Việc tích hợp Trí tuệ Nhân tạo (AI) vào quy trình làm việc của doanh nghiệp đòi hỏi phải thiết kế lại kiến ​​trúc công nghệ, hệ thống quản trị và quy trình ra quyết định xoay quanh các hoạt động ưu tiên AI. Mặc dù các mô hình AI đang phát triển nhanh chóng, nhưng thách thức lớn hơn nằm ở việc tích hợp khả năng của AI vào các môi trường phức tạp do các hệ thống cũ, các yêu cầu pháp lý, quy trình tổ chức và hành vi của con người định hình. Thách thức này đang tạo ra ngành công nghiệp mới về Tích hợp Hệ thống AI (AI SI), tập trung vào việc triển khai và quản trị AI trên quy mô lớn trong toàn doanh nghiệp. Không giống như tích hợp hệ thống truyền thống, AI SI kết nối các quy trình làm việc với các mô hình liên tục giám sát và cải thiện hiệu suất. Bài viết lập luận rằng các công ty CNTT của Ấn Độ - với kinh nghiệm hàng chục năm quản lý các hệ thống doanh nghiệp toàn cầu, nguồn nhân lực kỹ thuật dồi dào và các mô hình triển khai đang phát triển - có vị thế tốt để trở thành những kiến ​​trúc sư của quá trình chuyển đổi AI doanh nghiệp trên toàn thế giới.

Phần giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã khởi động chu kỳ chuyển đổi doanh nghiệp rộng lớn nhất kể từ khi internet thương mại ra đời. Trên khắp các ngành công nghiệp, các công ty ngày càng nhận ra rằng AI đã phát triển vượt ra ngoài khả năng số hóa mới đơn thuần hoặc giải pháp đơn lẻ, và đang định hình lại cách các tổ chức xây dựng công nghệ, điều phối quy trình làm việc, quản lý rủi ro và đưa ra quyết định. Khi các công ty chuyển sang môi trường hoạt động ưu tiên AI, nền tảng và cấu trúc của tài sản kỹ thuật số hiện có sẽ cần được xây dựng lại. Trên quy mô lớn hơn, việc tích hợp AI vào môi trường doanh nghiệp tương đương với việc tái cấu trúc nền kinh tế kỹ thuật số toàn cầu.

Các nhà xây dựng mô hình và nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục thúc đẩy ranh giới kỹ thuật của AI. Tuy nhiên, thách thức thương mại lớn hơn nằm ở việc chuyển đổi những tiến bộ đó thành các hệ thống và mô-đun mà các doanh nghiệp có thể tích hợp vào công việc hàng ngày. Các tổ chức lớn hoạt động trên các hệ thống kế thừa phức tạp, lâu đời được định hình bởi quy định, nhiều năm dữ liệu tích lũy, nhiều nhà cung cấp công nghệ và thói quen ăn sâu vào văn hóa tổ chức. Việc đưa AI vào các môi trường này đòi hỏi sự phối hợp giữa kỹ thuật, vận hành, quản trị, quản lý và hành vi con người (1). Nó đòi hỏi các đối tác hiểu cách các doanh nghiệp toàn cầu hoạt động trong thực tế và có thể giúp họ chuyển đổi từ các cấu trúc kế thừa sang các kiến ​​trúc được thiết kế cho công việc do AI dẫn dắt.

Những điều kiện này đang tạo ra một ngành công nghiệp toàn cầu mới: Tích hợp Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo (AI SI). AI SI đề cập đến việc triển khai, điều phối và quản trị AI ở quy mô công nghiệp trong môi trường doanh nghiệp. Tích hợp hệ thống truyền thống kết nối các hệ thống phần mềm với nhau. AI SI mở rộng nhiệm vụ đó bằng cách kết nối các mô hình với quy trình làm việc, quá trình ra quyết định của con người và các hệ thống quản trị có thể giám sát và tinh chỉnh hành vi theo thời gian. Ấn Độ có vị thế tốt trong bối cảnh AI SI đang nổi lên này. Sau nhiều thập kỷ duy trì và hiện đại hóa các công nghệ vận hành của thế giới, các công ty Công nghệ Thông tin (IT) của Ấn Độ sở hữu bề dày kinh nghiệm độc đáo phù hợp với nhu cầu chuyển đổi AI. Họ hiểu cách thức hoạt động của các hệ thống tài chính, chăm sóc sức khỏe, sản xuất, bán lẻ và khu vực công trong thực tế. Họ biết ma sát tích tụ ở đâu, quy trình nào phụ thuộc vào chuyên môn ngầm, dữ liệu di chuyển như thế nào trong các tổ chức và công nghệ tương tác với các chuẩn mực thể chế ra sao. Sự quen thuộc sâu sắc và kiến ​​thức thực tiễn về các điều kiện thực tế của điện toán doanh nghiệp đang trở thành yếu tố then chốt trong việc áp dụng AI.

Ấn Độ cũng mang đến nguồn nhân lực kỹ thuật chuyên sâu vượt trội. Hàng thập kỷ đào tạo bài bản, quy mô lớn trong ngành dịch vụ CNTT đã tạo ra một lượng lớn các chuyên gia có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp trong môi trường sản xuất cho các doanh nghiệp toàn cầu. Khi các công ty tích hợp AI vào sản phẩm, hoạt động và quản trị, nguồn nhân tài được xây dựng lâu dài này trở thành lợi thế quan trọng. Với những lợi thế về cấu trúc này, ngành CNTT Ấn Độ có thể chuyển từ việc thực hiện dịch vụ sang quản lý kiến ​​trúc trong kỷ nguyên AI. Các phần sau của bài viết sẽ xem xét cách tích hợp AI trong doanh nghiệp đòi hỏi sự cẩn trọng; định nghĩa AI SI và phân biệt nó với các phương pháp truyền thống; xem xét các lợi thế về cấu trúc của Ấn Độ trong lĩnh vực này; và nêu bật hai mô hình hoạt động định hình việc triển khai AI: Kỹ sư triển khai tiền tuyến và Trung tâm năng lực toàn cầu. Bài viết kết luận bằng cách đánh giá cách thức ngành CNTT Ấn Độ đang tự tái cấu trúc và tại sao sự chuyển đổi đó lại đưa quốc gia này vào trung tâm của việc áp dụng AI trong doanh nghiệp.

Trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi doanh nghiệp: Yêu cầu tích hợp bắt buộc

Các cuộc thảo luận về AI thường tập trung vào việc cải thiện hiệu suất mô hình, chẳng hạn như giảm ảo giác. Tuy nhiên, trong các doanh nghiệp, thách thức cấp bách hơn nằm ở việc tích hợp các mô hình đó vào các hệ thống vốn đã có trọng lượng về mặt vận hành và quy định. Một mô hình AI mạnh mẽ hiếm khi mang lại giá trị ở cấp độ doanh nghiệp (2) trừ khi môi trường dữ liệu xung quanh, các công cụ xử lý ngữ cảnh, cấu trúc bảo mật, kiểm soát truy cập, nhật ký kiểm toán, quy trình giám sát và các điểm quyết định của con người được lắp ráp cẩn thận. Hãy xem xét việc thẩm định tín dụng trong một ngân hàng lớn. AI giờ đây phải tương tác với dữ liệu từ các hệ thống quản lý quan hệ khách hàng, học hỏi từ các quy tắc đã định hình thiết kế của các công cụ thẩm định trong nhiều thập kỷ, tạo nên đầu ra mà các cơ quan quản lý có thể kiểm toán, tuân theo các hướng dẫn rủi ro nội bộ và xử lý các trường hợp ngoại lệ không thể đoán trước phát sinh từ hành vi phức tạp của khách hàng. Để tăng thêm giá trị, AI phải tạo ra các kết nối tinh tế giữa các quy trình cũ và mới, phải hợp nhất mà không có ma sát. Các ràng buộc tương tự áp dụng trên nhiều lĩnh vực. Trong công tác chăm sóc sức khỏe, AI phải hỗ trợ việc ra quyết định lâm sàng đồng thời tôn trọng các giao thức an toàn, quyền riêng tư của bệnh nhân và các tiêu chuẩn tài liệu. Trong sản xuất, nó phải quản lý các hệ thống vật lý, phát hiện lỗi và điều phối tài nguyên. Trong bán lẻ, nó phải phù hợp với chuỗi cung ứng, logic định giá và quy trình tương tác với khách hàng. Trong mỗi trường hợp, thách thức cốt lõi nằm ở phạm vi bao phủ và sự phối hợp hơn là ở việc phát minh. Do đó, các doanh nghiệp đang ưu tiên các đối tác có thể chuyển đổi khả năng AI thành các hệ thống hoạt động hiệu quả. Điều này đòi hỏi phải hiểu cách công nghệ, quy trình làm việc và quản trị tương tác trong các tổ chức. Vì vậy, tích hợp đã trở thành yếu tố quyết định chính đến sự thành công của AI trong doanh nghiệp.

AI SI: Một lớp công nghệ doanh nghiệp riêng biệt

Tích hợp hệ thống truyền thống chủ yếu liên quan đến việc kết nối các hệ thống, cài đặt phần mềm và di chuyển khối lượng công việc, thường thông qua các giao diện được xác định rõ ràng và logic ổn định. Mặt khác, tích hợp hệ thống AI liên quan đến việc nhúng các hệ thống thích ứng vào môi trường được định hình bởi các quy tắc, quy trình và phán đoán của con người. Nó phải tính đến hành vi mô hình xác suất, chu kỳ học tập liên tục và nhu cầu điều chỉnh đầu ra của máy móc phù hợp với phán đoán của con người và kỳ vọng của cơ quan quản lý (3). Tích hợp hệ thống AI bao gồm các quy trình phức tạp như cấu trúc dữ liệu, triển khai mô hình, trình tự luồng công việc, giám sát quyết định, kiểm soát an toàn, khả năng kiểm toán và thay đổi tổ chức - các quy trình mà tích hợp hệ thống truyền thống không bao gồm hoặc đã thay đổi với AI. Do đó, phạm vi mở rộng vượt ra ngoài kết nối hệ thống để bao gồm thiết kế lại luồng công việc, ra quyết định có sự tham gia của con người và các lớp quản trị giám sát, kiểm toán và tinh chỉnh hành vi theo thời gian.

Có tồn tại các phương pháp tiếp cận thay thế để áp dụng AI trong doanh nghiệp. Một số công ty dựa vào các nhà cung cấp phần mềm cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Những công ty khác xây dựng năng lực nội bộ thông qua các nhóm sản phẩm hoặc phòng thí nghiệm chuyên biệt. Tuy nhiên, những phương pháp tiếp cận này chỉ phù hợp với các ứng dụng khép kín. Các doanh nghiệp lớn với hệ thống phức tạp cần sự phối hợp rộng hơn giữa các đơn vị kinh doanh, nhiều khu vực địa lý và quy trình làm việc nhiều lớp (4). AI SI giải quyết những nhu cầu đó bằng cách kết hợp khả năng kỹ thuật với sự hiểu biết sâu sắc về hoạt động.

Lợi thế cấu trúc của Ấn Độ trong lĩnh vực AI SI

Ưu thế của Ấn Độ trong AI SI dựa trên sự kết hợp giữa tính nhúng sâu, kỷ luật, quy mô và kinh nghiệm. Các công ty CNTT Ấn Độ hoạt động bên trong nhiều hệ thống doanh nghiệp quan trọng nhất thế giới (5). Theo thời gian, họ đã duy trì các nền tảng tài chính (6), mạng lưới hậu cần (7), chuỗi cung ứng y tế (8), hồ sơ lương (9), công cụ thực hiện bán lẻ (10), quản lý khiếu nại bảo hiểm (11) và hệ thống hàng không (12). Kinh nghiệm này mang lại hiểu biết thực tiễn về cách các tổ chức lớn vận hành và quản lý các hệ thống công nghệ của họ, điều mà giờ đây phải được kết hợp với các mô-đun AI.

Kỷ luật quy trình là một lợi thế khác. Các hoạt động như lập tài liệu, thử nghiệm, đảm bảo chất lượng và sẵn sàng kiểm toán từ lâu đã là trọng tâm của việc cung cấp CNTT tại Ấn Độ. Ngành công nghiệp này đã khẳng định vị thế dẫn đầu toàn cầu bằng cách chứng minh sự trưởng thành về quy trình nghiêm ngặt và các chứng nhận quốc tế như một "tín hiệu chất lượng" để đạt được tính hợp pháp tại các thị trường phương Tây. Hơn nữa, các công ty CNTT Ấn Độ đã tiên phong trong việc áp dụng Mô hình trưởng thành năng lực và phiên bản kế nhiệm của nó - Mô hình trưởng thành năng lực tích hợp - và tiếp tục sử dụng khuôn khổ này như một phần của hoạt động kinh doanh của họ (13). Những thực tiễn này phù hợp chặt chẽ với các yêu cầu của AI doanh nghiệp, trong đó khả năng truy vết, độ tin cậy và giám sát là nền tảng cho sự thành công của AI SI (14).

Quy mô nhân tài càng củng cố vị thế của Ấn Độ. Hệ sinh thái dịch vụ CNTT của nước này đã đào tạo hàng triệu chuyên gia để cung cấp phần mềm chất lượng cao trên toàn cầu. Nhóm chuyên gia đông đảo này bao gồm các kiến ​​trúc sư đám mây, kỹ sư dữ liệu, người kiểm chứng quy trình, chuyên gia an ninh mạng, chuyên gia lĩnh vực, nhân viên giao hàng và nhà phân tích quy trình làm việc. Hầu như không có khu vực địa lý nào khác hoạt động ở quy mô này. Hoa Kỳ dẫn đầu trong phát triển tiên tiến nhưng phải đối mặt với những hạn chế về chi phí và khả năng mở rộng trong triển khai doanh nghiệp (15). Khu vực Đông Âu cung cấp nguồn nhân tài kỹ thuật mạnh mẽ nhưng ở quy mô nhỏ hơn (16). Khu vực Đông Nam Á đang mở rộng như một trung tâm cung cấp dịch vụ nhưng thiếu chuyên môn sâu (17). Ấn Độ kết hợp quy mô, hiệu quả chi phí và sự quen thuộc về vận hành trong một hệ sinh thái duy nhất.

Uy tín thương mại cũng đóng vai trò quan trọng. Các doanh nghiệp áp dụng AI tập trung vào các kết quả kinh doanh có thể đo lường được như giảm gian lận hoặc giảm tỷ lệ khách hàng bỏ đi. Các công ty CNTT Ấn Độ đã xây dựng uy tín bằng cách mang lại các kết quả có thể đo lường được trong nhiều thập kỷ, liên kết các khoản đầu tư công nghệ với hiệu suất kinh doanh. Ví dụ, cuộc khảo sát năm 2014 đối với các ngân hàng sử dụng nền tảng ngân hàng Finacle của Infosys cho thấy mức giảm hơn 35% chi phí giao dịch trung bình và giảm 19% khiếu nại của khách hàng(18). Tương tự, trước AI, EFaaS (chức năng doanh nghiệp như một dịch vụ) của HCL đã giúp giảm 25-35% chi phí hoạt động trong các tiện ích chuyên biệt như tài chính, mua sắm và nguồn nhân lực (19). Ngành CNTT Ấn Độ đang chuyển đổi khuôn khổ tập trung vào kết quả này sang việc triển khai AI. Hơn nữa, các công ty Ấn Độ cũng đang xây dựng các công cụ tăng tốc AI và các giải pháp chuyên ngành riêng (20). Đây là các mô-đun được xây dựng sẵn giúp các doanh nghiệp áp dụng AI nhanh hơn. Chúng bao gồm các mẫu sẵn có cho các nhiệm vụ kinh doanh phổ biến như phát hiện gian lận, xử lý yêu cầu bồi thường và hỗ trợ khách hàng. Thay vì bắt đầu từ đầu, các công ty có thể sử dụng các khối xây dựng này để tích hợp AI vào quy trình làm việc hiện có với ít thời gian và công sức hơn. Song song với những sáng kiến ​​này, các công ty Ấn Độ cũng đang phát triển các mô hình tập trung vào từng lĩnh vực được đào tạo dựa trên dữ liệu ngành và các trường hợp sử dụng, điều này khiến chúng trở nên phù hợp hơn với các ứng dụng thực tế (21).

Nhờ đó, những khả năng này giúp giảm thời gian cần thiết để đưa AI vào môi trường khách hàng và cung cấp một nền tảng có thể thích ứng với nhiều ngành công nghiệp và trường hợp sử dụng khác nhau. Chúng cũng báo hiệu sự thay đổi trong cách thức hoạt động của ngành CNTT Ấn Độ. Thay vì đáp ứng yêu cầu của khách hàng theo từng dự án riêng lẻ, các công ty đang tạo ra các hệ thống có thể tái sử dụng, có thể được điều chỉnh và mở rộng quy mô cho nhiều khách hàng. Khi tích hợp hệ thống AI (AI SI) phát triển thành một lớp công nghệ doanh nghiệp riêng biệt, ngành CNTT Ấn Độ đang tự định vị để điều phối sự chuyển đổi này.

Kỹ sư triển khai tiền tuyến: Mang sự tích hợp đến điểm sử dụng.

Hiệu quả của AI phụ thuộc vào cách triển khai trong môi trường thực tế. Các Kỹ sư Triển khai Tiền tuyến (FDE) đóng vai trò trung tâm trong quá trình này. FDE được nhúng vào các tổ chức khách hàng, làm việc cùng với các nhóm vận hành để đặt các hệ thống AI vào bối cảnh thời gian thực. Vai trò của họ tập trung vào việc điều chỉnh hành vi của mô hình với các quy trình làm việc thực tế. Mô hình FDE xuất phát từ nhận định đơn giản: việc tích hợp AI đòi hỏi sự gần gũi của chuyên môn con người. Các hệ thống AI hoạt động khác nhau trong môi trường sản xuất so với trong môi trường được kiểm soát. Chúng gặp phải các đầu vào không thể đoán trước, hành vi người dùng đang phát triển và các ràng buộc vận hành mới nổi, và cần được quan sát liên tục và điều chỉnh nhanh chóng bất cứ khi nào quy trình làm việc thay đổi hoặc khi hành vi trong thế giới thực khác với các thông số hệ thống. Điều này được thực hiện tốt nhất khi các chuyên gia được đào tạo dẫn đầu việc triển khai mô hình AI tại cơ sở của khách hàng (22).

Mô hình FDE lần đầu tiên thu hút sự chú ý toàn cầu thông qua công việc của công ty Palantir với Quân đội Hoa Kỳ. Các kỹ sư được đào tạo của Palantir được bố trí trong các đơn vị hoạt động của Quân đội Hoa Kỳ bên cạnh các nhà phân tích, chuyên gia hậu cần và các đội hiện trường (23). Họ đã tìm hiểu môi trường mà hệ thống sẽ được sử dụng và định hình các công cụ AI cho phù hợp. Mô hình triển khai FDE này trở nên nổi tiếng vì nó chứng minh rằng những thách thức lớn nhất trong việc triển khai AI không nằm ở các thuật toán mà ở việc tích hợp phán đoán của con người vào phân tích kỹ thuật tự động.

Các ví dụ trong doanh nghiệp phản ánh mô hình tương tự. Chẳng hạn, Infosys đã thiết lập giải pháp có sự tham gia của con người để thay thế quy trình xác minh séc thủ công. Các kỹ sư của họ đã tinh chỉnh các hệ thống AI để giảm thiểu cảnh báo sai và làm cho quá trình chuyển đổi giữa các khuyến nghị của máy móc và quyết định của con người diễn ra suôn sẻ hơn. Thay vì là những nhà phát triển ở xa, những kỹ sư này đã trở thành những người tham gia tích cực được triển khai trực tiếp, dẫn dắt các quy trình làm việc thực tế. Sản phẩm của hệ thống đã dẫn đến “tiết kiệm năng suất lên đến 50% và đảm bảo độ chính xác cao hơn” (24).

Do đó, FDE đóng vai trò là cầu nối giữa thiết kế mô hình và thực tế của tổ chức. Họ đóng vai trò là người phiên dịch, người đàm phán và người giải quyết sự cố, đảm bảo rằng AI vẫn phù hợp với logic hàng ngày của doanh nghiệp để liên tục mang lại kết quả mong đợi.

Các trung tâm năng lực toàn cầu: Động lực thúc đẩy chuyển đổi trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp

Trong khi các FDE (Functional Data Environment) hoạt động tại điểm sử dụng, các Trung tâm Năng lực Toàn cầu (Global Capability Centres - GCC) cung cấp quy mô, khả năng kiểm soát và tính liên tục ở nước ngoài. Chúng cũng cung cấp tốc độ hoạt động nhanh hơn cần thiết cho AI. Khi các mô hình thay đổi, chính sách biến đổi, bộ nhớ bị ghi đè và hành vi người dùng phát triển, việc kiểm thử và đào tạo lại liên tục trở nên thiết yếu. GCC cung cấp vòng lặp 24/7 để đánh giá và lặp lại. GCC từng được coi là phần mở rộng của các hoạt động hỗ trợ, nhưng vai trò của chúng trong AI doanh nghiệp đã mở rộng. Nhiều trung tâm này hiện đang xây dựng các sản phẩm cốt lõi, điều phối các nền tảng toàn cầu, quản lý dữ liệu nhạy cảm, xử lý các yêu cầu quy định phức tạp và thiết kế một số sáng kiến ​​AI nội bộ tinh vi nhất được thực hiện bởi các doanh nghiệp đa quốc gia. GCC tuyển dụng hàng triệu nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư điện toán đám mây, nhà thiết kế sản phẩm, chuyên gia an ninh mạng, người đánh giá học máy, kỹ sư suy luận, người quản lý đồ thị tri thức và chuyên gia vận hành.

Việc thiết lập một trung tâm GCC chất lượng cao tại Ấn Độ không phải là chuyện đơn giản. Các công ty đa quốc gia thường gặp nhiều thách thức khi tự mình xây dựng các trung tâm này: tìm kiếm lãnh đạo cấp cao, tuân thủ các quy định địa phương, định hình văn hóa kỹ thuật mạnh mẽ, thiết lập mối quan hệ với các trường đại học để thu hút nhân tài và nghiên cứu, và tích hợp trung tâm vào hệ thống công nghệ toàn cầu của họ. Để làm được điều này, cần phải hiểu sâu sắc về nguồn nhân lực, nhà cung cấp, kênh tuyển dụng sinh viên và phong cách làm việc hàng ngày tại Ấn Độ. Đó là lý do tại sao nhiều công ty hiện nay tìm đến các nhà cung cấp dịch vụ CNTT Ấn Độ theo mô hình ngày càng được mô tả là GCC-as-a-Service (GCC dưới dạng dịch vụ). Các đơn vị chuyên biệt này cung cấp cẩm nang toàn diện để xây dựng một trung tâm GCC chất lượng cao, từ việc lựa chọn địa điểm văn phòng và tuyển dụng lãnh đạo đến tích hợp công nghệ, thiết lập tuân thủ và phát triển nhân tài. Họ cung cấp cho các doanh nghiệp toàn cầu nền tảng thể chế cần thiết để nhanh chóng chuyển từ ý định sang thực thi.

Ngày nay, Ấn Độ có gần 2.000 GCC, sử dụng gần 2 triệu chuyên gia, một con số được ước tính sẽ tăng theo cấp số nhân lên hơn 3.000 GCC vào năm 2030 (25). Hơn một nửa số GCC toàn cầu nằm ở nước này (26), củng cố vị thế của nước này như là địa điểm được ưa thích để phát triển và cung cấp các dịch vụ chất lượng cao.

Có một số lý do cho sự thống trị thị trường này. Nguồn nhân lực cung cấp cho các trung tâm dịch vụ khách hàng (GCC) của Ấn Độ chủ yếu đến từ các nhóm kỹ sư được đào tạo trong nhiều thập kỷ thông qua hệ sinh thái dịch vụ CNTT, nơi các tập đoàn CNTT lớn điều hành các trường đại học riêng với chương trình đào tạo nghiêm ngặt, sẵn sàng cho ngành công nghiệp. Các kỹ sư Ấn Độ thành thạo các nền tảng đám mây, thực tiễn an ninh mạng, vận hành mô hình, mô hình tích hợp, quản lý chương trình, quy trình tuân thủ, thiết kế sản phẩm và hợp tác đa lĩnh vực. Do đó, khi các doanh nghiệp toàn cầu tìm kiếm những người hiểu cả AI và các hệ quả vận hành, họ tìm thấy chính họ ở Ấn Độ. Quy mô của nguồn nhân lực này không thể sao chép ở bất kỳ nơi nào khác, cũng như khả năng thu hút từ nhiều thế hệ kỹ sư đã được tiếp xúc với các hệ thống cấp doanh nghiệp ngay từ đầu sự nghiệp. Do đó, các tập đoàn đa quốc gia đang chọn Ấn Độ để tránh tình trạng thiếu hụt nhân tài AI toàn cầu và tuyển dụng các nhóm nội bộ bền vững.

Các công ty toàn cầu cũng hướng công việc AI sang Ấn Độ vì quốc gia này tập trung vào những gì mà việc triển khai doanh nghiệp thực sự cần: kiểm soát, năng lực và nhịp độ. Các công ty muốn dữ liệu nhạy cảm và quy trình làm việc cốt lõi được quản lý trong phạm vi của riêng họ, vì vậy họ đang xây dựng các trung tâm nội bộ thay vì thuê ngoài các phần nhạy cảm nhất. Các trung tâm GCC của Ấn Độ hiện đóng vai trò là những trung tâm đó, với xu hướng cho thuê và số lượng nhân viên cho thấy họ đã chuyển từ các vai trò hỗ trợ văn phòng sang công việc về sản phẩm, dữ liệu và bảo mật ở quy mô lớn (27).

Sự tập trung năng lực là điểm thu hút khác. Ấn Độ cung cấp chiều sâu để thực hiện toàn bộ chu kỳ sản phẩm - kiến trúc hệ thống, kỹ thuật dữ liệu, đánh giá mô hình, vận hành đám mây và quản trị - trong một khu vực địa lý. Chiều sâu đó thể hiện rõ trong hành vi thị trường: Các trung tâm GCC chiếm hàng chục triệu feet vuông diện tích văn phòng được thuê vào năm 2024 và được dự báo sẽ tiếp tục mở rộng đến năm 2030, dẫn đầu bởi Bengaluru, Hyderabad, Pune, NCR và Chennai (28).

Cuối cùng, Ấn Độ đã đơn giản hóa quá trình từ ý định đến thực thi. Các bang đang thu hút các Trung tâm Dịch vụ Vùng Vịnh (GCC) bằng các chính sách có mục tiêu (29); nhà cung cấp bất động sản và không gian làm việc đã điều chỉnh các dịch vụ của họ theo tiêu chuẩn GCC; và thị trường GCC-as-Service mới (30), do các công ty CNTT và tư vấn dịch vụ của Ấn Độ điều hành, cho phép các tập đoàn đa quốc gia thiết lập các trung tâm chất lượng cao thông qua các chương trình kiểu xây dựng-vận hành-chuyển giao (31). Infosys, Wipro và các đối tác chuyên gia như Zinnov và ANSR hiện đang giúp các công ty thiết kế, tuyển dụng và vận hành các GCC ưu tiên AI ngay từ ngày đầu tiên.

Khi các trung tâm điều hành GCC trưởng thành, chúng đang dần phát triển thành các trung tâm chỉ huy cho trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp và quá trình chuyển đổi liên tục. Chúng vận hành các hoạt động cốt lõi như thiết kế các hệ thống hỗ trợ nội bộ, xây dựng biểu đồ tri thức, giám sát đầu ra mô hình, tinh chỉnh các lời nhắc và giám sát việc chuẩn bị dữ liệu. Chúng thường nằm ở giao điểm của quản trị, kỹ thuật và quản lý rủi ro. Ấn Độ, với phần lớn thị phần GCC, đã trở thành tâm điểm của quá trình chuyển đổi AI này.

Sự phát triển ổn định của ngành CNTT Ấn Độ trong kỷ nguyên AI

Sự phát triển của AI SI, sự trỗi dậy của FDE (Functional Destruction Environment - Các đơn vị thực thi chức năng tại chỗ) và sự mở rộng của GCC (General Control Center - Trung tâm điều hành tổng quát) cho thấy sự thay đổi cấu trúc sâu sắc hơn trong cách thức cung cấp công nghệ doanh nghiệp. Những mô hình từng tồn tại riêng biệt - tích hợp hệ thống, thực thi tại chỗ và quy mô thuê ngoài - đang hội tụ thành một kiến ​​trúc phối hợp duy nhất để ứng dụng AI. Mỗi lớp phục vụ một chức năng riêng biệt. AI SI thiết kế và điều phối quá trình chuyển đổi trên toàn doanh nghiệp; FDE tích hợp vào quy trình làm việc tại chỗ để chuyển đổi thiết kế đó thành các hệ thống hoạt động; và GCC cung cấp quy mô, tính liên tục và khả năng kiểm soát cần thiết để duy trì các hệ thống này theo thời gian. Khả năng vận hành cả ba lớp đang trở thành năng lực then chốt trong AI doanh nghiệp.

Các công ty CNTT Ấn Độ có vị thế độc đáo để đảm nhiệm toàn bộ chuỗi cung ứng này. Rất ít hệ sinh thái kết hợp được sự gần gũi về mặt thể chế cần thiết cho việc triển khai theo kiểu FDE (Full Development Engineering), quy mô kỹ thuật cần thiết để vận hành các GCC (General Community Centre) lớn, và kinh nghiệm tích hợp cần thiết để điều phối quá trình chuyển đổi trên toàn doanh nghiệp. Quan trọng hơn, những khả năng này không tồn tại riêng lẻ mà bổ trợ lẫn nhau. Những hiểu biết được tạo ra ở biên thông qua các kỹ sư nhúng sẽ được đưa trở lại các GCC, nơi các hệ thống được tinh chỉnh và mở rộng quy mô. Các khung tích hợp được phát triển tập trung được triển khai thông qua các nhóm FDE trong môi trường hoạt động thực tế. Điều này tạo ra vòng lặp liên tục giữa thiết kế, triển khai và lặp lại, một vòng lặp khó có thể sao chép nếu thiếu cả quy mô và sự gắn kết tổ chức. Trên thực tế, CNTT Ấn Độ không chỉ thích ứng với kiến ​​trúc AI doanh nghiệp mà còn ngày càng trở thành chính kiến ​​trúc đó.

Các tập đoàn CNTT lớn của Ấn Độ không chỉ tình cờ bước vào vai trò nhà cung cấp giải pháp tích hợp AI, mà đang tích cực tự tái cấu trúc để chuẩn bị cho kỷ nguyên AI. Các chương trình đào tạo lại quy mô lớn hiện đã trở thành thông lệ. Hàng triệu giờ học đã được đầu tư vào việc tinh chỉnh mô hình AI, kỹ thuật điện toán đám mây, quản lý dữ liệu, an ninh mạng và các mô hình tích hợp. Nhiều công ty vận hành các học viện AI nội bộ, đào tạo hàng chục nghìn chuyên gia mỗi năm (32).

Hơn nữa, các công cụ tăng tốc AI theo chiều dọc đã trở nên phổ biến trong nhiều ngành công nghiệp. Các công ty Ấn Độ đã xây dựng các mô-đun AI cho việc xử lý yêu cầu bảo hiểm (33), phân loại y tế (34), tối ưu hóa đội xe (35), dự báo bán lẻ (36), kiểm tra chống rửa tiền (37), đối chiếu giao dịch (38), lập kế hoạch mạng viễn thông (39), giám sát chuỗi cung ứng (40), và phân phối năng lượng (41). Những công cụ tăng tốc này làm giảm rào cản áp dụng cho các doanh nghiệp bằng cách cung cấp các khung làm sẵn mà họ có thể điều chỉnh.

Điều quan trọng là, các ông lớn CNTT Ấn Độ đã bắt đầu xây dựng các nhà máy tác nhân AI mà họ sở hữu và tinh chỉnh (42). Nhà máy tác nhân là môi trường có cấu trúc trong các công ty, nơi các tác nhân AI được thiết kế, xây dựng, thử nghiệm và triển khai trên quy mô lớn. Thay vì tạo ra các công cụ AI riêng lẻ cho từng nhiệm vụ, các công ty sử dụng các thiết lập này để tạo ra nhiều tác nhân có thể xử lý các vai trò khác nhau trong toàn bộ doanh nghiệp. Nhà máy tác nhân giúp chuẩn hóa cách tích hợp AI vào quy trình làm việc của doanh nghiệp. Chúng biến việc triển khai AI từ một loạt các dự án tùy chỉnh thành một quy trình có thể mở rộng, nơi các tác nhân mới có thể được xây dựng, điều chỉnh và triển khai nhanh chóng trên các bộ phận khác nhau của tổ chức. Các nhà máy tác nhân của CNTT Ấn Độ phản ánh tham vọng ngày càng tăng trong việc xây dựng các tài sản bổ sung cho việc cung cấp dịch vụ và trao cho các công ty Ấn Độ quyền kiểm soát các lớp quan trọng của ngăn xếp AI.

Các thương vụ mua lại cũng tuân theo logic này. Một số công ty Ấn Độ đã mua lại các công ty tư vấn đám mây, các studio an ninh mạng, các công ty thiết kế, các nhóm kỹ thuật dữ liệu và các phòng thí nghiệm nghiên cứu ứng dụng (43). Mỗi thương vụ mua lại giúp họ tập hợp toàn bộ vòng đời AI dưới một mái nhà. Các công ty CNTT Ấn Độ đang âm thầm xây dựng bộ máy tổ chức mà qua đó thế giới sẽ tiếp nhận AI.

Các công ty sản phẩm AI toàn cầu đang ngày càng mở rộng phạm vi hoạt động tại Ấn Độ, họ bị thu hút bởi quy mô nguồn nhân lực kỹ thuật và chất lượng thực thi mà các đối tác Ấn Độ mang lại. Thông báo hợp tác của Microsoft vào tháng 12 năm 2025 là một ví dụ điển hình. Microsoft sẽ hợp tác với các tập đoàn CNTT lớn nhất của Ấn Độ - Infosys, TCS, Wipro và Cognizant - để triển khai AI tác nhân trên quy mô lớn, sự khẳng định công khai vai trò của Ấn Độ như là lớp thực thi đáng tin cậy nhất của nền kinh tế AI toàn cầu. Mỗi quan hệ đối tác sẽ chứng kiến ​​hơn 50.000 triển khai Copilot thực hiện trên khắp các ngành công nghiệp, được hỗ trợ bởi các “nhà máy AI” mới xây dựng bên trong các công ty này - các trung tâm chuyên dụng thiết kế, đào tạo và tích hợp các tác nhân thông minh cho các chức năng kinh doanh từ hỗ trợ khách hàng đến quản lý tuân thủ (44). Giám đốc điều hành của Microsoft, Satya Nadella, trong thông báo của mình, đã mô tả sự bùng nổ hoạt động AI ở Ấn Độ là cho thấy “động lực mạnh mẽ”, lưu ý rằng các công ty CNTT lớn này không chỉ triển khai Copilot mà còn “xây dựng các nhà máy tác nhân chuyên sâu” kết hợp kinh nghiệm doanh nghiệp với nền tảng AI của Microsoft (45). Quy mô và sự tinh vi của sự hợp tác giữa Microsoft và Ấn Độ làm nổi bật những gì hệ sinh thái CNTT của Ấn Độ đã đạt được một cách ổn định: kỷ luật công nghiệp, độ chính xác kỹ thuật và khả năng vận hành công nghệ tiên tiến trong các hệ thống toàn cầu phức tạp.

Trong khi đó, Anthropic, nhà sáng tạo của dòng sản phẩm Claude AI, đã công bố kế hoạch mở văn phòng thứ hai tại khu vực Châu Á Thái Bình Dương ở Bengaluru vào đầu năm 2026 (46), phản ánh vị thế ngày càng tăng của quốc gia này trong hoạt động toàn cầu và chiến lược ứng dụng vào doanh nghiệp. OpenAI cũng đã công bố hợp tác toàn diện với HCLTech để thúc đẩy việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp trên các lĩnh vực như dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe và sản xuất (47), nhấn mạnh sự tin tưởng mà các nhà đổi mới AI hàng đầu toàn cầu đặt vào các đối tác Ấn Độ. Những thông báo này là bằng chứng rõ ràng cho thấy khi các công ty công nghệ và sản phẩm AI lớn nhất thế giới tìm kiếm các đối tác có khả năng cung cấp AI an toàn, có khả năng mở rộng, họ sẽ hướng đến Ấn Độ.

Trọng tâm mới của công nghệ toàn cầu

Thập kỷ tới có thể sẽ hé lộ bức tranh công nghệ toàn cầu được định hình bởi một vài năng lực quyết định. Các doanh nghiệp sẽ phụ thuộc vào các đối tác hiểu được những sắc thái hành vi tinh tế của AI, nhận ra sự mong manh của các quy trình đã ăn sâu và có thể điều phối sự chuyển đổi trên hàng ngàn bộ phận vận hành. Nếu các nền tảng siêu quy mô định hình kỷ nguyên điện toán đám mây, thì kỷ nguyên AI sẽ được định hình bởi các nhà tích hợp. Ấn Độ đang dần đảm nhận vai trò này với sự ổn định đáng kinh ngạc so với quy mô của sự chuyển đổi đang diễn ra. Khi Ấn Độ trở thành trung tâm ứng dụng AI của thế giới, sự phát triển này sẽ quyết định cách các công ty, ngành công nghiệp và chính phủ định hướng trong thập kỷ tới. Câu hỏi về vai trò lãnh đạo toàn cầu đã thay đổi. Vấn đề không còn là liệu ngành CNTT của Ấn Độ có thể thích ứng với AI hay không. Câu hỏi cấp bách hơn là liệu thế giới đã bắt đầu hiểu rằng Ấn Độ đang dẫn dắt quá trình chuyển đổi này, mà không công khai quảng bá vai trò của mình hay chưa.

Ghi chú

1. Alex Singla et al., “The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation,” McKinsey, November 5, 2025,https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/ourinsights/the-state-of-ai.
2. Sheryl Estrada, “MIT Report: 95% of Generative AI Pilots at Companies Are Failing,” Fortune, August 18, 2025, https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generativeai-pilots-at-companies-failing-cfo/.
3. Jim Rowan et al., “The Agentic Reality Check: Preparing for a Silicon-Based Workforce,” Deloitte Insights, December 10, 2025, https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/
technology-management/tech-trends/2026/agentic-ai-strategy.html.
4. Rowan et al., “The Agentic Reality Check: Preparing for a Silicon-Based Workforce.”
5. NASSCOM, Technology Sector in India: Strategic Review – 2026, NASSCOM, February 2026,https://nasscom.in/knowledge-center/publications/technology-sector-india-strategicreview-2026#.
6. “Infosys Finacle Drives Secure Agility for a Major Digital Bank,” Microsoft, March 27, 2025, https://partner.microsoft.com/en-US/case-studies/infosys-finacle.
7. “DHL Supply Chain Moves from Five ERP systems to One with Oracle Fusion Cloud ERP,” Oracle, https://www.oracle.com/customers/dhl-supply-chain/.
8. “Teaming Up with TCS to Drive Digital Transformation,” NHS Supply Chain, https://www.supplychain.nhs.uk/news-article/teaming-up-with-tcs-to-drive-digital-transformation/.
9. Felicity Grover, “Infosys Wins £1.2 Billion Contract to Replace NHS Payroll System,”Staffing Industry Analysts, October 14, 2025, https://www.staffingindustry.com/news/globaldaily-news/infosys-wins-ps12-billion-contract-to-replace-nhs-payroll-system.
10. Arushi Jaiswal, “Infosys Teams Up with Walmart Commerce Technologies to Deliver Scalable Omni-Channel Solutions to Retailers,” India TV, April 26, 2023, https://www.indiatvnews.com/business/news/infosys-partners-with-walmart-commerce-technologies-to-deliveromnichannel-solutions-to-retailers-business-news-latest-updates-2023-04-26-867033# :~:text=We%20are%20excited%20to%20have,integration%20team%20for%20our%20customers.%E2%80%9D.
11. “‘TCS BaNCS is a Trusted Partner’ – Magma Insurance,” TCS, https://www.tcs.
com/what-we-do/products-platforms/tcs-bancs/video/tcs-bancs-magma-insurancepartnership#:~:text=TCS%20BaNCS%E2%84%A2%20Health%20Insurance,TCS%20BaNCS%E2%84%A2%20(Insurance%20SaaS.
12. “Here's How BA and TCS Have Pioneered Travel Experience for 30 Years,” TCS, https://www.tcs.com/what-we-do/industries/travel-and-logistics/case-study/tcs-british-airways-30-year-partnership.

13. “CMMI Level 5 Certified Companies in India,” Scribd, https://www.scribd.com/
doc/24452288/A-List-of-CMM-in-India#:~:text=26%20ITC%20Infotech%20Ltd.,32%20MphasiS%2DBFL%20Limited%20Bangalore
14. CMMI AI Working Group, https://cmmiinstitute.com/aiwg.
15. Lisa Klaassen and Broderick McDonald, “America is Running the Wrong AI Race,” StimsonCenter, January 27, 2026, https://www.stimson.org/2026/america-is-running-the-wrong-airace/.
16. Sudhir, “Can India’s Speed Surpass Eastern Europe’s Precision in the AI Outsourcing Era?,” Medium, September 15, 2025, https://medium.com/@sudhir.virtual/can-indias-speedsurpass-eastern-europe-s-precision-in-the-ai-outsourcing-era-23e4924fd81e.
17. Vinayak H.V. et al., AI in Southeast Asia: An Era of Opportunity, McKinsey, EDB Singapore, and Tech in Asia, 2026, https://www.edb.gov.sg/content/dam/edb-en/business-insights/marketand-industry-reports/ai-in-southeast-asia-an-era-of-opportunity/State_of_Ai_SEA_Digital.pdf.
18. “Banks Using Infosys Finacle See Reduction in Average Transaction Cost by Over 35 Percent,Shows Independent Customer Survey,” Infosys, https://www.finacle.com/news-room/pressrelease/banks-using-infosys-finacle-see-reduction-in-average-transaction-cost-by-over-35-percent-shows-independent-customer-survey/#:~:text=These%20were%20some%20 of%20the,compliance%2C%20and%20customer%20relationship%20management.
19. HCL, Annual Report: 2013-14, July 2014, Noida, HCL Tech, https://www.hcltech.com/sites/default/files/documents/investor-reports/annual_report_2013-14_0.pdf.
20. Smruti S., “Indian IT’s AI Turning Point: Embedded Today, Modular Tomorrow,” Analytics India Magazine, December 11, 2025, https://analyticsindiamag.com/it-services/indian-its-aiturning-point-embedded-today-modular-tomorrow/.
21. Singla et al., “The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation.”
22. Gergely Orosz, “What are Forward Deployed Engineers, and Why Are They So in Demand?,” The Pragmatic Engineer, August 12, 2025, https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/forward-deployed-engineers.
23. “In Pursuit of Information Dominance,” Palantir Blog, July 31, 2021, https://blog.palantir.com/in-pursuit-of-information-dominance-f8e452469d04.
24. Infosys Financial Services, “Infosys Check Fraud Detection Solution,” Infosys, https://www.infosys.com/industries/financial-services/industry-offerings/check-fraud-detection.html.
25. Mohit Pandey, “Indian GCCs are Becoming the R&D Hub of the World,” Analytics India Magazine, August 2, 2025, https://analyticsindiamag.com/ai-highlights/indian-gccs-arebecoming-the-rd-hub-of-the-world/.

26. “India Houses More than Half of the World’s Global Capability Centres (GCCs): Report,” India Brand Equity Foundation, July 22, 2025, https://www.ibef.org/news/india-housesmore-than-half-of-the-world-s-global-capability-centres-gccs-report#:~:text=India%20 has%20firmly%20established%20itself,according%20to%20property%20consultancy%20 Vestian.

27. Arindam Sen and Manoj Marwah, “India’s GCCs are Leading the Shift to Intelligent, AI-Native Enterprises,” Entrepreneur India, November 25, 2025, https://www.ey.com/en_in/insights/consulting/global-capability-centers/india-s-gccs-are-leading-the-shift-tointelligent-ai-native-enterprises.
28. Arundhati Bakshi Dighe, “GCCs Drive Record 77.2 mn sq. ft Office Leasing in India,” JLL,January 16, 2025, https://www.jll.com/en-in/newsroom/gccs-drive-record-77-2-mn-sqftoffice-leasing-in-india.
29. Bhuvana Kamath, “India’s State-led Policies Are Driving the GCC Momentum,” Economic Times GCC World, October 7, 2025,https://gcc.economictimes.indiatimes.com/news/industrytrends/indias-state-led-policies-driving-gcc-momentum/124361950.
30. Baruah, “IT Services Companies Set up Dedicated GCC Service Units.”
31. “Build Operate Transfer (BOT) Model,” ANSR, https://ansr.com/build-operate-transfer/.
32. “Top 5 Indian IT Firms Boast Over 250,000 AI-Skilled Employees,” Communications Today, July 22, 2025,https://www.communicationstoday.co.in/top-5-indian-it-firms-boast-over-250000-ai-skilled-employees/.
33. “Generative AI for Insurance Legacy Modernization,” Infosys, https://www.infosys.com/services/data-ai-topaz/case-studies/modernizing-legacy-platforms.html.
34. “Medical Devices: Our Expertise,” Wipro, https://www.wipro.com/medical-devices/.
35.“Rationalize the Cost of Fleet Operations,” Infosys, https://www.infosys.com/industries/logistics-distribution/industry-offerings/fleet-management.html.
36. “Leading the Way in European Retail IT Services,” HCL Tech, https://www.hcltech.com/retail-services.
37. Dinesh Puvvada et al., “How AI can Help Detect Crypto-Linked Money Laundering,”TCS Research, https://www.tcs.com/what-we-do/research/white-paper/ai-crypto-moneylaundering-detection.
38. “Enterprise-wide Reconciliation Management,” TCS,https://www.tcs.com/what-we-do/products-platforms/tcs-bancs/solution/reconciliations.
39. “Leading 5G Networks,” Tech Mahindra, https://www.techmahindra.com/services/artificialintelligence/netops-ai/.
40. “Rapid Risk Identification and Supply Re-sourcing,” Wipro, https://www.wipro.com/applications/supply-chain-risk-visibility/.

41. “Intelligent Power Grid: Applying AI in the Energy Industry,” Infosys, https://www.infosys. com/services/applied-ai/insights/intelligent-power-grid-energy.html.
42. Amit Raja Naik, “Indian IT’s Agent Era Has Begun,” Analytics India Magazine via LinkedIn, July 28, 2025, https://www.linkedin.com/pulse/indian-its-agent-era-has-begun-analyticsindia-magazine-ww98e/.
43. TNN, “TCS to Buy AI Advisory Firm for $700 Million,” Times of India, December 11, 2025,https://timesofindia.indiatimes.com/business/india-business/tcs-to-buy-ai-advisory-firm-for-700-million/articleshow/125900418.cms.
44. FE Bureau, “Microsoft Ties up with Indian IT Firms to Boost Agentic AI Deployment,”Financial Express, December 11, 2025, https://www.financialexpress.com/business/news/microsoft-ties-up-with-indian-it-firms-to-boost-agentic-ai-deployment/4073771/.
45. Satya Nadella, “Microsoft Partners with Indian IT Majors for Large-Scale Agentic AI Deployment,” YouTube video, December 11, 2025, https://www.youtube.com/shorts/Lg9oS70RDeo.
46 .“Expanding our Global Operations to India with our Second Asia Pacific Office,” Anthropic,October 8, 2025, https://www.anthropic.com/news/expanding-global-operations-to-india.
47. Entrepreneur Staff, “HCLTech Announces Strategic Collaboration with OpenAI,” Entrepreneur India, June 30, 2025, https://www.entrepreneur.com/en-in/lifestyle/hcltechannounces-strategic-collaboration-with-openai/494010.

Nguồn: ORF India