Dưới đây là phiên bản chi tiết được viết lại của tài liệu “2025 Top Strategic Technology Trends” Xu hướng công nghệ quan trọng năm 2025 của Gartner. Nội dung được trình bày một cách toàn diện để hỗ trợ các nhà lãnh đạo CNTT và doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các xu hướng công nghệ năm 2025.
2025 Top Strategic Technology Trends
Giới thiệu
Trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng, các nhà lãnh đạo công nghệ thông tin (CIO) và quản lý cấp cao cần có tầm nhìn vượt xa các nhu cầu trước mắt để định hình tương lai doanh nghiệp. Báo cáo “2025 Top Strategic Technology Trends” của Gartner đóng vai trò như một bản đồ chiến lược, xác định các xu hướng công nghệ quan trọng sẽ thúc đẩy đổi mới, đảm bảo trách nhiệm đạo đức và xây dựng niềm tin trong thập kỷ tới. Các xu hướng này được chia thành ba nhóm chính: AI Imperatives and Risks, New Frontiers of Computing, và Human-Machine Synergy. Mỗi nhóm phản ánh các cơ hội và thách thức mà doanh nghiệp cần giải quyết để duy trì lợi thế cạnh tranh và đạt được mục tiêu chiến lược.
Báo cáo nhấn mạnh rằng các xu hướng này không chỉ là những tiến bộ công nghệ mà còn là những yếu tố thay đổi cách tổ chức vận hành, tương tác với khách hàng và quản lý rủi ro. Các nhà lãnh đạo được khuyến khích xem xét cách tích hợp các xu hướng này vào kế hoạch dài hạn, cân nhắc tác động đến chiến lược kinh doanh, lực lượng lao động và xã hội.
1. AI Imperatives and Risks
Nhóm xu hướng này tập trung vào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các yêu cầu về quản trị AI và các rủi ro liên quan đến thông tin sai lệch. AI đang trở thành trung tâm của chuyển đổi số, nhưng sự phổ biến của nó cũng đặt ra các thách thức về đạo đức, bảo mật và trách nhiệm.
1.1. Mind the AI Agency Gap
Mô tả: Xu hướng này đề cập đến sự chuyển đổi từ các chatbot truyền thống, hoạt động dựa trên logic xác định (deterministic), sang các trợ lý AI dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM-based assistants) có khả năng tự chủ cao hơn. Các trợ lý AI này, còn được gọi là AI agents, có khả năng đưa ra quyết định, thực hiện nhiệm vụ và học hỏi từ dữ liệu, nhưng điều này cũng làm gia tăng nhu cầu về quản trị AI để đảm bảo tính minh bạch, trách nhiệm và an toàn.
Tại sao quan trọng?
- Tự chủ của AI (AI Agency): Khi AI chuyển từ các hệ thống phản hồi đơn giản sang các tác nhân có khả năng tự hành động, doanh nghiệp cần đảm bảo rằng các quyết định của AI phù hợp với mục tiêu tổ chức và tuân thủ các quy định pháp lý.
- Rủi ro đạo đức: Nếu không được quản lý đúng cách, các AI agents có thể đưa ra quyết định sai lệch hoặc gây ra hậu quả không mong muốn, làm tổn hại đến danh tiếng hoặc gây thiệt hại tài chính.
- Chống lại thông tin sai lệch: Sự gia tăng của AI tạo ra các công cụ mạnh mẽ để sản xuất nội dung giả mạo (deepfakes, tin tức giả), đòi hỏi các công nghệ mới để phát hiện và ngăn chặn.
Ứng dụng thực tiễn:
- Hỗ trợ khách hàng: Các trợ lý AI có thể xử lý các yêu cầu phức tạp, chẳng hạn như đặt lịch hẹn, giải quyết khiếu nại hoặc cung cấp tư vấn tài chính cá nhân hóa, mà không cần can thiệp của con người.
- Quản lý nội bộ: AI agents có thể tự động hóa các quy trình như phân bổ nguồn lực, lập kế hoạch dự án hoặc giám sát hiệu suất nhân viên.
- Giám sát thông tin sai lệch: Các công cụ AI có thể phân tích nội dung trực tuyến để phát hiện các chiến dịch thông tin sai lệch nhắm vào thương hiệu hoặc lãnh đạo doanh nghiệp.
Chiến lược khuyến nghị:
- Xây dựng khung quản trị AI rõ ràng, bao gồm các chính sách về minh bạch, trách nhiệm và quyền riêng tư.
- Đầu tư vào các công nghệ phát hiện nội dung giả mạo, chẳng hạn như phân tích giọng nói hoặc hình ảnh để xác minh tính xác thực.
- Đào tạo nhân viên về cách tương tác an toàn với các AI agents và nhận biết các rủi ro tiềm ẩn.
1.2. Disinformation Security
Mô tả: Theo Gartner, đến năm 2028, 50% doanh nghiệp sẽ áp dụng các sản phẩm hoặc dịch vụ để giải quyết các trường hợp sử dụng liên quan đến an ninh thông tin sai lệch, tăng từ mức dưới 5% vào năm 2024. Disinformation security tập trung vào việc phát hiện và giảm thiểu các mối đe dọa từ thông tin sai lệch, chẳng hạn như phishing, hacktivism, tin tức giả và kỹ thuật xã hội, vốn đang được tăng cường bởi AI và máy học.
Tại sao quan trọng?
- Cuộc đua vũ trang số: Các đối thủ cạnh tranh, tội phạm mạng và các tác nhân độc hại đang sử dụng AI để tạo ra các chiến dịch thông tin sai lệch tinh vi hơn, gây ra sợ hãi, hỗn loạn và gian lận.
- Tác động đến doanh nghiệp: Thông tin sai lệch có thể làm tổn hại danh tiếng, gây gián đoạn hoạt động hoặc dẫn đến mất mát tài chính nếu không được kiểm soát.
- Tính cấp bách: Sự dễ dàng tiếp cận các công cụ AI tiên tiến làm tăng nguy cơ thông tin sai lệch nhắm vào doanh nghiệp, đòi hỏi các giải pháp bảo mật mạnh mẽ.
Ứng dụng thực tiễn:
- Phát hiện nội dung giả mạo: Các công cụ bảo mật có thể phân tích video, âm thanh hoặc văn bản để phát hiện việc sử dụng phương tiện tổng hợp (synthetic media) trong các ngữ cảnh như xác minh danh tính hoặc giao tiếp thời gian thực.
- Giám sát truyền thông: Doanh nghiệp có thể theo dõi các câu chuyện hoặc chiến dịch truyền thông xã hội nhắm vào lãnh đạo, sản phẩm hoặc thương hiệu để phát hiện các mối đe dọa tiềm ẩn.
- Ngăn chặn mạo danh: Các hệ thống bảo mật có thể xác minh danh tính của nhân viên, nhà cung cấp hoặc khách hàng để ngăn chặn các hành vi lừa đảo, chẳng hạn như email giả mạo từ CEO yêu cầu chuyển tiền hoặc chia sẻ thông tin nhạy cảm.
Ví dụ minh họa:
- Một nhân viên nhận được email từ “CEO” yêu cầu chuyển khoản khẩn cấp. Công cụ bảo mật thông tin sai lệch sẽ phân tích nội dung, siêu dữ liệu và nguồn gốc của email, phát hiện các dấu hiệu giả mạo, tự động cách ly email, cảnh báo nhân viên và thông báo cho đội ngũ an ninh mạng.
Chiến lược khuyến nghị:
- Triển khai các công cụ bảo mật AI để phân tích và phát hiện thông tin sai lệch trong thời gian thực.
- Xây dựng các quy trình phản ứng nhanh để xử lý các sự cố thông tin sai lệch, bao gồm phối hợp giữa các đội CNTT, pháp lý và truyền thông.
- Nâng cao nhận thức của nhân viên về các kỹ thuật lừa đảo và mạo danh thông qua các chương trình đào tạo thường xuyên.
2. New Frontiers of Computing
Nhóm xu hướng này khám phá các tiến bộ trong công nghệ điện toán, từ mã hóa chống lượng tử đến các hệ thống tiết kiệm năng lượng và trí tuệ vô hình. Những công nghệ này hứa hẹn sẽ thay đổi cách doanh nghiệp lưu trữ, xử lý và bảo vệ dữ liệu, đồng thời mở ra các mô hình kinh doanh mới.
2.1. Post-Quantum Cryptography (PQC)
Mô tả: Mã hóa hậu lượng tử (PQC) là các phương pháp mã hóa được thiết kế để chống lại các mối đe dọa từ máy tính lượng tử, dự kiến sẽ phá vỡ nhiều thuật toán mã hóa bất đối xứng truyền thống vào năm 2029. PQC đảm bảo rằng dữ liệu được mã hóa hôm nay vẫn an toàn trong tương lai, ngay cả khi máy tính lượng tử trở nên phổ biến.
Tại sao quan trọng?
- Mối đe dọa từ lượng tử: Máy tính lượng tử có thể giải mã dữ liệu được mã hóa bằng các thuật toán hiện tại, gây rủi ro cho dữ liệu nhạy cảm như thông tin tài chính, tài sản trí tuệ hoặc hợp đồng.
- Chiến lược “thu hoạch bây giờ, giải mã sau”: Tội phạm mạng đang thu thập dữ liệu mã hóa với hy vọng giải mã chúng trong tương lai, làm tăng tính cấp bách của việc chuyển sang PQC.
- Lộ trình chuyển đổi: Gartner đề xuất một lộ trình từ năm 2022 đến 2030, bao gồm xây dựng cơ sở dữ liệu siêu dữ liệu mã hóa, triển khai chính sách mã hóa và chuyển đổi sang các ứng dụng mã hóa linh hoạt (crypto-agile).
Ứng dụng thực tiễn:
- Bảo vệ dữ liệu tài chính: Đảm bảo rằng các giao dịch tài chính và thông tin khách hàng vẫn an toàn trước các cuộc tấn công lượng tử trong tương lai.
- Bảo vệ tài sản trí tuệ: Ngăn chặn đối thủ cạnh tranh hoặc tin tặc giải mã các tài liệu bí mật, chẳng hạn như bằng sáng chế hoặc công thức sản phẩm.
- Mã hóa giao tiếp: Áp dụng PQC để mã hóa email, hợp đồng hoặc dữ liệu vận hành, ngăn chặn việc bị chặn và giải mã bởi các đối thủ sử dụng máy tính lượng tử.
Ví dụ minh họa:
- Một nhân viên gửi email chứa thông tin tài chính nhạy cảm. Các thuật toán PQC được sử dụng để mã hóa email, đảm bảo rằng ngay cả khi dữ liệu bị chặn, nó không thể bị giải mã bởi máy tính lượng tử trong tương lai.
Chiến lược khuyến nghị:
- Xây dựng một trung tâm xuất sắc về mã hóa (crypto center of excellence) để quản lý các chính sách và chiến lược PQC.
- Thực hiện kiểm kê dữ liệu để xác định các hệ thống sử dụng mã hóa yếu và lên kế hoạch chuyển đổi.
- Thử nghiệm và xác nhận các thuật toán PQC mới để đảm bảo tính tương thích và hiệu suất.
2.2. Ambient Invisible Intelligence
Mô tả: Trí tuệ vô hình xung quanh (Ambient Invisible Intelligence) đề cập đến việc sử dụng các thẻ và cảm biến chi phí thấp để theo dõi vị trí, trạng thái và môi trường của các đối tượng. Dữ liệu này được gửi đến đám mây để phân tích, cung cấp thông tin theo thời gian thực mà không cần người dùng nhận thức được sự hiện diện của công nghệ.
Tại sao quan trọng?
- Chi phí thấp: Sự giảm giá của cảm biến và thẻ khiến công nghệ này trở nên hấp dẫn về mặt kinh tế cho nhiều ngành công nghiệp.
- Khả năng quan sát thời gian thực: Doanh nghiệp và chuỗi cung ứng có thể theo dõi tài sản, hàng tồn kho và môi trường, cải thiện hiệu quả và giảm lãng phí.
- Nguồn dữ liệu cho AI: Dữ liệu từ các cảm biến này là nguồn cấp quan trọng cho các mô hình AI và phân tích, giúp cải thiện sản phẩm và quy trình.
Ứng dụng thực tiễn:
- Bán lẻ: Tự động điều chỉnh ánh sáng, âm nhạc hoặc khuyến nghị sản phẩm dựa trên hành vi của khách hàng trong cửa hàng.
- Y tế: Theo dõi sức khỏe bệnh nhân mà không cần thiết bị đeo, cho phép phản ứng nhanh trong trường hợp khẩn cấp.
- Sản xuất: Các cảm biến trên máy móc và linh kiện cung cấp dữ liệu về nhu cầu bảo trì, mức tồn kho hoặc mô hình sử dụng, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động.
Ví dụ minh họa:
- Trong một nhà máy, các cảm biến được gắn trên máy móc để theo dõi hiệu suất và báo cáo nhu cầu bảo trì. Hệ thống quản lý sử dụng dữ liệu này để tự động đặt hàng phụ tùng, giảm thiểu gián đoạn sản xuất.
Chiến lược khuyến nghị:
- Đầu tư vào cơ sở hạ tầng cảm biến và kết nối không dây, chẳng hạn như Bluetooth hoặc mạng di động, để hỗ trợ trí tuệ vô hình.
- Tích hợp dữ liệu cảm biến với các nền tảng AI để tạo ra các phân tích dự đoán và tự động hóa.
- Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu bằng cách triển khai các giao thức mã hóa và kiểm soát truy cập.
2.3. Energy-Efficient Computing
Mô tả: Điện toán tiết kiệm năng lượng tập trung vào việc thiết kế và vận hành các hệ thống CNTT, trung tâm dữ liệu và thiết bị số để giảm tiêu thụ năng lượng và dấu chân carbon. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh các công nghệ như AI đòi hỏi năng lượng đáng kể.
Tại sao quan trọng?
- Tính bền vững: Bền vững môi trường giờ đây là ưu tiên cấp cao của hội đồng quản trị, đặc biệt trong các ngành như tài chính và dịch vụ CNTT.
- Chi phí vận hành: Giảm tiêu thụ năng lượng giúp cắt giảm chi phí vận hành trung tâm dữ liệu và mạng văn phòng.
- Công nghệ mới: Các công nghệ như GPU, điện toán thần kinh (neuromorphic computing) và lượng tử hứa hẹn mang lại hiệu quả năng lượng vượt trội trong 5-10 năm tới.
Ứng dụng thực tiễn:
- Trung tâm dữ liệu: Giảm tiêu thụ năng lượng của máy chủ và hệ thống làm mát, dẫn đến tiết kiệm chi phí đáng kể.
- Sản phẩm bền vững: Sử dụng điện toán tiết kiệm năng lượng để thiết kế các sản phẩm tiêu thụ ít năng lượng hơn, chẳng hạn như thiết bị IoT hoặc điện thoại thông minh.
- Quản lý năng lượng thông minh: Tích hợp cảm biến IoT vào các tòa nhà để điều chỉnh ánh sáng, sưởi ấm và thiết bị dựa trên nhu cầu thực tế.
Ví dụ minh họa:
- Một tòa nhà văn phòng thông minh sử dụng các cảm biến IoT để theo dõi mức độ sử dụng không gian. Hệ thống tự động điều chỉnh ánh sáng, điều hòa và thiết bị để giảm tiêu thụ năng lượng, dẫn đến tiết kiệm chi phí và giảm lượng khí thải carbon.
Chiến lược khuyến nghị:
- Đánh giá dấu chân carbon của các hoạt động CNTT và xác định các cơ hội để triển khai các công nghệ tiết kiệm năng lượng.
- Đầu tư vào các công nghệ mới như GPU hoặc điện toán thần kinh để thay thế các hệ thống truyền thống tiêu tốn nhiều năng lượng.
- Hợp tác với các nhà cung cấp để triển khai các giải pháp quản lý năng lượng thông minh trong toàn bộ tổ chức.
2.4. Hybrid Computing
Mô tả: Điện toán lai (Hybrid Computing) kết hợp các công nghệ như CPU, GPU, thiết bị biên (edge devices), ASIC, và các hệ thống thần kinh, lượng tử và quang tử để giải quyết các vấn đề tính toán phức tạp. Môi trường lai này tận dụng điểm mạnh của từng công nghệ để đạt được hiệu suất tối ưu.
Tại sao quan trọng?
- Giải quyết vấn đề phức tạp: Các ứng dụng như AI tổng quát (GenAI), mô phỏng và khám phá thuốc đòi hỏi sức mạnh tính toán vượt xa khả năng của các hệ thống truyền thống.
- Tính linh hoạt: Điện toán lai cho phép doanh nghiệp phân bổ khối lượng công việc giữa các môi trường tại chỗ (on-premises) và đám mây để tối ưu hóa chi phí và bảo mật.
- Đổi mới: Các công nghệ như quang tử và lượng tử mở ra các khả năng mới cho các ngành như y tế, tài chính và hậu cần.
Ứng dụng thực tiễn:
- Khả năng mở rộng chi phí hiệu quả: Chạy các khối lượng công việc quan trọng tại chỗ để đảm bảo bảo mật, trong khi sử dụng đám mây để xử lý các tải cao điểm.
- Bảo mật và tuân thủ: Lưu trữ dữ liệu nhạy cảm tại chỗ để đáp ứng các quy định về quyền riêng tư, đồng thời sử dụng đám mây cho các phân tích hoặc hoạt động ít nhạy cảm hơn.
- Đổi mới nhanh chóng: Sử dụng các công cụ phát triển dựa trên đám mây để đẩy nhanh đổi mới, trong khi duy trì môi trường sản xuất an toàn tại chỗ.
Ví dụ minh họa:
- Một công ty tài chính chạy các ứng dụng nhạy cảm, như xử lý giao dịch, trên máy chủ tại chỗ để đảm bảo kiểm soát và bảo mật. Đồng thời, họ sử dụng đám mây để thực hiện phân tích dữ liệu khách hàng và huấn luyện mô hình AI, tận dụng khả năng mở rộng và hiệu suất của đám mây.
Chiến lược khuyến nghị:
- Xây dựng một kiến trúc điện toán lai tích hợp các công nghệ tại chỗ và đám mây, với các chính sách rõ ràng về phân bổ khối lượng công việc.
- Đầu tư vào các công cụ quản lý và điều phối để tối ưu hóa hiệu suất trong môi trường lai.
- Theo dõi các công nghệ mới như lượng tử và quang tử để chuẩn bị cho các ứng dụng trong tương lai.
3. Human-Machine Synergy
Nhóm xu hướng này tập trung vào việc tăng cường tương tác giữa con người và máy móc, từ các trải nghiệm thực tế tăng cường đến giao diện não-máy. Những công nghệ này hứa hẹn sẽ cải thiện năng suất, cá nhân hóa trải nghiệm và thay đổi cách con người làm việc và sống.
3.1. Spatial Computing
Mô tả: Điện toán không gian (Spatial Computing) tích hợp nội dung số vào thế giới thực, cho phép người dùng tương tác với nó thông qua các trải nghiệm nhập vai, thực tế và trực quan. Công nghệ này dựa trên thực tế tăng cường (AR), thực tế hỗn hợp (MR) và AI, được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng như mạng 5G và các thiết bị như Apple Vision Pro.
Tại sao quan trọng?
- Tăng trưởng thị trường: Thị trường điện toán không gian dự kiến sẽ tăng từ 110 tỷ USD vào năm 2023 lên 1,7 nghìn tỷ USD vào năm 2033, nhờ vào nhu cầu trong các lĩnh vực như trò chơi, y tế và thương mại điện tử.
- Trải nghiệm nhập vai: Điện toán không gian cải thiện cách con người làm việc, học tập và mua sắm bằng cách tạo ra các môi trường số tương tác.
- Hệ sinh thái công nghệ: Các công ty lớn như Nvidia và Qualcomm đang xây dựng các nền tảng để hỗ trợ điện toán không gian, thúc đẩy đổi mới và áp dụng rộng rãi.
Ứng dụng thực tiễn:
- Họp từ xa: Tạo ra các môi trường 3D nhập vai để cải thiện sự tương tác và hiệu quả trong các cuộc họp trực tuyến.
- Đào tạo nhân viên: Sử dụng mô phỏng thực tế để đào tạo nhân viên trong các tình huống thực tế, giảm chi phí và rủi ro.
- Bán lẻ: Cung cấp các trợ lý ảo tương tác để hỗ trợ khách hàng trong việc điều hướng cửa hàng hoặc đưa ra quyết định mua sắm, tăng cường sự tham gia và doanh số.
Ví dụ minh họa:
- Một công ty sản xuất sử dụng công nghệ digital twin (bản sao số) để tạo ra một bản sao 3D thời gian thực của nhà máy. Nhân viên có thể giám sát hiệu suất, dự đoán nhu cầu bảo trì và thử nghiệm các kịch bản mà không làm gián đoạn hoạt động.
Chiến lược khuyến nghị:
- Đầu tư vào các thiết bị và phần mềm hỗ trợ điện toán không gian, chẳng hạn như kính AR hoặc nền tảng MR.
- Tích hợp điện toán không gian vào các quy trình kinh doanh, như đào tạo, thiết kế sản phẩm hoặc dịch vụ khách hàng.
- Hợp tác với các nhà cung cấp công nghệ để xây dựng các giải pháp tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu doanh nghiệp.
3.2. Polyfunctional Robots
Mô tả: Robot đa chức năng (Polyfunctional Robots) là các máy móc có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, dựa trên hướng dẫn hoặc ví dụ từ con người. Chúng linh hoạt cả về thiết kế và vận hành, phù hợp cho các môi trường đòi hỏi tự động hóa đa dạng.
Tại sao quan trọng?
- Tự động hóa linh hoạt: Robot đa chức năng có thể thay thế hoặc bổ sung cho lao động con người trong các ngành như sản xuất, hậu cần và dịch vụ.
- Hiệu quả chi phí: Khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ giúp giảm nhu cầu về các thiết bị chuyên dụng, tiết kiệm chi phí đầu tư.
- Tích hợp với AI: Các robot này tận dụng AI để học hỏi và thích nghi, tăng cường khả năng ứng dụng trong các môi trường phức tạp.
Ứng dụng thực tiễn:
- Sản xuất: Robot có thể chuyển đổi giữa các nhiệm vụ như lắp ráp, kiểm tra chất lượng và đóng gói trong một dây chuyền sản xuất.
- Hậu cần: Robot đa chức năng có thể xử lý việc phân loại, vận chuyển và quản lý kho hàng, tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
- Dịch vụ: Trong các nhà hàng hoặc bệnh viện, robot có thể thực hiện các nhiệm vụ như giao hàng, vệ sinh hoặc hỗ trợ khách hàng.
Ví dụ minh họa:
- Trong một nhà kho, một robot đa chức năng được lập trình để phân loại hàng hóa, đóng gói đơn hàng và vận chuyển chúng đến khu vực vận chuyển. Khi nhu cầu thay đổi, robot có thể chuyển sang nhiệm vụ kiểm kê hoặc vệ sinh mà không cần thiết bị bổ sung.
Chiến lược khuyến nghị:
- Đánh giá các quy trình kinh doanh để xác định các nhiệm vụ phù hợp với tự động hóa bằng robot đa chức năng.
- Đầu tư vào các nền tảng robot tích hợp AI để đảm bảo khả năng học hỏi và thích nghi.
- Đào tạo nhân viên để làm việc cùng robot, tối ưu hóa sự hợp lực giữa con người và máy móc.
3.3. Neurological Enhancement
Mô tả: Cải tiến thần kinh (Neurological Enhancement) sử dụng các giao diện não-máy hai chiều (bidirectional brain-machine interfaces – BBMIs) để nâng cao khả năng nhận thức, cải thiện hiệu suất làm việc và cá nhân hóa trải nghiệm. Gartner dự đoán rằng đến năm 2030, 60% nhân viên CNTT sẽ phụ thuộc vào các công nghệ này.
Tại sao quan trọng?
- Cách mạng y tế: BBMIs có tiềm năng cải thiện chẩn đoán và điều trị các rối loạn thần kinh, đồng thời hỗ trợ học tập và phát triển kỹ năng.
- Cạnh tranh lao động: Khi AI phát triển, các công nghệ cải tiến thần kinh giúp nhân viên nâng cao kỹ năng và duy trì lợi thế cạnh tranh.
- Cá nhân hóa trải nghiệm: BBMIs cho phép doanh nghiệp tạo ra các chiến dịch tiếp thị hoặc trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa dựa trên dữ liệu thần kinh.
Ứng dụng thực tiễn:
- Đào tạo y tế: Giảm thời gian đào tạo cho các bác sĩ phẫu thuật bằng cách sử dụng BBMIs để mô phỏng các ca phẫu thuật phức tạp.
- Giáo dục: Cá nhân hóa tài liệu học tập cho học sinh dựa trên phản hồi thần kinh thời gian thực, cải thiện kết quả học tập.
- An toàn lao động: Sử dụng BBMIs để giám sát trạng thái tinh thần của nhân viên, giảm thiểu tai nạn tại nơi làm việc.
Ví dụ minh họa:
- Trong một cuộc phỏng vấn việc làm, một giao diện não-máy được sử dụng để đánh giá cảm xúc và khả năng tương thích của ứng viên với văn hóa công ty trong vài phút, thay vì các cuộc phỏng vấn dài dòng. Công nghệ này cũng có thể kích thích nhân viên thư giãn hoặc tập trung để tăng năng suất.
Chiến lược khuyến nghị:
- Khám phá các ứng dụng BBMIs trong đào tạo, tuyển dụng và quản lý nhân sự, bắt đầu với các giải pháp không xâm lấn.
- Đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và đạo đức khi thu thập và sử dụng dữ liệu thần kinh.
- Hợp tác với các nhà cung cấp công nghệ và viện nghiên cứu để phát triển các ứng dụng BBMIs phù hợp với ngành.
Kết luận và Hành động
Hiểu các xu hướng công nghệ là bước đầu tiên để định vị doanh nghiệp cho sự thành công trong tương lai. Báo cáo “2025 Top Strategic Technology Trends” của Gartner cung cấp một lộ trình để các nhà lãnh đạo CNTT tích hợp các công nghệ này vào chiến lược kinh doanh, tối ưu hóa đầu tư và đảm bảo triển khai kịp thời. Để tận dụng tối đa các xu hướng này, doanh nghiệp cần:
- Lập kế hoạch chiến lược: Đánh giá cách các xu hướng như AI, PQC, hoặc điện toán không gian phù hợp với mục tiêu kinh doanh và xác định các ưu tiên đầu tư.
- Xây dựng năng lực: Đào tạo nhân viên, xây dựng cơ sở hạ tầng và hợp tác với các đối tác công nghệ để triển khai các giải pháp mới.
- Quản lý rủi ro: Đặt ra các chính sách quản trị để giải quyết các vấn đề về đạo đức, bảo mật và quyền riêng tư liên quan đến AI, thông tin sai lệch và dữ liệu thần kinh.
- Theo dõi tiến bộ: Sử dụng các công cụ như Gartner BuySmart để quản lý vòng đời công nghệ, từ đánh giá đến triển khai và tối ưu hóa.
Gartner cung cấp các tài nguyên bổ sung, bao gồm AI Readiness Guide, IT Strategic Plan Template, và Cybersecurity Benchmark, để hỗ trợ các nhà lãnh đạo trong việc biến chiến lược thành hành động. Các doanh nghiệp muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập gartner.com hoặc liên hệ trực tiếp để trở thành khách hàng và nhận được tư vấn chuyên sâu.
Tham khảo tài liệu ở đây
