Trong bối cảnh công nghệ ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) là chất xúc tác then chốt thúc đẩy đổi mới và tạo ra các mô hình kinh doanh mới. Điều từng bắt đầu chỉ với việc tạo văn bản và hình ảnh cơ bản nay đã phát triển thành Agentic AI tinh vi – những hệ thống tự động được tăng cường bằng sự giám sát của con người, mang lại các giải pháp quy mô lớn, hiệu quả và đem lại lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp.

Nếu nhìn lại vài thập kỷ qua, các trợ lý ảo như Alexa của Amazon hay Siri của Apple ban đầu chủ yếu được thiết kế như các công cụ “một kỹ năng” (single-skill tools). Chức năng của chúng thường bị giới hạn trong những lệnh cụ thể, chẳng hạn phát nhạc, đặt lời nhắc, hoặc cung cấp thông tin cơ bản.

Mặc dù mang tính đột phá vào thời điểm ra mắt, các trợ lý ảo này hoạt động trong phạm vi được định nghĩa rõ ràng, thiếu khả năng tích hợp thông tin từ nhiều lĩnh vực khác nhau hoặc thực hiện lập luận phức tạp. Giá trị sử dụng của chúng, tuy đáng kể, nhưng vẫn bị giới hạn bởi tính chuyên biệt. Tuy nhiên, quỹ đạo phát triển hiện tại của AI đang hướng tới một sự chuyển dịch sâu sắc: sự xuất hiện của các tác nhân tự động (autonomous agents) đang dần được nhúng vào hạ tầng doanh nghiệp.

Những hệ thống AI tiên tiến này được thiết kế để xử lý và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn, cho phép chúng đảm nhận các nhiệm vụ phức tạp hơn và tham gia vào các tương tác tinh tế. Sự chuyển dịch này không chỉ đơn thuần là một cải tiến tiệm tiến, mà là một sự tái định nghĩa căn bản về tiềm năng của AI, cho phép các tác nhân hiểu bối cảnh, dự đoán nhu cầu, và thậm chí học hỏi từ các tương tác để cải thiện hiệu suất theo thời gian. Bước nhảy vọt này mang đến trải nghiệm trực quan và linh hoạt hơn, thu hẹp khoảng cách giữa những chức năng rời rạc và khả năng giải quyết vấn đề tích hợp.

AI cho người dùng cá nhân và cho doanh nghiệp

Thế giới AI có thể được chia thành hai lĩnh vực chính, mỗi lĩnh vực có ứng dụng và tác động riêng biệt:

• Consumer AI (AI dành cho người dùng cá nhân): là AI trong đời sống hàng ngày, như ChatGPT, có mặt trong các thiết bị cá nhân, giúp tăng năng suất và sự tiện lợi cho cá nhân. Tuy nhiên, đây phần lớn là những công cụ mang tính phản ứng (reactive tools), cần có lời nhắc từ người dùng.
• Enterprise AI (AI dành cho doanh nghiệp): tập trung vào việc tối ưu hóa hoạt động, ra quyết định và tự động hóa trong nhiều ngành. Ví dụ: AI dùng trong chẩn đoán y tế, phát hiện gian lận tài chính, hoặc bảo trì dự đoán trong sản xuất. Mục tiêu là tạo ra hiệu quả và lợi thế cạnh tranh.

Mặc dù sự phân loại này hữu ích, ranh giới giữa consumer AI và enterprise AI ngày càng mờ đi khi công nghệ AI trưởng thành và trở nên tương tác linh hoạt hơn. Những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (machine learning), vốn ban đầu được thúc đẩy bởi nhu cầu của người dùng cá nhân, nay đang tìm thấy ứng dụng sâu rộng trong môi trường doanh nghiệp – và ngược lại.

Sự phát triển mang tính cộng hưởng này đang tăng tốc tiến trình AI, mở đường cho những tác nhân AI tích hợp, tinh vi hơn, có khả năng điều hướng những phức tạp trong cả đời sống cá nhân và công việc.

Agentic AI – bước tái định hình

Agentic AI đang tái định hình toàn cảnh AI bằng cách vượt ra khỏi những ứng dụng truyền thống cho cá nhân hoặc doanh nghiệp, hướng tới các hệ thống ra quyết định tự động có khả năng hành động với mục đích và trong bối cảnh cụ thể.

Điều quan trọng là phải nhận diện rõ những “chiều dọc” (verticals) khác biệt này và quản lý kỳ vọng một cách phù hợp. Một sai lầm phổ biến trong triển khai AI doanh nghiệp là giả định rằng các công cụ kinh doanh sẽ hoạt động liền mạch như AI dành cho người dùng cá nhân.

Khoảng cách kỳ vọng này đòi hỏi chúng ta phải điều chỉnh cách tiếp cận khi tích hợp các công nghệ này vào môi trường doanh nghiệp. Việc hiểu rõ sự khác biệt là yếu tố nền tảng để xây dựng lộ trình rõ ràng cho việc ứng dụng Agentic AI trong kinh doanh.

Áp dụng XDO Blueprint cho triển khai trong doanh nghiệp

Để triển khai agentic AI (AI có tính tự chủ) hiệu quả trong bối cảnh doanh nghiệp, XDO Blueprint được khuyến nghị mạnh mẽ:

• X (Experience – Trải nghiệm): Mục tiêu hàng đầu của AI là nâng cao trải nghiệm con người. Điều này bao gồm cải thiện trải nghiệm khách hàng, trải nghiệm nhân viên, trải nghiệm đối tác, thậm chí cả tương tác machine-to-machine trong các hệ thống kết nối.
• D (Data – Dữ liệu): Doanh nghiệp chỉ có thể tận dụng AI hiệu quả nếu họ hiểu rõ và quản trị tốt dữ liệu của mình. Trở ngại lớn là dữ liệu trong doanh nghiệp thường bị “đóng silo” trong các ứng dụng riêng lẻ. Tổ chức cần ưu tiên tách dữ liệu khỏi ứng dụng, xác định metadata, đồng thời xây dựng catalogue dữ liệu, marketplace và hợp đồng dữ liệu một cách có cấu trúc.
• O (Operations – Vận hành): Bao gồm hai mảng lớn:
• • IT Operations: AI agent có thể tự động hóa nhiều tác vụ IT, từ phát hiện – xử lý sự cố, đáp ứng yêu cầu cho đến triển khai tài nguyên. Chúng giúp thu hẹp khoảng cách giữa con người và dữ liệu máy móc, tạo ra insights có giá trị.
  • Business Operations: Agentic AI có khả năng thúc đẩy các hoạt động kinh doanh thông minh, tự chủ, mang lại hiệu suất và sự linh hoạt chưa từng có. Nó có thể tái cấu trúc quy trình công việc, nâng cao khả năng ra quyết định, cải thiện trải nghiệm khách hàng, cho phép doanh nghiệp chủ động thích ứng và tăng trưởng chiến lược.

Nếu không có khung XDO, agentic AI có nguy cơ chỉ trở thành một công cụ bị sử dụng hời hợt trong hệ thống doanh nghiệp.

Tầm quan trọng của Agentic Orchestration (Điều phối AI tự chủ)

Trong bối cảnh doanh nghiệp hoạt động dưới sự quản lý của các khung pháp lý và quản trị, yếu tố điều phối (orchestration) trở nên then chốt. Khác với quy trình nghiệp vụ mang tính xác định (deterministic processes), hệ thống AI tự chủ vốn dĩ mang tính xác suất (probabilistic).

Trong tương lai gần, các doanh nghiệp sẽ phải đối mặt với số lượng tác tử AI ngày càng gia tăng, đến từ nhiều nhà cung cấp khác nhau và được xây dựng trên các công nghệ đa dạng. Thách thức không chỉ nằm ở khâu triển khai, mà còn ở khả năng điều phối và quản lý những tác tử này trên toàn bộ tổ chức.

Hiện tại, nhiều công ty cung cấp dịch vụ phần mềm (SaaS) đang thúc đẩy phát triển tác tử AI riêng, trong khi các doanh nghiệp khác lại xây dựng tác tử dựa trên nền tảng của các nhà cung cấp hạ tầng quy mô lớn (hyperscaler). Tuy nhiên, phần lớn các giải pháp điều phối (orchestration) hiện nay thường chỉ tập trung vào quản lý tác tử nội bộ trong từng nền tảng, chưa thể kết nối toàn diện.

Nhu cầu thực sự là một hệ thống điều phối ở cấp độ toàn doanh nghiệp, có khả năng liên kết các hệ thống rời rạc và bảo đảm các quy trình vận hành do AI dẫn dắt diễn ra trơn tru, xuyên suốt. Những doanh nghiệp sớm áp dụng cách tiếp cận XDO – gắn kết Trải nghiệm, Dữ liệu và Vận hành – sẽ có lợi thế trong việc triển khai AI tác tử một cách hiệu quả, bền vững và tạo ra giá trị lâu dài.

Kết Luận

Doanh nghiệp nào áp dụng cách tiếp cận XDO – liên kết Trải Nghiệm, Dữ Liệu và Vận Hành – sẽ có nhiều lợi thế trong việc triển khai Agentic AI một cách hiệu quả, an toàn và bền vững. Thay vì chỉ chạy theo công nghệ, XDO giúp tổ chức xây dựng nền tảng vững chắc, tối ưu giá trị dữ liệu, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tự động hóa quy trình kinh doanh. Khi kết hợp với khả năng điều phối AI toàn doanh nghiệp, XDO không chỉ đảm bảo sự liền mạch mà còn mở ra cơ hội đổi mới, tăng tốc chuyển đổi số và tạo lợi thế cạnh tranh dài hạn.