Thị Trường AI Agents: Cơ Hội, Chi Phí và Xu Hướng Ứng Dụng Trong Doanh Nghiệp

Cơ hội thị trường (Opportunities)

Thị trường AI Agents đang bùng nổ nhờ:

• Tăng trưởng AI tổng quát (GenAI): ChatGPT, Claude, Gemini đang tạo đà phát triển cho các ứng dụng tự động hoá thông minh.

• Tối ưu hoá vận hành doanh nghiệp: AI Agents có thể xử lý các tác vụ như lập kế hoạch sản xuất, chăm sóc khách hàng, kiểm soát chất lượng, phân tích dữ liệu...

• Giảm chi phí nhân sự và tăng tốc độ ra quyết định.

• Mở rộng khả năng cá nhân hoá trong trải nghiệm khách hàng.

Theo báo cáo của McKinsey, đến năm 2030, AI Agents có thể giúp tăng thêm 13 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu.

Chi phí (Cost)

Chi phí phát triển và triển khai AI Agents phụ thuộc vào nhiều yếu tố:

Tổng quan, chi phí đang giảm nhờ mã nguồn mở, mô hình mã hoá nhẹ, và nền tảng hỗ trợ no-code/low-code.

Mức độ áp dụng trong doanh nghiệp (Enterprise adoption)

Các doanh nghiệp đang tích cực thử nghiệm và triển khai AI Agents, đặc biệt trong các khâu như:

• Tự động hoá email, lịch trình, tạo báo cáo

• Tối ưu chuỗi cung ứng và sản xuất

• Phân tích dữ liệu người dùng, dự đoán hành vi

• Trả lời câu hỏi nội bộ (internal Q&A agents)

🔹 Công ty đi đầu: Microsoft, Google, Meta, SAP, ServiceNow, Nvidia, OpenAI
🔹 Thị trường SMB (doanh nghiệp vừa và nhỏ) cũng đang thử nghiệm qua các nền tảng như Zapier AI Agents, LangGraph, hay MultiOn.

Ứng dụng theo ngành

1. Nội dung & Marketing (Content)

• Tạo nội dung tự động (blog, email, bài quảng cáo)

• Tối ưu SEO, phân tích hành vi khách hàng

• Tương tác tự động với người dùng qua chatbot

Công cụ: Jasper, Copy.ai, Writer, AutoGPT

2. Y tế (Healthcare)

• Trợ lý chẩn đoán ban đầu

• Tổng hợp bệnh án, dữ liệu lâm sàng

• Tư vấn sức khoẻ tự động (phù hợp cho telehealth)

Thí dụ: Agent kiểm tra triệu chứng, tổng hợp dữ liệu bệnh nhân để gửi bác sĩ.

3. Công nghệ sinh học (Biotech)

• Tự động hoá quá trình tìm thuốc

• Sàng lọc dữ liệu thử nghiệm lâm sàng

• Hợp tác giữa các AI Agents mô phỏng phản ứng sinh học

Ví dụ: Agent đề xuất cấu trúc phân tử mới dựa trên dữ liệu protein.

4. Dịch vụ tài chính (Financial Services)

• Phân tích rủi ro đầu tư, đề xuất danh mục

• Phát hiện gian lận giao dịch

• Tạo báo cáo tài chính định kỳ tự động

Ví dụ: Agent đọc và tổng hợp báo cáo lợi nhuận để hỗ trợ phòng tài chính ra quyết định.

5. Phát triển phần mềm (Software Development)

• AI Agent đảm nhiệm vai trò Product Owner, Developer, Tester

• Tạo/tối ưu code, viết tài liệu kỹ thuật

• Quản lý backlog, tracking tiến độ

Ví dụ: Dự án MetaGPT mô phỏng cả đội làm sản phẩm: PM, Tech Lead, QA, Dev...

Tương lai của AI Agents

• Tích hợp sâu với hệ thống doanh nghiệp (ERP, CRM, Data Warehouse…)

• Khả năng tự học liên tục, nhớ ngữ cảnh, hiểu tổ chức

• Multi-Agent coordination: nhiều Agent phối hợp như một nhóm người thật

• Điều chỉnh hành vi theo văn hóa doanh nghiệp

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft