Tóm tắt Chainfeeds:
Khi chúng ta tiến gần đến năm 2026, thị trường trí tuệ nhân tạo đang trải qua một sự chuyển đổi cấu trúc. Câu hỏi cốt lõi không còn là "các mô hình có thể làm được gì", mà là: hệ thống nào đủ tin cậy để thực sự hoạt động?
Nguồn bài viết:
https://x.com/yoheinakajima/status/2008665440483242300
Tác giả bài viết:
Yohei
Quan điểm :
Yohei: Làn sóng AI tạo sinh đầu tiên đã chứng minh rằng ngôn ngữ có thể là giao diện phổ quát cho công việc tri thức. Nhận thức này hiện đã được thị trường tiếp thu đầy đủ. Bước sang năm 2026, bước ngoặt thực sự nằm ở khả năng vận hành – mức độ mà các hệ thống AI được tích hợp vào quy trình làm việc thực tế thúc đẩy hoạt động việc kinh doanh. Khi AI đi vào chế độ vận hành, mô hình lỗi sẽ thay đổi: lỗi không còn chỉ là những sai lệch thông tin, mà trực tiếp chuyển thành rủi ro kinh tế, pháp lý hoặc uy tín. Điều này buộc các yêu cầu về sản phẩm phải chuyển sang hướng tự chủ hạn chế, đường dẫn thực thi xác định và khả năng quan sát mạnh mẽ. Sự thay đổi này thể hiện rõ nhất ở lớp điều phối: chuyển đổi ý định thành các hành động hợp tác trên các ngăn xếp phần mềm phân mảnh. Chúng không thay thế các công cụ hiện có, mà nằm trên chúng. Zams thể hiện điều này ở cấp độ chức năng, hoạt động như trung tâm chỉ huy AI, chuyển đổi ý định bán hàng thành thực thi nhiều bước trên các công cụ CRM, truyền thông và GTM. Anyreach sử dụng logic tương tự ở ranh giới doanh nghiệp vừa và nhỏ, tự động điều phối các công cụ và triển khai các tác nhân thường trú không yêu cầu cấu hình tùy chỉnh bằng cách phân tích trang web của công ty. Cofounder, được tạo ra bởi General Intelligence Company, đưa việc điều phối lên một tầm cao mới, định vị ngôn ngữ tự nhiên như lớp điều khiển phối hợp các công cụ nội bộ của doanh nghiệp và các tác nhân thông minh chuyên biệt. Trong hoàn cảnh sản xuất, hầu hết các lỗi AI không còn bắt nguồn từ khả năng của mô hình, mà từ các vấn đề về dữ liệu: hồ sơ lỗi thời, nguồn dữ liệu phân mảnh và thiếu ngữ cảnh có thể âm thầm khuếch đại thành các lỗi hệ thống một khi hệ thống trở nên tự động. Ba xu hướng lớp dữ liệu đang trở nên quan trọng: 1) Tính cập nhật như một chỉ báo hiệu suất: Salmon Labs coi dữ liệu CRM và dữ liệu hoạt động là các đối tượng cần được xác thực và làm giàu liên tục. Trong quy trình làm việc của tác nhân, dữ liệu lỗi thời không chỉ làm giảm độ chính xác mà còn lan truyền lỗi trên quy mô lớn. 2) Cấu trúc truy xuất được xây dựng cho hành động: Vector RAG vượt trội trong việc truy xuất ngữ nghĩa nhưng có những hạn chế cố hữu trong việc truy tìm nguồn và suy luận đa bước. Các hệ thống dựa trên đồ thị như FalkorDB đang ngày càng trở nên quan trọng trong các kịch bản tác nhân liên quan đến các mối quan hệ, quyền hạn và Chuỗi nhân quả. 3) Vận hành phương tiện truyền thông phi cấu trúc: Trong bối cảnh doanh nghiệp, chiếm tỷ lệ video đang liên tục tăng. VideoDB chuyển đổi các đoạn video thời gian thực hoặc lịch sử, chẳng hạn như các cuộc họp, hoạt động tại chỗ và bản ghi an ninh, thành dữ liệu có cấu trúc, có thể truy vấn được, giúp dữ liệu có thể sử dụng được để truy xuất, giám sát hoặc huấn luyện tín hiệu. Vượt qua các quy trình làm việc đơn lẻ, một mô hình cấp độ vĩ mô hơn đang nổi lên: không phải tất cả các cấu trúc doanh nghiệp đều phù hợp như nhau với quyền tự chủ một phần. Công ty General Intelligence Company đã nêu rõ nhận định này, nhằm mục đích giảm sự phụ thuộc của doanh nghiệp vào sự hợp tác của con người. Cofounder đại diện cho một hình thức ban đầu của khái niệm này, tập trung vào điều phối hơn là quyền tự chủ hoàn toàn. Trên thực tế, các kịch bản khả thi nhất cho các doanh nghiệp tự động hóa có ba đặc điểm: 1) Các công ty định hướng kỹ thuật: Layers cho phép đội ngũ hoàn thành các hoạt động GTM trực tiếp trong các nền tảng hiện có, rút ngắn vòng lặp giữa các thay đổi sản phẩm và phản hồi phân phối. 2) Việc kinh doanh được tiêu chuẩn hóa cao: Clave áp dụng sự phối hợp AI vào hệ thống nhượng quyền của mình—nơi các quy trình được ghi lại, hiệu quả kinh tế đơn vị nhất quán và dữ liệu đo từ xa dồi dào. 3) Các tổ chức có quy trình làm việc chuyên sâu: Quy trình càng rõ ràng và tiêu chí thành công càng được xác định rõ ràng, thì quyền tự chủ một phần càng trở nên đáng tin cậy. Điều này cũng hàm ý một giới hạn: việc kinh doanh có mục tiêu không rõ ràng, chất lượng dữ liệu đo lường thấp và thường xuyên xử lý các sự cố bất thường không phù hợp với việc tự động hóa quá sớm. Việc triển khai bắt buộc thường tiềm ẩn rủi ro lớn hơn lợi ích thu được. [Nguyên văn tiếng Anh]
Nguồn nội dung 
