RPA VS AI AGENTS: ĐÂU LÀ GIẢI PHÁP TỰ ĐỘNG HÓA PHÙ HỢP CHO DOANH NGHIỆP

Trong thời đại công nghệ số, RPA (Robotic Process Automation) và AI Agents đang trở thành những công cụ quan trọng giúp tự động hóa quy trình và nâng cao hiệu quả công việc. Mặc dù cả hai công nghệ này đều có mục tiêu tối ưu hóa các tác vụ trong doanh nghiệp, nhưng chúng lại có những điểm khác biệt rõ rệt về cách thức hoạt động và ứng dụng. Bài viết dưới đây, AI First sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về RPA vs AI Agents và khi nào nên chọn công nghệ nào cho doanh nghiệp của mình.

1. Hiểu rõ RPA và AI Agents?

1.1. Robotic Process Automation (RPA) là gì?

Robotic Process Automation (RPA) là công nghệ tự động hóa các quy trình công việc thông qua phần mềm, được thiết kế để thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian và dễ dàng được xác định. RPA sử dụng robot phần mềm (hay còn gọi là bots) để mô phỏng các hành động của con người trong hệ thống máy tính mà không yêu cầu sự can thiệp của con người.

Cách thức hoạt động của RPA:

• Mô phỏng tác vụ thủ công: RPA sử dụng các quy trình đã được lập trình sẵn để thực hiện các công việc lặp đi lặp lại, như nhập liệu, kiểm tra dữ liệu, xử lý hóa đơn, gửi email tự động.
• Tương tác với phần mềm hiện có: RPA có thể tương tác với các ứng dụng và hệ thống phần mềm như một người dùng thực sự mà không cần thay đổi cơ sở hạ tầng hiện tại.

1.2. AI Agents (Tác nhân AI) là gì?

AI Agents (Tác nhân AI) là các hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế để tự động học hỏi và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và tình huống cụ thể. AI Agents không chỉ thực hiện các tác vụ đơn giản mà còn có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm, hiểu ngữ cảnh, và ra quyết định thông minh mà không cần sự can thiệp của con người.

Cách thức hoạt động của AI Agents:

• Học máy (Machine Learning): AI Agents sử dụng các thuật toán học máy để phân tích và học từ dữ liệu, từ đó cải thiện hiệu suất và khả năng ra quyết định.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): AI Agents có thể giao tiếp và hiểu ngôn ngữ con người thông qua các ứng dụng như chatbots, trợ lý ảo (ví dụ: Siri, Alexa).
• Quyết định thông minh: AI Agents có thể dựa trên dữ liệu thu thập được để đưa ra những quyết định thông minh, tối ưu hóa quy trình và dự đoán xu hướng.

2. So sánh sự khác nhau giữa RPA và AI Agents

RPA và AI Agents đều là những công nghệ mạnh mẽ giúp tự động hóa các quy trình trong doanh nghiệp, nhưng chúng có những điểm khác biệt rõ rệt về cách thức hoạt động, ứng dụng và khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Để hiểu rõ hơn về sự khác biệt này, hãy cùng xem bảng so sánh dưới đây.

3. Lợi ích của việc kết hợp RPA và AI Agents trong doanh nghiệp

Việc kết hợp RPA và AI Agents có thể mang lại nhiều lợi ích vượt trội cho doanh nghiệp, không chỉ trong việc tự động hóa các tác vụ mà còn nâng cao hiệu suất làm việc, tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và cải thiện quyết định chiến lược. Dưới đây là những lợi ích chi tiết mà doanh nghiệp có thể đạt được khi kết hợp hai công nghệ này.

1 - Tăng cường hiệu suất công việc

Việc kết hợp RPA và AI Agents giúp doanh nghiệp tự động hóa cả các tác vụ đơn giản và phức tạp. RPA sẽ xử lý các công việc lặp lại, trong khi AI Agents giải quyết các tác vụ yêu cầu trí tuệ nhân tạo và học hỏi, giúp tối ưu hóa quy trình và giảm khối lượng công việc cho nhân viên.

2 - Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng

RPA hỗ trợ tự động hóa các quy trình cơ bản trong chăm sóc khách hàng, như theo dõi đơn hàng, gửi email tự động; trong khi đó AI Agents có thể giao tiếp và tương tác thông minh với khách hàng qua chatbot và trợ lý ảo. Sự kết hợp này giúp cung cấp dịch vụ nhanh chóng, chính xác và liên tục 24/7.

3 - Cải thiện khả năng ra quyết định

RPA sẽ xử lý các công việc thủ công và lặp đi lặp lại, giúp doanh nghiệp tập trung vào các hoạt động chiến lược. AI Agents sẽ phân tích dữ liệu và cung cấp các thông tin chi tiết, giúp lãnh đạo đưa ra các quyết định chính xác và kịp thời, tối ưu hóa quy trình làm việc.

4 - Tiết kiệm chi phí và giảm thiểu lỗi

RPA giúp giảm chi phí vận hành và tối ưu hóa quy trình thông qua tự động hóa các tác vụ định kỳ mà không cần sự can thiệp của con người. Bên cạnh đó, AI Agents giúp giảm thiểu lỗi trong các tác vụ phức tạp bằng cách phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, thay vì dựa vào phán đoán của con người.

5 - Tạo ra hệ thống tự động hóa linh hoạt

Khi kết hợp RPA và AI Agents, doanh nghiệp có thể tạo ra một hệ thống tự động hóa linh hoạt, có khả năng xử lý cả các tác vụ đơn giản và phức tạp, đồng thời thích nghi với các thay đổi trong quy trình công việc và yêu cầu của khách hàng.

6 - Hỗ trợ chuyển đổi số và tối ưu hóa quy trình

RPA giúp doanh nghiệp chuyển đổi số nhanh chóng thông qua tự động hóa các quy trình thủ công, trong khi AI Agents giúp nâng cao quy trình phân tích dữ liệu và ra quyết định thông minh. Sự kết hợp này giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu chuyển đổi số toàn diện và tối ưu hóa mọi mặt của hoạt động kinh doanh.

4. Khi nào nên chọn RPA và khi nào nên chọn AI Agents?

Khi áp dụng công nghệ vào doanh nghiệp, việc lựa chọn giữa RPA và AI Agents là một quyết định quan trọng. Tùy thuộc vào tính chất công việc, doanh nghiệp có thể lựa chọn RPA, AI Agents, hoặc kết hợp cả hai công nghệ để đạt được hiệu quả tự động hóa tối ưu.

1 - Chọn RPA khi:

• Công việc có quy trình rõ ràng, lặp lại và không thay đổi: RPA lý tưởng cho các tác vụ đơn giản và lặp đi lặp lại như nhập liệu, sao chép dữ liệu, xử lý đơn hàng hay kiểm tra dữ liệu.
• Cần triển khai nhanh chóng và tiết kiệm chi phí: Nếu bạn muốn tự động hóa quy trình mà không cần phải đầu tư vào công nghệ phức tạp, RPA là lựa chọn tiết kiệm chi phí và triển khai nhanh chóng, không đòi hỏi quá nhiều thay đổi về hạ tầng công nghệ.
• Công việc không yêu cầu khả năng học hỏi hay ra quyết định thông minh: Nếu tác vụ chỉ đơn giản là thực hiện các công việc dựa trên quy trình đã được xác định từ trước, mà không cần sự sáng tạo hay linh hoạt, RPA là giải pháp lý tưởng.

2 - Chọn AI Agent khi: 

• Công việc đòi hỏi khả năng học hỏi và phân tích dữ liệu phức tạp: AI Agents phù hợp với các tác vụ cần xử lý dữ liệu lớn, phân tích hành vi khách hàng, dự đoán xu hướng thị trường hoặc ra quyết định thông minh từ các thông tin không có cấu trúc.
• Cần giao tiếp và tương tác thông minh với khách hàng: Nếu bạn muốn tạo ra các trải nghiệm khách hàng thông minh qua AI chatbot, trợ lý ảo hoặc phân tích ngữ nghĩa trong giao tiếp, AI Agents sẽ giúp cải thiện khả năng tương tác và cung cấp dịch vụ 24/7.
• Công việc yêu cầu ra quyết định sáng tạo và linh hoạt: AI Agents có thể học hỏi từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian, giúp đưa ra các quyết định tối ưu trong môi trường thay đổi liên tục.

3 - Chọn kết hợp khi: 

• Cần tự động hóa cả tác vụ đơn giản và phức tạp: Khi doanh nghiệp cần tự động hóa các tác vụ thủ công lặp đi lặp lại (như với RPA) nhưng cũng muốn cải thiện khả năng ra quyết định và phân tích dữ liệu phức tạp (như với AI Agents), việc kết hợp cả hai sẽ tạo ra một hệ thống tự động hóa mạnh mẽ.
• Muốn tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng: Sự kết hợp này giúp tự động hóa các công việc đơn giản trong chăm sóc khách hàng (như gửi email tự động hoặc kiểm tra trạng thái đơn hàng qua RPA) trong khi AI Agents có thể xử lý các yêu cầu phức tạp hơn như tương tác với khách hàng qua chatbot thông minh.
• Cần sự linh hoạt và thông minh trong quy trình: RPA đảm nhận các công việc có quy trình cố định, trong khi AI Agents sẽ đảm nhiệm các tác vụ yêu cầu xử lý ngữ nghĩa, phân tích dữ liệu và ra quyết định thông minh, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa cả hiệu quả và chất lượng công việc.

5. Những thách thức thường gặp khi triển khai RPA và AI

Khi triển khai RPA và AI Agents trong doanh nghiệp, mặc dù những công nghệ này mang lại nhiều lợi ích to lớn, nhưng quá trình triển khai cũng không thiếu thử thách. Dưới đây là một số thách thức phổ biến mà các doanh nghiệp thường gặp phải khi áp dụng RPA và AI.

• Xác định quy trình phù hợp để tự động hóa: Lựa chọn quy trình tự động hóa là thách thức lớn, nhất là với những công việc phức tạp hoặc thay đổi thường xuyên. AI cũng gặp khó khăn nếu dữ liệu đầu vào không chính xác.
• Tích hợp với hệ thống hiện tại: RPA và AI cần tích hợp mượt mà với hệ thống công nghệ hiện tại. Sự không tương thích có thể gây gián đoạn công việc.
• Chi phí và nguồn lực đầu tư: Mặc dù RPA có thể triển khai nhanh chóng và chi phí thấp, nhưng khi doanh nghiệp muốn tự động hóa nhiều quy trình hoặc yêu cầu tích hợp phức tạp, chi phí sẽ tăng lên đáng kể. Đối với AI, chi phí đầu tư ban đầu cao hơn vì yêu cầu dữ liệu lớn, công nghệ học máy và nguồn lực chuyên môn.
• Thiếu hụt nhân sự chuyên môn: Việc thiếu nguồn nhân lực có kỹ năng triển khai RPA và AI là một thách thức lớn. Các chuyên gia về AI và RPA không dễ tìm, và việc đào tạo nhân viên hiện tại cũng tốn nhiều thời gian và chi phí. 
• Quản lý thay đổi và sự chấp nhận từ nhân viên: Nhân viên có thể cảm thấy lo ngại về việc mất việc làm khi các công nghệ tự động hóa thay thế các tác vụ của họ. Nếu không có chiến lược quản lý thay đổi rõ ràng, sẽ khó khăn trong việc thuyết phục nhân viên và đạt được sự chấp nhận, gây cản trở cho việc triển khai RPA và AI.
• Chất lượng dữ liệu và bảo mật: AI cần dữ liệu chính xác và chất lượng để hoạt động hiệu quả. Ngoài ra, khi xử lý dữ liệu nhạy cảm, việc bảo mật thông tin là rất quan trọng để tránh các rủi ro về an ninh mạng và đảm bảo tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu.

6. Một số câu hỏi thường gặp

Dưới đây là một số câu hỏi thường gặp liên quan đến việc triển khai RPA và AI Agents trong doanh nghiệp:

1. RPA có thể tự động hóa những loại công việc nào?
RPA chủ yếu được sử dụng để tự động hóa các công việc có quy trình rõ ràng, lặp đi lặp lại và không thay đổi, như nhập liệu, xử lý hóa đơn, sao chép dữ liệu, hoặc quản lý thông tin khách hàng. Các tác vụ này thường không yêu cầu sự sáng tạo hay phán đoán, vì vậy RPA rất hiệu quả trong việc tự động hóa chúng.

2. AI Agents có thể tự học và cải thiện như thế nào?
AI Agents sử dụng các thuật toán học máy (machine learning) để phân tích dữ liệu và học hỏi từ các tình huống trước đó. Chúng có khả năng cải thiện qua thời gian bằng cách nhận diện các mẫu dữ liệu và tối ưu hóa các quyết định dựa trên các thông tin mới. Ví dụ, AI Agents có thể học cách cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng hoặc dự đoán nhu cầu của khách hàng dựa trên dữ liệu lịch sử.

3. RPA và AI có thể làm việc cùng nhau không?

Có, RPA và AI có thể kết hợp để tối ưu hóa hiệu quả tự động hóa. RPA sẽ đảm nhận các công việc đơn giản, lặp đi lặp lại, trong khi AI Agents có thể xử lý các tác vụ phức tạp, yêu cầu phân tích và ra quyết định thông minh. Sự kết hợp này giúp tạo ra một hệ thống tự động hóa toàn diện, vừa hiệu quả, vừa linh hoạt.

4. Chi phí triển khai RPA và AI là bao nhiêu?

Chi phí triển khai RPA thường thấp hơn so với AI, bởi RPA không yêu cầu nhiều dữ liệu hoặc hạ tầng phức tạp. Tuy nhiên, chi phí sẽ tăng lên khi phải tự động hóa một số lượng lớn quy trình hoặc yêu cầu tích hợp với các hệ thống khác. AI đòi hỏi đầu tư lớn hơn, bao gồm chi phí cho dữ liệu, phần mềm, cơ sở hạ tầng, và đội ngũ chuyên gia. Tổng chi phí triển khai sẽ phụ thuộc vào quy mô và độ phức tạp của dự án.

Có thể thấy rằng, cả RPA và AI Agents đều mang lại những lợi ích lớn cho doanh nghiệp, nhưng mỗi công nghệ lại phù hợp với những mục tiêu và yêu cầu khác nhau. RPA là lựa chọn lý tưởng cho các tác vụ lặp lại và có quy trình rõ ràng, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí. Trong khi đó, AI Agents mang lại khả năng xử lý các công việc phức tạp hơn, như phân tích dữ liệu và ra quyết định thông minh. Việc kết hợp cả hai công nghệ này sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu quả, tạo ra một hệ thống tự động hóa linh hoạt và thông minh