Các công ty Fortune 500 đang “đẩy mạnh” AI tác nhân: Từ thí điểm tới triển khai toàn diện

Khởi đầu: Từ thí nghiệm sang triển khai quy mô doanh nghiệp

Vào tháng 9 năm 2026, NiCE – công ty công nghệ chuyên về trí tuệ nhân tạo – hợp tác với MIT Technology Review công bố một webcast mang tiêu đề “Scaling agentic AI pilots across the enterprise”. Trong buổi thảo luận, Arun Chandra, Giám đốc Vận hành (COO) của NiCE, nhấn mạnh: “Mọi doanh nghiệp đều đang hỏi ‘Chúng ta có thể làm gì với công nghệ này?’” Tuy nhiên, để đưa AI tác nhân (agentic AI) ra khỏi giai đoạn thử nghiệm và thực sự tạo ra giá trị kinh doanh, các công ty cần xác định rõ mục tiêu chiến lược – tăng doanh thu, cắt giảm chi phí hay đạt được các chỉ tiêu tài chính khác – và sau đó thiết kế lại quy trình làm việc sao cho phù hợp với khả năng của các tác nhân AI.

Chi tiết cụ thể: Thách thức và giải pháp khi mở rộng quy mô AI tác nhân

• Tỷ lệ áp dụng rộng rãi: Hiện nay, khoảng 80 % các công ty thuộc danh sách Fortune 500 đã bắt đầu áp dụng AI tác nhân trong một số dự án. Tuy nhiên, mức độ triển khai vẫn còn “đứt đoạn”, nhiều doanh nghiệp chỉ thực hiện các dự án thí điểm riêng lẻ mà chưa tích hợp chúng vào hệ thống chung.
• Kết nối chiến lược kinh doanh: Chandra cho biết, “Việc mở rộng quy mô đòi hỏi phải có một mối liên kết rõ ràng với chiến lược kinh doanh”. Doanh nghiệp cần quyết định mục tiêu cụ thể (ví dụ: giảm chi phí vận hành, tăng tốc độ phản hồi khách hàng) trước khi lựa chọn các trường hợp sử dụng (use‑case) có giá trị cao.
• Thiết kế lại quy trình làm việc: Thay vì “đặt AI lên một quy trình đã lỗi thời hoặc kém hiệu quả”, các công ty phải tái cấu trúc quy trình để tận dụng tối đa khả năng tự động hoá và quyết định của AI tác nhân. “Bạn không muốn áp dụng AI vào một quy trình đã lỗi thời,” Chandra nhấn mạnh.
• Yêu cầu về dữ liệu và ngữ cảnh: Các tác nhân AI cần truy cập đầy đủ dữ liệu, kiến thức và ngữ cảnh để đưa ra quyết định chính xác. Nếu thông tin bị phân mảnh, “hiệu suất của các AI agents chỉ phụ thuộc vào ngữ cảnh, kiến thức và dữ liệu mà chúng có thể tiêu thụ và sử dụng,” Chandra lưu ý.
• Kết nối hệ thống hậu trường: Khi AI tác nhân được giao nhiệm vụ thực thi (ví dụ: cập nhật đơn hàng, điều chỉnh tồn kho), chúng phải được liên kết chặt chẽ với các hệ thống ERP, CRM và các nền tảng dữ liệu nội bộ.
• Quản trị và an toàn: Khi các tác nhân AI bắt đầu thực hiện các công việc có tính quyết định cao, các vấn đề về governance, privacy, security và change management trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. NiCE đề xuất rằng AI agents nên được đánh giá và chịu trách nhiệm theo cùng tiêu chuẩn như nhân viên con người, tạo nên một lực lượng lao động “kết hợp người + AI”.
• Giao tiếp giữa các tác nhân: Trong tương lai, các AI agents có thể chủ động giao tiếp, phối hợp với nhau để giải quyết yêu cầu của khách hàng một cách nhanh chóng và nhất quán. Điều này đòi hỏi một kiến trúc hệ thống liên kết chặt chẽ, tránh tình trạng “điều kiện tách rời” giữa các dự án thí điểm.
• Chiến lược triển khai: Chandra khuyến nghị doanh nghiệp không nên “đun sôi đại dương” (boil the ocean) mà tập trung vào các trường hợp sử dụng có giá trị cao, quy trình trọng tâm, thay đổi lực lượng lao động và các chỉ số đo lường rõ ràng.

Buổi webcast được sản xuất bởi NiCE và MIT Technology Review, với nội dung được nghiên cứu và viết bởi các chuyên gia con người, chỉ sử dụng công cụ AI trong quy trình sản xuất dưới sự giám sát chặt chẽ.

Bối cảnh rộng hơn: AI tác nhân trong xu hướng số hoá doanh nghiệp

Việc 80 % các công ty Fortune 500 đã thử nghiệm AI tác nhân phản ánh xu hướng toàn cầu: các tổ chức đang chuyển từ mô hình AI “hỗ trợ” sang mô hình AI tự quyết có khả năng thực hiện công việc mà trước đây chỉ con người mới làm được. Các đối thủ lớn như Microsoft, Google và Amazon đã ra mắt các nền tảng AI tác nhân (ví dụ: Azure AI Agents, Google AI Studio) nhằm hỗ trợ khách hàng doanh nghiệp tích hợp AI sâu hơn vào quy trình vận hành.

Tuy nhiên, như NiCE chỉ ra, thách thức không chỉ nằm ở công nghệ mà còn ở cách tổ chức tái cấu trúc quy trình, dữ liệu và quản trị. Các công ty còn phải đối mặt với rủi ro về bảo mật và tuân thủ quy định, đặc biệt khi AI thực hiện các hành động tự động trên dữ liệu nhạy cảm.

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, việc triển khai AI tác nhân một cách có chiến lược và đồng bộ sẽ là yếu tố quyết định để các doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh, tối ưu chi phí và nâng cao trải nghiệm khách hàng. NiCE và MIT Technology Review hy vọng rằng thông qua các buổi webcast và chia sẻ thực tiễn, các doanh nghiệp sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về con đường chuyển đổi từ thí điểm sang quy mô thực tế.