Vì sao phần lớn doanh nghiệp vẫn mắc kẹt ở giai đoạn thử nghiệm AI tác tử?

AI tác tử (agentic AI) đã vượt qua giai đoạn chỉ là ý tưởng ở nhiều tập đoàn lớn, nhưng việc triển khai trên toàn doanh nghiệp vẫn là ngoại lệ. Khảo sát của UiPath thực hiện với 590 lãnh đạo cấp C và chuyên gia CNTT tại các doanh nghiệp tư nhân có doanh thu tối thiểu 1 tỷ USD ở Mỹ, Anh, Pháp, Đức, Ấn Độ và Singapore cho thấy: thách thức không nằm ở việc khởi tạo một AI agent đơn lẻ, mà ở khả năng vận hành các quy trình liên kết, có quản trị trong một tổ chức phức tạp. 34

Có áp dụng, nhưng mức độ trưởng thành còn thấp

Chỉ 31% người tham gia cho biết AI đã được tích hợp hoàn toàn vào hoạt động kinh doanh. Trong khi đó, 35% nói việc áp dụng mới giới hạn ở một số nhóm nhất định, và 11% vẫn chỉ đang thử nghiệm ở phạm vi hẹp. 37

Đây là khoảng cách quen thuộc giữa thử nghiệm và vận hành thực tế. Một phòng ban có thể chứng minh giá trị của agent trong một tình huống giới hạn. Nhưng để nhân rộng, agent phải kết nối đáng tin cậy với dữ liệu doanh nghiệp, các ứng dụng nghiệp vụ, quy trình sẵn có và nhân sự xử lý những trường hợp ngoại lệ.

Ba điểm nghẽn khi mở rộng AI tác tử

Những rào cản hàng đầu được người tham gia nêu ra khi tối ưu việc triển khai AI tác tử gồm:

• Chất lượng và mức độ sẵn sàng của dữ liệu: 38%
• Tích hợp với quy trình và hệ thống hiện có: 37%
• Quản trị và tuân thủ: 33% 14

Đây chủ yếu là bài toán vận hành và kiến trúc công nghệ. Một mô hình AI có thể đọc hiểu thông tin hoặc đề xuất hành động, nhưng một quy trình vận hành thực tế còn cần dữ liệu đầu vào tin cậy, quyền truy cập rõ ràng, kết nối hệ thống, cơ chế quy trách nhiệm và cách chuyển việc cho con người khi tự động hóa không thể hoàn tất.

Với doanh nghiệp có nhiều hệ thống cũ (legacy systems) và quy trình trải dài giữa các phòng ban, tích hợp là yếu tố đặc biệt quan trọng. Một agent hoạt động tốt trong một ứng dụng hoặc một nhóm không tự động phù hợp với quy trình đầu-cuối, vốn có thể gồm nhiều hệ thống, nhiều điểm bàn giao và các bước phê duyệt.

“Điều phối nghiệp vụ” là gì?

UiPath gọi lớp kết nối dữ liệu, hệ thống, quy trình, con người và AI agent là điều phối nghiệp vụ (business orchestration). Hiểu đơn giản, đây là cơ chế phối hợp công việc xuyên suốt quy trình: chuyển tác vụ đến đúng công cụ tự động hóa, agent hoặc nhân viên; theo dõi tiến độ; áp dụng các kiểm soát; và chuyển cấp các ngoại lệ khi cần phán đoán của con người. 4

Chỉ 29% người tham gia cho biết điều phối đã được tích hợp đầy đủ trong toàn tổ chức. Trong nhóm này, 89% nói các triển khai AI tác tử đã đạt hoặc vượt kỳ vọng về lợi tức đầu tư (ROI). 315

Dù vậy, số liệu này không chứng minh rằng riêng điều phối nghiệp vụ tạo ra ROI cao hơn. Đây là khảo sát tự báo cáo do một nhà cung cấp tài trợ; những tổ chức triển khai được điều phối toàn diện có thể vốn đã sở hữu nền tảng dữ liệu, kỷ luật quy trình, năng lực tích hợp và sự ủng hộ từ lãnh đạo tốt hơn. 15

Cơ hội nằm ở quy trình lai

Khảo sát cũng chỉ ra dư địa tăng trưởng của AI agent trong các quy trình kết hợp giữa công việc có thể dự đoán và công việc biến động theo ngữ cảnh. UiPath định nghĩa quy trình lai là sự pha trộn giữa các bước tĩnh, lặp lại và các bước động, phụ thuộc vào bối cảnh; 52% lãnh đạo được khảo sát cho biết các quy trình này hiện diện trong hoạt động thường ngày của họ. 10

Đây là nơi agent có thể bổ trợ cho tự động hóa theo quy tắc thay vì thay thế hoàn toàn. Các bước có cấu trúc, lặp lại phù hợp với tự động hóa tất định; còn agent có thể hỗ trợ xử lý thông tin phi cấu trúc, bối cảnh thay đổi và tác vụ cần đánh giá. Tuy nhiên, để mở rộng mô hình kết hợp này, doanh nghiệp vẫn cần thiết kế quy trình và cơ chế kiểm soát phù hợp.

Doanh nghiệp kỳ vọng lợi ích nào?

Các lợi ích thực tế được nêu nhiều nhất từ điều phối nghiệp vụ là:

• giải phóng nhân viên để tập trung vào công việc có giá trị cao hơn (51%),
• tăng khả năng tích hợp giữa các ứng dụng (47%),
• cải thiện khả năng giám sát quy trình làm việc (44%). 4

Những ưu tiên này nhấn mạnh thông điệp cốt lõi của khảo sát: doanh nghiệp không đơn thuần muốn có phần mềm tự chủ hơn. Họ cần một cách thức đáng tin cậy để phối hợp con người, ứng dụng, tự động hóa và AI trong các quy trình có thể quan sát và quản trị.

Điều này có ý nghĩa gì với đội ngũ AI doanh nghiệp?

Khảo sát cho thấy khởi động một thử nghiệm riêng lẻ tương đối dễ, còn triển khai lặp lại trên quy mô toàn doanh nghiệp khó hơn nhiều. Để vượt qua giai đoạn thử nghiệm, doanh nghiệp cần nhiều hơn việc chọn mô hình AI hoặc đưa một agent độc lập vào sử dụng: đó là nền tảng về độ tin cậy của dữ liệu, khả năng liên thông giữa ứng dụng, quyền sở hữu quy trình, quản trị, giám sát và cơ chế chuyển việc cho con người.

Vì vậy, câu hỏi hữu ích với lãnh đạo không chỉ là agent có thể hỗ trợ ở đâu? mà còn là agent sẽ vận hành an toàn và được đo lường như thế nào trong toàn bộ quy trình? Những tổ chức giải được bài toán phối hợp này có vị thế tốt hơn để biến các thử nghiệm nhiều hứa hẹn ở từng phòng ban thành năng lực kinh doanh liên chức năng. 4