Hành trình chuyển đổi số hiện là nhu cầu tất yếu đối với các doanh nghiệp muốn phát triển mạnh mẽ trong bối cảnh hiện đại. Mặc dù tự động hóa truyền thống đã đảm nhiệm được nhiều quy trình, nhưng sự xuất hiện của Agentic AI hứa hẹn một sự thay đổi mang tính bước ngoặt, mang lại sự cải tiến vượt trội về hiệu quả, cá nhân hóa và đổi mới.
Table of Contents
Agentic AI và những tác động lên vận hành doanh nghiệp
Tự động hóa truyền thống, được điều khiển bởi các quy tắc và quy trình làm việc được lập trình sẵn, đã cải thiện đáng kể năng suất. Tuy nhiên, các robot ảo thường gặp khó khăn với các môi trường phức tạp, đòi hỏi khả năng thích ứng và ra quyết định. Trong khi đó, Agentic AI trao quyền cho các trợ lý AI tự chủ khả năng nhận thức, học hỏi, suy luận và hành động một cách tự chủ. Các Agent này có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp, mở ra những khả năng mới để tối ưu hóa hoạt động, nâng cao trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy đổi mới.
Hãy tưởng tượng các AI Agent dịch vụ khách hàng không chỉ có khả năng trả lời các câu hỏi thường gặp mà còn chủ động dự đoán nhu cầu của khách hàng và đưa ra các giải pháp được cá nhân hóa. Các Agent chuỗi cung ứng có thể điều chỉnh linh hoạt trước các gián đoạn, tối ưu hóa logistics theo thời gian thực. AI Agent bán hàng có thể cá nhân hóa việc tiếp cận và điều chỉnh các đề xuất dựa trên hồ sơ khách hàng cá nhân. Đây chỉ là một vài ví dụ về tiềm năng chuyển đổi của Agentic AI.
Cân nhắc về chiến lược xây dựng AI Agent để hỗ trợ doanh nghiệp
Xây dựng một doanh nghiệp được hỗ trợ bởi AI Agent đòi hỏi một cách tiếp cận chiến lược và toàn diện. Nó không chỉ là triển khai một Agentic AI mà cần cơ cấu lại cách vận hành của doanh nghiệp. Dưới đây là một số cân nhắc chiến lược chính:
Xác định các mục tiêu kinh doanh rõ ràng: Trước khi đi sâu vào triển khai, hãy xác định rõ ràng các vấn đề kinh doanh cần giải quyết bằng tự động hóa Agentic Automation. Tập trung vào các lĩnh vực mà AI Agent có thể mang lại hiệu quả cao nhất, ví dụ cải thiện sự hài lòng của khách hàng, giảm chi phí vận hành hoặc tăng tốc thời gian đưa sản phẩm ra thị trường. Một mục tiêu được xác định rõ ràng sẽ dẫn lối toàn bộ chiến lược của doanh nghiệp và đảm bảo rằng việc triển khai Agentic AI phù hợp với các mục tiêu kinh doanh tổng thể.
Xác định các trường hợp sử dụng phù hợp: Không phải tất cả các quy trình đều phù hợp ứng dụng tự động hóa Agent Automationt. Cần ưu tiên các ứng dụng liên quan đến:
- Ra quyết định phức tạp: Các AI Agent vượt trội trong các nhiệm vụ đòi hỏi sự phán đoán và khả năng thích ứng.
- Môi trường luôn biến đổi: Các AI Agent có thể xử lý các tình huống với các biến số thay đổi và các tình huống không lường trước được.
- Tương tác cá nhân hóa: Các AI Agent có thể điều chỉnh phản hồi và hành động theo nhu cầu và sở thích cá nhân.
- Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu: Các AI Agent có thể tận dụng dữ liệu để học hỏi và cải thiện hiệu suất theo thời gian.
- Phát triển lộ trình triển khai: nên triển khai theo từng giai đoạn. Bắt đầu với các dự án thí điểm trong các lĩnh vực được xác định rõ ràng, học hỏi từ kinh nghiệm và dần dần mở rộng sang các trường hợp sử dụng phức tạp hơn. Cách triển khai lặp đi lặp lại này cho phép doanh nghiệp tinh chỉnh chiến lược, xây dựng chuyên môn nội bộ và quản lý rủi ro một cách hiệu quả.
- Xây dựng cơ sở hạ tầng phù hợp: Agentic AI đòi hỏi một cơ sở hạ tầng mạnh mẽ để hỗ trợ việc đào tạo, triển khai và quản lý các AI Agent. Điều này bao gồm quyền truy cập vào dữ liệu liên quan, tài nguyên điện toán mạnh mẽ và các nền tảng phần mềm phù hợp. Hãy xem xét các giải pháp dựa trên đám mây cung cấp khả năng mở rộng và tính linh hoạt.
- Giải quyết các vấn đề liên quan tuân thủ & đạo đức: Khi các AI Agent trở nên tự chủ hơn, điều cần thiết là phải kiểm chứng quyết định, hành động của các trợ lý AI tự chủ, có đảm bảo tuân thủ, minh bạch và khách quan hay không.
- Đầu tư vào nhân tài và kỹ năng: Xây dựng các AI Agent để hỗ trợ cho doanh nghiệp đòi hỏi một lực lượng lao động lành nghề. Đầu tư vào việc đào tạo nhân viên để làm việc cùng với các AI Agent, quản lý hiệu suất của AI Agent và phát triển các ứng dụng AI Agent mới. Doanh nghiệp cần xem xét việc thuê các chuyên gia trong các lĩnh vực như AI, Machine Learning và khoa học dữ liệu.
Best Practice – Bài học kinh nghiệm khi triển khai Tự động hóa Agentic Automation
Bắt đầu nhỏ, nghĩ lớn: Bắt đầu với các dự án thí điểm tập trung để chứng minh giá trị của tự động hóa Agent Automation và củng cố sự hỗ trợ từ nội bộ. Sau khi đã đạt được thành công trong một lĩnh vực/ phòng ban cụ thể, hãy tận dụng những thành quả đó để mở rộng sang các bộ phận khác của doanh nghiệp.
Tập trung vào chất lượng dữ liệu: Các AI Agent học hỏi từ dữ liệu, vì vậy đảm bảo chất lượng dữ liệu là tối quan trọng. Đầu tư vào việc làm sạch, xác thực và làm phong phú dữ liệu để đảm bảo rằng các AI Agent của bạn được đào tạo trên dữ liệu chính xác và đáng tin cậy.
Ưu tiên tính minh bạch: Hiểu cách các AI Agent đưa ra quyết định, từ đó xây dựng lòng tin vào hành động của Agent.
Học tập liên tục: Hiệu suất của AI Agent có thể được cải thiện liên tục thông qua học tập và phản hồi liên tục. Cần thường xuyên, liên tục theo dõi hiệu suất của AI Agent, thu thập phản hồi từ người dùng và đào tạo lại các AI Agent trên dữ liệu mới.
Thúc đẩy sự cộng tác giữa con người và AI Agent: các AI Agent không thay thế hoàn toàn con người. Thay vào đó, các trợ lý AI tự chủ sẽ giúp nhân sự làm việc với hiệu suất và kết quả cao hơn, cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị hơn. Vì vậy, giải pháp cần thiết kế các quy trình làm việc giúp đẩy mạnh liên minh người và Agent.
Những sai lầm phổ biến cần tránh
Hứa hẹn quá nhiều và không thực hiện được: Tránh đặt kỳ vọng không thực tế về khả năng của AI Agent. Tập trung vào việc mang lại kết quả hữu hình trong các lĩnh vực cụ thể.
Bỏ qua quản trị thay đổi: Triển khai tự động hóa AI Agent có thể tác động đáng kể đến quy trình làm việc và vai trò công việc. Giải quyết các mối quan tâm của nhân viên và cung cấp đào tạo đầy đủ để đảm bảo quá trình chuyển đổi suôn sẻ.
Bỏ qua vấn đề bảo mật: Các AI Agent có thể dễ bị tổn thương trước các mối đe dọa bảo mật. Thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ các AI Agent của bạn và dữ liệu mà chúng truy cập.
Không đo lường ROI: Theo dõi hiệu suất của các AI Agent và đo lường ROI. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp chứng minh hiệu quả cho các khoản đầu tư và chứng minh giá trị của tự động hóa AI Agent cho các bên liên quan.
Cho rằng AI Agent là thành tố chỉ thiết lập một lần và không cần quan tâm sát sao tiếp theo. Thực tế, các AI Agent yêu cầu giám sát, bảo trì và đào tạo lại liên tục.
Bài học kinh nghiệm cho các nhà quản trị
Agentic AI mang đến cơ hội rõ rệt để định hình lại hoạt động của doanh nghiệp, vượt ra ngoài tự động hóa truyền thống để tạo ra các hệ thống tự chủ, thông minh thực sự. Để tận dụng sức mạnh công nghệ mới, cần có chiến lược cụ thể trong doanh nghiệp.
Doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng cách chỉ ra 2-3 mục tiêu kinh doanh chính kỳ vọng đạt được với Agentic Process Automation (APA), ví dụ: giảm thời gian giải quyết yêu cầu hỗ trợ khách hàng 20%, hoặc tăng tỷ lệ chuyển đổi bán hàng 15%. Tiếp theo, xác định 2-3 trường hợp ứng dụng cụ thể, có thể đo lường được, phù hợp với các mục tiêu này.
Ví dụ, đối với mục tiêu hỗ trợ khách hàng, có thể ứng dụng APA vào “phân loại tự động và phản hồi ban đầu cho các yêu cầu của khách hàng.” Đồng thời, đánh giá cơ sở hạ tầng hiện tại của doanh nghiệp và xác định các nâng cấp cần thiết cho việc triển khai Agent, xem xét các nền tảng đám mây như AWS hoặc Google Cloud để mở rộng quy mô và các công cụ AI/ML cụ thể.
Chất lượng dữ liệu là tối quan trọng: tiến hành kiểm tra dữ liệu để xác định các lỗ hổng và thực hiện chiến lược quản trị dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và nhất quán. Để có khả năng giải thích, hãy khám phá các thư viện và khung XAI để hiểu việc ra quyết định của các Trợ lý AI tự chủ. Thực hiện quy trình học tập liên tục bằng cách xác định KPI cho hiệu suất của Agent (ví dụ: độ chính xác, hiệu quả) và thiết lập vòng phản hồi để đào tạo lại. Điều quan trọng là tránh kỳ vọng quá nhiều bằng cách tập trung vào các cột mốc có thể đạt được trong các dự án thí điểm ban đầu. Phát triển kế hoạch quản lý thay đổi bao gồm giao tiếp, đào tạo và giải quyết các điều chỉnh vai trò công việc tiềm năng. Xác định KPI cụ thể, có thể đo lường được cho từng dự án thí điểm để theo dõi ROI và chứng minh giá trị. Cuối cùng, áp dụng phương pháp theo từng giai đoạn: bắt đầu với một dự án thí điểm quy mô nhỏ trong môi trường được kiểm soát, thu thập dữ liệu và tinh chỉnh cách tiếp cận của bạn, sau đó tăng dần mở rộng sang các trường hợp sử dụng khác, đảm bảo mỗi giai đoạn phù hợp với các mục tiêu chiến lược tổng thể của bạn.
Dưới đây là những điểm nổi bật cần lưu ý:
- Agentic AI là một công nghệ chuyển đổi có thể cách mạng hóa cách thức hoạt động của doanh nghiệp.
- Xây dựng một doanh nghiệp được hỗ trợ bởi các Agent đòi hỏi một cách tiếp cận chiến lược và toàn diện.
- Tập trung vào việc xác định các mục tiêu kinh doanh rõ ràng, xác định các trường hợp sử dụng phù hợp và xây dựng cơ sở hạ tầng phù hợp.
- Ưu tiên chất lượng dữ liệu, khả năng giải thích và học tập liên tục.
- Tránh những sai lầm phổ biến như hứa hẹn quá nhiều, bỏ qua quản lý thay đổi và không đo lường ROI.
- Áp dụng cách tiếp cận theo từng giai đoạn, bắt đầu với các dự án thí điểm và dần dần mở rộng sang các trường hợp sử dụng phức tạp hơn.
Bằng cách ứng dụng các bài học kinh nghiệm nêu trên, lãnh đạo chuyển đổi số của doanh nghiệp có thể điều hướng thành công hành trình xây dựng một doanh nghiệp được hỗ trợ bởi công nghệ Agentic Automation, mở khóa các cấp độ hiệu quả, đổi mới và lợi thế cạnh tranh mới.
