Làm thế nào để triển khai AI tác nhân hiệu quả

[Phi Vũ]

AI tác nhân (agentic AI) hứa hẹn thay đổi cách doanh nghiệp vận hành bằng khả năng suy nghĩ, lập kế hoạch và hành động tự động. Tuy nhiên nhiều tổ chức vẫn chưa đưa công nghệ này ra sản xuất do thiếu kiến trúc tích hợp, quản trị và nền tảng phù hợp.

Tiềm năng và khác biệt của AI tác nhân​

AI tác nhân không chỉ sinh nội dung như generative AI mà còn có thể hành động tự chủ để hoàn thành nhiệm vụ: từ giải quyết ticket hỗ trợ khách hàng đến quản lý tồn kho. Chúng có khả năng lý luận, học hỏi và phối hợp với hệ thống khác cùng con người để đạt mục tiêu kinh doanh.

Vấn đề đang ngăn cản triển khai​

Nhiều dự án AI vẫn dừng ở giai đoạn proof-of-concept vì xung đột với kiến trúc hiện có: hệ thống kế thừa, dữ liệu bị chia cắt, chu trình phát triển dài, và sự bùng nổ công cụ không được quản trị. Tự động hóa mà thiếu điều phối sẽ tạo ra sự hỗn loạn thay vì giá trị thực tế.

Yêu cầu kiến trúc và nền tảng thống nhất​

Để AI tác nhân phát huy hiệu quả, doanh nghiệp cần tích hợp chúng trực tiếp vào ứng dụng, hệ thống và luồng công việc hiện hữu. Một nền tảng thống nhất cho phép xây dựng, định vị dữ liệu (grounding), điều phối và giám sát quy trình đa tác nhân với cơ chế quản trị và bảo mật ở cấp doanh nghiệp.

Vấn đề vùng miền và quy định​

Tiến độ ứng dụng AI tác nhân ở châu Âu chậm hơn so với Bắc Mỹ và châu Á, phần vì khung quy định phức tạp như dự thảo EU AI Act, trình độ kỹ thuật khác nhau và thiếu khung phát triển đồng nhất. Điều này nhấn mạnh nhu cầu về nền tảng đáng tin cậy, có giám sát và an toàn khi đưa AI vào vận hành.

Vai trò của nền tảng low-code​

Nền tảng low-code cung cấp nền tảng composable cần thiết để kết nối AI với luồng công việc mà không phải viết tích hợp tùy chỉnh cho từng trường hợp. Với connector có sẵn, thành phần tái sử dụng và công cụ điều phối trực quan, đội ngũ IT có thể lắp ghép quy trình tác nhân đa hệ thống và quản trị toàn bộ qua một lớp điều khiển an toàn.

Ví dụ ứng dụng chuỗi cung ứng​

Trong chuỗi cung ứng, một tác nhân AI có thể phát hiện trì hoãn giao hàng, đánh giá tác động và tự động điều hướng lại lô hàng trong khi cập nhật thông tin cho khách hàng. Để đạt được điều này cần kiến trúc kết nối chặt chẽ giữa hệ thống CRM, ERP, quản lý kho và dữ liệu vận tải.

Kết luận​

Để biến AI tác nhân từ thử nghiệm thành lợi thế chiến lược, doanh nghiệp phải dừng cách tiếp cận cô lập và xây dựng nền tảng tích hợp, có quản trị và bảo mật. Lựa chọn nền tảng phù hợp — đặc biệt là những giải pháp low-code có khả năng kết nối và điều phối — sẽ là chìa khóa để khai thác trọn vẹn tiềm năng của AI tác nhân.

Nguồn: Techradar