Sự vỡ mộng về AI tạo sinh sắp đến, theo báo cáo Gartner Hype Cycle 2025

Gartner Hype Cycle 2025 AI innovation

Báo cáo Gartner Hype Cycle 2025 trình bày 4 đổi mới AI (trí tuệ nhân tạo) hàng đầu năm 2025, bao gồm những gì đang phát triển và những gì sắp ra khỏi cuộc chơi. 

Bài viết của tác giả Radhika Rajkumar, Biên tập viên, đăng trên ZDNet vào ngày 7 tháng 8, 2025.

Những điểm chính trong bài viết này: 

• Gartner đã công bố báo cáo Hype Cycle 2025.
• AI tác nhân (AI agent) và dữ liệu (data) đang ở mức thổi phồng cao nhất và cần ứng dụng chính xác để mang lại kết quả.
• Báo cáo cũng nhấn mạnh các nỗ lực về niềm tin và an toàn là điều quan trọng trong 5 năm tới.

Công ty nghiên cứu Gartner đã công bố báo cáo Hype Cycle hàng năm, nghiên cứu liệu công nghệ mới có đáp ứng được kỳ vọng hay vẫn còn xa mới tạo ra tác động có ý nghĩa. Đứng đầu trong danh sách năm nay? AI tác nhân (AI agent).

Báo cáo được công bố vào thời điểm các công ty công nghệ đang đưa ra những lời hứa lớn về khả năng của AI và mức độ nó sẽ ăn sâu vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta, cả ở nhà và nơi làm việc.

Gartner đã nêu tên bốn công nghệ chính: AI tác nhân (AI agent), dữ liệu sẵn sàng cho AI, AI đa phương thức, và cái mà họ gọi là "quản lý niềm tin, rủi ro và bảo mật AI (TRiSM)." Hãy cùng phân tích những gì báo cáo nói về từng công nghệ.

1. AI Tác nhân (AI agent) 

AI tác nhân (AI agent) đề cập đến các hệ thống ngày càng tự động có thể thực hiện các nhiệm vụ cho con người, lý tưởng là với ít hoặc không cần can thiệp. Tuy nhiên, ở dạng đơn giản nhất, chúng có thể hoạt động như chatbot hoặc trợ lý tiêu chuẩn; "agent" vẫn là một từ được định nghĩa khá rộng, có nghĩa là những gì các agent thực sự làm thay đổi đáng kể về mặt độ phức tạp và ứng dụng.

2. Dữ liệu sẵn sàng cho AI

AI chỉ tốt bằng dữ liệu mà nó có quyền truy cập. Dữ liệu sẵn sàng cho AI là thông tin được cấu trúc đúng cách để được các công cụ AI tiêu hóa, có nghĩa là nó đã được tối ưu hóa cho hiệu quả và độ chính xác. Không giống như ba công nghệ khác mà báo cáo Gartner tập trung vào, công ty cho biết dữ liệu sẵn sàng cho AI có thời gian cao nguyên hơi dài hơn từ 5 đến 10 năm, so với thời gian từ 2 đến 5 năm của những công nghệ khác. Cao nguyên Năng suất của biểu đồ đề cập đến điểm mà tại đó một công nghệ chứng minh tính hữu dụng thực tế và sức hấp dẫn thị trường của nó.

Gartner thừa nhận rằng hai công nghệ này nằm trong số những công nghệ phát triển nhanh nhất, nhưng chúng "đi kèm với những dự báo đầy tham vọng và lời hứa mang tính suy đoán, đặt chúng ở Đỉnh Kỳ vọng Thổi phồng," hoặc một điểm bão hòa quan trọng nơi các ứng dụng hiệu quả của chúng được thực hiện hoặc không.

3. AI đa phương thức (multimodal AI)

AI đa phương thức (multimodal AI) có khả năng xử lý và hiểu nhiều loại dữ liệu khác nhau cùng một lúc - văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Điều này cho phép các hệ thống AI có sự hiểu biết toàn diện và phong phú hơn về thông tin, tương tự như cách con người xử lý thông tin thông qua nhiều giác quan.

4. Quản lý niềm tin, rủi ro và bảo mật AI (TRiSM)

TRiSM (AI trust, risk and security management) tập trung vào việc đảm bảo rằng các hệ thống AI được phát triển và triển khai một cách có trách nhiệm. Điều này bao gồm:

• Đảm bảo tính minh bạch trong quyết định của AI
• Quản lý các rủi ro tiềm ẩn
• Bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư
• Tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn đạo đức

Vị trí trên Chu kỳ Hype

Theo báo cáo, các công nghệ này đang ở những giai đoạn khác nhau của Chu kỳ Hype:

Đỉnh Kỳ vọng Thổi phồng:

• AI agent (tác nhân AI)
• Dữ liệu sẵn sàng cho AI

Giai đoạn phát triển:

• AI đa phương thức
• AI TRiSM

Ý nghĩa đối với doanh nghiệp

Báo cáo nhấn mạnh rằng các tổ chức cần:

1. Thận trọng với kỳ vọng: Những công nghệ ở đỉnh kỳ vọng thổi phồng có thể sớm gặp phải sự thất vọng nếu không được áp dụng đúng cách.

2. Đầu tư vào cơ sở hạ tầng: Dữ liệu sẵn sàng cho AI đòi hỏi đầu tư đáng kể vào việc chuẩn bị và cấu trúc dữ liệu.

3. Tập trung vào ứng dụng thực tế: Thay vì theo đuổi công nghệ vì bản thân nó, các tổ chức nên tìm kiếm các ứng dụng cụ thể có thể mang lại giá trị kinh doanh rõ ràng.

4. Ưu tiên niềm tin và an toàn: Khi AI trở nên phức tạp hơn, việc đảm bảo tính đáng tin cậy và an toàn của các hệ thống này trở thành điều quan trọng hàng đầu.

Đầu tư AI và chuyển hướng chiến lược

Khi các khoản đầu tư AI đã duy trì ổn định trong năm nay, các doanh nghiệp đang tìm kiếm AI để có "khả năng mở rộng hoạt động và trí thông minh thời gian thực," Haritha Khandabattu, giám đốc phân tích cấp cao tại Gartner cho biết. "Điều này đã dẫn đến sự chuyển hướng dần dần từ AI tạo sinh (GenAI) như một trọng tâm chính, hướng tới các yếu tố hỗ trợ cơ bản để hỗ trợ việc cung cấp AI bền vững."

Cùng với điều đó là nhu cầu có kết quả cụ thể hơn để phù hợp với những lời hứa lớn. Như với hầu hết các ứng dụng AI, Gartner lưu ý rằng để sử dụng tác nhân AI và dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp phải xem xét nơi nó thực sự có thể giúp họ về mặt chiến lược, thay vì áp dụng một cách mù quáng trên toàn tổ chức.

"Để thu được lợi ích từ tác nhân AI, các tổ chức cần xác định các bối cảnh kinh doanh và trường hợp sử dụng phù hợp nhất, điều này đầy thách thức vì không có AI tác nhân nào giống nhau và mọi tình huống đều khác nhau," Khandabattu nói trong báo cáo. "Mặc dù AI agent sẽ tiếp tục trở nên mạnh mẽ hơn, chúng không thể được sử dụng trong mọi trường hợp, vì vậy việc sử dụng sẽ phụ thuộc phần lớn vào yêu cầu của tình huống hiện tại."

Đối với dữ liệu, Gartner cho biết nó chỉ hiệu quả bằng cách tiếp cận quản lý dữ liệu của công ty. Đơn giản chỉ có dữ liệu là chưa đủ - báo cáo khuyến khích các tổ chức không nên đánh giá thấp mức độ họ có thể cần phải phát triển quản lý dữ liệu của mình để đáp ứng các yêu cầu của AI.

"Điều này sẽ phục vụ cho các nhu cầu kinh doanh hiện tại và sắp tới, đảm bảo niềm tin, tránh rủi ro và vấn đề tuân thủ, bảo tồn tài sản trí tuệ và giảm thiên kiến cũng như ảo giác".

AI đa phương thức và TRiSM

Gartner cho biết AI đa phương thức và cơ sở hạ tầng quản lý rủi ro, mặc dù cũng "chiếm ưu thế ở Đỉnh Kỳ vọng Thổi phồng," mỗi cái đều cho thấy tiềm năng với ít điều kiện ràng buộc hơn. Cả hai sẽ được áp dụng chủ đạo trong 5 năm tới và "sẽ cho phép các ứng dụng AI mạnh mẽ, đổi mới và có trách nhiệm hơn, biến đổi cách thức hoạt động của doanh nghiệp và tổ chức."

AI đa phương thức được huấn luyện trên và có thể xuất ra nhiều hơn một loại dữ liệu, bao gồm âm thanh, văn bản, hình ảnh, video, v.v. Điều này tạo ra nhiều ngữ cảnh hơn so với chỉ các mô hình văn bản, mà Gartner cho biết sẽ mở ra các ứng dụng AI mới.

Về mặt an toàn, báo cáo của Gartner cho biết AI TRiSM là trung tâm để sử dụng AI theo cách an toàn và đạo đức. Sự phát triển nhanh chóng của AI đang nổi lên các vấn đề bảo mật mới và câu hỏi đạo đức cũng nhanh như vậy; để đưa các ứng dụng AI tiến lên đúng cách, "AI mang lại những thách thức quản lý niềm tin, rủi ro và bảo mật mới mà các biện pháp kiểm soát thông thường không giải quyết được," Khandabattu nói. "Các tổ chức phải đánh giá và triển khai công nghệ AI TRiSM nhiều lớp để liên tục hỗ trợ và thực thi các chính sách trên tất cả các thực thể AI đang sử dụng."

Vực Thất vọng

Báo cáo năm nay lưu ý rằng một số lĩnh vực AI đã trượt vào Vực Thất vọng, hoặc giai đoạn trong đó một công nghệ không đạt được những kỳ vọng cao ngất đã đặt ra cho nó trong giai đoạn thổi phồng. Báo cáo đặt dữ liệu tổng hợp và AI tạo sinh vào phần này của biểu đồ Chu kỳ Hype, nêu rằng mỗi cái sẽ đạt cao nguyên trong khoảng 2 đến 5 năm.

Kết luận

Báo cáo Gartner Hype Cycle 2025 cung cấp một cái nhìn thực tế về tình trạng hiện tại của công nghệ AI. Trong khi AI agent và dữ liệu sẵn sàng cho AI đang thu hút nhiều sự chú ý, các tổ chức cần chuẩn bị cho khả năng vỡ mộng sắp tới và tập trung vào việc xây dựng nền tảng vững chắc cho việc áp dụng AI bền vững trong tương lai.

Nguồn tham khảo: 

• Gen AI disillusionment looms, according to Gartner's 2025 Hype Cycle report: https://www.zdnet.com/article/gen-ai-disillusionment-looms-according-to-gartners-2025-hype-cycle-report/
• Gartner Hype Cycle Identifies Top AI Innovations in 2025: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-08-05-gartner-hype-cycle-identifies-top-ai-innovations-in-2025