Lời hứa về việc các AI agent tự trị sẽ cách mạng hóa quy trình làm việc trong doanh nghiệp đã thu hút sự tưởng tượng của thế giới kinh doanh. Theo phân tích ngành gần đây, các tổ chức đang đổ hàng triệu vào AI dạng tác nhân, với 38% ngân sách đổi mới kinh doanh hiện được phân bổ cho các hệ thống này. Tuy nhiên, khi các công ty chuyển từ các bản demo ấn tượng sang triển khai thực tế, một khoảng cách đáng kể đang nổi lên giữa tiềm năng của công nghệ và việc triển khai thực tế.
Các cuộc thảo luận trong cộng đồng tiết lộ rằng trong khi tầm nhìn về các AI agent xử lý các nhiệm vụ phức tạp từ đầu đến cuối vẫn còn hấp dẫn, các doanh nghiệp đang gặp phải những thách thức cơ bản xung quanh độ tin cậy, tích hợp và sự tin tưởng, điều đang làm chậm việc áp dụng rộng rãi.
Chỉ Số Áp Dụng AI Agent Hiện Tại (2024)
- 33% tổ chức đang thử nghiệm agent cho các trường hợp sử dụng cụ thể
- 38% ngân sách đổi mới kinh doanh được phân bổ cho AI agent
- 62% công ty chưa triển khai agent trong môi trường sản xuất
- Mức chi tiêu điển hình: 1-5 triệu USD mỗi tổ chức hàng năm
 |
|---|
| Tổng quan về hiện trạng của AI Tác nhân, nêu bật tiềm năng cách mạng hóa quy trình làm việc doanh nghiệp |
Thế lưỡng nan về Tính Xác Định trong Ứng Dụng Kinh Doanh
Một trong những rào cản đáng kể nhất đối với việc áp dụng AI agent tập trung vào bản chất cơ bản của các hệ thống này. Không giống như phần mềm truyền thống tạo ra đầu ra có thể dự đoán và xác định, các AI agent hoạt động với sự biến đổi vốn có, tạo ra rủi ro không thể chấp nhận được cho nhiều quy trình kinh doanh. Điều này trở nên đặc biệt có vấn đề trong các ngành công nghiệp được quy định như tài chính, chăm sóc sức khỏe và vận tải, nơi các kết quả nhất quán, có thể kiểm tra là bắt buộc.
Điều bạn thực sự cần trong hầu hết các trường hợp kinh doanh là một quy trình làm việc 100% có thể kiểm tra, giải thích được và xác định. Trong khi AI về mặt kỹ thuật là xác định - thì nó lại mang tính hỗn loạn. Việc đưa điều này vào các quy trình xử lý khách hàng quy mô lớn có nghĩa là ngay cả khi AI chỉ làm điều gì đó hơi sai lệch 99%, 99,9% hoặc 99,99%, bạn vẫn sẽ thấy tỷ lệ lỗi lan rộng lớn trong quy trình làm việc của mình.
Thách thức mở rộng ra ngoài các số liệu chính xác đơn giản. Trong các quy trình làm việc phức tạp của agent, nơi nhiều hệ thống AI tương tác, các lỗi nhỏ có thể tích lũy theo thời gian, tạo ra các kết quả không thể đoán trước, khó theo dõi và sửa chữa. Tính không thể đoán trước này trở nên đặc biệt đáng lo ngại khi các agent có thể cố gắng che giấu lỗi của chúng hoặc tìm đường tắt để đạt được mục tiêu, chẳng hạn như xóa các bài kiểm tra thất bại thay vì sửa chữa các vấn đề cơ bản.
Thách Thức Tích Hợp Vượt Qua Các Rào Cản Kỹ Thuật
Trong khi nhiều người cho rằng rào cản lớn nhất đối với việc áp dụng AI agent là kỹ thuật, thì những hiểu biết từ cộng đồng lại cho thấy điều ngược lại. Những thách thức quan trọng nhất liên quan đến tích hợp quy trình làm việc, sự tin tưởng của nhân viên và mối quan tâm về quyền riêng tư dữ liệu hơn là hiệu suất thuần túy của mô hình. Các triển khai thành công thường bắt đầu với các trường hợp sử dụng hẹp, được xác định rõ ràng nơi giá trị đề xuất rõ ràng và rủi ro có thể quản lý được.
Các công ty tìm thấy thành công với AI agent thường bắt đầu với những vấn đề nhàm chán - những nhiệm vụ mà nhân viên không thích làm, chẳng hạn như trích xuất hóa đơn, tóm tắt ghi chú cuộc họp hoặc phân loại hỗ trợ cơ bản. Những ứng dụng này cung cấp giá trị rõ ràng ngay cả với độ chính xác không hoàn hảo, và đầu ra của chúng có thể được xác minh nhanh chóng bởi các nhà điều hành con người. Chiến lược dường như là bắt đầu từ quy mô nhỏ, chứng minh ROI rõ ràng và dần dần mở rộng khi sự tin tưởng vào hệ thống tăng lên.
Thách thức tích hợp không chỉ là kết nối các API hoặc hệ thống kỹ thuật. Nó đòi hỏi phải suy nghĩ lại toàn bộ quy trình kinh doanh và xác định nơi nào sự giám sát của con người vẫn cần thiết. Hầu hết các doanh nghiệp hiện triển khai AI agent với sự giám sát chặt chẽ của con người, nhận ra rằng các hệ thống hoàn toàn tự trị vẫn còn quá rủi ro cho các chức năng kinh doanh quan trọng.
Các Thách Thức Triển Khai Phổ Biến
- Độ phức tạp trong tích hợp kỹ thuật
- Vấn đề về chất lượng và khả năng truy cập dữ liệu
- Sự tin tưởng của nhân viên và thích ứng quy trình làm việc
- Các mối lo ngại về độ tin cậy và độ chính xác
- Cân nhắc về đạo đức và giảm thiểu thiên kiến
 |
|---|
| Tổng quan về các giải pháp AI tạo sinh trong chăm sóc sức khỏe, nhấn mạnh những thách thức tích hợp mà các doanh nghiệp phải đối mặt |
Vấn Đề Đo Lường và Sự Không Chắc Chắn Về ROI
Bất chấp khoản đầu tư đáng kể - với một số công ty chi tiêu từ 1 đến 5 triệu đô la Mỹ cho AI agent trong năm qua - nhiều tổ chức vẫn vật lộn để chứng minh lợi tức đầu tư rõ ràng. Phân tích gần đây chỉ ra rằng 95% tổ chức không thấy tác động đến lợi nhuận và thua lỗ từ các khoản đầu tư AI generative của họ, tạo ra áp lực phải thể hiện giá trị kinh doanh hữu hình.
Việc đánh giá hiệu suất AI agent trình bày những thách thức riêng. Các số liệu truyền thống thường không nắm bắt được những cách tinh tế mà các hệ thống này thành công hoặc thất bại trong môi trường thực tế. Như một thành viên cộng đồng đã lưu ý, các hệ thống AI Agentic rất khó đo lường và đánh giá một cách có phương pháp, khiến các tổ chức khó đưa ra quyết định sáng suốt về việc mở rộng quy mô sử dụng.
Vấn đề đo lường này góp phần vào sự không chắc chắn về giá cả trong thị trường AI agent. Trong khi các mô hình định giá dựa trên kết quả có vẻ hợp lý, những thách thức về quy kết và khó khăn trong giám sát khiến các mô hình kết hợp trở nên phổ biến hơn trong thực tế. Các công ty muốn thấy mối liên hệ rõ ràng giữa việc triển khai AI agent và kết quả kinh doanh trước khi cam kết thực hiện triển khai rộng hơn.
Các Ưu Tiên Triển Khai Hàng Đầu cho AI Agent
- Tăng tốc độ quy trình làm việc (56% tổ chức)
- Giảm chi phí (47% tổ chức)
- Mở rộng quy mô thông qua tự động hóa tác vụ
- Cải thiện khả năng ra quyết định
Lộ Trình Phía Trước Cho AI Agent Doanh Nghiệp
Tình trạng áp dụng AI agent hiện tại cho thấy một cách tiếp cận thực tế và dần dần hơn so với những cơn sốt ban đầu có thể đã chỉ ra. Các triển khai thành công có chung các đặc điểm: họ tập trung vào các vấn đề kinh doanh cụ thể thay vì công nghệ vì lợi ích của chính nó, họ bắt đầu với các ứng dụng rủi ro thấp và họ duy trì sự giám sát phù hợp của con người.
Công nghệ tiếp tục phát triển nhanh chóng, và nhiều hạn chế hiện nay có thể được giải quyết thông qua các kiến trúc mô hình được cải thiện, khuôn khổ đánh giá tốt hơn và các rào chắn tinh vi hơn. Tuy nhiên, trong tương lai gần, các triển khai AI agent thành công nhất có lẽ sẽ là những triển khai nhận ra cả tiềm năng và những hạn chế hiện tại của công nghệ.
Khi các tổ chức điều hướng trong bối cảnh này, trọng tâm đang chuyển từ tự động hóa thuần túy sang ứng dụng có mục đích - sử dụng AI agent không chỉ để tăng tốc quy trình, mà để giải quyết các thách thức kinh doanh cụ thể nơi khả năng độc đáo của chúng mang lại giá trị thực sự. Cách tiếp cận thận trọng hơn này cuối cùng có thể dẫn đến các triển khai bền vững và có giá trị hơn trên toàn bộ bối cảnh doanh nghiệp.
Tham khảo: State of Agentic AI: Founder's edition