AGENTIC AI LÀ GÌ? CÁCH GIÚP DOANH NGHIỆP ỨNG DỤNG AGENTIC AI HIỆU QUẢ

Trong kỷ nguyên công nghệ 4.0, Agentic AI đang ngày càng trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc tự động hóa quy trình, tối ưu hóa quyết định. Công nghệ này không chỉ giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người mà còn mở ra những cơ hội mới trong việc cải thiện chất lượng dịch vụ và sản phẩm. Nhưng Agentic AI là gì? và nó hoạt động như thế nào? Hãy cùng AI First khám phá công nghệ này để hiểu rõ hơn về cách thức mà Agentic AI có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp của bạn.

1. Agentic AI là gì?

Agentic AI là một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tự động ra quyết định và thực hiện các hành động dựa trên các mục tiêu hoặc quy tắc đã được lập trình sẵn. Đặc điểm nổi bật của Agentic AI là khả năng tự hành động và tối ưu hóa các quy trình mà không cần sự giám sát của con người. Việc ứng dụng Agentic AI mang lại nhiều lợi ích đáng kể, giúp các doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, nâng cao hiệu quả và giảm thiểu các sai sót của con người.

2. Cách thức hoạt động của Agentic AI

Ngoài những thắc mắc về Agentic AI là gì?, chắc hẳn doanh nghiệp cũng sẽ thắc mắc rằng nền tảng công nghệ tiên tiến bậc nhất này hoạt động ra sao? Cùng tìm hiểu cách thức hoạt động của Agentic AI ngay dưới đây để giúp doanh nghiệp có thể tận dụng và hiểu rõ hơn về Agentic AI.

1 - Perceive (Nhận biết)

Bước đầu tiên trong quá trình hoạt động của Agentic AI là perceive (Nhận biết). Đây là giai đoạn mà hệ thống AI thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh thông qua các cảm biến, công cụ phân tích dữ liệu hoặc các nguồn thông tin trực tuyến.

• Cảm biến và dữ liệu: Agentic AI có khả năng thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như dữ liệu cảm biến, hệ thống giám sát, hay từ các dịch vụ trực tuyến.
• Phân tích môi trường: Quá trình nhận biết giúp Agentic AI có cái nhìn tổng quan về tình hình và môi trường mà nó đang hoạt động, từ đó đưa ra các dữ liệu quan trọng cho các bước tiếp theo.

2 - Reason (Lý luận)

Sau khi nhận được dữ liệu, bước tiếp theo trong quá trình hoạt động của Agentic AI là reason (Lý luận). Đây là bước mà hệ thống AI sử dụng các thuật toán và mô hình logic để phân tích và đưa ra quyết định.

• Sử dụng thuật toán phức tạp: Agentic AI sử dụng các thuật toán học máy (machine learning), lý thuyết xác suất và mô hình toán học để phân tích dữ liệu và tìm ra các kết luận.
• Đưa ra các quyết định: Tùy thuộc vào mục tiêu và quy tắc đã được lập trình sẵn, Agentic AI sẽ đưa ra các quyết định logic để tiếp tục hành động.

3 - Act (Hành động)

Sau khi lý luận và đưa ra quyết định, bước tiếp theo trong chuỗi hành động của Agentic AI là act (Hành động). Đây là khi hệ thống thực hiện các hành động cụ thể dựa trên quyết định của mình mà không cần sự can thiệp từ con người.

• Tự động hóa hành động: Agentic AI có thể tự động thực hiện các nhiệm vụ như gửi email, thay đổi các chiến lược marketing, hoặc điều chỉnh quy trình sản xuất mà không cần người điều khiển.
• Ứng dụng trong các ngành: Trong lĩnh vực marketing, Agentic AI có thể tự động thực hiện các chiến dịch quảng cáo, trong khi trong sản xuất, AI có thể tự động điều chỉnh dây chuyền sản xuất dựa trên các điều kiện môi trường.

4 - Learn (Học hỏi)

Bước cuối cùng trong quá trình hoạt động của Agentic AI là learn (Học hỏi). Đây là giai đoạn mà hệ thống AI học hỏi từ các kết quả của các hành động đã thực hiện để tối ưu hóa hiệu suất trong tương lai.

• Học từ dữ liệu: Agentic AI có khả năng học từ dữ liệu mới và phản hồi từ các hành động trước đó. Quá trình học hỏi này giúp hệ thống AI ngày càng thông minh hơn và có thể tự tối ưu hóa các quyết định.
• Cải thiện hành động: Thông qua quá trình học hỏi, Agentic AI có thể tự động điều chỉnh các chiến lược và hành động của mình để mang lại hiệu quả cao hơn trong tương lai.

3. Sự khác biệt giữa Agentic AI và Generative AI

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), hai thuật ngữ Agentic AI và Generative AI được sử dụng rộng rãi, nhưng chúng có các đặc điểm và ứng dụng rất khác nhau. Việc hiểu rõ sự khác biệt giữa hai loại AI này sẽ giúp doanh nghiệp và các nhà phát triển công nghệ lựa chọn được công nghệ phù hợp với nhu cầu của mình. Dưới đây là bảng so sánh chi tiết.

4. Công nghệ nền tảng của Agentic AI

Agentic AI là một công nghệ mạnh mẽ đang thay đổi cách thức tự động hóa và ra quyết định trong các hệ thống phức tạp. Các công nghệ nền tảng của Agentic AI không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn nâng cao khả năng học hỏi và thích nghi của hệ thống. 

4.1. Mô hình ngôn ngữ lớn 

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là công nghệ nền tảng quan trọng giúp Agentic AI có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình này có thể xử lý và phân tích dữ liệu văn bản từ khối lượng thông tin khổng lồ, từ đó đưa ra những quyết định hoặc phản hồi chính xác và thông minh. Sử dụng các thuật toán học sâu, LLM giúp hệ thống AI có thể giao tiếp với con người một cách mượt mà và tự nhiên.

• Phân tích ngữ nghĩa: LLM có khả năng phân tích và hiểu ngữ nghĩa từ các văn bản phức tạp, từ đó có thể tạo ra câu trả lời hoặc hành động phù hợp.
• Tạo câu trả lời tự động: Dựa trên các văn bản đầu vào, hệ thống có thể tạo ra các câu trả lời tự động một cách chính xác.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): LLM giúp hệ thống AI hiểu được ngữ cảnh và ngữ nghĩa từ văn bản, giúp nâng cao chất lượng tương tác giữa AI và người dùng.
• Ứng dụng trong dịch thuật và hỗ trợ khách hàng: Các mô hình như GPT-3 có thể hỗ trợ dịch thuật tự động, phân tích ý nghĩa câu hỏi và cung cấp thông tin phản hồi.

4.2. Lập kế hoạch và ra quyết định tự động 

Lập kế hoạch và ra quyết định tự động là một trong những công nghệ quan trọng giúp Agentic AI đưa ra các quyết định thông minh và chính xác trong các tình huống phức tạp. Công nghệ này cho phép AI tự động lập kế hoạch hành động và đưa ra quyết định dựa trên mục tiêu và thông tin có sẵn, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và giảm thiểu sự can thiệp của con người.

• Phân tích và đánh giá các lựa chọn: AI phân tích các lựa chọn khả thi và đánh giá các ưu nhược điểm của từng quyết định.
• Ra quyết định tự động: Dựa trên các yếu tố như chi phí, thời gian và kết quả mong muốn, hệ thống AI đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả.
• Tối ưu hóa quy trình: AI tự động điều chỉnh các hành động và chiến lược trong các tình huống thay đổi.
• Ứng dụng trong logistics và tài chính: Agentic AI có thể tự động lập kế hoạch vận chuyển hàng hóa, quản lý kho bãi, và tối ưu hóa các chiến lược tài chính.

4.3. Học tăng cường 

Học tăng cường (Reinforcement Learning – RL) là một phương pháp học máy giúp Agentic AI học hỏi và tối ưu hóa hành vi thông qua kinh nghiệm. AI thực hiện hành động trong một môi trường, nhận phần thưởng hoặc hình phạt và sử dụng những phản hồi này để cải thiện chiến lược trong tương lai.

• Khám phá môi trường: AI thử nghiệm với các hành động khác nhau và quan sát kết quả của chúng.
• Tối ưu hóa hành động: Hệ thống học cách chọn lựa hành động tối ưu để đạt được phần thưởng cao nhất.
• Cải thiện theo thời gian: AI tự động cải thiện các chiến lược qua các vòng học, từ đó tối ưu hóa hiệu quả công việc.
• Ứng dụng trong robot và trò chơi: RL được sử dụng trong các robot tự hành, giúp chúng học cách điều chỉnh hành vi và tối ưu hóa quy trình làm việc.

4.4. Trí tuệ nhân tạo đa thể thức 

Trí tuệ nhân tạo đa thể thức (Multimodal AI) cho phép Agentic AI xử lý và phân tích nhiều loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Công nghệ này giúp AI có thể hiểu và đưa ra quyết định dựa trên các loại thông tin đa dạng, mang lại khả năng phân tích toàn diện hơn.

• Kết hợp thông tin từ nhiều nguồn: Multimodal AI có khả năng kết hợp và phân tích dữ liệu từ các nguồn như hình ảnh, văn bản và âm thanh.
• Ra quyết định thông minh: Hệ thống AI có thể sử dụng thông tin đa dạng để đưa ra quyết định chính xác và tối ưu.
• Ứng dụng trong nhận diện hình ảnh và âm thanh: Công nghệ này được sử dụng trong các hệ thống nhận diện hình ảnh, nhận diện giọng nói và phân tích video.

4.5. Công nghệ tác nhân điều phối 

Công nghệ tác nhân điều phối (Orchestration Frameworks) cho phép các tác nhân AI làm việc cùng nhau một cách hiệu quả để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Mỗi tác nhân có thể thực hiện các nhiệm vụ riêng biệt, nhưng cần được điều phối để hoạt động đồng bộ và tối ưu hóa kết quả chung.

• Quản lý và điều phối tác nhân: AI có thể điều phối các tác nhân để cùng nhau hoàn thành nhiệm vụ phức tạp.
• Tối ưu hóa quy trình làm việc: Các tác nhân AI phối hợp nhịp nhàng để tối ưu hóa các quy trình và đạt kết quả tốt nhất.
• Ứng dụng trong quản lý chuỗi cung ứng: Orchestration Frameworks giúp các tác nhân trong hệ thống logistics và chuỗi cung ứng làm việc hiệu quả hơn.

4.6. Hệ thống điều khiển AI đa tác nhân 

Hệ thống điều khiển AI đa tác nhân (Multi-Agent AI Systems) cho phép nhiều tác nhân AI tương tác và hợp tác với nhau để giải quyết các vấn đề phức tạp. Mỗi tác nhân có thể có mục tiêu riêng, nhưng chúng cần phải làm việc cùng nhau để đạt được kết quả chung.

• Hợp tác và cạnh tranh: Các tác nhân AI có thể hợp tác hoặc cạnh tranh để tối ưu hóa kết quả.
• Ra quyết định tập thể: Các tác nhân AI có thể chia sẻ thông tin và ra quyết định dựa trên các phân tích chung.
• Ứng dụng trong game và chiến lược: Multi-Agent AI được ứng dụng trong các trò chơi chiến lược và mô phỏng hành vi trong các môi trường phức tạp.

5. Những ứng dụng thực tế của Agentic AI

Agentic AI đang ngày càng trở thành một công cụ mạnh mẽ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình, giảm thiểu chi phí và nâng cao hiệu quả công việc. Với khả năng tự động hóa và ra quyết định thông minh, Agentic AI đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. 

5.1. Dịch vụ chăm sóc khách hàng

Agentic AI đã mở ra một bước đột phá trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng. Nhờ vào khả năng tự động hóa và học hỏi liên tục, hệ thống AI có thể giải quyết các yêu cầu của khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí nhân sự.

• Công cụ AI Chatbot thông minh: Công cụ AI chatbot tự động trả lời các câu hỏi và hỗ trợ khách hàng 24/7 mà không cần sự can thiệp của nhân viên.
• Phân loại và giải quyết yêu cầu: AI có thể phân tích và phân loại các yêu cầu từ khách hàng để chuyển tiếp đến bộ phận phù hợp.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Dựa trên dữ liệu lịch sử và hành vi của khách hàng, AI có thể cá nhân hóa các tương tác và cung cấp dịch vụ nhanh chóng, chính xác.
• Giảm thiểu chi phí vận hành: Nhờ vào khả năng tự động hóa, các doanh nghiệp có thể giảm thiểu chi phí và tăng cường hiệu quả công việc.

5.2. Tài chính – Fintech

Trong lĩnh vực tài chính (Fintech), Agentic AI đang giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định nhanh chóng, chính xác và tiết kiệm chi phí. AI có thể phân tích lượng dữ liệu lớn và thực hiện các dự đoán tài chính dựa trên các yếu tố phức tạp, từ đó tối ưu hóa các chiến lược đầu tư và quản lý rủi ro.

• Giao dịch tự động: AI có thể tự động thực hiện các giao dịch tài chính dựa trên các thuật toán và phân tích thị trường.
• Dự đoán xu hướng tài chính: AI sử dụng học máy và các mô hình dự báo để dự đoán các xu hướng và biến động của thị trường tài chính.
• Quản lý rủi ro: Hệ thống AI phân tích các yếu tố rủi ro và đưa ra các chiến lược để bảo vệ tài sản và giảm thiểu tổn thất.
• Phát hiện gian lận: AI có thể nhận diện các giao dịch bất thường và cảnh báo các hành vi gian lận trong thời gian thực.

5.3. Chăm sóc sức khỏe & Y tế

Trong ngành chăm sóc sức khỏe & y tế, Agentic AI đang giúp các bác sĩ và chuyên gia y tế đưa ra quyết định điều trị chính xác hơn, cải thiện chất lượng chăm sóc và giảm thiểu sai sót trong quá trình điều trị. AI có thể hỗ trợ từ việc phân tích hình ảnh y tế đến dự đoán các bệnh lý tiềm ẩn, giúp tăng cường hiệu quả chăm sóc bệnh nhân.

• Chẩn đoán hình ảnh y tế: AI có thể phân tích hình ảnh chụp X-quang, MRI, hoặc CT scan để phát hiện các dấu hiệu của bệnh tật, hỗ trợ bác sĩ trong quá trình chẩn đoán.
• Dự đoán và phòng ngừa bệnh: Dựa trên dữ liệu từ bệnh nhân, AI có thể dự đoán các nguy cơ mắc bệnh và đề xuất các biện pháp phòng ngừa.
• Tối ưu hóa quy trình điều trị: AI giúp tối ưu hóa các phác đồ điều trị dựa trên lịch sử bệnh án và dữ liệu y tế của bệnh nhân.
• Hỗ trợ chăm sóc bệnh nhân từ xa: Hệ thống AI có thể theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân và cung cấp các cảnh báo hoặc lời khuyên y tế từ xa.

5.4. Quản lý chuỗi cung ứng linh hoạt 

Agentic AI đang giúp các công ty tối ưu hóa chuỗi cung ứng, từ việc dự đoán nhu cầu thị trường đến quản lý hàng tồn kho và vận chuyển. Hệ thống AI có thể tự động ra quyết định và điều chỉnh các yếu tố trong chuỗi cung ứng để giảm thiểu chi phí và tăng cường tính linh hoạt.

• Dự báo nhu cầu thị trường: AI sử dụng dữ liệu lịch sử và phân tích xu hướng để dự đoán nhu cầu của khách hàng, từ đó giúp các công ty lên kế hoạch sản xuất hiệu quả.
• Quản lý tồn kho: AI giúp theo dõi và tối ưu hóa lượng hàng tồn kho, giảm thiểu tình trạng thiếu hàng hoặc dư thừa hàng hóa.
• Tối ưu hóa lộ trình vận chuyển: AI có thể tính toán các lộ trình giao hàng tối ưu nhất, giảm thiểu thời gian và chi phí vận chuyển.
• Tăng cường khả năng phản ứng nhanh: Trong trường hợp có sự cố bất ngờ (như thiên tai hoặc gián đoạn trong sản xuất), AI có thể nhanh chóng điều chỉnh chiến lược chuỗi cung ứng.

5.5. Sản xuất thông minh

Sản xuất thông minh là một trong những lĩnh vực ứng dụng mạnh mẽ của Agentic AI. AI có thể tự động hóa các quy trình sản xuất, giám sát hiệu suất máy móc, dự đoán bảo trì và tối ưu hóa quy trình sản xuất để đạt năng suất cao nhất.

• Giám sát và bảo trì máy móc: AI theo dõi hiệu suất của các thiết bị và máy móc trong quá trình sản xuất, dự đoán hỏng hóc và đề xuất kế hoạch bảo trì.
• Tối ưu hóa quy trình sản xuất: Hệ thống AI phân tích các yếu tố trong quy trình sản xuất và tự động điều chỉnh để giảm thiểu lãng phí và tối ưu hóa năng suất.
• Sản xuất theo yêu cầu: AI có thể giúp các nhà máy linh hoạt sản xuất các sản phẩm theo yêu cầu, giảm thiểu tồn kho và tối ưu hóa chi phí.
• Kiểm tra chất lượng tự động: AI có thể tự động kiểm tra chất lượng sản phẩm trong suốt quá trình sản xuất, đảm bảo sản phẩm cuối cùng đạt tiêu chuẩn.

5.6. E‑commerce và bán lẻ

Trong lĩnh vực thương mại điện tử (e-commerce) và bán lẻ, Agentic AI đang giúp các doanh nghiệp cải thiện trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa việc quản lý hàng tồn kho và dự đoán xu hướng tiêu dùng. AI cũng giúp các công ty đưa ra các chiến lược marketing chính xác và cá nhân hóa hơn.

• Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm: Ứng dụng AI để phân tích hành vi khách hàng nhằm đề xuất sản phẩm phù hợp, cải thiện trải nghiệm người dùng.
• Quản lý hàng tồn kho tự động: AI giúp doanh nghiệp quản lý tồn kho và dự đoán nhu cầu của khách hàng, từ đó tối ưu hóa việc nhập hàng và giảm thiểu tình trạng hết hàng.
• Chiến lược marketing tự động: Hệ thống AI có thể tự động tạo và tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo, từ đó tối đa hóa lợi nhuận cho doanh nghiệp.
• Dự đoán xu hướng tiêu dùng: AI phân tích dữ liệu khách hàng và xu hướng thị trường để dự đoán những sản phẩm sẽ được ưa chuộng trong tương lai.

6. Làm sao để doanh nghiệp SME ứng dụng hiệu quả Agentic AI?

Việc áp dụng Agentic AI có thể mang lại những lợi ích vượt trội cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME), giúp tối ưu hóa quy trình, giảm thiểu chi phí và nâng cao hiệu quả công việc. Tuy nhiên, để ứng dụng Agentic AI hiệu quả, các doanh nghiệp cần thực hiện một lộ trình rõ ràng và chiến lược, từ việc xác định mục tiêu đến tối ưu hóa quy trình. Dưới đây là các bước cơ bản giúp doanh nghiệp SME ứng dụng Agentic AI một cách hiệu quả.

Bước 1 - Xác định bài toán cụ thể và có thể đo lường ROI

Trước khi triển khai Agentic AI, điều quan trọng là doanh nghiệp phải xác định rõ bài toán cụ thể mà AI sẽ giải quyết và cách đo lường ROI (lợi nhuận trên đầu tư). Việc này giúp doanh nghiệp định hướng rõ ràng mục tiêu và đánh giá hiệu quả của quá trình ứng dụng AI.

• Định nghĩa rõ bài toán: Xác định vấn đề mà doanh nghiệp cần giải quyết (như tự động hóa quy trình, tối ưu hóa chăm sóc khách hàng, cải thiện sản xuất…).
• Đo lường ROI: Thiết lập các chỉ số đánh giá hiệu quả (như tiết kiệm chi phí, tăng năng suất, giảm thời gian xử lý công việc…).
• Thiết lập mục tiêu rõ ràng: Mục tiêu có thể là tăng trưởng doanh thu, giảm chi phí vận hành hoặc cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Bước 2 - Chuẩn hóa và gom dữ liệu về một nguồn (Data Lake / CRM / ERP)

Dữ liệu là yếu tố nền tảng giúp Agentic AI hoạt động hiệu quả. Để triển khai AI, doanh nghiệp cần phải chuẩn hóa và gom dữ liệu về một nguồn duy nhất. Đây có thể là Data Lake, hệ thống CRM (Quản lý quan hệ khách hàng) hoặc hệ thống ERP (Hệ thống quản lý nguồn lực doanh nghiệp). Việc này giúp dữ liệu được đồng nhất và dễ dàng xử lý trong quá trình phân tích và ra quyết định.

• Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn: Tích hợp dữ liệu từ các hệ thống khác nhau, bao gồm CRM, ERP, và các nguồn dữ liệu bên ngoài.
• Chuẩn hóa dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu được chuẩn hóa và loại bỏ các dữ liệu không cần thiết hoặc sai sót.
• Tạo Data Lake hoặc hệ thống trung tâm: Xây dựng một kho dữ liệu tập trung (Data Lake) hoặc sử dụng hệ thống CRM/ERP để lưu trữ dữ liệu thống nhất.

Bước 3 - Lựa chọn công cụ / nền tảng Agentic AI phù hợp

Việc lựa chọn công cụ hoặc nền tảng Agentic AI phù hợp là bước quan trọng để đảm bảo rằng doanh nghiệp có thể triển khai AI hiệu quả. Các công cụ này cần đáp ứng yêu cầu về tính năng, khả năng tích hợp với hệ thống hiện tại và phù hợp với ngân sách của doanh nghiệp.

• Đánh giá nhu cầu: Xác định các tính năng cần thiết như khả năng học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hoặc tối ưu hóa quy trình.
• Lựa chọn nền tảng AI phù hợp: Lựa chọn nền tảng hoặc công cụ AI phù hợp với mục tiêu và quy mô của doanh nghiệp, chẳng hạn như các công cụ CRM tích hợp AI hoặc các nền tảng AI SaaS.
• Xem xét khả năng mở rộng: Chọn các nền tảng có thể mở rộng theo thời gian khi doanh nghiệp phát triển.

Bước 4 - Thiết kế quy trình hành động đa bước (Multi-Step Reasoning)

Một trong những đặc điểm của Agentic AI là khả năng thực hiện quy trình hành động đa bước (multi-step reasoning) để đưa ra quyết định và giải pháp thông minh. Việc thiết kế quy trình hành động này giúp AI có thể tự động hóa các quy trình phức tạp và ra quyết định theo các bước hợp lý, từ đó cải thiện hiệu suất công việc.

• Xây dựng quy trình logic: Thiết kế quy trình gồm nhiều bước để AI có thể thực hiện các tác vụ phức tạp.
• Xác định các bước cần thiết: Đảm bảo rằng mỗi bước trong quy trình đều có dữ liệu đầu vào và đầu ra rõ ràng.
• Kết nối quy trình với dữ liệu: Đảm bảo các bước trong quy trình đều có dữ liệu liên kết để AI có thể phân tích và ra quyết định chính xác.

Bước 5 - Xây dựng cơ chế kiểm soát và đánh giá hiệu quả

Để đảm bảo Agentic AI hoạt động hiệu quả, doanh nghiệp cần xây dựng cơ chế kiểm soát và đánh giá hiệu quả. Việc này giúp theo dõi hiệu suất của hệ thống AI và điều chỉnh nếu cần thiết. Các chỉ số hiệu suất chính (KPI) giúp đánh giá xem AI có đạt được mục tiêu ban đầu hay không.

• Thiết lập chỉ số hiệu quả: Xác định các KPI để đo lường hiệu quả hoạt động của AI, như tiết kiệm chi phí, giảm thời gian xử lý, hoặc tăng trưởng doanh thu.
• Theo dõi và điều chỉnh: Liên tục theo dõi hiệu suất của AI và điều chỉnh các chiến lược hoặc quy trình nếu cần.
• Đánh giá và cải tiến: Định kỳ đánh giá hiệu quả AI và cải tiến quy trình để đạt kết quả tốt hơn.

Bước 6 - Đào tạo nhân sự sử dụng và tối ưu AI Agent

Để đảm bảo Agentic AI phát huy hết tiềm năng, doanh nghiệp cần đào tạo nhân sự sử dụng và tối ưu AI. Nhân viên cần hiểu cách AI hoạt động, cách tương tác với AI và cách sử dụng nó để giải quyết các vấn đề cụ thể trong công việc hàng ngày.

• Đào tạo về công cụ AI: Cung cấp các khóa đào tạo cho nhân viên về cách sử dụng các công cụ AI, cách thao tác với dữ liệu và cách ra quyết định dựa trên thông tin do AI cung cấp.
• Hướng dẫn tối ưu hóa quy trình: Hướng dẫn nhân viên cách tối ưu hóa quy trình làm việc với AI để cải thiện hiệu quả công việc.
• Khuyến khích sáng tạo: Khuyến khích nhân viên sáng tạo và đóng góp ý tưởng để AI có thể học hỏi và cải thiện theo thời gian.

Bước 7 - Mở rộng quy mô & nâng cấp agent theo thời gian

Agentic AI không phải là một công nghệ tĩnh, mà nó cần được mở rộng quy mô và nâng cấp theo thời gian để đáp ứng nhu cầu phát triển của doanh nghiệp. Việc nâng cấp AI giúp nó ngày càng thông minh hơn và có thể giải quyết những bài toán phức tạp hơn.

• Đánh giá và mở rộng quy mô: Khi doanh nghiệp phát triển, cần mở rộng quy mô của AI để phục vụ nhiều khách hàng hoặc quy mô công việc lớn hơn.
• Nâng cấp và cập nhật AI: Thường xuyên nâng cấp AI với các tính năng mới và cập nhật dữ liệu để nó luôn hoạt động hiệu quả.
• Tích hợp công nghệ mới: Kết hợp các công nghệ mới như học sâu, học tăng cường hoặc trí tuệ nhân tạo đa thể thức để tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống.

7. Rủi ro và thách thức khi triển khai Agentic AI

Mặc dù Agentic AI mang lại nhiều lợi ích to lớn trong việc tự động hóa các quy trình và ra quyết định thông minh, việc triển khai công nghệ này không phải không có rủi ro và thách thức. Các doanh nghiệp cần phải nhận thức rõ về các yếu tố này để có thể đưa ra chiến lược triển khai hiệu quả và đảm bảo rằng AI được sử dụng một cách an toàn và có trách nhiệm. 

• Chi phí đầu tư cao: Một trong những thách thức lớn nhất khi triển khai Agentic AI là chi phí đầu tư. Việc xây dựng, triển khai và duy trì một hệ thống AI có thể đòi hỏi một khoản đầu tư lớn về cả phần cứng, phần mềm và nhân sự. Ngoài ra, các doanh nghiệp cần phải đối mặt với chi phí phát sinh từ việc tích hợp AI vào hệ thống hiện tại, bảo trì và cập nhật công nghệ.
• Mất kiểm soát, ra quyết định sai lầm: Agentic AI hoạt động tự động và có khả năng ra quyết định mà không cần sự can thiệp của con người. Tuy nhiên, nếu không được thiết lập và giám sát chặt chẽ, hệ thống AI có thể ra quyết định sai lầm hoặc không chính xác, ảnh hưởng đến hiệu quả công việc và lợi nhuận của doanh nghiệp.
• An ninh mạng và quyền riêng tư: An ninh mạng và quyền riêng tư là một trong những mối quan tâm hàng đầu khi triển khai Agentic AI, đặc biệt khi AI xử lý một lượng lớn dữ liệu nhạy cảm. Việc bảo vệ dữ liệu khách hàng và thông tin doanh nghiệp là cực kỳ quan trọng và nếu không được bảo vệ đúng cách, AI có thể trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công mạng.
• Vấn đề đạo đức và trách nhiệm pháp lý: Agentic AI có thể đối mặt với những vấn đề đạo đức và trách nhiệm pháp lý khi ra quyết định tự động. Khi AI đưa ra các quyết định có ảnh hưởng lớn đến con người, việc xác định ai là người chịu trách nhiệm khi xảy ra sai sót là một vấn đề phức tạp. 
• Thiếu minh bạch và khó truy vết (audit trail): Một trong những rủi ro lớn khi triển khai Agentic AI là việc thiếu minh bạch và khó truy vết (audit trail). Các hệ thống AI đôi khi rất khó để hiểu và giải thích cách chúng ra quyết định, đặc biệt là trong những mô hình học sâu (deep learning) phức tạp. 

Agentic AI không chỉ là một công nghệ tiên tiến mà còn là chìa khóa để doanh nghiệp tự động hóa các quy trình phức tạp, tối ưu hóa các quyết định và nâng cao năng suất. Bằng cách ứng dụng Agentic AI, các doanh nghiệp có thể giảm thiểu chi phí vận hành, cải thiện chất lượng dịch vụ và tạo ra những quyết định thông minh hơn.  Qua bài viết trên, AI First mong rằng sẽ giúp doanh nghiệp hiểu được Agentic AI là gì và cách ứng dụng nền tảng này sao cho hiệu quả, giúp doanh nghiệp phát triển mạnh mẽ và bền vững trong thời đại công nghệ số.