Tác nhân AI (AI Agent) đang trở thành bước tiến mới của AI khi vượt ra ngoài phạm vi xử lý tác vụ đơn lẻ, thay vào đó có khả năng lập kế hoạch, hợp tác, đưa ra quyết định và tự cải thiện theo thời gian. Chúng không chỉ là công cụ hỗ trợ mà đang trở thành một “lực lượng lao động số”, có thể gánh vác nhiều nhiệm vụ vận hành phức tạp trong các tổ chức hiện đại.
Tuy nhiên, triển khai AI Agent không đơn giản là tích hợp một nền tảng AI, hay sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn. Thành công đòi hỏi sự chuẩn bị đa tầng, từ dữ liệu, hạ tầng, quy trình đến năng lực con người. Những bài học thành công của Amazon, JPMorgan, UPS, Shopee hay Grab cho thấy bức tranh rõ ràng về cách các tập đoàn dẫn đầu thế giới đang ứng dụng AI Agent, đồng thời đưa ra nhiều bài học đáng giá cho doanh nghiệp tại Việt Nam.
AI Agent đang định hình lại cách vận hành của nhiều tổ chức
Amazon là một trong những công ty tiên phong ứng dụng AI Agent trên quy mô cực lớn. Tại kho vận của Amazon Robotics, AI Agent tham gia điều phối luồng hàng tự động, xử lý hàng triệu yêu cầu di chuyển mỗi ngày. Các tác nhân AI này liên tục tự học cách tối ưu hóa đường đi, giảm xung đột và phân phối nhiệm vụ giữa robot và nhân sự, nhằm tăng tốc độ xử lý. Nhờ đó, Amazon giảm đáng kể thời gian hoàn thành đơn hàng và tạo ra chuẩn mực mới về logistics thương mại điện tử. Thành công của Amazon cho thấy, AI Agent chỉ phát huy hiệu quả khi doanh nghiệp sở hữu dữ liệu vận hành theo thời gian thực và hệ thống hạ tầng đủ linh hoạt để tích hợp tự động hóa thông minh.
JPMorgan, tập đoàn tài chính lớn nhất thế giới, sử dụng AI Agent để phân tích rủi ro, theo dõi gian lận và tăng cường tuân thủ. Các AI Agent rà soát hàng triệu giao dịch, phát hiện bất thường và đề xuất hành động cho chuyên gia. Việc triển khai được thực hiện qua nhiều giai đoạn, bắt đầu từ những tác vụ đơn giản như kiểm tra tài liệu, sau đó mở rộng sang dự báo rủi ro phức tạp. Nhờ đó, JPMorgan giảm thiểu sai sót con người và tăng tốc độ ra quyết định. Trường hợp này chứng minh rằng, trong lĩnh vực chịu ràng buộc pháp lý cao, AI Agent chỉ thành công khi doanh nghiệp có quy trình kiểm soát rủi ro chặt chẽ, cùng cơ chế giám sát mô hình minh bạch.
Trong lĩnh vực giao nhận, UPS sử dụng AI Agent trong tối ưu tuyến đường giao hàng thông qua hệ thống ORION, giúp tiết kiệm hàng triệu lít nhiên liệu mỗi năm và giảm thời gian giao hàng đáng kể. Đây là ví dụ điển hình về việc kết hợp dữ liệu cảm biến, mô phỏng và khả năng tự đưa ra quyết định của AI Agent để đạt hiệu quả kinh tế trực tiếp.
Tại châu Á, Shopee và Grab trở thành hai minh chứng cho việc ứng dụng AI Agent trong môi trường thị trường năng động. Shopee dùng AI Agent điều phối hỗ trợ khách hàng, xử lý hàng ngàn truy vấn theo ngữ cảnh, giảm đáng kể thời gian chờ và nâng cao trải nghiệm người dùng. Grab sử dụng AI Agent trong điều phối tài xế, dự báo nhu cầu và tối ưu giá linh động. Nhờ hệ thống tác tử AI theo thời gian thực, Grab duy trì được độ ổn định của dịch vụ ngay cả khi nhu cầu tăng đột biến trong giờ cao điểm. Điều đáng chú ý là cả Shopee và Grab đều phát triển mô hình triển khai nhiều AI Agent phối hợp, thay vì một hệ thống AI đơn lẻ. Đây là hướng phát triển phù hợp khi doanh nghiệp muốn mở rộng quy mô và xử lý nhiều loại nhiệm vụ.
Những trường hợp điển hình này cho thấy, điểm chung quan trọng của các dự án AI Agent thành công là xây dựng một nền tảng vận hành đủ trưởng thành. Doanh nghiệp phải có dữ liệu sạch, đầy đủ và được chuẩn hóa để AI có thể hiểu và tự ra quyết định. Hệ thống công nghệ phải hỗ trợ khả năng kết nối thông qua API, bảo đảm độ mở để AI Agent tương tác với các phần mềm hiện tại. Quy trình nội bộ phải được mô tả rõ ràng, có tiêu chuẩn đánh giá kết quả và có sự giám sát của con người ở các điểm kiểm soát quan trọng. Khi thiếu bất kỳ thành phần nào, AI Agent sẽ bị giới hạn, không thể phát huy giá trị thực sự.
Từ kinh nghiệm của các tập đoàn lớn, có thể đúc kết ba bài học cốt lõi. Bài học đầu tiên là triển khai AI Agent cần bắt đầu từ những nhiệm vụ có cấu trúc rõ ràng và dữ liệu đầy đủ. Bài học thứ hai là cần bảo đảm tính giám sát của con người và thiết kế hệ thống kiểm soát rủi ro. Bài học thứ ba là thay đổi văn hóa doanh nghiệp để người lao động sẵn sàng hợp tác với AI. Nhiều tổ chức thất bại vì nhân viên không hiểu vai trò của AI Agent hoặc lo ngại bị thay thế, dẫn đến giảm hợp tác và giảm chất lượng dữ liệu cung cấp cho hệ thống.
Khung đánh giá mức độ sẵn sàng cho AI Agent – Bài học kinh nghiệm cho Việt Nam
Để triển khai một cách bài bản, các tổ chức cần một khung đánh giá mức độ sẵn sàng cho AI Agent. Khung này có thể dựa trên 4 trụ cột quan trọng.
Trụ cột dữ liệu phản ánh chất lượng, tính đầy đủ và khả năng kết nối của các nguồn dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu thời gian thực.
Trụ cột công nghệ đánh giá mức độ hiện đại của hệ thống CNTT, khả năng tích hợp API và độ linh hoạt của hạ tầng đám mây.
Trụ cột quy trình xem xét mức độ chuẩn hóa, khả năng mô tả nhiệm vụ và mức độ tự động hóa hiện có.
Trụ cột con người và quản trị thay đổi đánh giá sự sẵn sàng của nhân sự, mức độ hiểu biết về AI và khả năng thích ứng với mô hình làm việc mới.
Một khung đánh giá hiệu quả thường phân chia mức độ sẵn sàng theo nhiều cấp độ, từ khởi đầu đến tiên phong. Những doanh nghiệp ở cấp thấp thường thiếu dữ liệu chuẩn hóa, hệ thống phân mảnh và quy trình phụ thuộc thủ công. Khi đạt mức trưởng thành cao hơn, doanh nghiệp có thể vận hành AI Agent trong nhiều bộ phận, xây dựng cơ chế giám sát mô hình và tích hợp AI như một phần tự nhiên của toàn bộ hệ thống vận hành. Việc xác định đúng cấp độ giúp doanh nghiệp lập kế hoạch đầu tư phù hợp, tránh tình trạng kỳ vọng quá mức hoặc triển khai theo phong trào.
Đối với doanh nghiệp tại Việt Nam, việc triển khai AI Agent cần đi theo lộ trình thực tế và phù hợp với nguồn lực. Hầu hết tổ chức trong nước đang ở giai đoạn chuyển đổi số trung gian, dữ liệu phân tán và quy trình chưa chuẩn hóa. Vì vậy, doanh nghiệp nên ưu tiên xây dựng nền tảng dữ liệu thống nhất và chuẩn hóa quy trình trước khi triển khai AI Agent. Tiếp theo, cần lựa chọn những trường hợp ứng dụng mang lại giá trị rõ ràng như tối ưu chăm sóc khách hàng, hỗ trợ nhân viên trong xử lý tài liệu hoặc tự động điều phối nhiệm vụ trong vận hành nội bộ.
Sự cạnh tranh trong khu vực đang gia tăng nhanh chóng khi các doanh nghiệp tại Singapore, Indonesia và Thái Lan đã bắt đầu ứng dụng AI Agent trong nhiều lĩnh vực như thương mại điện tử, logistics và tài chính. Việt Nam đứng trước cơ hội lớn để rút ngắn khoảng cách nếu triển khai bài bản. Điều quan trọng nhất là doanh nghiệp phải hiểu rằng, AI Agent không phải một giải pháp tức thời mà là một hành trình dài, đòi hỏi đầu tư có chiến lược và sự thay đổi đồng bộ từ dữ liệu đến con người./.
Tài liệu tham khảo
1. Amazon Ads, Amazon Ads introduces Ads Agent powered by AI, 2025.
2. Amazon Ads, Amazon Ads launches new AI-powered creative tool, 2025.
3. AWS, AWS introduces Agentic AI and Agents SDK, 2025.
4. JPMorgan Chase, JPMorgan launches AI research analyst chatbot for internal analysts, 2025.
5. JPMorgan Chase, AI-powered coding assistant boosts developer productivity, 2025.
6. JPMorgan Chase, AI contributes to improved sales performance amid market volatility, 2025.
7. UPS, UPS enhances route optimization with AI-based ORION platform, 2025.
8. UPS, UPS improves customer experience with AI technologies, 2025.
9. Shopee, Shopee integrates Google Gemini AI to enhance advertising performance, 2025.
10. Academic Research Group, AI-driven personalization in e-commerce: A case study of Shopee, 2024.
11. Grab Holdings, Grab deploys Agentic AI Assistants for drivers and merchants, 2025.
12. Grab Holdings, Grab introduces AI Business Assistant for operational optimization, 2025.
https%3A%2F%2Fvjst.vn%2Flan-song-ai-agent-va-co-hoi-cho-viet-nam-76855.html
