Những mặt trái bất ngờ của việc ứng dụng AI đối với doanh nghiệp

Theo báo La Tribune của Pháp, sự xuất hiện của các agent AI - những hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng tự thực hiện nhiệm vụ và vận hành gần như độc lập - đang mở ra một giai đoạn mới trong quá trình tự động hóa doanh nghiệp. Từ xử lý email, tuyển dụng nhân sự đến quản lý dữ liệu, các công cụ này hứa hẹn giúp giảm đáng kể khối lượng công việc thủ công. Tuy nhiên, khi doanh nghiệp bắt đầu chuyển từ thử nghiệm sang triển khai quy mô lớn, những vấn đề về chi phí, độ ổn định và khả năng kiểm soát đang dần bộc lộ, khiến nhiều tổ chức phải xem xét lại kỳ vọng ban đầu.

Khác với chatbot truyền thống chỉ phản hồi từng câu hỏi, agent AI hoạt động theo chuỗi hành động liên tiếp. Một nhiệm vụ đơn giản có thể kích hoạt hàng chục hoặc hàng trăm yêu cầu xử lý, mỗi bước lại sinh thêm truy vấn mới. Cơ chế này khiến số lượng “token” - đơn vị dùng để tính chi phí xử lý AI - tăng nhanh theo cấp số nhân. Hệ quả là chi phí có thể biến động mạnh, từ vài nghìn lên hàng chục nghìn USD chỉ trong thời gian ngắn, khiến việc ước tính chi phí trở nên khó khăn.

Trường hợp của blogger công nghệ Federico Viticci là minh chứng rõ ràng. Khi thử nghiệm một agent AI trong vòng một tháng để tự động quản lý email và lịch làm việc, ông đã phải chi tới 3.600 USD - mức chi vượt xa dự tính ban đầu. Dù đây là tình huống cực đoan, nó phản ánh một xu hướng ngày càng phổ biến: chi phí vận hành agent AI thường chỉ trở nên rõ ràng sau khi hệ thống hoạt động thực tế. Trên các diễn đàn công nghệ, nhiều nhà phát triển cũng chia sẻ rằng những agent có thể tiêu thụ toàn bộ hạn mức tính toán trong vài giờ khi được vận hành bán tự động.

Hiện tượng này đặc biệt đáng lo ngại khi triển khai ở quy mô doanh nghiệp. Các chuyên gia cho biết số lượng token thường tăng mạnh khi agent được áp dụng rộng rãi trong nhiều quy trình cùng lúc. Token đầu vào - tức các lệnh gửi tới mô hình AI - tương đối dễ kiểm soát, nhưng token đầu ra, tức nội dung hoặc hành động mà AI tạo ra, lại đắt hơn nhiều và khó dự đoán. Điều này khiến chi phí hàng tháng biến động lớn, làm phức tạp việc quản trị tài chính vốn đã nhạy cảm trong môi trường điện toán đám mây.

Không chỉ dừng lại ở chi phí AI, agent còn tạo áp lực lớn lên hạ tầng công nghệ. Khác với chatbot chỉ xử lý văn bản, agent AI có thể truy cập cơ sở dữ liệu, gửi thông báo, kích hoạt phần mềm khác hoặc thực hiện các tác vụ tự động trong hệ thống nội bộ. Mỗi hành động đều tiêu tốn tài nguyên máy chủ, khiến chi phí điện toán đám mây (icloud) tăng nhanh. Một số doanh nghiệp ghi nhận hóa đơn điện toán đám mây đã tăng gấp đôi kể từ khi đưa agent AI vào vận hành.

Rủi ro lớn hơn nằm ở sự ổn định hệ thống. Khi các agent hoạt động liên tục và tự động, chúng có thể tạo ra lượng truy vấn khổng lồ vượt ngoài dự kiến. Đã có trường hợp cơ sở dữ liệu doanh nghiệp bị sập hoàn toàn do khối lượng yêu cầu từ agent AI. Nếu con người thường dừng lại để kiểm tra khi phát hiện bất thường, thì agent lại tiếp tục thực hiện nhiệm vụ theo logic đã được thiết lập, khiến sự cố lan rộng nhanh chóng.

Một vấn đề khác là độ tin cậy của các hệ thống này cũng đặt ra nhiều câu hỏi. Một sự cố được chia sẻ rộng rãi cho thấy một agent AI đã tự ý xóa phần lớn hộp thư điện tử của người dùng mà không yêu cầu xác nhận, buộc người vận hành phải ngắt nguồn thiết bị để dừng hệ thống. Những tình huống như vậy cho thấy mức độ tự chủ của agent AI đôi khi vượt quá khả năng kiểm soát thực tế của người dùng.

Trước các rủi ro này, doanh nghiệp đang tìm cách thiết lập những “hàng rào an toàn”. Giải pháp phổ biến nhất là triển khai hệ thống giám sát chi tiết nhằm theo dõi từng bước hoạt động và chi phí phát sinh của agent. Nhiều chuyên gia cũng khuyến nghị xây dựng kiến trúc gồm nhiều agent nhỏ, mỗi agent phụ trách một nhiệm vụ cụ thể, thay vì một hệ thống toàn năng dễ gây lỗi dây chuyền. Ngoài ra, các công ty ngày càng thận trọng hơn trong việc lựa chọn trường hợp sử dụng, ưu tiên những ứng dụng mang lại giá trị rõ ràng thay vì triển khai đại trà.

Dù vậy, nhiều lãnh đạo vẫn cho rằng lợi ích kinh tế tổng thể của agent AI là tích cực, bởi chi phí vận hành vẫn thấp hơn đáng kể so với lao động con người trong nhiều tác vụ lặp lại. Đồng thời, giá xử lý AI đang giảm nhanh, mở ra khả năng ứng dụng rộng hơn trong tương lai. Tuy nhiên, bài học rút ra là agent AI không phải “phép màu công nghệ” có thể triển khai mà không cần chuẩn bị.

Trong giai đoạn hiện nay, agent AI giống như những nhân viên tự động đầy tiềm năng nhưng còn thiếu kinh nghiệm. Chúng có thể giúp doanh nghiệp tăng tốc đáng kể, song cũng đòi hỏi cơ chế kiểm soát, giám sát và quản trị chặt chẽ. Thành công không còn nằm ở việc triển khai AI nhanh nhất, mà ở khả năng vận hành nó một cách an toàn, ổn định và bền vững trong hệ sinh thái số ngày càng phức tạp.