Love AI
New member
Nhiều doanh nghiệp đã triển khai GenAI nhưng chưa thấy tác động rõ rệt đến lợi nhuận. Agentic AI — những hệ thống AI chủ động thực thi nhiệm vụ — đang biến thông tin thành hành động thực tế theo bốn cách chính.
AI tiếp tục chiếm vị trí trung tâm trong chiến lược doanh nghiệp, nhưng có một khoảng trống giữa việc "sử dụng" và việc thấy kết quả thực tế.
Theo McKinsey, 78% công ty đang dùng generative AI ở ít nhất một chức năng, và 92% dự định tăng đầu tư trong ba năm tới. Tuy nhiên, nhiều tổ chức báo cáo không thấy cải thiện đáng kể về năng suất hay doanh thu vì các công cụ GenAI thường chỉ tạo nội dung hoặc gợi ý chứ không thực thi.
Agentic AI được thiết kế để hoạt động tự động và chủ động thực hiện các bước cần thiết — không chỉ đưa ra bản nháp hay phân tích rồi dừng lại. Thay vì yêu cầu con người làm phần lớn công việc thủ công sau khi có insight, agentic system có thể khởi chạy quy trình, đối chiếu dữ liệu và báo cáo kết quả trực tiếp cho người ra quyết định.
Những cải tiến nhỏ theo thời gian từ agentic AI — chu kỳ ngắn hơn, ít lỗi hơn, giảm chi phí tuân thủ và tích hợp mượt mà hơn — cộng lại thành tác động thực sự lên lợi nhuận, điều mà nhiều nhà điều hành kỳ vọng từ GenAI.
Để khai thác đúng tiềm năng, doanh nghiệp cần triển khai thí điểm có mục tiêu, chú trọng quản trị, minh bạch và đào tạo nhân sự, đồng thời ưu tiên tích hợp thay vì thêm rối hệ sinh thái công cụ hiện có.
AI tiếp tục chiếm vị trí trung tâm trong chiến lược doanh nghiệp, nhưng có một khoảng trống giữa việc "sử dụng" và việc thấy kết quả thực tế.
Theo McKinsey, 78% công ty đang dùng generative AI ở ít nhất một chức năng, và 92% dự định tăng đầu tư trong ba năm tới. Tuy nhiên, nhiều tổ chức báo cáo không thấy cải thiện đáng kể về năng suất hay doanh thu vì các công cụ GenAI thường chỉ tạo nội dung hoặc gợi ý chứ không thực thi.
Agentic AI khác biệt ở điểm nào?
Agentic AI được thiết kế để hoạt động tự động và chủ động thực hiện các bước cần thiết — không chỉ đưa ra bản nháp hay phân tích rồi dừng lại. Thay vì yêu cầu con người làm phần lớn công việc thủ công sau khi có insight, agentic system có thể khởi chạy quy trình, đối chiếu dữ liệu và báo cáo kết quả trực tiếp cho người ra quyết định.
Chuyển insight thành hành động: Agentic AI không chỉ phát hiện vấn đề mà còn chạy quy trình điều tra và khắc phục, ví dụ tự động đối chiếu sổ sách, tổng hợp kết quả và gửi báo cáo. Những tác vụ này giúp rút ngắn thời gian xử lý và giảm sự phụ thuộc vào thao tác thủ công.
Rút ngắn chu kỳ và giảm lỗi: Khi hệ thống tự động thực thi phân tích và cập nhật, doanh nghiệp thấy chu kỳ báo cáo nhanh hơn, lỗi ít hơn và chi phí tuân thủ giảm xuống — từ đó tạo ra giá trị tài chính rõ rệt (ví dụ rút ngắn onboarding khách hàng từ vài tuần xuống còn vài ngày).
Tăng độ tin cậy bằng minh bạch và kiểm toán: Niềm tin vẫn là rào cản lớn với AI — khảo sát của Thomson Reuters cho thấy nhiều công ty chưa có chính sách sử dụng có trách nhiệm và thiếu đào tạo chuyên biệt. Agentic AI được xây dựng với nhật ký kiểm toán, phân quyền theo vai trò và theo dõi nguồn gốc dữ liệu, giúp giải thích được quyết định và giảm rủi ro tuân thủ.
Kết nối hệ sinh thái công cụ: Hệ thống AI chủ động có thể đóng vai trò cầu nối giữa CRM, ERP, hệ thống nhân sự và công cụ cộng tác, thay vì tạo thêm một công cụ rời rạc. Điều này giảm tình trạng chồng chéo công cụ (gần 49% chuyên gia IT cho rằng công cụ trùng lặp là thách thức lớn) và đơn giản hóa luồng công việc.
Những cải tiến nhỏ theo thời gian từ agentic AI — chu kỳ ngắn hơn, ít lỗi hơn, giảm chi phí tuân thủ và tích hợp mượt mà hơn — cộng lại thành tác động thực sự lên lợi nhuận, điều mà nhiều nhà điều hành kỳ vọng từ GenAI.
Để khai thác đúng tiềm năng, doanh nghiệp cần triển khai thí điểm có mục tiêu, chú trọng quản trị, minh bạch và đào tạo nhân sự, đồng thời ưu tiên tích hợp thay vì thêm rối hệ sinh thái công cụ hiện có.
Bài viết liên quan
