QUẢN TRỊ AI LÀ GÌ? CHIẾN LƯỢC TIẾP CẬN QUẢN TRỊ AI HIỆU QUẢ

Mục lục [Ẩn]

Trong kỷ nguyên số, AI không còn là công nghệ xa xỉ mà đã trở thành “trợ lý chiến lược” trong vận hành. Tuy nhiên, triển khai AI mà không có hệ thống quản trị phù hợp dễ gây ra rủi ro đạo đức, pháp lý và ảnh hưởng uy tín thương hiệu. Vì vậy, quản trị AI không chỉ là vấn đề kỹ thuật, mà là chiến lược sống còn của doanh nghiệp hiện đại. Trong bài viết này, AI First sẽ cùng doanh nghiệp khám phá lộ trình xây dựng hệ thống quản trị AI hiệu quả, minh bạch và tuân thủ quy định.

Những nội dung chính trong bài:

Tìm hiểu quản trị AI là gì?

Lý do vì sao doanh nghiệp cần quản trị trí tuệ nhân tạo.

Thành phần cốt lõi trong hệ thống quản trị AI: Chiến lược quản trị, quy trình kiểm soát chất lượng, hạ tầng dữ liệu, công cụ giám sát, bộ quy tắc đạo đức.

3 Cấp độ quản trị AI: Quản trị không chính thức, quản trị chính thức, quản trị đặc biệt.

Những điều doanh nghiệp cần chuẩn bị khi quản trị AI.

Các đạo luật và quy định về quản trị AI: Đạo luật AI của EU, đạo luật GDPR, bộ nguyên tắc AI của OECD, AI Governance Framework của các tập đoàn công nghệ.

1. Quản trị AI là gì?

Quản trị AI (AI Governance) là quá trình thiết lập các chính sách, quy trình và tiêu chuẩn nhằm kiểm soát việc phát triển, triển khai và sử dụng trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp một cách an toàn, minh bạch và có trách nhiệm. Mục tiêu của quản trị AI là đảm bảo rằng các hệ thống AI hoạt động phù hợp với mục tiêu kinh doanh, tuân thủ pháp luật và đạo đức, đồng thời giảm thiểu rủi ro về dữ liệu, đạo đức và pháp lý.

Ví dụ, một doanh nghiệp bán lẻ khi sử dụng AI để cá nhân hóa quảng cáo, cần có hệ thống giám sát để đảm bảo AI không phân biệt đối xử dựa trên giới tính hay độ tuổi.

2. Tại sao doanh nghiệp cần phải quản trị trí tuệ nhân tạo

Trong bối cảnh AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi vào vận hành, marketing, sản xuất và ra quyết định, doanh nghiệp không chỉ cần triển khai công nghệ mà còn phải quản trị AI một cách bài bản. Việc quản trị tốt giúp tối ưu hóa lợi ích, đồng thời giảm thiểu rủi ro và đảm bảo phát triển bền vững.

Đảm bảo tính minh bạch và có thể giải thích được: Doanh nghiệp cần hiểu rõ cách AI đưa ra quyết định, đặc biệt là trong các lĩnh vực như tài chính, nhân sự, y tế,… để tránh phụ thuộc mù quáng và có thể kiểm chứng khi cần thiết.
Kiểm soát rủi ro đạo đức và pháp lý: AI có thể vô tình tạo ra thiên kiến, phân biệt đối xử hoặc gây sai lệch trong kết quả nếu không được kiểm soát chặt chẽ. Quản trị AI giúp doanh nghiệp tuân thủ các chuẩn mực đạo đức và luật pháp hiện hành.
Bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư: Hệ thống AI thường dựa vào dữ liệu lớn. Quản trị tốt đảm bảo dữ liệu người dùng được thu thập, lưu trữ và sử dụng đúng cách, tránh rủi ro rò rỉ, mất mát hay vi phạm quyền riêng tư.
Tối ưu hóa hiệu suất và chi phí đầu tư AI: Không phải giải pháp AI nào cũng phù hợp với mọi doanh nghiệp. Quản trị đúng cách giúp đánh giá ROI, chọn đúng công nghệ và triển khai hiệu quả, tránh lãng phí tài nguyên.
Đảm bảo AI phục vụ mục tiêu kinh doanh thực tế: Quản trị AI giúp gắn liền công nghệ với chiến lược phát triển của doanh nghiệp, tránh tình trạng triển khai AI vì "xu hướng" nhưng không mang lại giá trị cụ thể.
Tạo nền tảng cho quản trị doanh nghiệp bằng dữ liệu (data-driven): Khi AI được quản trị đúng, doanh nghiệp sẽ có hệ thống dữ liệu đáng tin cậy, tạo tiền đề cho việc ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và mang tính chiến lược hơn.

3. Thành phần cốt lõi trong hệ thống quản trị AI

Một hệ thống quản trị AI hiệu quả không chỉ là một bộ quy tắc đơn lẻ, mà là một hệ sinh thái gồm nhiều thành phần phối hợp chặt chẽ nhằm đảm bảo AI được triển khai đúng hướng, có kiểm soát và mang lại giá trị thực tế.

5 thành phần cốt lõi trong hệ thống quản trị AI:

Chiến lược quản trị tổng thể AI trong doanh nghiệp: Xây dựng định hướng rõ ràng về việc ứng dụng AI gắn liền với mục tiêu kinh doanh. Phân rõ vai trò các bộ phận và tích hợp yếu tố đạo đức, pháp lý ngay từ đầu.

Quy trình kiểm soát chất lượng và hiệu suất mô hình AI: Đảm bảo mô hình AI hoạt động chính xác, ổn định qua các chỉ số KPIs, kiểm thử định kỳ, cảnh báo sai lệch và tái đào tạo liên tục.

Hạ tầng dữ liệu phục vụ quản trị AI: Tạo nền tảng dữ liệu vững chắc với hệ thống lưu trữ tập trung, dữ liệu chuẩn hóa, bảo mật cao và tích hợp từ nhiều nguồn.

Công cụ giám sát và báo cáo AI theo thời gian thực: Giám sát toàn bộ hoạt động AI qua dashboard trực quan, cảnh báo sớm sai lệch, lưu trữ lịch sử vận hành và báo cáo theo vai trò.

Bộ quy tắc đạo đức và chính sách AI (AI Governance Policy): Đặt ra "luật chơi" cho AI hoạt động đúng đạo đức, minh bạch, không thiên kiến và tuân thủ pháp lý, giúp doanh nghiệp vận hành AI có trách nhiệm.

3.1. Chiến lược quản trị tổng thể AI trong doanh nghiệp

Chiến lược quản trị AI là bản đồ định hướng cho toàn bộ quá trình xây dựng, triển khai và ứng dụng AI trong doanh nghiệp. Đây là yếu tố quyết định sự thành bại trong đầu tư công nghệ AI, đảm bảo AI được phát triển có mục tiêu, có kế hoạch và phù hợp với đặc thù ngành nghề.

Gắn liền với chiến lược phát triển doanh nghiệp: Đảm bảo AI phục vụ đúng các ưu tiên kinh doanh, từ marketing đến sản xuất.
Xác định rõ vai trò và trách nhiệm của các bên liên quan: Từ đội kỹ thuật, quản lý đến phòng pháp lý và bảo mật.
Đặt mục tiêu cụ thể cho từng giai đoạn triển khai AI: Giúp đo lường hiệu quả đầu tư và điều chỉnh linh hoạt.
Lồng ghép yếu tố đạo đức và pháp lý ngay từ đầu: Tránh triển khai xong mới phát hiện rủi ro.

3.2. Quy trình kiểm soát chất lượng và hiệu suất mô hình AI

Đây là bước đảm bảo các mô hình AI hoạt động ổn định, chính xác và không tạo ra kết quả sai lệch hay thiên kiến. Việc giám sát hiệu suất thường xuyên giúp doanh nghiệp kịp thời điều chỉnh, tối ưu mô hình để phục vụ mục tiêu thực tiễn.

Thiết lập các chỉ số đo lường hiệu suất (KPIs): Như độ chính xác, recall, precision,...
Thực hiện kiểm thử liên tục (A/B testing, stress test): Đảm bảo mô hình không “quá khớp” dữ liệu huấn luyện.
Phân tích định kỳ các tình huống bất thường trong output: Nhận diện lỗi sớm và xử lý kịp thời.
Tái huấn luyện mô hình định kỳ: Cập nhật với dữ liệu mới để duy trì độ chính xác.

3.3. Hạ tầng dữ liệu phục vụ quản trị AI

Dữ liệu là "nguyên liệu thô" nuôi sống AI. Nếu không có hạ tầng dữ liệu tốt, mô hình AI sẽ "ăn đầu vào rác, cho ra đầu ra rác" (Garbage In - Garbage Out). Do đó, xây dựng hệ thống lưu trữ, xử lý, quản lý và bảo vệ dữ liệu chính là nền móng quan trọng để AI hoạt động hiệu quả, ổn định và đúng định hướng.

Xây dựng Data Lake hoặc Data Warehouse chuẩn hóa: Tập trung dữ liệu từ nhiều nguồn vào một hệ thống quản lý nhất quán.
Thực hiện làm sạch và chuẩn hoá dữ liệu định kỳ: Đảm bảo dữ liệu đầu vào không bị thiếu, sai, hoặc gây thiên lệch cho mô hình.
Thiết lập hệ thống phân quyền và bảo mật dữ liệu: Kiểm soát ai được xem, ai được chỉnh sửa, ai được phân tích nhằm bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.
Tự động hóa quy trình trích xuất – biến đổi – tải (ETL): Giúp cập nhật dữ liệu theo thời gian thực, hỗ trợ AI hoạt động nhanh và chính xác.
Liên kết dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau: Như hệ thống CRM, hệ thống ERP, Website, POS,... để AI có góc nhìn toàn diện về hành vi người dùng và vận hành doanh nghiệp.

3.4. Công cụ giám sát và báo cáo AI theo thời gian thực

Không thể quản trị AI hiệu quả nếu thiếu đi khả năng giám sát hoạt động của nó trong thời gian thực. Các công cụ này giúp nhà quản lý nắm được AI đang làm gì, có tạo ra sai sót hay bất thường nào không. Từ đó, doanh nghiệp có thể phản ứng kịp thời, tránh tổn thất hoặc sai lệch lan rộng trong hệ thống.

Tích hợp dashboard trực quan và báo cáo theo thời gian thực: Cập nhật hiệu suất mô hình AI theo giờ, ngày, tuần để người quản lý có góc nhìn liên tục.
Hệ thống cảnh báo tự động khi có bất thường: Như AI đưa ra kết quả sai lệch, không khớp với mục tiêu hoặc gây ảnh hưởng đến người dùng cuối.
Báo cáo tùy chỉnh theo từng phòng ban: Cho phép CEO, CTO, bộ phận pháp chế,... tiếp cận thông tin theo đúng góc nhìn và vai trò của họ.
Lưu trữ lịch sử vận hành mô hình AI: Phục vụ việc audit, kiểm tra rủi ro, cũng như huấn luyện lại hệ thống.
Phân tích nguyên nhân gốc rễ khi AI sai lệch (Root Cause Analysis): Hỗ trợ tối ưu nhanh chóng và chính xác.

3.5. Bộ quy tắc đạo đức và chính sách AI (AI Governance Policy)

Đây là “kim chỉ nam” giúp định hướng các quyết định liên quan đến AI sao cho đúng đạo đức, minh bạch và có trách nhiệm. Bộ quy tắc này cần được xây dựng riêng cho từng doanh nghiệp, tùy theo lĩnh vực và đặc thù kinh doanh.

Đảm bảo nguyên tắc “AI vì con người”: Mọi ứng dụng AI cần phục vụ mục tiêu tốt đẹp, không thay thế con người một cách cực đoan.
Minh bạch trong cách AI ra quyết định: Giúp người dùng hiểu được logic bên trong hệ thống.
Cam kết không phân biệt đối xử trong thuật toán AI: Đặc biệt trong tuyển dụng, cho vay, đánh giá nhân sự.
Tuân thủ quy định pháp lý hiện hành về AI, dữ liệu và bảo mật: Tránh các rủi ro pháp lý, tiền phạt.

4. 3 cấp độ quản trị AI hiện nay

Tùy theo mức độ trưởng thành trong ứng dụng công nghệ, mỗi doanh nghiệp sẽ có một mô hình quản trị AI khác nhau. Hiện nay, có thể phân chia hệ thống quản trị AI thành 3 cấp độ chính, việc xác định đúng doanh nghiệp đang ở đâu trên thang đo này sẽ giúp xây dựng lộ trình chuyển đổi và nâng cấp hệ thống AI phù hợp hơn.

3 cấp độ quản trị AI hiện nay:

Quản trị không chính thức: Doanh nghiệp chưa có chiến lược rõ ràng, triển khai AI tự phát, không kiểm soát chất lượng mô hình, thiếu chính sách dữ liệu và đạo đức. Phụ thuộc hoàn toàn vào đội ngũ kỹ thuật, rủi ro cao và khó mở rộng.
Quản trị đặc biệt: Doanh nghiệp đã bắt đầu kiểm soát AI theo từng dự án quan trọng. Có quy trình đánh giá hiệu suất, bảo vệ dữ liệu và sự tham gia bước đầu của các phòng ban. Tuy nhiên, thiếu sự đồng bộ toàn hệ thống.
Quản trị chính thức: AI được tích hợp vào chiến lược phát triển doanh nghiệp. Có hệ thống quản trị rõ ràng, quy trình giám sát chặt chẽ, công cụ hỗ trợ real-time, và cấu trúc ra quyết định bài bản. Mọi hoạt động AI đều được kiểm soát thống nhất và minh bạch.

4.1. Quản trị không chính thức

Đây là cấp độ thấp nhất trong quản trị AI, thường thấy ở các doanh nghiệp mới bắt đầu thử nghiệm công nghệ. Việc ứng dụng AI chủ yếu mang tính rời rạc, không có quy chuẩn hay chiến lược rõ ràng. AI được giao cho một nhóm kỹ thuật xử lý, thiếu sự giám sát của ban lãnh đạo hoặc khung chính sách cụ thể.

Đặc điểm của quản trị không chính thức:

Không có chiến lược hoặc kế hoạch triển khai AI bài bản: Mô hình AI được phát triển đơn lẻ, thiếu định hướng dài hạn.
Thiếu quy trình kiểm soát chất lượng và giám sát kết quả: Rất ít khi đánh giá hiệu suất hoặc kiểm tra rủi ro của mô hình.
Không có chính sách về dữ liệu, đạo đức hay quyền riêng tư: Dễ dẫn đến vi phạm pháp lý hoặc ảnh hưởng uy tín thương hiệu.
Phụ thuộc vào đội ngũ kỹ thuật: Không có sự tham gia hoặc hiểu biết của lãnh đạo cấp cao trong quản trị AI.
Rủi ro cao, khó mở rộng quy mô AI: Dễ gặp thất bại khi áp dụng AI vào quy trình kinh doanh chính thức.

4.2. Quản trị đặc biệt

Ở cấp độ này, doanh nghiệp đã bắt đầu có sự nhận thức về tầm quan trọng của quản trị AI. Việc kiểm soát AI được thực hiện theo từng dự án cụ thể, thường đi kèm với các quy trình riêng biệt cho các ứng dụng AI có ảnh hưởng lớn. Tuy chưa đồng bộ toàn doanh nghiệp, nhưng đã có bước tiến quan trọng trong việc xây dựng khung quản trị.

Đặc điểm của quản trị đặc biệt:

Áp dụng quản trị AI cho các dự án có rủi ro cao: Như tuyển dụng, tài chính, chăm sóc khách hàng,…
Bắt đầu xây dựng quy trình kiểm tra, đánh giá hiệu suất mô hình: Có KPIs, quy trình review và phản biện mô hình.
Có chính sách bảo vệ dữ liệu và đánh giá đạo đức ở cấp bộ phận: Tuy nhiên chưa phổ quát toàn công ty.
Sự tham gia bước đầu của lãnh đạo và các phòng ban chức năng: AI không còn là cuộc chơi riêng của phòng IT.
Chưa có hệ thống quản trị thống nhất toàn tổ chức: Dẫn đến thiếu tính liên kết và khó tái sử dụng mô hình ở quy mô lớn.

4.3. Quản trị chính thức

Đây là cấp độ quản trị AI lý tưởng, nơi doanh nghiệp đã tích hợp quản trị AI vào chiến lược tổng thể và vận hành nhất quán trên toàn hệ thống. Các khung chính sách, quy trình giám sát, công cụ hỗ trợ và cấu trúc quản trị được thiết lập rõ ràng, có tính liên tục và cập nhật thường xuyên. Ở cấp độ này, AI trở thành một phần cốt lõi trong mô hình vận hành và ra quyết định của tổ chức.

Đặc điểm của quản trị chính thức:

Có chiến lược AI rõ ràng, tích hợp vào chiến lược phát triển doanh nghiệp: AI không còn là công nghệ phụ trợ, mà là năng lực cốt lõi.
Hệ thống quy trình giám sát hiệu suất và đạo đức AI được chuẩn hóa: Triển khai trên toàn tổ chức, có báo cáo định kỳ.
Thiết lập hội đồng quản trị AI hoặc các ban điều phối liên phòng ban: Đảm bảo ra quyết định AI mang tính đa chiều và trách nhiệm.
Áp dụng các công cụ giám sát real-time, tự động hóa báo cáo và cảnh báo: Giúp phản ứng nhanh với mọi sự cố.
Liên tục đánh giá, cập nhật mô hình và chính sách AI: Đảm bảo phù hợp với thay đổi công nghệ, quy định pháp lý và hành vi người dùng.
Tạo văn hóa tổ chức dựa trên dữ liệu và AI: Nhân sự ở mọi cấp độ đều hiểu, sử dụng và ra quyết định dựa vào dữ liệu.

ĐĂNG KÝ NHẬN TƯ VẤN KHOÁ HỌC HBR

Anh/Chị đang kinh doanh trong lĩnh vực gì?

Giáo dục, đào tạo

Thẩm mỹ, Spa

Dược/ Mỹ phẩm

F&B

Salon tóc

Khác

5. Doanh nghiệp cần chuẩn bị những gì khi quản trị AI

Để quản trị AI hiệu quả và bền vững, doanh nghiệp không thể triển khai một cách “tùy hứng” hay chỉ giao cho bộ phận kỹ thuật xử lý. Quản trị AI đòi hỏi sự chuẩn bị bài bản về chiến lược, quy trình, con người và văn hóa nội bộ.

Những điều doanh nghiệp cần chuẩn bị khi quản trị AI:

Tiến hành kiểm toán AI: Rà soát toàn bộ mô hình AI, kiểm tra dữ liệu – thuật toán – kết quả đầu ra, phát hiện rủi ro, sai lệch và đảm bảo tính minh bạch trong vận hành.

Xây dựng khung đạo đức AI: Thiết lập nguyên tắc sử dụng AI có trách nhiệm: minh bạch, công bằng, tôn trọng quyền riêng tư và không gây hại đến người dùng.

Đào tạo cán bộ nhân viên: Trang bị kiến thức và kỹ năng về AI cho đội ngũ từ lãnh đạo đến vận hành để phối hợp hiệu quả và giảm phụ thuộc vào bên ngoài.

Triển khai cơ chế giám sát và báo cáo: Xây dựng hệ thống theo dõi hiệu suất AI, cảnh báo rủi ro, báo cáo định kỳ và phân công rõ trách nhiệm giám sát từng bộ phận.

Luôn cập nhật thông tin: Theo dõi xu hướng AI, thay đổi công nghệ và chính sách pháp lý để kịp thời điều chỉnh hệ thống quản trị và duy trì lợi thế cạnh tranh.

Xây dựng văn hoá AI: Văn hóa AI là nền tảng giúp doanh nghiệp ứng dụng AI hiệu quả và bền vững.

1 - Tiến hành kiểm toán AI

Kiểm toán AI là bước đầu tiên giúp doanh nghiệp đánh giá toàn bộ quá trình phát triển, vận hành và kết quả của các mô hình AI. Thông qua kiểm toán, doanh nghiệp có thể phát hiện rủi ro tiềm ẩn, đo lường mức độ minh bạch, khả năng giải thích và mức độ tuân thủ pháp lý của AI.

Rà soát toàn bộ mô hình AI đang hoạt động: Xác định các hệ thống AI nào đang được sử dụng và mục đích cụ thể.
Đánh giá dữ liệu đầu vào, thuật toán và kết quả đầu ra: Kiểm tra xem có thiên kiến, sai lệch, hoặc rủi ro pháp lý nào không.
Thực hiện kiểm toán định kỳ: Kiểm toán định kỳ một lần từ 6 tháng đến 1 năm, đảm bảo hệ thống AI vẫn hoạt động đúng như thiết kế ban đầu.
Sử dụng bên thứ ba độc lập (nếu cần): Để tăng tính khách quan và chuyên môn trong quá trình đánh giá.
Lập báo cáo kiểm toán chi tiết: Làm cơ sở cho các quyết định điều chỉnh hoặc nâng cấp mô hình AI.

2 - Xây dựng khung đạo đức AI

Khung đạo đức là nguyên tắc định hướng giúp AI hoạt động đúng chuẩn mực xã hội, không gây hại và bảo vệ quyền lợi người dùng. Đây là nền tảng giúp doanh nghiệp ứng dụng AI một cách có trách nhiệm và bền vững.

Xác lập các nguyên tắc cốt lõi: Như minh bạch, không thiên kiến, bảo vệ quyền riêng tư, lấy con người làm trung tâm.
Ban hành chính sách sử dụng AI trong nội bộ doanh nghiệp: Làm kim chỉ nam cho mọi hoạt động phát triển và vận hành AI.
Lồng ghép đạo đức vào toàn bộ vòng đời của AI: Từ khâu thiết kế, huấn luyện đến vận hành.
Thành lập hội đồng đạo đức AI nội bộ: Giám sát, phản biện và tư vấn trong các quyết định liên quan đến AI.
Đào tạo nhân sự về khái niệm đạo đức AI: Đảm bảo toàn tổ chức hiểu đúng và áp dụng nhất quán.

3 - Đào tạo cán bộ nhân viên

AI chỉ phát huy hiệu quả khi con người có đủ năng lực để sử dụng, giám sát và tối ưu. Việc đào tạo giúp đội ngũ nắm rõ bản chất công nghệ, giảm phụ thuộc vào bên ngoài và chủ động trong quản trị AI.

Tổ chức chương trình đào tạo theo từng nhóm đối tượng: CEO định hướng chiến lược, đội kỹ thuật vận hành mô hình, nhân viên sử dụng ứng dụng AI.
Trang bị kiến thức nền tảng về AI và dữ liệu: Giúp mọi bộ phận có thể phối hợp hiệu quả với nhau.
Đào tạo kỹ năng đánh giá và kiểm soát AI: Đặc biệt với các phòng ban như pháp chế, nhân sự, vận hành.
Xây dựng văn hóa học hỏi liên tục về công nghệ mới: Thúc đẩy tinh thần đổi mới, sáng tạo trong nội bộ.

4 - Triển khai cơ chế giám sát và báo cáo

Một hệ thống AI không thể để “chạy tự do”. Cần có cơ chế giám sát chặt chẽ để kiểm soát hiệu suất, theo dõi rủi ro và minh bạch trong mọi hoạt động AI.

Thiết lập dashboard giám sát AI theo thời gian thực: Cho phép CEO, quản lý theo dõi liên tục các chỉ số chính.
Cài đặt hệ thống cảnh báo tự động: Phát hiện sớm khi mô hình có dấu hiệu sai lệch, trôi mô hình (model drift), hoặc kết quả bất thường.
Xây dựng quy trình báo cáo định kỳ theo phòng ban: Đảm bảo thông tin được cập nhật đều đặn và minh bạch.
Lưu trữ log toàn bộ hoạt động của mô hình AI: Phục vụ audit, kiểm toán và truy xuất khi có sự cố.
Phân công người chịu trách nhiệm giám sát AI (AI owner): Trực tiếp quản lý hệ thống tại từng bộ phận.

5 - Luôn cập nhật thông tin

Công nghệ AI và các quy định liên quan thay đổi rất nhanh, doanh nghiệp cần liên tục cập nhật để thích ứng, điều chỉnh chính sách và duy trì lợi thế cạnh tranh.

Theo dõi xu hướng AI toàn cầu và trong ngành: Giúp dự đoán sự thay đổi và điều chỉnh chiến lược phù hợp.
Cập nhật chính sách, quy định pháp lý về AI và dữ liệu cá nhân: Tránh rủi ro vi phạm pháp luật.
Tham gia hội thảo, cộng đồng AI chuyên môn: Kết nối và học hỏi từ các doanh nghiệp đi trước.
Thường xuyên rà soát và cải tiến hệ thống quản trị AI: Đảm bảo không lỗi thời, phù hợp với thực tiễn.
Phân công cá nhân hoặc tổ chuyên trách theo dõi công nghệ AI: Là đầu mối tổng hợp, cập nhật thông tin cho toàn doanh nghiệp.

6 - Xây dựng văn hoá AI

Văn hóa AI là yếu tố nền tảng giúp AI không chỉ là công nghệ, mà trở thành “tư duy tổ chức”. Khi toàn bộ doanh nghiệp hiểu và ủng hộ việc ứng dụng AI, việc triển khai sẽ thuận lợi, hiệu quả và bền vững hơn.

Khuyến khích tinh thần đổi mới, học hỏi liên tục: Tạo môi trường ủng hộ thử nghiệm công nghệ mới.
Lồng ghép AI vào tầm nhìn và giá trị cốt lõi doanh nghiệp: Xem AI là công cụ tạo giá trị, không phải thay thế con người.
Giao tiếp rõ ràng về vai trò AI trong tổ chức: Tránh hiểu lầm, lo sợ hay kháng cự từ nội bộ.
Công nhận và khen thưởng sáng kiến ứng dụng AI hiệu quả: Tạo động lực lan tỏa tư duy AI-first.
Xây dựng lộ trình chuyển đổi văn hóa số từ cấp lãnh đạo: Lãnh đạo gương mẫu sử dụng AI sẽ lan tỏa nhanh chóng đến toàn bộ tổ chức.

6. Các đạo luật và quy định về quản trị AI mà doanh nghiệp cần biết

Trong bối cảnh AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi, nhiều quốc gia và tổ chức quốc tế đã ban hành các đạo luật, bộ nguyên tắc và khung chính sách nhằm kiểm soát rủi ro, thúc đẩy phát triển bền vững và đảm bảo AI hoạt động đúng chuẩn mực đạo đức – pháp lý.

Các đạo luật và quy định về quản trị AI:

EU AI Act – Đạo luật AI của Liên minh Châu Âu: Là đạo luật toàn diện đầu tiên trên thế giới về AI, phân loại hệ thống AI theo 4 mức rủi ro và áp dụng các yêu cầu nghiêm ngặt cho nhóm “rủi ro cao”.

GDPR – Luật bảo vệ dữ liệu cá nhân (Châu Âu): Quy định chặt chẽ việc thu thập, xử lý và sử dụng dữ liệu cá nhân. Yêu cầu người dùng phải đồng thuận, có quyền phản đối quyết định từ AI và buộc doanh nghiệp báo cáo rò rỉ dữ liệu trong vòng 72h.

Nguyên tắc AI đạo đức của OECD: Là bộ nguyên tắc mang tính định hướng, không bắt buộc pháp lý nhưng được hơn 40 quốc gia công nhận.

Khung quản trị AI của các tập đoàn công nghệ: Các "ông lớn" như Google, Microsoft,... phát triển bộ nguyên tắc nội bộ về AI nhằm đảm bảo phát triển minh bạch, có đạo đức và kiểm soát rủi ro xuyên suốt vòng đời AI.

6.1. Đạo luật AI của Liên minh Châu Âu (EU AI Act)

EU AI Act là đạo luật đầu tiên trên thế giới điều chỉnh toàn diện về trí tuệ nhân tạo, được ban hành bởi Liên minh Châu Âu nhằm phân loại, giám sát và kiểm soát các hệ thống AI theo mức độ rủi ro. Dự luật này được xem là chuẩn mực quốc tế về quản trị AI có trách nhiệm mà nhiều quốc gia đang học hỏi theo.

Nội dung chính của EU AI Act:

Phân loại hệ thống AI theo 4 mức rủi ro: Không rủi ro, rủi ro thấp, rủi ro cao và rủi ro không thể chấp nhận được.
Yêu cầu nghiêm ngặt với AI thuộc nhóm “rủi ro cao”: Như AI trong tuyển dụng, tín dụng, giám sát an ninh, y tế,...
Buộc doanh nghiệp minh bạch, có thể giải thích, và kiểm soát được AI: Tránh “AI hộp đen” gây ra hậu quả không mong muốn.
Phạt nặng với các hành vi vi phạm: Mức phạt có thể lên tới 6% tổng doanh thu toàn cầu.

6.2. Đạo luật GDPR (Châu Âu) – Quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân

GDPR (General Data Protection Regulation) là đạo luật bảo vệ dữ liệu cá nhân nghiêm ngặt nhất thế giới, do EU ban hành từ năm 2018. Mặc dù không chuyên về AI, nhưng GDPR ảnh hưởng trực tiếp đến việc thu thập, xử lý và sử dụng dữ liệu – yếu tố cốt lõi của mọi hệ thống AI.

Nội dung quan trọng trong GDPR liên quan đến AI:

Yêu cầu sự đồng thuận rõ ràng từ người dùng trước khi thu thập dữ liệu: Bao gồm cả dữ liệu dùng để huấn luyện AI.
Quyền được biết và quyền phản đối quyết định từ AI: Người dùng có thể yêu cầu doanh nghiệp giải thích quyết định do AI đưa ra.
Giới hạn việc xử lý dữ liệu nhạy cảm: Như dữ liệu sinh trắc học, y tế, dân tộc,... phải có lý do chính đáng và bảo mật cao.
Buộc doanh nghiệp báo cáo sự cố rò rỉ dữ liệu trong vòng 72h: Tăng tính minh bạch và trách nhiệm.
Phạm vi áp dụng toàn cầu: Doanh nghiệp Việt Nam có khách hàng tại EU vẫn phải tuân thủ.

6.3. Bộ nguyên tắc AI có đạo đức của OECD (OECD AI Principles)

OECD đã xây dựng bộ nguyên tắc phát triển và sử dụng AI có đạo đức, được hơn 40 quốc gia (bao gồm Việt Nam) công nhận. Dù không mang tính bắt buộc pháp lý như EU AI Act hay GDPR, nhưng đây là tiêu chuẩn tham chiếu quan trọng để doanh nghiệp tự xây dựng chiến lược quản trị AI có trách nhiệm.

Nội dung của bộ nguyên tắc AI của OECD:

Lấy con người làm trung tâm: AI phải thúc đẩy phát triển kinh tế, xã hội và cải thiện đời sống con người – không thay thế hoặc gây hại.
Minh bạch và giải thích được: Các mô hình AI cần được thiết kế sao cho có thể hiểu được cách hoạt động và ra quyết định.
Tôn trọng nhân quyền và các giá trị dân chủ: Tránh sử dụng AI vào mục đích kiểm soát, phân biệt đối xử hay thao túng hành vi.
Quản trị rủi ro theo bối cảnh ứng dụng: Linh hoạt đánh giá nguy cơ theo từng ngành nghề và mục tiêu sử dụng.
Khuyến khích hợp tác quốc tế về AI: Hướng đến phát triển bền vững, chia sẻ tài nguyên, kỹ thuật và quản trị.

6.4. AI Governance Framework của các tập đoàn công nghệ

Bên cạnh các đạo luật từ chính phủ và tổ chức quốc tế, nhiều tập đoàn công nghệ toàn cầu như Google, Microsoft, IBM, Meta,... đã chủ động phát triển khung quản trị AI nội bộ (AI Governance Framework). Đây không phải là luật mang tính cưỡng chế, nhưng đóng vai trò như “bộ quy tắc ứng xử” để đảm bảo AI phát triển theo hướng minh bạch, có đạo đức và lấy con người làm trung tâm. Với tầm ảnh hưởng toàn cầu, các framework này đang được nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ học hỏi để xây dựng hệ thống quản trị AI phù hợp.

Nội dung chính trong các AI Governance Framework của tập đoàn công nghệ:

Cam kết minh bạch và có thể giải thích được: Hệ thống AI phải cung cấp khả năng truy xuất logic ra quyết định, tránh tình trạng "hộp đen".
Quản lý rủi ro xuyên suốt vòng đời AI: Từ thiết kế, huấn luyện, triển khai đến vận hành – mọi giai đoạn đều cần đánh giá và kiểm soát rủi ro.
Đảm bảo công bằng và không thiên kiến trong thuật toán: AI không được tạo ra hoặc củng cố các định kiến xã hội về giới, sắc tộc, tầng lớp, v.v.
Thiết lập quy trình phản hồi và xử lý sự cố AI: Người dùng được quyền phản ánh kết quả AI và yêu cầu can thiệp nếu cần thiết.
Đào tạo và trách nhiệm nội bộ: Mọi nhân sự tham gia vào quá trình phát triển hoặc sử dụng AI đều phải hiểu rõ trách nhiệm đạo đức và pháp lý của mình.

Quản trị AI không đơn thuần là áp dụng công nghệ, mà là một hệ thống tư duy và hành động xuyên suốt. Việc xây dựng hệ thống quản trị AI bài bản sẽ giúp doanh nghiệp SME không chỉ kiểm soát rủi ro mà còn nâng cao hiệu suất, tăng lòng tin từ khách hàng và đối tác. Qua bài viết trên, AI First mong rằng có thể giúp doanh nghiệp có sự chuẩn bị tốt nhất khi quản trị trí tuệ nhân tạo, ngày càng tiến nhanh và bền vững trong thời đại AI.