AI tác tử đã qua bước PoC, nhưng chưa thể triển khai đồng loạt trong doanh nghiệp

Khảo sát toàn cầu của UiPath công bố ngày 9/9/2026, thực hiện với khoảng 600 lãnh đạo cấp C và người làm IT tại các công ty có doanh thu từ 1 tỷ USD trở lên, cho thấy một khoảng cách rõ rệt trong việc ứng dụng AI tác tử (agentic AI). Nhiều doanh nghiệp đã chứng minh được ý tưởng ban đầu bằng PoC (proof of concept, hay thử nghiệm tính khả thi), nhưng ít đơn vị biến được AI tác tử thành năng lực vận hành lặp lại, áp dụng trên diện rộng và tạo ra lợi tức đầu tư (ROI) đáng kể. UiPath gọi tình trạng này là “pilot purgatory” — trạng thái mắc kẹt ở giai đoạn thí điểm. 418

Đây là khảo sát do chính UiPath tài trợ và các kết quả đều do người tham gia tự báo cáo. Vì vậy, các con số về ROI nên được hiểu là trải nghiệm được người trả lời ghi nhận, không phải phép đo độc lập về hiệu quả. Dù vậy, khảo sát vẫn chỉ ra khá rõ những điểm doanh nghiệp thường vướng phải: dữ liệu, tích hợp và quản trị.

Đã có ứng dụng, nhưng mức độ triển khai chưa đồng đều

Trong nhóm được khảo sát, 31% cho biết AI đã được tích hợp hoàn toàn vào hoạt động kinh doanh. 35% nói AI mới được dùng ở phạm vi hạn chế, còn 11% vẫn ở giai đoạn thí điểm hoặc thử nghiệm. 3

Các tỷ lệ này không đồng nghĩa mọi doanh nghiệp còn lại đều chưa ứng dụng AI. Điều chúng phản ánh là việc đưa AI vào vận hành rộng khắp vẫn ít phổ biến hơn các triển khai hẹp theo một nhóm, một bộ phận hoặc một tác vụ. Kết luận trung tâm của UiPath là: doanh nghiệp thường đã có PoC cho AI tác tử, nhưng gặp khó khi mở rộng triển khai và chứng minh ROI có ý nghĩa. 18

Ba rào cản lớn khi mở rộng AI tác tử

Khi được hỏi về thách thức trong tối ưu hóa triển khai, người tham gia nêu ba vấn đề nổi bật:

• Chất lượng và mức độ sẵn sàng của dữ liệu: 38%
• Tích hợp với quy trình làm việc và hệ thống hiện có: 37%
• Quản trị và tuân thủ: 33% 18

Đây là lý do một màn trình diễn thành công không đồng nghĩa với việc đã sẵn sàng chạy trong môi trường sản xuất. Một dự án thí điểm có thể chỉ xử lý tác vụ hẹp, phục vụ ít người dùng và kết nối với rất ít hệ thống. Ngược lại, triển khai thực tế phải hoạt động xuyên suốt các ứng dụng, nhóm chức năng và cơ chế kiểm soát vốn cấu thành công việc hằng ngày của doanh nghiệp.

TechTarget cũng nhấn mạnh sự khác biệt này: bản demo có thể cho thấy một tác tử thực hiện được nhiệm vụ trong điều kiện kiểm soát, nhưng không chứng minh doanh nghiệp đã giải quyết các yêu cầu về dữ liệu, bảo mật, thiết kế quy trình, đo lường giá trị và mô hình vận hành cần thiết để sử dụng tác tử lặp lại trên quy mô toàn doanh nghiệp. 21

Vì sao “điều phối nghiệp vụ” trở thành tâm điểm

UiPath dùng khái niệm business orchestration — có thể hiểu là điều phối nghiệp vụ — để chỉ lớp phối hợp con người, ứng dụng, dữ liệu, tự động hóa và các tác tử AI trong một quy trình. Mục tiêu là vận hành chúng như một luồng công việc đầu-cuối được quản lý, thay vì các công cụ rời rạc. Cách UiPath định vị sản phẩm của mình bao gồm điều phối tác tử, robot phần mềm, con người, ứng dụng và dữ liệu trên các quy trình doanh nghiệp. 14

Ở góc độ thực tế, lớp điều phối giúp xác định bước tiếp theo của quy trình, hệ thống hay người nào sẽ xử lý bước đó, khi nào cần con người phê duyệt, cũng như cách giám sát và quản trị toàn bộ luồng công việc. Nhu cầu này đặc biệt quan trọng khi hành động của tác tử AI chạm tới ứng dụng cũ, hệ thống lõi và các luồng phê duyệt đang tồn tại.

Khảo sát cho thấy chỉ 29% người trả lời đã tích hợp hoàn toàn năng lực điều phối vào quy trình làm việc. Trong nhóm này, 89% cho biết các triển khai AI tác tử của họ đáp ứng hoặc vượt kỳ vọng ROI. 5

Đây là mối tương quan được ghi nhận trong khảo sát, không phải bằng chứng rằng điều phối tự nó bảo đảm ROI. Các tổ chức có năng lực điều phối trưởng thành hơn cũng có thể sở hữu nền tảng dữ liệu tốt hơn, chọn ca sử dụng phù hợp hơn hoặc có quy trình vận hành hoàn thiện hơn. Cách diễn giải thận trọng hơn là điều phối dường như là một phần của tập năng lực thường đi kèm với thành công mà người tham gia khảo sát tự báo cáo.

Quy trình lai sẽ được chú ý nhiều hơn

Trong 12 tháng tiếp theo, 36% người tham gia dự kiến các tác tử sẽ đóng vai trò đáng kể trong quy trình làm việc của doanh nghiệp. 2

Loại quy trình được quan tâm nhiều nhất là quy trình lai, do 52% người tham gia lựa chọn. Đây là các quy trình kết hợp những bước cố định, lặp lại với công việc linh hoạt, phụ thuộc vào ngữ cảnh. 212

Điều này đáng chú ý vì các quy trình tạo giá trị cao thường không hoàn toàn tự động hoặc hoàn toàn do con người xử lý. Chúng có thể đồng thời bao gồm giao dịch có cấu trúc, tài liệu, trường hợp ngoại lệ, nhận định chuyên môn và phê duyệt. AI tác tử có thể hỗ trợ các quy trình như vậy, nhưng để mở rộng, doanh nghiệp phải điều phối được những phương thức làm việc khác nhau thay vì xem tác tử là một giao diện độc lập.

Từ PoC đến năng lực vận hành ở quy mô doanh nghiệp

Thông điệp lớn hơn từ khảo sát là doanh nghiệp không nên đánh giá mức độ sẵn sàng chỉ bằng việc một tác tử có hoàn thành được nhiệm vụ thử nghiệm hay không. Câu hỏi khó hơn là liệu tổ chức có thể triển khai năng lực đó nhất quán trong hoạt động thực tế hay không.

Một cách tiếp cận hướng đến môi trường sản xuất cần giải quyết năm điểm:

1. Dữ liệu đáng tin cậy và có thể sử dụng: Tác tử cần tiếp cận thông tin đủ chính xác, đầy đủ và sẵn có cho tác vụ.
2. Tích hợp quy trình và hệ thống: Tác tử phải vận hành trong các ứng dụng, bước xử lý và điểm bàn giao hiện hữu, thay vì chạy song song bên ngoài.
3. Quản trị và trách nhiệm giải trình: Khi AI tham gia công việc vận hành, doanh nghiệp cần cơ chế kiểm soát, khả năng quan sát và phân định trách nhiệm phù hợp.
4. Thiết kế quy trình lai: Luồng công việc phải phân bổ đúng vai trò cho tự động hóa xác định trước, bước do AI dẫn dắt và quyết định của con người.
5. Đo lường kết quả: Nhóm triển khai cần cách xác định liệu hệ thống có tạo ra kết quả kinh doanh thực chất hay chỉ tạo ấn tượng tốt trong bản demo.

Các phát hiện của UiPath không cho thấy AI tác tử vắng mặt ở doanh nghiệp lớn. Chúng cho thấy thách thức đã chuyển từ thử nghiệm sang vận hành hóa. Với tổ chức muốn thoát khỏi giai đoạn thí điểm, ưu tiên không hẳn là bổ sung thêm một tác tử riêng lẻ, mà là xây dựng nền tảng dữ liệu, tích hợp, quản trị và điều phối để đưa tác tử thành một bộ phận có trách nhiệm trong quy trình nghiệp vụ đầu-cuối. 1821