Lộ trình triển khai AI agents cho các doanh nghiệp Việt 

Theo PGS. TS Nguyễn Hữu Huân, Đại học Kinh tế TP.HCM, đây không chỉ là một bước tiến công nghệ, mà là một cuộc cách mạng không thể đảo ngược. 

Khác với các công nghệ máy tính truyền thống vốn tập trung vào khả năng tính toán đơn thuần, AI hiện đại đã tiến xa hơn với hai yếu tố cốt lõi: suy luận (reasoning) và nhận thức (perception). Theo PGS.TS Nguyễn Hữu Huân, AI giờ đây không chỉ xử lý số liệu mà còn có thể “hiểu” bối cảnh, đưa ra quyết định và thực hiện hành động một cách tự động, gần giống như con người. Chính sự kết hợp này đã biến AI thành một thực thể thông minh, vượt xa vai trò của các phần mềm đóng gói quen thuộc.

CUỘC CÁCH MẠNG AI AGENT

AI tác nhân là những hệ thống phần mềm hoặc phần cứng có khả năng nhận thức môi trường, phân tích thông tin, ra quyết định và thực thi nhiệm vụ để đạt được mục tiêu cụ thể. Chúng có thể hoạt động độc lập hoặc phối hợp với con người và các hệ thống khác. Khi nhiều AI tác nhân làm việc cùng nhau, chúng tạo thành multi-agent AI – một mạng lưới thông minh có tiềm năng tự động hóa toàn bộ hoạt động của doanh nghiệp. 

“Trong tương lai gần, một công ty có thể chỉ cần một CEO hoặc chủ tịch, còn toàn bộ nhân sự bên dưới sẽ là các AI agents,” ông Huân dự đoán.

Dự báo này không phải không có cơ sở. CEO Microsoft Satya Nadella gần đây cũng đã gây sốc khi tuyên bố rằng các phần mềm truyền thống như Word, Excel, PowerPoint hay các hệ thống ERP sẽ dần “chết đi” và bị thay thế bởi AI agents. Theo ông, những công cụ này, dù từng là biểu tượng của kỷ nguyên số, đang trở nên lỗi thời trước sự linh hoạt và thông minh của AI.

Generative AI, như ChatGPT, giống “bộ não phải” của con người – mạnh về sáng tạo nhưng dễ gặp hiện tượng hallucination (ảo giác máy tính), tức là đưa ra thông tin sai lệch. Trong khi đó, AI agents giống “bộ não trái” – tư duy logic, chính xác, giảm thiểu sai sót và có khả năng thay thế con người trong các công việc thực tế. Để tối ưu, doanh nghiệp cần kết hợp cả hai: generative AI để tạo ý tưởng, AI agents để triển khai.

Để hiểu rõ tiềm năng của AI agents, cần nhìn vào sự khác biệt giữa chúng và các công nghệ trước đây. Trong khi Microsoft Excel giỏi xử lý bảng tính và công thức, nó không thể tự động dự đoán nhu cầu khách hàng hay điều chỉnh kế hoạch sản xuất dựa trên dữ liệu thời gian thực. Ngược lại, một AI agent có thể làm tất cả những việc đó nhờ khả năng suy luận và học hỏi.

Ví dụ, trong ngành tài chính – lĩnh vực tiên phong về chuyển đổi số tại Việt Nam – các ngân hàng đang sử dụng AI agents để tối ưu hóa quy trình. Một AI agent có thể tự động phân tích lịch sử giao dịch, dự đoán rủi ro tín dụng và đưa ra khuyến nghị cho khách hàng mà không cần nhân viên can thiệp. Nhiều ngân hàng đã cắt giảm hàng chục ngàn nhân viên, thay thế bằng các hệ thống tự động thông minh.

Trong sản xuất, AI agents đang thay đổi cách quản lý chuỗi cung ứng. Một doanh nghiệp vận tải với 100 xe tải có thể giảm xuống còn 40-50 xe nhờ thuật toán tối ưu hóa đường đi của AI, tiết kiệm chi phí logistics đáng kể. Tại các nhà máy, AI agents kết hợp với computer vision (tầm nhìn máy tính) để kiểm soát chất lượng sản phẩm, dự báo thời điểm bảo trì máy móc và tối ưu hóa năng lượng – những nhiệm vụ mà phần mềm truyền thống không thể thực hiện.

Trong logistics, các AI agents có thể phối hợp như một đội ngũ “đồng nghiệp ảo”. Một agent quản lý kho hàng, một agent khác theo dõi vận chuyển, và agent thứ ba dự đoán nhu cầu thị trường – tất cả hoạt động đồng bộ để đảm bảo hiệu quả tối đa. Đây chính là sức mạnh của multi-agent AI, khi các tác nhân thông minh làm việc cùng nhau như một hệ sinh thái.

LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI AI AGENTS CHO CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT 

Dự báo của các tổ chức quốc tế như McKinsey cho thấy AI sẽ đóng góp khoảng 7.000 tỷ USD vào kinh tế toàn cầu và thay thế 70% công việc văn phòng vào năm 2034. Theo ông Huân, với các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), việc tích hợp API từ các mô hình như ChatGPT và huấn luyện trên dữ liệu nhỏ có thể là bước khởi đầu đơn giản.

Nhưng với các tập đoàn lớn, dữ liệu lên đến hàng terabyte, hàng tỷ trang tài liệu, việc triển khai AI agents đòi hỏi đầu tư lớn vào chuẩn hóa dữ liệu và hạ tầng phần cứng. “Các CTO thường phàn nàn về chi phí cao và độ phức tạp, trong khi CEO lại nghĩ chỉ cần gắn API vào dữ liệu là xong. Thực tế không đơn giản vậy”, ông nói.

Lộ trình triển khai AI agents cần bắt đầu từ việc xác định mục tiêu: tối ưu vận hành, giảm chi phí hay nâng cao trải nghiệm khách hàng. Sau đó, doanh nghiệp cần đánh giá hiện trạng dữ liệu và hạ tầng, chọn lĩnh vực thử nghiệm (như dịch vụ khách hàng hoặc logistics), triển khai dự án pilot, rồi mở rộng nếu thành công. Điều quan trọng là xây dựng đội ngũ có khả năng sử dụng AI và hợp tác với các đối tác công nghệ để tùy chỉnh giải pháp.

Theo PGS. TS Nguyễn Hữu Huân, dự đoán của CEO Microsoft Satya Nadella rằng phần mềm truyền thống sẽ “chết đi” không chỉ là lời cảnh báo mà còn là lời kêu gọi hành động. Nếu Word, Excel hay ERP bị thay thế bởi AI agents, doanh nghiệp nào không thích nghi sẽ bị tụt hậu. Ví dụ, thay vì nhập dữ liệu thủ công vào Excel, một AI agent có thể tự động thu thập, phân tích và trình bày thông tin dưới dạng báo cáo chỉ trong vài giây. Thay vì sử dụng ERP phức tạp, một hệ thống multi-agent AI có thể quản lý toàn bộ chuỗi cung ứng mà không cần can thiệp thủ công.

Để chuẩn bị, doanh nghiệp Việt cần đầu tư vào hạ tầng công nghệ, đào tạo nhân sự và thay đổi văn hóa tổ chức. “Chúng ta bắt buộc phải thích nghi với thời đại mới này,” ông Huân nhấn mạnh. “AI không chỉ là một công cụ, mà là một làn sóng định hình lại cách chúng ta làm việc và cạnh tranh.”

Theo bà Hồ Thị Minh Hằng, nhà sáng lập kiêm CEO của Học viện Quản lý GEM (GEM Global), việc ứng dụng AI vào vận hành doanh nghiệp không chỉ là một xu hướng hiện tại mà còn là định hướng quan trọng trong tương lai. Tuy nhiên, bà Hằng nhấn mạnh rằng để xây dựng chiến lược chuyển đổi AI hiệu quả, công tác đào tạo cần được ưu tiên hàng đầu. Trước tiên, đào tạo giúp Ban Lãnh đạo hiểu rõ cách tiếp cận AI, từ việc xác định phương thức đầu tư, phân bổ ngân sách, đến cách đo lường hiệu quả chính xác.