Agentic AI là gì, ứng dụng Agentic AI trong doanh nghiệp: Xu hướng tất yếu trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo tự chủ

Theo báo cáo của PwC, AI có thể đóng góp 15,7 nghìn tỷ USD vào nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030 và trong đó, các hệ thống AI tự chủ sẽ đóng vai trò then chốt trong các ngành như tài chính, sản xuất, vận tải, và chăm sóc sức khỏe (PwC, 2023)⁽¹⁾

Vậy Agentic AI là gì? Nó khác gì so với AI truyền thống? Tại sao các doanh nghiệp cần quan tâm đến công nghệ này ngay từ bây giờ?

1. Agentic AI là gì? Sự khác biệt với AI truyền thống

Agentic AI (AI có tính chủ động) là một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tự đưa ra quyết định, lập kế hoạch và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu mà không cần sự can thiệp liên tục của con người. Đây là một bước tiến xa hơn so với AI truyền thống, vốn chỉ phản hồi theo yêu cầu mà không có khả năng tự chủ động hành động.

Agentic AI có khả năng:

• Tự động ra quyết định – Không chỉ phân tích dữ liệu mà còn có thể đưa ra quyết định dựa trên mục tiêu đã xác định.
• Học hỏi và thích nghi – Có thể tự cập nhật, điều chỉnh chiến lược và phản hồi dựa trên thay đổi của môi trường.
• Lập kế hoạch và thực thi – Không chỉ đưa ra gợi ý mà còn có thể thực hiện các hành động phù hợp để đạt mục tiêu.
• Tương tác với môi trường – Có khả năng phản hồi theo thời gian thực và điều chỉnh hành vi dựa trên dữ liệu mới.

So sánh AI truyền thống vs Generative AI vs Agentic AI

2. Công nghệ nền tảng của Agentic AI

Agentic AI (Trí tuệ nhân tạo có tính tác nhân) dựa trên một số công nghệ nền tảng quan trọng để có thể hoạt động một cách tự chủ, ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ phức tạp. Các công nghệ nền tảng bao gồm:

2.1. Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM – Large Language Models)

Các mô hình ngôn ngữ này Cho phép AI hiểu, xử lý và tạo ra văn bản giống con người, là nền tảng của các hệ thống AI agent có khả năng giao tiếp tự nhiên. Ví dụ: GPT-4, Claude, Gemini (Google DeepMind), Mistral, Llama (Meta)…

2.2. Lập kế hoạch và Ra quyết định tự động (Automated Planning & Decision Making)

Các thuật toán lập kế hoạch như Monte Carlo Tree Search (MCTS), Markov Decision Process (MDP), Reinforcement Learning (RL)… giúp AI agent xác định chiến lược, ưu tiên nhiệm vụ và phản ứng với môi trường thay đổi.

2.3. Học tăng cường (Reinforcement Learning – RL)

Mô hình học tăng cường giúp AI học cách ra quyết định thông qua thử và sai, tối ưu hóa hành vi dựa trên phản hồi từ môi trường. Tiên tiến hơn còn có Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) giúp AI phản hồi tốt hơn với con người.

2.4. Trí tuệ nhân tạo đa thể thức (Multimodal AI)

Hệ thống này giúp Agentic AI xử lý nhiều dạng dữ liệu như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video. Ví dụ: GPT-4V, Gemini 1.5, CLIP (OpenAI) có thể hiểu cả văn bản và hình ảnh.

2.5. Mạng nơ-ron bộ nhớ dài hạn (Long-Term Memory Neural Networks)

Gồm:

• Vector Database (Pinecone, Weaviate, FAISS) giúp lưu trữ và tìm kiếm thông tin theo ngữ cảnh.
• Transformer-based Memory Models giúp AI nhớ và áp dụng kiến thức trong thời gian dài.

2.6. Công nghệ Tác nhân điều phối (Orchestration Frameworks)

Các công nghệ như: LangChain, AutoGen, CrewAI giúp tạo và quản lý nhiều tác nhân AI làm việc cùng nhau, điều phối tác vụ, quản lý trí nhớ, giao tiếp với API bên ngoài.

2.7. Nhận thức môi trường & Tương tác động (Perception & Embodied AI)

• Computer Vision (YOLO, DINO, SAM của Meta) giúp AI nhận diện hình ảnh, video.
• Robotic Process Automation (RPA) như UiPath, akaBot để tự động hóa quy trình doanh nghiệp.

2.8. Hệ thống điều khiển AI đa tác nhân (Multi-Agent AI Systems)

Mô hình nhiều AI agents hoạt động đồng thời, có thể hợp tác hoặc cạnh tranh để giải quyết nhiệm vụ. Ứng dụng trong AI Swarm Intelligence, Game AI, Digital Twin.

3. Các ứng dụng của Agentic AI trong doanh nghiệp

Agentic AI (Trí tuệ nhân tạo có tính tác nhân) có thể tự động hóa quy trình, ra quyết định và tối ưu hóa hiệu suất trong nhiều lĩnh vực doanh nghiệp. Dưới đây là các cách doanh nghiệp có thể ứng dụng Agentic AI:

3.1. Quản lý và Tự động hóa Quy trình Doanh nghiệp (BPA – Business Process Automation)

• Agentic AI tự động quản lý quy trình nghiệp vụ: Agentic AI có thể xử lý các quy trình đòi hỏi nhiều bước, có sự tham gia của nhiều bộ phận mà không cần sự giám sát liên tục. Ví dụ: Tự động xét duyệt hợp đồng, giám sát tiến độ dự án, quản lý quy trình tuyển dụng.
• Tích hợp AI trong quản trị doanh nghiệp: AI có thể giao tiếp với nhiều hệ thống khác nhau để kết nối dữ liệu và tự động ra quyết định. Ví dụ: Agentic AI theo dõi KPI của các phòng ban, tự động đề xuất cải tiến quy trình làm việc.
• Lập kế hoạch kinh doanh & tối ưu tài nguyên: Agentic AI giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu, dự đoán xu hướng và tối ưu hóa chiến lược kinh doanh. Ví dụ: AI giúp retailer tối ưu quản lý kho hàng bằng cách dự báo lượng tồn kho phù hợp với nhu cầu.

3.2. Trợ lý AI Doanh nghiệp (AI-powered Virtual Assistants & Copilot)

• Trợ lý Agentic AI cho từng nhân viên: AI có thể đóng vai trò như trợ lý cá nhân ảo, giúp nhân viên tự động lập kế hoạch, tổng hợp báo cáo, nhắc lịch họp. Ví dụ: Agentic AI có thể soạn thảo email, lập kế hoạch dự án dựa trên thông tin đầu vào từ người dùng.
• Tối ưu hóa hiệu suất làm việc theo vai trò: AI hỗ trợ tài chính, nhân sự, marketing, sales bằng cách phân tích dữ liệu, tự động hóa báo cáo, gợi ý chiến lược. Ví dụ: Agentic AI có thể phân tích số liệu kinh doanh, đưa ra dự đoán xu hướng doanh thu theo từng tháng.
• Kết nối với hệ thống doanh nghiệp (ERP, CRM, HRM): Agentic AI có thể tích hợp với các hệ thống quản trị doanh nghiệp như SAP, Salesforce, Workday để hỗ trợ ra quyết định và tự động hóa tác vụ. Ví dụ: AI tự động cập nhật dữ liệu khách hàng vào CRM và gợi ý phương án tiếp cận khách hàng tiềm năng.

3.3. Dịch vụ Khách hàng & Hỗ trợ Tương tác Tự động

• Agentic AI hỗ trợ khách hàng đa kênh: AI có thể xử lý đồng thời các yêu cầu qua email, chat, điện thoại, mạng xã hội mà không cần sự can thiệp của con người. AI tự động phản hồi câu hỏi thường gặp, điều hướng khách hàng đến thông tin phù hợp.
• AI Agent trong Call Center: Agentic AI có thể tóm tắt nội dung cuộc gọi, phân tích cảm xúc khách hàng và đề xuất phản hồi. Ví dụ: AI hỗ trợ nhân viên tổng đài bằng cách đưa ra kịch bản xử lý tình huống dựa trên nội dung cuộc trò chuyện.
• Tự động hóa xử lý phản hồi khách hàng: Agentic AI có thể phân loại yêu cầu, ưu tiên xử lý khiếu nại quan trọng, đề xuất giải pháp phù hợp. Ví dụ: AI theo dõi lịch sử giao dịch và đề xuất chính sách ưu đãi phù hợp cho từng khách hàng.

3.4. Tối ưu hóa Chuỗi Cung Ứng & Logistics

• Agentic AI giám sát và điều phối chuỗi cung ứng: AI có thể dự báo nhu cầu, tối ưu hóa tồn kho và tự động điều phối nguồn hàng. Ví dụ: Agentic AI dự đoán lượng hàng cần nhập dựa trên xu hướng tiêu dùng.
• Tối ưu hóa quản lý kho vận & giao nhận: AI giúp điều phối phương tiện vận chuyển, theo dõi trạng thái đơn hàng theo thời gian thực. Ví dụ: AI xác định tuyến đường giao hàng tối ưu để tiết kiệm chi phí vận chuyển.
• Phát hiện rủi ro & đảm bảo chuỗi cung ứng hoạt động trơn tru: AI phân tích dữ liệu từ nhà cung cấp, thị trường, điều kiện thời tiết để đề xuất phương án thay thế khi có gián đoạn. Ví dụ: AI cảnh báo về tình trạng thiếu hụt nguyên liệu và đề xuất đối tác cung cấp thay thế.

3.5. Ứng dụng trong Tài Chính, Ngân Hàng & Bảo Hiểm

• Agentic AI phát hiện gian lận tài chính: AI có thể giám sát giao dịch theo thời gian thực, phát hiện các hành vi đáng ngờ và cảnh báo kịp thời. Ví dụ: AI phát hiện giao dịch bất thường trong tài khoản ngân hàng và yêu cầu xác minh từ khách hàng.
• Cá nhân hóa tư vấn tài chính & đầu tư:  Agentic AI có thể phân tích dữ liệu tài chính của khách hàng, đưa ra khuyến nghị đầu tư tối ưu. Ví dụ: AI theo dõi xu hướng thị trường và gợi ý danh mục đầu tư phù hợp với khẩu vị rủi ro của khách hàng.
• Tự động hóa quy trình bảo hiểm: AI hỗ trợ xác minh yêu cầu bồi thường, đánh giá mức độ rủi ro, tự động hóa các quy trình hành chính. Ví dụ: AI kiểm tra dữ liệu y tế và đưa ra quyết định bồi thường bảo hiểm nhanh chóng hơn.

3.6. Ứng dụng trong Sản Xuất & Công Nghiệp 4.0

• Agentic AI kiểm tra chất lượng sản phẩm: AI có thể phát hiện lỗi sản phẩm trong dây chuyền sản xuất bằng computer vision. Ví dụ: AI phân tích hình ảnh linh kiện điện tử để phát hiện sai sót ngay trên dây chuyền.
• Bảo trì dự đoán để giảm gián đoạn sản xuất: AI dự báo hỏng hóc thiết bị trước khi sự cố xảy ra, giúp giảm downtime. Ví dụ: AI theo dõi cảm biến máy móc và đề xuất lịch bảo trì phù hợp.
• Tối ưu hóa hiệu suất sản xuất: AI điều chỉnh quy trình sản xuất dựa trên nhu cầu thị trường, tối ưu hóa sử dụng nguyên liệu và năng lượng. Ví dụ: AI đề xuất thay đổi thông số kỹ thuật để giảm lãng phí vật liệu trong sản xuất.

4. Rủi ro và thách thức của Agentic AI

Dù tiềm năng rất lớn, nhưng việc ứng dụng AI tự chủ cũng đặt ra những thách thức nghiêm trọng:

4.1. Chi phí đầu tư cao

Chi phí đầu tư cao là một rủi ro lớn của Agentic AI, bao gồm chi phí nghiên cứu và phát triển (R&D), hạ tầng tính toán mạnh mẽ (GPU, đám mây), tích hợp vào hệ thống doanh nghiệp, đảm bảo an toàn và kiểm soát rủi ro, cũng như bảo trì và nâng cấp liên tục. Doanh nghiệp cần đầu tư lớn vào phần cứng, phần mềm, đội ngũ chuyên gia AI và các biện pháp giám sát để tránh rủi ro mất kiểm soát. Nếu không có chiến lược tối ưu, chi phí duy trì có thể vượt quá lợi ích mang lại, gây ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh.

4.2. Mất kiểm soát & ra quyết định sai lầm

Microsoft Tay Chatbot (2016): Microsoft đã ra mắt chatbot AI tên là Tay vào tháng 3 năm 2016. Tuy nhiên, chỉ sau 16 giờ hoạt động, Tay đã bị người dùng Twitter thao túng, dẫn đến việc bot này đăng tải các tweet mang tính phân biệt chủng tộc và xúc phạm. Microsoft buộc phải ngừng hoạt động của Tay để điều chỉnh và khắc phục.⁽²⁾

4.3. Vấn đề đạo đức & định kiến AI

Công cụ tuyển dụng AI của Amazon (2018): Amazon đã phát triển một công cụ tuyển dụng dựa trên AI nhằm tự động hóa quy trình tuyển dụng. Tuy nhiên, vào năm 2018, công ty phát hiện rằng hệ thống này có xu hướng ưu tiên các ứng viên nam cho các vị trí kỹ thuật, do được đào tạo trên dữ liệu hồ sơ chủ yếu từ nam giới. Kết quả là, công cụ này đã phân biệt đối xử với ứng viên nữ, dẫn đến việc Amazon phải ngừng sử dụng nó.⁽³⁾

4.4. An ninh mạng & quyền riêng tư

Lừa đảo bằng giọng nói Deepfake (2019): Vào năm 2019, giám đốc điều hành của một công ty năng lượng tại Anh đã bị lừa chuyển hơn 240.000 USD sau khi nhận cuộc gọi từ kẻ gian sử dụng công nghệ deepfake để giả giọng CEO của công ty mẹ. Sự giả mạo tinh vi này đã khiến nạn nhân tin tưởng và thực hiện giao dịch chuyển tiền theo yêu cầu.⁽⁴⁾

Những sự cố trên nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển và triển khai AI một cách cẩn trọng, đảm bảo tính đạo đức và an ninh để giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn.

Tương lai của Agentic AI – Hướng đi nào cho doanh nghiệp?

Agentic AI đang mở ra những tiềm năng đột phá cho doanh nghiệp, từ tự động hóa quy trình đến ra quyết định độc lập. Tuy nhiên, để tận dụng tối đa lợi ích mà AI chủ động mang lại, doanh nghiệp cần có chiến lược tiếp cận phù hợp. Việc đầu tư vào hạ tầng tính toán mạnh mẽ, phát triển cơ chế kiểm soát rủi ro và đào tạo nhân sự AI là những bước đi quan trọng.

Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần cân nhắc mô hình triển khai – từ tích hợp từng phần đến xây dựng hệ thống AI toàn diện – nhằm tối ưu chi phí và giảm thiểu rủi ro. Trong tương lai, sự kết hợp giữa Agentic AI và con người sẽ là yếu tố quyết định giúp doanh nghiệp tăng cường hiệu suất, thúc đẩy đổi mới và duy trì lợi thế cạnh tranh.

References:

1. VnEconomy. (2025, February 28). AI sẽ đóng góp thêm 15,7 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu.
2. Tufekci, Z. (2016, March 24). In 2016, Microsoft’s racist chatbot revealed the dangers of online conversation. IEEE Spectrum.
3. Hao, K. (2018, October 10). Amazon ditched AI recruitment software because it was biased against women. MIT Technology Review
4. Tuổi Trẻ. (2021, October 15). Tin tặc nhái giọng giám đốc, lừa lấy cắp 35 triệu USD