Báo cáo AI Index 2026 của Stanford: đọc gì và doanh nghiệp nên làm gì

88% tổ chức được khảo sát đã dùng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh. Đây là con số hay được trích từ báo cáo AI Index 2026 của Stanford HAI. Lật thêm vài trang trong cùng chương Kinh tế, ở biểu đồ về AI agent, có một con số ít ai nhắc: trong chức năng marketing và bán hàng, 68% người trả lời nói tổ chức của họ chưa dùng AI agent chút nào.

Hai con số không mâu thuẫn. Chúng cho thấy khoảng cách giữa “có dùng AI” và “giao việc cho AI”. Nhiều doanh nghiệp đã quen dùng trợ lý như ChatGPT hay Gemini, nhưng còn ít nơi đã để AI tự chạy một quy trình nhiều bước. Bài này đọc lại báo cáo theo góc của người điều hành doanh nghiệp vừa và nhỏ: chọn 7 phát hiện liên quan tới kinh doanh, ghi rõ con số nằm ở chương nào, rồi mới nói nên làm gì. Số liệu là của báo cáo; phần “nên làm gì” là nhận định của bài, được tách riêng trong từng mục.

Báo cáo AI Index 2026 của Stanford là gì và đo những gì?

AI Index là báo cáo thường niên do Viện Trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm (HAI) của Đại học Stanford thực hiện. Bản 2026 là lần thứ chín, công bố tháng 4/2026, dài hơn 400 trang, chia thành 9 chương: Nghiên cứu và phát triển, Năng lực kỹ thuật, AI có trách nhiệm, Kinh tế, Khoa học, Y tế, Giáo dục, Chính sách và quản trị, Dư luận. Khoa học và Y tế lần đầu được tách thành chương riêng.

Báo cáo không tự đo mọi thứ. Nó tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, và mỗi nguồn có giới hạn riêng. Với người làm kinh doanh, bốn nguồn đáng nhớ nhất:

Nhóm số liệu	Nguồn chính trong báo cáo	Cần nhớ khi trích
Doanh nghiệp dùng AI, AI agent, AI có trách nhiệm trong tổ chức	Khảo sát của McKinsey & Company (phần AI có trách nhiệm do AI Index và McKinsey cùng làm)	Tự khai; báo cáo tự ghi là “mang tính định hướng, không toàn diện”
Đầu tư vào AI	Dữ liệu Quid	Chỉ tính công ty AI có vốn trên 1,5 triệu USD từ 2013
Sự cố AI	Cơ sở dữ liệu AI Incident Database (AIID)	Thiên về báo chí tiếng Anh và sự cố nổi tiếng
Dư luận	Ipsos, Pew Research và các khảo sát khác	Việt Nam không xuất hiện trong các kết quả được nêu

Bảng này quyết định cách đọc mọi con số phía dưới. “88% tổ chức” là 88% người trả lời khảo sát McKinsey, không phải 88% doanh nghiệp trên thế giới.

Phát hiện 1: 88% tổ chức đã dùng AI, nhưng phần lớn vẫn đang thử

Số liệu (Chương 4, mục 4.3). Tỷ lệ người trả lời cho biết tổ chức của họ dùng AI trong ít nhất một chức năng tăng từ 78% năm 2024 lên 88% năm 2025. Tỷ lệ dùng AI tạo sinh (Gen AI) thường xuyên tăng từ 71% lên 79%. Hơn một nửa dùng AI ở ba chức năng trở lên. Marketing và bán hàng trong ngành hàng tiêu dùng và bán lẻ đạt 51%, chỉ đứng sau vài cặp ngành và chức năng như quản lý tri thức trong dịch vụ chuyên môn (58%).

Chiều sâu thì khác hẳn. Ở nhóm tổ chức có doanh thu dưới 100 triệu USD, 39% đang thử nghiệm, 22% đang chạy thí điểm, 25% đang mở rộng và chỉ 5% đã triển khai toàn diện. Doanh nghiệp càng lớn càng dễ đi tới giai đoạn mở rộng.

Bốn chỉ số từ khảo sát McKinsey được AI Index 2026 trích ở Chương 3 và Chương 4: dùng AI tăng, nhưng thiếu kiến thức cũng tăng.

Nên làm gì (nhận định của bài). Với doanh nghiệp vừa và nhỏ Việt Nam, “đã dùng AI” không còn là lợi thế. Câu hỏi nên đặt trong cuộc họp quý là: AI đang nằm ở giai đoạn nào trong từng quy trình (thử, thí điểm, hay chạy thật có đo lường)? Một bảng liệt kê 5–10 quy trình marketing kèm giai đoạn hiện tại đủ để thấy mình đang đứng đâu.

Phát hiện 2: AI agent tiến bộ nhanh trên bài kiểm tra, nhưng doanh nghiệp mới bắt đầu

Văn phòng marketing thu nhỏ kiểu isometric tông xanh đêm và vàng: năm nhân viên ngồi ở năm bàn, màn hình máy tính nào cũng hiện khung trò chuyện với trợ lý AI; ở góc phải, một trạm tự động có băng chuyền và cánh tay robot vẫn còn bọc nilon, dây nguồn cuộn tròn chưa cắm, một nhân viên đứng cạnh đọc sách hướng dẫn — Ai cũng trò chuyện với AI, còn cỗ máy tự làm việc nhiều bước vẫn nằm trong góc, chưa cắm điện.

Số liệu (Chương 2 và Chương 4). Trên OSWorld, bộ bài kiểm tra agent làm việc thật trên máy tính, tỷ lệ hoàn thành tăng từ khoảng 12% lên 66,3% trong một năm, chỉ còn cách mức của con người khoảng 6 điểm phần trăm. Dù vậy, báo cáo lưu ý agent vẫn thất bại khoảng 1 trong 3 lần trên các bài kiểm tra có cấu trúc (Chương 2).

Trong doanh nghiệp, khảo sát McKinsey cho thấy ở gần như mọi chức năng, tỷ lệ đã mở rộng quy mô agent chỉ ở mức một chữ số. Riêng marketing và bán hàng, 68% chưa dùng agent chút nào (Chương 4, Hình 4.3.7). Khi hỏi rào cản lớn nhất để mở rộng AI agent, 62% nêu lo ngại về bảo mật và rủi ro, tiếp theo là giới hạn kỹ thuật và sự không chắc chắn về quy định (cùng 38%) (Chương 3).

Nên làm gì (nhận định của bài). Một agent làm sai 1/3 số lần thì không nên được giao việc gửi ra ngoài mà không có người duyệt. Nhưng nó đủ tốt cho những việc nội bộ, dễ kiểm tra: tổng hợp bình luận khách hàng, gom tin đối thủ, soạn bản nháp báo cáo tuần. Bài AI agent cho phòng marketing doanh nghiệp vừa và nhỏ có cách chọn việc giao cho agent và cách thử trong 30 ngày. Đi trước khi 68% còn chưa bắt đầu là lợi thế thật, miễn là có bước duyệt.

Phát hiện 3: Năng suất marketing tăng rõ nhất ở việc có đầu ra đo được

Số liệu (Chương 4, mục 4.4). Báo cáo tổng hợp các nghiên cứu về năng suất cá nhân. Nhân viên chăm sóc khách hàng dùng trợ lý AI giải quyết nhiều hơn 14–15% yêu cầu mỗi giờ. Lập trình viên dùng GitHub Copilot hoàn thành nhiều hơn 26% yêu cầu hợp nhất mã (pull request). Đội marketing dùng AI đa phương thức để làm quảng cáo đạt sản lượng mỗi người tăng 50% (nghiên cứu của Ju và Aral, 2025). Người ít kinh nghiệm thường được lợi nhiều nhất.

Chiều ngược lại cũng được ghi rõ: với việc cần suy luận sâu, một số nghiên cứu thấy AI giúp rất ít, thậm chí làm chậm. Nghiên cứu của METR ghi nhận lập trình viên nguồn mở giàu kinh nghiệm chậm hơn 19% khi dùng AI, dù chính họ tin là nhanh hơn. Chính METR sau đó không lặp lại được kết quả này. Báo cáo cũng nêu lo ngại: phụ thuộc nhiều vào AI có thể làm chậm việc học kỹ năng về lâu dài.

Ở cấp tổ chức, 67% người trả lời thuộc chức năng marketing và bán hàng ghi nhận doanh thu tăng khi dùng AI phân tích (khảo sát McKinsey, Hình 4.3.4), cao nhất trong các chức năng, dù phần lớn (43%) chỉ tăng không quá 5%.

Nên làm gì (nhận định của bài). “Sản lượng tăng 50%” là số bài quảng cáo làm ra, không phải doanh thu tăng 50%. Khi đặt mục tiêu cho đội, hãy đo hai thứ song song: sản lượng (số mẫu quảng cáo, số bài) và chất lượng (tỷ lệ bị trả lại khi duyệt, kết quả chiến dịch). Và nếu đội có nhân viên mới, hãy giữ những việc để họ tự làm trước khi nhờ AI, để kỹ năng vẫn được hình thành.

Phát hiện 4: Đầu tư vào AI tăng gấp đôi, cuộc đua mô hình dồn về giá và độ tin cậy

Số liệu (Chương 4 và Chương 2). Tổng đầu tư của doanh nghiệp vào AI trên toàn cầu năm 2025 đạt 581,69 tỷ USD, tăng 129,9% so với 253,02 tỷ USD năm 2024. Riêng đầu tư tư nhân đạt 344,7 tỷ USD (tăng 127,5%), trong đó công ty AI tạo sinh nhận 170,9 tỷ USD, gần một nửa. Mỹ chiếm 285,9 tỷ USD đầu tư tư nhân, gấp hơn 23 lần Trung Quốc (12,4 tỷ USD), dù báo cáo lưu ý con số tư nhân có thể đánh giá thấp chi tiêu của Trung Quốc vì quỹ dẫn dắt của nhà nước.

Về năng lực, tính tới tháng 3/2026, bốn công ty đứng đầu bảng xếp hạng Arena (Anthropic, xAI, Google, OpenAI) chỉ cách nhau trong vòng 25 điểm Elo. Báo cáo nhận xét áp lực cạnh tranh đang chuyển sang chi phí, độ tin cậy và năng lực theo lĩnh vực. Mô hình đóng tốt nhất dẫn mô hình mở tốt nhất 3,3%.

Báo cáo cũng gọi hiện tượng “biên răng cưa” (jagged frontier): mô hình giành huy chương vàng Olympic Toán quốc tế 2025, nhưng mô hình tốt nhất chỉ đọc đúng đồng hồ kim 50,6% số lần, so với 90,1% của con người. Ở các bài kiểm tra nghiệp vụ như thuế, hồ sơ vay thế chấp, tài chính doanh nghiệp và pháp lý, điểm của các mô hình chỉ từ 60% tới 90%.

Nên làm gì (nhận định của bài). Khi các mô hình hàng đầu gần như ngang nhau, doanh nghiệp nhỏ không cần chạy theo “mô hình mạnh nhất tháng này”. Việc đáng làm hơn là chọn một bộ 10–20 tác vụ thật của mình (viết mô tả sản phẩm, trả lời câu hỏi khách, tóm tắt báo cáo) và chấm thử 2–3 công cụ trên chính bộ đó. Và vì “biên răng cưa”, đừng suy từ việc AI làm tốt việc khó ra kết luận nó sẽ làm đúng việc dễ.

Phát hiện 5: Sự cố AI tăng, tỷ lệ “ảo giác” của mô hình vẫn cao

Số liệu (Chương 3). Cơ sở dữ liệu AI Incident Database ghi nhận 362 sự cố AI năm 2025, tăng từ 233 năm 2024; trước năm 2022, mỗi năm chưa tới 100. Trên bài kiểm tra AA-Omniscience, tỷ lệ “ảo giác” (bịa thông tin) của 26 mô hình hàng đầu dao động từ 22% đến 94%. Một bài kiểm tra khác (KaBLE) cho thấy mô hình xử lý tốt khi một nhận định sai được nêu là niềm tin của người khác, nhưng kém hẳn khi chính người dùng nói ra nhận định sai đó.

Mức minh bạch của các công ty làm mô hình cũng giảm: điểm trung bình trên chỉ số Foundation Model Transparency Index từ 58 năm 2024 xuống 40 năm 2025.

Ở phía doanh nghiệp, tỷ lệ chưa có chính sách AI có trách nhiệm nào giảm từ 24% xuống 11%. Rào cản lớn nhất khi triển khai AI có trách nhiệm là thiếu kiến thức (59%), hạn chế ngân sách (48%) và quy định chưa rõ (41%).

Nên làm gì (nhận định của bài). Chi tiết “người dùng nói sai thì AI dễ nói theo” rất đáng lưu ý với phòng marketing. Nếu câu lệnh viết “sản phẩm của chúng tôi được người dùng đánh giá tốt nhất thị trường” mà không có nguồn, AI có thể viết tiếp như thể đó là sự thật. Cách phòng đơn giản: cung cấp cho AI một hồ sơ sự thật đã kiểm chứng về doanh nghiệp, sản phẩm và số liệu được phép dùng, như trong bài hồ sơ ngữ cảnh doanh nghiệp cho AI, và yêu cầu AI đánh dấu mọi khẳng định không có trong hồ sơ.

Phát hiện 6: Quy định về AI chuyển sang khung riêng, Việt Nam đã có Luật Trí tuệ nhân tạo

Ảnh tĩnh vật chụp từ trên xuống: bàn duyệt nội dung có nhiều ảnh in một cô gái Việt Nam tươi cười trên phố có xe máy, một bảng phân cảnh video, máy tính bảng đang phát video cùng cô gái; một bàn tay dán nhãn trắng in chữ AI lên tấm ảnh lớn ở giữa, bên cạnh là xấp nhãn AI, bảng kiểm có năm dấu tích, bút đỏ và kính lúp — Ảnh, video có người do AI tạo nên được dán nhãn ngay ở bước duyệt, trước khi lên kênh.

Số liệu (Chương 3 và Chương 8). Trong khảo sát doanh nghiệp, GDPR vẫn là quy định được nhắc nhiều nhất khi làm AI có trách nhiệm, nhưng giảm từ 65% xuống 60%. Hai lựa chọn lần đầu được đưa vào khảo sát 2025: ISO/IEC 42001 (hệ thống quản lý AI) được 36% nhắc tới và khung quản lý rủi ro AI của NIST 33%. Tỷ lệ nói không chịu ảnh hưởng của quy định nào giảm từ 17% xuống 12%. Chương 8 ghi nhận chiến lược AI quốc gia đang mở rộng nhanh nhất ở những nước 5 năm trước chưa có chính sách AI chính thức.

Bối cảnh Việt Nam (không thuộc báo cáo). Quốc hội đã thông qua Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15 ngày 10/12/2025, có hiệu lực từ 01/3/2026. Luật chia hệ thống AI thành ba mức rủi ro: cao, trung bình, thấp. Điều 11 về minh bạch yêu cầu nhà cung cấp đánh dấu ở định dạng máy đọc cho âm thanh, hình ảnh, video do hệ thống AI tạo ra; bên triển khai phải thông báo rõ, gắn nhãn dễ nhận biết khi đưa ra công chúng nội dung tạo hoặc chỉnh sửa bằng AI có thể gây nhầm lẫn về tính xác thực, như mô phỏng người thật hay sự kiện thật. Hệ thống AI đang hoạt động có 12 tháng (18 tháng với y tế, giáo dục, tài chính) để đáp ứng.

Nên làm gì (nhận định của bài). Với phòng marketing, việc sát nhất là quy trình gắn nhãn: ảnh, video quảng cáo có người mẫu hay cảnh do AI tạo cần được đánh dấu trước khi đăng. Khi thu thập dữ liệu khách hàng để đưa vào công cụ AI, doanh nghiệp còn phải tuân thủ quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân, gồm Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân số 91/2025/QH15 và Nghị định 356/2025/NĐ-CP. Bài này chỉ tóm tắt; áp dụng cụ thể nên đối chiếu văn bản gốc và văn bản hướng dẫn.

Phát hiện 7: Người Đông Nam Á lạc quan về AI, và thị trường lao động đã có tín hiệu

Số liệu (Chương 9 và Chương 4). Trên toàn cầu, tỷ lệ cho rằng sản phẩm AI mang lại nhiều lợi ích hơn tác hại tăng từ 55% lên 59%, nhưng tỷ lệ nói AI khiến họ lo lắng cũng lên 52%. Ở Malaysia, Thái Lan, Indonesia và Singapore, hơn 80% tin AI sẽ thay đổi sâu sắc cuộc sống của họ trong 3–5 năm tới. Toàn cầu, 58% người lao động dùng AI trong công việc ở mức thỉnh thoảng hoặc thường xuyên. Mức tin chính phủ quản lý AI có trách nhiệm trung bình là 54%, cao nhất ở Singapore (81%) và Indonesia (76%).

Về lao động, tính tới tháng 9/2025, việc làm của lập trình viên 22–25 tuổi ở Mỹ giảm gần 20% so với đỉnh năm 2022, trong khi số lập trình viên lớn tuổi hơn vẫn tăng. Một phần ba tổ chức được khảo sát dự kiến giảm nhân sự vì AI trong năm tới, và marketing và bán hàng nằm trong nhóm chức năng có mức giảm dự kiến vượt xa mức đã xảy ra. Dù vậy, 43% dự kiến ít hoặc không thay đổi, và dữ liệu việc làm tổng thể chưa cho thấy mất việc quy mô lớn.

Nên làm gì (nhận định của bài). Việt Nam không có trong danh sách nước được nêu kết quả, nên không nên chép “hơn 80% người Đông Nam Á lạc quan” vào kế hoạch như số của Việt Nam. Điều rút ra được là: khách hàng trong khu vực cởi mở với AI nhưng cũng lo lắng, nên minh bạch khi dùng AI (ví dụ báo rõ khách đang chat với trợ lý AI) là cách giữ niềm tin. Với nhân sự, tín hiệu giảm tuyển ở vị trí mới vào nghề là lý do để đào tạo lại người đang có thay vì chỉ cắt bớt.

Giới hạn của báo cáo AI Index 2026 khi áp dụng cho doanh nghiệp Việt Nam

Số liệu doanh nghiệp là tự khai. Khảo sát McKinsey phản ánh ý kiến người trả lời, báo cáo tự ghi là mang tính định hướng. Phần khảo sát về AI có trách nhiệm không có người trả lời từ Trung Quốc.
Phần lớn số liệu là của Mỹ hoặc toàn cầu. Số việc làm, giá trị với người tiêu dùng (172 tỷ USD mỗi năm), đầu tư đều nghiêng về Mỹ. Việt Nam gần như không xuất hiện trong các kết quả được nêu.
Doanh nghiệp trong khảo sát lớn hơn doanh nghiệp vừa và nhỏ Việt Nam. Nhóm nhỏ nhất trong biểu đồ giai đoạn triển khai là doanh thu dưới 100 triệu USD, tức vẫn là doanh nghiệp rất lớn so với mặt bằng trong nước.
Số sự cố thiên về báo chí tiếng Anh. Chính báo cáo lưu ý AIID có thể bỏ sót sự cố ở khu vực ít được đưa tin.
Có con số lệch nhau giữa các phần. Trang tóm tắt ghi mô hình đọc đúng đồng hồ 50,1%, chương Năng lực kỹ thuật ghi 50,6%. Phần điểm nổi bật ghi việc làm lập trình viên trẻ giảm gần 20% “so với 2024”, phần chi tiết ghi “so với đỉnh năm 2022”. Khi trích, nên lấy số trong phần chi tiết của chương và ghi rõ chương.
Bài kiểm tra có sai sót. Báo cáo ghi nhận tỷ lệ câu hỏi không hợp lệ từ 2% tới 42% trên một số bộ kiểm tra phổ biến, nên điểm số mô hình chỉ nên đọc như tín hiệu.

Từ phát hiện đến việc nên làm: bảng cho doanh nghiệp vừa và nhỏ

Tranh cắt giấy nhiều lớp tông đất nung, xanh ô liu và vàng đất: bên trái là cuốn báo cáo có biểu đồ tròn, biểu đồ cột và các thẻ đánh dấu; ba mũi tên giấy dẫn sang bảng kế hoạch ba cột bên phải, đầu cột có biểu tượng kính lúp, bảng kiểm và nhãn; một phụ nữ và một nam nhân viên đang dán các tờ giấy nhớ trống lên bảng — Giá trị của báo cáo nằm ở chỗ biến được thành vài việc cụ thể trên bảng kế hoạch quý.

Phát hiện (chương)	Việc nên làm trong quý tới	Ai làm
88% dùng AI nhưng phần lớn đang thử (Ch. 4)	Lập bảng 5–10 quy trình marketing, ghi giai đoạn: thử, thí điểm, chạy thật có đo	Trưởng phòng marketing
Agent tiến nhanh, 68% marketing chưa dùng (Ch. 2, 4)	Chọn 1 việc nội bộ, dễ kiểm tra để thử agent 30 ngày, có người duyệt	Một nhân viên phụ trách thử
Sản lượng quảng cáo tăng 50% ở nghiên cứu (Ch. 4)	Đo song song sản lượng và tỷ lệ bị trả lại khi duyệt	Người duyệt nội dung
Các mô hình hàng đầu gần ngang nhau (Ch. 2)	Chấm 2–3 công cụ trên 10–20 tác vụ thật của doanh nghiệp	Trưởng phòng và 1–2 nhân viên
Ảo giác 22–94%, sự cố tăng (Ch. 3)	Soạn hồ sơ sự thật cho AI; yêu cầu đánh dấu khẳng định không có nguồn	Trưởng phòng marketing
Quy định chuyển sang khung riêng (Ch. 3, 8) + Luật 134/2025/QH15	Thêm bước gắn nhãn nội dung AI vào quy trình duyệt	Người duyệt, pháp chế (nếu có)
Thiếu kiến thức là rào cản số một (Ch. 3)	Mỗi tháng một buổi nội bộ chia sẻ cách dùng AI hiệu quả và lỗi đã gặp	Cả phòng

Muốn dùng báo cáo cho ngành của mình, có thể nhờ AI đọc lại theo ngành. Tải PDF báo cáo hoặc chương cần đọc từ trang của Stanford HAI, rồi dùng câu lệnh:

Bạn là chuyên viên phân tích chiến lược cho một doanh nghiệp Việt Nam.
Tôi gửi kèm [chương 4 Kinh tế / chương 3 AI có trách nhiệm] của báo cáo
"AI Index 2026" do Stanford HAI công bố tháng 4/2026.

Doanh nghiệp: [ngành, ví dụ logistics / bán lẻ / giáo dục], [số nhân viên],
[doanh thu năm], phòng marketing có [số người], đang dùng AI cho [việc gì].

Hãy:
1. Chọn 5 phát hiện trong tài liệu liên quan nhất tới ngành và quy mô trên.
   Với mỗi phát hiện, trích đúng con số, ghi số hình hoặc số trang.
2. Ghi rõ nguồn gốc số liệu (khảo sát nào, nước nào, doanh nghiệp quy mô nào)
   và mức độ áp dụng được cho doanh nghiệp Việt Nam vừa và nhỏ: cao, trung bình, thấp.
3. Đề xuất 3 việc làm được trong 90 ngày, mỗi việc có người phụ trách và chỉ số đo.
4. Không dùng số liệu ngoài tài liệu tôi gửi. Nếu cần số của Việt Nam mà tài liệu không có,
   ghi "cần tìm nguồn Việt Nam" thay vì tự ước tính.
Cuối cùng, liệt kê riêng mọi giả định bạn đã dùng và chỗ nào cần tôi kiểm tra lại với báo cáo gốc.

Nếu doanh nghiệp đang theo dõi thêm hành vi số của người Việt, bài báo cáo Digital Việt Nam 2026 của DataReportal cho biết khách hàng đang dùng nền tảng nào, kể cả tỷ lệ dùng ChatGPT hằng tháng.

Đọc AI Index 2026 để quyết định việc của quý tới

Báo cáo AI Index 2026 có hàng trăm biểu đồ, nhưng với doanh nghiệp vừa và nhỏ, câu chuyện gói trong hai con số ở đầu bài: 88% đã dùng AI, 68% phòng marketing chưa giao việc cho agent. Khoảng cách đó là chỗ còn trống để đi trước, với điều kiện đi có kiểm soát: có hồ sơ sự thật, có người duyệt, có nhãn cho nội dung AI và có chỉ số đo. Báo cáo cho biết thế giới đang đi tới đâu. Còn doanh nghiệp đang ở đâu thì phải tự đo bằng quy trình của chính mình.

Nguồn tham khảo:

Sha Sajadieh, Loredana Fattorini, Raymond Perrault, Yolanda Gil, Vanessa Parli và cộng sự, “The AI Index 2026 Annual Report”, AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, tháng 4/2026 (các con số trong bài lấy từ trang tóm tắt, trang tóm tắt từng chương và bản PDF đầy đủ; nguồn gốc gồm khảo sát McKinsey & Company 2025, Quid, AI Incident Database, Ipsos, Pew Research): hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report

Stanford HAI, “Economy”, “Responsible AI”, “Technical Performance”, “Policy and Governance”, “Public Opinion”, AI Index 2026 (trang tóm tắt chương): hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report/economy

LuatVietnam, “Luật Trí tuệ nhân tạo 2025 và 10+ điểm đáng chú ý” (Luật số 134/2025/QH15, hiệu lực 01/3/2026): luatvietnam.vn

VnExpress, “Bốn điểm mới trong Luật Trí tuệ nhân tạo của Việt Nam”: vnexpress.net