Từ Sinh Tạo đến Động Lực: Phân Tích Dòng Sóng AI Tiếp Theo và Sự Hiện Hình của Nó trong Tự Động Hóa Quy Trình Làm Việc Doanh Nghiệp

1.0 Tóm Tắt Hành Chính

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang trải qua một thay đổi lĩnh vực quan trọng, phát triển từ các hệ thống chủ yếu tạo ra nội dung đến những hệ thống có thể thực hiện các hành động tự chủ. Báo cáo này cung cấp một phân tích toàn diện về quá trình chuyển đổi này, kiểm tra các khả năng đã được thiết lập của AI Sinh Tạo, sức mạnh mới nổi của AI Động Lực và các ý nghĩa chiến lược đối với hoạt động của doanh nghiệp. Kết quả cốt lõi là mặc dù AI Sinh Tạo đã cách mạng hóa việc tạo nội dung và tổng hợp thông tin, AI Động Lực đại diện cho bước tiếp theo hợp lý, biến tiềm năng của AI thành hành động cụ thể, hướng đến mục tiêu và định nghĩa lại bối cảnh của tự động hóa quy trình kinh doanh.

AI Sinh Tạo, được hỗ trợ bởi các mô hình nền tảng và mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), xuất sắc trong việc tạo ra văn bản, hình ảnh, mã nguồn và các phương tiện truyền thông khác mới mẻ nhằm đáp ứng các gợi ý cụ thể của người dùng. Giá trị của nó nằm ở việc tăng cường sáng tạo và năng suất con người bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ rời rạc, tập trung vào nội dung. Sự chấp nhận rộng rãi của các công cụ này đang làm cho việc tạo nội dung cơ bản trở thành hàng hóa, nâng cao tầm quan trọng chiến lược của kỹ thuật gợi ý và giám sát con người.

Ngược lại, AI Động Lực giới thiệu một mức độ tự chủ mới. Các hệ thống này được định nghĩa bởi tính chủ động, khả năng thích ứng và hướng đến mục tiêu của chúng. Thay vì phản ứng với các gợi ý, các tác nhân AI được thiết kế để theo đuổi các mục tiêu cao cấp với ít can thiệp của con người nhất. Chúng hoạt động trên một vòng lặp liên tục của nhận thức, lý luận, lập kế hoạch, thực hiện và học hỏi, cho phép chúng quản lý các quy trình làm việc phức tạp, nhiều bước trên các nền tảng kỹ thuật số khác nhau. Kiến trúc của các hệ thống này thường liên quan đến việc điều phối nhiều tác nhân chuyên biệt, những tác nhân này cộng tác để đạt được các mục tiêu kinh doanh tổng thể. Điều này đánh dấu một chuyển dịch từ AI như một công cụ sang AI như một lực lượng lao động kỹ thuật số.

Một phân tích quan trọng cho thấy rằng AI Động Lực không phải là một sự thay thế cho AI Sinh Tạo mà là một quá trình phát triển xây dựng trên nền tảng đó, sử dụng LLMs như một động cơ lý luận cốt lõi. Tuy nhiên, sự khác biệt đang mờ dần khi các sản phẩm thương mại ngày càng kết hợp các khả năng từ cả hai lĩnh vực. Một nghiên cứu trường hợp chi tiết về SeaMeet của Seasalt.ai, được quảng bá như “Cô-pilot Họp Động Lực”, minh họa xu hướng này. Mặc dù các chức năng cốt lõi của nó là sinh tạo (phiên âm, tóm tắt), quy trình làm việc dựa trên email để tạo tài liệu theo dõi đại diện cho một “khả năng tiền động lực” — một tự động hóa phức tạp, được kích hoạt bởi con người, báo hiệu một chuyển động thị trường rộng hơn hướng đến việc đưa các tính năng giống như tác nhân vào các sản phẩm.

Đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, yêu cầu chiến lược là haifold: tận dụng AI Sinh Tạo để tăng năng suất ngay lập tức trong khi đồng thời bắt đầu các thí nghiệm chiến lược với AI Động Lực để tái thiết kế các quy trình kinh doanh cốt lõi cho một kỷ nguyên tự động hóa mới. Sự chấp nhận thành công phụ thuộc vào việc thiết lập sẵn sàng dữ liệu, cấu trúc an ninh và quản lý mạnh mẽ,以及 nhận thức rõ ràng về các cân nhắc đạo đức vốn có trong việc triển khai các hệ thống tự chủ. Đường đi của công nghệ này chỉ ra một tương lai nơi một hệ sinh thái cộng tác của con người và các tác nhân AI thúc đẩy hiệu suất, đổi mới và tạo giá trị cho doanh nghiệp.

2.0 Cách Cách Mạng Sinh Tạo: AI Là Nhà Tạo Nội Dung

Sự lan rộng gần đây và nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo vào các ứng dụng kinh doanh và tiêu dùng chính thống chủ yếu được gắn liền với sự兴起 của AI Sinh Tạo. Lĩnh vực con của AI này đã thu hút sự chú ý của công chúng và giải phóng năng suất đáng kể bằng cách trang bị cho máy móc khả năng tạo ra nội dung ban đầu. Hiểu rõ cơ chế, khả năng và giới hạn của lĩnh vực này là điều cần thiết để đặt nền tảng cho bước nhảy tiếp theo đến các hệ thống động lực tự chủ.

2.1 Xác Định Lĩnh Vực: Cơ Chế Tạo Ra

Trí tuệ nhân tạo sinh tạo là một loại AI sử dụng mô hình học máy để tạo ra nội dung mới, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video hoặc các dạng dữ liệu khác, nhằm đáp ứng đầu vào của người dùng.1 Không giống như các hệ thống AI truyền thống được thiết kế để dự đoán hoặc phân loại, hoặc các công cụ tìm kiếm tìm và tuyển chọn thông tin hiện có, các mô hình sinh tạo tạo ra các đầu ra hoàn toàn mới.2 Chúng đạt được điều này bằng cách được đào tạo trên tập dữ liệu khổng lồ của nội dung do con người tạo ra. Thông qua quá trình đào tạo này, các mô hình học được các mô hình, cấu trúc và mối quan hệ cơ bản trong dữ liệu. Chức năng cốt lõi của chúng là xác suất; chúng dự đoán phần tử có khả năng xảy ra tiếp theo trong một dãy — có thể là một từ trong một câu, một pixel trong một hình ảnh hoặc một nốt nhạc trong một bản sáng tác — để xây dựng một kết quả mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh.2

Cơ sở công nghệ cho Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh hiện đại dựa trên các kiến trúc được gọi là mô hình nền tảng (FMs) và, cụ thể hơn, mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).4 FMs là các mô hình học máy lớn được huấn luyện trước trên một loạt rộng dữ liệu tổng quát và không được gán nhãn, khiến chúng có khả năng thực hiện nhiều loại nhiệm vụ khác nhau ngay từ đầu.4 LLMs, chẳng hạn như loạt mô hình Generative Pre-trained Transformer (GPT) của OpenAI, là một lớp FMs tập trung đặc biệt vào các nhiệm vụ dựa trên ngôn ngữ như tóm tắt, tạo văn bản, phân loại và trò chuyện mở.4

Quy mô và phức tạp của các mô hình này đại diện cho một bước nhảy vĩ đại so với các phiên bản trước đó. Các dạng sớm của trí tuệ nhân tạo Tạo sinh, chẳng hạn như chuỗi Markov được phát triển hơn một thế kỷ trước, cũng có thể thực hiện dự đoán từ tiếp theo nhưng bị giới hạn bởi khả năng không thể xem xét bối cảnh rộng hơn ngoài một vài từ trước đó.5 Ngược lại, các LLMs hiện đại như ChatGPT được xây dựng với hàng tỷ tham số và được huấn luyện trên một phần đáng kể của internet công khai, cho phép chúng nắm bắt các mối phụ thuộc phức tạp, sắc thái và mẫu thống kê trong ngôn ngữ. Quy mô to lớn này cho phép chúng tạo ra văn bản hợp lý, phức tạp và giống như con người, vượt xa các chức năng tự động hoàn thành đơn giản.5 Mô hình tương tác cơ bản vẫn là phản ứng: hệ thống chờ đợi một lời nhắc cụ thể từ người dùng sau đó tạo ra nội dung để phản hồi.6

Sự lan rộng của các công cụ mạnh mẽ và dễ tiếp cận này đang thay đổi cơ bản bản chất của công việc liên quan đến nội dung. Khi Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh có khả năng tạo ra nội dung cơ bản chất lượng cao theo yêu cầu, giá trị kinh tế đang chuyển ra khỏi hành động thủ công tạo ra bản thân nội dung. Thay vào đó, giá trị ngày càng được tìm thấy trong hướng dẫn chiến lược cung cấp cho AI. Khả năng tạo ra một lời nhắc chính xác, giàu ngữ cảnh thu hút đầu ra mong muốn - một kỹ năng thường được gọi là “kỹ thuật tạo lời nhắc” - đang trở thành một năng lực quan trọng. Sự động lực này định hình lại vai trò con người từ một nhà sáng tạo thuần túy thành một giám đốc sáng tạo, chiến lược gia và biên tập viên, người tận dụng AI như một công cụ tăng cường mạnh mẽ. Công nghệ không chỉ thay thế effort con người mà đang tạo ra một lớp hợp tác mới nơi chất lượng đầu vào chiến lược của con người trực tiếp quyết định chất lượng đầu ra của AI.

2.2 Khả năng cốt lõi và Ứng dụng: Một cuộc khảo sát về Bộ công cụ Tạo sinh

Các ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh trải rộng qua nhiều lĩnh vực, phản ánh tính linh hoạt của các mô hình nền tảng cơ bản. Các công cụ này đang được tích hợp vào các quy trình làm việc trên các ngành công nghiệp để tăng năng suất, hỗ trợ các nhiệm vụ sáng tạo và tự động hóa giao tiếp.4 Một cuộc khảo sát về khả năng cốt lõi của nó cho thấy một bộ công cụ toàn diện cho công việc kiến thức hiện đại.

Một ứng dụng chính và được chấp nhận rộng rãi là tạo văn bản. Các mô hình Tạo sinh có thể tạo ra một loạt rộng rãi nội dung viết, từ soạn email chuyên nghiệp, văn bản quảng cáo, báo cáo kỹ thuật đến tạo ra các tác phẩm sáng tạo như thơ và truyện.2 Khả năng này mở rộng đến
tóm tắt và tổng hợp nội dung, nơi AI có thể rút gọn các tài liệu dài, bài báo nghiên cứu hoặc cuộc trò chuyện thành các tóm tắt ngắn gọn và dễ hiểu, cho phép người dùng nhanh chóng nắm bắt thông tin chính từ khối lượng lớn dữ liệu không có cấu trúc.2

Ngoài văn bản, Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh đã đạt được tiến bộ đáng kể trong việc tạo đa phương tiện. Các công cụ như DALL-E 3, Midjourney và Stable Diffusion có thể tạo ra hình ảnh và tác phẩm nghệ thuật gốc, chất lượng cao từ các mô tả văn bản đơn giản.8 Điều này mở rộng đến video và âm thanh, nơi các mô hình mới nổi có thể tạo ra hoạt hình hoặc tổng hợp giọng nói tự nhiên cho các ứng dụng như trợ lý ảo và đọc sách nói.8

Trong lĩnh vực phát triển phần mềm, Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh đang đóng vai trò là trợ lý mạnh mẽ cho các lập trình viên. Các nền tảng như GitHub Copilot tích hợp trực tiếp vào các môi trường phát triển để gợi ý các đoạn mã, hoàn thành hàm, dịch giữa các ngôn ngữ lập trình và giúp sửa lỗi mã hiện có.2 Điều này đẩy nhanh vòng đời phát triển và cho phép các kỹ sư tập trung vào các vấn đề kiến trúc cấp cao hơn.10

Một ứng dụng phức tạp khác là tạo dữ liệu tổng hợp. Các mô hình Tạo sinh có thể tạo ra dữ liệu mới, nhân tạo mô phỏng các đặc tính thống kê của một tập dữ liệu thực tế. Dữ liệu tổng hợp này có giá trị không thể đo lường cho việc huấn luyện các mô hình học máy khác, đặc biệt là trong các lĩnh vực nơi dữ liệu thực tế hiếm có, nhạy cảm hoặc tốn kém để thu thập, chẳng hạn như y tế hoặc tài chính.4

Cảnh quan thương mại được lấp đầy bởi nhiều ứng dụng nổi tiếng đã mang các khả năng này đến với hàng triệu người dùng. Những ứng dụng này bao gồm AI trò chuyện như ChatGPT và Gemini, trợ lý viết văn như Grammarly, và các giải pháp tích hợp như Microsoft Copilot và Adobe Firefly, những which nhúng các tính năng tạo ra vào các bộ công cụ năng suất hiện có.9 Giá trị kinh doanh tổng thể của các công cụ này nằm ở khả năng nâng cao năng suất và thúc đẩy đổi mới bằng cách tự động hóa việc tạo ra nội dung và tối ưu hóa các nhiệm vụ cụ thể, được điều khiển bởi đầu vào.4

3.0 Bước Nhảy Agentic: Từ Tạo Ra Nội Dung đến Hành Động Tự Chủ

Mặc dù AI Tạo Ra (Generative AI) đại diện cho một cuộc cách mạng trong việc tạo ra nội dung, ranh giới tiếp theo trong trí tuệ nhân tạo được xác định bởi một sự chuyển đổi từ tạo ra đến hành động. AI Agentic đánh dấu quá trình tiến hóa này, giới thiệu các hệ thống được thiết kế không chỉ để phản hồi, mà còn để hành động một cách tự chủ để đạt được các mục tiêu phức tạp. Bước nhảy hướng đến tính tự chủ này hứa hẹn sẽ mở khóa một cấp độ năng suất mới và thay đổi bản chất cơ bản của tự động hóa quy trình kinh doanh.

3.1 Xuất Hiện Của Hệ Thống Tự Chủ: Xác Định Lý Do Hành Động

AI Agentic là một dạng trí tuệ nhân tạo tiên tiến tập trung vào việc phát triển các hệ thống tự chủ có khả năng ra quyết định và thực hiện các nhiệm vụ với sự can thiệp của con người tối thiểu.13 Thuật ngữ “agentic” bắt nguồn từ khái niệm về lý do hành động (agency)—khả năng của một hệ thống để hành động một cách tự chủ và có mục đích trong môi trường của nó để đạt được một tập hợp các mục tiêu được xác định trước.15 Điều này đối lập rõ ràng với AI truyền thống, bao gồm AI Tạo Ra, vốn bản chất là phản ứng. Một mô hình tạo ra chờ đợi một gợi ý và tuân theo một luồng làm việc được định nghĩa trước để tạo ra một đầu ra; một hệ thống agentic, sau khi được cung cấp một mục tiêu cấp cao, có thể chủ động xây dựng và thực hiện một kế hoạch để đạt được mục tiêu đó.7

Sự khác biệt cốt lõi nằm ở quá trình chuyển đổi từ mô hình yêu cầu-phản hồi sang mô hình hướng đến mục tiêu. Một hệ thống agentic không đơn giản là tuân theo các hướng dẫn từng bước. Thay vào đó, nó có khả năng chia một mục tiêu phức tạp thành một dãy các nhiệm vụ con nhỏ hơn, dễ quản lý và theo đuổi chúng một cách tự chủ.17 Tính chất chủ động này cho phép nó dự đoán nhu cầu, xác định các vấn đề tiềm ẩn, và chủ động giải quyết các vấn đề trước khi chúng leo thang, một khả năng vượt xa phạm vi của các hệ thống phản ứng.15

3.2 Cấu Trúc của Một Agent AI: Vòng Lặp Hoạt Động

Chức năng của AI Agentic được xây dựng trên một tập các đặc điểm chính cho phép hành vi tự chủ của nó. Các hệ thống này được thiết kế để:

Chủ Động & Tự Chủ: Chúng không chờ đợi các lệnh rõ ràng cho mỗi hành động. Thay vào đó, chúng hoạt động với một mức độ tự chủ để thực hiện các nhiệm vụ mà không cần giám sát liên tục từ con người, cho phép chúng quản lý các mục tiêu dài hạn và các vấn đề đa bước.15
Có Khả Năng Tinh Hóa: Một đặc điểm quan trọng là khả năng học từ các tương tác và thích ứng với môi trường thay đổi. Chúng có thể điều chỉnh chiến lược và hành động theo thời gian thực dựa trên thông tin mới hoặc phản hồi, khiến chúng phù hợp cho các tình huống động態 và không thể dự đoán.12
Hướng Đến Mục Tiêu: Các agent AI được thiết kế rõ ràng để đạt được các mục tiêu cụ thể. Chúng lý luận về các bước cần thiết để đạt được mục tiêu và xây dựng chiến lược để làm như vậy.14
Lý Luận & Lập Kế Hoạch: Ở trung tâm của một hệ thống agentic là một động cơ lý luận, thường là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ. LLM đóng vai trò như “bộ não” của agent, cho phép nó phân tích dữ liệu, hiểu bối cảnh, xây dựng các giải pháp tiềm năng, và lập kế hoạch hành động.14

Hoạt động của một agent AI có thể được hiểu như một quá trình liên tục, tuần hoàn. Vòng lặp này cho phép agent tương tác thông minh với môi trường và cải thiện hiệu suất của mình theo thời gian 16:

Nhận Thức: Agent bắt đầu bằng cách thu thập dữ liệu từ môi trường của mình. Dữ liệu này có thể đến từ các nguồn khác nhau, bao gồm API, cơ sở dữ liệu, cảm biến, hoặc tương tác trực tiếp với người dùng.
Lý Luận: Dữ liệu thu thập được sau đó được xử lý để trích xuất các insight có ý nghĩa. Sử dụng các khả năng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, agent giải thích thông tin, phát hiện các mẫu, và hiểu bối cảnh rộng hơn.
Lập Quyết Định: Dựa trên lý luận và các mục tiêu được định nghĩa trước, agent đánh giá nhiều hành động có thể. Nó chọn lộ trình hành động tối ưu dựa trên các yếu tố như hiệu suất, xác suất thành công, và kết quả dự đoán.
Thực Hiện: Agent thực hiện hành động được chọn. Điều này thường liên quan đến tương tác với các hệ thống bên ngoài bằng cách gọi API, thao tác dữ liệu, hoặc giao tiếp với người dùng.
Học Tập và Tinh Hóa: Sau khi thực hiện, agent đánh giá kết quả. Phản hồi này được sử dụng để tinh chỉnh các mô hình nội bộ và cải thiện quá trình ra quyết định trong tương lai, thường thông qua các kỹ thuật như học tăng cường (reinforcement learning).

Khung hoạt động này biến đổi tiềm năng thô của các mô hình nền tảng thành hành động thực tế, hướng đến mục tiêu. Mặc dù một LLM cung cấp trí tuệ cốt lõi cho lý luận và hiểu biết, nhưng chính khung agentic—các thành phần cho lập kế hoạch, sử dụng công cụ, trí nhớ và tương tác với môi trường—mà cho phép trí tuệ này được áp dụng cho các nhiệm vụ trong thế giới thực. Mối quan hệ này tương tự như mối quan hệ giữa hệ điều hành của máy tính và phần mềm ứng dụng của nó. LLM là hệ điều hành mạnh mẽ cung cấp các khả năng cơ bản, trong khi hệ thống agentic là lớp ứng dụng tận dụng các khả năng này để thực hiện các chức năng cụ thể, có giá trị cho người dùng, vượt xa giao diện trò chuyện đơn giản.

3.3 Sức mạnh của Sự hợp tác: Orchestration và Hệ thống đa tác nhân

Độ phức tạp của các vấn đề kinh doanh trong thế giới thực thường đòi hỏi một tập hợp các kỹ năng và kiến thức lĩnh vực đa dạng. Để giải quyết vấn đề này, các hệ thống agentic tiên tiến thường được thiết kế như các hệ thống đa tác nhân, nơi nhiều tác nhân AI được chuyên hóa cao hợp tác để đạt được một mục tiêu chung.15 Ví dụ, trong bối cảnh dịch vụ tài chính, một tác nhân có thể chuyên về tuân thủ quy định, một tác nhân khác chuyên về phát hiện gian lận, và tác nhân thứ ba chuyên về tối ưu hóa danh mục đầu tư. Các tác nhân này phối hợp các hoạt động của mình, chia sẻ insights, và chuyển giao nhiệm vụ khi cần thiết để cung cấp một giải pháp toàn diện vượt quá khả năng của một tác nhân tổng quát duy nhất.15

Mô hình hợp tác này đòi hỏi một chức năng quan trọng được gọi là orchestration. Orchestration là quản lý và phối hợp tổng thể các tác nhân AI và hệ thống khác nhau trong một hệ sinh thái.16 Nền tảng orchestration chịu trách nhiệm tự động hóa các luồng làm việc, theo dõi tiến độ hướng đến mục tiêu, quản lý phân bổ tài nguyên và xử lý lỗi. Nó đảm bảo rằng các tác nhân riêng lẻ làm việc cùng nhau một cách hài hòa và hiệu quả. Điều này làm rõ sự khác biệt giữa “tác nhân AI”, có thể được xem như một công cụ hoặc chuyên gia cá nhân, và “Agentic AI”, đề cập đến hệ thống phối hợp quản lý các tác nhân này để đạt được các mục tiêu rộng hơn, phức tạp hơn.14 Các nền tảng công nghệ như Amazon Bedrock và Google’s Vertex AI Agent Builder đang được phát triển để cung cấp cơ sở hạ tầng cho việc xây dựng và orchestrate các hệ thống đa tác nhân phức tạp này, báo hiệu một thay đổi kiến trúc đáng kể trong phát triển AI từ các mô hình đơn thể sang lực lượng lao động kỹ thuật số hợp tác.14

4.0 Khung So sánh: Hệ thống Tạo sinh vs. Agentic

Hiểu được sự khác biệt và mối quan hệ giữa Generative AI và Agentic AI là rất quan trọng cho bất kỳ tổ chức nào muốn phát triển một chiến lược AI nhất quán. Mặc dù cả hai đều tận dụng các công nghệ cơ bản tương tự, nhưng mục đích, mô hình tương tác và phạm vi hoạt động của chúng khác nhau về bản chất. Agentic AI không phải là đối thủ cạnh tranh của Generative AI mà là một tiến hóa chức năng xây dựng trên các khả năng của nó để chuyển từ tạo nội dung sang thực hiện nhiệm vụ.

4.1 Lời nhắc phản ứng vs. Mục tiêu chủ động: Sự khác biệt cốt lõi

Sự khác biệt cơ bản nhất giữa hai mô hình nằm ở thái độ hoạt động của chúng: Generative AI là phản ứng, trong khi Agentic AI là chủ động.7 Hệ thống tạo sinh được thiết kế để tạo nội dung như phản ứng trực tiếp với lời nhắc cụ thể của người dùng. Nó là một công cụ thụ động chờ đợi hướng dẫn.17 Ngược lại, hệ thống agentic được thiết kế để hành động theo đuổi một mục tiêu cao cấp. Nó là một người tham gia tích cực chủ động dựa trên các mục tiêu của mình và nhận thức về môi trường.15

Sự khác biệt này có thể được làm rõ với một ví dụ thực tế. Generative AI tương tự như một chuyên gia có kỹ năng cao, chẳng hạn như một nhà văn bản hoặc nhà thiết kế đồ họa. Người ta cung cấp cho chuyên gia này một tóm tắt chi tiết (“viết một bài blog 500 từ về chủ đề X với giọng điệu chuyên nghiệp”), và họ thực hiện nhiệm vụ cụ thể đó. Tuy nhiên, họ sẽ không tự quyết định rằng cần một bài blog, nghiên cứu chủ đề mà không được yêu cầu, hoặc lên lịch xuất bản.6 Mặt khác, Agentic AI tương tự như một quản lý dự án tự chủ. Người ta đưa cho quản lý này một mục tiêu cao cấp (“tăng cường tương tác với đối tượng độc giả mục tiêu trong quý này”). Sau đó, quản lý agentic sẽ tự lập kế hoạch, có thể bao gồm ủy thác một loạt bài blog (một nhiệm vụ nó sẽ ủy thác cho mô hình tạo sinh), lên lịch cập nhật mạng xã hội, phân tích dữ liệu tương tác, và điều chỉnh chiến lược dựa trên hiệu suất, tất cả không cần hướng dẫn từng bước cho mỗi hành động.7

Sự khác biệt trong chức năng này ảnh hưởng trực tiếp đến bản chất của tương tác con người. Với Generative AI, người dùng “trong vòng lặp”, cung cấp hướng dẫn liên tục và ra quyết định ở mỗi giai đoạn của quá trình. Đối với Agentic AI, người dùng “trên vòng lặp”, thiết lập các mục tiêu tổng thể và cung cấp giám sát, nhưng chủ yếu can thiệp để xử lý ngoại lệ hoặc cung cấp hướng dẫn chiến lược khi tác nhân gặp tình huống vượt quá chương trình của mình.

4.2 Mối Quan Hệ Đồng Sinh: Tiến Hóa, Không Phải Cách Mạng

Điều quan trọng cần nhận ra là AI Agentic không thay thế AI Tạo Ra; thay vào đó, nó mở rộng khả năng của AI Tạo Ra trong một mối quan hệ đồng sinh.16 Hệ thống Agentic dựa vào các mô hình tạo ra, cụ thể là LLM, như là đơn vị xử lý trung tâm hoặc “bộ não” của chúng.14 LLM cung cấp các chức năng nhận thức quan trọng như lý luận, hiểu ngôn ngữ và lập kế hoạch, cho phép tác nhân giải thích mục tiêu, phân tích tình huống và xây dựng chiến lược.

Một ví dụ rõ ràng minh họa sự phối hợp này. Một nhân viên bán hàng có thể sử dụng một công cụ AI Tạo Ra thuần túy bằng cách gợi ý nó: “Viết một email theo dõi lịch sự cho Maria Wang về đề xuất của chúng tôi.” AI sẽ tạo ra văn bản, nhưng sau đó nhân viên bán hàng cần sao chép thủ công nó vào ứng dụng email, tìm thông tin liên lạc của Maria, gửi email và sau đó cập nhật hệ thống quản lý mối quan hệ khách hàng (CRM) của họ. Đây là một loạt các nhiệm vụ riêng biệt, do con người điều khiển được tăng cường bởi AI.7

Một hệ thống agentic sẽ xử lý cùng một mục tiêu theo cách khác. Nhân viên bán hàng sẽ thiết lập một quy tắc hoặc mục tiêu cấp cao, chẳng hạn như: “Đối với bất kỳ lead được đánh dấu ‘Cần theo dõi’, gửi email theo dõi sau hai ngày làm việc.” Hệ thống agentic sau đó sẽ tự động thực hiện một quy trình làm việc nhiều bước. Nó sẽ giám sát CRM để tìm trigger, chờ thời gian được chỉ định, truy xuất thông tin chi tiết của Maria từ CRM, sử dụng mô hình tạo ra để soạn một email cá nhân hóa, gửi email thông qua một cuộc gọi API và cuối cùng, cập nhật CRM để ghi lại hành động. Trong quy trình làm việc này, AI Tạo Ra là một thành phần quan trọng—một công cụ mà tác nhân sử dụng để hoàn thành một bước của kế hoạch tự chủ rộng hơn của nó.7

Mối quan hệ này làm nổi bật rằng ranh giới giữa hai khái niệm này đang ngày càng mờ dần trong các ứng dụng thương mại. Sự khác biệt lý thuyết giữa việc tạo ra nội dung phản ứng và việc đạt được mục tiêu chủ động là rõ ràng, nhưng trong thực tế, các sản phẩm đang xuất hiện chiếm vị trí trung gian. Các công cụ tạo ra tiên tiến như ChatGPT đang tích hợp các tính năng như “gọi hàm”, cho phép chúng tương tác với các công cụ bên ngoài và thực hiện các hành động đơn giản, được liên kết, do đó thể hiện các hành vi agentic mới xuất hiện.2 Ngược lại, các hệ thống agentic cơ bản phụ thuộc vào khả năng tạo ra để có trí tuệ cốt lõi.14 Sự hội tụ này cho thấy rằng thị trường đang phát triển không như một lựa chọn nhị phân giữa hai công nghệ khác nhau, mà như một dải các khả năng AI. Điều này tạo ra một thách thức cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, những người phải nhìn xa hơn các nhãn hiệu tiếp thị để đánh giá chính xác mức độ tự chủ và trí tuệ thực sự của một sản phẩm cụ thể.

4.3 Bảng 1: AI Tạo Ra vs. AI Agentic - So Sánh Theo Tính Năng

Bảng sau cung cấp một so sánh ngắn gọn, theo cấp độ tính năng để tóm tắt các điểm khác biệt chính giữa các mô hình AI Tạo Ra và AI Agentic.

Khía cạnh	AI Tạo Ra (Người Tạo Nội Dung)	AI Agentic (Người Thực Hiện Tự Chủ)	Các Đoạn Hỗ Trợ
Chức Năng Chính	Tạo ra nội dung mới (văn bản, hình ảnh, mã code) dựa trên các mẫu đã học.	Thực hiện và đạt được các mục tiêu cấp cao bằng cách thực hiện các nhiệm vụ nhiều bước.	2
Mô Hình Tương Tác	Phản ứng: Phản hồi lại các gợi ý cụ thể, trực tiếp từ người dùng.	Chủ động: Lấy lại sáng kiến dựa trên mục tiêu và dữ liệu môi trường.	7
Mức Độ Tự Chủ	Thấp (Con Người Trong Vòng Lặp): Yêu cầu hướng dẫn từng bước từ con người cho mỗi đầu ra.	Cao (Con Người Trên Vòng Lặp): Hoạt động độc lập với giám sát từ con người cho các trường hợp ngoại lệ.	6
Phương Pháp Nhập Dữ Liệu	Gợi Ý Cụ Thể: “Viết một email về X.”	Mục Tiêu Cấp Cao: “Quản lý việc theo dõi cho tất cả các lead bán hàng mới.”	7
Phạm Vi Công Việc	Nhiệm Vụ Hẹp, Được Xác Định: Tạo nội dung, tóm tắt, dịch thuật.	Quy Trình Lớn, Phức Tạp: Tự động hóa quy trình, giải quyết vấn đề, quản lý hệ thống.	19
Cơ Chế Cốt L lõi	Nhận Diện Mẫu & Dự Đoán: Dự đoán mục tiếp theo trong một dãy.	Vòng Lặp Nhận Thức-Lý Luận-Hành Động: Cảm知, lập kế hoạch, quyết định, thực hiện và học hỏi.	2
Tích Hợp Công Cụ	Hạn Chế: Có thể được tích hợp như một tính năng trong một ứng dụng lớn hơn.	Rộng Rãi: Được thiết kế ban đầu để gọi các công cụ bên ngoài, API và các hệ thống khác để thực hiện hành động.	14
Sự Tương Tự Trong Doanh Nghiệp	Một chuyên gia hoặc trợ lý có kỹ năng cao (ví dụ: một nhà soạn thảo, một lập trình viên, một nhà nghiên cứu).	Một quản lý dự án tự chủ hoặc một nhân viên kỹ thuật số.	6

5.0 Doanh Nghiệp Agentic: Biến Đổi Các Ngành Nghề Với Quy Trình Làm Việc Tự Chủ

Hứa hẹn lý thuyết của AI Agentic đang nhanh chóng chuyển thành các ứng dụng thực tế, sẵn sàng định nghĩa lại hiệu suất hoạt động và năng lực chiến lược trên nhiều ngành công nghiệp. Bằng cách tự động hóa không chỉ các nhiệm vụ đơn giản mà còn các quy trình từ đầu đến cuối phức tạp, các hệ thống agentic đang tạo ra một mô hình mới về năng suất doanh nghiệp. Điều này đại diện cho một bước tiến quan trọng so với các công nghệ tự động hóa trước đây, tăng cường tiềm năng con người thay vì chỉ thay thế lao động thủ công.

5.1 Phân tích tác động qua các lĩnh vực

Tính linh hoạt của AI Agentic, xuất phát từ khả năng lý luận, lập kế hoạch và tương tác với các hệ thống kỹ thuật số, cho phép nó được ứng dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực phụ thuộc vào xử lý thông tin phức tạp và ra quyết định.

Dịch vụ khách hàng: AI Agentic đang biến đổi hỗ trợ khách hàng từ các chatbot dựa trên kịch bản, phản ứng sang các tác nhân dịch vụ chủ động. Các hệ thống này có thể quản lý tự động các yêu cầu của khách hàng, truy cập cơ sở kiến thức để giải quyết các vấn đề phức tạp, xử lý hoàn tiền hoặc trả hàng, và cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa qua nhiều kênh, chỉ chuyển giao cho nhân viên con người các tương tác nhạy cảm hoặc đòi hỏi sự đồng cảm nhất.14
Tài chính và ngân hàng: Trong lĩnh vực tài chính tốn nhiều dữ liệu, các tác nhân AI được triển khai để tự động hóa phát hiện gian lận bằng cách giám sát các giao dịch theo thời gian thực và hành động chặn các hoạt động đáng ngờ. Chúng cũng có thể thực hiện đánh giá rủi ro liên tục, quản lý danh mục đầu tư dựa trên điều kiện thị trường và chiến lược được xác định trước, và đảm bảo tuân thủ quy định bằng cách giám sát các thay đổi trong luật pháp và cập nhật các chính sách nội bộ tương ứng.14
Y tế: Tác động tiềm năng trong y tế là sâu sắc. Các hệ thống agentic có thể hỗ trợ bác sĩ bằng cách phân tích hồ sơ y tế, bài báo nghiên cứu và dữ liệu thử nghiệm lâm sàng để giúp trong chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị. Chúng cũng có thể được sử dụng để giám sát bệnh nhân chủ động, sử dụng dữ liệu từ thiết bị đeo được để phát hiện dấu hiệu sớm của các vấn đề sức khỏe và cảnh báo đội ngũ chăm sóc, hoặc thậm chí tự động lên lịch hẹn tái khám.14
Chuỗi cung ứng và logistics: AI Agentic có thể tạo ra các chuỗi cung ứng mạnh mẽ và hiệu quả. Bằng cách phân tích dữ liệu từ bán hàng, tồn kho, thời tiết và vận chuyển, các hệ thống này có thể dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa logistics, và chủ động điều hướng lại các lô hàng để tránh trễ hẹn, đồng thời giảm thiểu chi phí và giám sát con người.14
Phát triển phần mềm và hoạt động IT: Ngoài việc tạo mã đơn giản, các tác nhân AI có thể tự động hóa toàn bộ chu kỳ phát triển phần mềm, bao gồm sửa lỗi, kiểm tra và triển khai. Trong quản lý dịch vụ IT, các tác nhân có thể vượt ra ngoài vai trò là bot trợ giúp đơn giản để giải quyết tự động các phiếu IT phức tạp, khắc phục sự cố mạng và quản lý cung cấp phần mềm.14
Nhân sự: Các phòng nhân sự có thể tận dụng các quy trình agentic để tự động hóa các quy trình tốn thời gian như lọc hồ sơ, nơi các tác nhân có thể phân tích và đánh giá ứng viên theo tiêu chí công việc. Chúng cũng có thể xử lý việc lên lịch phỏng vấn bằng cách phối hợp lịch giữa ứng viên và quản lý tuyển dụng, và quản lý quá trình nhập việc và lương nhân viên.25

Tác động thực sự và dài hạn của các ứng dụng này có thể vượt ra ngoài việc tự động hóa các nhiệm vụ hiện có. Sự ra đời của các tác nhân tự động cho phép suy nghĩ cơ bản về cách thiết kế các quy trình kinh doanh. Các quy trình trước đây bị giới hạn bởi tốc độ và năng lực ra quyết định của con người có thể được thiết kế lại để trở nên động态, phản hồi nhanh và dựa trên dữ liệu. Ví dụ, thay vì một tác nhân chỉ báo cáo một sự gián đoạn chuỗi cung ứng tiềm năng để con người xem xét, một hệ thống agentic hoàn chỉnh có thể tự động mô hình hóa tác động tài chính của sự gián đoạn, đánh giá các tuyến vận chuyển thay thế, đàm phán các điều khoản mới với nhà vận chuyển thông qua API, cập nhật hệ thống kế hoạch tài nguyên doanh nghiệp (ERP) với kế hoạch mới, và thông báo cho tất cả các bên liên quan theo thời gian thực. Đây không chỉ là tự động hóa nhiệm vụ; đây là một sự biến đổi hoàn toàn của quy trình kinh doanh bản thân, mang lại mức độ linh hoạt và khả năng phục hồi hoạt động mà trước đây không thể đạt được.

5.2 Định nghĩa lại năng suất: Vượt ra ngoài Tự động hóa Quy trình Robot (RPA)

Sự phát triển của tự động hóa agentic đánh dấu một bước tiến quan trọng so với các công nghệ tự động hóa truyền thống như Tự động hóa Quy trình Robot (RPA). RPA đã rất hiệu quả trong việc tự động hóa các nhiệm vụ có cấu trúc, lặp lại và dựa trên quy tắc, chẳng hạn như nhập dữ liệu hoặc xử lý hóa đơn. Tuy nhiên, nó thường gặp khó khăn khi đối mặt với dữ liệu không có cấu trúc hoặc thay đổi trong các ứng dụng hoặc quy trình cơ bản.7 Ví dụ, bot cạo màn hình có thể dễ dàng bị hỏng nếu giao diện người dùng của trang web mục tiêu được cập nhật.7

AI Tác Nhân đã khắc phục những hạn chế này. Bằng cách tận dụng khả năng lý luận của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), các tác nhân AI có thể hiểu bối cảnh, xử lý sự mơ hồ và thích ứng với những thay đổi trong môi trường của chúng. Điều này cho phép chúng tự động hóa một loạt công việc rộng lớn hơn nhiều, bao gồm cả các quy trình phức tạp, từ đầu đến cuối liên quan đến dữ liệu không có cấu trúc và quá trình ra quyết định động.17 Điều này đại diện cho một sự chuyển đổi từ việc tự động hóa các nhiệm vụ “robot” đơn giản sang việc tự động hóa các quy trình “nhận thức”.

Quan trọng hơn, làn sóng tự động hóa mới này được hiểu tốt nhất như một dạng tăng cường con người.17 Mục tiêu không phải là thay thế các công nhân người mà là nâng cao khả năng và năng suất của họ. Bằng cách ủy thác các nhiệm vụ phức tạp, tốn thời gian và lặp lại cho các tác nhân AI, các nhân viên người được giải phóng để tập trung vào các hoạt động đòi hỏi kỹ năng độc đáo của con người: tư duy chiến lược, giải quyết vấn đề sáng tạo, thương lượng phức tạp và xây dựng mối quan hệ giữa người với người.17 Sự hợp tác giữa con người và các tác nhân AI hứa hẹn sẽ mở rộng khả năng của tổ chức trong việc giải quyết các thách thức phức tạp, thúc đẩy đổi mới và mang lại kết quả có chất lượng cao hơn. Ý nghĩa của xu hướng này được nhấn mạnh bởi các dự báo thị trường, với Gartner dự đoán rằng đến năm 2028, một phần ba trong tất cả phần mềm doanh nghiệp sẽ bao gồm các khả năng AI Tác Nhân, và ít nhất 15% các quyết định kinh doanh hàng ngày sẽ được đưa ra một cách tự động bởi các tác nhân AI.19

6.0 Trường Hợp Nghiên Cứu: Phân Tích “Tác Nhân Hỗ Trợ Hội Nghị” - SeaMeet của Seasalt.ai

Để đặt thảo luận lý thuyết về AI Tác Nhân vào một ví dụ thương mại thực tế, phần này cung cấp phân tích chi tiết về SeaMeet, một sản phẩm của Seasalt.ai. Bằng cách kiểm tra các tính năng, chiến lược tiếp thị và vị trí chiến lược của nó, chúng ta có thể phân tích cách khái niệm “tác nhân” được giải thích và triển khai trong thị trường hiện tại, tiết lộ một thực tế phức tạp nằm giữa khả năng tạo sinh thuần túy và tính tự chủ hoàn toàn.

6.1 Tổng Quan Sản Phẩm và Các Khả Năng Tạo Tạo Cốt Lõi

SeaMeet được quảng bá như một trợ lý hội nghị AI hoặc “copilot” được thiết kế để nâng cao năng suất cho cá nhân và đội nhóm.31 Các tính năng cơ bản của nó tập trung vào xử lý nội dung của các buổi hội nghị. Hệ thống tích hợp với các nền tảng hội nghị video phổ biến như Google Meet và Microsoft Teams, và cũng có thể xử lý các tệp âm thanh được tải lên từ các buổi hội nghị trực tiếp.31

Các chức năng cốt lõi của sản phẩm là:

Phiên Âm Thời Gian Thực: SeaMeet cung cấp phiên âm thời gian thực có độ chính xác cao cho các cuộc trò chuyện trong hội nghị, kèm theo việc xác định người nói và dấu thời gian.31
Tóm Tắt Trí Tuệ: Sau buổi hội nghị, hệ thống tự động tạo ra các tóm tắt trí tuệ ghi lại các chủ đề và cuộc thảo luận chính.31
Phát Hiện Các Công Việc Cần Thực Hiện: AI phân tích bản phiên âm để tự động xác định và liệt kê các nhiệm vụ có thể thực hiện hoặc các mục “cần làm” đã được thảo luận.31

Những tính năng chính này là các ứng dụng rõ ràng của AI Tạo Tạo. Hệ thống sử dụng các mô hình chuyển đổi âm thanh thành văn bản phức tạp để tạo ra bản phiên âm (tạo văn bản từ âm thanh) và sau đó sử dụng các LLM để tổng hợp bản phiên âm này thành một dạng mới, gọn gàng (tóm tắt) và phân loại các tuyên bố nhất định như các công việc cần thực hiện. Các đánh giá từ người dùng liên tục nhấn mạnh giá trị của các khả năng tạo sinh này, lưu ý rằng chúng loại bỏ nhu cầu ghi chép thủ công và cung cấp một cách dễ dàng để theo dõi trách nhiệm, do đó giải quyết một vấn đề đau đớn lớn cho nhiều chuyên gia.34

6.2 Phân Tích Đề Xuất “Tác Nhân”: Quy Trình Dựa Trên Email

SeaMeet tạo ra sự khác biệt trong thị trường bằng cách định danh mình như “Tác Nhân Hỗ Trợ Hội Nghị”.32 Lý do cho tuyên bố này dường như dựa trên một tính năng cụ thể, sáng tạo: một quy trình dựa trên email được thiết kế để tự động hóa các nhiệm vụ sau hội nghị. Sau khi buổi hội nghị kết thúc, SeaMeet gửi tóm tắt được tạo ra cho người dùng qua email. Người dùng sau đó có thể trả lời trực tiếp email này với các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên như “viết một email theo dõi cho khách hàng”, “tạo một Tuyên Bố Công Việc (SOW) dựa trên cuộc thảo luận của chúng ta” hoặc “tạo một báo cáo cho các bên liên quan”.32 Hệ thống sau đó xử lý yêu cầu này và trả về tài liệu được định dạng chuyên nghiệp, sẵn sàng để gửi.

Một đánh giá nghiêm ngặt quy trình này so với định nghĩa nghiêm ngặt của AI Tác Nhân được thiết lập trước đó trong báo cáo này tiết lộ một bức tranh phức tạp. Mặc dù tính năng này đại diện cho một dạng tự động hóa quy trình mạnh mẽ và phức tạp, nhưng nó không thể hiện được tính tự chủ thực sự, được điều khiển bởi mục tiêu. Các hành động của hệ thống hoàn toàn là tác động phản ứng; nó chờ một lệnh cụ thể, do con người khởi động qua email trước khi hành động. Đây là một nhiệm vụ nối tiếp—kết hợp tóm tắt ban đầu với một gợi ý mới từ người dùng để tạo ra tài liệu tiếp theo—nhưng nó không tác động chủ động.

Một hệ thống thực sự có tính năng tác nhân, ngược lại, có thể được giao một mục tiêu cấp cao như “quản lý quá trình nhập môn cho dự án khách hàng mới này”. Dựa trên nội dung của buổi họp ban đầu, nó có thể tự động nhận ra nhu cầu về SOW một cách độc lập, soạn thảo nó mà không cần được chỉ định rõ ràng, và thậm chí có thể gửi nó đi để xin phê duyệt nội bộ. Luồng làm việc của SeaMeet, mặc dù rất hiệu quả, vẫn phụ thuộc vào con người “trong vòng lặp”, kích hoạt mỗi hành động chính sau cuộc họp. Việc thiếu tài liệu công khai chi tiết các tính năng phân công hoặc hoàn thành nhiệm vụ tự động càng củng cố thêm đánh giá rằng hệ thống hoạt động như một trợ lý nâng cao, được điều khiển bởi lệnh chứ không phải là một tác nhân hoàn toàn tự chủ.33

6.3 Bối cảnh chiến lược: SeaMeet trong hệ sinh thái rộng lớn hơn của Seasalt.ai

Để hiểu đầy đủ vị trí của SeaMeet, nó phải được xem xét trong khung chiến lược lớn hơn của công ty mẹ là Seasalt.ai. Được thành lập vào năm 2020, Seasalt.ai định vị mình như một nền tảng trung tâm liên lạc và tự động hóa AI tất cả trong một, chủ yếu nhắm đến doanh nghiệp nhỏ và trung bình (SMBs).22 Bộ sản phẩm rộng lớn hơn của công ty được thiết kế để tự động hóa một loạt các giao tiếp kinh doanh và luồng làm việc vận hành. Điều này bao gồm voicebot và chatbot được hỗ trợ bởi AI để hỗ trợ khách hàng 24/7, lập lịch hẹn tự động, xác định và định tuyến khách hàng tiềm năng,以及 quản lý giao tiếp đa kênh (ví dụ: WhatsApp, SMS, giọng nói) từ một hộp thư thống nhất.22

Trong hệ sinh thái này, SeaMeet đóng vai trò như một thành phần quan trọng tập trung vào trí tuệ cuộc họp nội bộ và đối mặt với khách hàng. Nó bổ sung cho các công cụ tự động hóa giao tiếp bên ngoài của công ty bằng cách bắt giữ và tổ chức dữ liệu có giá trị được tạo ra trong các cuộc họp. Điều này tương thích với sứ mệnh tổng thể của công ty là cung cấp các giải pháp tự động hóa AI từ đầu đến cuối, dễ tiếp cận cho thị trường SMB, một phân khúc có thể thiếu nguồn lực để xây dựng hoặc tích hợp các hệ thống cấp doanh nghiệp phức tạp hơn.38

6.4 Vị trí trên thị trường: Điểm khác biệt “Proto-Agentic”

Quyết định tiếp thị SeaMeet như “tác nhân” là một bước di chuyển có chủ đích và chiến lược. Trong một thị trường đông đúc của các công cụ phiên âm và tóm tắt cuộc họp, nhãn “tác nhân” đóng vai trò như một điểm khác biệt mạnh mẽ. Nó gửi tín hiệu đến khách hàng tiềm năng rằng sản phẩm mang lại các khả năng vượt quá AI Tạo ra tiêu chuẩn, khai thác niềm hứng khởi ngày càng tăng trong ngành về các hệ thống tự chủ.

Một phân loại chính xác hơn cho loại công cụ này có thể là “proto-agentic” hoặc “agent-assisted”. Các hệ thống này đại diện cho một bước trung gian trên dải phổ giữa các công cụ thuần túy tạo ra và các tác nhân hoàn toàn tự chủ. Chúng xuất sắc trong việc tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước nhưng vẫn cần một kích hoạt từ con người để bắt đầu luồng làm việc. Vị trí này cho phép Seasalt.ai đề xuất một vị trí tiên tiến về công nghệ mà không cần phải phát triển một hệ thống có các khả năng chủ động, tìm kiếm mục tiêu đầy đủ.

Trường hợp nghiên cứu này phơi bày một xu hướng rộng hơn trong việc thương mại hóa AI. Khi các khái niệm mới, mạnh mẽ như “tác nhân” nhận được sự ủng hộ, ngôn ngữ tiếp thị thường đi trước sự trưởng thành hoàn toàn của công nghệ. Các công ty đang chọn dùng thuật ngữ này một cách chiến lược để định hình nhận thức về sản phẩm của họ và thu hút sự chú ý của thị trường. Đối với các nhà lãnh đạo kinh doanh và các nhà đánh giá công nghệ, điều này nhấn mạnh tầm quan trọng quan trọng của việc phát triển một hiểu biết tinh vi về các khái niệm này. Không còn đủ để chấp nhận các tuyên bố tiếp thị một cách bề ngoài nữa; thay vào đó, cần phải phân tích sâu hơn về mô hình vận hành thực tế của sản phẩm—mức độ chủ động, khả năng thích ứng và định hướng mục tiêu—để đưa ra các quyết định mua sắm và chiến lược có cơ sở.

7.0 Yếu tố chiến lược và triển vọng tương lai

Sự tiến hóa từ AI Tạo ra đến AI Tác nhân không chỉ là một tiến bộ công nghệ tăng dần; nó tượng trưng cho một thay đổi cơ bản trong cách doanh nghiệp có thể tận dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra giá trị. Quy trình chuyển đổi này yêu cầu một phản ứng chiến lược chủ động và được xem xét kỹ lưỡng từ các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Đi qua ranh giới mới này cần một hiểu biết rõ ràng về các cơ hội tức thời, một kế hoạch cho việc áp dụng chiến lược, và một cách tiếp cận cẩn thận với các rủi ro và cân nhắc đạo đức liên quan.

7.1 Đề xuất cho việc áp dụng: Đi qua ranh giới AI mới

Đối với các tổ chức muốn tận dụng sức mạnh của khung cảnh AI đang phát triển này, một cách tiếp cận thực tế, hai góc độ được đề xuất.

Đầu tiên, các doanh nghiệp nên chấp nhận và mở rộng việc sử dụng AI Tạo ra ngay bây giờ để đạt được lợi ích năng suất tức thời và có thể chứng minh. Công nghệ này đủ trưởng thành và dễ tiếp cận để được triển khai trên các chức năng khác nhau nhằm tự động hóa việc tạo nội dung, tăng tốc nghiên cứu và tổng hợp dữ liệu, và hỗ trợ trong phát triển phần mềm.4 Điều này không chỉ mang lại ROI ngắn hạn mà còn giúp xây dựng một nền văn hóa “sẵn sàng cho AI” cơ bản trong tổ chức, làm cho nhân viên quen thuộc với sự hợp tác giữa con người và AI.

Thứ hai, các nhà lãnh đạo phải bắt đầu thử nghiệm chiến lược với Agentic AI. Quá trình này nên bắt đầu bằng việc xác định các quy trình kinh doanh có định nghĩa rõ ràng, tác động lớn và phù hợp để tự động hóa bởi một tác nhân tự trị hoặc bán tự trị. Các trường hợp sử dụng sớm trong các lĩnh vực như quản lý dịch vụ IT, giải quyết vé hỗ trợ khách hàng hoặc giám sát chuỗi cung ứng có thể đóng vai trò như các chương trình thí điểm có giá trị để xây dựng chuyên môn nội bộ và chứng minh tiềm năng của các luồng làm việc có tính tác nhân.17

Việc triển khai thành công của bất kỳ mô hình nào, nhưng đặc biệt là Agentic AI, phụ thuộc vào một số điều kiện tiên quyết quan trọng:

Sẵn sàng dữ liệu: Các tác nhân AI chỉ có hiệu quả như dữ liệu mà chúng có thể truy cập và xử lý. Các tổ chức phải đầu tư vào việc tạo ra một cơ sở hạ tầng dữ liệu doanh nghiệp sạch sẽ, được quản lý tốt và dễ truy cập. Cơ sở dữ liệu “sẵn sàng AI” này là cần thiết để cho phép các tác nhân đưa ra các quyết định chính xác, nhận thức bối cảnh.30
An ninh và quản trị: Quyền lực của Agentic AI liên quan trực tiếp đến việc tích hợp sâu với các hệ thống doanh nghiệp và quyền truy cập vào dữ liệu nhạy cảm của nó. Điều này tạo ra các rủi ro an ninh và quyền riêng tư sâu sắc.20 Các giao thức an ninh mạnh mẽ, kiểm soát truy cập và dấu vết kiểm tra minh bạch không phải là tùy chọn mà là các yêu cầu cơ bản. Một mô hình quản trị “người trong vòng lặp” (human-on-the-loop) với các biện pháp bảo vệ và giám sát rõ ràng là cần thiết để giảm thiểu rủi ro và đảm bảo rằng các tác nhân hoạt động đáng tin cậy và an toàn.15
Các yếu tố đạo đức: Các tác nhân AI hoạt động dựa trên các thuật toán và dữ liệu; chúng không có sự hiểu biết bẩm sinh về các giá trị, đạo đức hoặc luân lý của con người. Điều này tạo ra một rủi ro lớn về các hậu quả không mong muốn, đặc biệt là trong các lĩnh vực có rủi ro cao như y tế, tài chính hoặc thực thi pháp luật.20 Các tổ chức phải chủ động thiết kế và kiểm tra các hệ thống tác nhân của họ về sự công bằng, thành kiến (bias) và sự phù hợp với các giá trị con người để đảm bảo rằng chúng hoạt động không chỉ hiệu quả mà còn có trách nhiệm.

7.2 Đường đi của Tác nhân AI: Tương Lai

Sự phát triển của Agentic AI vẫn ở giai đoạn đầu, nhưng đường đi của nó hướng đến một tương lai của các hệ thống tự trị ngày càng phức tạp và tích hợp. Sự tập trung hiện tại vào các tác nhân đơn lẻ hoặc nhóm nhỏ giải quyết các luồng làm việc cụ thể có khả năng phát triển thành các hệ thống đa tác nhân quy mô lớn, phi tập trung. Trong tầm nhìn tương lai này, các tác nhân khác nhau với các chuyên môn đa dạng—một số do doanh nghiệp sở hữu, một số do đối tác, một số do cá nhân—sẽ cộng tác trong một môi trường kỹ thuật số chung để giải quyết các vấn đề phức tạp, động態 cao.40

Quá trình tiến bộ công nghệ này sẽ có ảnh hưởng sâu sắc đến bản chất của công việc và cấu trúc của các tổ chức. Như World Economic Forum đã nhấn mạnh, các vai trò nhấn mạnh vào việc ra quyết định phức tạp, giải quyết vấn đề và giám sát chiến lược đang trở nên ngày càng quan trọng trong nền kinh tế toàn cầu.41 Sự兴起 của các hệ thống tác nhân sẽ đẩy nhanh xu hướng này, tự động hóa phần lớn “hệ thống ống dẫn” nhận thức của doanh nghiệp hiện đại và nâng cao vai trò của con người lên vai trò chiến lược, sáng tạo và quản trị.

Cuối cùng, quá trình chuyển đổi từ các hệ thống tạo sinh sang các hệ thống tác nhân đánh dấu một thời điểm then chốt trong quá trình tiến hóa của quan hệ đối tác giữa con người và máy tính. Nó đang di chuyển AI từ một công cụ mà chúng ta hướng dẫn thành một cộng tác viên mà chúng ta trao quyền. Đối với các doanh nghiệp thành công trong việc điều hướng sự chuyển đổi này, phần thưởng sẽ là một mức độ linh hoạt hoạt động, khả năng phục hồi và đổi mới mới, mở đường cho một tương lai được định nghĩa bởi sự tích hợp liền mạch giữa trí tuệ con người và máy móc.

Tài liệu tham khảo

en.wikipedia.org, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_artificial_intelligence
Generative AI là gì? - Trung tâm Giáo dục và Học tập của Đại học, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://teaching.pitt.edu/resources/what-is-generative-ai/
Generative Artificial Intelligence | NNLM, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.nnlm.gov/guides/data-thesaurus/generative-artificial-intelligence
Generative AI là gì? - Giải thích Gen AI - AWS - Cập nhật 2025, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://aws.amazon.com/what-is/generative-ai/
Giải thích: Generative AI | MIT News | Massachusetts Institute of Technology, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://news.mit.edu/2023/explained-generative-ai-1109
Agentic AI vs. generative AI: Những khác biệt cốt lõi | Thomson Reuters, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.thomsonreuters.com/en/insights/articles/agentic-ai-vs-generative-ai-the-core-differences
Agentic AI vs. generative AI - Red Hat, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.redhat.com/en/topics/ai/agentic-ai-vs-generative-ai
Generative AI là gì? - IBM, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai
10 Công cụ Generative AI hàng đầu năm 2025: Các Nguồn Lực Tạo Tác Hiện Nay - eWeek, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.eweek.com/artificial-intelligence/generative-ai-apps-tools/
Generative AI là gì? Ví dụ & Trường hợp Sử dụng - Google Cloud, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://cloud.google.com/use-cases/generative-ai
www.google.com, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.google.com/search?q=generative+ai+applications
Agentic AI vs Generative AI - Bạn Nên Sử Dụng Loài Nào? - Atera, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.atera.com/blog/agentic-ai-vs-generative-ai/
en.wikipedia.org, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Agentic_AI
Agentic AI là gì? Định nghĩa và các điểm khác biệt - Google Cloud, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://cloud.google.com/discover/what-is-agentic-ai
Agentic AI là gì? - Giải thích Agentic AI - AWS - Cập nhật 2025, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
Agentic AI Là Gì? | IBM, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai
Agentic AI Là Gì? | UiPath, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.uipath.com/ai/agentic-ai
Agentic AI Là Gì? | Salesforce US, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.salesforce.com/agentforce/what-is-agentic-ai/
Agentic AI vs Generative AI: Hiểu Các Khác Biệt Chính - ThoughtSpot, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.thoughtspot.com/data-trends/artificial-intelligence/agentic-ai-vs-generative-ai
Những điều bạn cần biết về các agent AI - CSAIL Alliances - MIT, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://cap.csail.mit.edu/agentic-ai-what-you-need-know-about-ai-agents
GenAI vs. Agentic AI: Những Gì Nhà Phát Triển Cần Biết - Docker, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.docker.com/blog/genai-vs-agentic-ai/
Dừng việc lặp lại các ứng dụng. Đồng nhất mọi cuộc gọi, tin nhắn, WhatsApp và trò chuyện của khách hàng trong một hộp thư đơn giản. - Seasalt.ai, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://seasalt.ai/en/
Các agent AI là gì? Định nghĩa, ví dụ và loại | Google Cloud, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents
10 Trường hợp Sử Dụng Agentic AI cho Trung Tâm Liên lạc - CX Today, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.cxtoday.com/conversational-ai/10-agentic-ai-use-cases-for-contact-centers-ringcentral/
6 Ví dụ và Trường hợp Sử Dụng Agentic AI Đổi Mới Doanh Nghiệp - Moveworks, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.moveworks.com/us/en/resources/blog/agentic-ai-examples-use-cases
Trường hợp Sử Dụng Agent AI - IBM, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.ibm.com/think/topics/ai-agent-use-cases
21 Trường hợp Sử Dụng & Ví Dụ Agentic AI Định Hình Tương Lai của AI - Akka, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://akka.io/blog/agentic-ai-use-cases
14 trường hợp sử dụng agentic AI trong thế giới thực - Valtech, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.valtech.com/thread-magazine/14-real-world-agentic-ai-use-cases/
40+ Trường hợp Sử Dụng Agentic AI với Ví Dụ Thực Tế - Research AIMultiple, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://research.aimultiple.com/agentic-ai/
Các agent được hỗ trợ bởi AI trong hành động: Cách chúng tôi đón nhận “giai đoạn agentic” mới này tại Microsoft, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.microsoft.com/insidetrack/blog/ai-powered-agents-in-action-how-were-embracing-this-new-agentic-moment-at-microsoft/
SeaMeet: Lấy Ghi Chú Hội Nghị ChatGPT Theo Thời Gian Thực - Chrome Web Store, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://chromewebstore.google.com/detail/seameet-take-chatgpt-meet/gkkhkniggakfgioeeclbllpihmipkcmn
SeaMeet | Agentic Meeting Copilot cho Các Nhân Viên Cao Sản Xuất & Nhóm Cao Hiệu Suất, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://seameet.ai/
Câu Hỏi Thường Gặp - Seasalt.ai, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://wiki.seasalt.ai/seameet/seameet-manual/00-seameet-faq/
Đánh Giá, Xếp Hạng & Tính Năng SeaMeet của Seasalt.ai 2025 | Gartner Peer Insights, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.gartner.com/reviews/market/office-productivity-solutions-others/vendor/seasalt-ai/product/seameet
Khám Phá Cơ Hội Kinh Doanh trong Các Bản Ghi âm với SeaMeet, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://usecase.seasalt.ai/transcribe-audio-to-discover-insights/
Seasalt.ai | Trung Tâm Liên Lạc Đa Kênh cho Doanh Nghiệp Nhỏ - Seasalt.ai, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://seasalt.ai/
Giải Pháp Tự Động Hóa AI - Seasalt.ai, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://seasalt.ai/en/solutions/ai-automation
Haptik ra mắt ‘AI for All’ để mang Các Agent AI Cấp Doanh Nghiệp đến với các Doanh Nghiệp Nhỏ và Trung Bình, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/haptik-launches-ai-for-all-to-bring-enterprise-grade-ai-agents-to-smbs/articleshow/123671151.cms
DIGITIMES Biz Focus - Khu Kỹ Thuật Đài Loan, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.digitimes.com/biz/index.asp?topic=617
Doanh Nghiệp Gặp Gỡ Agentic AI: Độ Tin Cậy trong Các Giải Pháp Tự Chủ và Agentic - Capgemini, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.capgemini.com/insights/research-library/business-meet-agentic-ai/
IITM Pravartak và Emeritus Ra Mắt Chương Trình Chứng Chỉ Chuyên Nghiệp về Agentic AI và Ứng Dụng, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.ptinews.com/story/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications/2878978
IITM Pravartak và Emeritus Ra Mắt Chương Trình Chứng Chỉ Chuyên Nghiệp về Agentic AI và Ứng Dụng, được truy cập vào 6 tháng 9 năm 2025, https://www.aninews.in/news/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications20250902174614

Từ Sinh tạo đến Đại diện: Phân tích Đợt sóng AI Tiếp theo và Sự thể hiện của nó trong Tự động hóa Quy trình Làm việc Doanh nghiệp

Mục Lục