AI - Trục xoay của đổi mới công nghệ 2026

Trong các xu hướng công nghệ chiến lược năm 2026, trí tuệ nhân tạo (AI) được tích hợp sâu vào vận hành, bảo mật và quản trị của các ngành công nghiệp.

Mỹ gia hạn miễn thuế nông sản Israel đến hết năm 2026 Kinh tế Mỹ năm 2026: 10 yếu tố vĩ mô và thị trường quan trọng cần xem xét Thực hư tin đồn Mỹ lần đầu tấn công bên trong lãnh thổ Venezuela, Tổng thống Trump đã thừa nhận?

AI – trục xoay của đổi mới công nghệ 2026

AI hỗ trợ tự động hóa quy trình phát triển phần mềm và lập trình, mở rộng khả năng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo. (Nguồn: Pixabay)

Báo cáo thường niên của Công ty nghiên cứu và tư vấn công nghệ thông tin Gartner (Mỹ) cho thấy năm 2026 sẽ là bước ngoặt trong tiến trình phát triển của AI. Theo báo cáo, AI không còn chỉ là công cụ hỗ trợ một số khâu kỹ thuật riêng lẻ, mà trở thành bộ phận của hạ tầng vận hành cốt lõi trong nhiều ngành công nghiệp.

Các xu hướng công nghệ chiến lược năm 2026 tập trung vào điều phối thông minh và đổi mới theo từng lĩnh vực. AI được tích hợp sâu vào tư duy, quá trình ra quyết định và tổ chức hoạt động của các tổ chức, nhằm thích ứng với môi trường kinh doanh ngày càng phức tạp, nhiều rủi ro và gắn chặt với công nghệ số.

Sự chuyển dịch này phản ánh thay đổi trong cách tiếp cận, thay vì triển khai AI theo các dự án rời rạc, các tổ chức đang xây dựng hệ sinh thái lấy AI làm nền tảng xuyên suốt, tác động đến phát triển phần mềm, xử lý dữ liệu, quản trị rủi ro và bảo mật.

Thay đổi cách phát triển phần mềm

Một trong những xu hướng nổi bật được chỉ ra là sự phát triển của các nền tảng xây dựng ứng dụng tích hợp AI ngay từ khâu thiết kế. Những nền tảng này tận dụng AI tạo sinh để tự động hóa nhiều công đoạn trong vòng đời phát triển phần mềm, từ viết mã, kiểm thử đến triển khai.

Cách tiếp cận mới cho phép các nhóm phát triển nhỏ, linh hoạt hoạt động hiệu quả hơn, đồng thời mở rộng khả năng tham gia của các chuyên gia lĩnh vực không chuyên sâu về kỹ thuật. AI đóng vai trò như một “lớp hỗ trợ thông minh”, giúp rút ngắn thời gian phát triển nhưng vẫn bảo đảm khả năng quản trị và kiểm soát.

Dự báo, đến năm 2030, khoảng 80% tổ chức sẽ chuyển đổi các nhóm phần mềm quy mô lớn thành những nhóm nhỏ hơn, được AI hỗ trợ. Điều này không chỉ tác động đến cấu trúc nhân sự, mà còn làm thay đổi cách các tổ chức tiếp cận đổi mới công nghệ và quản lý tri thức nội bộ.

Siêu máy tính AI và năng lực xử lý quy mô lớn

Trí tuệ nhân tạo kết nối với mạng dữ liệu - biểu tượng cho quá trình đổi mới liên ngành trong công nghệ và kinh doanh. (Nguồn: Pixabay)

Song song với các nền tảng phát triển phần mềm, vai trò của các nền tảng siêu máy tính AI ngày càng quan trọng. Đây là những hệ thống tích hợp nhiều loại bộ xử lý, từ CPU, GPU đến các chip chuyên dụng cho AI và điện toán thần kinh, nhằm tối ưu hiệu năng và khả năng mở rộng.

Những nền tảng này cho phép điều phối các khối lượng công việc phức tạp trong học máy, phân tích dữ liệu lớn và mô phỏng, mở ra khả năng ứng dụng AI ở quy mô lớn hơn trong các ngành như công nghiệp sinh học, tài chính hay sản xuất.

Dự báo, đến năm 2028, hơn 40% doanh nghiệp hàng đầu sẽ áp dụng mô hình điện toán lai cho các quy trình làm việc quan trọng, phản ánh nhu cầu kết hợp linh hoạt giữa hạ tầng tại chỗ và điện toán đám mây trong kỷ nguyên AI.

Hệ thống đa tác tử và tự động hóa quy trình phức tạp

Một xu hướng khác là sự phát triển của các hệ thống đa tác tử (MAS), trong đó nhiều tác tử AI chuyên biệt phối hợp với nhau để đạt được mục tiêu chung. Cách tiếp cận theo mô-đun này cho phép tự động hóa các quy trình phức tạp, đồng thời tái sử dụng những giải pháp đã được kiểm chứng trong các bối cảnh khác nhau.

Các hệ thống đa tác tử giúp nâng cao hiệu suất, rút ngắn thời gian triển khai và giảm rủi ro nhờ cấu trúc linh hoạt và khả năng mở rộng. Đây được xem là bước tiến quan trọng trong việc đưa AI từ các ứng dụng đơn lẻ sang các hệ thống vận hành quy mô lớn, có tính thích ứng cao.

Chuyên biệt theo lĩnh vực với độ chính xác cao

Khi AI được triển khai rộng rãi, nhu cầu về độ chính xác, khả năng kiểm soát và tuân thủ ngày càng tăng. Điều này thúc đẩy sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ chuyên biệt theo lĩnh vực, được huấn luyện hoặc tinh chỉnh trên các bộ dữ liệu chuyên sâu.

Những mô hình này hiểu rõ hơn bối cảnh, thuật ngữ và yêu cầu đặc thù của từng ngành, từ đó mang lại kết quả phù hợp và đáng tin cậy hơn so với các mô hình AI tổng quát. Mô hình ngôn ngữ chuyên biệt theo lĩnh vực (Domain-Specific Language Models) giúp thu hẹp khoảng cách giữa năng lực của AI và nhu cầu thực tế của doanh nghiệp, đồng thời góp phần giảm chi phí và rủi ro trong triển khai.

AI vật lý và sự mở rộng sang thế giới thực

Robot tự động mô phỏng trí tuệ nhân tạo vật lý, hướng phát triển AI ứng dụng thực tiễn trong sản xuất, hậu cần, và quản lý. (Nguồn: Pixabay)

Không dừng lại ở không gian số, AI đang dần hiện diện trong thế giới thực thông qua robot, máy bay không người lái và các hệ thống thông minh có khả năng cảm nhận, ra quyết định và hành động tự chủ. Xu hướng này được gọi là AI vật lý.

Việc đưa AI vào các hệ thống vật lý hứa hẹn cải thiện hiệu quả và an toàn trong sản xuất, hậu cần và quản lý hạ tầng. Tuy nhiên, báo cáo lưu ý rằng, sự chuyển dịch này đặt ra yêu cầu mới về kỹ năng liên ngành, đồng thời đòi hỏi các tổ chức phải có chiến lược quản lý thay đổi phù hợp để hạn chế tác động tiêu cực đến lực lượng lao động.

Bảo mật, quản trị và chuyển dịch tư duy an ninh mạng

Khi AI trở thành hạ tầng cốt lõi, các vấn đề về bảo mật và quản trị được xác định là trụ cột không thể thiếu. Báo cáo cho thấy sự chuyển dịch rõ rệt từ mô hình an ninh mạng mang tính phản ứng sang an ninh mạng chủ động, dựa trên phân tích bằng AI, tự động hóa và các kỹ thuật phát hiện sớm mối đe dọa.

Điện toán bảo mật cho phép xử lý dữ liệu an toàn ngay cả trên các hạ tầng không đáng tin cậy, trong khi các giải pháp xác thực nguồn gốc kỹ thuật số giúp truy vết dữ liệu, phần mềm và nội dung do AI tạo ra. Theo báo cáo, các tổ chức không đầu tư vào những năng lực này có thể đối mặt với rủi ro và thiệt hại tài chính lớn trong những năm tới.

Địa lý cư trú dữ liệu trong bối cảnh địa chính trị phức tạp

Bên cạnh các yếu tố công nghệ, cần tính đến tác động của rủi ro địa chính trị đến chiến lược dữ liệu và hạ tầng số. Xu hướng địa lý cư trú dữ liệu (data residency) phản ánh việc các tổ chức dịch chuyển dữ liệu khỏi các mạng công cộng toàn cầu, thay vào đó sử dụng các hạ tầng khu vực hoặc quốc gia nhằm bảo đảm quyền kiểm soát và tuân thủ quy định.

Xu hướng này không chỉ liên quan đến công nghệ, mà còn gắn với việc xây dựng niềm tin với khách hàng và chính phủ trong một môi trường quốc tế nhiều biến động.

Nhìn tổng thể, bảy xu hướng công nghệ chiến lược trên cho thấy, AI đang trở thành trục xoay của đổi mới công nghệ. Cùng với đó là nhu cầu cấp thiết về các giải pháp bảo mật, quản trị và khả năng thích ứng của tổ chức trước những thay đổi nhanh chóng của công nghệ và môi trường địa chính trị. Những tổ chức chậm thích ứng với các xu hướng này sẽ gặp bất lợi về hiệu quả vận hành, khả năng tuân thủ và năng lực cạnh tranh trong trung và dài hạn.

Năm 2026 đánh dấu giai đoạn trí tuệ nhân tạo trở thành hạ tầng cốt lõi của đổi mới. Các xu hướng công nghệ chiến lược tập trung vào điều phối thông minh, tự động hóa quy mô lớn và chuyên biệt hóa theo từng lĩnh vực.

Bên cạnh AI là vai trò ngày càng tăng của điện toán bảo mật, an ninh mạng chủ động, xác thực nguồn gốc kỹ thuật số và bảo mật hệ thống AI nhằm bảo vệ dữ liệu, tài sản số và niềm tin trong bối cảnh rủi ro công nghệ và địa chính trị gia tăng.