AI lan rộng trong doanh nghiệp, quản trị dữ liệu trở thành yêu cầu cấp thiết

Nghiên cứu cho thấy khoảng cách ngày càng lớn giữa việc thử nghiệm AI và các mô hình rủi ro khi việc sử dụng AI ngày càng sâu rộng trong các quy trình kinh doanh

Theo báo cáo rủi ro AI năm 2026 do Cyberhaven Labs công bố, dựa trên hàng tỷ lượt di chuyển dữ liệu thực tế liên quan đến các ứng dụng AI tạo sinh, AI điểm cuối và các tác nhân AI, đã cung cấp một bức tranh rõ nét về cách doanh nghiệp đang sử dụng AI trên thực tế. Thay vì một quá trình triển khai có kiểm soát, việc ứng dụng AI đang diễn ra phân mảnh, thiếu đồng đều và tạo ra nhiều “điểm mù” trong quản trị dữ liệu.

Một trong những phát hiện nổi bật của báo cáo là khoảng cách ngày càng lớn giữa các tổ chức tiên phong và những doanh nghiệp còn thận trọng trong việc áp dụng AI. Nhóm dẫn đầu chiếm khoảng 1% tổ chức đang sử dụng hơn 300 công cụ AI tạo sinh khác nhau, tích hợp sâu vào hoạt động hàng ngày. Ngược lại, các doanh nghiệp thận trọng thường chỉ sử dụng dưới 15 công cụ. Sự chênh lệch này không chỉ phản ánh tốc độ đổi mới khác nhau, mà còn cho thấy mức độ phức tạp ngày càng cao trong việc quản lý và giám sát AI.

Báo cáo cũng chỉ ra rằng phần lớn các công cụ SaaS AI tạo sinh hiện nay tiềm ẩn rủi ro đáng kể. Trong số 100 ứng dụng GenAI được sử dụng phổ biến nhất, có tới 82% được xếp vào nhóm rủi ro từ trung bình đến nghiêm trọng. Đáng chú ý, nhân viên trung bình nhập dữ liệu nhạy cảm vào các công cụ AI khoảng ba ngày một lần. Gần 40% tổng lượng dữ liệu đưa vào các hệ thống AI liên quan đến thông tin nhạy cảm, thông qua các lời nhắc hoặc thao tác sao chép - dán.

Tình trạng này càng trở nên phức tạp khi một tỷ lệ lớn hoạt động AI diễn ra ngoài tầm kiểm soát của doanh nghiệp. Dữ liệu cho thấy hơn 30% lượt sử dụng ChatGPT và gần 25% lượt sử dụng Gemini đến từ các tài khoản cá nhân, khiến các tổ chức gặp khó khăn trong việc theo dõi luồng dữ liệu và áp dụng các biện pháp kiểm soát phù hợp.

Bên cạnh đó, báo cáo xác định trợ lý lập trình và các tác nhân AI là “làn sóng thứ hai” của AI trong môi trường làm việc. Tại các doanh nghiệp dẫn đầu, gần 90% nhà phát triển đã sử dụng trợ lý lập trình AI, trong khi ở các tổ chức thông thường, tỷ lệ này chỉ khoảng 50%. Sự khác biệt cho thấy các nhà phát triển tại nhóm tiên phong có khả năng sử dụng công cụ AI cao gấp nhiều lần, làm gia tăng khoảng cách về năng suất, nhưng đồng thời cũng làm tăng rủi ro nếu thiếu cơ chế giám sát phù hợp.

Theo Cyberhaven Labs, thách thức lớn nhất không nằm ở bản thân AI mà ở việc doanh nghiệp không hiểu đầy đủ AI đang được sử dụng như thế nào. Khi AI dần trở thành một phần cốt lõi của hạ tầng doanh nghiệp, các chính sách quản trị chung chung sẽ không còn hiệu quả. Thay vào đó, doanh nghiệp cần đầu tư vào các mô hình quản trị dữ liệu dựa trên khả năng hiển thị, ngữ cảnh và kiểm soát, phản ánh đúng hành vi sử dụng AI trong thực tế.

Trong bối cảnh AI tiếp tục mở rộng, việc thu hẹp khoảng cách giữa đổi mới và quản trị dữ liệu sẽ là yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp vừa khai thác được lợi ích của AI, vừa duy trì được niềm tin, tuân thủ và khả năng phục hồi dài hạn.

Theo automation.com