Báo cáo “State of the Agentic AI Market Report 2025” của Information Services Group (ISG) cung cấp cái nhìn toàn diện về xu hướng, thách thức và cơ hội của công nghệ AI tự hành (Agentic AI) trong doanh nghiệp. Dưới đây là tóm tắt các nội dung chính, được trình bày bằng tiếng Việt để mang lại giá trị cho các nhà lãnh đạo và doanh nghiệp tại Việt Nam đang tìm hiểu về việc ứng dụng AI tự hành.
Lưu ý: Thuật ngữ “AI Tự hành (Agentic AI)” là bản dịch của tác giả nhằm truyền tải ý nghĩa của công nghệ AI có khả năng hành động tự chủ, định hướng mục tiêu.
1. AI Tự hành là gì?
AI tự hành đại diện cho bước tiến vượt bậc so với các hệ thống tự động hóa truyền thống và AI tạo sinh (Generative AI). Khác với AI tạo sinh, vốn tập trung vào việc trích xuất và tóm tắt thông tin, AI tự hành có khả năng:
- Tự chủ (Autonomy): Hành động mà không cần hướng dẫn liên tục.
- Định hướng mục tiêu (Goal Orientation): Tập trung vào việc đạt được các kết quả kinh doanh cụ thể.
- Nhận thức ngữ cảnh (Context Awareness): Phản ứng theo thời gian thực với các thay đổi trong môi trường và dữ liệu.
- Ra quyết định trong giới hạn (Bounded Decisioning): Hoạt động trong các khung rủi ro, chính sách và đạo đức.
- Tăng cường học hỏi (Evolving Behavior): Học hỏi từ kinh nghiệm để cải thiện hành động theo thời gian.
AI tự hành được chia thành bốn cấp độ: tác nhân đơn giản (simple agents), tác nhân dựa trên mô hình (model-based agents), tác nhân định hướng mục tiêu (goal-based agents), và tác nhân dựa trên tiện ích (utility-based agents), mỗi loại phù hợp với các ứng dụng khác nhau, từ xử lý hóa đơn đến tối ưu hóa lịch trình vận chuyển phức tạp.
2. Xu hướng thị trường AI Tự hành
- Ứng dụng phổ biến: Hiện tại, hơn 50% các ứng dụng AI tự hành tập trung vào lĩnh vực CNTT, trong khi các lĩnh vực như tiếp thị, bán hàng và tài chính mỗi lĩnh vực chiếm khoảng 10%. Về ngành nghề, 70% các trường hợp sử dụng tập trung vào ba ngành: ngân hàng, dịch vụ tài chính và bảo hiểm (BFSI), bán lẻ, và sản xuất.
- Từ AI tạo sinh đến AI tự hành: AI tạo sinh đặt nền tảng cho việc quản lý tri thức, trong khi AI tự hành mở rộng khả năng bằng cách thực hiện các hành động tự động với ít hoặc không cần can thiệp của con người.
- Tác nhân đơn giản chiếm ưu thế: Các tác nhân đơn giản và dựa trên mô hình hiện chiếm 43% các trường hợp sử dụng, mang lại giá trị nhanh chóng. Tuy nhiên, các tác nhân định hướng mục tiêu (ví dụ: tối ưu hóa lộ trình vận chuyển) sẽ trở thành trọng tâm khi doanh nghiệp giải quyết các vấn đề phức tạp hơn.
3. Thách thức khi triển khai AI Tự hành
- Dữ liệu rời rạc và chất lượng thấp: 38% tổ chức hợp tác với nhà cung cấp để cải thiện quản lý dữ liệu, nhưng hơn 50% vẫn gặp khó khăn với dữ liệu kế thừa (legacy data). Dữ liệu kém chất lượng là rào cản lớn khi mở rộng quy mô AI tự hành.
- Thiếu kỹ năng AI: Các tổ chức thiếu kỹ năng cần thiết để triển khai và quản lý AI, đặc biệt trong việc xây dựng các khung dữ liệu và quản trị.
- Sẵn sàng tổ chức: Nhiều doanh nghiệp chưa sẵn sàng để tái cấu trúc quy trình hoặc thay đổi mô hình vận hành để tận dụng tối đa AI tự hành, tương tự như những thách thức gặp phải trong thời kỳ đầu của xu hướng gia công (offshoring).
- Quản trị và giám sát con người (HITL): Chỉ 25% giải pháp cho phép tác nhân hoạt động độc lập, trong khi 45% vẫn yêu cầu con người giám sát. Việc xác định mức độ tự chủ và giám sát vẫn còn là thách thức.
4. Cơ hội và chiến lược triển khai
- Tăng tốc triển khai với giải pháp sẵn có: Các nhà cung cấp đang tập trung vào các giải pháp được xây dựng sẵn cho các quy trình cụ thể, giúp doanh nghiệp đạt được kết quả nhanh chóng. Đồng thời, họ cũng đầu tư vào các giải pháp đa tác nhân phức tạp để chuẩn bị cho tương lai.
- Tái định hình tổ chức: Để đạt được lợi tức đầu tư (ROI), doanh nghiệp cần:
- Tái thiết kế vai trò: Chuyển từ quản lý công việc sang quản lý kết quả, với con người đóng vai trò điều phối và giám sát.
- Tái cấu trúc quy trình: Chuyển từ quy trình tuyến tính sang các luồng công việc động, định hướng mục tiêu.
- Xây dựng khung quản trị: Thiết lập các cơ chế giám sát và phản hồi thích ứng để đảm bảo tuân thủ và hiệu quả.
- Dữ liệu là chìa khóa: AI tự hành yêu cầu một cách tiếp cận mới với dữ liệu, vượt qua kiến trúc medallion truyền thống. Các nhà cung cấp đang phát triển các trung tâm dữ liệu (data hubs) được thiết kế dành riêng cho tác nhân AI, giúp xử lý dữ liệu thô mà không phụ thuộc vào ngữ cảnh ứng dụng.
- Mục tiêu dài hạn: Ngoài hiệu quả chi phí, AI tự hành mang lại cơ hội tăng trưởng doanh thu bằng cách tái định hình sản phẩm, dịch vụ và mô hình kinh doanh. Trong 2-3 năm tới, trọng tâm sẽ chuyển từ tối ưu hóa chi phí sang thúc đẩy tăng trưởng.
5. Lộ trình triển khai AI Tự hành
- Bắt đầu nhỏ, mở rộng thông minh: Bắt đầu với các trường hợp sử dụng cụ thể như xử lý hóa đơn hoặc giải quyết sự cố CNTT, sau đó mở rộng sang các chức năng liên phòng ban.
- Xây dựng kiến trúc mô-đun: Cho phép tái sử dụng và kết hợp các tác nhân AI trong các luồng công việc khác nhau.
- Đo lường đúng chỉ số: Không chỉ tập trung vào hiệu quả, mà còn vào tốc độ ra quyết định, trải nghiệm khách hàng và sự linh hoạt trong kinh doanh.
- Chuyển đổi tổ chức: Chuẩn bị đội ngũ với các kỹ năng mới như quản lý tác nhân, thiết kế luồng công việc và quản trị AI. Thay đổi văn hóa doanh nghiệp để chấp nhận các hệ thống tự hành.
6. Tầm nhìn tương lai: Doanh nghiệp AI Tự hành
Doanh nghiệp AI tự hành lý tưởng sẽ:
- Phân phối quyết định một cách linh hoạt, được thực hiện ở nơi hiệu quả nhất.
- Nhúng AI vào các chuỗi giá trị, cho phép quy trình thích ứng liên tục dựa trên mục tiêu và ngữ cảnh.
- Định nghĩa lại vai trò con người, với các nhà quản lý trở thành “kiến trúc sư quyết định” và giám sát hiệu suất AI.
- Sử dụng kiến trúc mô-đun, tích hợp các dạng AI dự đoán, tạo sinh và tự hành.
- Nhúng quản trị vào thực thi AI với tính giải thích, logic leo thang và cơ chế xây dựng lòng tin.
Kết luận
AI tự hành không chỉ là một công nghệ, mà là một cách thức mới để vận hành doanh nghiệp. Để tận dụng tối đa tiềm năng của nó, các doanh nghiệp Việt Nam cần đầu tư vào dữ liệu, tái cấu trúc tổ chức và xây dựng khung quản trị phù hợp. Bắt đầu với các dự án nhỏ, đo lường đúng chỉ số và chuẩn bị cho một hành trình chuyển đổi dài hạn sẽ giúp doanh nghiệp không chỉ cải thiện hiệu quả mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên AI.
Báo cáo này cung cấp lộ trình rõ ràng cho các nhà lãnh đạo muốn triển khai AI tự hành, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sẵn sàng tổ chức và đổi mới dữ liệu để đạt được giá trị thực sự.
Nguồn: ISG State of the Agentic AI Market Report, 2025,
