Trong nhiều doanh nghiệp, câu chuyện đang diễn ra khá giống nhau: công ty mua hoặc đăng ký thêm một công cụ AI, các phòng ban háo hức dùng thử, lãnh đạo muốn công ty cũng phải có AI giống như các doanh nghiệp khác – và rồi phần việc nặng nề nhất lại dồn về cho đội ngũ kĩ thuật, công nghệ thông tin (IT) của công ty.
Đội IT phải chọn công cụ, thiết lập hệ thống, phân quyền, lo bảo mật, xử lý lỗi, hỗ trợ người dùng. Nhưng IT thường không được quyền quyết định AI sẽ được dùng cho việc gì, áp vào quy trình nào, dữ liệu đưa cho AI có phù hợp hay không. Dần dần, IT dễ bị biến thành “người dọn rác AI”, phải đi xử lý hậu quả, sửa chữa lỗi và dọn dẹp những thử nghiệm AI làm chưa tới nơi tới chốn, thay vì được tham gia từ đầu để định hình cách doanh nghiệp triển khai AI.
Bài viết này nhìn câu chuyện AI từ góc độ của IT, giải thích vì sao lại xảy ra tình trạng đó, và gợi ý một hướng làm khác: xây một cách làm việc chung với AI cho toàn công ty, thay vì để mỗi nơi ôm một công cụ AI riêng lẻ rồi bắt IT đứng ra gánh hết hậu quả.
IT đang phải gánh những việc gì khi công ty dùng AI?
Khi công ty bắt đầu đưa các công cụ AI vào sử dụng, đội IT thường là nhóm phải chạy nhiều nhất. IT phải kiểm tra xem công cụ đó có an toàn không, có rủi ro về bảo mật hay rò rỉ dữ liệu hay không. Sau đó, IT phải tích hợp công cụ AI với các hệ thống đang dùng trong công ty, từ tài khoản người dùng đến các phần mềm khác.
Tiếp theo, IT phải tạo tài khoản, phân quyền, thiết lập đăng nhập một lần (SSO) để mọi người trong công ty có thể dùng. Khi hệ thống chậm, lỗi hoặc trả kết quả sai, người dùng lại gọi IT hỗ trợ. Nhiều câu hỏi kiểu “AI hoạt động thế nào?”, “Sao hôm qua nó trả kết quả thế này, hôm nay trả khác?” cũng thường được đẩy về IT.
Trong khi đó, những quyết định quan trọng lại thường không thuộc về IT. IT không phải là người quyết định AI sẽ dùng cho quy trình nào trong công ty, dùng để làm việc gì cụ thể. IT cũng không phải là bên chốt xem dữ liệu nào được phép đưa vào AI, dữ liệu nào nhạy cảm cần hạn chế. Tiêu chuẩn thế nào là kết quả AI “đạt” hay “không đạt”, và ai chịu trách nhiệm nếu AI trả lời sai gây rủi ro cho khách hàng, cho kinh doanh… cũng hiếm khi do IT quyết định.
Cuối cùng, IT rơi vào thế chịu trách nhiệm về mặt kỹ thuật, nhưng lại không kiểm soát được cách AI thực sự được sử dụng trong doanh nghiệp.
Một báo cáo cuối tháng 8/2025 của công ty nền tảng phân phối nội dung Fastly, khảo sát gần 800 lập trình viên, cho thấy 95% phải dành thêm thời gian để sửa lại phần code do AI tạo ra, và phần lớn gánh nặng rơi vào các kỹ sư cấp cao. Câu chuyện này không chỉ đúng với lập trình viên, mà cũng rất giống với đội IT khi phải liên tục dọn rác cho những thử nghiệm AI rời rạc trong doanh nghiệp.
Vì sao IT dễ bị biến thành “người dọn rác AI”?
Có một số lý do rất hay gặp trong doanh nghiệp.
Thứ nhất, nhiều nơi vẫn xem AI chỉ là một loại phần mềm công nghệ, nên mặc định giao hết cho IT. Cách nghĩ thường là: AI là công cụ, công cụ thì để IT lo. Nhưng AI không chỉ là một chương trình chạy trên máy tính. AI liên quan trực tiếp đến dữ liệu của công ty, quy trình làm việc, trải nghiệm khách hàng và cả rủi ro kinh doanh. Nếu chỉ một mình IT gánh hết mọi chuyện liên quan đến AI trong khi không hiểu rõ bối cảnh và tác vụ, chuyên môn của các phòng ban khác thì chắc chắn kết quả đầu ra của AI sẽ lệch và dễ sinh mâu thuẫn.
Thứ hai, công ty thường không có một cách làm việc chung với AI cho toàn tổ chức. Mỗi phòng ban tự chọn một công cụ AI, tự thử nghiệm theo cách riêng. Không có nơi nào ghi lại một cách rõ ràng: công cụ nào đang dùng cho việc gì, quy trình nào đã tích hợp AI, ai là người chịu trách nhiệm chính nếu có vấn đề. Trong bối cảnh đó, IT vừa phải hỗ trợ cho mọi người dùng AI, vừa phải chữa cháy mỗi khi có sự cố.
Thứ ba, vai trò giữa IT, các phòng ban nghiệp vụ và AI không được phân rõ. AI thì thường bị kỳ vọng là làm được hết. Nhiều người dùng nghĩ đơn giản: AI trả lời ra kết quả là xong. Trong khi đó, IT là bên chịu trách nhiệm duy nhất về rủi ro, nhưng lại không có quyền quyết định quy trình có được phép dùng AI theo cách đó hay không, hoặc cần điều chỉnh chỗ nào.
Trong một bài phỏng vấn trên CafeF, chuyên gia Đào Trung Thành, Phó Viện trưởng Viện Công nghệ Blockchain và AI, đã ví AI như một chiếc máy kéo: máy kéo giúp cày nhanh hơn, khỏe hơn, nhưng máy kéo không thể tự quyết định sẽ trồng cây gì, trồng ở đâu, trồng lúc nào. Người quyết định vẫn phải là con người. Vấn đề là ở nhiều tổ chức, AI lại được đối xử như người quyết định hết, còn IT thì bị đẩy vào vai người trông máy kéo, đứng đó canh chừng, dọn dẹp và xử lý sự cố, thay vì được tham gia thật sự vào việc thiết kế cách doanh nghiệp sử dụng AI.
>>> Tham khảo thêm bài viết về những nguyên nhân thường gặp khiến việc AI hóa quy trình làm việc thất bại tại đây: Top 3 lý do thất bại khi đưa AI vào quy trình làm việc
Đổi cách nhìn: IT không chỉ dọn rác AI, mà thiết kế đường ray cho AI chạy
Nếu không muốn IT mãi ở thế đi dọn hậu quả, doanh nghiệp cần đổi câu hỏi. Thay vì chỉ hỏi “nên dùng công cụ AI nào?”, hãy bắt đầu bằng câu hỏi quan trọng hơn: “Chúng ta sẽ làm việc với AI như thế nào trong công ty?”
Khi đặt câu hỏi này, cách tiếp cận cũng thay đổi. Thay vì mua thêm từng công cụ lẻ, doanh nghiệp cần một nền tảng làm việc chung cho tất cả mọi người. Trên nền tảng đó, các team có thể lên kế hoạch, giao việc, theo dõi tiến độ, lưu tài liệu, trao đổi và đo lường kết quả một cách thống nhất. AI sẽ được gắn trực tiếp vào những việc đang diễn ra hằng ngày như nhiệm vụ, dự án, tài liệu, ticket…, chứ không phải là một website hoặc ứng dụng độc lập đã có sẵn trên thị trường, mỗi người, mỗi phòng ban tự dùng một kiểu.
Cùng với đó, doanh nghiệp cần có quy tắc rõ ràng: dữ liệu nào được phép đưa cho AI, dữ liệu nào không; ai là người xem và duyệt kết quả đầu ra của AI trước khi áp dụng vào công việc; ai chịu trách nhiệm nếu có sai sót. Khi những nguyên tắc này được làm rõ và cài đặt vào hệ thống làm việc chung, IT không phải tự mình ôm hết rủi ro, mà đóng vai trò thiết kế, vận hành đường ray cho AI chạy trơn tru và an toàn.
Chính vì những nhu cầu đó mà Atlassian và bộ giải pháp Teamwork Collection được xây dựng. Thay vì coi AI là một công cụ rời rạc để IT trông chừng, Teamwork Collection giúp doanh nghiệp có một nền tảng làm việc chung, nơi IT, các phòng ban và AI cùng phối hợp trong một khung thống nhất, rõ vai, rõ trách nhiệm. Đây là cách để IT bước từ vai “người dọn rác AI” sang vai người thiết kế hệ thống làm việc với AI cho toàn tổ chức.
Atlassian và Teamwork Collection giúp gì cho tổ chức?
Atlassian không chỉ là một công ty phát triển phần mềm, công cụ, mà là một nhà cung cấp nền tảng làm việc cho cả tổ chức. Thành lập từ năm 2002 tại Úc, Atlassian phát triển các sản phẩm như Jira, Confluence, Trello, Bitbucket… được hàng trăm nghìn doanh nghiệp trên thế giới sử dụng. Nhưng điều quan trọng hơn là cách các sản phẩm này được kết nối với nhau để tạo thành một hệ sinh thái làm việc chung: nơi mọi đội nhóm có thể lập kế hoạch, quản lý công việc, lưu trữ và chia sẻ tài liệu, trao đổi thông tin và đo lường kết quả trên cùng một nền tảng.
-
Jira không chỉ là công cụ quản lý lỗi cho đội dev, mà còn là nơi nhiều phòng ban lên kế hoạch và theo dõi công việc hàng ngày.
-
Confluence không chỉ là nơi lưu tài liệu kỹ thuật, mà trở thành wiki nội bộ cho cả công ty.
-
Trello giúp các nhóm nhỏ quản lý công việc một cách trực quan.
-
Bitbucket là nơi đội phát triển phần mềm quản lý mã nguồn.
Tất cả được thiết kế để kết nối với nhau, hỗ trợ cách làm việc linh hoạt (Agile), hỗ trợ cộng tác giữa IT, đội phát triển và các phòng ban kinh doanh. Atlassian cung cấp một nền tảng teamwork hoàn chỉnh, giúp doanh nghiệp chuyển đổi số cách làm việc, kết nối mọi người và quy trình trên một hệ sinh thái thống nhất, thay vì để mỗi bộ phận dùng một công cụ rời rạc.
Teamwork Collection là bộ giải pháp Atlassian đã đóng gói sẵn từ những công cụ cốt lõi như Jira, Confluence và trợ lý AI Rovo. Nhờ đó, mọi người trong công ty làm việc trên cùng một hệ thống chung, thay vì mỗi phòng ban dùng một công cụ riêng rồi phải gửi file qua lại. Quy trình, dữ liệu và trao đổi công việc không bị chia nhỏ, thất lạc giữa quá nhiều hệ thống khác nhau.
AI trong Teamwork Collection: Dễ dùng, hiểu việc, không làm khó IT
Trong nhiều công ty, nỗi lo lớn nhất của IT khi đưa AI vào là: các phòng ban dùng thoải mái, nhưng khi có lỗi, sai dữ liệu, rò rỉ thông tin… thì IT phải đứng ra xử lý. Với Teamwork Collection của Atlassian, mục tiêu là ngược lại: AI phải đủ an toàn, dễ hiểu, dễ dùng để các phòng ban tự tin sử dụng hằng ngày, mà không làm IT mệt thêm.
Điểm khác biệt lớn là AI trong Teamwork Collection không chạy tách rời, mà được gắn chặt vào công việc thật của công ty. AI hiểu được bối cảnh thực tế: công ty đang có những dự án nào, mỗi task thuộc dự án gì, task đó liên quan tới khách hàng nào, tài liệu nào là bản mới nhất, ai đang chịu trách nhiệm chính… Nhờ hiểu bức tranh tổng thể này, AI không trả lời theo kiểu chung chung, mà hỗ trợ rất sát với teamwork giữa các phòng ban.
Ví dụ, khi làm việc trong Jira, AI có thể tóm tắt nhanh nội dung một issue, đề xuất các bước tiếp theo, gợi ý ưu tiên công việc hoặc nhắc bạn xem lại những việc đang bị trễ. Trong Confluence, AI có thể đọc, hiểu và tóm tắt tài liệu dài, gợi ý dàn ý cho một tài liệu mới, tìm giúp bạn các trang liên quan trong kho kiến thức nội bộ. Khi cần làm báo cáo hoặc tổng hợp thông tin, AI có thể kết hợp dữ liệu từ nhiều nơi trong hệ thống để đưa ra bản nháp đầu tiên cho bạn chỉnh sửa.
Trung tâm của trải nghiệm này là Rovo – AI trong hệ sinh thái Atlassian:
-
Rovo Studio cho phép thiết kế và cấu hình các tác vụ, quy trình và xây dựng AI Agents phù hợp với từng phòng ban. AI Agent là các trợ lý AI giúp trả lời câu hỏi, tóm tắt, truy vấn thông tin dựa trên dữ liệu thật của công ty.
-
Rovo Dev hỗ trợ đội kỹ thuật và IT mở rộng, tích hợp AI sâu hơn vào hệ thống, nhưng vẫn nằm trong khung an toàn và quản trị chung.
Nói một cách đơn giản: Teamwork Collection là bộ công cụ giúp cả công ty cùng làm việc trên một nền tảng chung, với AI (Rovo) luôn hiểu bối cảnh của công ty và kết nối các nền tảng khác, chứ không phải một chatbot bên ngoài, hoạt động riêng lẻ, tiềm tàng nhiều rủi ro, khả năng để lại rác cho IT dọn sau này.
Tìm hiểu Teamwork Collection và đồng hành cùng BiPlus
Nếu đội ngũ IT của bạn đang phải đứng giữa rất nhiều áp lực về AI: bị yêu cầu thử đủ loại công cụ khác nhau, phải gánh trách nhiệm khi có sự cố nhưng lại không thật sự quyết định được AI sẽ được dùng thế nào thì đã đến lúc cần một cách làm khác. Thay vì tiếp tục lắp thêm từng công cụ rời rạc, nhiều doanh nghiệp đang tìm một nền tảng chung, nơi AI hỗ trợ teamwork giữa các phòng ban, chứ không làm rối thêm quy trình và tăng việc cho IT.
BiPlus có thể đồng hành với bạn trong hành trình này. Là đối tác bạch kim của Atlassian tại Việt Nam, BiPlus giúp doanh nghiệp hiểu rõ Teamwork Collection là gì, và quan trọng hơn là ứng dụng nó vào bối cảnh thực tế của chính công ty bạn – với quy mô, quy trình, đội ngũ và hệ thống hiện có. Từ đó, tổ chức có thể thiết kế lại cách phối hợp giữa IT, các phòng ban nghiệp vụ và AI để AI trở thành một phần tự nhiên trong công việc hằng ngày, chứ không phải một dự án “thử cho biết” rồi để đó.
Nếu bạn và đội ngũ IT đang chật vật khắc phục lỗi của AI, hãy liên hệ BiPlus để được tư vấn chi tiết và xem demo Teamwork Collection phù hợp với tổ chức của bạn. BiPlus sẵn sàng cùng bạn đi từng bước, từ định hình cách làm việc với AI đến triển khai thực tế trên nền tảng Atlassian.
