Năm 2025, thế giới cuối cùng đã từ bỏ việc sử dụng ChatGPT như một thuật ngữ đồng nghĩa với AI.
Khi chúng ta thử nghiệm với đủ loại công cụ AI – từ các công cụ viết AI và tạo hình ảnh đến phát hiện gian lận tài chính và ứng dụng AI trong ngành ô tô, trí tuệ nhân tạo dần trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống (công việc) của chúng ta.
Khoảng 78% doanh nghiệp trên toàn thế giới đã bắt đầu sử dụng AI trong ít nhất một phần công việc của họ, từ dịch vụ khách hàng đến phân tích dữ liệu — tăng từ 55% chỉ vài năm trước.
Các doanh nghiệp sử dụng AI trong công việc đã đạt được kết quả thực tế, bao gồm tăng tốc độ hoàn thành công việc và cải thiện chất lượng trên các công việc thường xuyên. Nhờ các công cụ thông minh hơn, nhiều doanh nghiệp báo cáo tiết kiệm được ít nhất 40-60 phút mỗi ngày.
Tất nhiên, không phải tất cả AI đều được xây dựng giống nhau, và việc áp dụng đơn thuần không đủ để đảm bảo kết quả này. Đó là lý do tại sao bài viết này phân tích các xu hướng AI hàng đầu đã thống trị năm 2025 – từ các hệ thống thực hiện hành động thay cho bạn đến cách các nhóm biến kiến thức phân tán thành thông tin có thể tìm kiếm.
Chúng tôi cũng sẽ chia sẻ cách bạn có thể áp dụng những thay đổi này vào công việc của nhóm ngay lập tức.
Hãy bắt đầu với những thay đổi lớn nhất và có tác động mạnh mẽ nhất trong số đó.
1. Trí tuệ nhân tạo đại lý (Agentic AI) và Trí tuệ nhân tạo sinh thành (Generative AI)
Vào năm 2025, tốc độ thay đổi của AI đã khiến nó không còn chỉ là một trợ lý thụ động. Nó trở thành một đối tác tích cực. Điều này đánh dấu một sự chuyển đổi cơ bản từ AI chỉ đơn thuần phản hồi lệnh sang AI chủ động hoàn thành mục tiêu.
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI)
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) là một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung gốc. Điều này bao gồm văn bản, hình ảnh, mã và tóm tắt, tất cả đều dựa trên các mẫu mà nó đã học được từ lượng dữ liệu đào tạo khổng lồ. Trong năm nay, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) (được sử dụng để vận hành các công cụ AI tạo sinh và chatbot như ChatGPT, Claude và Gemini) đã trở nên tốt hơn đáng kể trong việc hiểu bối cảnh, tạo ra nội dung chính xác hơn và xử lý nhiều loại dữ liệu cùng lúc.
Các xu hướng AI tạo sinh đã thống trị năm 2025
Các phát triển chính về AI tạo sinh trong năm nay bao gồm:
- Sinh thành đa phương thức: AI hiện có thể xử lý văn bản, hình ảnh và video trong các quy trình làm việc thống nhất, cho phép bạn tạo ra bản tóm tắt dự án và hình ảnh khái niệm từ cùng một lệnh.
- Kết quả nhận thức ngữ cảnh: Các mô hình hiểu lịch sử dự án và sở thích của nhóm, điều chỉnh phản hồi phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.
- Hợp tác thời gian thực: Các công cụ tạo sinh hiện nay hoạt động song song với việc chỉnh sửa của con người, cho phép bạn và AI cùng tạo ra tài liệu một cách liền mạch.
- Giảm ảo giác: Các kỹ thuật định vị cải tiến, như sinh ra được tăng cường bằng truy xuất (RAG), giúp đầu ra của AI đáng tin cậy và chính xác hơn về mặt sự thật.
🧠 Thông tin thú vị: Những thành công lớn nhất của AI trong năm 2025 đến từ các nhóm đã tích hợp AI trực tiếp vào quy trình làm việc hàng ngày của họ, thay vì coi nó như một dự án phụ. Với ClickUp Brain, AI thông minh nhất thế giới, được tích hợp trực tiếp vào ClickUp, bạn sẽ nhận được hỗ trợ cho văn bản và đầu ra đa phương thức, ngay trong không gian làm việc của mình.
Nó sử dụng ngữ cảnh công việc và tài liệu của bạn để tùy chỉnh phản hồi, hợp tác cùng với việc chỉnh sửa của con người và dựa trên dữ liệu trong không gian làm việc để giảm thiểu các phản hồi không chính xác. Kết quả là AI hoạt động trên nhiều định dạng và quy trình làm việc, mà không yêu cầu các nhóm phải chuyển đổi công cụ hoặc lặp lại ngữ cảnh.
Bạn thậm chí có thể đề cập đến nó trong phần bình luận của công việc bằng cách gõ @brain — giống như khi bạn đề cập đến một đồng nghiệp — để nhận sự trợ giúp cho công việc của mình.
Trí tuệ nhân tạo đại diện (Agentic AI)
Trí tuệ nhân tạo tự chủ(Agentic AI) đề cập đến các hệ thống AI có khả năng lập kế hoạch, thực hiện các công việc đa bước và đưa ra quyết định để đạt được mục tiêu mà không cần sự can thiệp liên tục của con người. Trong khi AI tạo sinh (Generative AI) tạo ra nội dung khi bạn yêu cầu, AI tự chủ chủ động thực hiện. Nó phân chia mục tiêu của bạn thành các bước nhỏ hơn và hoàn thành toàn bộ quy trình làm việc một cách độc lập.
Một số đặc điểm của AI đại lý bao gồm:
- Định hướng mục tiêu: Nó hiểu các mục tiêu tổng thể của bạn và làm việc ngược lại để tạo ra một kế hoạch hành động cụ thể.
- Thực thi đa bước: Nó hoàn thành các quy trình phức tạp, như quy trình onboarding khách hàng mới, mà không cần hướng dẫn từng bước.
- Tích hợp công cụ: Nó kết nối với các hệ thống khác để thu thập thông tin và thực hiện hành động, chẳng hạn như lấy dữ liệu từ bảng tính để cập nhật bảng điều khiển dự án.
- Tự điều chỉnh: Nó có thể nhận biết khi một bước trong kế hoạch của mình thất bại và tự động điều chỉnh phương pháp để vẫn đạt được mục tiêu.
Các xu hướng AI tự động hóa đã thống trị năm 2025
Vào năm 2025, cả các startup giai đoạn đầu và các tập đoàn công nghệ lớn đều đẩy mạnh việc áp dụng AI tự chủ vào thực tiễn:
- Đợt tuyển chọn Y Combinator mùa xuân 2025 có khoảng 70 startup tập trung vào hệ thống tự động, cho thấy niềm tin mạnh mẽ của nhà đầu tư vào các quy trình làm việc tự động.
- Các startup chuyên biệt theo ngành: Các doanh nghiệp chuyên biệt trong lĩnh vực y tế, tài chính và tự động hóa hỗ trợ (ví dụ: Cognition AI, Hippocratic AI, Penciled, Regal. ai) đã chứng minh khả năng tự chủ ở cấp độ đại lý trên nhiều ngành công nghiệp.
- Sự đổi mới trên nền tảng rộng lớn: Các công ty lớn như AWS, Google, Microsoft và Salesforce đã tích hợp các tính năng tự động hóa vào các công cụ doanh nghiệp, từ việc tự động hóa quy trình làm việc đến các trợ lý thông minh nhận biết ngữ cảnh.
- Mua lại các startup AI: Trong lĩnh vực phần mềm doanh nghiệp, xu hướng này thể hiện qua các thương vụ mua lại nhằm thu hẹp khoảng cách giữa kế hoạch và thực thi. Vào tháng 12 năm 2025, ClickUp đã mua lại startup AI lập trình Codegen. Mục tiêu rõ ràng là đẩy nhanh quá trình phát triển ClickUp Super Agents. Những "đại lý" này được thiết kế để hoạt động như đồng nghiệp con người. Chúng có thể phát triển phần mềm, thúc đẩy công việc tiến triển và thực hiện hành động dựa trên ngữ cảnh từ các công việc, tài liệu và cuộc hội thoại của người dùng trong ClickUp, chứ không chỉ dựa trên các lệnh riêng lẻ.
Các Siêu Trợ lý không chỉ tự động hóa. Chúng hiểu, ghi nhớ và hành động dựa trên ngữ cảnh.
Các Siêu Trợ lý không chỉ tự động hóa. Chúng hiểu, ghi nhớ và hành động dựa trên ngữ cảnh.
🧠 Thông tin thú vị: Các Super Agents trong ClickUp sở hữu hơn 500 kỹ năng của con người!
Bạn có thể giao công việc cho họ, @đề cập đến họ trong bình luận, hoặc để họ cập nhật công việc và tóm tắt mà không cần hướng dẫn liên tục. Điều này biến việc phối hợp lặp đi lặp lại thành công việc nền, giúp nhóm của bạn tập trung vào các quyết định có giá trị cao hơn.
Điều này chỉ có thể thực hiện được trong một không gian làm việc tích hợp, nơi trợ lý AI có đầy đủ bối cảnh, loại bỏ sự phân mảnh khiến các công cụ AI độc lập trở nên kém hiệu quả.
🎥 Xem video này để tìm hiểu thêm:
So sánh AI tạo sinh và AI đại lý trong nháy mắt
| Aspect | Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) | Trí tuệ nhân tạo đại diện (Agentic AI) |
|---|---|---|
| Vai trò cốt lõi | Tạo nội dung theo yêu cầu | Thực hiện các hành động để đạt được mục tiêu. |
| Cách thức hoạt động | Trả lời các yêu cầu | Lập kế hoạch và thực hiện các bước một cách độc lập. |
| Mức độ chủ động | Phản ứng | Tích cực |
| Kết quả điển hình | Văn bản, hình ảnh, mã nguồn, tóm tắt | Các quy trình làm việc đã hoàn thành và cập nhật công việc |
| Sự tham gia của con người | Cần thiết cho mọi yêu cầu | Chủ yếu được sử dụng để hướng dẫn hoặc giám sát. |
| Phù hợp nhất cho | Viết, brainstorming, tóm tắt | Phối hợp, tự động hóa, thực hiện đến cùng |
2. AI trong Robot, Y tế và Xe thông minh
Năm nay, AI đã trở nên hiện hữu, vượt ra khỏi phần mềm và bước vào thế giới vật lý. Robot bắt đầu nhận lệnh bằng giọng nói. Thiết bị đeo bắt đầu cung cấp dữ liệu thời gian thực cho các quyết định chăm sóc sức khỏe. Xe hơi tự đưa ra nhiều quyết định hơn.
Khi AI trở nên vật lý, những thách thức lớn nhất đã chuyển từ “Mô hình có thể làm được việc này không?” sang “Các nhóm có thể quản lý mọi thứ xung quanh nó không?”. Kết quả là, chúng ta cũng chứng kiến sự xuất hiện ngày càng nhiều các công cụ quản lý dự án được hỗ trợ bởi AI dành cho các nhóm trong lĩnh vực y tế, công nghệ và ô tô.
🤖 Robot và tự động hóa
Sàn nhà máy và kho hàng đã trở nên thông minh hơn nhiều trong năm nay nhờ sự xuất hiện của robot hình người và robot hợp tác (cobots) tham gia vào công việc cùng với các nhóm con người:
- Tại Nhật Bản, Seven-Eleven đã hợp tác với Telexistence để phát triển robot hình người nhằm giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động trong lĩnh vực bán lẻ và logistics.
- Trong môi trường công nghiệp, các công ty như Accenture và Schaeffler đã bắt đầu thử nghiệm đội robot humanoid đa năng trong các bản sao kỹ thuật số của nhà máy, gợi ý về các dự án thử nghiệm nơi robot hỗ trợ kiểm tra, di chuyển và thực hiện các công việc thường xuyên trên sàn nhà máy và kho hàng.
Nhờ sự kết hợp giữa AI tạo sinh và robotics, bạn nay có thể điều khiển các thiết bị phức tạp bằng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên đơn giản.
Một bước đột phá quan trọng trong nghiên cứu robotics năm 2025 là sự xuất hiện của các mô hình Vision-Language-Action (VLA), như Helix và Gemini Robotics. Các mô hình này kết hợp khả năng nhận thức thị giác với hiểu biết ngôn ngữ, cho phép robot giải thích hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên và thực hiện chúng với các động tác phối hợp.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Đối với các nhóm vận hành và sản phẩm quản lý các dự án phần cứng và phần mềm này, việc phối hợp giữa các bộ phận kỹ thuật, sản xuất và logistics có thể trở thành cơn ác mộng. Việc trễ hạn và giao tiếp kém dẫn đến những trì hoãn tốn kém.
Quản lý các dự án phức tạp từ đầu đến cuối bằng cách sử dụng ClickUp. Theo dõi thông số kỹ thuật phần cứng, quản lý quy trình phê duyệt theo giai đoạn và tóm tắt tài liệu kỹ thuật phức tạp cho các bên liên quan không chuyên môn với ClickUp cho Nhóm Sản phẩm!
⌚️ Y tế và thiết bị đeo
Trong lĩnh vực y tế, AI đã thúc đẩy mọi thứ từ việc phát hiện thuốc đến các kế hoạch điều trị cá nhân hóa. Các thiết bị đeo và thiết bị theo dõi bắt đầu tạo ra luồng dữ liệu liên tục của bệnh nhân, trong khi các mô hình AI giúp phát hiện rủi ro, đề xuất phương pháp điều trị hoặc đẩy nhanh quy trình nghiên cứu. Mục tiêu không phải là thay thế các chuyên gia y tế. Mục tiêu là hỗ trợ đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn.
- Các thiết bị đeo thông minh hiện đang được kết hợp với các thuật toán tiên tiến để phát hiện sớm các bệnh lý. Các nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng các mô hình AI được đào tạo trên dữ liệu từ thiết bị đeo (như điện tâm đồ của Apple Watch) có thể phát hiện các điều kiện cấu trúc của tim với độ chính xác cao.
- Các nhà sản xuất thiết bị đeo đã giới thiệu các sản phẩm như nhẫn thông minh Evie, được trang bị chatbot AI được đào tạo trên hơn 100.000 nguồn tài liệu y khoa. Thiết bị này nhằm cung cấp hướng dẫn sức khỏe dựa trên dữ liệu được đánh giá ngang hàng thay vì các kết quả chung chung.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Các nhóm công nghệ y tế phải đối mặt với một thách thức cân bằng khó khăn: họ cần đổi mới nhanh chóng đồng thời tuân thủ các quy định tuân thủ nghiêm ngặt như HIPAA. Các công cụ dự án truyền thống thường thiếu tính bảo mật và linh hoạt cần thiết cho công việc nhạy cảm này.
Giữ lại hồ sơ rõ ràng về ai đã truy cập gì và khi nào, và quản lý dự án một cách bảo mật với các tính năng Kiểm soát Quyền truy cập và Nhật ký Kiểm tra Nâng cao của ClickUp. Nhận tài liệu cần thiết để tuân thủ với Nhật ký Kiểm tra của ClickUp, cung cấp dữ liệu sự kiện chi tiết và theo dõi mọi thứ từ việc đăng nhập của người dùng đến các thay đổi trong Trường Tùy chỉnh.
Xe tự lái
Các phương tiện tự hành và bán tự hành tiếp tục được cải tiến trong năm 2025, đặc biệt trong các môi trường được kiểm soát như đường cao tốc và khu vực thử nghiệm đô thị.
- Waymo của Alphabet tiếp tục dẫn đầu trong việc triển khai xe taxi tự lái, mở rộng đội xe lên khoảng 2.500 phương tiện và hoàn thành hàng trăm nghìn chuyến đi có thu phí mỗi tuần tại các thành phố như San Francisco, Phoenix và Los Angeles. Đến cuối năm, công ty đã thực hiện hơn 14 triệu chuyến đi, gấp hơn ba lần so với tổng số của năm 2024.
- Các doanh nghiệp nhỏ hơn như Zoox và Avride cũng mở rộng dịch vụ tại một số thành phố, cho thấy đây không chỉ là câu chuyện của Waymo mà là một xu hướng rộng lớn hơn hướng tới các mạng lưới gọi xe tự lái.
- Tesla đã bắt đầu vận hành dịch vụ Robotaxi tại Austin, Texas, thử nghiệm các chuyến đi hoàn toàn tự lái trên đường công cộng.
Đằng sau hậu trường, các hệ thống này dựa vào nhiều lớp AI hoạt động cùng nhau. Chúng cảm nhận thế giới, dự đoán hành vi, lập kế hoạch hành động và thực thi quyết định trong thời gian thực.
3. Sự trỗi dậy của hệ thống dữ liệu không cấu trúc
🧠 Thông tin thú vị: Ước tính rằng 90% dữ liệu của thế giới được tạo ra chỉ trong hai năm qua. Chỉ riêng năm 2025, thế giới dự kiến sẽ tạo ra 181 zettabyte dữ liệu. Một zettabyte tương đương 1.000 exabyte, một tỷ terabyte hoặc một nghìn tỷ gigabyte!
Có thể nói rằng hầu hết các công ty vào năm 2025 không thiếu dữ liệu. Thực tế, họ bị ngập trong dữ liệu. Vấn đề nằm ở nơi dữ liệu đó được lưu trữ. Hầu hết thông tin doanh nghiệp được phân tán trong các tài liệu, email, chuỗi trò chuyện, ghi chú cuộc họp và bản ghi âm. Không được sắp xếp gọn gàng theo hàng và cột. Và không tập trung ở một nơi duy nhất.
Điều này trở thành vấn đề thực sự khi các nhóm cố gắng áp dụng AI vào công việc. Các công cụ AI có thể tạo ra câu trả lời nhanh chóng, nhưng nếu không có quyền truy cập vào thông tin lộn xộn, không cấu trúc, những câu trả lời đó thường thiếu bối cảnh hoặc độ chính xác. Bạn có thể nhận được một câu trả lời, nhưng không phải là câu trả lời đúng.
Đồng thời, các nhóm bắt đầu đầu tư vào các công nghệ giúp dữ liệu này trở nên hữu ích. Các công cụ cho phép tìm kiếm ngữ nghĩa và truy xuất dựa trên ý nghĩa phát triển nhanh nhất trong số các công nghệ hạ tầng AI. Mục tiêu đã chuyển từ lưu trữ thông tin sang thực sự tìm kiếm và sử dụng nó khi cần thiết. Năm 2025, AI cuối cùng đã khiến tất cả thông tin này trở nên có thể tìm kiếm và sử dụng được trên quy mô lớn.
Công nghệ làm nên điều này bao gồm:
- Cơ sở dữ liệu vector: Các cơ sở dữ liệu chuyên biệt này lưu trữ thông tin dưới dạng biểu diễn toán học, cho phép tìm kiếm dựa trên ý nghĩa và ngữ cảnh, chứ không chỉ dựa trên từ khóa — một thị trường dự kiến đạt 7,34 tỷ USD vào năm 2030.
- Mô hình nhúng: Những mô hình này chuyển đổi văn bản, hình ảnh và âm thanh của bạn thành các vectơ có thể tìm kiếm mà cơ sở dữ liệu có thể hiểu được.
- Đồ thị tri thức: Những đồ thị này mô tả mối quan hệ giữa các khái niệm và thực thể khác nhau, giúp AI hiểu cách công việc của bạn kết nối với nhau.
- Retrieval-augmented generation (RAG): Kỹ thuật này kết hợp tìm kiếm với sinh AI để cung cấp các phản hồi chính xác, có cơ sở dựa trên các tài liệu thực tế của bạn.
Vấn đề về sự lan rộng của công việc
Xu hướng này đã phơi bày một vấn đề lớn hơn: Sự phân tán công việc. Kiến thức được phân tán trên quá nhiều công cụ không kết nối, khiến cả con người và AI đều khó có thể nhìn thấy bức tranh toàn cảnh.
Đó là lý do tại sao nhiều nhóm bắt đầu chuyển sang các nền tảng làm việc được hỗ trợ bởi AI tích hợp như ClickUp. Đây là nơi các công việc, tài liệu, cuộc trò chuyện và tệp tin được lưu trữ cùng nhau và có thể tìm kiếm như một thể thống nhất. Khi thông tin được kết nối, AI trở nên hữu ích hơn, câu trả lời đáng tin cậy hơn, và các nhóm dành ít thời gian hơn cho việc tìm kiếm và nhiều thời gian hơn cho công việc thực tế.
📮 ClickUp Insight: Trung bình, một chuyên gia dành hơn 30 phút mỗi ngày để tìm kiếm thông tin liên quan đến công việc — tương đương với hơn 120 giờ mỗi năm bị lãng phí khi lục lọi email, các chủ đề trên Slack và các tệp tin rải rác. Một trợ lý AI thông minh được tích hợp vào không gian làm việc của bạn có thể thay đổi điều đó. Giới thiệu ClickUp Brain. Nó cung cấp thông tin và câu trả lời tức thì bằng cách hiển thị các tài liệu, cuộc hội thoại và chi tiết công việc phù hợp chỉ trong vài giây — giúp bạn ngừng tìm kiếm và bắt đầu công việc. 💫 Kết quả thực tế: Các nhóm như QubicaAMF đã tiết kiệm được hơn 5 giờ mỗi tuần nhờ ClickUp — tương đương hơn 250 giờ mỗi năm cho mỗi người — bằng cách loại bỏ các quy trình quản lý kiến thức lỗi thời. Hãy tưởng tượng nhóm của bạn có thể tạo ra điều gì với thêm một tuần năng suất mỗi quý!
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Bạn có thể tìm kiếm bất kỳ thông tin nào, ở bất kỳ đâu, với tính năng Tìm kiếm Doanh nghiệp AI của ClickUp. Tích hợp tìm kiếm trên toàn bộ nội dung ClickUp của bạn — bao gồm ClickUp Tài liệu, bình luận, công việc và trò chuyện — và thậm chí lấy kết quả từ các ứng dụng kết nối như Figma và GitHub.
4. Dữ liệu tổng hợp
Dữ liệu tổng hợp là thông tin được tạo ra nhân tạo, mô phỏng các mẫu của dữ liệu thực tế mà không chứa bất kỳ thông tin nhạy cảm hoặc riêng tư nào. Đây là giải pháp mạnh mẽ để đào tạo mô hình AI khi dữ liệu thực tế hiếm hoi hoặc bị bảo vệ bởi các quy định về bảo mật như GDPR.
- Năm 2025, chất lượng dữ liệu tổng hợp đã được cải thiện đáng kể, dẫn đến việc áp dụng rộng rãi trong các trường hợp sử dụng quan trọng, từ việc tạo ra các tình huống biên cho xe tự lái đến việc mở rộng tập dữ liệu hình ảnh y tế mà không làm lộ thông tin bảo mật của bệnh nhân.
- Các tín hiệu thị trường cũng phản ánh sự chuyển đổi này. Năm 2025, thị trường dữ liệu tổng hợp toàn cầu có giá trị khoảng $486 triệu, với dự báo tăng trưởng mạnh mẽ trong những năm tới.
5. Phần cứng và hạ tầng AI
Những tiến bộ đáng kinh ngạc của AI vào năm 2025 được thúc đẩy bởi một cuộc cách mạng về phần cứng.
- Thị trường chip AI – bao gồm GPU, NPU và chip tùy chỉnh – đã tăng trưởng nhanh chóng, với ước tính đạt khoảng $203 tỷ vào năm 2025 khi nhu cầu về khối lượng công việc AI bùng nổ.
- NVIDIA đã giới thiệu các kiến trúc GPU mới được thiết kế để tăng tốc cả quá trình đào tạo mô hình và suy luận trên các trung tâm dữ liệu. Đồng thời, AMD đã ra mắt các hệ thống AI quy mô rack được thiết kế cho băng thông bộ nhớ cao hơn và khả năng mở rộng dễ dàng trong các triển khai quy mô lớn.
Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây cũng đóng vai trò quan trọng.
- Tại sự kiện re:Invent 2025, AWS đã công bố các chip tùy chỉnh và công cụ mới để giúp các công ty vận hành các mô hình AI quy mô lớn một cách hiệu quả hơn.
- Tsavorite Scalable Intelligence đã ghi nhận hơn $100 triệu đơn đặt hàng trước cho các chip AI linh hoạt được thiết kế để hỗ trợ một phạm vi rộng của khối lượng công việc khác nhau.
Cùng nhau, những tiến bộ này đã khiến các mô hình AI lớn hơn, nhanh hơn trở nên dễ tiếp cận và thực tiễn hơn, hỗ trợ mọi thứ từ hệ thống tự động đến phân tích doanh nghiệp hàng ngày.
6. Quản trị AI, Đạo đức và Quy định
Khi AI trở nên mạnh mẽ hơn, nhu cầu về quản trị và quy định AI trở nên cấp thiết. Năm nay chứng kiến việc triển khai các khung pháp lý quan trọng như Luật AI của EU ( với các quy định có hiệu lực từ tháng 2 năm 2025 ) và các quy tắc mới nổi tại Hoa Kỳ, tất cả đều tập trung vào việc đảm bảo AI được phát triển và triển khai một cách có trách nhiệm.
Các lĩnh vực chính của quản trị AI bao gồm:
- Phân loại rủi ro: Phân loại các hệ thống AI dựa trên mức độ tiềm ẩn gây hại của chúng.
- Yêu cầu về tính minh bạch: Ghi chép cách các hệ thống AI đưa ra quyết định của mình.
- Kiểm tra thiên vị: Kiểm tra tích cực các kết quả đầu ra của AI để đảm bảo chúng không tạo ra kết quả bất công hoặc phân biệt đối xử.
- Giám sát của con người: Duy trì mức độ kiểm soát phù hợp của con người đối với các quyết định AI có rủi ro cao.
Đối với các nhóm triển khai AI, bối cảnh mới này tạo ra những thách thức đáng kể. Bạn hiện phải đối mặt với các yêu cầu tuân thủ ngày càng tăng và trách nhiệm không rõ ràng. Ai sẽ chịu trách nhiệm khi AI mắc lỗi? Làm thế nào để ghi chép quá trình ra quyết định của AI cho các kiểm toán viên?
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Xây dựng quy trình quản trị AI trực tiếp trong ClickUp để tối ưu hóa tuân thủ và quản lý rủi ro. Tạo danh sách tổng hợp tất cả hệ thống AI, theo dõi các công việc tuân thủ, quản lý đánh giá rủi ro và duy trì hồ sơ kiểm toán đầy đủ — tất cả trong ClickUp. Đảm bảo chỉ nhân viên được ủy quyền mới có thể truy cập các mô hình AI hoặc dữ liệu nhạy cảm thông qua các Kiểm soát Quyền truy cập của ClickUp. Có được sự minh bạch hoàn toàn về thông tin mà AI của bạn đang truy cập, vì ClickUp Brain hoạt động trên dữ liệu của bạn trong Không gian Làm việc bảo mật của bạn.
7. Trí tuệ nhân tạo (AI) và An ninh mạng
Trong lĩnh vực an ninh mạng, AI đã chứng minh là con dao hai lưỡi vào năm 2025. Mặt tích cực, nó đã củng cố hệ thống phòng thủ thông qua việc phát hiện mối đe dọa nhanh hơn và tự động hóa phản ứng với các sự cố. Mặt khác, nó đã cung cấp cho kẻ tấn công những cách thức mới để mở rộng quy mô tấn công.
- Email lừa đảo do AI tạo ra ngày càng khó phát hiện.
- Công nghệ deepfake ngày càng trở nên chân thực hơn.
- Các cuộc tấn công từng mất hàng ngày để lập kế hoạch nay có thể được triển khai chỉ trong vài phút.
Tất nhiên, các tổ chức đã có phản ứng. Một nghiên cứu ngành năm 2025 cho thấy 68% doanh nghiệp đã đầu tư vào các giải pháp bảo vệ dựa trên AI, như hệ thống phát hiện và phản ứng tự động hóa với các cuộc tấn công lừa đảo, để đối phó với những mối đe dọa này.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Tạo điều kiện công bằng cho nhóm vận hành bảo mật của bạn với ClickUp. Quản lý toàn bộ quy trình phản ứng sự cố tại một nơi duy nhất và kích hoạt ngay lập tức các kịch bản phản ứng khi phát hiện mối đe dọa bằng ClickUp tự động hóa. Theo dõi các chỉ số mối đe dọa quan trọng theo thời gian thực và giúp các nhà phân tích nhanh chóng tổng hợp báo cáo sự cố và nguồn tin tình báo mối đe dọa với ClickUp bảng điều khiển và ClickUp Brain.
Cách tận dụng các xu hướng AI trong quy trình làm việc của bạn
Hầu hết các nhóm đều nhận thức được tầm quan trọng của AI. Điều khó khăn hơn là biết cách tích hợp nó vào công việc mà không lãng phí thời gian và tiền bạc. Việc áp dụng AI mà không có kế hoạch thường dẫn đến sự混亂, quá tải công cụ và kết quả không như mong đợi.
Chìa khóa cho một quá trình chuyển đổi AI thành công là bắt đầu từ những bước nhỏ và tạo đà phát triển. Thay vì cố gắng làm mọi thứ cùng lúc, hãy tập trung vào các trường hợp sử dụng có tác động cao, rủi ro thấp mang lại giá trị ngay lập tức. Tập trung công việc của bạn vào ít nền tảng hơn nhưng kết nối chặt chẽ hơn để cung cấp cho AI bối cảnh cần thiết để thực sự hữu ích.
Dưới đây là một số bước cụ thể bạn có thể thực hiện ngay hôm nay:
- Kiểm tra bộ công cụ của bạn: Xác định những công cụ không kết nối đang tạo ra các "hộp đen" thông tin.
- Tập trung vào bối cảnh: Di chuyển công việc của bạn vào một nền tảng duy nhất, tích hợp, nơi AI của bạn có thể nhìn thấy bức tranh toàn cảnh.
- Bắt đầu với tóm tắt: Sử dụng AI để tóm tắt các tài liệu dài hoặc biên bản cuộc họp là một điểm khởi đầu có rủi ro thấp nhưng mang lại giá trị cao.
- Ghi chép việc sử dụng AI: Giữ một bản ghi đơn giản về nơi và cách nhóm của bạn sử dụng AI để chuẩn bị cho các yêu cầu quản lý trong tương lai.
Các bước này giúp các nhóm xây dựng sự tự tin với AI đồng thời tránh được sự phức tạp không cần thiết.
Tại sao sự bùng nổ của AI trở thành vấn đề vào năm 2025
Khi việc áp dụng AI ngày càng gia tăng, nhiều công ty đã mở rộng quy mô thay vì tập trung vào chất lượng. Các công cụ mới được triển khai nhanh chóng, thường không có quyền sở hữu rõ ràng hoặc chiến lược cụ thể. Kết quả là hiện tượng "AI Sprawl": một bộ sưu tập ngày càng lớn các công cụ, mô hình và nền tảng AI không liên kết, phân tán khắp các nhóm.
Ban đầu, điều này có vẻ sáng tạo. Theo thời gian, nó trở nên mệt mỏi.
Một cuộc khảo sát của ClickUp vào năm 2025 với hơn 1.000 nhân viên làm việc với kiến thức cho thấy mặc dù các công ty đã đầu tư vào hàng chục công cụ AI, nhưng phần lớn nhân viên chỉ sử dụng thường xuyên từ một đến bốn công cụ. Gần một nửa số nhóm đã từ bỏ các công cụ AI mà họ đã áp dụng trong vòng một năm qua. Nhiều người tham gia khảo sát cho biết họ sẽ cảm thấy thờ ơ — hoặc thậm chí nhẹ nhõm — nếu một số công cụ bị loại bỏ.
Bài học rút ra rất rõ ràng: việc sử dụng nhiều AI hơn không tự động đồng nghĩa với công việc tốt hơn.
Sự chuyển đổi từ sự bùng nổ AI sang sự tập trung AI
Những trải nghiệm này đã thúc đẩy các nhóm phải xem xét lại cách tiếp cận của mình. Thay vì tích hợp thêm nhiều công cụ, nhiều tổ chức bắt đầu tích hợp AI vào các nền tảng nơi công việc đã diễn ra. AI bối cảnh trở thành kim chỉ nam.
Sự chuyển đổi này đánh dấu bước chuyển sang các không gian làm việc AI tích hợp: môi trường nơi các công việc, tài liệu, cuộc hội thoại và dữ liệu được tích hợp chặt chẽ, và AI được tích hợp trực tiếp vào quy trình làm việc hàng ngày thay vì được thêm vào như một lớp phủ bên ngoài.
Và ClickUp chính là minh chứng cho sự chuyển đổi đó.
Thay vì cung cấp AI như một tiện ích bổ sung độc lập, nó tích hợp AI trực tiếp vào không gian làm việc nơi các nhóm lập kế hoạch, hợp tác và thực thi.
| Thách thức | Cách tiếp cận truyền thống | Môi trường làm việc AI tích hợp (ClickUp) |
|---|---|---|
| Sáng tạo nội dung | Công cụ viết AI độc lập | ClickUp Brain tạo nội dung theo ngữ cảnh |
| Ghi chú cuộc họp | Ứng dụng chuyển đổi văn bản độc lập | AI Notetaker tự động tạo công việc |
| Tìm kiếm kiến thức | Tìm kiếm nhiều công cụ | Tìm kiếm AI trong doanh nghiệp trên tất cả các công việc |
| Tự động hóa công việc | Thiết lập thủ công trên các công cụ | Tự động hóa ngôn ngữ tự nhiên + Siêu đại lý trong một nền tảng duy nhất |
Với ClickUp, các nhóm có thể truy cập cả AI tạo sinh và AI đại lý trong một nền tảng duy nhất.
- ClickUp Brain tạo nội dung, tóm tắt công việc và trả lời câu hỏi, trong khi Super Agents tự động hóa các công việc trên các dự án và nhiệm vụ.
- Tìm kiếm AI doanh nghiệp hiển thị thông tin từ tài liệu, công việc, bình luận và các công cụ tích hợp như Google Drive và Figma, trong khi các tính năng kiểm soát cấp doanh nghiệp hỗ trợ bảo mật và quản trị.
Cách tiếp cận này hoàn toàn khác biệt so với việc sử dụng các công cụ AI riêng lẻ. Nó cung cấp cho AI bối cảnh cần thiết để thực sự hữu ích và giúp các nhóm quản lý ít hệ thống hơn.
Với ClickUp, bạn có được một hệ thống năng suất được hỗ trợ bởi AI hoàn chỉnh trong một nền tảng duy nhất, với các tính năng như AI Notetaker cho cuộc họp, ClickUp Talk to Text cho lệnh giọng nói, và truy cập vào nhiều mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm các mô hình mới nhất từ Claude, Gemini và ChatGPT.
Điều này có ý nghĩa gì đối với tương lai của công việc?
Tương lai của công việc không phải là thay thế con người bằng AI. Đó là việc nâng cao khả năng của con người và tự động hóa những công việc nhàm chán cản trở sự đổi mới.
Các nhóm áp dụng không gian làm việc AI tích hợp, nơi con người và các tác nhân AI hợp tác với đầy đủ bối cảnh, sẽ vượt xa những nhóm vẫn đang phải xoay xở với hàng chục công cụ rời rạc.
Đó là cách các nhóm vượt qua tình trạng lan tràn công việc, lan tràn ngữ cảnh và lan tràn AI, và bắt đầu thu được giá trị thực sự từ AI.
Hãy thử ClickUp miễn phí để tự mình trải nghiệm điều này.
Câu hỏi thường gặp (FAQs)
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) tạo ra nội dung mới như văn bản hoặc hình ảnh khi bạn yêu cầu, trong khi trí tuệ nhân tạo tự động (Agentic AI) có thể tự động lập kế hoạch và thực hiện các công việc nhiều bước để đạt được mục tiêu một cách độc lập.
Đối với các nhà quản lý dự án, những xu hướng có tác động lớn nhất bao gồm AI tự động hóa (agentic AI) để tự động hóa các công việc phối hợp, tìm kiếm dữ liệu không cấu trúc (unstructured data search) để tìm kiếm thông tin nhanh chóng, và các công cụ quản trị AI (AI governance tools) để đảm bảo việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm.
Bạn có thể bắt đầu bằng cách sử dụng các tính năng AI đã được tích hợp sẵn trong các công cụ bạn sử dụng hàng ngày, như ClickUp Brain. Hãy tập trung vào các tính năng miễn phí hoặc đã bao gồm sẵn cho các công việc như tóm tắt tài liệu trước khi đầu tư vào các công cụ AI chuyên biệt, độc lập.
Nhìn về tương lai, dự kiến AI có khả năng tự chủ sẽ trở nên mạnh mẽ hơn, xử lý AI sẽ diễn ra nhiều hơn trên các thiết bị biên thay vì trên đám mây, và các khung pháp lý mới tiếp tục được hình thành.