thái: phần mềm thu thập và gán nhãn, cảm biến, môi trường huấn luyện tăng cường, pipeline huấn luyện, thậm chí máy móc tự hành riêng.

Lớp ứng dụng: Từ nhiệm vụ đến hệ sinh thái

AI không chỉ tăng tốc — mà còn thay đổi mô hình kinh doanh

Trước đây, phần lớn các startup AI tập trung vào tự động hóa nhiệm vụ. Giai đoạn mới là chuyển đổi sâu sắc hơn: thuật toán không chỉ giảm chi phí, mà còn tăng cường đáng kể doanh thu của khách hàng.

Ví dụ? Trong mô hình chia sẻ lợi nhuận, các văn phòng luật chỉ kiếm được khi thành công. Các công ty dùng AI để dự đoán khả năng thành công của vụ kiện giúp luật sư chọn lựa vụ tốt hơn, phục vụ nhiều khách hàng hơn và nâng cao tỷ lệ thắng. AI không giảm chi phí — mà tạo ra lợi nhuận cao hơn.

Logic này sẽ mở rộng sang các ngành khác: các hệ thống AI sẽ tích hợp sâu hơn vào các cơ chế khuyến khích khách hàng, tạo ra lợi thế phức tạp, khó sao chép bằng phần mềm truyền thống.

ChatGPT như một hệ sinh thái ứng dụng

Trong nhiều thập kỷ, mỗi chu kỳ đổi mới đều cần ba thành phần: công nghệ mới, thay đổi hành vi người tiêu dùng và kênh phân phối mới. AI đã đáp ứng hai điều kiện đầu, nhưng thiếu kênh phân phối bản địa cho các ứng dụng.

Mọi thứ đã thay đổi khi ra mắt OpenAI Apps SDK, sự hỗ trợ của Apple cho các mini-ứng dụng và ra mắt chat nhóm trong ChatGPT. Các nhà phát triển có quyền truy cập vào hơn 900 triệu người dùng và có thể phát triển qua các hệ sinh thái mới như Wabi.

Yếu tố cuối cùng này trong vòng đời sản phẩm tiêu dùng có thể bắt đầu một kỷ nguyên mới trong công nghệ tiêu dùng vào năm 2026 — nếu các nhà phát triển hiểu cách khai thác hiệu quả.

Trợ lý thoại: Từ điểm khởi đầu đến toàn bộ quy trình làm việc

Trong 18 tháng qua, hình dung về các agent AI xử lý các tương tác thực đã chuyển từ lý thuyết sang thực hành. Hàng nghìn công ty — từ startup đến tập đoàn lớn — đã triển khai hệ thống thoại để đặt chỗ, thu thập dữ liệu, xử lý khảo sát.

Những agent này không chỉ giảm chi phí vận hành, mà còn giải phóng nhân viên khỏi các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, giúp họ tập trung vào công việc đòi hỏi sáng tạo và phán đoán.

Tuy nhiên, hiện tại phần lớn các giải pháp chỉ cung cấp “giọng nói như một điểm vào” — một hoặc vài loại tương tác. Tương lai là các trợ lý mở rộng ra toàn bộ quy trình làm việc, có thể đa phương thức, quản lý toàn bộ chu kỳ quan hệ khách hàng. Các agent sẽ được tích hợp sâu hơn vào hệ thống doanh nghiệp, có khả năng tự chủ để xử lý các tương tác phức tạp.

Trong mỗi công ty, ưu tiên hiện nay là: triển khai các sản phẩm AI tập trung vào kênh thoại và sử dụng nó để tối ưu hóa các hoạt động then chốt.

Ứng dụng chủ động: Kết thúc thời đại prompt

Năm 2026, thời kỳ người dùng phải nhập lệnh thủ công sẽ chấm dứt. Phiên bản AI mới sẽ không chờ lệnh — mà sẽ theo dõi hành động và chủ động đề xuất các bước tiếp theo.

IDE sẽ đề xuất tái cấu trúc mã nguồn trước khi nhà phát triển yêu cầu. CRM tự động soạn email sau cuộc gọi. Công cụ thiết kế tạo ra các biến thể thiết kế trong quá trình làm việc. Chat giờ đây không còn là giao diện chính, mà là hỗ trợ phụ trợ.

AI sẽ trở thành khung không nhìn thấy của mọi quy trình làm việc, kích hoạt dựa trên ý định của người dùng, chứ không phải từ các từ khóa.

Fintech và bảo hiểm: Tái cấu trúc thay vì vá víu

Nhiều tổ chức tài chính đã tích hợp AI — nhập tài liệu, agent thoại — nhưng đó chỉ là vá víu các hệ thống cũ. Chuyển đổi thực sự đòi hỏi xây dựng lại toàn bộ hạ tầng dựa trên AI.

Đến 2026, rủi ro bị tụt lại phía sau sẽ vượt qua nỗi sợ đầu tư. Các tổ chức tài chính lớn sẽ bắt đầu từ bỏ các nhà cung cấp truyền thống để chuyển sang các giải pháp bản địa AI.

Các nền tảng mới này sẽ trở thành trung tâm dữ liệu, chuẩn hóa và làm giàu thông tin từ các hệ thống truyền thống và nguồn bên ngoài. Kết quả là gì?

• Quy trình làm việc sẽ đơn giản hóa đáng kể. Thay vì chuyển đổi giữa các hệ thống, nhân viên xử lý hàng trăm nhiệm vụ trong một giao diện, trong khi agent xử lý các chi tiết nhàm chán nhất.
• Các danh mục hiện có sẽ hợp nhất thành các đơn vị lớn hơn. Dữ liệu KYC, mở tài khoản và giám sát giao dịch sẽ tích hợp thành một vị trí rủi ro duy nhất.
• Những người chiến thắng trong các danh mục mới sẽ lớn gấp 10 lần các đối thủ truyền thống.

Tương lai của dịch vụ tài chính không phải là AI chồng lên nền tảng cũ, mà là một hệ điều hành mới hoàn toàn xây dựng dựa trên trí tuệ.

Penetrasi luas: AI ngoài Thung lũng Silicon

Cho đến nay, lợi ích từ đổi mới AI chủ yếu đến từ 1% các công ty nằm trong hoặc liên kết với Bay Area. Điều này dễ hiểu — các doanh nhân thường bán cho những người họ quen biết.

Đến 2026, mô hình sẽ thay đổi. Các startup sẽ nhận ra rằng cơ hội lớn nhất nằm ngoài Thung lũng Silicon, trong các ngành truyền thống — sản xuất, bán lẻ, dịch vụ chuyên nghiệp. Họ sẽ áp dụng các chiến lược chủ động để khám phá tiềm năng ẩn trong các ngành quy mô lớn, truyền thống.

Các nhà tích hợp hệ thống, công ty triển khai, nhà sản xuất — tất cả đều có thể trở thành sân chơi cho cuộc cách mạng AI. Câu hỏi là: ai sẽ là người gieo mầm thay đổi ở đó?

Hệ thống đa tác nhân: Cấu trúc mới của công việc

Đến 2026, các công ty sẽ chuyển từ các công cụ AI cô lập sang hệ thống đa tác nhân hoạt động như các nhóm kỹ thuật số phối hợp. Khi các agent quản lý các quy trình phức tạp, liên kết chặt chẽ, các tổ chức sẽ phải tái cấu trúc các cơ cấu tổ chức và luồng thông tin giữa các hệ thống.

Sẽ xuất hiện các vai trò mới: nhà thiết kế quy trình AI, quản lý agent, người điều phối nhân viên kỹ thuật số. Ngoài các hệ thống ghi chép truyền thống, các công ty sẽ cần các lớp điều phối — hệ thống mới để quản lý tương tác của các agent, đánh giá ngữ cảnh và đảm bảo độ tin cậy của các quy trình tự hành.

Con người sẽ tập trung giải quyết các vấn đề biên và các trường hợp phức tạp nhất. Đây không chỉ là bước tiếp theo của tự động hóa — mà là tái cấu trúc toàn bộ công ty từ nền tảng.

Xã hội AI: Từ “giúp tôi” đến “hiểu tôi”

Năm 2026 sẽ mang đến bước đột phá khi AI dành cho người tiêu dùng thay đổi hướng đi: thay vì chỉ hỗ trợ năng suất, sẽ tăng cường các mối quan hệ giữa người và người, cũng như nhận thức về bản thân.

Các thuật toán sẽ học không chỉ từ những gì bạn nói với chatbot, mà từ mọi khía cạnh của cuộc sống của bạn — bộ sưu tập ảnh, tin nhắn riêng tư, thói quen hàng ngày, chỉ số căng thẳng. Các sản phẩm sẽ bắt đầu thích nghi với bạn, chứ không phải bạn thích nghi với chúng.

Các hệ thống như “hiểu tôi” có khả năng giữ chân tốt hơn “giúp tôi” — kiếm tiền từ các tương tác hàng ngày, chứ không chỉ nhiệm vụ một lần. Câu hỏi còn lại là: liệu người dùng có sẵn sàng đổi dữ liệu lấy giá trị thực không?

Các nguyên mẫu mô hình mới: Các công ty trước đây không thể tồn tại

Đến 2026, sẽ xuất hiện các doanh nghiệp không thể tồn tại nếu không có các đột phá trong suy luận, đa phương thức và thị giác máy tính. Các ngành như pháp lý hay dịch vụ khách hàng trước đây chỉ dùng AI để nâng cao các sản phẩm hiện có. Giờ đây, các công ty mới ra đời, trong đó toàn bộ giá trị đến từ những điều trước đây không thể.

Suy luận nâng cao mở ra khả năng đánh giá các yêu cầu tài chính phức tạp. Các mô hình đa phương thức khai thác dữ liệu ẩn từ video — ví dụ như từ camera trong nhà máy. Thị giác máy tính tự động hóa toàn bộ các ngành mà giá trị trước đây chỉ dựa vào phần mềm desktop và các quy trình rời rạc.

Các startup AI bán cho các startup AI

Chúng ta đang chứng kiến làn sóng thành lập các công ty chưa từng có, được thúc đẩy bởi chu kỳ AI. Trái ngược với thời kỳ trước, các công ty hiện tại tích cực triển khai trí tuệ nhân tạo.

Vậy các startup mới có thể thắng thế cạnh tranh như thế nào? Một trong những chiến thuật hiệu quả nhất nhưng ít được chú ý là phục vụ các công ty mới từ đầu — các công ty “greenfield”, chưa bị gánh nặng của hệ thống và hợp đồng cũ.

Stripe, Deel, Mercury, Ramp — tất cả đều theo hướng này. Khi bạn thu hút các công ty mới thành lập và cùng phát triển với họ, chính bạn sẽ trở thành công ty lớn. Nhiều tập đoàn ngày nay đã phục vụ khách hàng mà khi họ mới thành lập còn chưa tồn tại.

Đến 2026, mô hình này sẽ lặp lại trong nhiều lĩnh vực phần mềm doanh nghiệp. Thành công chỉ cần có: sản phẩm tốt hơn và tập trung hoàn toàn vào khách hàng mới, không liên quan đến các nhà cung cấp cũ.

Kết luận: Phần mềm thay đổi thực tại

Thế giới phần mềm đã nuốt chửng thế giới số. Giờ đây, nó trở thành một lực lượng chuyển đổi vật lý — từ nhà máy đến phòng thí nghiệm, từ thành phố đến mạng lưới năng lượng. Tuy nhiên, quá trình này không thiếu rủi ro. Các kịch bản giám sát toàn trị, mất việc làm, mất kiểm soát hệ thống — tất cả đều có thể xảy ra.

Những người chiến thắng sẽ là những người xây dựng AI không chỉ mạnh mẽ, mà còn có trách nhiệm.