AI đang đi vào báo chí theo một cách khác với vài năm trước. Nếu giai đoạn đầu, câu chuyện chủ yếu xoay quanh việc nhà báo dùng AI để dịch, tóm tắt, tìm kiếm, xử lý dữ liệu hay gợi ý nội dung, thì hiện nay công nghệ đã bắt đầu chạm tới những tầng sâu hơn: tham gia vào quy trình, phân tích hành vi độc giả, tự động hóa những phần việc lặp lại, thậm chí nhận một mục tiêu và thực hiện một chuỗi nhiệm vụ.
Sự thay đổi đó khiến câu hỏi “tòa soạn đang dùng công cụ AI nào?” dần trở nên ít quan trọng hơn. Câu hỏi đáng quan tâm là: tòa soạn có đủ năng lực bên trong để AI làm việc hay không?
Từ góc nhìn của các lãnh đạo tòa soạn và chuyên gia tại Diễn đàn Trí tuệ nhân tạo (AI) quốc tế WAN-IFRA tại Hà Nội năm 2026, câu trả lời nằm ở những gì phía sau công nghệ: dữ liệu, kho tri thức, quy trình, con người và những giá trị mà tòa soạn theo đuổi.
Khi AI ngày càng phổ biến, lợi thế của báo chí vì thế không còn chủ yếu nằm ở việc ai tiếp cận công nghệ trước, mà ở khả năng biến những nguồn lực đó thành năng lực riêng của tòa soạn.
Không phải có AI là có lợi thế
Ông Lê Quốc Minh, Uỷ viên Trung ương Đảng, Tổng Biên tập Báo Nhân Dân, Phó trưởng Ban Tuyên giáo Trung ương, Chủ tịch Hội Nhà báo Việt Nam cho rằng báo chí đã đi qua giai đoạn coi AI như một công cụ hỗ trợ đơn lẻ. AI đang chuyển sang một giai đoạn mới, khi được tích hợp trực tiếp vào hệ thống quản trị nội dung và quy trình vận hành của tòa soạn.
“Chúng ta không còn ở giai đoạn thí điểm nữa. Đã đến lúc các cơ quan báo chí phải bước vào giai đoạn ứng dụng AI một cách thực chất”, ông nói.
“Thực chất” ở đây không thể được hiểu đơn giản là mỗi phóng viên có thêm một tài khoản AI hay mỗi phòng ban sở hữu thêm một công cụ. Bởi nếu chỉ cộng thêm công cụ mà không thay đổi cách làm việc, AI rất dễ trở thành một lớp công nghệ nằm bên cạnh quy trình cũ.
Đây cũng chính là vấn đề đã được đặt ra từ thực tiễn của các tòa soạn quốc tế: quá nhiều thử nghiệm nhưng thiếu đo lường, thiếu tích hợp có thể khiến một cơ quan báo chí trở nên rất “bận rộn với AI” mà chưa chắc đã tạo ra chuyển đổi thực sự. Trong khi đó, cách tiếp cận hiệu quả hơn là bắt đầu từ những điểm nghẽn cụ thể trong công việc của nhà báo, rồi mới tìm công nghệ phù hợp để giải quyết.
Bà E-von Yeung, Biên tập viên Chiến lược tòa soạn về AI và đổi mới tại The Straits Times (Singapore), đưa ra một nguyên tắc rõ ràng: không triển khai AI chỉ để chứng minh rằng tòa soạn đang sử dụng AI.
Theo bà, mục tiêu cốt lõi của chiến lược AI là giúp đội ngũ phóng viên làm chủ công nghệ, đồng thời bảo đảm AI phục vụ cộng đồng và bảo vệ niềm tin của độc giả. Từ đó, The Straits Times không triển khai AI theo kiểu “có gì dùng nấy”, mà xác định rõ những trường hợp AI được phép tham gia và những công việc vẫn phải do con người đảm nhiệm.
Tòa soạn đã xác định 7 nhóm trường hợp được phép sử dụng AI. AI có thể hỗ trợ soạn thảo những tin nóng mang tính lặp lại, chẳng hạn thông cáo báo chí hoặc báo cáo tài chính. Nhưng với các bài điều tra, phóng sự chuyên sâu hay báo chí hình ảnh, AI không được phép tạo nội dung.
Cách phân định này cho thấy AI không nhất thiết phải phủ lên toàn bộ tòa soạn. Có những công việc càng tự động hóa càng mang lại hiệu quả, nhưng cũng có những công việc mà giá trị nằm chính ở quá trình con người đọc, xác minh, đặt câu hỏi, phát hiện bất thường và đưa ra phán đoán.
Những nguyên tắc ấy cũng được đưa vào chính quy trình làm báo thông qua các công cụ được thiết kế cho từng nhu cầu cụ thể. SEO Scorecard được tích hợp ngay trong hệ thống quản trị nội dung (CMS), giúp phóng viên tối ưu bài viết cho tìm kiếm thông qua các đánh giá và gợi ý trực quan. Beholder theo dõi các nguồn thông tin mục tiêu và gửi cảnh báo tới Slack khi phát hiện thay đổi đáng chú ý, thay vì buộc phóng viên phải liên tục mở và làm mới các trang theo dõi. Tòa soạn cũng gắn nhãn bài viết theo các nhóm nhu cầu của độc giả, kết hợp với dữ liệu tương tác để đánh giá nội dung đang đáp ứng công chúng đến đâu.
Điểm đáng chú ý ở đây không nằm ở số lượng công cụ, mà ở cách AI được đặt vào những điểm cụ thể của chuỗi làm báo: hỗ trợ trước khi bài được xuất bản, theo dõi thông tin trong quá trình tác nghiệp và đánh giá nội dung sau khi đến với độc giả.
Một tòa soạn khác có thể sử dụng cùng một mô hình AI, nhưng nếu không có CMS đủ khả năng tích hợp, không có dữ liệu tương tác để phân tích hay hệ thống nguồn tin để theo dõi, rất khó tạo ra cùng một giá trị.
Nói cách khác, công cụ chỉ là phần nhìn thấy được. Phần quyết định AI có thể trở thành năng lực riêng của tòa soạn hay không nằm sâu hơn trong hệ thống: ở dữ liệu, hạ tầng, quy trình và tri thức mà tòa soạn có thể cung cấp cho AI.
AI càng làm được nhiều, dữ liệu càng phải “lên tiếng”
Một bước chuyển quan trọng của AI hiện nay là sự xuất hiện ngày càng rõ của các AI Agent. Thay vì chờ nhà báo đặt từng câu hỏi, hệ thống có thể được giao một nhiệm vụ lớn hơn, tự thực hiện nhiều bước để hoàn thành nhiệm vụ đó.
Chuyên gia AI Ezra Eeman, Giám đốc Chiến lược và Đổi mới sáng tạo tại NPO (Hà Lan), chỉ ra rất rõ sự dịch chuyển này: “Chúng ta đang chuyển từ việc AI hỗ trợ chúng ta thực hiện các nhiệm vụ riêng lẻ sang việc AI đảm nhận các mục tiêu lớn hơn, quản lý một phần quy trình làm việc và thực hiện điều này một cách tự chủ hơn nhiều”.
Khi AI bắt đầu được “giao việc”, dữ liệu của tòa soạn lập tức thay đổi vai trò.
Một AI Agent được giao theo dõi một lĩnh vực sẽ có giá trị rất khác nếu nó chỉ tìm kiếm thông tin chung trên Internet so với khi nó có thể tiếp cận kho nội dung của chính tòa soạn, biết những gì đã từng được viết, những nguồn nào đã được sử dụng, câu chuyện nào đang phát triển, độc giả quan tâm điều gì và dữ liệu nào đã được kiểm chứng.
Bởi vậy, ông Eeman nhấn mạnh các tác nhân AI chỉ thực sự có giá trị “nếu họ có thể khai thác được dữ liệu có cấu trúc tốt, nếu họ có thể khai thác được cơ sở hạ tầng”.
Đây là điểm giao quan trọng giữa hai câu chuyện tưởng như tách biệt: chuyển đổi AI và xây dựng hạ tầng dữ liệu.
Một tòa soạn có thể có hàng triệu bài báo, hình ảnh, video, tài liệu, dữ liệu độc giả và tư liệu tác nghiệp. Nhưng nếu những tài sản ấy nằm rời rạc, thiếu metadata, không xác định được nguồn gốc, chất lượng và quyền khai thác, thì rất khó để AI biến chúng thành tri thức phục vụ công việc.
Ngược lại, khi dữ liệu được chuẩn hóa và kết nối, AI có thể bắt đầu “hiểu” tòa soạn thay vì chỉ trả lời tòa soạn.
Đó cũng là lý do khái niệm “newsroom intelligence” mà ông Eeman đề cập đáng được nhìn rộng hơn một công nghệ mới. Nó gợi mở khả năng hình thành một hệ thống liên tục kết nối những gì tòa soạn biết về độc giả với những gì tòa soạn biết về các câu chuyện: hành vi công chúng, tín hiệu từ độc giả, nguồn tin, diễn biến nội dung, metadata và những chỉ dấu về độ tin cậy.
Khi ấy, kho dữ liệu không còn chỉ là nơi cất giữ những gì tòa soạn đã làm. Nó trở thành một phần của năng lực để tòa soạn làm những việc tiếp theo.
