AGENTIC ENTERPRISE: QUẢN TRỊ DOANH NGHIỆP TỰ VẬN HÀNH DỰA TRÊN AI AGENT

Agentic Enterprise là mô hình doanh nghiệp tự vận hành nhờ vào AI Agents, giúp tự động hóa quy trình và nâng cao hiệu quả công việc. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ AI, mô hình này giúp doanh nghiệp giảm thiểu chi phí, tối ưu hóa thời gian và gia tăng năng suất. Tìm hiểu cách triển khai Agentic Enterprise giúp doanh nghiệp phát triển bền vững trong thời đại số.

Nội dung chính:

• Tìm hiểu Agentic Enterprise là gì? 

• Tìm hiểu lý do tại sao doanh nghiệp cần chuyển đổi sang mô hình Agentic Enterprise ngay bây giờ?  

• Cấu trúc “Agentic Enterprise”: Doanh nghiệp tự vận hành với AI Agents: Data Intelligence Layer; Cognitive Layer; Agent Layer; Orchestration Layer; Human Collaboration Layer 

• Chiến lược triển khai Agentic Enterprise tự vận hành cho doanh nghiệp

• Mặc dù mô hình Agentic Enterprise mang lại nhiều lợi ích, nhưng doanh nghiệp cần chuẩn bị kỹ lưỡng để tránh các rủi ro phát sinh trong quá trình triển khai và vận hành

1. Agentic Enterprise là gì? 

Agentic Enterprise (Doanh nghiệp tự vận hành) là mô hình doanh nghiệp hiện đại trong đó các AI Agent thông minh không chỉ hỗ trợ mà còn tự chủ phân tích, ra quyết định và thực thi hành động trong toàn bộ quy trình kinh doanh. Những AI Agent này giống như “nhân viên ảo”, được lập trình để tự động hóa công việc, đưa ra quyết định trong phạm vi cụ thể và liên tục tương tác với con người, quy trình và dữ liệu.

Để dễ hiểu, Agentic Enterprise không chỉ là việc doanh nghiệp ứng dụng AI như một công cụ hỗ trợ, mà là việc AI tham gia trực tiếp vào vận hành doanh nghiệp, giống như một đồng nghiệp mới có khả năng quan sát, phân tích và giải quyết công việc tự động.

Những điểm nổi bật của Agentic Enterprise:

• AI tự nhìn thấy vấn đề và đưa ra cách xử lý hợp lý mà không cần sự can thiệp của con người.
• AI tự thực hiện hành động mà không cần giám sát quá chặt chẽ, giúp tiết kiệm thời gian và giảm sai sót.
• AI học hỏi từ các lần trước và cải thiện hiệu suất theo thời gian, tạo ra giá trị liên tục cho doanh nghiệp.

Điều này có nghĩa là doanh nghiệp không chỉ “ứng dụng AI”, mà đã có một hệ thống tác nhân AI chủ động xử lý các công việc lặp lại, tốn thời gian, thay vì để con người phải theo dõi và xử lý từng việc một.

2. Tại sao doanh nghiệp cần chuyển đổi sang mô hình Agentic Enterprise ngay bây giờ?  

Trong bối cảnh hiện nay, khi thị trường thay đổi nhanh chóng và không ngừng phức tạp hóa, doanh nghiệp đang đối mặt với một thách thức lớn: làm sao để vận hành một cách linh hoạt, chính xác và liên tục? Công cụ tự động hóa truyền thống, như các hệ thống quản lý quy trình tự động (RPA) hay chatbot, chỉ có thể hỗ trợ doanh nghiệp ở mức độ bề mặt, không đủ sức đáp ứng yêu cầu tự động hóa sâu trong toàn bộ quy trình. 

Dữ liệu ngày càng lớn và phức tạp, yêu cầu quy trình xử lý linh hoạt và khả năng đáp ứng kịp thời, đồng thời, kỳ vọng của khách hàng cũng ngày càng cao. Chính vì vậy, Agentic Enterprise không còn là một lựa chọn, mà là một bước tiến tất yếu cho những doanh nghiệp muốn đi đầu trong việc ứng dụng AI và tự động hóa sâu.

Lý do doanh nghiệp cần chuyển đổi sang Agentic Enterprise ngay bây giờ:

• Phản ứng nhanh với thị trường: Trong môi trường kinh doanh ngày càng biến động, việc có một hệ thống tự vận hành giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định và hành động nhanh chóng, không phụ thuộc vào quy trình thủ công hoặc sự can thiệp của con người. Những doanh nghiệp chuyển đổi sớm sẽ có lợi thế cạnh tranh vượt trội trong việc nắm bắt cơ hội và ứng phó với thay đổi.
• Tối ưu hóa quy trình vận hành: Khi AI và các tác nhân số tự động hóa các công việc lặp lại và tốn thời gian, doanh nghiệp có thể giảm thiểu chi phí nhân sự, tăng cường tính chính xác và tinh gọn quy trình, giúp đạt hiệu quả tối ưu mà không cần đầu tư thêm vào nhân lực.
• Ra quyết định chính xác hơn: AI không chỉ giúp nhận diện và xử lý dữ liệu mà còn học hỏi từ các hành động trước đó, giúp doanh nghiệp ra quyết định thông minh hơn, dựa trên dữ liệu thực tế thay vì cảm tính. Điều này giúp tăng cường sự chính xác trong các quyết định chiến lược và giảm thiểu rủi ro.
• Không bị bỏ lại phía sau trong cuộc đua số: Trong vài năm tới, khoảng cách giữa các doanh nghiệp áp dụng AI và Agentic Enterprise và các doanh nghiệp vận hành thủ công sẽ ngày càng lớn. Việc chuyển đổi ngay từ bây giờ giúp doanh nghiệp không bị tụt lại phía sau khi thị trường yêu cầu tốc độ và hiệu quả cao hơn bao giờ hết.
• Khả năng mở rộng bền vững: Khi áp dụng Agentic Enterprise, doanh nghiệp có thể mở rộng quy mô nhanh chóng mà không phải lo lắng về sự thiếu hụt nhân lực. Các tác nhân AI sẽ tự động mở rộng phạm vi làm việc mà không cần sự thay đổi lớn về cơ cấu nhân sự.

3. Cấu trúc “Agentic Enterprise”: Doanh nghiệp tự vận hành với AI Agents

Agentic Enterprise không chỉ là việc ứng dụng AI vào một bộ phận của doanh nghiệp, mà là một mô hình vận hành toàn diện, trong đó các AI Agent thông minh không chỉ hỗ trợ mà còn tự quyết định và thực thi hành động. Cấu trúc của mô hình này được xây dựng trên một hệ sinh thái đa lớp, nơi dữ liệu, AI, các tác nhân AI (AI Agents), cơ chế điều phối và con người hoạt động liên kết chặt chẽ với nhau để tạo ra một doanh nghiệp tự vận hành.

Dưới đây là cấu trúc “Agentic Enterprise”: Doanh nghiệp tự vận hành với AI Agents: 

• Data Intelligence Layer
• Cognitive Layer 
• Agent Layer 
• Orchestration Layer 
• Human Collaboration Layer 

3.1. Data Intelligence Layer

Đây là nền tảng vững chắc giúp doanh nghiệp có thể thu thập, xử lý và duy trì các dòng dữ liệu cần thiết một cách chính xác và liên tục cập nhật. Mọi hoạt động trong doanh nghiệp, từ bán hàng, nhân sự đến sản xuất, marketing, và vận hành đều được xây dựng trên cơ sở dữ liệu đồng bộ, sạch và chính xác. Dữ liệu không chỉ là tài nguyên mà còn là bộ não của mô hình AI, giúp các AI Agent học hỏi và đưa ra các quyết định thông minh.

• Thu thập và duy trì dữ liệu sạch: Toàn bộ hệ thống của doanh nghiệp (ERP, CRM, HRM, POS, sản xuất, kho vận) cần duy trì các luồng dữ liệu chính xác, được tổ chức hợp lý và cập nhật liên tục.
• Tính đồng bộ và nhất quán: Dữ liệu phải được chuẩn hóa và đồng bộ giữa các hệ thống để tránh tình trạng dữ liệu phân mảnh, một vấn đề phổ biến ở nhiều doanh nghiệp hiện nay.
• Nền tảng cho các quyết định AI: Các AI Agent cần nguồn dữ liệu này để có thể học hỏi, phân tích và ra quyết định mà không cần sự can thiệp của con người.
• Quản lý dữ liệu thời gian thực: Đảm bảo rằng dữ liệu luôn được cập nhật tức thời để hỗ trợ các quyết định nhanh chóng và chính xác từ các AI Agent.
• Tăng cường khả năng dự đoán: Dữ liệu thông minh giúp AI cải thiện khả năng dự đoán các xu hướng và tình huống trong tương lai, tạo ra các quyết định tốt hơn trong các chiến lược kinh doanh.

3.2. Cognitive Layer 

Đây là nơi tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), các công cụ tìm kiếm thông tin (RAG Engines), và các mô hình học máy để giúp AI hiểu đúng ngữ cảnh và các thuật ngữ chuyên môn trong doanh nghiệp. Lớp này hoạt động như bộ não trí tuệ của toàn bộ hệ thống, giúp AI có thể nhận diện, phân tích và xử lý thông tin theo cách phù hợp nhất với môi trường doanh nghiệp.

• Hiểu ngữ cảnh và xử lý dữ liệu chuyên biệt: Các mô hình AI ở lớp này có thể nhận diện ngữ cảnh và các tình huống trong doanh nghiệp, ví dụ như các thuật ngữ tài chính, marketing hay vận hành để đưa ra kết luận chính xác.
• Tối ưu hóa khả năng phân tích và dự đoán: AI có thể phân tích dữ liệu doanh nghiệp và từ đó đưa ra dự đoán có căn cứ, ví dụ dự đoán xu hướng thị trường, nhu cầu khách hàng, hay tình trạng tài chính của doanh nghiệp.
• Tăng cường hiệu quả ra quyết định: AI có thể tối ưu hóa quyết định trong các lĩnh vực như tài chính, bán hàng, và quản trị nhân sự nhờ khả năng xử lý các dữ liệu phức tạp và phân tích thông minh.
• Tạo ra nền tảng trí tuệ cho từng phòng ban: Mỗi phòng ban trong doanh nghiệp có thể có các mô hình AI tùy chỉnh, ví dụ như AI cho tài chính, marketing hay nhân sự, giúp tối ưu hóa các quyết định và chiến lược cho từng bộ phận.
• Làm việc với dữ liệu không cấu trúc: Lớp nhận thức này giúp AI có thể xử lý và phân tích dữ liệu không cấu trúc (ví dụ email, báo cáo, dữ liệu văn bản) để đưa ra các giải pháp phù hợp.

3.3. Agent Layer 

Lớp này bao gồm các AI Agent chuyên trách, mỗi Agent đảm nhận một nhiệm vụ riêng biệt và hoạt động như một “nhân viên số”. Các Agents này giúp doanh nghiệp tự động hóa các quy trình công việc phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người. Mỗi Agent có thể thực hiện các tác vụ như phân tích dữ liệu, ra quyết định và thực thi hành động.

• Tự động hóa quy trình công việc: Các AI Agent chuyên biệt như Sales Agent, HR Agent, Marketing Agent tự động hóa các nhiệm vụ của bộ phận tương ứng, ví dụ như dự đoán doanh thu, theo dõi KPI, tối ưu hóa ngân sách.
• Cải thiện hiệu quả công việc: Bằng cách tự động hóa các tác vụ, các AI Agents giúp giảm bớt gánh nặng công việc cho con người, tối ưu hóa thời gian và tăng hiệu quả.
• Giảm thiểu lỗi và sai sót: Các Agents hoạt động chính xác và nhanh chóng hơn con người, giúp giảm thiểu sai sót trong các quy trình.
• Đưa ra quyết định tự động: Các AI Agent có thể đưa ra quyết định dựa trên các dữ liệu và mô hình được học, giúp doanh nghiệp vận hành trơn tru và nhanh chóng.
• Liên kết và đồng bộ hóa với các lớp khác: Các AI Agents phải liên kết chặt chẽ với các lớp dữ liệu và nhận thức để có thể thực thi các nhiệm vụ một cách hiệu quả

3.4. Orchestration Layer 

Đây là lớp quản lý các tương tác giữa các AI Agent và điều phối các tác vụ phức tạp, đảm bảo rằng các Agents có thể làm việc đồng bộ và hiệu quả. Điều này đặc biệt quan trọng khi các nhiệm vụ yêu cầu sự phối hợp giữa nhiều AI Agent khác nhau, ví dụ như khi cần phân tích dữ liệu từ nhiều bộ phận khác nhau và đưa ra quyết định tổng thể.

• Điều phối hoạt động của các Agents: Đảm bảo rằng các AI Agent thực hiện các tác vụ đúng thứ tự, hợp lý và không bị xung đột trong quá trình thực hiện nhiệm vụ.
• Quản lý luồng công việc phức tạp: Xử lý các tác vụ đa tác nhân (multi-agent workflows), giúp các AI Agent phối hợp với nhau để hoàn thành các công việc phức tạp.
• Đảm bảo tính toàn vẹn và hiệu quả: Quản lý trạng thái hệ thống, kiểm tra ngữ cảnh và điều chỉnh hoạt động để đảm bảo rằng hệ thống AI hoạt động trơn tru và không bị gián đoạn.
• Kiểm soát rủi ro: Quản lý các rủi ro có thể phát sinh trong quá trình phối hợp các AI Agents để tránh sự cố không mong muốn.
• Giám sát và tối ưu hóa hệ thống: Theo dõi và điều chỉnh quy trình làm việc của các Agents để đảm bảo hiệu suất tối ưu và không gặp phải sự cố.

3.5. Human Collaboration Layer 

Lớp tương tác người - AI là nơi tạo ra giao diện và công cụ để con người giám sát, kiểm tra và huấn luyện các AI Agents. Lớp này đảm bảo rằng AI có thể hoạt động trong khuôn khổ các quy tắc và mục tiêu mà con người đặt ra, tạo ra sự cộng sinh giữa con người và máy móc.

• Giám sát và kiểm tra AI: Con người có thể giám sát hành vi của AI và đảm bảo các hành động của AI tuân thủ quy tắc.
• Phản hồi và huấn luyện AI: Người dùng có thể phản hồi, sửa lỗi và huấn luyện AI theo thời gian để cải thiện hiệu suất.
• Điều chỉnh mục tiêu và quy trình: Điều chỉnh mục tiêu và quy trình làm việc của AI để phù hợp với nhu cầu thay đổi của doanh nghiệp.
• Giao diện người dùng thân thiện: Cung cấp các công cụ như Chat UI, dashboard, và workspace để con người dễ dàng tương tác với AI.
• Tạo sự cộng sinh giữa con người và máy móc: Đảm bảo rằng AI không thay thế hoàn toàn con người mà hỗ trợ để tối ưu hóa hiệu suất làm việc và ra quyết định.

4. Chiến lược triển khai Agentic Enterprise tự vận hành cho doanh nghiệp

Để chuyển đổi sang mô hình Agentic Enterprise bền vững, doanh nghiệp Việt cần tuân theo một lộ trình rõ ràng, phù hợp với tình hình thực tế, nhất là với các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) hoặc những doanh nghiệp đang sử dụng các công cụ rời rạc, chưa đồng bộ. 

Mô hình này không thể triển khai "nhảy cóc" mà phải qua từng bước đi cụ thể, bắt đầu từ những quy trình đơn giản và dần tiến tới tự động hóa toàn diện.

• Đánh giá mức độ sẵn sàng triển khai AI
• Chọn pilot 1–2 quy trình đơn giản để thử nghiệm
• Xây dựng RAG doanh nghiệp và kết nối dữ liệu
• Tiến hành triển khai workflow Agentic đầu tiên
• Đo lường KPI → mở rộng và xây dựng governance

4.1. Đánh giá mức độ sẵn sàng triển khai AI

Trước khi bắt đầu triển khai mô hình Agentic Enterprise, doanh nghiệp cần đánh giá mức độ sẵn sàng của mình, từ hạ tầng công nghệ đến năng lực nhân sự và quy trình hiện tại.

Các bước triển khai:

• Đánh giá hạ tầng công nghệ: Kiểm tra các hệ thống hiện tại như ERP, CRM, HRM, kế toán và dữ liệu đang hoạt động như thế nào.
• Kiểm tra chất lượng dữ liệu: Dữ liệu có đầy đủ, sạch và được cập nhật thường xuyên không? Điều này rất quan trọng vì dữ liệu chính là nền tảng quan trọng cho AI Agents hoạt động hiệu quả.
• Xác định năng lực đội ngũ: Doanh nghiệp có đội ngũ đủ kỹ năng về công nghệ và quản lý dự án AI để triển khai không? Đánh giá năng lực này sẽ giúp xây dựng một kế hoạch đào tạo hợp lý.
• Phân tích rủi ro và mức độ chấp nhận tự chủ: Doanh nghiệp cần xác định mức độ chấp nhận tự động hóa ở các phòng ban và các quy trình.
• Xác định mục tiêu ngắn hạn & dài hạn: Doanh nghiệp cần có các mục tiêu rõ ràng, từ việc giảm chi phí vận hành đến việc tăng trưởng quy mô thông qua tự động hóa

4.2. Chọn pilot 1–2 quy trình đơn giản để thử nghiệm

Để tránh bị choáng ngợp, doanh nghiệp nên bắt đầu từ những quy trình đơn giản, dễ thực hiện và dễ dàng đánh giá hiệu quả. Bước này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khả năng của AI trong các hoạt động thực tế.

Các bước triển khai:

• Hỗ trợ khách hàng tự động: Sử dụng AI để trả lời các câu hỏi thường gặp (FAQ), phân loại và xử lý yêu cầu của khách hàng.
• Tạo nội dung marketing tự động: AI có thể giúp doanh nghiệp tạo bài viết, email, hoặc mô tả sản phẩm tự động, giảm thiểu thời gian và công sức.
• Trợ lý nội bộ: Xây dựng một AI trợ lý nội bộ để hỗ trợ nhân viên trong việc trả lời các câu hỏi về quy trình công việc và chính sách nội bộ.

4.3. Xây dựng RAG doanh nghiệp và kết nối dữ liệu

RAG (Retrieval-Augmented Generation) là một công nghệ quan trọng giúp AI "hiểu" doanh nghiệp thông qua việc truy xuất và sử dụng dữ liệu nội bộ. Đây là bước cơ bản giúp doanh nghiệp tập hợp và kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để AI có thể thực hiện các tác vụ thông minh.

Các việc cần làm:

• Tập hợp tài liệu nội bộ: Bao gồm các quy trình, chính sách, kiến thức sản phẩm, báo cáo, và tài liệu quan trọng khác.
• Làm sạch và số hóa tài liệu: Chuyển tất cả tài liệu giấy và không có cấu trúc thành dạng số hóa và phân loại hợp lý.
• Xây dựng kho embedding và vector database: Đây là nơi chứa dữ liệu dưới dạng vector, giúp AI truy xuất nhanh chóng và chính xác.
• Kết nối các hệ thống dữ liệu: Liên kết các công cụ như CRM, ERP, HRM và các hệ thống khác để AI có thể sử dụng toàn bộ nguồn dữ liệu từ doanh nghiệp.
• Thiết lập bảo mật và quyền truy cập: Đảm bảo rằng dữ liệu được bảo mật và có các quyền truy cập hợp lý cho từng bộ phận

4.4. Tiến hành triển khai workflow Agentic đầu tiên

Đây là bước chuyển mình quan trọng từ việc sử dụng AI để "trả lời" sang việc AI bắt đầu "hành động". Doanh nghiệp sẽ xây dựng các workflow cụ thể cho AI Agents, giúp AI thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn và tự động hóa quy trình công việc.

Các việc cần làm:

• Tạo Agent với vai trò rõ ràng: Ví dụ, tạo các Agent chuyên trách như phân tích dữ liệu, tạo nội dung, hoặc kiểm tra chất lượng.
• Định nghĩa workflow với logic nhánh: Các workflow này có thể có từ 2-5 bước, với các nhánh logic rõ ràng và các cơ chế fallback khi có lỗi xảy ra.
• Giám sát quy trình (human-in-the-loop): Trong các bước quan trọng, người giám sát vẫn có thể can thiệp để đảm bảo tính chính xác của hệ thống.
• Chạy thử nghiệm với batch nhỏ: Khởi chạy thử nghiệm với một lượng dữ liệu nhỏ, ghi nhận các vấn đề và tối ưu hóa sau mỗi lần thử nghiệm.

4.5. Đo lường KPI → mở rộng và xây dựng governance

Sau khi triển khai thành công quy trình đầu tiên, doanh nghiệp cần đo lường hiệu quả để xác định các yếu tố cần cải thiện và mở rộng quy mô dự án AI. Bước này sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chính xác về việc phát triển và quản lý AI trong dài hạn.

Các việc cần làm:

• Đo lường KPI: Theo dõi các chỉ số như thời gian xử lý, tỷ lệ lỗi, chi phí tiết kiệm và mức độ tự chủ của AI.
• Nhân rộng quy trình: Sau khi workflow đầu tiên đã hoạt động ổn định, mở rộng quy trình tự động hóa sang các phòng ban khác như bán hàng, kế toán, nhân sự, và kho vận.
• Xây dựng AI Governance Framework: Thiết lập các quy định rõ ràng về trách nhiệm, phân quyền và kiểm soát rủi ro trong quá trình triển khai AI.
• Chuẩn hóa quy trình phát triển Agent mới: Cải thiện và chuẩn hóa quy trình để phát triển các AI Agent mới một cách nhanh chóng và hiệu quả.

5. Thách thức khi triển khai Agentic Enterprise

Mặc dù mô hình Agentic Enterprise mang lại nhiều lợi ích, nhưng doanh nghiệp cần chuẩn bị kỹ lưỡng để tránh các rủi ro phát sinh trong quá trình triển khai và vận hành. Dưới đây là các thách thức và rủi ro mà doanh nghiệp cần lưu ý:

1- Chất lượng dữ liệu kém, phân mảnh

Dữ liệu là nền tảng để AI Agent hoạt động hiệu quả. Tuy nhiên, nếu dữ liệu không sạch, bị sai lệch hoặc phân mảnh giữa các hệ thống khác nhau, AI Agent sẽ gặp khó khăn trong việc hiểu đúng ngữ cảnh và đưa ra hành động phù hợp. Điều này có thể dẫn đến quyết định sai lầm hoặc hoạt động kém hiệu quả.

• Dữ liệu không đồng nhất: Dữ liệu có thể bị phân tán giữa nhiều hệ thống như CRM, ERP, HRM, làm cho AI Agent không thể truy xuất và sử dụng dữ liệu một cách chính xác.
• Dữ liệu thiếu sạch hoặc không chính xác: AI Agents sẽ gặp khó khăn trong việc học từ dữ liệu sai lệch, gây ra các quyết định sai lầm.
• Cập nhật dữ liệu không liên tục: Nếu dữ liệu không được cập nhật thường xuyên, AI sẽ đưa ra các quyết định dựa trên thông tin đã lỗi thời, ảnh hưởng đến tính chính xác của các hành động tự động.

2- Hệ thống rời rạc, khó tích hợp

Nhiều doanh nghiệp hiện nay vẫn đang sử dụng các phần mềm và hệ thống không được tích hợp chặt chẽ. Các hệ thống này thiếu khả năng kết nối thông qua API hoặc không đồng bộ theo thời gian thực, làm cho việc truy cập và đồng bộ dữ liệu trở nên khó khăn.

• Thiếu API hoặc tích hợp: Nếu các hệ thống như ERP, CRM, và HRM không có khả năng kết nối dễ dàng với nhau, AI Agent sẽ không thể truy xuất dữ liệu một cách hiệu quả, dẫn đến việc tự động hóa bị gián đoạn.
• Hệ thống không đồng bộ thời gian thực: Việc không đồng bộ dữ liệu theo thời gian thực khiến AI Agent không thể hoạt động hiệu quả trong môi trường doanh nghiệp, khi yêu cầu hành động ngay lập tức hoặc đưa ra quyết định kịp thời.
• Khó khăn trong việc kích hoạt hành động tự động: Nếu các hệ thống không thể kết nối liền mạch, việc kích hoạt hành động tự động từ AI trở nên không thể thực hiện hoặc mất nhiều thời gian, gây ảnh hưởng đến hiệu quả.

3- Quản trị rủi ro và phân quyền chưa chặt chẽ

Với khả năng hành động và ra quyết định tự động, AI Agents có thể gây ra những rủi ro lớn nếu không được kiểm soát và phân quyền rõ ràng. Việc thiếu cơ chế giám sát và phân quyền hợp lý có thể dẫn đến hành động sai hoặc không phù hợp với mục tiêu doanh nghiệp.

• Thiếu phân quyền rõ ràng: Nếu không xác định rõ quyền hạn của từng AI Agent, có thể xảy ra việc lạm dụng quyền hạn hoặc hành động vượt quá phạm vi công việc.
• Thiếu kiểm soát rủi ro: Do AI có khả năng tự động đưa ra quyết định, nếu không có cơ chế kiểm tra và phê duyệt từ con người (human-in-the-loop), sẽ có nguy cơ AI đưa ra các quyết định sai lầm, gây rủi ro cho doanh nghiệp.

4- Thiếu năng lực nội bộ để giám sát và huấn luyện AI

Agentic Enterprise không phải là một hệ thống có thể "bật lên và chạy" ngay lập tức. AI cần phải được giám sát và huấn luyện liên tục để duy trì hiệu quả. Nếu đội ngũ thiếu năng lực hoặc không có đủ thời gian để thực hiện điều này, AI sẽ không thể phát huy hết tiềm năng.

• Thiếu nhân sự chuyên môn: Doanh nghiệp có thể thiếu các chuyên gia về AI hoặc các kỹ sư dữ liệu để triển khai, giám sát và huấn luyện AI Agent một cách thường xuyên.
• Thiếu chiến lược huấn luyện AI: Nếu không có kế hoạch huấn luyện AI liên tục dựa trên dữ liệu mới và các tình huống thực tế, AI sẽ không thể thích ứng với sự thay đổi và tiến hóa của môi trường kinh doanh.

5- Kháng cự nội bộ, thay đổi văn hóa vận hành

Khi triển khai Agentic Enterprise, một phần nhân sự có thể cảm thấy lo ngại về việc AI thay thế vai trò của họ, dẫn đến sự kháng cự hoặc từ chối tiếp nhận thay đổi. Điều này có thể làm chậm quá trình chuyển đổi và gây ra sự không đồng thuận trong tổ chức.

• Lo ngại về thay thế công việc: Nhân viên có thể lo ngại rằng việc tự động hóa sẽ làm mất đi vai trò của họ, từ đó gây ra sự kháng cự hoặc thiếu hợp tác trong quá trình triển khai.
• Khó khăn trong thay đổi văn hóa: Doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc thay đổi văn hóa vận hành để hỗ trợ việc áp dụng AI nếu không có sự hỗ trợ đúng đắn từ lãnh đạo và các chiến lược truyền thông rõ ràng.

6- Thiếu quy trình kiểm thử – giám sát – điều chỉnh liên tục

AI Agents có thể thay đổi hành vi theo dữ liệu mới và môi trường thay đổi, vì vậy việc không có quy trình kiểm thử và giám sát định kỳ có thể dẫn đến sự sai lệch trong các quyết định mà AI đưa ra, ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng.

Các vấn đề cụ thể:

• Khó duy trì tính chính xác: Khi dữ liệu mới được đưa vào, AI cần được kiểm tra và điều chỉnh để đảm bảo các hành động và quyết định không bị sai lệch.
• Thiếu cơ chế giám sát liên tục: Nếu không có sự giám sát liên tục, AI có thể rơi vào tình trạng sai sót hoặc hoạt động không hiệu quả, dẫn đến kết quả không mong muốn.

Triển khai Agentic Enterprise mang lại cơ hội lớn cho doanh nghiệp trong việc tự động hóa và tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu quả vận hành. Tuy nhiên, để thành công, doanh nghiệp cần chuẩn bị kỹ lưỡng về dữ liệu, hạ tầng công nghệ, và năng lực nhân sự, đồng thời xây dựng cơ chế giám sát và kiểm soát chặt chẽ để giảm thiểu các rủi ro và đảm bảo tính bền vững trong dài hạn.