TechCrunch Disrupt 2026: Điều gì thực sự giết chết các hợp đồng AI doanh nghiệp theo góc nhìn của Databricks

Các tổ chức doanh nghiệp không đang từ chối AI. Họ đang từ chối sự bất ổn trong vận hành.

Đó là sự thay đổi mà nhiều nhà sáng lập vẫn chưa hiểu rõ — và nó đang trở thành một trong những thực tế định hình, phân biệt giữa các công ty AI doanh nghiệp có khả năng mở rộng quy mô với những công ty bị đình trệ sau đà tăng trưởng ban đầu.

Trong vài năm qua, các startup AI đã hưởng lợi từ một thị trường được thúc đẩy bởi sự thử nghiệm. Một bản demo ấn tượng, một mô hình mạnh mẽ và một tầm nhìn lớn lao thường là đủ để tạo ra sự quan tâm từ doanh nghiệp, các chương trình thí điểm (pilot) và sự hào hứng từ các nhà đầu tư.

Tuy nhiên, AI doanh nghiệp đang bước sang một giai đoạn khác nhau. Các doanh nghiệp hiện nay không còn đánh giá xem AI có thú vị hay không. Họ đang đánh giá xem liệu việc triển khai nó trên diện rộng có an toàn hay không.

Đám đông tại sự kiện TechCrunch Disrupt

Tại TechCrunch Disrupt 2026, diễn ra từ ngày 13–15 tháng 10 tại Moscone West ở San Francisco, Arsalan Tavakoli-Shiraji, đồng sáng lập và Phó chủ tịch cấp cao về kỹ thuật lĩnh vực (SVP of Field Engineering) tại Databricks, sẽ phân tích sâu về sự chuyển dịch này trong phiên thảo luận trên sân khấu AI với chủ đề: “Doanh nghiệp Không bị hỏng. Những giả định của bạn về nó mới là vấn đề”.

Giai đoạn thí điểm chưa bao giờ là phần khó nhất

Thị trường AI doanh nghiệp hiện nay đầy rẫy những chương trình thí điểm thành công nhưng chưa bao giờ trở thành các đợt triển khai thực tế. Không phải vì công nghệ thất bại, mà vì tổ chức không thể hấp thụ được các hậu quả vận hành khi áp dụng nó.

Thực tế mà các nhà sáng lập cần đối mặt hiện nay là các thương vụ AI của startup hiếm khi thất bại vì mô hình hoạt động kém hiệu quả. Chúng thất bại vì doanh nghiệp mất niềm tin vào những gì mà quá trình triển khai đòi hỏi.

Đó chính là khoảng trống mà phiên thảo luận của Tavakoli-Shiraji nhằm mục đích khám phá. Đa số các doanh nghiệp không chỉ đơn thuần đánh giá xem sản phẩm AI có hoạt động hay không. Họ đang đánh giá:

• Rủi ro khi triển khai.
• Sự phức tạp trong quản trị (governance).
• Sự gián đoạn trong quy trình làm việc.
• Áp lực lên cơ sở hạ tầng.
• Rủi ro về tuân thủ quy định.
• Sự tin tưởng của tổ chức.

Một sản phẩm AI có thể hoạt động xuất sắc trong môi trường được kiểm soát nhưng vẫn thất bại về mặt thương mại nếu việc triển khai nó tạo ra sự bất ổn bên trong doanh nghiệp.

AI doanh nghiệp đang trở thành vấn đề về niềm tin vận hành

Các startup AI đang thu hút sự chú ý trong các tổ chức lớn ngày càng có một điểm chung: Họ giảm thiểu sự không chắc chắn.

Họ tích hợp sạch sẽ hơn vào các hệ thống hiện có. Họ tạo ra ít ma sát hơn trong quy trình làm việc. Chúng dễ quản trị hơn, dễ giải thích nội bộ hơn và dễ dàng để các tổ chức tin tưởng theo thời gian.

Điều đó nghe có vẻ kém thú vị hơn so với các bản demo mang tính đột phá hoặc các điểm chuẩn của mô hình. Tuy nhiên, nó đang nhanh chóng trở thành sự khác biệt giữa các startup AI chỉ tạo ra sự chú ý và những startup tạo ra doanh thu bền vững.

Thị trường đang trưởng thành. Những người mua doanh nghiệp đang đặt ra những câu hỏi khác nhau bây giờ:

• Điều gì sẽ xảy ra sau khi triển khai?
• Bao nhiêu thay đổi vận hành là cần thiết?
• Điều này ảnh hưởng đến quản trị như thế nào?
• Các nhóm có thể thực tế áp dụng nó ở quy mô lớn không?
• Điều gì xảy ra khi mô hình gặp lỗi?

Những lo ngại này không còn là thứ yếu. Trong nhiều tổ chức, chúng đã trở thành cốt lõi của chính quyết định mua hàng. Đối với các nhà sáng lập AI bán cho doanh nghiệp, phiên thảo luận này sẽ phân tích những gì thực sự thúc đẩy việc áp dụng sau khi giai đoạn thí điểm kết thúc.

Tại sao góc nhìn của Tavakoli-Shiraji lại khác biệt

Tavakoli-Shiraji mang đến một góc nhìn đặc biệt liên quan đến cuộc thảo luận này vì nền tảng của ông bao gồm cả chiến lược doanh nghiệp lẫn kiến trúc hệ thống kỹ thuật sâu sắc.

Trước khi gia nhập Databricks, ông là Phó chủ tịch liên kết tại McKinsey & Company, tư vấn cho các doanh nghiệp, nhà cung cấp công nghệ và các tổ chức khu vực công về điện toán đám mây, công nghệ thế hệ tiếp theo và chiến lược chuyển đổi doanh nghiệp. Ông cũng có bằng Tiến sĩ khoa học máy tính từ UC Berkeley, tập trung vào mạng lưới và hệ thống phân tán.

Thấu kính này có giá trị đối với các startup vì sự thành công của AI doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc nhiều hơn là chỉ có kỹ thuật mạnh mẽ. Các nhà sáng lập hiện nay cần hiểu cách các hệ thống kỹ thuật tương tác với hành vi tổ chức, thực tế về cơ sở hạ tầng, quy trình mua sắm, mối quan tâm về quản trị và rủi ro vận hành.

Các startup thành công trong lĩnh vực AI doanh nghiệp trong vài năm tới có thể không nhất thiết là những công ty có mô hình tiên tiến nhất. Họ có thể là những công ty hiểu rõ nhất về cách doanh nghiệp thực sự hấp thụ sự thay đổi.

Đó là loại áp lực vận hành mà Tavakoli-Shiraji và các diễn giả khác trên sân khấu AI tại Disrupt sẽ khám phá. Được trình bày bởi Google Cloud, sân khấu này xem xét cách các tác nhân AI và AI tạo sinh đang định hình lại SaaS, việc áp dụng của doanh nghiệp, kinh tế phần mềm, bảo mật và cơ sở hạ tầng vận hành — bao gồm cả phiên thảo luận của Tavakoli-Shiraji về lý do tại sao sự thành công của AI doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào niềm tin vận hành thay vì chỉ là hiệu suất kỹ thuật.