AI Agent đang từng bước chuyển từ công cụ hỗ trợ sang một thành phần tham gia trực tiếp vào hoạt động vận hành, đặt ra yêu cầu doanh nghiệp phải tái cấu trúc mô hình quản trị, phân quyền và kiểm soát trách nhiệm. Theo TS Lê Hùng Cường, Tổng giám đốc FPT Digital, trọng tâm của bài toán AI hiện nay không chỉ nằm ở năng lực công nghệ, mà còn ở việc thiết lập cơ chế chịu trách nhiệm phù hợp khi AI có khả năng tự hành động.
Tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI Agent) tham gia trực tiếp vào vận hành doanh nghiệp buộc lãnh đạo phải tổ chức lại mô hình quản trị, thay vì chỉ đầu tư thêm công cụ mới.
Cùng đầu tư vào AI, có doanh nghiệp chỉ giúp nhân viên làm việc nhanh hơn, trong khi doanh nghiệp khác rút ngắn đáng kể thời gian ra quyết định và thay đổi cách các phòng ban phối hợp. Theo quan sát của FPT Digital, khoảng cách này không nằm ở số lượng mô hình AI hay ngân sách đầu tư, mà ở cách doanh nghiệp nhìn nhận vai trò của AI: là một thành phần tham gia trực tiếp vào quá trình tạo ra giá trị hay chỉ là chuỗi công cụ hỗ trợ cá nhân.
TS Lê Hùng Cường, Tổng giám đốc FPT Digital, Tập đoàn FPT cho biết bài toán AI đang dịch chuyển từ ứng dụng công nghệ sang tái thiết kế mô hình quản trị. “Khi AI có thể hành động chứ không chỉ gợi ý, câu hỏi không còn là AI làm được gì, mà là ai chịu trách nhiệm khi AI hành động, và câu hỏi đó phải được trả lời trước khi triển khai, không phải sau sự cố đầu tiên”, TS Lê Hùng Cường nói.
AI làm việc xuyên phòng ban
Trong nhiều thập kỷ, mỗi khi công nghệ mới xuất hiện, doanh nghiệp thường hỏi nên ứng dụng thế nào để tăng hiệu quả. Phần mềm ERP (Enterprise Resource Planning – Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp) chuẩn hóa quy trình, phần mềm CRM (Customer Relationship Management) quản lý quan hệ khách hàng, còn Business Intelligence hỗ trợ phân tích dữ liệu. Tất cả đều dựa trên một tiền đề chung: con người vẫn trực tiếp thực hiện công việc, công nghệ chỉ hỗ trợ.
AI Agent đang phá vỡ tiền đề đó. Một hệ thống AI giờ đây có thể tiếp nhận mục tiêu, tự lập kế hoạch, phối hợp nhiều ứng dụng và thực hiện một phần quy trình nghiệp vụ vốn trước đây luôn cần con người. Tập đoàn nghiên cứu và tư vấn công nghệ thông tin Gartner có trụ sở tại Mỹ ước tính đến cuối năm 2026, khoảng 40% ứng dụng doanh nghiệp sẽ tích hợp AI Agent chuyên biệt theo tác vụ, so với mức dưới 5% chỉ một năm trước đó. Doanh nghiệp, vì thế đang có thêm một loại “lao động” mới tham gia trực tiếp vào chuỗi giá trị. Giới chuyên gia gọi đây là sự dịch chuyển từ AI công cụ (AI as a Tool) sang AI là một lực lượng tham gia trực tiếp (AI as a Workforce).
TS Lê Hùng Cường cho biết, khi khảo sát ở nhiều doanh nghiệp, ông nhận thấy AI vẫn được triển khai theo lối cũ của chuyển đổi số: mỗi phòng ban tự chọn công cụ cho nhu cầu riêng. Ví dụ, marketing dùng AI viết nội dung, kinh doanh dùng AI soạn đề xuất bán hàng, nhân sự dùng AI tuyển dụng. Cách làm này cải thiện năng suất nhưng giá trị dừng ở từng cá nhân, từng bộ phận, và quan trọng hơn: trách nhiệm vẫn rõ ràng vì AI chỉ gợi ý, con người vẫn là người quyết định cuối cùng.
Vấn đề xuất hiện khi AI Agent bắt đầu tự hành động thay vì chỉ gợi ý. Một tình huống điển hình ở các doanh nghiệp sản xuất, nơi quy trình phê duyệt vốn dĩ được thiết kế cho con người ra quyết định. Tại đây không có bước quy định: khi nào AI được phép tự điều chỉnh mà không cần xác nhận, và khi nào bắt buộc phải có người ký duyệt. Khi sự cố xảy ra, doanh nghiệp mới nhận ra khoảng trống này. Và giải pháp không phải là hạn chế quyền của AI, mà là phân tầng rõ mức độ rủi ro: những thay đổi dưới một ngưỡng nhất định để AI tự quyết nhằm giữ tốc độ phản ứng, còn lại bắt buộc qua phê duyệt con người.
Một tình huống tương tự cũng xuất hiện ở khối bán lẻ, nơi các quyết định như tung khuyến mại hay điều chuyển hàng hóa trước đây phải qua nhiều vòng trao đổi giữa kinh doanh, marketing, chuỗi cung ứng và tài chính, mất nhiều ngày làm việc. Khi AI Agent được trao quyền tự đề xuất và triển khai trong một ngân sách, biên độ giá đã duyệt trước, thời gian ra quyết định có thể rút ngắn đáng kể. Tuy nhiên, câu hỏi ban điều hành buộc phải trả lời trước khi triển khai là: nếu một chương trình do AI thực hiện gây lỗ vượt dự kiến, đó là rủi ro kinh doanh bình thường hay lỗi vận hành cần quy trách nhiệm? Nhiều doanh nghiệp đã chọn cách tách bạch ngay từ đầu, một loại quyết định AI được toàn quyền hành động trong giới hạn ngân sách, một loại bắt buộc có người phê duyệt vì mức rủi ro tài chính vượt ngưỡng.
Điểm chung của cả hai câu chuyện trên là AI không thay thế nhà quản lý, mà thay đổi bản chất công việc quản trị. Khi việc tổng hợp thông tin hay điều phối hoạt động thường nhật dần được tự động hóa, vai trò quản lý dịch chuyển từ giám sát vận hành sang thiết kế hệ thống, phát triển đội ngũ và xử lý các tình huống ngoại lệ.
AI thúc đẩy tái thiết kế mô hình vận hành
Khi AI len vào từng khâu vận hành, các câu hỏi quản trị bắt đầu xuất hiện: KPI nên tiếp tục thiết kế theo phòng ban hay theo toàn bộ chuỗi giá trị? Khi một quyết định có sự tham gia của AI, trách nhiệm cuối cùng thuộc về ai? Nếu AI có thể kết nối xuyên suốt kinh doanh, tài chính, sản xuất, mô hình tổ chức theo chức năng truyền thống còn tối ưu? Những câu hỏi này đều liên quan đến mô hình tổ chức, không chỉ là câu hỏi về công nghệ. Lợi thế cạnh tranh sẽ thuộc về doanh nghiệp nào trả lời được trước, chứ không phải doanh nghiệp sở hữu nhiều công cụ AI nhất.
Khảo sát CIO toàn cầu năm 2026 của Gartner cho thấy 17% tổ chức thực sự triển khai AI agent, trong khi hơn 60% dự kiến làm điều đó trong hai năm. Nhiều doanh nghiệp biết cần thay đổi nhưng không biết bắt đầu từ đâu. Đây cũng là lý do FPT đã giới thiệu khung trưởng thành AI CASAN từ 5 cấp độ, từ Curious (tò mò), Augmented (tăng cường) đến Standard (chuẩn hóa), Automatic (tự hành) và Native (bản địa) để lãnh đạo xác định vị trí hiện tại.
Tuy nhiên, theo TS Lê Hùng Cường, phần lớn doanh nghiệp không gặp khó khăn khi đánh giá mình đang ở cấp độ “trưởng thành AI” nào. Điều khiến họ lúng túng là sau đó họ vẫn chưa biết phải thay đổi cấu trúc tổ chức, quy trình hay vai trò con người như thế nào để tiến lên cấp độ tiếp theo.
Đây là khoảng trống mà FPT hướng tới giải quyết bằng CASAN Enterprise Operating System (CASAN OS) – mô hình vận hành chuyển mỗi cấp độ trưởng thành, thiết kế lại doanh nghiệp để con người, AI Agent, dữ liệu và quy trình phối hợp như một hệ thống thống nhất, thay vì để AI được triển khai rời rạc theo từng phòng ban.
“Điểm khó nhất của chuyển đổi AI không nằm ở việc triển khai thêm một AI Agent. Điểm khó nhất là nhiều quy trình doanh nghiệp hôm nay vẫn được thiết kế với giả định chỉ có con người tham gia thực hiện công việc”, TS Lê Hùng Cường nói. Ông cho rằng khi AI cũng tham gia thực hiện công việc, toàn bộ cách tổ chức doanh nghiệp cũng cần được xem lại.
Trong giai đoạn đầu, doanh nghiệp có thể tạo khác biệt nhờ triển khai AI sớm. Khi AI dần trở thành năng lực phổ cập, sở hữu công nghệ không còn là rào cản. Cái khó hơn là biến công nghệ đó thành một mô hình vận hành thực sự khác biệt với chi phí cận biên thấp hơn, quyết định nhanh hơn, quy mô mở rộng mà không cần tăng tương ứng nguồn lực con người. Đây mới là khác biệt kinh tế mà nhiều CEO đang theo đuổi.
“Điều quyết định khoảng cách cạnh tranh trong vài năm tới có thể không phải doanh nghiệp nào ứng dụng AI sớm hơn, mà là doanh nghiệp nào thiết kế lại mô hình vận hành xung quanh AI nhanh hơn. Bởi AI có thể mua được, nhưng năng lực tổ chức thì không”, TS Lê Hùng Cường kết luận.
