💎 Cơ hội nghìn tỷ USD của AI: Context Graphs là gì và vì sao quan trọng? Cơ hội nghìn tỷ USD lớn nhất của AI trong doanh nghiệp có thể không nằm ở việc làm cho mô hình ngày càng thông minh hơn, mà nằm ở việc lưu lại cách con người ra quyết định. Thế hệ phần mềm trước tạo ra giá trị khổng lồ bằng cách trở thành “hệ thống ghi nhận sự thật” — nơi lưu trữ dữ liệu chuẩn về khách hàng, nhân sự hay vận hành. Tuy nhiên, các hệ thống này chủ yếu chỉ ghi kết quả cuối cùng, chứ không ghi vì sao kết quả đó được chấp nhận. Khi các AI agent bắt đầu đi vào luồng công việc thực tế, giới hạn này bộc lộ rất rõ. Doanh nghiệp không thiếu dữ liệu, mà thiếu dấu vết của quyết định: vì sao thương vụ này được giảm giá sâu hơn quy định, vì sao ticket kia được ưu tiên xử lý, vì sao ngoại lệ lần này được duyệt nhưng lần khác thì không. Những câu trả lời đó thường nằm trong Slack, trong các cuộc gọi Zoom, tin nhắn riêng của lãnh đạo, hoặc trong trí nhớ của một vài nhân sự lâu năm — chứ không nằm trong bất kỳ hệ thống chính thức nào. Các quy định hay chính sách chỉ nói agent nên làm gì trong trường hợp chung. Nhưng thực tế vận hành luôn đầy ngoại lệ và tiền lệ. Con người đưa ra quyết định tốt không chỉ vì họ biết quy định, mà vì họ nhớ: “lần trước chúng ta đã xử lý thế nào trong tình huống tương tự”. Agent cũng vậy. Nếu không thể truy cập vào lịch sử các quyết định trước đó — ai phê duyệt, trong bối cảnh nào, ngoại lệ nào đã được chấp nhận — thì agent chỉ là một cỗ máy thực thi cứng nhắc, thiếu khả năng phán đoán. Khi agent được đặt trực tiếp vào luồng thực thi công việc, nó có thể ghi lại toàn bộ quá trình ra quyết định ngay tại thời điểm quyết định diễn ra: dữ liệu đầu vào đến từ những hệ thống nào, quy định nào được áp dụng, nhánh ngoại lệ nào được kích hoạt, ai phê duyệt và vì sao. Theo thời gian, những dấu vết này kết nối lại với nhau thành một bản đồ bối cảnh — một “ký ức sống” phản ánh cách doanh nghiệp thực sự vận hành. Nó không chỉ cho biết điều gì đã xảy ra, mà còn giải thích vì sao điều đó được phép xảy ra. Đây là thứ mà các hệ thống hiện tại rất khó xây dựng. CRM hay ERP chỉ lưu trạng thái hiện tại, không lưu bối cảnh tại thời điểm ra quyết định. Kho dữ liệu chỉ nhận thông tin sau khi mọi việc đã xong, khi lý do đã không còn. Muốn lưu lại dấu vết quyết định, hệ thống phải đứng đúng tại điểm quyết định được đưa ra, chứ không phải nhìn lại sau đó. Đây chính là lợi thế mang tính cấu trúc của các startup xây dựng lớp điều phối cho AI agent. Vì vậy, cơ hội lớn nhất có thể không nằm ở việc thay thế toàn bộ hệ thống cũ, mà ở sự xuất hiện của một hệ thống ghi nhận mới dành cho quyết định. Ban đầu, nó chỉ hỗ trợ tự động hóa với con người vẫn tham gia phê duyệt. Nhưng dần dần, nó trở thành nơi doanh nghiệp có thể tra cứu: “Vì sao chúng ta đã làm như vậy?”. Khi các dấu vết quyết định được tích lũy, tiền lệ trở nên tìm kiếm được, và tự động hóa có thể đi sâu hơn một cách an toàn và có kiểm soát. Cuối cùng, câu hỏi không phải là các hệ thống ghi nhận cũ có còn tồn tại hay không, mà là: nền tảng nghìn tỷ USD tiếp theo sẽ được xây bằng cách gắn AI vào dữ liệu cũ, hay bằng cách ghi lại cách con người ra quyết định để dữ liệu thực sự trở nên có thể hành động được. “Bản đồ bối cảnh” chính là nền móng cho hướng đi thứ hai. Theo Jaya Gupta @JayaGup10 - Doanh nhân & Partner của quỹ Foundation