Agentic Automation – Bước Phát Triển Mới Của Công Nghệ Tự Động Hóa Quy Trình Doanh Nghiệp

Một bước ngoặt lớn về công nghệ cho doanh nghiệp – Agentic Automation – đang được nhắc đến rất nhiều hiện nay. Đó là công nghệ Tự động hóa thông minh tự chủ, với một số tên gọi khác như: Agent Automation hoặc Agentic Process Automation (APA). Trong bối cảnh vận hành doanh nghiệp hiện nay, các doanh nghiệp đang ưu tiên chuyển sang các giải pháp thông minh như tự động hóa quy trình thông minh (Intelligent Process Automation) để tối ưu hóa hoạt động và đạt được lợi thế cạnh tranh. Công nghệ này đang tạo ra một cuộc cách mạng về cách thức vận hành của các doanh nghiệp bằng cách trao quyền cho các Trợ lý AI tự chủ thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm và thích ứng với các điều kiện thay đổi trong vận hành.

Agentic AI và Agentic Automation là gì?

Trước tiên, hãy cùng tìm hiểu khái niệm Agentic AI. Đây là một hệ thống AI thông minh với các Trợ lý AI tự chủ có khả năng nhận thức môi trường, đưa ra quyết định và hành động để đạt được các mục tiêu cụ thể. Khác với các mô hình AI truyền thống chủ yếu tập trung vào dự đoán hoặc phân loại, Agentic AI có năng lực chủ động và tương tác cao hơn. Các trợ lý AI tự chủ này có thể được tích hợp vào phần mềm, robot hoặc môi trường mô phỏng.

Các trợ lý AI tự chủ hiện đang là tâm điểm đối với các nhà đầu tư công nghệ trên thị trường toàn cầu. Nguồn vốn đầu tư mạo hiểm cho AI agents và các công nghệ liên quan đang gia tăng. GlobalData cho biết đã có 1,8 tỷ USD vốn đầu tư mạo hiểm thông qua 69 giao dịch chỉ riêng trong năm 2024, cho thấy sự quan tâm và tiềm năng mạnh mẽ của công nghệ này. Các doanh nghiệp cũng đang dành nhiều sự chú ý cho Agentic AI – Trong báo cáo của Deloitte mang tên “2024 State of Generative AI in the Enterprise”, 52% số người được hỏi bày tỏ sự quan tâm tới GenAI trong tự động hóa (agentic AI).

Do đó, Agentic automation (APA) ứng dụng Agentic AI để tự động hóa các quy trình kinh doanh phức tạp, nhiều bước. Giải pháp mới này vượt xa các phương thức tự động hóa truyền thống, cho phép các trợ lý AI tự chủ không chỉ thực hiện các nhiệm vụ được định sẵn, mà còn học hỏi, thích ứng và tối ưu hóa hiệu suất theo thời gian. Điều này giống như việc trang bị cho quy trình kinh doanh một bộ não – với khả năng tư duy, học hỏi và cải thiện mà không cần sự can thiệp liên tục của con người. Đây là một bước tiến vượt bậc so với tự động hóa quy trình thông minh (IPA) truyền thống, vốn phụ thuộc vào các quy tắc đã thiết lập sẵn, thường gặp khó khăn với dữ liệu phi cấu trúc hoặc các trường hợp ngoại lệ. Agent Automation/ Agentic Automation, được hỗ trợ bởi Agentic AI có thể xử lý những tác vụ phức tạp này trên toàn bộ các phòng ban với sự linh hoạt và thông minh vượt trội. Đây là một thành phần then chốt của tự động hóa quy trình doanh nghiệp (Enterprise Process Automation) hiện đại.

Tóm lại, APA là yếu tố đổi mới tiếp theo trong bức tranh tự động hóa toàn diện cho các doanh nghiệp, hoàn thiện khả năng tự động hóa để hỗ trợ doanh nghiệp đạt được hiệu suất cao hơn và tỷ lệ tự động hóa tổng thể cao hơn.

So sánh RPA và APA

Trong khi Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) có khả năng tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc, mô phỏng hành động của con người trong giao diện phần mềm hiện có, thì Agentic Process Automation (APA) lại đại diện cho một sự chuyển đổi mô hình vận hành.

Trợ lý ảo RPA tuân theo một hướng dẫn chi tiết – nó thực hiện các bước được xác định trước mà không có sai lệch. Trong khi đó, giải pháp APA trao quyền cho các các trợ lý AI tự chủ (AI Agent) với trí thông minh và quyền tự chủ. Các trợ lý AI này có thể học hỏi từ dữ liệu, thích ứng với các tình huống thay đổi và đưa ra quyết định độc lập trong một phạm vi xác định. AI Agent còn có năng lực tối ưu hóa quy trình và xử lý trường hợp ngoại lệ theo phương thức mà RPA không có khả năng xử lý. Về cơ bản, RPA tự động hóa các nhiệm vụ, trong khi APA tự động hóa việc ra quyết định và cải tiến quy trình.

Đặc biệt, có một điều chúng ta cần ghi nhớ: Tự động hóa quy trình với Agentic AI (APA) không phải là để thay thế Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA). Trong kịch bản tự động hóa toàn diện của doanh nghiệp, RPA sẽ xử lý các nhiệm vụ dựa trên quy tắc như một nhân viên làm các nhiệm vụ thủ công, trong khi đó APA có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp như một quản lý cấp cao.

Để minh họa mức độ nâng cấp của APA so với RPA, chúng ta có một số ví dụ trong các ngành nghề khác nhau.

Định vị giá trị của Agentic Automation cho doanh nghiệp

Agentic Process Automation có nhiều lợi ích vượt trội đối với doanh nghiệp, định hình lại cách thức các doanh nghiệp hoạt động và cạnh tranh.

Tăng hiệu quả và năng suất:

• Agentic Automation cách mạng hóa quy trình làm việc bằng cách tự động hóa thông minh các quy trình phức tạp, đa bước. Điều này làm giảm đáng kể tỷ lệ thao tác thủ công, giải phóng nhân viên khỏi các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, nhàm chán.
• Thay vì dành hàng giờ cho việc nhập dữ liệu, xử lý biểu mẫu hoặc các yêu cầu cơ bản của khách hàng, nhân viên có thể tập trung vào các hoạt động mang tính chiến lược, sáng tạo và có giá trị cao hơn. Ví dụ, trong một công ty dịch vụ tài chính, Agent Automation có thể xử lý các giai đoạn đầu của hồ sơ vay vốn, tự động xác minh tài liệu và đánh giá điểm tín dụng. Điều này giải phóng các chuyên viên tín dụng để tập trung vào các trường hợp phức tạp, quản lý quan hệ khách hàng và phát triển các sản phẩm tài chính mới.
• Kết quả thu được bao gồm năng suất cao hơn, thời gian xử lý nhanh hơn, lực lượng lao động gắn bó và được trao quyền nhiều hơn. Trước đây, doanh nghiệp có 10 nhân viên cần xử lý 1000 yêu cầu dịch vụ khách hàng mỗi ngày. Khi ứng dụng APA để xử lý các yêu cầu đơn giản hơn, cùng một đội ngũ đó có thể quản lý 2000 hoặc thậm chí 3000 yêu cầu, tăng đáng kể hiệu quả công việc.

Giảm chi phí:

• Tự động hóa thông minh giúp giảm thiểu nhu cầu can thiệp của con người, dẫn đến giảm chi phí đáng kể. Chi phí lao động thấp hơn là kết quả trực tiếp của việc tự động hóa các nhiệm vụ trước đây do nhân viên thực hiện.
• Hơn nữa, Agentic Process Automation tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực. Bằng cách quản lý thông minh quy trình làm việc và dự đoán nhu cầu, các doanh nghiệp có thể giảm chi phí chung trong các lĩnh vực như tuyển dụng, quản lý hàng tồn kho và tiêu thụ năng lượng. Ví dụ, trong một nhà kho, robot được điều khiển bởi các trợ lý AI có thể tối ưu hóa các tuyến đường chọn và đóng gói, giảm chi phí nhiên liệu và thời gian giao hàng.
• Ngoài ra, thông qua giảm tỷ lệ sai sót, APA giúp giảm thiểu chi phí liên quan đến sản xuất lại, trả hàng và tăng sự hài lòng của khách hàng. Một nghiên cứu của McKinsey cho thấy tự động hóa có thể đảm nhiệm các tác vụ chiếm tới 30% giờ làm việc trên thế giới, điều này sẽ giúp tiết kiệm hàng nghìn tỷ chi phí tiền lương trả cho nhân viên thực hiện thủ công.

Cải thiện độ chính xác và giảm lỗi:

• Sai sót do con người làm thủ công là điều không thể tránh khỏi. Nhân sự khi mệt mỏi, mất tập trung, hoặc khi làm lặp đi lặp lại với khối lượng công việc lớn thì không tránh khỏi mắc lỗi. Agent Automation được điều khiển bởi dữ liệu và thuật toán, đảm bảo độ chính xác và tính nhất quán cao hơn trong việc thực hiện quy trình.
• Bằng cách loại bỏ lỗi của con người, các doanh nghiệp có thể giảm đáng kể các lỗi sai, sản xuất lại và các vấn đề tuân thủ. Ví dụ, trong sản xuất, hệ thống kiểm soát chất lượng được hỗ trợ bởi AI Agent có thể phát hiện các lỗi sai trong thời gian thực. Điều này không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao chất lượng sản phẩm và uy tín thương hiệu.

Tăng khả năng mở rộng và tính linh hoạt:

• Agentic Process Automation trao quyền cho các doanh nghiệp mở rộng quy mô hoạt động một cách nhanh chóng và hiệu quả mà không cần tăng quy mô nhân sự.
• Khi nhu cầu tăng đột biến, hệ thống có thể dễ dàng xử lý khối lượng công việc tăng lên bằng cách triển khai thêm AI Agent hoặc tối ưu hóa các trợ lý AI tự chủ hiện có.
• Hơn nữa, khả năng thích ứng của Agentic AI cho phép các hệ thống nhanh chóng điều chỉnh theo nhu cầu kinh doanh và điều kiện thị trường thay đổi. Nếu một quy định mới được đưa ra, các trợ lý AI có thể được đào tạo lại để kết hợp các yêu cầu mới, đảm bảo tuân thủ mà không cần cập nhật thủ công rộng rãi. Sự linh hoạt này có ý nghĩa quan trọng trong bối cảnh kinh doanh năng động hiện nay.

Trải nghiệm khách hàng tốt hơn:

• Bằng cách hợp lý hóa quy trình và giảm thời gian phản hồi, Agentic Automation góp phần mang lại trải nghiệm khách hàng mượt mà và hài lòng hơn.
• Khách hàng có thể nhận được dịch vụ nhanh hơn, đề xuất được cá nhân hóa và giải quyết nhanh chóng các vấn đề của họ. Ví dụ, chatbot được hỗ trợ bởi AI Agent có thể xử lý một loạt các yêu cầu của khách hàng 24/7, hỗ trợ tức thì và giải phóng cho nhân sự để tập trung vào các tác vụ phức tạp hơn. Điều này dẫn đến tăng tỷ lệ khách hàng trung thành và tăng thiện cảm cũng như nhận biết thương hiệu

Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu:

• Hệ thống APA tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ về việc thực hiện quy trình. Phân tích dữ liệu này có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về các điểm nghẽn, sự kém hiệu quả và các lĩnh vực cần cải thiện trong vận hành.
• Các doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu này để tối ưu hóa quy trình, xác định xu hướng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Ví dụ, bằng cách phân tích dữ liệu tương tác của khách hàng, các doanh nghiệp có thể xác định các điểm khó khăn chung của khách hàng, từ đó có định hướng cải thiện sản phẩm hoặc dịch vụ.

Lợi thế cạnh tranh:

• Bằng cách áp dụng tự động hóa Agentic Automation, các doanh nghiệp có thể đạt được lợi thế cạnh tranh đáng kể.
• Các hoạt động được tối ưu hóa, giảm chi phí, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và tăng tính linh hoạt đều góp phần vào vị thế thị trường mạnh mẽ hơn.
• Các doanh nghiệp áp dụng Agent Automation sớm có vị thế tốt hơn để đổi mới, phát triển và phát triển mạnh mẽ trong thị trường toàn cầu ngày càng cạnh tranh. Họ có thể cung cấp các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn với chi phí thấp hơn, thu hút nhiều khách hàng hơn và tăng thị phần.

Use case APA trong các ngành nghề

Các ứng dụng của Agentic Automation rất rộng lớn và trải rộng trên nhiều ngành nghề, cách mạng hóa cách thức các doanh nghiệp vận hành và tương tác với các bên liên quan. Hãy cùng khám phá một số use case điển hình, đi sâu vào chi tiết về cách các trợ lý AI tự chủ đang chuyển đổi các lĩnh vực này:

Bán lẻ:

Agentic Automation đang chuyển đổi bối cảnh toàn ngành bán lẻ, tạo ra trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa hiệu quả hơn.

• Đề xuất được cá nhân hóa được hỗ trợ bởi Agentic AI vượt xa năng lực collaborative filtering ở cấp độ cơ bản. Các Trợ lý AI tự chủ (AI Agent) phân tích hành vi khách hàng cá nhân, lịch sử mua hàng, lịch sử trình duyệt web và thậm chí cả hoạt động trên mạng xã hội để cung cấp các đề xuất sản phẩm, góp phần tăng tỷ lệ chuyển đổi và mức độ trung thành của khách hàng.
• Quản lý hàng tồn kho trở nên chủ động với phản ứng nhanh hơn. Các AI Agent có thể dự đoán sự biến động nhu cầu, tối ưu hóa mức tồn kho theo thời gian thực và thậm chí tự động hóa đơn đặt hàng bổ sung, giảm thiểu tình trạng hết hàng, từ đó giảm chi phí lưu kho.
• Điều chỉnh giá sản phẩm dựa trên các yếu tố thời gian thực như: giá của đối thủ cạnh tranh, nhu cầu, thậm chí thời tiết, giúp tối đa hóa doanh thu và lợi nhuận.
• Dịch vụ khách hàng tự động thông qua chatbot thông minh cung cấp hỗ trợ tức thì, trả lời các câu hỏi thường gặp và thậm chí giải quyết các vấn đề đơn giản, giải phóng con người để xử lý các yêu cầu phức tạp hơn.
• Các Trợ lý AI tự chủ (AI Agent) phát hiện gian lận phân tích dữ liệu giao dịch để xác định các mô hình đáng ngờ và ngăn chặn các hoạt động gian lận, bảo vệ cả nhà bán lẻ và khách hàng.

Ngân hàng – Tài chính:

Khi ngành tài chính được quản lý chặt chẽ và hướng đến dữ liệu, Agentic Automation đang hợp lý hóa các hoạt động và tăng cường bảo mật.

• Xử lý khoản vay có thể được tăng tốc đáng kể bởi các AI Agent tự động xác minh thông tin người nộp đơn, đánh giá độ tin cậy tín dụng và thậm chí tạo ra các đề nghị vay.
• Các Trợ lý AI tự chủ phát hiện gian lận, sử dụng các thuật toán phức tạp để xác định và ngăn chặn các giao dịch gian lận trong thời gian thực, bảo vệ khách hàng và giảm thiểu tổn thất tài chính.
• Các Trợ lý AI tự chủ quản lý rủi ro phân tích dữ liệu thị trường và đánh giá rủi ro tiềm ẩn, giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt.
• Việc giới thiệu khách hàng có thể được hợp lý hóa với các AI Agent hướng dẫn khách hàng mới qua quy trình mở tài khoản, thu thập thông tin cần thiết và thậm chí cá nhân hóa các đề xuất sản phẩm tài chính.
• Việc tuân thủ quy định được đơn giản hóa với các Trợ lý AI tự chủ, theo dõi các thay đổi quy định và tự động cập nhật các hệ thống và quy trình nội bộ.

Bảo hiểm:

Ngành bảo hiểm, với các quy trình phức tạp và khối lượng dữ liệu lớn, đã đủ cấp độ trưởng thành để chuyển đổi thông qua Agentic Automation.

• Xử lý yêu cầu bồi thường có thể được tự động hóa với các Trợ lý AI tự chủ (AI Agent): phân tích tài liệu yêu cầu bồi thường, xác minh thông tin chính sách, thậm chí đánh giá thiệt hại, giúp tăng tốc quy trình yêu cầu bồi thường và giảm chi phí xử lý.
• Việc bảo lãnh chính sách có thể được cải thiện với các AI Agent: phân tích dữ liệu người nộp đơn và đánh giá mức độ rủi ro, giúp các công ty bảo hiểm đưa ra quyết định bảo lãnh sáng suốt hơn.
• Các Trợ lý AI đánh giá rủi ro, phân tích các nguồn dữ liệu khác nhau để xác định các rủi ro tiềm ẩn và giúp các công ty bảo hiểm phát triển các chiến lược giảm thiểu rủi ro phù hợp.
• Các Trợ lý AI phát hiện gian lận, xác định các yêu cầu bồi thường đáng ngờ và ngăn chặn hoạt động gian lận, giảm thiểu tổn thất cho các công ty bảo hiểm.
• Dịch vụ khách hàng có thể được tăng cường với chatbot thông minh trả lời các câu hỏi của khách hàng, cung cấp thông tin chính sách và thậm chí xử lý các yêu cầu bồi thường đơn giản.

Sản xuất:

Agentic Automation đang cách mạng hóa quy trình sản xuất, tăng hiệu quả và cải thiện chất lượng.

• Các trợ lý AI tự chủ có năng lực lập kế hoạch sản xuất, tối ưu hóa lịch trình sản xuất dựa trên dữ liệu thời gian thực, xem xét các yếu tố như nhu cầu, nguồn lực hiện có và năng lực sản xuất.
• AI Agent kiểm soát chất lượng sử dụng Computer Vision và Machine Learning để xác định các khuyết tật trong thời gian thực, giảm thiểu tỷ lệ sản xuất lại để bù đắp cho sản phẩm lỗi
• AI Agent quản lý chuỗi cung ứng, tối ưu hóa logistics chuỗi cung ứng, dự đoán sự biến động nhu cầu và thậm chí tự động hóa quy trình mua sắm.
• AI Agent duy trì dự đoán & phân tích dữ liệu nhận về từ cảm biến để dự đoán các lỗi tiềm ẩn và lên lịch bảo trì chủ động, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và giảm chi phí sửa chữa.

Logistics:

Ngành logistics phụ thuộc nhiều vào hoạt động hiệu quả và giao hàng kịp thời. Agentic Automation đang tối ưu hóa các khía cạnh khác nhau của chuỗi cung ứng.

• Tự động hóa kho hàng sử dụng robot điều khiển bằng trợ lý AI tự chủ (AI Agent) và hệ thống tự động hóa để tối ưu hóa quy trình chọn, đóng gói và vận chuyển, tăng hiệu quả kho hàng và giảm chi phí lao động.
• AI Agent giúp tối ưu hóa tuyến đường: phân tích dữ liệu giao thông thời gian thực, điều kiện thời tiết và lịch trình giao hàng để tối ưu hóa tuyến đường giao hàng, giảm thiểu chi phí vận chuyển và thời gian giao hàng.
• AI Agent lên lịch giao hàng: tự động hóa việc lên lịch giao hàng, xem xét các yếu tố như tính sẵn có của tài xế, khung thời gian giao hàng và sở thích của khách hàng.
• AI Agent theo dõi thời gian thực, cung cấp khả năng hiển thị thời gian thực về vị trí và trạng thái của lô hàng, cải thiện tính minh bạch và sự hài lòng của khách hàng.

Y tế:

Agentic Automation có năng lực chuyển đổi, cải tiến ngành y tế, cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân và hợp lý hóa các quy trình hành chính.

• Các Trợ lý AI tự chủ (AI Agent) có thể lên lịch bệnh nhân, tự động hóa việc lên lịch cuộc hẹn, xem xét các yếu tố như danh sách bác sĩ đang trống lịch, nhu cầu về lịch hẹn của bệnh nhân và phân loại cuộc hẹn.
• AI Agent quản lý hồ sơ y tế: tự động hóa việc xử lý và tổ chức hồ sơ y tế, cải thiện độ chính xác và khả năng truy cập dữ liệu.
• AI Agent xử lý yêu cầu bồi thường: tự động hóa việc xử lý các yêu cầu bồi thường bảo hiểm, giảm chi phí hành chính và tăng tốc hoàn trả.
• AI Agent hỗ trợ telehealth – cung cấp hỗ trợ từ xa cho bệnh nhân, tự trả lời câu hỏi, lên lịch cuộc hẹn, thậm chí theo dõi các dấu hiệu quan trọng từ xa.

Giao thông vận tải:

Agentic Automation đang thúc đẩy sự đổi mới trong lĩnh vực giao thông vận tải, mở đường cho các hệ thống giao thông an toàn hơn và hiệu quả hơn.

• Xe tự hành dựa vào Agentic AI để nhận thức môi trường vận hành, đưa ra quyết định lái xe và điều hướng một cách an toàn.
• Các Trợ lý AI tự chủ (AI Agent) quản lý giao thông: phân tích dữ liệu giao thông thời gian thực để tối ưu hóa luồng giao thông, giảm tắc nghẽn và cải thiện thời gian đi lại.
• AI Agent tối ưu hóa tuyến đường giúp người lái xe tìm ra các tuyến đường hiệu quả nhất, xem xét các yếu tố như giao thông, thời tiết và điều kiện các tuyến đường.
• AI Agent quản lý đội xe: tối ưu hóa hoạt động của đội xe, lên lịch bảo trì và theo dõi hiệu suất xe.

Dịch vụ công, cơ quan hành chính

Các cơ quan chính phủ đang áp dụng Agentic Automation ngày càng nhiều để cải thiện dịch vụ công và hợp lý hóa các quy trình hành chính.

• Các Trợ lý AI tự chủ (AI Agent) dịch vụ công dân cung cấp thông tin cho công dân, trả lời câu hỏi và thậm chí xử lý các yêu cầu đơn giản thông qua chatbot và trợ lý ảo.
• AI Agent xử lý giấy phép: tự động hóa việc xử lý giấy phép và cấp phép, giảm thời gian xử lý và cải thiện hiệu quả.
• AI Agent thu thuế: tự động hóa việc thu thuế, gửi thông báo/ nhắc nhở cho người nộp thuế, thậm chí trả lời các câu hỏi liên quan đến thuế.
• AI Agent phát hiện gian lận: xác định và ngăn chặn các hoạt động gian lận

Viễn thông:

Các công ty viễn thông đang sử dụng Agent Automation để cải thiện quản lý mạng, nâng cao dịch vụ khách hàng và hợp lý hóa quy trình thanh toán.

• Trợ lý AI tự chủ quản lý mạng theo dõi hiệu suất mạng, xác định các vấn đề tiềm ẩn và thậm chí tự động giải quyết các sự cố mạng.
• Trợ lý AI dịch vụ khách hàng cung cấp hỗ trợ tức thì cho khách hàng, trả lời câu hỏi và thậm chí giải quyết các vấn đề kỹ thuật.
• Trợ lý AI thanh toán tự động hóa việc tạo và phân phối hóa đơn, theo dõi thanh toán và thậm chí xử lý các yêu cầu liên quan đến hóa đơn.
• Trợ lý AI phát hiện gian lận xác định và ngăn chặn các hoạt động gian lận, bảo vệ công ty và khách hàng của họ.

Dịch vụ Công nghệ thông tin (CNTT):

Các nhà cung cấp dịch vụ CNTT đang tận dụng Agentic Process Automation để cải thiện quản lý sự cố, tự động hóa hoạt động bàn dịch vụ và tăng cường giám sát mạng.

• Các trợ lý AI tự chủ quản lý sự cố: tự động phát hiện và chẩn đoán các sự cố CNTT, cảnh báo các nhóm hỗ trợ và thậm chí tự động giải quyết các vấn đề đơn giản.
• Trợ lý AI tự động hóa helpdesk: xử lý các yêu cầu dịch vụ thông thường, ví dụ như: đặt lại mật khẩu và cài đặt phần mềm, giải phóng nhân sự để tập trung giải quyết các vấn đề phức tạp hơn.
• Trợ lý AI giám sát mạng: theo dõi hiệu suất mạng, xác định các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn và thậm chí tự động điều chỉnh cấu hình mạng để tối ưu hóa hiệu suất.
• Trợ lý AI triển khai phần mềm: tự động hóa việc triển khai các bản cập nhật và bản vá phần mềm, đảm bảo rằng các hệ thống được cập nhật và an toàn.

Những ví dụ trên đây minh họa tính ứng dụng rộng rãi của Agent Automation trong nhiều ngành nghề khác nhau. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy nhiều ứng dụng sáng tạo và mang tính chuyển đổi hơn nữa trong tương lai.

Tình hình ứng dụng APA trên thị trường toàn cầu

Thị trường Agentic Process Automation đang trải qua sự tăng trưởng nhanh chóng, mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu. Năm 2024, phần mềm doanh nghiệp sử dụng Agentic AI chỉ chiếm 1%, nhưng Gartner dự đoán rằng đến năm 2028, con số này sẽ tăng lên 33%. Được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng tăng về hiệu quả, giảm chi phí và cải thiện trải nghiệm khách hàng, các doanh nghiệp trên toàn cầu đang đầu tư vào các nền tảng và giải pháp APA.

Mặc dù công nghệ này vẫn còn tương đối non trẻ so với tự động hóa truyền thống, nhưng những tiến bộ trong AI và Machine Learning đang đẩy nhanh tốc độ ứng dụng của công nghệ này. Các xu hướng thị trường chính bao gồm sự gia tăng của các nền tảng APA dựa trên đám mây, sự tích hợp của APA với các công nghệ khác như RPA và AI, và sự tập trung ngày càng tăng vào việc phát triển các giải pháp APA dành riêng cho từng ngành. Những nhà cung cấp giải pháp công nghệ tự động hóa chủ chốt trên thị trường đang cung cấp các giải pháp doanh nghiệp APA toàn diện, bao gồm các nền tảng APA cung cấp cơ sở hạ tầng và công cụ cần thiết để phát triển và triển khai các Trợ lý AI thông minh.

Những cân nhắc quan trọng khi triển khai Agentic Process Automation

Việc triển khai thành công Agentic Process Automation đòi hỏi phải lập kế hoạch và thực hiện thận trọng. Dưới đây là một số cân nhắc chính:

Xác định quy trình phù hợp:

Hãy bắt đầu bằng cách xác định các quy trình đã sẵn sàng để chuyển đổi. Tập trung vào các quy trình phức tạp, đa bước hiện đang không hiệu quả, dễ xảy ra lỗi hoặc liên quan đến khối lượng lớn các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Tìm kiếm các quy trình có quy tắc rõ ràng và đầu vào và đầu ra được xác định rõ ràng. Ví dụ bao gồm giới thiệu khách hàng, xử lý yêu cầu bồi thường hoặc giải quyết các ticket hỗ trợ CNTT.

Ưu tiên các quy trình có tác động đáng kể đến kết quả kinh doanh, chẳng hạn như giúp tăng doanh thu, giảm chi phí hoặc cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Thực hiện phân tích quy trình kỹ lưỡng để hiểu rõ quy trình làm việc hiện tại, xác định các điểm nghẽn và định lượng các lợi ích tiềm năng của tự động hóa. Một lời khuyên tiếp theo là tính toán thời gian và nguồn lực hiện đang được sử dụng cho các quy trình này. Điều này cung cấp cơ sở để đo lường ROI của việc triển khai APA trong doanh nghiệp.

Chọn nền tảng APA phù hợp:

Việc chọn nền tảng Agent Automation phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo thành công. Hãy xem xét các yếu tố như khả năng mở rộng (khả năng xử lý khối lượng công việc hiện tại và tương lai), tính linh hoạt (khả năng thích ứng với nhu cầu kinh doanh thay đổi), khả năng tích hợp (khả năng tích hợp liền mạch với các hệ thống hiện có của doanh nghiệp, như CRM, ERP…), bảo mật (khả năng đáp ứng các yêu cầu bảo mật và tuân thủ của tổ chức), hỗ trợ của nhà cung cấp (nhà cung cấp có cung cấp đào tạo, tài liệu và hỗ trợ kỹ thuật đầy đủ không?).

Đánh giá các nền tảng khác nhau dựa trên các tính năng, giá cả và hồ sơ theo dõi của chúng. Không nên chỉ tập trung vào công nghệ; hãy xem xét chuyên môn và cam kết của nhà cung cấp đối với việc triển khai APA. Tìm kiếm các nền tảng cung cấp các Agent đã được cấu hình sẵn cho các trường hợp sử dụng phổ biến, từ đó có thể tăng tốc độ phát triển và triển khai.

Phát triển hoặc tùy chỉnh các trợ lý AI thông minh:

Sau khi đã chọn nền tảng, doanh nghiệp cần phát triển hoặc tùy chỉnh các trợ lý AI (agent) thông minh sẽ tự động hóa các quy trình bạn đã chọn. Điều này có thể bao gồm việc đào tạo các mô hình AI hiện có trên dữ liệu cụ thể của bạn hoặc xây dựng các agent tùy chỉnh từ đầu. Điều này đòi hỏi chuyên môn về AI, học máy và phát triển phần mềm. Nếu bạn thiếu những kỹ năng này nội bộ, hãy cân nhắc hợp tác với một công ty tư vấn AI hoặc thuê nhân sự chuyên môn. Xác định rõ ràng các mục tiêu, trách nhiệm và logic ra quyết định của agent). Bắt đầu với một phạm vi nhỏ, được xác định rõ ràng và dần dần mở rộng khả năng của agent khi bạn có kinh nghiệm.

Dữ liệu là yếu tố then chốt:

Tự động hóa Agentic Automation phát triển mạnh mẽ dựa trên dữ liệu. Dữ liệu chất lượng cao, phù hợp là điều cần thiết để đào tạo và tối ưu hóa các agent của bạn. Đảm bảo rằng bạn có quyền truy cập vào đủ dữ liệu và dữ liệu đó sạch, nhất quán và được định dạng đúng cách. Phát triển chiến lược quản trị dữ liệu để quản lý tài sản dữ liệu của bạn một cách hiệu quả. Cân nhắc các kỹ thuật tăng cường dữ liệu để tăng quy mô và tính đa dạng dữ liệu đào tạo của bạn. Hãy nhớ rằng dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ sẽ dẫn đến các agent thiếu khách quan hoặc không hiệu quả. Doanh nghiệp cần đầu tư vào các công cụ để làm mịn dữ liệu, nhằm đảm bảo chất lượng dữ liệu.

Quản trị thay đổi:

Việc triển khai tự động hóa Agentic Process Automation có thể tác động đáng kể đến lực lượng lao động của doanh nghiệp. Quản trị thay đổi hiệu quả sẽ giúp đảm bảo việc áp dụng suôn sẻ và giảm thiểu sự phản kháng từ bên trong doanh nghiệp. Cần chú trọng truyền đạt lợi ích của tự động hóa một cách rõ ràng và minh bạch cho nhân viên. Nhấn mạnh rằng tự động hóa nhằm mục đích hỗ trợ nhân sự, không phải thay thế hoàn toàn công việc. Đào tạo và hỗ trợ cho nhân viên để giúp họ thích ứng với phương thức làm việc mới. Thu hút nhân viên tham gia vào quá trình tự động hóa để có được sự đồng tình cũng như giải quyết các mối quan tâm của nhân sự. Cân nhắc tạo ra các vai trò và trách nhiệm mới cho nhân viên để tận dụng các kỹ năng của họ một cách có chiến lược hơn.

Bảo mật và tuân thủ:

Các hệ thống tự động hóa Agentic Automation thường xử lý các dữ liệu nhạy cảm, vì vậy bảo mật và tuân thủ là yếu tố tối quan trọng. Đảm bảo rằng nền tảng và các agent bạn chọn tuân thủ các quy định bảo mật và quyền riêng tư có liên quan (ví dụ: GDPR, HIPAA). Thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu của doanh nghiệp trước nguy cơ truy cập trái phép và các mối đe dọa trên mạng. Thường xuyên kiểm tra hệ thống và agent để đảm bảo tuân thủ và xác định các lỗ hổng tiềm ẩn. Phát triển chính sách bảo mật dữ liệu để giải quyết cách bạn thu thập, sử dụng và lưu trữ dữ liệu nhạy cảm.

Giám sát và cải tiến liên tục:

Tự động hóa APA không phải là một dự án “thiết lập một lần”. Doanh nghiệp cần liên tục theo dõi hiệu suất của các agent, theo dõi các chỉ số chính (ví dụ: hiệu quả, độ chính xác, tiết kiệm chi phí) và thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết để đảm bảo kết quả tối ưu. Sử dụng phân tích dữ liệu để xác định các lĩnh vực cần cải thiện và tinh chỉnh logic ra quyết định của agent. Thường xuyên đào tạo lại các agent của bạn bằng dữ liệu cập nhật để giữ cho chúng hiện hành và hiệu quả. Thiết lập vòng phản hồi với người dùng để xác định bất kỳ vấn đề hoặc lĩnh vực cần cải thiện. Agentic automation là một quá trình lặp đi lặp lại, đòi hỏi giám sát, đánh giá và tinh chỉnh liên tục.

Kết luận

Agentic Process Automation là một bước tiến đáng kể trong hành trình tự động hóa quy trình doanh nghiệp. Bằng cách trao quyền cho các agent thông minh tự động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, công nghệ này mang đến cho các doanh nghiệp những cơ hội chưa từng có để cải thiện hiệu quả, giảm chi phí, nâng cao trải nghiệm khách hàng và đạt được lợi thế cạnh tranh. Mặc dù quá trình triển khai đòi hỏi phải lập kế hoạch và thực hiện cẩn thận, nhưng lợi ích tiềm năng là rất lớn. Khi AI và Machine Learning tiếp tục tiến bộ, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy nhiều ứng dụng sáng tạo hơn nữa của APA xuất hiện trong những năm tới, tiếp tục chuyển đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp.