Xu hướng AI trong lĩnh vực IT năm 2025:Ứng Dụng, Cơ Hội Và Thách Thức

Trong vài năm trở lại đây, AI đã trở thành yếu tố thay đổi cuộc chơi trong ngành công nghệ thông tin. Từ phát triển phần mềm, vận hành hệ thống đến bảo mật và tương tác người dùng – AI đang len lỏi vào gần như mọi khía cạnh của một tổ chức IT hiện đại.

Bước sang năm 2025, AI không còn là công cụ hỗ trợ đơn lẻ, mà là lõi chiến lược cho sự đổi mới, tối ưu vận hành và cạnh tranh dài hạn. 

Dưới đây là 7 xu hướng AI trong ngành IT cần lưu ý.

1. AI Hỗ Trợ Lập Trình (AI-assisted Coding)

AI hỗ trợ lập trình đang tạo ra một cuộc cách mạng trong ngành phát triển phần mềm, giúp lập trình viên tăng tốc độ viết mã, giảm lỗi và mở rộng khả năng sáng tạo. 

Dưới đây là tổng quan về một số công cụ và xu hướng nổi bật trong lĩnh vực này năm 2025

GitHub Copilot

Được phát triển bởi GitHub và OpenAI, Copilot sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để đề xuất mã theo ngữ cảnh trong thời gian thực.

Ưu điểm nổi bật:

• Tăng năng suất lập trình, đặc biệt trong các tác vụ lặp lại như viết hàm, tạo test case và tài liệu hóa mã.

• Tích hợp tốt với các IDE phổ biến như Visual Studio Code, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như Python, JavaScript và TypeScript.

• Được sử dụng rộng rãi, với hơn 1.3 triệu tài khoản trả phí và đóng góp gần 50% mã trong một số dự án. (nguồn: WIRED)

Nhược điểm:

• Có thể tạo ra mã chứa lỗi hoặc không an toàn, đặc biệt trong các ngữ cảnh phức tạp hoặc mã độc quyền.

• Khó tích hợp với một số IDE và công nghệ nhất định.

• Nguy cơ phụ thuộc quá mức vào AI, dẫn đến giảm khả năng tư duy độc lập của lập trình viên.
  

Cursor (Anysphere)

Cursor là một công cụ lập trình cặp AI, cung cấp gợi ý mã, tự động hoàn thành, và hỗ trợ gỡ lỗi.

Ưu điểm:

• Hỗ trợ lập trình theo phong cách "vibe codi ng", cho phép viết mã bằng ngôn ngữ tự nhiên.

• Được sử dụng bởi các công ty lớn như Stripe, OpenAI và Spotify, với khả năng xử lý gần 1 tỷ dòng mã mỗi ngày.

• Tích hợp trực tiếp vào Visual Studio Code, hỗ trợ tự động hoàn thành hàm, gợi ý tối ưu hóa và hỗ trợ gỡ lỗi trong thời gian thực. 

Nhược điểm:

• Đôi khi từ chối thực hiện các yêu cầu không rõ ràng, yêu cầu người dùng phải có kiến thức lập trình cơ bản.

• Cần thời gian để làm quen với giao diện và cách tương tác mới.
  

Amazon CodeWhisperer

Ưu điểm:

• Tích hợp chặt chẽ với hệ sinh thái AWS, cung cấp đề xuất mã phù hợp với các dịch vụ đám mây.

• Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và môi trường phát triển như JupyterLab.

Nhược điểm:

• Hiệu quả phụ thuộc vào chất lượng nhận xét và mã hiện có; nếu không rõ ràng, đề xuất có thể không chính xác.

• Cần thời gian để làm quen và tận dụng tối đa các tính năng.
  

Tab Nine

Ưu điểm:

• Tập trung vào quyền riêng tư và bảo mật, phù hợp với các doanh nghiệp có yêu cầu cao về bảo mật.

• Hỗ trợ tùy chỉnh mô hình AI theo nhu cầu cụ thể của nhóm phát triển.

Nhược điểm:

• Chất lượng đề xuất có thể không bằng các công cụ sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn hơn.

• Cần cấu hình và đào tạo mô hình để đạt hiệu quả tối ưu.
  

Chat GPT

Ưu điểm:

• Hỗ trợ giải thích mã, gợi ý thuật toán và cung cấp ví dụ mã mẫu, đặc biệt hữu ích cho người mới học lập trình.

• Có thể sử dụng như một trợ lý học tập, giúp hiểu sâu hơn về các khái niệm lập trình.

Nhược điểm:

• Không thể thực thi mã trực tiếp, đòi hỏi người dùng phải kiểm tra và chạy mã trong môi trường riêng.

• Đôi khi tạo ra mã không chính xác hoặc không tối ưu, cần sự giám sát của lập trình viên.

📊 Số liệu thực tế về ứng dụng AI-assisted Coding
( thông tin thêm)

• Tại Microsoft và Google, AI hiện viết từ 20-30% mã trong một số dự án. (nguồn Business Insider)

• CEO của Windsurf dự đoán rằng vai trò của lập trình viên sẽ chuyển từ "developer" sang "builder", tập trung vào sáng tạo và thiết kế hơn là viết mã thủ công. (nguồn Business Insider)

• Trong năm 2025, các công ty IT sẽ tích hợp AI vào môi trường phát triển (IDE) như VS Code, JetBrains… như một phần tất yếu. Việc lập trình bằng prompt (natural language) sẽ trở thành kỹ năng phổ biến.

2. AIOps – Trí Tuệ Nhân Tạo Cho Vận Hành Hệ Thống

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để tự động hóa và nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống CNTT. Khái niệm này được Gartner giới thiệu vào năm 2016 nhằm giúp các tổ chức quản lý môi trường CNTT phức tạp bằng cách phát hiện, chẩn đoán và giải quyết sự cố hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống.

Ưu điểm nổi bật: 

• Tự động hóa quy trình vận hành
  AIOps sử dụng AI để tự động hóa các tác vụ như giám sát hiệu suất, lập lịch công việc và sao lưu dữ liệu, giúp giảm thiểu sự can thiệp thủ công và tăng hiệu quả hoạt động .

• Phát hiện và xử lý sự cố nhanh chóng
  Bằng cách phân tích dữ liệu lớn và sử dụng học máy, AIOps có thể phát hiện bất thường, phân tích nguyên nhân gốc rễ và đưa ra giải pháp khắc phục kịp thời .

• Cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống
  AIOps giúp dự đoán và ngăn chặn sự cố trước khi chúng ảnh hưởng đến người dùng, từ đó nâng cao độ tin cậy và hiệu suất của hệ thống .

• Tối ưu hóa chi phí vận hành
  Việc tự động hóa và cải thiện hiệu suất giúp giảm chi phí hỗ trợ CNTT và tăng năng suất của nhân viên .

Nhược điểm và thách thức

• Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu
  Hiệu quả của AIOps phụ thuộc vào chất lượng và độ chính xác của dữ liệu đầu vào; dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác có thể dẫn đến kết quả sai lệch.

• Độ phức tạp trong triển khai
  Việc triển khai AIOps đòi hỏi sự tích hợp giữa nhiều hệ thống và công nghệ khác nhau, có thể gây khó khăn cho các tổ chức không có đội ngũ kỹ thuật mạnh.

• Thiếu minh bạch trong quyết định của AI
  Các quyết định do AI đưa ra đôi khi thiếu sự minh bạch, gây khó khăn trong việc hiểu và tin tưởng vào các hành động mà hệ thống thực hiện.

• Chi phí đầu tư ban đầu cao
  Việc triển khai AIOps có thể đòi hỏi chi phí đầu tư ban đầu đáng kể cho hạ tầng và đào tạo nhân viên.

📊 Số liệu thực tế về ứng dụng AIOps( thông tin thêm)

Theo báo cáo của Gartner (2024):

• 60% tổ chức doanh nghiệp lớn đã áp dụng hoặc đang thử nghiệm AIOps.

• Dự báo đến năm 2027, 90% tổ chức quản lý hạ tầng IT phức tạp sẽ sử dụng AIOps.

Báo cáo từ IBM (2023):

• Các tổ chức áp dụng AIOps ghi nhận giảm tới 70% số lượng cảnh báo giả (false alarms).

Case study từ PayPal:

• AIOps đã giúp PayPal giảm thời gian khắc phục sự cố từ 45 phút xuống còn 5 phút, nhờ tự động phân tích và cảnh báo.

Theo khảo sát của OpsRamp (2024):

• 81% chuyên gia IT cho rằng AIOps là chìa khóa để quản lý hệ thống hybrid cloud và multi-cloud.

3. AI Trong Kiểm Thử Phần Mềm (AI for Testing)

AI trong kiểm thử phần mềm (AI for Testing) đang ngày càng trở thành một phần quan trọng trong quy trình phát triển phần mềm hiện đại. Dưới đây là tổng hợp ưu điểm và nhược điểm của việc ứng dụng AI trong kiểm thử phần mềm:

Ưu điểm nổi bật: 

• Tăng tốc quy trình kiểm thử: AI tự động hóa các tác vụ kiểm thử lặp lại, giúp giảm thời gian phát hiện và khắc phục lỗi.

• Tự động hóa kiểm thử: Công cụ AI như Test.ai có thể tạo và chạy kịch bản kiểm thử mà không cần viết mã thủ công.

• Phát hiện lỗi sớm: AI giúp phát hiện lỗi ngay từ giai đoạn phát triển, giảm chi phí phát hiện lỗi lên đến 30%.

• Cải thiện độ chính xác: AI giảm thiểu lỗi con người và nâng cao độ chính xác trong phát hiện lỗi.

• Kiểm thử môi trường phức tạp: AI mô phỏng các tình huống thực tế trong môi trường sản xuất.

Nhược điểm và thách thức:

• Chi phí đầu tư cao: Cần chi phí lớn cho công cụ và huấn luyện nhân lực.

• Yêu cầu chuyên môn cao: Cần kỹ năng về AI và machine learning để triển khai hiệu quả.

• Khó duy trì trong thay đổi nhanh: AI cần cập nhật liên tục để theo kịp thay đổi phần mềm.

• Giới hạn trong kiểm thử UI: AI gặp khó khăn với giao diện người dùng phức tạp.

• Khó giải thích kết quả: Các mô hình AI phức tạp có thể khó hiểu và kiểm tra kết quả.

📊 Số liệu thực tế về ứng dụng AI for Testing ( thông tin thêm)

Theo Capgemini (2023):

• 56% các công ty đã áp dụng AI vào quy trình kiểm thử phần mềm ghi nhận sự cải thiện về hiệu quả và chất lượng.

Báo cáo của McKinsey (2024):

• Các tổ chức sử dụng AI trong kiểm thử đã giảm 30% thời gian kiểm thử và tăng 20% độ chính xác trong phát hiện lỗi.

Thực tế tại Google:

• Google đã sử dụng AI trong kiểm thử phần mềm để tự động phát hiện lỗi trong các ứng dụng Android. Nhờ đó, họ giảm được 40% thời gian kiểm thử, giúp phát hành các bản cập nhật nhanh hơn.

4. AI Generative Trong Phát Triển Sản Phẩm

Generative AI (AI tạo sinh) đang mở ra những cơ hội đột phá trong phát triển sản phẩm, đặc biệt trong việc tạo ra nội dung, thiết kế, mô phỏng và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Dưới đây là tổng quan về ưu điểm, nhược điểm và ứng dụng thực tiễn của Generative AI trong phát triển sản phẩm:

Ưu điểm nổi bật:

• Tăng tốc quá trình sáng tạo và thiết kế
  Generative AI có khả năng tạo ra hình ảnh, mô hình 3D, âm thanh và văn bản từ mô tả ngôn ngữ tự nhiên, giúp rút ngắn thời gian từ ý tưởng đến sản phẩm mẫu.

• Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng
  AI có thể phân tích hành vi và sở thích của người dùng để tạo ra các sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp, nâng cao sự hài lòng và gắn kết của khách hàng.

• Tối ưu hóa quy trình thử nghiệm và mô phỏng
  Generative AI hỗ trợ tạo ra các mô phỏng ảo, giúp thử nghiệm và đánh giá sản phẩm trong môi trường mô phỏng trước khi sản xuất thực tế, giảm thiểu rủi ro và chi phí.

Nhược điểm và thách thức

• Yêu cầu hạ tầng tính toán mạnh mẽ
  Việc huấn luyện và triển khai các mô hình Generative AI đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn, có thể gây khó khăn cho các doanh nghiệp nhỏ hoặc vừa.

• Vấn đề về bản quyền và đạo đức
  Sự sáng tạo của AI có thể dẫn đến tranh cãi về quyền sở hữu trí tuệ và việc sử dụng dữ liệu huấn luyện, đặc biệt khi AI tạo ra nội dung tương tự với tác phẩm gốc.

• Khả năng thiếu tính sáng tạo và cảm xúc
  Mặc dù AI có thể tạo ra nội dung mới, nhưng đôi khi thiếu sự sáng tạo và cảm xúc mà con người mang lại, ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm cuối cùng.

📊 Số liệu thực tế về ứng dụng Generative AI ( thông tin thêm)

Theo McKinsey (2024):

• 80% công ty sử dụng AI generative trong phát triển sản phẩm báo cáo rằng công nghệ này giúp tăng tốc quy trình sáng tạo và cải thiện chất lượng sản phẩm.

Case study từ Adidas:

• Adidas đã sử dụng AI generative để thiết kế giày thể thao. AI giúp tạo ra các mẫu giày tùy chỉnh, với thiết kế tối ưu về độ bền và sự thoải mái cho người sử dụng.

Ứng dụng trong thiết kế ô tô:

• Công ty Ford sử dụng AI generative để tối ưu hóa thiết kế linh kiện ô tô, giảm trọng lượng và cải thiện hiệu suất, giảm thiểu chi phí sản xuất.

Lĩnh vực dược phẩm:

• Insilico Medicine sử dụng AI generative trong phát triển thuốc, giúp tăng tốc quá trình nghiên cứu và thử nghiệm các hợp chất mới, rút ngắn thời gian phát triển thuốc.

==> Trong năm 2025, PM và designer sẽ làm việc với AI như một cộng sự sáng tạo, giúp rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm từ vài tháng xuống vài tuần.

5. Low-code/No-code AI:
Mở Rộng Sức Mạnh Dữ Liệu Cho Cả Doanh Nghiệp

Low-code/No-code AI đang trở thành một xu hướng mạnh mẽ trong việc mở rộng khả năng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong doanh nghiệp mà không yêu cầu kỹ năng lập trình sâu. Công nghệ này giúp các doanh nghiệp khai thác dữ liệu và ứng dụng AI nhanh chóng, đơn giản hơn, ngay cả đối với những người không có chuyên môn kỹ thuật. Dưới đây là tổng hợp về lợi ích, nhược điểm, thách thức, và số liệu thực tế của Low-code/No-code AI.

Ưu điểm nổi bật: 

• Tiết kiệm thời gian và chi phí: Phát triển ứng dụng nhanh chóng, giảm phụ thuộc vào đội ngũ IT chuyên sâu.

• Tăng cường khả năng tự động hóa: Tự động hóa các tác vụ như phân tích dữ liệu, dự đoán xu hướng và tối ưu hóa quy trình.

• Khả năng mở rộng và linh hoạt: Dễ dàng mở rộng ứng dụng khi cần thiết, đồng thời linh hoạt điều chỉnh theo yêu cầu thay đổi của thị trường hoặc chiến lược kinh doanh.
  https://www.sapo.vn/blog/no-code-low-code?utm

Nhược điểm và thách thức

• Giới hạn về tính tùy chỉnh: Có thể không đáp ứng được tất cả các yêu cầu đặc thù của doanh nghiệp, đặc biệt là đối với các ứng dụng phức tạp hoặc yêu cầu tính năng đặc biệt.

• Rủi ro về bảo mật và tuân thủ: Việc sử dụng các nền tảng bên thứ ba có thể tiềm ẩn rủi ro về bảo mật dữ liệu và tuân thủ các quy định pháp lý.

• Phụ thuộc vào nhà cung cấp nền tảng: Doanh nghiệp có thể gặp khó khăn khi nền tảng Low-code/No-code AI thay đổi chính sách, ngừng hỗ trợ hoặc gặp sự cố kỹ thuật, ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh.

📊 Số liệu thực tế về ứng dụng Low-code/No-code AI ( thông tin thêm)

Theo Forrester (2024):

• 57% doanh nghiệp đã và đang triển khai các nền tảng low-code/no-code để xây dựng và phát triển các ứng dụng AI, giúp giảm chi phí phát triển phần mềm.

Ứng dụng trong tài chính:

• HSBC đã triển khai các công cụ low-code để tự động hóa quy trình phân tích và dự báo tài chính, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời tăng độ chính xác trong dự báo.

Tăng trưởng thị trường:

• Dự báo đến năm 2025, thị trường low-code/no-code sẽ đạt 21,2 tỷ USD, tăng trưởng mạnh mẽ nhờ vào nhu cầu ngày càng cao về việc ứng dụng AI vào doanh nghiệp mà không cần đội ngũ lập trình chuyên nghiệp.

6. AI Trong An Ninh Mạng (AI for Cybersecurity) 

AI trong An Ninh Mạng (AI for Cybersecurity) đang ngày càng trở thành một công cụ quan trọng giúp các tổ chức bảo vệ hệ thống và dữ liệu khỏi các mối đe dọa mạng ngày càng tinh vi

Ưu điểm nổi bật: 

• Phát hiện mối đe dọa nhanh chóng: AI có khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu để nhận diện và phản ứng với các cuộc tấn công như DDoS, malware, phishing trong thời gian thực. 

• Tự động hóa và giảm thiểu sai sót: Các hệ thống AI tự động hóa quy trình bảo mật, giảm thiểu rủi ro do lỗi con người và tăng cường hiệu quả phòng thủ.

• Dự đoán và phòng ngừa tấn công: AI có thể phân tích hành vi và xu hướng để dự đoán các mối đe dọa tiềm ẩn, giúp doanh nghiệp chủ động phòng ngừa.

Nhược điểm và thách thức

• Chi phí đầu tư ban đầu cao: Việc triển khai hệ thống AI yêu cầu đầu tư lớn về hạ tầng và nhân lực chuyên môn.

• Phụ thuộc vào dữ liệu chất lượng: Hiệu quả của AI trong an ninh mạng phụ thuộc vào chất lượng và độ chính xác của dữ liệu đầu vào.

• Rủi ro bị tấn công ngược: Kẻ tấn công có thể lợi dụng AI để phát triển các kỹ thuật tấn công tinh vi, như deepfake hoặc tấn công vào chính hệ thống AI.

📊 Số liệu thực tế về ứng dụng AI for Cybersecurity ( thông tin thêm)

Theo Gartner (2024):

• 50% tổ chức đã triển khai AI trong an ninh mạng, với hơn 70% trong số đó ghi nhận giảm đáng kể thời gian phản ứng với các mối đe dọa.

Case study từ Darktrace:

• Darktrace, một công ty an ninh mạng sử dụng AI, đã giúp nhiều tổ chức tự động phát hiện và ngừng các cuộc tấn công mạng trong thời gian thực, giảm thiểu thiệt hại cho doanh nghiệp.

Thị trường an ninh mạng AI:

• Thị trường AI trong an ninh mạng dự báo đạt 38,2 tỷ USD vào năm 2026, tăng trưởng mạnh mẽ nhờ vào nhu cầu bảo vệ dữ liệu và hệ thống mạng ngày càng tăng.

==> Trong 2025, các hệ thống SIEM (Security Information and Event Management) thông minh sẽ tích hợp mô hình AI để cảnh báo sớm, giảm thiểu tổn thất.

7. Edge AI – Khi AI Không Cần Cloud Vẫn Hoạt Động

Edge AI là công nghệ triển khai trí tuệ nhân tạo trực tiếp trên các thiết bị biên như cảm biến, camera, điện thoại thông minh hoặc thiết bị IoT, cho phép xử lý dữ liệu cục bộ mà không cần phụ thuộc vào đám mây. Điều này giúp giảm độ trễ, tăng cường bảo mật và cho phép hoạt động ngay cả khi không có kết nối internet

Ưu điểm nổi bật: 

• Phản hồi thời gian thực: Xử lý dữ liệu ngay tại thiết bị giúp giảm độ trễ, phù hợp với các ứng dụng yêu cầu phản ứng nhanh như xe tự lái, giám sát an ninh hoặc dây chuyền sản xuất.

• Tăng cường bảo mật và quyền riêng tư: Dữ liệu được xử lý tại chỗ, giảm nguy cơ rò rỉ khi truyền qua mạng, đặc biệt quan trọng với dữ liệu nhạy cảm như y tế hoặc tài chính.

• Giảm chi phí vận hành: Hạn chế việc truyền tải dữ liệu lớn lên đám mây giúp tiết kiệm băng thông và chi phí hạ tầng.

• Hoạt động ổn định trong môi trường không có internet: Edge AI vẫn có thể hoạt động bình thường ngay cả khi mất kết nối, phù hợp với các khu vực có hạ tầng mạng yếu.

Nhược điểm và thách thức

• Hạn chế về tài nguyên phần cứng: Các thiết bị biên thường có khả năng xử lý và lưu trữ hạn chế, ảnh hưởng đến việc triển khai các mô hình AI phức tạp.
  

• Khó khăn trong quản lý và cập nhật: Việc triển khai và bảo trì hàng loạt thiết bị biên đòi hỏi hệ thống quản lý phức tạp và chi phí cao.
  

• Rủi ro bảo mật phân tán: Mỗi thiết bị biên có thể trở thành điểm yếu nếu không được bảo vệ đúng cách, đòi hỏi chiến lược bảo mật toàn diện.

📊 Số liệu thực tế về ứng dụng Edge AI ( thông tin thêm)

Theo IDC (2024)

• 65% dữ liệu tạo ra trong doanh nghiệp được xử lý tại “edge” thay vì cloud.

Amazon Alexa và Google Nest

• Sử dụng Edge AI để xử lý lệnh thoại nhanh và riêng tư hơn.

Ngành sản xuất và y tế

• Đang ứng dụng mạnh Edge AI để phân tích ảnh, cảm biến và dữ liệu thiết bị ngay tại hiện trường.

Kết luận: 

Năm 2025 là bước ngoặt quan trọng trong ứng dụng AI vào ngành CNTT, giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu suất, giảm chi phí và thúc đẩy đổi mới. Tuy nhiên, AI cũng mang đến nhiều thách thức như bất bình đẳng tiếp cận, rủi ro deepfake và áp lực từ nhà đầu tư. Do đó, doanh nghiệp cần có chiến lược triển khai AI toàn diện, minh bạch và bền vững để đạt được thành công lâu dài.

Các giải pháp AI của Rabiloo👇

1. Face Recognition

2. Image Recognition

3. Customized Generative AI

4. OCR Solutions

5. AI Chatbot

6. AI Agent

Chúng tôi luôn sẵn sàng lắng nghe câu chuyện của bạn!

🌐 Rabiloo

Website：https://rabiloo.com/

Contact us: [email protected]

Tóm tắt