Agentic AI và tương lai của trí tuệ nhân tạo trong vận hành doanh nghiệp
Trong khi phần lớn doanh nghiệp còn đang “loay hoay” với chatbot và Gen AI, thì thế giới công nghệ đã bước sang một chương mới mang tên Agentic AI – nơi trí tuệ nhân tạo không chỉ phản hồi theo lệnh, mà có thể chủ động suy nghĩ, lên kế hoạch và hành động để đạt mục tiêu. Đây không chỉ là một khái niệm mới, mà là xu hướng công nghệ đang được những ông lớn như OpenAI, Google, Nvidia… đầu tư mạnh mẽ.
Vậy Agentic AI là gì? Nó khác gì so với Gen AI hay AI Agent mà bạn từng nghe? Tại sao lại được gọi là “đồng nghiệp số” thay vì chỉ là “trợ lý ảo”? Và quan trọng nhất – doanh nghiệp có thể ứng dụng gì từ công nghệ này, ngay từ hôm nay? Tất cả sẽ được giải mã chi tiết trong bài viết dưới đây của 1Office.
1. Agentic AI là gì?
Agentic AI (Trí tuệ nhân tạo mang tính tác nhân) là một bước tiến mới của AI, khi các hệ thống không chỉ phản hồi theo yêu cầu người dùng, mà có thể tự thiết lập mục tiêu, lập kế hoạch và chủ động hành động để đạt được mục tiêu đó.
Khác với các mô hình Gen AI như ChatGPT hay DALL·E – vốn chủ yếu phản hồi đầu vào do con người cung cấp – Agentic AI mang năng lực “chủ động” (agentic). Nó có thể phân tích bối cảnh, đưa ra quyết định, theo dõi tiến độ, học hỏi từ sai sót và tự điều chỉnh chiến lược thực thi.
Ví dụ, một Agentic AI trong doanh nghiệp có thể được giao mục tiêu “tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng”. Thay vì chờ câu lệnh, nó sẽ chủ động phân tích dữ liệu, thiết kế chiến dịch, thử nghiệm A/B, và tự tinh chỉnh để cải thiện hiệu quả, gần giống như một nhân viên thực thụ.
Agentic AI chính là cầu nối giữa AI hỗ trợ (assistive) và AI đồng hành (autonomous) – mở ra kỷ nguyên mà trí tuệ nhân tạo không chỉ làm theo, mà còn “nghĩ và làm” vì mục tiêu chung với con người.
2. Cơ chế hoạt động của Agentic AI
Agentic AI không chỉ “phản hồi” như các mô hình AI truyền thống, mà có thể tư duy như một tác nhân độc lập, thực hiện một chu trình gồm: hiểu mục tiêu, lập kế hoạch, thực thi, theo dõi và tối ưu liên tục. Dưới đây là 5 giai đoạn chính trong cơ chế hoạt động của Agentic AI:
2.1. Xác định mục tiêu (Goal Setting)
Điểm khởi đầu của Agentic AI là khả năng hiểu và đặt ra mục tiêu cụ thể. Mục tiêu có thể:
- Được con người cung cấp (ví dụ: “tăng tỉ lệ chuyển đổi khách hàng trên landing page”)
- Hoặc được AI suy luận từ dữ liệu, ngữ cảnh, và các nhiệm vụ trước đó
Tính tự xác định mục tiêu là bước đầu giúp AI vận hành một cách chủ động thay vì chỉ chờ lệnh.
2.2. Lập kế hoạch hành động (Planning)
Sau khi xác định được mục tiêu, Agentic AI sẽ:
- Phân tích dữ liệu đầu vào (data, quy trình, hành vi người dùng…)
- Chia nhỏ mục tiêu thành các bước cụ thể
- Ưu tiên hành động theo mức độ quan trọng hoặc tính khả thi
Đây là điểm khác biệt lớn so với Gen AI: Agentic AI tự tạo kế hoạch hành động thay vì chờ hướng dẫn từng bước từ người dùng.
2.3. Thực thi nhiệm vụ (Execution)
AI sẽ chủ động thực hiện các hành động đã được lập kế hoạch. Ví dụ:
- Gửi email chăm sóc khách hàng
- Viết nội dung SEO
- Tự động đăng bài, cập nhật hệ thống
- Phân loại ứng viên, lọc CV, gợi ý lịch phỏng vấn,…
Nhờ khả năng tích hợp API, dữ liệu và các nền tảng phần mềm, Agentic AI có thể làm việc đa nhiệm giống như một nhân viên toàn thời gian.
2.4. Giám sát & đánh giá hiệu quả (Monitoring)
Không chỉ “làm việc”, Agentic AI còn theo dõi kết quả của từng hành động:
- Hiệu suất ra sao? Có đúng KPI không?
- Có cần thay đổi chiến thuật không?
- Các biến số nào đang ảnh hưởng đến kết quả?
Thông tin này được đưa vào “vòng lặp học hỏi” để AI hiểu rõ hơn về hiệu quả từng hành động.
2.5. Tự tối ưu và học hỏi liên tục (Self-Improvement)
Đây là điểm then chốt của Agentic AI: nó có thể tự đánh giá, rút kinh nghiệm, và thay đổi hành vi cho lần sau – không cần sự can thiệp của lập trình viên.
AI sẽ tinh chỉnh:
- Kế hoạch
- Quy trình ra quyết định
- Cách thức thực hiện nhiệm vụ, để ngày càng tối ưu hơn, giống như một nhân viên có khả năng “học việc”.
3. Ứng dụng thực tế của Agentic AI trong doanh nghiệp
Khác với Gen AI – chủ yếu phục vụ tác vụ đơn lẻ như viết nội dung hay trả lời câu hỏi – Agentic AI có thể thay thế những chuỗi công việc phức tạp, lặp đi lặp lại và cần tư duy quy trình. Điều này mở ra hàng loạt ứng dụng tiềm năng trong vận hành doanh nghiệp, đặc biệt trong các bộ phận như bán hàng, nhân sự, chăm sóc khách hàng, marketing và quản trị.
Dưới đây là những ứng dụng thực tế phổ biến nhất của Agentic AI trong môi trường doanh nghiệp:
3.1. Tự động hoá quy trình bán hàng và chăm sóc khách hàng
Agentic AI có thể:
- Xây dựng quy trình bán hàng phù hợp với từng nhóm khách
- Tự động gửi email, nhắn tin, thiết kế luồng chăm sóc dựa trên hành vi khách hàng
- Tự học từ phản hồi của khách để tinh chỉnh cách tương tác.
Ví dụ: Nếu khách hàng mở email nhưng không click, AI sẽ tự gửi lại một nội dung khác phù hợp hơn, mà không cần con người can thiệp.
3.2. Trợ lý phân tích & ra quyết định cho CEO, quản lý
Agentic AI có thể đóng vai trò như một “assistant chiến lược”:
- Truy xuất, tóm tắt báo cáo tài chính, KPI, đơn hàng
- Phân tích dữ liệu và đề xuất hành động: cắt chi phí, phân bổ ngân sách, tái cấu trúc nhân sự
- Đặt lịch họp, tổng hợp nội dung và giao việc tự động.
Ví dụ: CEO chỉ cần hỏi “Doanh thu tháng này có gì bất thường?” – AI sẽ trả lời kèm phân tích nguyên nhân, biểu đồ và khuyến nghị.
3.3. Tự động hoá quản lý nhân sự và tuyển dụng
Trong lĩnh vực HR, Agentic AI có thể:
- Đọc và phân loại hàng ngàn hồ sơ ứng viên
- Gợi ý ứng viên phù hợp, tự động gửi email cá nhân hóa
- Theo dõi hiệu suất nhân sự và đề xuất điều chỉnh KPI theo dữ liệu thực tế.
Ví dụ: AI nhận thấy một nhân viên liên tục hoàn thành sớm deadline – hệ thống có thể gợi ý tăng mức KPI hoặc đề xuất thăng chức.
3.4. Quản lý dự án và vận hành linh hoạt
AI có thể trở thành Project Manager ảo, tự:
- Giao việc, theo dõi tiến độ
- Nhắc nhở deadline
- Đề xuất phân bổ lại công việc khi có tắc nghẽn.
Ví dụ: Trong một chiến dịch marketing, nếu nhân sự phụ trách thiết kế chậm deadline, AI sẽ nhắc nhở và gợi ý tạm phân công sang người có thời gian rảnh.
3.5. Tự động tạo biên bản và follow-up sau cuộc họp
Agentic AI tích hợp vào công cụ họp online có thể:
- Ghi âm, phân tích nội dung cuộc họp,
- Tạo biên bản tự động,
- Giao việc và gửi email follow-up cho từng người liên quan.
Ví dụ: Sau một cuộc họp nội bộ, AI tự động gửi biên bản chi tiết và task cụ thể cho từng thành viên, giúp giảm 100% thời gian xử lý hậu họp.
>> Xem thêm:
4. Thách thức và điều kiện để triển khai Agentic AI
Mặc dù Agentic AI mang lại tiềm năng lớn trong tự động hoá và nâng cao năng lực vận hành, nhưng để ứng dụng hiệu quả trong môi trường doanh nghiệp, các tổ chức vẫn cần vượt qua nhiều rào cản về dữ liệu, công nghệ và tư duy tổ chức.
Dưới đây là những thách thức phổ biến và điều kiện cần thiết để triển khai Agentic AI thành công:
4.1. Chất lượng và khả dụng của dữ liệu
Thách thức:
Agentic AI cần dữ liệu sạch, có cấu trúc và liên kết giữa các hệ thống để hiểu ngữ cảnh, đưa ra quyết định chính xác. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn đang:
- Lưu trữ dữ liệu rời rạc, phân mảnh
- Thiếu chuẩn hóa thông tin giữa các phòng ban
- Không có cơ chế đồng bộ thời gian thực
Điều kiện cần:
- Xây dựng nền tảng dữ liệu dùng chung (Data Lake hoặc Data Warehouse)
- Chuẩn hoá quy trình thu thập và lưu trữ dữ liệu
- Đồng bộ dữ liệu giữa CRM, HRM, ERP,… để AI “hiểu đúng, hành động đúng”.
4.2. Mức độ số hoá và tự động hoá sẵn có trong doanh nghiệp
Thách thức:
Agentic AI không thể phát huy hiệu quả nếu doanh nghiệp vẫn còn phụ thuộc vào quy trình giấy tờ, email thủ công hay chưa có hệ thống vận hành đồng bộ.
Điều kiện cần:
- Doanh nghiệp cần có nền tảng chuyển đổi số tối thiểu (quản lý công việc, nhân sự, khách hàng, tài liệu, quy trình… trên nền tảng số)
- Có các API mở hoặc phần mềm có thể tích hợp để AI tương tác trực tiếp với hệ thống.
4.3. Tư duy quản lý và sự sẵn sàng tổ chức
Thách thức:
Không phải doanh nghiệp nào cũng sẵn sàng để AI “tự làm việc” như một con người. Việc thay đổi mô hình vận hành, trao quyền cho AI, chấp nhận sai sót ban đầu có thể gây lo lắng hoặc tạo lực cản nội bộ.
Điều kiện cần:
- Lãnh đạo cần có tư duy chuyển đổi số chiến lược, hiểu rõ vai trò của AI trong tương lai vận hành,
- Có chính sách thử nghiệm, đo lường, tối ưu liên tục để triển khai từng bước, không “đốt cháy giai đoạn”.
4.4. Bài toán bảo mật và kiểm soát rủi ro
Thách thức:
Agentic AI tự chủ hành động – điều này đòi hỏi cơ chế kiểm soát chặt chẽ về quyền truy cập dữ liệu, mức độ tự động hoá và hành vi trong từng tình huống.
Điều kiện cần:
- Thiết lập các vùng sandbox hoặc luồng phê duyệt cho các hành động quan trọng (gửi email, truy cập dữ liệu nhạy cảm…),
- Đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu (ISO 27001, GDPR…).
5. So sánh Agentic AI với Gen AI, AI Agent và AI truyền thống
| Tiêu chí | AI truyền thống | Generative AI (Gen AI) | AI Agent | Agentic AI |
| Chức năng chính | Tự động hóa tác vụ đơn lẻ, lặp đi lặp lại theo quy tắc lập trình | Sinh nội dung mới (văn bản, hình ảnh, âm thanh…) dựa trên prompt | Thực hiện chuỗi hành động dựa trên kịch bản hoặc nhiệm vụ cụ thể | Tự đặt mục tiêu, lên kế hoạch, thực thi, đánh giá và cải tiến như một “tác nhân” |
| Khả năng nhận thức ngữ cảnh | Rất thấp – chỉ xử lý tác vụ theo input đầu vào | Thấp – hiểu ngữ cảnh cục bộ trong một phiên làm việc | Trung bình – hiểu nhiệm vụ được giao trong phạm vi thiết kế | Cao – theo dõi tiến trình dài hạn, phản ứng linh hoạt theo tình huống |
| Tính linh hoạt | Cứng nhắc – thay đổi phải chỉnh mã thủ công | Phụ thuộc vào prompt – linh hoạt trong biểu đạt nội dung | Tương đối linh hoạt – tùy cấu hình người dùng | Rất linh hoạt – tự thích nghi và điều chỉnh hành vi trong quá trình hoạt động |
| Mức độ tự chủ | Gần như không – chỉ phản ứng theo lệnh | Thấp – phản hồi khi được hỏi | Trung bình – tự hành động trong phạm vi kịch bản | Rất cao – hoạt động như một thực thể độc lập có mục tiêu |
| Chu trình hành động | Input → Output | Prompt → Output | Lệnh → Hành động → Hoàn tất nhiệm vụ | Goal → Plan → Act → Observe → Learn → Refine |
| Khả năng học hỏi | Không – cần cập nhật thủ công | Có – học từ dữ liệu huấn luyện ban đầu | Giới hạn – học theo kịch bản hoặc workflow được cập sẵn | Chủ động học trong quá trình làm việc thực tế, cải thiện hiệu suất qua thời gian |
| Ứng dụng tiêu biểu | Hệ thống tính điểm, phần mềm kế toán cơ bản | ChatGPT, Midjourney, Copilot | Chatbot bán hàng, trợ lý ảo trong phần mềm quản trị | Trợ lý CEO, quản lý dự án tự động, tuyển dụng AI, quản trị vận hành thông minh |
6. Trải nghiệm nền tảng AI đột phá tại sự kiện 1Office Next
Sau hơn 10 năm kiến tạo nền tảng quản trị số cho doanh nghiệp Việt, 1Office chính thức bước vào kỷ nguyên AI, với sự kiện ra mắt nền tảng AI Agent – 1Office Next.
Tại đây, khách tham dự không chỉ lắng nghe về xu hướng, mà còn trực tiếp trải nghiệm một hệ sinh thái Agentic AI thực sự, nơi các “trợ lý ảo” không chỉ trả lời – mà còn tư duy, hành động, tối ưu vận hành như một nhân sự thật.
Cụ thể, bạn sẽ được trải nghiệm 5 AI Agent đang vận hành trong môi trường doanh nghiệp:
- AI Agent Process: xây dựng chân dung khách hàng, quy trình bán hàng, và các điểm chạm theo cách riêng, mà không cần nhờ cậy nhà phát triển.
- AI Agent Assistant: sẵn sàng trả lời mọi câu hỏi về doanh nghiệp, diễn giải báo cáo, thống kê, và gợi ý những hành động then chốt.
- AI Agent Meeting: tự động tạo biên bản cuộc họp, tổng hợp chi tiết và giao việc cụ thể tới từng người.
- AI Agent Talent: khi giao việc, AI sẽ gợi ý thời gian thực hiện công việc dựa trên dữ liệu đã thu thập.
- AI Agent Recruitment: đọc hàng ngàn CV, tự động gắn nhãn và gửi email cá nhân hóa tới từng ứng viên.
Tại 1Office Next, bạn sẽ thấy rõ một tương lai nơi AI:
- Không chỉ thông minh, mà còn chủ động
- Không chỉ hỗ trợ, mà còn hành động thay con người
- Không chỉ là công cụ, mà trở thành đồng đội thật sự trong vận hành doanh nghiệp
Cùng hơn 1.500 CEO, CTO, Chuyên gia hàng đầu tham dự 1Office Next để chạm tay vào tương lại vận hành của doanh nghiệp: Tại Đây!
