Trí tuệ nhân tạo (AI) từ lâu đã được kỳ vọng là “chiếc cầu nối” xóa nhòa khoảng cách giữa ý tưởng chiến lược và thực tế vận hành. Tuy nhiên, nhiều tổ chức — từ cơ quan công quyền đến các doanh nghiệp — vẫn đang loay hoay trong việc chuyển hóa những mục tiêu vĩ mô thành quy trình làm việc cụ thể và có thể đo lường.
Tại Tanika AI, đây chính là nơi sự đổi mới thực sự bắt đầu: Chúng tôi không xây dựng những công cụ AI chung chung. Chúng tôi chuyển ngữ các mục tiêu đặc thù của từng ngành thành những hệ thống AI chuyên biệt, có khả năng vận hành hiệu quả trong thế giới thực.
Biến mục tiêu chiến lược thành quy trình hành động
Một “điểm đau” (pain point) kinh điển trong cả khu vực công và tư nhân là các chính sách chiến lược hiếm khi được thực thi trơn tru trong vận hành hàng ngày. Các nhà lãnh đạo thường đưa ra những mệnh lệnh trừu tượng như “tăng cường tính minh bạch”, “nâng cao trải nghiệm người dân” hay “tối ưu hóa nguồn lực” — trong khi đội ngũ thực thi lại thiếu đi các cơ chế số hóa để cụ thể hóa các mục tiêu đó.
Các mô hình AI chuyên biệt (Custom AI) giải quyết sự đứt gãy này bằng cách chuyển đổi mục tiêu chính sách thành các quy trình làm việc có cấu trúc — nơi mọi thứ đều có thể triển khai, giám sát và cải thiện liên tục theo thời gian.
Ví dụ thực tiễn:
Trong Tài chính: Các mô hình rủi ro tín dụng do AI dẫn dắt chuyển hóa chính sách “cho vay có trách nhiệm” thành các luồng quyết định dựa trên dữ liệu thực chứng.
Trong Y tế công cộng: Các mô hình phân tích dự báo biến mục tiêu “can thiệp sớm” thành các cảnh báo thời gian thực về các rủi ro mới nổi.
Trong Logistics: Công cụ lập lịch trình AI biến “mục tiêu hiệu suất” thành việc phân bổ nguồn lực tự động.
Theo báo cáo State of AI 2023 của McKinsey, chỉ có 21% tổ chức thành công trong việc triển khai AI quy mô lớn ngoài giai đoạn thử nghiệm. Nguyên nhân chính là do hầu hết các mô hình thiếu sự tích hợp chặt chẽ với bối cảnh thực tế hoặc quy trình đặc thù của ngành. Đây chính là điểm khác biệt của kiến trúc AI chuyên biệt.
Tại sao AI “may sẵn” thường thất bại?
Các hệ thống AI chung chung thường hứa hẹn khả năng mở rộng nhanh nhưng lại thất bại trong việc thích nghi. Mỗi ngành nghề đều có những quy định pháp lý, yêu cầu quản trị dữ liệu và quy trình làm việc riêng biệt. Điều này có nghĩa là một mô hình “may sẵn” không thể phản ánh được hết những sắc thái và rào cản của thực tế.
Hãy nhìn vào dịch vụ công: tính tuân thủ, khả năng giải thích và niềm tin của người dân là những yếu tố không thể thương lượng. Một mô hình chung có thể hiệu quả về mặt kỹ thuật, nhưng nếu thiếu đi sự tương thích với các quy tắc chính sách và cơ chế kiểm toán, nó sẽ trở nên vô dụng. Tương tự trong tài chính, những mô hình ngó lơ các quy định pháp lý mới (như Basel III hay các chỉ thị phòng chống rửa tiền) sẽ đẩy doanh nghiệp vào rủi ro vận hành và tổn hại danh tiếng.
Cách tiếp cận của Tanika AI tập trung vào Khung AI thích ứng (Adaptive AI Frameworks) — một hệ thống dạng mô-đun có thể tùy chỉnh theo từng lĩnh vực chuyên biệt nhưng vẫn duy trì một bộ khung xương có khả năng mở rộng mạnh mẽ.
Kiến trúc đằng sau một hệ thống AI chuyên biệt
Xây dựng AI tương thích với mục tiêu chính sách không chỉ đơn thuần là viết code; nó đòi hỏi sự kết hợp giữa tư duy kỹ thuật hệ thống và sự am hiểu sâu sắc về nghiệp vụ. Quy trình của Tanika AI thường bao gồm bốn lớp nền tảng:
Chuyển hóa Chính sách thành Logic: Sử dụng các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để giải mã các văn bản pháp luật, từ đó tạo ra các điều kiện logic và điểm kiểm soát tuân thủ cho quy trình tự động hóa.
Quản trị dữ liệu đặc thù theo ngành: Đảm bảo hệ thống AI tích hợp mượt mà với cấu trúc dữ liệu hiện có, tôn trọng quyền riêng tư và khả năng truy xuất nguồn gốc.
Giám sát và Phản hồi liên tục: Các bộ lọc tích hợp sẽ phát hiện sai lệch, định kiến hoặc sự không nhất quán của dữ liệu, đảm bảo AI luôn trung thành với mục tiêu chính sách ban đầu ngay cả khi môi trường thay đổi.
Khả năng mở rộng linh hoạt: Khi một mô-đun đã được xác thực, nó có thể được nhân rộng nhanh chóng sang các phòng ban khác, giúp tiết kiệm thời gian triển khai mà vẫn đảm bảo tiêu chuẩn chất lượng đồng nhất.
Tác động thực tế: Thu hẹp khoảng cách giữa Ý chí và Thực thi
Những tổ chức vận hành AI theo cách này đã ghi nhận những kết quả đột phá:
Trong hành chính công: Tự động hóa quy trình hỗ trợ bởi AI đã giúp cắt giảm tới 40% thời gian xử lý hồ sơ (theo OECD, 2024).
Trong tài chính: Hệ thống quản trị rủi ro AI chuyên biệt giúp giảm 30–50% khối lượng công việc tuân thủ thủ công, cho phép các chuyên gia tập trung vào việc giám sát chiến lược thay vì các thủ tục hành chính lặp lại.
Tại Tanika AI, chúng tôi chứng minh rằng khi AI được “đo ni đóng giày” theo logic của ngành, doanh nghiệp sẽ đạt được cả hiệu suất kỹ thuật lẫn tính toàn vẹn pháp lý — hai mục tiêu vốn từng được xem là khó có thể song hành.
Biến tầm nhìn thành hệ thống có khả năng mở rộng
Một đơn vị xây dựng AI hàng đầu (Top AI Builder) không chỉ triển khai các mô hình; họ tạo ra các khung làm việc để mở rộng quy mô một cách có trách nhiệm. Triết lý của Tanika AI xoay quanh sự chuyển đổi thực tiễn — đảm bảo mỗi thuật toán, mỗi bảng điều khiển và mỗi luồng dữ liệu đều đóng góp trực tiếp vào một mục tiêu kinh doanh hoặc chính sách cụ thể.
Sự chuyển đổi này dựa trên ba nguyên tắc:
– Ưu tiên sự rõ ràng: Mọi quy trình AI phải có khả năng giải thích được, cả với kỹ sư lẫn nhà hoạch định chính sách.
– Đạo đức từ trong cốt lõi: Quản trị không phải là việc “vá lỗi” sau khi xong mà được nhúng trực tiếp vào cấu trúc triển khai.
– Mở rộng đi đôi với Tin cậy: Sự tăng trưởng không được phép đánh đổi bằng tính minh bạch hay tính tuân thủ.
Tương lai của AI không nằm ở việc tạo ra nhiều mô hình hơn, mà là xây dựng các khung làm việc tốt hơn để gắn kết công nghệ với mục đích sử dụng. Đối với cả doanh nghiệp và chính phủ, thách thức hiện nay là chuyển đổi từ “chúng ta muốn đạt được gì” sang “chúng ta thực sự đạt được điều đó như thế nào” ở quy mô lớn.
Tanika AI cam kết dẫn đầu trên hành trình đó, thiết kế những hệ thống AI giúp kết nối chiến lược và thực thi, biến chính sách thành quy trình và biến tầm nhìn thành kết quả đo lường được.
