Case Study Ứng Dụng Agentic AI Trong Tự Động Hóa Doanh Nghiệp Hướng Tới Vận Hành Xuất Sắc

Các case study Agentic AI ứng dụng vào tự động hóa doanh nghiệp sẽ là bài học tham khảo cho các công ty, đơn vị có nhu cầu đón sóng công nghệ, hướng tới tối ưu vận hành với khả năng tự chủ, ra quyết định và thích nghi của các trợ lý AI. 

Xu hướng AI và sự trỗi dậy của Agentic AI

Thế giới đang chứng kiến sự phát triển vũ bão của Trí tuệ Nhân tạo. Từ các mô hình học máy truyền thống đến các mạng lưới thần kinh sâu (Deep Learning) và gần đây nhất là các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs), khả năng của AI đã tăng lên đáng kể. Tuy nhiên, một trong những giới hạn cố hữu của AI truyền thống là chúng thường hoạt động như những “công cụ” được điều khiển bởi con người hoặc theo các quy tắc định sẵn. Chúng không có khả năng tự đặt mục tiêu, lập kế hoạch, hay tự điều chỉnh hành vi một cách chủ động trong môi trường phức tạp và biến đổi.

Agentic AI là các hệ thống AI được thiết kế để hoạt động một cách tự chủ, có khả năng:

• Hiểu mục tiêu và tự lập kế hoạch: Thay vì chỉ thực hiện một tác vụ cụ thể, Agentic AI có thể phân tích một mục tiêu tổng thể, sau đó tự động phân rã nó thành các bước nhỏ hơn và lập kế hoạch để đạt được mục tiêu đó.
• Thực thi và giám sát: Các AI Agent có thể tự thực hiện các tác vụ theo kế hoạch đã lập, đồng thời liên tục giám sát kết quả và môi trường xung quanh.
• Tự điều chỉnh và học hỏi: Nếu gặp trở ngại hoặc kết quả không như mong đợi, Agentic AI có thể tự động điều chỉnh kế hoạch, tìm kiếm giải pháp thay thế, và học hỏi từ kinh nghiệm để cải thiện hiệu suất trong tương lai.
• Tương tác linh hoạt: Chúng có thể tương tác với cả con người và các hệ thống khác (API, cơ sở dữ liệu, ứng dụng phần mềm) một cách thông minh và linh hoạt.
• Xử lý trường hợp ngoại lệ: Không bị động khi gặp tình huống bất ngờ, trợ lý AI tự chủ có khả năng phân tích, tìm kiếm thông tin, hoặc tự leo thang vấn đề theo ngữ cảnh.

Sự nổi bật của Agentic AI chính là khả năng biến các mô hình AI thụ động thành các tác nhân chủ động, có ý định và khả năng tự quản lý. Đây là một bước tiến vượt bậc so với các hệ thống tự động hóa trước đây.

Giá trị vượt trội của Agentic AI cho doanh nghiệp

Agentic AI mang lại một loạt giá trị chiến lược cho doanh nghiệp, vượt xa khả năng của các giải pháp tự động hóa truyền thống:

• Tối ưu hóa quy trình end-to-end (toàn trình): Thay vì chỉ tự động hóa từng tác vụ rời rạc, Agentic AI có thể quản lý và tối ưu hóa toàn bộ các quy trình phức tạp, liên quan đến nhiều phòng ban và hệ thống.
• Nâng cao năng suất và hiệu quả: Bằng cách tự động hóa các hoạt động đòi hỏi sự linh hoạt, phân tích và ra quyết định, Agentic AI giải phóng nguồn lực con người khỏi các công việc lặp lại và phức tạp, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo và chiến lược hơn.
• Cải thiện chất lượng và độ chính xác: Khả năng phân tích dữ liệu lớn, học hỏi từ các mẫu hình và xử lý các trường hợp ngoại lệ giúp Agentic AI giảm thiểu sai sót do con người và đảm bảo chất lượng công việc cao hơn.
• Tăng cường khả năng thích ứng và đổi mới: Với khả năng tự điều chỉnh và học hỏi, Agentic AI giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh hơn với các thay đổi của thị trường, tối ưu hóa các chiến lược vận hành và khám phá những cơ hội mới.
• Giảm chi phí vận hành: Tự động hóa thông minh giúp giảm đáng kể chi phí lao động, chi phí xử lý sai sót và chi phí liên quan đến thời gian chờ đợi.
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Bằng cách phân tích hành vi và sở thích, Agentic AI có thể cung cấp các tương tác và dịch vụ cá nhân hóa, từ đó nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.

Agentic AI kết hợp cùng RPA và Intelligent Automation: Hiệu quả vượt trội

Khi Agentic AI được kết hợp với các nền tảng tự động hóa đã có như RPA (Robotic Process Automation) và Intelligent Automation (IA), hiệu quả mang lại sẽ được nhân lên gấp bội, tạo ra một kiến trúc tự động hóa mạnh mẽ và toàn diện:

1. RPA (Cánh tay thực thi): RPA xuất sắc trong việc tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc rõ ràng trên giao diện người dùng. Nó là “cánh tay” thực thi hiệu quả các hướng dẫn.
2. Intelligent Automation (Bộ não phân tích và nhận diện): IA tích hợp các công nghệ như OCR (Nhận dạng ký tự quang học), IDP (Xử lý tài liệu thông minh), NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) và Machine Learning để xử lý dữ liệu phi cấu trúc, tự động nhận diện thông tin, phân loại tài liệu và trích xuất dữ liệu. IA cung cấp “thông tin đầu vào” có cấu trúc và “khả năng nhận diện” cho các quy trình phức tạp hơn.
3. Agentic AI (Trí tuệ ra quyết định và tự chủ): Agentic AI là “bộ não chiến lược”, có khả năng tổng hợp thông tin từ RPA và IA, phân tích ngữ cảnh, ra quyết định thông minh, tự lập kế hoạch và điều chỉnh hành vi để đạt được mục tiêu cuối cùng. Nó biến các quy trình tự động hóa từ việc chỉ làm theo lệnh thành việc chủ động “suy nghĩ” và “hành động”.

Sự kết hợp này tạo ra một “chuỗi giá trị tự động hóa” hoàn chỉnh:

• RPA thực hiện các thao tác trên giao diện người dùng theo chỉ dẫn của AI.
• Intelligent Automation cung cấp khả năng hiểu và trích xuất thông tin từ tài liệu, giọng nói, hình ảnh – những dữ liệu mà RPA không thể tự xử lý.
• Agentic AI sẽ là trung tâm điều phối, nhận dữ liệu đã được xử lý bởi IA, sử dụng RPA để tương tác với các hệ thống khác, và đưa ra các quyết định phức tạp, giải quyết vấn đề, và học hỏi để tối ưu hóa toàn bộ quy trình.

Điều này cho phép doanh nghiệp tự động hóa các quy trình end-to-end, vốn trước đây đòi hỏi sự can thiệp liên tục của con người do tính phức tạp và không chắc chắn.

Case Study thực tế: Agentic AI thay đổi vận hành doanh nghiệp

Case Study 1: Ngân hàng – Phê duyệt tín dụng tự động và thông minh

Trước khi ứng dụng Agentic AI, quy trình phê duyệt tín dụng thường mất vài ngày đến vài tuần. Nhân viên tín dụng phải thu thập thông tin từ nhiều hệ thống, kiểm tra lịch sử tín dụng, phân tích báo cáo tài chính, và đánh giá rủi ro theo các quy tắc cứng nhắc. Các trường hợp phức tạp hoặc có dữ liệu bất thường đòi hỏi nhiều cuộc họp, xem xét thủ công, và dễ xảy ra sai sót do yếu tố con người. RPA có thể tự động hóa việc nhập liệu hoặc trích xuất một số thông tin cơ bản, nhưng không thể ra quyết định hoặc xử lý ngoại lệ.

Sau khi ứng dụng Agentic AI, AI Agent tự động thu thập và tích hợp dữ liệu từ hệ thống CRM, hồ sơ tài chính, cơ sở dữ liệu tín dụng, và thậm chí phân tích thông tin công khai liên quan đến khách hàng (với sự đồng ý). Giải pháp sử dụng các mô hình học máy để đánh giá rủi ro tín dụng một cách toàn diện và động, không chỉ dựa trên các quy tắc cứng nhắc mà còn cả các mẫu hình tiềm ẩn.

Giải pháp đã mang lại nhiều thay đổi trong vận hành:

• Tự động hóa hoàn toàn quy trình: Agent tự động phê duyệt các hồ sơ rõ ràng, chỉ chuyển các trường hợp phức tạp hoặc có độ rủi ro cao cho nhân viên với đầy đủ phân tích và khuyến nghị.
• Xử lý ngoại lệ thông minh: Nếu có thông tin thiếu hoặc mâu thuẫn, Agent có thể tự động yêu cầu bổ sung tài liệu từ khách hàng hoặc tìm kiếm các nguồn dữ liệu thay thế, thay vì dừng lại và chờ đợi sự can thiệp của con người.
• Cá nhân hóa đề xuất: Dựa trên phân tích rủi ro và khả năng của khách hàng, Agent có thể đề xuất các gói vay, lãi suất và thời hạn phù hợp nhất.

Agentic AI mang lại hiệu quả vượt trội: Tốc độ phê duyệt tăng từ vài ngày xuống còn vài giờ hoặc vài phút. Tỷ lệ rủi ro vỡ nợ giảm đáng kể nhờ phân tích sâu hơn. Chi phí vận hành giảm do giảm tải công việc cho nhân viên. Trải nghiệm khách hàng được cải thiện nhờ quy trình nhanh chóng và minh bạch.

Case Study 2: Sản xuất – Bảo trì dự đoán và tối ưu hóa dây chuyền

Trước khi ứng dụng Agentic AI, các nhà máy thường sử dụng bảo trì định kỳ hoặc bảo trì khắc phục sự cố (chờ hỏng rồi sửa). Bảo trì định kỳ có thể gây lãng phí nếu máy móc còn tốt, trong khi bảo trì khắc phục sự cố dẫn đến thời gian ngừng máy đột ngột, ảnh hưởng nghiêm trọng đến năng suất và chất lượng. RPA có thể giúp lên lịch bảo trì cơ bản nhưng không thể dự đoán hỏng hóc.

Với việc ứng dụng Agentic AI, AI Agent liên tục giám sát hàng ngàn điểm dữ liệu từ cảm biến trên máy móc (nhiệt độ, độ rung, áp suất, tiếng ồn, dòng điện). Agent này sử dụng các thuật toán học máy và học tăng cường để nhận diện các mẫu hình bất thường, dự đoán chính xác thời điểm một bộ phận có thể hỏng hóc hoặc cần bảo trì. Agent cũng có thể tối ưu hóa thông số vận hành của dây chuyền theo thời gian thực.

Agentic AI đã mang lại nhiều thay đổi trong vận hành:

• Bảo trì dự đoán chủ động: Agent tự động lên lịch bảo trì chính xác vào thời điểm cần thiết nhất, thậm chí tự động đặt mua phụ tùng và thông báo cho đội kỹ thuật.
• Tối ưu hóa năng suất: Agent đề xuất hoặc tự động điều chỉnh tốc độ máy, nhiệt độ, áp suất để đạt hiệu suất tối ưu và giảm lãng phí nguyên vật liệu.
• Phản ứng nhanh với sự cố: Nếu có dấu hiệu bất thường đột ngột, Agent có thể đưa ra cảnh báo ngay lập tức, và thậm chí đề xuất các bước khắc phục ban đầu.

Giải pháp đem lại hiệu quả vận hành vượt trội: Thời gian ngừng máy ngoài kế hoạch giảm tới 20-30%. Tuổi thọ thiết bị tăng lên. Chi phí bảo trì giảm nhờ tránh được các sửa chữa lớn và không cần bảo trì định kỳ quá mức. Năng suất tổng thể của nhà máy tăng lên đáng kể.

Case Study 3: Back Office – Quản lý chu trình tuyển dụng toàn diện (HR)

Quy trình tuyển dụng là một trong những hoạt động tiêu tốn nhiều thời gian và nguồn lực nhất của bộ phận HR. Từ việc sàng lọc hàng trăm CV, lên lịch phỏng vấn, gửi email xác nhận, đến trả lời các câu hỏi thường gặp của ứng viên và nhân viên. Các công việc này thường lặp đi lặp lại, dễ gây sai sót và làm giảm trải nghiệm của ứng viên. RPA có thể tự động gửi email hoặc cập nhật trạng thái cơ bản, nhưng không thể “hiểu” CV hay tương tác thông minh.

Với năng lực Agentic AI: Một chuỗi các AI Agent (trợ lý AI tự chủ) được triển khai để quản lý toàn bộ chu trình.

• Agent Sàng lọc CV: Đọc hiểu nội dung CV (phi cấu trúc), phân tích kinh nghiệm, kỹ năng, dự án, và đánh giá mức độ phù hợp với từng vị trí một cách chi tiết, đưa ra điểm số và khuyến nghị.
• Agent Lên lịch phỏng vấn: Tự động gửi lời mời phỏng vấn, phối hợp lịch trống của ứng viên và nhà tuyển dụng, gửi nhắc nhở, và xử lý các yêu cầu thay đổi lịch.
• Agent Chatbot/Hỗ trợ ứng viên/nhân viên: Trả lời tự động các câu hỏi thường gặp về vị trí, chính sách công ty, phúc lợi, thủ tục onboarding, v.v., bằng cách sử dụng NLP để hiểu ngôn ngữ tự nhiên và tìm kiếm thông tin liên quan.

Giải pháp đã mang lại nhiều thay đổi đáng kể trong vận hành:

• Tự động hóa từ A-Z: Phần lớn các tác vụ tuyển dụng và hành chính được tự động hóa, giải phóng HR khỏi công việc giấy tờ.
• Nâng cao chất lượng ứng viên: Agent sàng lọc hiệu quả hơn, giúp HR tập trung vào những ứng viên tiềm năng nhất.
• Trải nghiệm ứng viên và nhân viên liền mạch: Tương tác nhanh chóng, thông tin rõ ràng, giảm thời gian chờ đợi.

Giải pháp Agentic AI đã giúp giảm thời gian tuyển dụng trung bình 30-50%. Chi phí tuyển dụng giảm đáng kể, đồng thời tăng sự hài lòng của ứng viên. Với sự hỗ trợ của trợ lý AI tự chủ, đội ngũ HR có thể tập trung vào các chiến lược phát triển nhân sự và xây dựng văn hóa doanh nghiệp.

Case Study 4: Tài chính – Phát hiện và ngăn chặn gian lận

Trước khi ứng dụng Agentic AI, việc phát hiện gian lận chủ yếu dựa vào các quy tắc cố định, phân tích thủ công của con người và các hệ thống phát hiện gian lận truyền thống. Những phương pháp này thường chậm, bỏ sót các hành vi gian lận phức tạp hoặc mới nổi, và tạo ra nhiều cảnh báo giả.

Giải pháp Agentic AI có năng lực vượt trội hơn hẳn. Một AI Agent được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu giao dịch, hành vi khách hàng, và các vụ gian lận đã biết. Agent này liên tục giám sát các giao dịch tài chính theo thời gian thực, phân tích các mẫu hình phức tạp và bất thường mà con người hoặc các quy tắc cố định khó có thể nhận ra.

Giải pháp đã tạo ra thay đổi đáng kể trong vận hành:

• Phát hiện gian lận chủ động: Agent có thể nhận diện các giao dịch đáng ngờ với độ chính xác cao hơn, cảnh báo ngay lập tức hoặc thậm chí tự động đóng băng giao dịch nếu mức độ rủi ro cực cao.
• Học hỏi từ các vụ việc mới: Khi phát hiện một hình thức gian lận mới, Agent có thể học hỏi từ đó để cải thiện khả năng phát hiện trong tương lai.
• Giảm cảnh báo giả: Khả năng phân tích sâu sắc giúp giảm số lượng cảnh báo giả, tiết kiệm thời gian cho đội ngũ điều tra gian lận.

Hiệu quả vượt trội từ việc ứng dụng Agentic AI: Giảm đáng kể tổn thất do gian lận. Nâng cao niềm tin của khách hàng. Giảm chi phí cho việc điều tra thủ công.

Best Practice khi ứng dụng Agentic AI trong doanh nghiệp

Để ứng dụng Agentic AI thành công, doanh nghiệp cần có một chiến lược rõ ràng. Dưới đây là một số bài học kinh nghiệm hữu ích cho doanh nghiệp khi mới bắt đầu ứng dụng Agentic AI vào tự động hóa – tối ưu vận hành doanh nghiệp:  

• Xác định rõ mục tiêu và giá trị kinh doanh: Bắt đầu với các quy trình có vấn đề rõ ràng, nơi Agentic AI có thể mang lại ROI cao nhất. Đừng cố gắng tự động hóa mọi thứ cùng một lúc.
• Đánh giá sự sẵn sàng của dữ liệu: Agentic AI cần dữ liệu chất lượng cao, cả cấu trúc và phi cấu trúc, để học hỏi và ra quyết định. Đầu tư vào việc làm sạch, chuẩn hóa và tích hợp dữ liệu là cực kỳ quan trọng.
• Bắt đầu nhỏ, mở rộng dần: Triển khai Agentic AI theo từng giai đoạn (pilot projects) để học hỏi, điều chỉnh và chứng minh giá trị trước khi mở rộng ra quy mô lớn.
• Tập trung vào trải nghiệm người dùng và sự hợp tác giữa người và AI: Agentic AI không phải để thay thế hoàn toàn con người mà là để tăng cường năng lực của họ. Thiết kế hệ thống sao cho AI có thể hỗ trợ và cộng tác hiệu quả với nhân viên. Đảm bảo tính minh bạch về cách AI đưa ra quyết định.
• Quản trị rủi ro và tuân thủ khi ứng dụng AI: Agentic AI có khả năng ra quyết định tự chủ, do đó việc thiết lập các quy tắc đạo đức, cơ chế kiểm soát, giám sát và giải trình là cực kỳ cần thiết để tránh các hành vi không mong muốn và đảm bảo tuân thủ quy định.
• Đầu tư vào năng lực nội bộ: Doanh nghiệp cần xây dựng đội ngũ có chuyên môn về AI/ML, khoa học dữ liệu và kiến trúc hệ thống để phát triển, triển khai và quản lý các giải pháp Agentic AI.
• Chọn đối tác công nghệ phù hợp: Lựa chọn các nhà cung cấp giải pháp Agentic AI uy tín, có kinh nghiệm trong ngành và có khả năng hỗ trợ lâu dài.

Thực trạng ứng dụng Agentic AI trong doanh nghiệp 

Theo một cuộc khảo sát của Gartner vào tháng 1/2025 với 3.412 người tham dự hội thảo web, tình hình đầu tư vào Agentic AI trong các tổ chức như sau:

• 19% các tổ chức đã đầu tư đáng kể vào Agentic AI.
• 42% có mức đầu tư thận trọng (đang thử nghiệm hoặc đầu tư nhỏ).
• 8% chưa đầu tư.
• 31% vẫn đang chờ đợi hoặc chưa chắc chắn.

Gartner cũng đưa ra những dự báo quan trọng về tiềm năng của Agentic AI:

• Đến năm 2028, ít nhất 15% các quyết định công việc hàng ngày sẽ được đưa ra một cách tự chủ bởi Agentic AI, tăng mạnh từ mức gần như 0% vào năm 2024.
• Đến năm 2028, 33% các ứng dụng phần mềm doanh nghiệp dự kiến sẽ tích hợp khả năng Agentic AI, tăng từ dưới 1% hiện nay.

Mặc dù có những thách thức ban đầu và tỷ lệ thất bại được Gartner cảnh báo (hơn 40% dự án Agentic AI có thể bị hủy bỏ vào cuối năm 2027 do chi phí cao, giá trị không rõ ràng hoặc quản lý rủi ro kém), nhưng những số liệu này cho thấy sự quan tâm và đầu tư vào Agentic AI là rất lớn. Các tổ chức đang trong giai đoạn thử nghiệm và học hỏi, dần khám phá ra tiềm năng thực sự của công nghệ này.

Kết luận

Agentic AI không chỉ là một xu hướng công nghệ mà là một cột mốc quan trọng trong hành trình tự động hóa doanh nghiệp. Khi được tích hợp hài hòa với RPA và Intelligent Automation, nó tạo ra một hệ sinh thái tự động hóa thông minh, có khả năng biến đổi cách thức vận hành, giải quyết các vấn đề phức tạp và mở ra những cơ hội tăng trưởng mới. Mặc dù vẫn còn những thách thức cần vượt qua, nhưng với sự chuẩn bị kỹ lưỡng và chiến lược đúng đắn, các doanh nghiệp tiên phong ứng dụng Agentic AI sẽ giành được lợi thế cạnh tranh vượt trội, hướng tới một tương lai vận hành thực sự xuất sắc và bền vững.