Recap Google Cloud Next ’26 Day 1: Chiến lược vận hành AI vào quy trình doanh nghiệp thực tế

Cộng đồng doanh nghiệp toàn cầu đã trải nghiệm và khai thác những tiềm năng to lớn mà AI tạo sinh mang lại trong suốt hai năm qua. Dù vậy, khi làn sống ban đầu dần hạ nhiệt, một bài toán thực tế được đặt ra cho các nhà lãnh đạo: Làm thế nào để chuyển những use case thử nghiệm ấn tượng thành giá trị kinh doanh đo lường được? Quy trình nào giúp AI trở thành động lực tăng trưởng thay vì chỉ là một khoản đầu tư hao phí?

Vừa qua tại Las Vegas, sự kiện Google Cloud Next ’26 đã mang đến những câu trả lời thiết thực cho các vấn đề trên. Lấy trọng tâm là “Vận hành thực tế”, Google tập trung thiết lập một hệ sinh thái sẵn sàng triển khai ở quy mô lớn, thay vì chỉ dừng lại ở những viễn cảnh mang tính định hướng. Nội dung dưới đây sẽ phân tích các xu hướng chuyển dịch chiến lược từ Day 1 của sự kiện, gợi ý cách thức doanh nghiệp Việt Nam khai thác nền tảng Google Cloud nhằm tạo đà bứt phá.

1. Tầm nhìn chiến lược: Không đơn thuần là tính năng, AI là Năng lực vận hành

Ông Thomas Kurian, CEO của Google Cloud, nhấn mạnh trong phiên khai mạc rằng một nền tảng thống nhất là điều kiện cần để AI tạo ra sức ảnh hưởng ở cấp độ doanh nghiệp. Cụ thể, nền tảng này phải hội tụ đủ: (i) hạ tầng tính toán tối ưu cho AI, (ii) mô hình được kết nối với dữ liệu của doanh nghiệp, (iii) các ứng dụng và AI Agent có thể thực thi các quy trình kinh doanh một cách tự chủ, và (iv) được trang bị lớp bảo mật phù hợp. Mô hình này cũng chính là cách Google đang áp dụng để vận hành cho các sản phẩm tỷ người dùng như Search, YouTube, Chrome hay Android.

Nếu trước đây AI thường được nhìn nhận như một tính năng bổ sung, thì tại Next ’26, Google đã đánh giá AI không còn là một tính năng đơn lẻ. Thay vào đó, AI được định vị là một năng lực vận hành mới của doanh nghiệp. Cụ thể hơn, thay vì chỉ tìm kiếm một công cụ hỗ trợ tạo báo cáo, viết nội dung hay tra cứu, doanh nghiệp cần xây dựng một hệ sinh thái nơi AI trực tiếp tham gia vào luồng công việc hằng ngày, kết nối liền mạch với dữ liệu, quy trình, nhân sự và định hướng kinh doanh.

Sự khác biệt giữa việc “ứng dụng AI” và “vận hành doanh nghiệp bằng AI” được thể hiện rất rõ tại đây. Trước đó, phần lớn doanh nghiệp chỉ thử nghiệm AI qua các trợ lý nội bộ, chatbot hay công cụ hỗ trợ cá nhân. Tuy nhiên, để kiến tạo giá trị bền vững, các doanh nghiệp buộc phải tiến xa hơn bằng cách đưa AI vào dữ liệu thật, bài toán thật và những quy trình nghiệp vụ thực tế.

2. Nền tảng quản trị AI Agent quy mô lớn: Gemini Enterprise

Năm 2026 được xem là kỷ nguyên của các AI Agent, tiếp nối sự bùng nổ của Chatbot trong năm 2025. Nền tảng Gemini Enterprise Agent Platform, chính thức được ra mắt bởi Google, hỗ trợ doanh nghiệp phát triển, triển khai cũng như quản trị tối ưu các tác nhân AI trên quy mô lớn. Giờ đây, các doanh nghiệp có thể quản lý toàn bộ vòng đời của agent từ lúc khởi tạo đến khi đi vào vận hành thông qua một hệ thống tập trung, thay vì xây dựng các bot hay mô hình đơn lẻ rời rạc.

Từ góc độ triển khai, nhiều cấu phần đa dạng đã được Google giới thiệu để đáp ứng các nhu cầu riêng biệt. Đối với định hướng low-code, Agent Studio cung cấp phương pháp tiếp cận trực quan. Trong khi đó, Agent Development Kit (ADK) lại là công cụ đắc lực cho đội ngũ kỹ sư theo đuổi phương pháp code-first. Để các agent duy trì trạng thái xử lý liên tục và hoạt động ổn định trong thời gian dài, Agent Runtime đã được tái thiết kế. Đi kèm với đó là Memory Bank, cho phép agent nắm bắt ngữ cảnh xuyên suốt thay vì chỉ đưa ra phản hồi ngắn hạn như chatbot truyền thống.

Giải pháp này thể hiện tính ứng dụng thực tiễn cao trong môi trường doanh nghiệp. Trước kia, việc thiết lập một chatbot nội bộ nhằm tra cứu thông tin là tương đối phổ biến. Tuy nhiên, hiện tại nhu cầu đã vượt xa mức đó: doanh nghiệp cần những agent đủ sức theo dõi trạng thái công việc, xử lý quy trình, ghi nhớ bối cảnh và tương tác chéo giữa nhiều hệ thống. Chính lúc này, vai trò của một nền tảng quản trị AI chuyên nghiệp trở nên đặc biệt quan trọng.

3. Chuyển hóa Dữ liệu thành Insight mang tính ngữ cảnh với Agentic Data Cloud

"Reasoning without context is just a guess” – suy luận mà không có ngữ cảnh thì chỉ là phỏng đoán, là một trong những quan điểm nổi bật nhất tại sự kiện. Xuất phát từ thực tế đó, Google đã ra mắt Agentic Data Cloud, đánh dấu một định hướng phát triển mới cho các nền tảng dữ liệu trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.

Mục tiêu cốt lõi của Agentic Data Cloud là hỗ trợ AI diễn giải chuẩn xác dữ liệu nội bộ dựa trên các bối cảnh kinh doanh đặc thù. Vượt xa khỏi chức năng lưu trữ thông thường, kiến trúc này tập trung vào việc tổ chức thông tin, gán nhãn ngữ nghĩa, bổ sung siêu dữ liệu và liên kết đa dạng nguồn dữ liệu, từ đó tạo điều kiện để các agent khai thác thông tin với độ chuẩn xác cao.

Nhiều thành phần công nghệ nổi bật cũng được Google công bố song song. Cụ thể, Knowledge Catalog giúp thiết lập một bức tranh ngữ cảnh đồng nhất trên toàn hệ thống; Object Context API cùng Smart Storage hỗ trợ bổ sung siêu dữ liệu và dán nhãn tệp tin tự động; Data Agent Kit được thiết kế riêng cho việc phân tích dữ liệu. Ngoài ra, giải pháp Cross-Cloud Lakehouse cho phép thực hiện truy vấn chéo giữa nhiều nền tảng đám mây mà không đòi hỏi sao chép dữ liệu, kết hợp cùng Lightning Engine for Apache Spark, mang lại tốc độ xử lý nhanh gấp 4,5 lần so với các hệ thống mã nguồn mở.

Tình trạng phân mảnh dữ liệu đang là nút thắt của rất nhiều doanh nghiệp. Thông tin không thiếu nhưng lại nằm rải rác trên các hệ thống CRM, ERP, email, kho tài liệu nội bộ hay các báo cáo bán hàng. AI sẽ gặp khó trong việc cung cấp các phản hồi đáng tin cậy nếu thiếu đi một chiến lược dữ liệu bài bản. Trái lại, một khi thông tin được sắp xếp khoa học và đặt vào đúng ngữ cảnh, AI sẽ phát huy tối đa năng lực phân tích, tự động hóa và đưa ra các đề xuất quản trị.

4. Khai phóng tiềm năng AI nhờ sức mạnh từ hạ tầng thế hệ mới AI Hypercomputer

Phần giới thiệu về AI Hypercomputer cũng là một trọng tâm đáng chú ý trong Day 1. Qua đó, Google một lần nữa khẳng định rằng việc triển khai AI ở quy mô doanh nghiệp không chỉ xoay quanh các bài toán về mô hình. Trên thực tế, hiệu năng sử dụng AI trong dài hạn, mức độ tối ưu chi phí và khả năng mở rộng hệ thống đều phụ thuộc chặt chẽ vào nền tảng hạ tầng bên dưới.

Chip TPU thế hệ thứ 8 được Google ra mắt với hai định hướng chuyên biệt. Cụ thể, dòng TPU 8i được thiết kế để phục vụ quá trình suy luận, tức là phục vụ quá trình chạy AI trong thực tế, và TPU 8t tập trung vào tác vụ huấn luyện mô hình. Phương pháp thiết kế phân tách này cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa nhu cầu vận hành và huấn luyện AI hiện nay, đòi hỏi các doanh nghiệp phải lựa chọn hạ tầng tương ứng cho mỗi mục tiêu cụ thể.

Tốc độ tiến hóa của hạ tầng AI còn được minh chứng rõ nét qua những thông số kỹ thuật ấn tượng mà Google vừa công bố. Cụ thể, dòng TPU 8t đạt hiệu năng xử lý gấp 3 lần so với thế hệ Ironwood, đồng thời tối ưu hóa năng lượng với hiệu suất trên mỗi watt tăng gấp đôi. Trong khi đó, TPU 8i lại mang đến bước tiến lớn về tính kinh tế khi cải thiện tới 80% hiệu năng trên mỗi chi phí (performance per dollar) cho các tác vụ suy luận. Song hành với sức mạnh tính toán là những nâng cấp về mạng lưới và lưu trữ như Virgo Network or Google Cloud Managed Lustre, cho phép đẩy thông lượng dữ liệu lên tới 10 terabytes/giây. 

Với doanh nghiệp, cốt lõi của AI không dừng lại ở việc “có hoạt động hay không”, mà nằm ở khả năng “vận hành tối ưu hiệu suất”. Sự thiếu hụt về năng lực hạ tầng sẽ kéo theo những rào cản về khả năng mở rộng, gia tăng độ trễ và đội chi phí duy trì. Do đó, ngay từ giai đoạn khởi tạo, chiến lược dữ liệu, Cloud và AI cần được quy hoạch song song một cách đồng bộ.

5. Bảo mật đa lớp và Quản trị rủi ro: Nền tảng vững chắc cho sự phát triển của AI

Chủ đề bảo mật trong khuôn khổ Day 1 đã đánh dấu mốc cho sự trưởng thành của AI trong doanh nghiệp. Tốc độ vận hành được đẩy mạnh nhờ AI cũng đồng nghĩa với việc rủi ro an ninh mạng mở rộng hơn về quy mô và mức độ phức tạp. Chính vì thế, thay vì đóng vai trò như một lớp vá lỗi sau cùng, bảo mật phải trở thành thành phần lõi được thiết lập trực tiếp vào cấu trúc hệ thống ngay từ những bước đầu.

Để tối ưu và tự động hóa công tác quản trị rủi ro, Google đã giới thiệu các AI agent chuyên trách trong hệ thống Google Security Operations. Các agent này bao gồm Threat Hunting agent chuyên rà soát các mối đe dọa, Third-Party Context agent phân tích rủi ro ngoại vi và Detection Engineering agent hỗ trợ cấu hình quy tắc phát hiện xâm nhập. Hơn thế nữa, sự kết hợp cùng Wiz trên nền tảng Google Cloud giúp gia tăng phạm vi bảo vệ cho toàn bộ hệ sinh thái AI, bao trùm từ mã nguồn đến các ứng dụng được khởi tạo bởi trí tuệ nhân tạo.

Đối với các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành đòi hỏi tiêu chuẩn tuân thủ nghiêm ngặt và xử lý dữ liệu nhạy cảm như dịch vụ khách hàng, giáo dục, bán lẻ hay tài chính, định hướng này đóng vai trò quan trọng. Quá trình triển khai AI với tốc độ cao là yêu cầu thiết yếu nhằm củng cố lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, tính bền vững của lộ trình chuyển đổi số chỉ được đảm bảo khi các bước tiến này diễn ra dưới một cơ chế kiểm soát rủi ro minh bạch và chặt chẽ.

6. Đưa AI vào luồng công việc thực tế thông qua Workspace Intelligence

Song song với các chuẩn mực bảo mật, Workspace Intelligence tiếp tục được Google tối ưu hóa nhằm gia tăng hiệu suất làm việc. Với vai trò là nền tảng AI tích hợp, Workspace Intelligence hỗ trợ khai thác và liên kết dữ liệu đồng bộ xuyên suốt từ Drive, Slides, Sheets đến Docs và Gmail. Qua đó, Google định hướng nâng cấp Workspace từ một bộ công cụ làm việc nhóm thông thường trở thành không gian tương tác chủ động, cho phép AI tham gia trực tiếp và đẩy nhanh tiến độ xử lý nghiệp vụ.

Thông qua những bổ sung chiến lược như Gemini Enterprise Projects, hệ thống có khả năng lưu trữ ngữ cảnh dự án dài hạn. Điều này hỗ trợ AI tổng hợp toàn bộ lịch sử và quá trình phát triển của dự án thay vì chỉ thực thi các tác vụ ngắt quãng. Mặt khác, tư duy ứng dụng linh hoạt của Google cũng được thể hiện rõ qua mức độ tương thích với hệ sinh thái Microsoft 365, tạo điều kiện thuận lợi cho các môi trường công nghệ hybrid.

Mức độ ứng dụng thực tế của AI đối với doanh nghiệp chỉ đạt trạng thái tối ưu khi công nghệ này song hành cùng công việc thường ngày của đội ngũ nhân sự. Bằng cách tập trung xử lý những bài toán thiết thực như quản lý dự án tập trung, hỗ trợ soạn thảo hay tóm tắt tài liệu, các doanh nghiệp sẽ dễ dàng thúc đẩy sự tiếp nhận trong nội bộ, từ đó thu về những kết quả đo lường được trong thời gian ngắn.

7. Đồng hành cùng Gimasys triển khai chiến lược AI tại thị trường Việt Nam

Tại thị trường Việt Nam, rào cản lớn nhất của các doanh nghiệp thường không nằm ở khâu tiếp cận thông tin công nghệ. Khó khăn thực sự xuất phát từ quá trình thiết lập lộ trình triển khai sát với đặc thù quy mô, định hướng kinh doanh và hiện trạng hạ tầng dữ liệu của từng doanh nghiệp. Trong bối cảnh đó, sự tham gia của một đối tác đồng hành trong việc tư vấn và thực thi chiến lược đóng vai trò trọng yếu.

Trải qua hơn hai thập kỷ hoạt động trong mảng tư vấn chuyển đổi số, Gimasys đã thiết lập một hệ sinh thái năng lực toàn diện về Data, Cloud và AI. Dựa trên định hướng chiến lược “One Gimasys”, Gimasys tập trung vào việc liên kết đồng bộ các lớp công nghệ — từ hệ thống CRM, ERP, BI đến AI và API — nhằm hỗ trợ doanh nghiệp khai thác tối đa giá trị từ những nền tảng hiện hữu.

Vị thế Google Cloud Premier Partner đầu tiên tại Việt Nam không đơn thuần là sự ghi nhận về mặt chuyên môn, mà còn khẳng định năng lực giải quyết các bài toán chuyển đổi số chuyên sâu trên hệ sinh thái Google Cloud. Bắt tay hợp tác chiến lược cùng Google từ năm 2011, Gimasys đã tích lũy bề dày kinh nghiệm thực tiễn qua hơn 1.000 dự án đa lĩnh vực, đồng thời luôn bám sát các tiêu chuẩn và best practices quốc tế do hãng đề ra.

Phương pháp tư vấn của Gimasys giúp các doanh nghiệp vạch ra lộ trình thực thi chi tiết đi từ chiến lược AI bao quát, qua đó duy trì khả năng kiểm soát vận hành, tối ưu ngân sách và tạo đà cho các kế hoạch mở rộng về sau. Đặc biệt, sở hữu giải thưởng Google Cloud Partner of the Year 2024 chính là minh chứng cho năng lực thực chiến của Gimasys cũng như sự tín nhiệm từ Google trong mảng dịch vụ tư vấn giải pháp Cloud hiện tại.

Lộ trình vận hành tối ưu cho doanh nghiệp trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo

Các thông tin từ sự kiện xác nhận trí tuệ nhân tạo đã thực sự tiến vào chu kỳ vận hành thực tế trên quy mô lớn và tạo ra những tác động kinh doanh rõ rệt. Nhằm bắt nhịp với xu thế này, các doanh nghiệp cần thiết lập một định hướng đồng nhất xoay quanh ba yếu tố cốt lõi:

Đầu tiên, nền tảng dữ liệu và hạ tầng cần được ưu tiên hàng đầu, vì sự yếu kém trong kiến trúc phần cứng sẽ trực tiếp kìm hãm quá trình nhân rộng vận hành. Cùng với đó, hiệu quả đầu tư sẽ được quyết định bởi việc lựa chọn chính xác các bài toán nghiệp vụ (use case), ví dụ như tự động hóa tổng hợp báo cáo hay gia tăng năng lực cộng tác. Cuối cùng, yếu tố bảo mật và quản trị rủi ro phải được tích hợp xuyên suốt nhằm duy trì sự phát triển ổn định.

Chìa khóa thành công trong giai đoạn tiếp theo nằm ở việc kiến tạo một nền tảng quản trị đủ tốt, hỗ trợ AI tương tác liền mạch với các quy trình, đội ngũ và kho dữ liệu nội bộ. Dưới định vị đối tác cấp cao, Gimasys cam kết sát cánh cùng cộng đồng doanh nghiệp Việt Nam trên chặng đường chuyển đổi các tiềm năng công nghệ thành giá trị nghiệp vụ thiết thực.

Để nhận được sự tư vấn chuyên sâu về lộ trình ứng dụng Cloud Data và AI Agent đạt chuẩn quốc tế, liên hệ với Gimasys ngay hôm nay.