AI Agents đang trở thành bước tiến hóa quan trọng tiếp theo sau sự bùng nổ của Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh (Gen AI). Thế giới công nghệ hiện chứng kiến sự ra đời và phát triển mạnh mẽ của các Tác nhân AI là những hệ thống thông minh không chỉ vượt xa mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đơn thuần mà còn có khả năng hành động trong thế giới thực, lập kế hoạch và thực hiện nhiều bước trong các quy trình phức tạp.

Theo báo cáo “The State of AI in 2025” của McKinsey, mức độ tò mò và hứng thú dành cho AI Agents đang tăng trưởng rõ rệt. Cụ thể, 62% tổ chức trong khảo sát cho biết họ ít nhất đang thử nghiệm AI Agents, cho thấy doanh nghiệp đang tìm kiếm các công cụ AI có khả năng tự động hóa sâu hơn, vượt qua giới hạn của những giải pháp hiện tại.

AI Agents chính là chìa khóa mở khóa giai đoạn tiếp theo của tự động hóa và đổi mới. Bài viết này sẽ đi sâu vào định nghĩa, tiềm năng và thực trạng ứng dụng của AI Agents dựa trên dữ liệu chính xác từ báo cáo của McKinsey.

1. AI Agents Là Gì? Định Nghĩa và Tiềm Năng Chuyển Đổi

AI Agents (tạm hiểu: tác nhân AI) là những “trợ lý tự động” được thiết kế để tự mình thực hiện nhiệm vụ mà không cần người dùng phải chỉ dẫn từng bước.

Khác biệt cốt lõi của AI Agents so với các công cụ AI truyền thống là khả năng tự chủ và tính tác nhân.

Khả Năng Hành Động và Lập Kế Hoạch Đa Bước

Một tác nhân AI là một hệ thống phần mềm có khả năng:

• Lập kế hoạch: Phân tích một mục tiêu phức tạp và chia nhỏ thành các bước thực hiện tuần tự.
• Thực thi: Tương tác với các hệ thống bên ngoài (như email, cơ sở dữ liệu, API) để thực hiện các hành động cần thiết.
• Phản hồi và học hỏi: Đánh giá kết quả của hành động, điều chỉnh kế hoạch và học hỏi để cải thiện hiệu suất trong tương lai.

Ví dụ, thay vì chỉ tạo ra một bản nháp email (Gen AI), một AI Agent có thể tự động tìm kiếm thông tin khách hàng trong CRM, soạn thảo email cá nhân hóa, đính kèm tài liệu liên quan, và gửi email vào thời điểm tối ưu.

Thực Trạng Thử Nghiệm và Mở Rộng Quy Mô

Mặc dù 62% doanh nghiệp đang thử nghiệm, báo cáo của McKinsey chỉ ra rằng việc mở rộng quy mô AI Agents vẫn còn ở giai đoạn đầu:

• Thử nghiệm: 39% doanh nghiệp đã bắt đầu thử nghiệm với AI Agents.
• Mở rộng quy mô: Chỉ 23% số người được hỏi báo cáo rằng tổ chức của họ đang mở rộng quy mô một hệ thống tác nhân AI ở một nơi nào đó trong doanh nghiệp.

Điều này cho thấy, mặc dù sự tò mò là rất lớn, việc tích hợp AI Agents vào các quy trình kinh doanh cốt lõi vẫn là một thách thức kỹ thuật và tổ chức.

2. Ứng Dụng Tiên Phong Của AI Agents Theo Chức Năng Kinh Doanh

Báo cáo đã phân tích việc sử dụng AI Agents theo từng chức năng kinh doanh, cho thấy một số lĩnh vực đang dẫn đầu trong việc khai thác tiềm năng của công nghệ này.

Công Nghệ Thông Tin và Quản Lý Tri Thức

Đây là hai chức năng có tỷ lệ sử dụng AI Agents cao nhất, nơi các trường hợp sử dụng tác nhân đã phát triển nhanh chóng:

Các ứng dụng này đều tận dụng khả năng của AI Agents trong việc xử lý thông tin phức tạp và tương tác với nhiều hệ thống khác nhau để hoàn thành một nhiệm vụ.

Tác Nhân AI Theo Ngành Công Nghiệp

Việc sử dụng AI Agents cũng có sự khác biệt rõ rệt giữa các ngành. Các ngành dẫn đầu về việc mở rộng quy mô tác nhân AI là:

• Công nghệ, truyền thông và viễn thông: 13%
• Chăm sóc sức khỏe: 15%
• Dịch vụ tài chính: 10%

Các ngành này thường có khối lượng dữ liệu lớn, quy trình phức tạp và nhu cầu cao về tự động hóa các tác vụ đòi hỏi sự chính xác và tốc độ.

3. Thách Thức Trong Việc Mở Rộng Quy Mô AI Agents

Mặc dù tiềm năng là rất lớn, việc triển khai AI trong doanh nghiệp ở cấp độ tác nhân AI vẫn đối mặt với nhiều rào cản.

Vấn Đề Quản Trị và Đạo Đức

Khi AI Agents có khả năng tự chủ hành động, rủi ro về lỗi, thiên vị và các vấn đề đạo đức tăng lên đáng kể.

• Kiểm soát: Làm thế nào để kiểm soát một tác nhân AI khi nó tự động đưa ra quyết định mua hàng hoặc giao tiếp với khách hàng?
• Minh bạch: Việc truy vết và giải thích các quyết định của tác nhân AI trở nên khó khăn hơn so với các mô hình AI truyền thống.

Tích Hợp Hệ Thống và Cơ Sở Hạ Tầng

AI Agents cần truy cập và tương tác với nhiều hệ thống và ứng dụng khác nhau. Điều này đòi hỏi một cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin linh hoạt và hiện đại.

• Hệ thống cũ: Nhiều doanh nghiệp vẫn đang vận hành trên các hệ thống cũ, khiến việc tích hợp API và cho phép tác nhân AI truy cập trở nên phức tạp và tốn kém.
• An ninh mạng: Việc cấp quyền truy cập rộng rãi cho AI Agents cũng làm tăng bề mặt tấn công và rủi ro an ninh mạng.

Nhu Cầu Tái Thiết Kế Quy Trình Làm Việc

Việc áp dụng AI Agents không chỉ là thêm một công cụ, mà là thay đổi cách thức công việc được thực hiện. Các tác nhân AI hoạt động hiệu quả nhất khi chúng được tích hợp vào các quy trình đã được thiết kế lại quy trình làm việc với AI một cách có chủ đích.

Xem ngay: Tại Sao Phải Thiết Kế Lại Quy Trình Làm Việc với AI Để Tăng Trưởng?

4. Chiến Lược Tận Dụng AI Agents Để Đổi Mới

Để chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang mở rộng quy mô thành công, các tổ chức cần áp dụng một chiến lược rõ ràng:

Bắt Đầu Với Các Tác Vụ Rõ Ràng và Có Giới Hạn

Thay vì cố gắng xây dựng một tác nhân AI toàn năng, hãy bắt đầu với các tác vụ cụ thể, có giới hạn rõ ràng và có thể đo lường được kết quả.

Ví dụ: Tác nhân AI chỉ tập trung vào việc tự động hóa việc tạo báo cáo tài chính hàng tháng, thu thập dữ liệu từ ba nguồn cụ thể và gửi email cho ban lãnh đạo.

Liên Kết Với Mục Tiêu Tăng Trưởng

Các tổ chức hoạt động hiệu suất cao không chỉ sử dụng AI để cắt giảm chi phí mà còn để thúc đẩy tăng trưởng và đổi mới. AI Agents là công cụ lý tưởng để đạt được mục tiêu này bằng cách giải phóng nhân viên khỏi các tác vụ lặp lại, cho phép họ tập trung vào các hoạt động chiến lược.

Đọc ngay: AI Thúc Đẩy Tăng Trưởng Vượt Qua Tư Duy Cắt Giảm Chi Phí

Xây Dựng Khả Năng Nội Bộ và Quản Trị Rủi Ro

Đầu tư vào đội ngũ kỹ sư có khả năng xây dựng và quản lý các tác nhân AI. Đồng thời, thiết lập các "hàng rào bảo vệ" để đảm bảo tác nhân AI hoạt động trong phạm vi an toàn và tuân thủ.

Sự quan tâm lớn từ 62% doanh nghiệp đối với AI Agents là một dấu hiệu rõ ràng cho thấy công nghệ này sẽ định hình lại tương lai của công việc. Mặc dù việc mở rộng quy mô vẫn còn là một thách thức, các tổ chức tiên phong đang chứng minh rằng AI Agents có thể mang lại lợi ích đáng kể, từ tăng hiệu suất trong IT và Quản lý Tri thức đến thúc đẩy đổi mới trong các ngành công nghiệp.

Để không bị bỏ lại phía sau, các doanh nghiệp cần phải chuyển từ việc "thử nghiệm" sang "chiến lược hóa" việc sử dụng AI Agents, đảm bảo rằng các tác nhân AI được tích hợp vào một chiến lược triển khai AI trong doanh nghiệp tổng thể. 

Nếu cần tìm việc làm liên quan đến công nghệ bạn có thể tham khảo tại HR1 Tech!