Mệnh lệnh: Làm nhiều hơn với ít nguồn lực hơn. Nhưng trong lĩnh vực CNTT, đó thường là một phương trình bất khả thi. Các kỹ sư được kỳ vọng sẽ đảm bảo thời gian hoạt động gần như hoàn hảo, xử lý sự cố ngay lập tức và quản lý một hệ sinh thái công nghệ ngày càng phức tạp — tất cả trong khi ngân sách ngày càng bị thắt chặt. Dù đã nỗ lực hết sức, bạn (hoặc đội ngũ của bạn) vẫn phải truy đuổi các sự cố mất kết nối, ngập chìm trong cảnh báo, và phản ứng bị động thay vì phòng ngừa chủ động.

Vấn đề không nằm ở sự nỗ lực, mà là ở cách tiếp cận. Mỗi lần mất kết nối lúc 3 giờ sáng, mỗi lần hệ thống chậm lại, mỗi lần leo thang sự cố khiến kỹ sư bị kéo khỏi công việc chiến lược — tất cả đều bắt nguồn từ một vấn đề cốt lõi: các mô hình vận hành truyền thống không được thiết kế để đáp ứng quy mô, tốc độ và độ phức tạp ngày nay. Doanh nghiệp vận hành nhanh hơn, trải nghiệm số trở nên thiết yếu hơn, và kỳ vọng ngày càng cao hơn. Thế nhưng, bất chấp mọi nỗ lực, các đội ngũ CNTT vẫn mắc kẹt trong một vòng luẩn quẩn phản ứng bị động.

AIOps mở ra một lối thoát. Cụ thể hơn là agentic AIOps — trí tuệ nhân tạo không chỉ phát hiện sự cố mà còn chủ động xử lý chúng. Không còn những dashboard ngập tràn cảnh báo. Không còn chờ đợi con người can thiệp. Chỉ còn lại xử lý sự cố theo thời gian thực, tự động, và độc lập.

Nhưng có một vấn đề: AI sẽ không tự giải quyết mọi thứ trong CNTT. Nếu thiếu một chiến lược rõ ràng, những chỉ số tác động có thể đo lường, và một lộ trình triển khai đúng đắn, AIOps sẽ chỉ là một cuộc thử nghiệm tốn kém.

Vì vậy, câu hỏi thực sự không phải là: “Chúng ta có nên đầu tư vào AIOps không?” — mà là: “Liệu AIOps có mang lại ROI thực sự cho các thách thức cụ thể của chúng ta hay không?”

Trong bài viết này, chúng ta sẽ phân tích chi tiết cách xây dựng một hồ sơ kinh doanh cho agentic AIOps — một hồ sơ gắn kết khoản đầu tư vào AI với việc tiết kiệm chi phí, nâng cao hiệu suất và cải thiện hiệu quả vận hành CNTT — biến vận hành từ một trung tâm tiêu tốn chi phí trở thành lợi thế cạnh tranh thực sự.

Khi nào AI là giải pháp phù hợp?

Không phải vấn đề nào cũng cần đến AI. Thực tế, một trong những sai lầm lớn nhất mà một tổ chức có thể mắc phải là áp dụng AI cho những vấn đề không cần thiết. Đây chính là cách mà các công ty rơi vào vòng xoáy của những “sáng kiến AI” phình to, hoạt động kém hiệu quả và cuối cùng chẳng giải quyết được gì — hoặc tệ hơn là không giải quyết được gì cả. Mấu chốt nằm ở việc biết khi nào AI là công cụ đúng đắn — và khi nào nó chỉ là giải pháp quá mức cần thiết.

AI thực sự tỏa sáng trong những môi trường mà:

• Khối lượng dữ liệu quá lớn khiến con người không thể xử lý nổi. Hàng triệu log, cảnh báo và tín hiệu đổ về mỗi ngày — vượt xa khả năng phân tích của bất kỳ nhóm kỹ sư nào.

• Vấn đề có tính liên kết phức tạp. Sự cố không xảy ra một cách độc lập, và việc xác định nguyên nhân gốc đòi hỏi phải nhận diện được các mẫu liên hệ trong một lượng dữ liệu khổng lồ.

• Tốc độ là yếu tố sống còn. Khi con người còn đang xử lý phân loại sự cố, thì khách hàng đã bị ảnh hưởng. AI cho phép khắc phục sự cố theo thời gian thực.

Trước khi đầu tư, hãy tự hỏi:
“Liệu AI có giải quyết vấn đề này hiệu quả hơn các giải pháp hiện tại không?”
Nếu câu trả lời không phải là một “có” rõ ràng, thì đã đến lúc bạn nên xem xét lại hướng tiếp cận.

Nhưng giả sử câu trả lời là “có”. AI thực sự có thể giải quyết vấn đề của bạn hiệu quả hơn. Đó mới chỉ là bước đầu tiên. Thử thách thực sự là: Chiến lược AIOps nào sẽ mang lại ROI tốt nhất?

AI không phải là một khối thống nhất. Việc triển khai sai có thể dẫn đến chi phí đội lên, hiệu suất không như kỳ vọng, và thậm chí gây ra nhiều vấn đề vận hành hơn cả ban đầu. Để khai thác giá trị thực sự, bạn cần một hệ thống AI không chỉ phân tích sự cố mà còn chủ động xử lý chúng.

Với tư duy đó, hãy cùng khám phá các lựa chọn. AIOps, cốt lõi là về việc biến vận hành CNTT thành một bộ máy chủ động và dựa trên dữ liệu. Đó là sự hội tụ giữa AI và hoạt động CNTT, biến dữ liệu thô thành những thông tin có giá trị theo thời gian thực. Nhưng không phải mô hình AIOps nào cũng giống nhau.

AIOps truyền thống vs. agentic AIOps

AIOps truyền thống giúp phát hiện vấn đề. Agentic AIOps giải quyết vấn đề.

AIOps truyền thống chủ yếu mang tính quan sát. Nó phát hiện các bất thường, liên kết các sự kiện và hỗ trợ đội ngũ kỹ thuật chẩn đoán sự cố nhanh hơn. Điều này rất có giá trị, nhưng vẫn đòi hỏi con người can thiệp để xử lý.

Agentic AIOps tiến xa hơn — nó hành động một cách tự chủ. Thay vì chỉ đánh dấu các sự cố, nó khắc phục chúng theo thời gian thực, dự đoán lỗi trước khi xảy ra, và liên tục tối ưu hóa môi trường CNTT với sự giám sát tối thiểu.

Agentic AIOps mang lại ROI như thế nào

Giá trị của agentic AIOps đến từ hành động. Khi AI vượt qua giai đoạn chỉ phát hiện vấn đề và tiến tới khả năng xử lý theo thời gian thực, các đội ngũ IT sẽ thấy được những lợi ích rõ ràng có thể đo lường được:

• Giảm chi phí. Ít phải xử lý thủ công, ít sự cố gián đoạn hơn, và vận hành hiệu quả hơn.

• Tăng năng suất. Đội ngũ IT dành ít thời gian phản ứng với sự cố và nhiều thời gian hơn cho các sáng kiến chiến lược.

• Nâng cao độ tin cậy. Khắc phục sự cố nhanh hơn đồng nghĩa với việc ít gián đoạn hơn và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Agentic AIOps không phải lúc nào cũng là lời giải. Giống như bất kỳ công cụ AI nào khác, nó chỉ nên được triển khai ở những nơi phù hợp. Nhưng với những tổ chức đang đối mặt với nút thắt trong vận hành, hệ thống ngày càng phức tạp, và nguồn lực hạn chế — đây chính là bước tiến tiếp theo.

Và nếu AIOps là bước đi đúng đắn cho tổ chức của bạn, thì thách thức thực sự sẽ bắt đầu:
Xây dựng một hồ sơ kinh doanh (business case) chứng minh được giá trị mà nó mang lại.

Đo lường ROI của AI: Cách xây dựng hồ sơ kinh doanh cho agentic AIOps

Hầu hết các sáng kiến AI không thất bại vì công nghệ kém — mà vì thiếu một hồ sơ kinh doanh rõ ràng và có thể đo lường. Có đến 85% dự án AI và 70–80% triển khai AIOps không đạt kỳ vọng, thường là do chúng chỉ tập trung vào lợi ích lý thuyết, thay vì các kết quả cụ thể, thực tế. Một hệ thống AI không thúc đẩy hiệu quả, tiết kiệm chi phí, hoặc tăng trưởng doanh thu thì không phải là một khoản đầu tư — mà là một sự phân tâm tốn kém.

Nhưng nếu được triển khai đúng cách, AI thực sự tạo ra giá trị.
Các tổ chức ứng dụng AI hiệu quả trung bình nhận được $3,50 cho mỗi $1 đầu tư. Những kết quả thực tế cho thấy:

• AI giúp giảm chi phí trên quy mô lớn, với 42% doanh nghiệp ghi nhận giảm chi phí vận hành nhờ tự động hóa và cải thiện hiệu suất.

• AI thúc đẩy tăng trưởng doanh thu, với 59% tổ chức thấy được hiệu quả tăng trưởng đầu ra thông qua tối ưu hóa ra quyết định và cải thiện tương tác khách hàng.

Những con số này không đến một cách ngẫu nhiên. Chúng xảy ra khi AI được xây dựng để hành động. Và chính sự chuyển dịch từ phân tích sang hành động này là yếu tố quyết định AI trở thành gánh nặng vận hành hay đòn bẩy kinh doanh.

Lợi ích định lượng (Hard ROI) vs. lợi ích dài hạn (Soft ROI)

Chứng minh giá trị của AI phụ thuộc vào tác động có thể đo lường. Một số lợi ích có thể thấy ngay qua các con số cụ thể, số khác sẽ tích lũy dần theo thời gian — cả hai đều quan trọng.

Lợi ích định lượng (Hard ROI) là cơ sở để thuyết phục đầu tư:

• Tự động hóa bằng AI giúp tiết kiệm thời gian cho đội ngũ IT, gần 50% doanh nghiệp ghi nhận giảm chi phí trực tiếp sau khi triển khai AI.

• Phân tích dự đoán (predictive analytics) giúp ngăn chặn các sự cố trị giá hàng triệu đô trước khi xảy ra.

• AIOps mang lại hàng chục triệu đô doanh thu bằng cách tối ưu hóa quyết định và nâng cao mức độ tương tác với khách hàng.

Đây là những kết quả mà CFO và lãnh đạo cấp cao yêu cầu: tiết kiệm rõ ràng, tăng doanh thu, và giảm rủi ro vận hành.

Lợi ích dài hạn (Soft ROI) cũng có giá trị không kém:

• Giảm sự cố và xử lý nhanh hơn → Khách hàng hài lòng hơn, tăng khả năng giữ chân và lòng trung thành với thương hiệu.

• Giảm kiệt sức cho đội ngũ IT, từ đó cải thiện mức độ gắn kết và giảm tỷ lệ nghỉ việc.

• Tăng khả năng tập trung chiến lược, khi AI tự động hóa những tác vụ lặp đi lặp lại.

Xây dựng hồ sơ kinh doanh cho AIOps

Để đạt ROI cao từ AI, bạn cần xây dựng một hồ sơ kinh doanh đủ mạnh để vượt qua mọi phản biện. AI phải giải quyết vấn đề thực tế, chứ không chỉ làm phức tạp thêm hệ thống IT hiện tại. Trước khi đầu tư, hãy tự hỏi 3 câu hỏi quan trọng sau:

1. AI có đang giải quyết một vấn đề có giá trị cao không?

Nếu AI không xử lý các vấn đề cấp bách — như quá tải cảnh báo, sự cố lặp đi lặp lại, hoặc mối đe dọa an ninh — thì đó là một sự phân tâm, không phải là giải pháp.

2. Bạn có thể đo lường thành công không?

AIOps cần tạo ra kết quả cụ thể, có thể đo lường: như rút ngắn thời gian xử lý sự cố (MTTR), cải thiện độ ổn định hệ thống, hay tiết kiệm chi phí. Nếu bạn không đo lường được tác động, bạn cũng không thể thuyết phục đầu tư.

3. AI có thực sự là công cụ phù hợp nhất không?

Không phải vấn đề nào cũng cần AI — đôi khi, tự động hóa truyền thống hoặc cải tiến quy trình là đủ. AI chỉ nên được triển khai khi nó vượt trội so với các giải pháp thay thế.

Khi đã xác định rằng AIOps giải quyết đúng vấn đề, có thể đo lường được, và là giải pháp tối ưu, hãy làm theo các bước sau để xây dựng một hồ sơ kinh doanh thuyết phục:

Bước 1: Xác định vấn đề kinh doanh & tác động dự kiến

Vấn đề nằm ở đâu? Hãy xác định rõ ràng những điểm nghẽn vận hành mà AIOps sẽ giải quyết. Ví dụ:

• Đội ngũ IT bị quá tải bởi cảnh báo liên tục

• Thời gian xử lý sự cố kéo dài (MTTR cao)

• Sự cố thường xuyên làm gián đoạn doanh thu và trải nghiệm khách hàng

• Chi phí vận hành gia tăng do xử lý thủ công

Sau đó, định lượng nỗi đau:

• IT hiện đang mất bao nhiêu giờ để xử lý sự cố mỗi tháng?

• Mất bao nhiêu doanh thu khi hệ thống bị downtime?

• Tổng chi phí hiện tại của các điểm không hiệu quả là bao nhiêu? (ví dụ: công cụ dư thừa, nhân lực xử lý lặp đi lặp lại)

Bước 2: Xác định kết quả mong đợi & KPI

Đặt ra các mục tiêu cụ thể, có thể đo lường, chứng minh AIOps tạo ra giá trị. Tập trung vào các chỉ số liên quan đến hiệu suất, tiết kiệm chi phí và độ tin cậy hệ thống:

• Tốc độ xử lý sự cố (MTTR): Giảm 30–50% nhờ tự động phân tích nguyên nhân và xử lý.

• Thời gian hoạt động & độ ổn định: Giảm downtime ngoài kế hoạch 40%, nâng cao mức độ tuân thủ SLA.

• Hiệu suất vận hành: Giảm 50% số vụ việc phải escalated đến kỹ sư cấp cao.

• Tiết kiệm chi phí: Giảm $500,000 mỗi năm chi phí quản lý sự cố IT nhờ tự động hóa.

• Năng suất IT: Giảm 40% thời gian xử lý tác vụ lặp lại → chuyển nguồn lực sang các dự án chiến lược.

Bước 3: Phân tích chi phí – lợi ích

Ước tính tổng chi phí sở hữu (TCO), bao gồm:

• Chi phí bản quyền phần mềm

• Chi phí triển khai & tích hợp

• Đào tạo nội bộ & quản lý thay đổi

Sau đó so sánh với kịch bản “không làm gì cả”:

• Các điểm không hiệu quả hiện tại sẽ tiếp tục gây lãng phí gì?

• Mất bao nhiêu doanh thu vì phản ứng chậm với sự cố hoặc downtime?

Bước 4: Giải quyết rủi ro & quản lý thay đổi

Chuẩn bị trả lời các câu hỏi phản biện thường gặp từ lãnh đạo:

• “AI có thay thế con người không?” → Không. Agentic AIOps nâng tầm đội IT bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp lại, giúp họ tập trung vào công việc giá trị cao.

• “AI có đáng tin cậy không?” → Có, nếu triển khai kèm theo giám sát của con người và liên tục tinh chỉnh để tránh báo động giả.

• “Việc tích hợp có phức tạp không?” → AIOps nên trung lập với nhà cung cấp (vendor-agnostic), hoạt động song song với các công cụ ITSM và giám sát hiện có.

Chiến lược quản lý thay đổi:

• Đào tạo đội IT để phối hợp cùng AI

• Bắt đầu bằng các tác vụ ít rủi ro, tác động cao → sau đó mở rộng quy mô

Bước 5: Thuyết phục lãnh đạo

Hãy kể câu chuyện bằng số liệu. Đề xuất của bạn cần dựa trên dữ liệu, rõ ràng và gắn liền với tác động kinh doanh. Trình bày AIOps như một khoản đầu tư chiến lược để nâng cao hiệu quả, chứ không chỉ là một chi phí IT mới.

• Dẫn đầu bằng ROI: “Mỗi $1 đầu tư mang lại $3.50 lợi nhuận trong vòng 14 tháng.”

• Nhấn mạnh tính cấp thiết cạnh tranh: “Các công ty ứng dụng AI vào vận hành IT đang vượt xa đối thủ nhờ giảm downtime và tiết kiệm chi phí.”

• Chứng minh hiệu quả tức thì: “Chúng ta có thể giảm tồn đọng ticket IT đến 40% trong 6 tháng đầu.”

Đầu tư AI sống còn ở tác động thực tế.
Cách tốt nhất để thuyết phục lãnh đạo là gắn AIOps với các chỉ số kinh doanh then chốt: thời gian hoạt động, hiệu suất vận hành và tiết kiệm chi phí.

Kết nối hồ sơ kinh doanh AIOps với tác động thực tế

Một phần quan trọng để xây dựng hồ sơ kinh doanh vững chắc cho AIOps là hiểu ai là người được hưởng lợi nhiều nhất — và đảm bảo những bên liên quan đúng được đưa vào cuộc. Việc thuyết phục ban lãnh đạo dựa trên ROI là cần thiết, nhưng để AIOps được triển khai thành công, cần có sự đồng thuận từ các nhóm sẽ trực tiếp trải nghiệm giá trị của nó.

AIOps là một sự thay đổi mang tính chiến lược, làm thay đổi cách các bộ phận vận hành. Những nhóm đang “chìm trong cảnh báo”, vật lộn với sự cố và bị căng thẳng vì xử lý thủ công — chính là những người sẽ ủng hộ AIOps mạnh mẽ nhất nếu họ thấy rõ giá trị thực tế.

Ai là người được hưởng lợi nhiều nhất từ agentic AIOps?

AIOps được thiết kế cho môi trường IT có khối lượng và tốc độ dữ liệu cao, nơi con người không còn đủ khả năng giám sát và xử lý hiệu quả. Những nhóm nhận được tác động lớn nhất bao gồm:

• IT Operations & Trung tâm điều hành mạng (NOC): Giảm quá tải cảnh báo, tự động phân tích nguyên nhân gốc và nâng cao thời gian hoạt động của hệ thống bằng cách ngăn chặn sự cố trước khi chúng leo thang.

• Nhóm Cloud & Hạ tầng: Tối ưu hiệu suất trên môi trường hybrid và multi-cloud, tự động điều chỉnh tài nguyên, giảm gián đoạn dịch vụ.

• Nhóm An ninh mạng & Phản ứng sự cố: Củng cố khả năng phát hiện và phản hồi mối đe dọa bằng cách tương quan sự kiện bảo mật theo thời gian thực, giảm thời gian cô lập sự cố (containment time).

• Nhóm SRE (Site Reliability Engineering): Tăng cường khả năng quan sát hệ thống (observability), tự động xử lý sự cố để kỹ sư có thể tập trung vào tối ưu dài hạn thay vì chữa cháy tạm thời.

Các trường hợp sử dụng nổi bật của agentic AIOps

Để xây dựng một hồ sơ kinh doanh mạnh mẽ, bạn cần chứng minh AIOps mang lại giá trị ở đâu nhiều nhất. Những use case phổ biến bao gồm:

• Giảm nhiễu cảnh báo & quá tải thông tin: Lọc bỏ cảnh báo sai và những cảnh báo ưu tiên thấp, đảm bảo nhóm chỉ xử lý các sự cố thực sự quan trọng.

• Tăng tốc phân tích nguyên nhân gốc: Tự động tương quan dữ liệu từ hạ tầng, ứng dụng, mạng lưới… để xác định lỗi nhanh hơn so với xử lý thủ công.

• Tự động xử lý sự cố: Giải quyết các lỗi lặp đi lặp lại một cách tự động, giúp giảm MTTR và nâng cao độ ổn định dịch vụ.

• Dự đoán & ngăn chặn downtime: Dùng machine learning để phát hiện mẫu hình bất thường trước khi sự cố xảy ra, giúp đội ngũ chủ động xử lý trước khi người dùng bị ảnh hưởng.

• Tăng cường an ninh: Phát hiện bất thường, tương quan đe dọa trên toàn hệ thống, rút ngắn thời gian phát hiện & xử lý vi phạm.

Không chỉ là tự động hóa, AIOps còn tái cấu trúc toàn bộ cách IT vận hành.
Thay vì phản ứng thụ động với sự cố, các nhóm IT giờ đây có thể chủ động tối ưu hạ tầng, tăng độ tin cậy hệ thống và tập trung nguồn lực vào đổi mới thay vì “chữa cháy”.

Những thách thức làm suy giảm ROI của AI

Rõ ràng, agentic AIOps có tiềm năng cải thiện hiệu suất IT một cách mạnh mẽ và giảm chi phí vận hành. Tuy nhiên, rất nhiều triển khai thực tế lại không đạt được kỳ vọng. Vấn đề không nằm ở công nghệ—mà là cách công nghệ được áp dụng. Khi xây dựng hồ sơ kinh doanh cho AIOps, hãy lưu ý các sai lầm phổ biến sau:

• Quan sát hệ thống bị phân mảnh: AI không thể tương quan sự kiện hoặc tự động phản hồi nếu log, metric và trace bị phân tán ở nhiều công cụ khác nhau.

• Không có chỉ số thành công rõ ràng: Nếu không đặt ra các KPI cụ thể như thời gian xử lý sự cố (MTTR) hay tỷ lệ uptime, rất khó chứng minh AIOps có hiệu quả.

• Triển khai lẻ tẻ: AIOps cần được tích hợp sâu trong toàn bộ vận hành IT, không nên chỉ giới hạn ở các use case riêng lẻ nếu muốn tạo ra tác động lâu dài.

• Bỏ quên tối ưu hóa liên tục: AI không phải “cài xong là xong”—các mô hình sẽ bị suy giảm hiệu quả theo thời gian nếu không được giám sát và điều chỉnh thường xuyên.

Đầu tư vào agentic AIOps là bước đi thông minh

Agentic AIOps không chỉ là công cụ tự động hóa — nó chuyển đổi IT từ trung tâm chi phí phản ứng thụ động thành một lực lượng chủ động thúc đẩy khả năng phục hồi và tăng trưởng doanh nghiệp. Nhưng điều đó không xảy ra một cách tự nhiên. Nhiều dự án AI thất bại vì các công ty chạy theo công nghệ mà không có bài toán cụ thể, chỉ đo “đầu ra” thay vì “kết quả thực sự”.

Những tổ chức đạt ROI cao từ AI bắt đầu từ vấn đề, không phải từ sản phẩm. Họ gắn AI với tác động kinh doanh rõ ràng — giảm MTTR, ngăn downtime, tối ưu chi phí. Họ coi AIOps là một khoản đầu tư dài hạn, chứ không phải một giải pháp ngắn hạn.

Sự khác biệt giữa AI là chi phí hay là đòn bẩy hiệu suất nằm ở cách triển khai.
Doanh nghiệp ứng dụng agentic AIOps một cách chiến lược, theo dõi đúng chỉ số và tối ưu liên tục sẽ thấy được hiệu quả nhanh chóng. Những doanh nghiệp không làm được điều này sẽ chỉ tiêu tốn thời gian, tiền bạc và lòng tin.

Những lợi ích mà LogicMonitor mang lại

​LogicMonitor cung cấp một nền tảng quan sát toàn diện với các tính năng AIOps tiên tiến, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động IT và nâng cao hiệu suất. Cụ thể, LogicMonitor hỗ trợ:​

• Giảm thiểu tiếng ồn cảnh báo: Agentic AIOps của LogicMonitor lọc bỏ các tín hiệu không quan trọng, giảm khối lượng cảnh báo đến 80% hoặc hơn, giúp đội ngũ IT tập trung vào các mối đe dọa thực sự.

• Phân tích nguyên nhân gốc rễ nhanh chóng: Hệ thống tự động tương quan các tín hiệu trên nhiều hệ thống để xác định vấn đề chính xác, giảm thiểu thời gian và công sức xử lý sự cố.

• Phản ứng chủ động và tự động: Agentic AIOps dự đoán các sự cố tiềm ẩn bằng cách phân tích các tín hiệu theo thời gian thực và xu hướng lịch sử, sau đó tự động thực hiện các hành động khắc phục trước khi người dùng bị ảnh hưởng.

Bằng cách kết hợp khả năng quan sát sâu rộng với trí tuệ nhân tạo, LogicMonitor giúp doanh nghiệp chuyển đổi từ quản lý IT phản ứng sang quản lý chủ động và dự đoán, tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu rủi ro.

Hãng cung cấp giải pháp