Sự hiện hữu của AI Agents

1. Từ bản demo đến sản phẩm thực tế (From Demos to Products)

• AI Agents không còn bị giới hạn trong các thử nghiệm phòng lab. Trước đây, AI Agents chủ yếu là mô hình thử nghiệm mang tính nghiên cứu. Hiện nay, chúng đang được triển khai thực tế để giải quyết vấn đề cụ thể trong doanh nghiệp như chăm sóc khách hàng, xử lý đơn hàng, tự động hóa công việc nội bộ.

• Ví dụ: Một AI Agent giúp xử lý email khách hàng tự động đã không còn là thử nghiệm – nó đang hoạt động tại các trung tâm hỗ trợ thực tế.

2. Tăng tốc triển khai (Acceleration)

• Việc ứng dụng AI Agents sẽ diễn ra nhanh chóng khi nhiều tổ chức nhận ra giá trị của chúng. Doanh nghiệp nào áp dụng AI Agents sớm (early adopters) sẽ có lợi thế cạnh tranh nhờ tối ưu chi phí, cải thiện năng suất và đổi mới sản phẩm nhanh hơn.

3. Mở rộng các tình huống ứng dụng (Expansion of use cases)

• Các lĩnh vực khác nhau sẽ ngày càng áp dụng AI Agents, không chỉ giới hạn trong công nghệ hay tài chính, AI Agents sẽ xuất hiện trong giáo dục, logistics, y tế, sản xuất, dịch vụ công, v.v.

4. Kết hợp với công nghệ mới nổi (With Emerging Tech)

• AI Agents sẽ được tích hợp với các công nghệ khác như IoT, Blockchain, Robot, AR/VR, 5G để tạo ra những giải pháp thông minh mạnh mẽ và tương tác tốt hơn.

• Ví dụ: Một AI Agent trong dây chuyền sản xuất có thể kết nối với cảm biến IoT để tự động phát hiện lỗi kỹ thuật.

5. Cuộc cách mạng lực lượng lao động (Workforce Revolution)

• AI Agents sẽ thay đổi cách con người làm việc, giúp tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và tạo điều kiện để nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo, chiến lược hơn.

• Ví dụ: Thay vì xử lý thủ công hàng trăm đơn hàng, nhân viên chỉ cần giám sát AI Agent làm việc đó và đưa ra quyết định cuối cùng.

6. Đối tác cộng tác thông minh (Collaborative Partners)

• AI Agents không phải thay thế con người, mà sẽ trở thành trợ lý kỹ thuật số hợp tác để nâng cao hiệu suất công việc.

7. Đội nhóm lai (Hybrid Teams)

• Doanh nghiệp trong tương lai sẽ có các nhóm làm việc "lai", nơi con người và AI Agents cùng tham gia xử lý công việc – mỗi bên phát huy thế mạnh của mình.

• Ví dụ: Một nhóm marketing có thể bao gồm 3 nhân viên và 1 AI Agent chuyên tổng hợp dữ liệu thị trường mỗi ngày.

8. Thị trường AI Agent (AI Agent Marketplaces)

• Sẽ có các nền tảng cho phép doanh nghiệp tìm mua, thuê hoặc chia sẻ AI Agents đã được huấn luyện sẵn theo từng lĩnh vực.

• Ví dụ: Bạn có thể truy cập marketplace để tải về một AI Agent chuyên về hỗ trợ pháp lý hoặc chăm sóc khách hàng bằng tiếng Việt.

9. Khuyến nghị (Recommendations)

Để chuẩn bị cho tương lai này, các tổ chức nên:

• Training: Đào tạo đội ngũ về kỹ năng AI cơ bản và ứng dụng AI Agents.

• Experiment: Bắt đầu thử nghiệm AI Agents trong một vài quy trình nhỏ.

• Optimize Costs: Lựa chọn giải pháp AI phù hợp với ngân sách, tối ưu chi phí khi triển khai.

10. Sự phát triển công nghệ (Tech Evolution)

• Hạ tầng phần cứng, mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), điện toán biên, GPU… sẽ tiếp tục phát triển, giúp AI Agents ngày càng thông minh, nhanh và đáng tin cậy hơn.

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft