AI Agent: Cuộc cách mạng trong quản trị doanh nghiệp

Cách AI Agent tác động đến doanh nghiệp

AI Agent có thể tiếp nhận mục tiêu, lập kế hoạch, khai thác dữ liệu, sử dụng các công cụ được cấp quyền và phối hợp nhiều bước để hoàn thành nhiệm vụ. Nhiều tác nhân chuyên biệt còn có thể kết nối thành hệ thống, xử lý những quy trình vốn cần sự tham gia của nhiều bộ phận.

Tại Walmart, AI Agent đang được đưa vào cả hoạt động bán lẻ lẫn chuỗi cung ứng. Theo công bố của tập đoàn tháng 5/2025, các tác nhân AI chuyên biệt được phát triển để so sánh sản phẩm, cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, hỗ trợ khách hàng và tự động hóa công việc của bộ phận kinh doanh.

Cách tiếp cận của Walmart là không xây dựng một AI đa năng cho mọi việc, mà phát triển các tác nhân theo từng nhiệm vụ rồi kết nối chúng để xử lý quy trình lớn hơn.

Trong lĩnh vực công nghiệp, Siemens đang thúc đẩy mô hình AI Agent có khả năng tham gia trực tiếp vào quy trình kỹ thuật. Tháng 4/2026, tập đoàn giới thiệu Eigen Engineering Agent, hệ thống có thể lập kế hoạch, viết mã tự động hóa, cấu hình và kiểm tra kết quả trong môi trường kỹ thuật thực tế.

Trong khi đó, Klarna cho thấy tiềm năng của AI trong dịch vụ khách hàng. Theo công bố của doanh nghiệp và OpenAI, chỉ trong tháng đầu triển khai năm 2024, trợ lý AI đã xử lý khoảng 2,3 triệu cuộc hội thoại, tương đương khối lượng công việc của 700 nhân viên toàn thời gian.

Ông Will Grannis - Giám đốc công nghệ tại Google Cloud cho rằng, doanh nghiệp vận hành theo mô hình AI Agent không chỉ hướng tới hiệu quả mà còn phải thiết kế lại hoạt động để các tác nhân AI và chuyên gia con người có thể phối hợp, mở rộng và liên tục học hỏi.

Điểm chung từ các mô hình trên là AI Agent không còn được triển khai như một ứng dụng riêng lẻ mà đang trở thành một thành phần trong hệ thống quản trị. Dữ liệu từ bán hàng, sản xuất, kho vận và khách hàng được kết nối để hỗ trợ ra quyết định và tổ chức thực hiện.

Tuy nhiên, mức độ tự chủ càng cao, rủi ro càng lớn. Dữ liệu sai lệch, quyền truy cập không phù hợp hoặc quyết định thiếu kiểm chứng có thể khiến sai sót lan rộng trong toàn bộ quy trình. Do đó, hiệu quả của AI Agent không chỉ phụ thuộc vào mô hình công nghệ mà còn nằm ở chất lượng dữ liệu và năng lực quản trị.

Doanh nghiệp Việt cần chuẩn bị gì?

Tại CEOxAI Summit 2026, bà Đinh Thị Thúy - Phó Chủ tịch HĐQT Tập đoàn MISA, đưa ra khuyến nghị: “Doanh nghiệp cần chuyển đổi toàn diện trên 3 trụ cột gồm dữ liệu, quy trình và con người. Dữ liệu phải được quản trị hiệu quả, quy trình phải được chuẩn hóa và đội ngũ nhân sự phải có năng lực làm chủ, cộng tác với AI”.

Với doanh nghiệp Việt Nam, AI Agent vừa là cơ hội nâng cao năng suất, vừa là phép thử về mức độ trưởng thành trong chuyển đổi số. Bài học từ các tập đoàn quốc tế cho thấy không nên bắt đầu bằng việc đầu tư công nghệ theo phong trào, mà cần xác định những điểm nghẽn cụ thể trong hoạt động kinh doanh để lựa chọn ứng dụng phù hợp.

Một doanh nghiệp sản xuất có thể bắt đầu từ dự báo nhu cầu nguyên liệu, giám sát thiết bị và hỗ trợ bảo trì. Doanh nghiệp bán lẻ có thể ứng dụng vào quản lý tồn kho, chăm sóc khách hàng và phân tích hành vi tiêu dùng.

Với doanh nghiệp xuất nhập khẩu, AI Agent có thể hỗ trợ kiểm tra chứng từ, theo dõi đơn hàng và tiến độ logistics. Những ứng dụng có phạm vi rõ ràng, dữ liệu tương đối đầy đủ và hiệu quả đo lường được sẽ giúp doanh nghiệp giảm rủi ro khi triển khai.

Quan trọng hơn, doanh nghiệp cần coi dữ liệu là hạ tầng chiến lược. Khi thông tin khách hàng, tài chính, sản xuất và vận hành còn phân tán ở nhiều phần mềm, thiếu chuẩn hóa và không được cập nhật đồng bộ, AI khó có thể đưa ra quyết định đáng tin cậy. Đầu tư cho AI vì thế phải đi cùng số hóa quy trình, chuẩn hóa dữ liệu và xây dựng cơ chế kết nối, phân quyền truy cập.

Theo TS. Lê Hùng Cường - Tổng giám đốc FPT Digital: “Điều quyết định khoảng cách cạnh tranh trong vài năm tới có thể không phải doanh nghiệp nào ứng dụng AI sớm hơn, mà là doanh nghiệp nào thiết kế lại mô hình vận hành xung quanh AI nhanh hơn”.