AI Agents - Cơ hội và thách thức cho doanh nghiệp Việt Nam
Trong làn sóng AI thế hệ mới, AI Agents (tác nhân AI) đang trở thành tâm điểm công nghệ và quản trị.
Khác với chatbot chỉ phản hồi câu hỏi, AI Agent được thiết kế như một “trợ lý số” tự động hóa công việc, phối hợp hệ thống khác và đưa ra quyết định trong phạm vi được giao. Đây là bước tiến sau Chat GPT, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, giảm chi phí và tăng tốc độ ra quyết định. Tuy vậy, để AI Agents phát huy giá trị, doanh nghiệp cần đầu tư công nghệ và tư duy kiến trúc hệ thống, tránh chạy theo xu hướng thiếu hiệu quả.
Việt Nam: Tiềm năng lớn, rào cản không nhỏ
Theo IMARC Group, thị trường AI tại Việt Nam năm 2023 đạt 547,1 triệu USD, dự kiến tăng lên 2,06 tỷ USD vào 2032, với CAGR 15,8%. Một số doanh nghiệp công nghệ lớn đã phát triển AI Agents đa ngôn ngữ, phục vụ lĩnh vực ngân hàng, logistics, bán lẻ – nơi cần phân tích dữ liệu, dự đoán nhu cầu, tối ưu chuỗi cung ứng.
Theo ABeam Consulting Global, nhiều doanh nghiệp Việt Nam gặp tình trạng “kỳ vọng cao, kết quả thấp” khi triển khai AI Agents với kỳ vọng nâng năng suất, giảm chi phí, tăng tốc quyết định và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, nhiều dự án chỉ là “chatbot cao cấp”, giống công cụ tìm kiếm hay RPA (tự động hóa quy trình bằng robot).
ABeam nêu ba nguyên nhân: Dữ liệu phân mảnh, hệ thống rời rạc, thiếu liên kết; Nhân sự chưa sẵn sàng, thiếu kỹ năng quản trị AI; Thiếu thiết kế vai trò, triển khai vội, chưa rõ chức năng agent. Kết quả, AI Agents chỉ là công cụ thử nghiệm chứ không tích hợp chiến lược dài hạn.
Ba “toa thuốc” từ ABeam Consulting
Với vai trò là đối tác chính của SAP tại Việt Nam, ABeam Consulting không chỉ mang kinh nghiệm triển khai hệ thống ERP và quản trị dữ liệu cho nhiều tập đoàn lớn, mà còn dẫn dắt doanh nghiệp trong việc tích hợp AI Agents vào kiến trúc công nghệ.
Để tránh rơi vào bẫy “kỳ vọng lớn – kết quả nhỏ”, ABeam đề xuất: Hệ thống hóa “tri thức tổ chức”: chuyển quy trình và kinh nghiệm thành kiến thức chuẩn hóa, cập nhật để AI học và quyết định. Quản trị dữ liệu: chuẩn hóa, tích hợp master data, quản lý metadata, đảm bảo dữ liệu sạch để AI đáng tin cậy. Lựa chọn hệ thống AI-native: ưu tiên nền tảng SaaS phối hợp agent-to-agent, dễ mở rộng giảm chi phí và linh hoạt hơn.
Con người vẫn giữ vai trò trung tâm
Dù AI Agents có khả năng thay thế nhiều tác vụ, theo ABeam, con người vẫn giữ vai trò trung tâm. AI đảm nhận vận hành, xử lý dữ liệu và ra quyết định, nhưng con người đặt mục tiêu, định hướng chiến lược và kiểm soát rủi ro. AI không thay thế mà thay đổi cách con người làm việc. Doanh nghiệp nào tận dụng AI như cộng sự sẽ tạo lợi thế cạnh tranh dài hạn.
Ví dụ trong ngành bảo hiểm, Agentic automation đang nâng hiệu quả vận hành khi có thể tự động hóa quy trình bồi thường, từ nộp hồ sơ đến chi trả. AI Agent đánh giá tính hợp lệ, thu thập dữ liệu đa nguồn và giao tiếp đồng cảm. Nhờ vậy, quy trình rút ngắn, giảm gánh nặng hành chính cho giám định viên, giúp họ tập trung vào trường hợp phức tạp hơn và mang đến dịch vụ cá nhân hóa cao hơn.
Bà Mai Nguyễn, Quản lý cấp cao - Quản trị dữ liệu và Phân tích tại ABeam Consulting Việt Nam chia sẻ: “AI Agent là kết hợp giữa sức mạnh RPA và khả năng phân tích, “suy nghĩ” của Generative AI. Doanh nghiệp cần xem xét quy trình để tự động hóa điểm nghẽn bằng AI, triển khai quyết liệt, không chỉ thử nghiệm. Áp dụng vào các tác vụ hằng ngày từ xử lý dữ liệu, chăm sóc khách hàng, đến vận hành hệ thống, AI Agent trở thành cộng sự thông minh, nâng cao hiệu quả và giải phóng nguồn lực cho hoạt động chiến lược hơn”.