Sự phát triển nhanh chóng của Trí tuệ nhân tạo tác nhân tự chủ (Agentic AI) đang tạo ra những cách thức vận hành mới cho doanh nghiệp, đặc biệt khi áp dụng công nghệ này vào vận hành và quy trình thực hiện các hoạt động kinh doanh, tiếp thị.
ThS. Nguyễn Thu Huyền
Viện Đào tạo quốc tế, Trường Đại học FPT
Email: huyennt223@fe.edu.vn,
ThS. Phạm Thế Thành
Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội
Email: phamthethanh@vnu.edu.vn
Tóm tắt
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo tác nhân tự chủ (Agentic AI) đang tạo ra những cách thức vận hành mới cho doanh nghiệp, đặc biệt khi áp dụng công nghệ này vào vận hành và quy trình thực hiện các hoạt động kinh doanh, tiếp thị. Nghiên cứu làm rõ khái niệm Agentic AI và phân tích những ứng dụng của nó trong kinh doanh số, đồng thời, chỉ ra những hạn chế của Agentic AI nói riêng và AI nói chung, từ đó đưa ra hàm ý quản trị và chiến lược cho các tổ chức, doanh nghiệp.
Từ khóa: AI tác nhân tự chủ, trí tuệ nhân tạo, marketing, doanh nghiệp
Summary
The rapid development of Agentic Artificial Intelligence (AI) is introducing new operational models for businesses, particularly in the context of applying this technology to business operations and marketing processes. This study clarifies the concept of Agentic AI and analyzes its applications in digital business. It also highlights the limitations of Agentic AI in particular and AI in general, thereby offering managerial and strategic implications for organizations and enterprises.
Keywords: Agentic AI, artificial intelligence, marketing, enterprise
ĐẶT VẤN ĐỀ
Trong những năm gần đây, khái niệm về AI và khả năng ứng dụng của nó trong các hoạt động đời sống, kinh doanh có xu hướng phát triển. AI có thể làm thay đổi đáng kể cách vận hành và thực hiện các hoạt động kinh doanh.
Thực tế cho thấy, AI đã tạo ra những bước đột phá, góp phần thay đổi mạnh mẽ hoạt động kinh doanh. Sự tích hợp AI trong vận hành, kinh doanh mang lại nhiều lợi ích cho các lĩnh vực khác nhau trong tổ chức, trong đó phải kể tới lĩnh vực marketing. Công nghệ AI trang bị cho các nhà tiếp thị những công cụ và hiểu biết nâng cao, thúc đẩy hiệu quả chưa từng có, cá nhân hóa và ra quyết định chiến lược cho các chiến dịch.
Hiện tại, các giải pháp AI đang chiếm ưu thế trong nhiều tương tác hướng tới người dùng, trong đó phải kể tới việc ứng dụng công nghệ này để tạo ra chatbot, hay cách cá nhân hóa trải nghiệm dựa trên dữ liệu mua sắm trước đây của khách hàng, hỗ trợ khách hàng tự động cho các truy vấn và yêu cầu. Tiềm năng tăng trưởng của AI và triển vọng của nó đối với ngành marketing là rất lớn.
Do đó, nghiên cứu xem xét vai trò ngày càng quan trọng của AI, đặc biệt là Agentic AI trong giải quyết nhu cầu về tốc độ, hiệu quả và lấy khách hàng làm trung tâm trong các tổ chức hiện đại, định hình tương lai thông minh, tập trung vào các thuộc tính chính của nó – tính tự chủ, khả năng phản ứng, tính chủ động và khả năng học hỏi, cũng như tiềm năng của nó để chuyển đổi hiệu suất tổ chức.
AI VÀ AGENTIC AI
Quá trình phát triển của AI
Những năm qua, AI đã phát triển từ một công cụ tính toán đơn thuần thành một công nghệ biến đổi, định hình lại các ngành công nghiệp và các họt động kinh tế – xã hội… AI không còn giới hạn trong thực hiện các tác vụ được xác định trước; thay vào đó, nó đã thể hiện được khả năng ra quyết định tự chủ, thích ứng và hành vi định hướng mục tiêu. Việc tích hợp AI vào các lĩnh vực, công việc khác nhau trong tổ chức, doanh nghiệp giúp tăng hiệu quả, tốc độ và tự động hóa; thúc đẩy áp dụng nhanh chóng các giải pháp dựa trên AI nhằm tìm kiếm lợi thế cạnh tranh.
Các mô hình AI thông thường được thiết kế cho các tác vụ cụ thể để thích ứng linh hoạt với các môi trường phức tạp. Agentic AI là một loại hệ thống AI có khả năng đưa ra quyết định độc lập, tương tác với môi trường của chúng và tối ưu hóa quy trình, mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người.
Agentic AI đại diện cho một bước tiến đáng kể so với các tác nhân AI truyền thống bằng cách kết hợp các tính năng như tự học, khả năng thích ứng theo thời gian thực và hợp tác đa tác nhân. Nghiên cứu nhằm thu hẹp khoảng cách bằng cách cung cấp một phân tích chi tiết về Agentic AI, các tác động của nó đối với một tương lai thông minh và những thách thức quan trọng liên quan đến việc áp dụng nó.
Bảng 1: Các giai đoạn phát triển của hệ thống AI
Thời gian | Giai đoạn | Đặc điểm của hệ thống AI |
Trước những năm 2000 | Hệ thống dựa trên quy tắc ban đầu | – Các hệ thống AI chủ yếu dựa vào các quy tắc được lập trình thủ công và hệ chuyên gia để giải quyết vấn đề. – Những hệ thống này thiếu khả năng thích nghi và đòi hỏi lập trình thủ công rất nhiều. |
Những năm 2000 | Tích hợp học máy | – Các mô hình AI bắt đầu tận dụng kỹ thuật học thống kê để cải thiện việc ra quyết định. – Là nền tảng cho sự phát triển của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các thuật toán học máy cơ bản. |
Những năm 2010 | Cuộc cách mạng học sâu | – Việc giới thiệu các mạng nơ-ron tích chập (CNNs) đã chứng minh sức mạnh của AI trong nhận dạng hình ảnh. – Sự phát triển của kiến trúc Transformer đã cách mạng hóa lĩnh vực NLP cho phép các mô hình ngôn ngữ hiểu được ngữ cảnh và xử lý đa phương thức. |
Cuối những năm 2010 – Những năm 2020 | AI tạo sinh và đa phương thức | – Các mô hình AI có khả năng tạo ra nội dung chất lượng cao trên nhiều dạng dữ liệu khác nhau. – Việc giới thiệu các mô hình GPT cho thấy sức mạnh của mô hình sinh nội dung trong việc tạo văn bản. – Mô hình DALL·E mở rộng khả năng của AI trong việc liên kết hình ảnh – văn bản và lập luận đa phương thức. – Sự kết hợp giữa NLP, thị giác máy tính và xử lý âm thanh trong các hệ thống AI quy mô lớn. |
Sau những năm 2020 | Tự chủ nâng cao và tương tác thời gian thực | – Các tác nhân AI hiện nay có khả năng học tự giám sát, ra quyết định tự động và tương tác đa phương thức trong thời gian thực. – Các hệ thống do AI điều khiển như Chat GPT-4 tích hợp nhiều phương thức khác nhau, cho phép tạo ra phản hồi thông minh và sâu sắc hơn. |
Nguồn: Hosseini và Seilani (2025)
Agentic AI và ứng dụng trong nâng cao năng lực marketing
Agentic AI đề cập đến các hệ thống AI thể hiện khả năng ra quyết định một cách tự chủ, hành vi hướng mục tiêu và học hỏi trong quá trình tương tác với các môi trường năng động. Khác với AI truyền thống vốn thường phụ thuộc vào sự can thiệp của con người hoặc các chỉ dẫn được lập trình sẵn, Agentic AI có khả năng thích ứng dựa trên dữ liệu thời gian thực và các mục tiêu đang thay đổi. Những tác nhân thông minh từ tận dụng học máy, học tăng cường và phối hợp đa tác nhân, để thực hiện nhiệm vụ một cách hiệu quả (Shilo, 2022).
Agentic AI được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp tương tác với các hệ thống khác và đôi khi làm việc liên tục không cần sự can thiệp của con người. Nói cách khác, nó không chỉ phản hồi câu hỏi như Chatbot hiện tại, mà còn chủ động hoàn thành nhiệm vụ và tự đưa ra quyết định khi cần, mà vẫn đạt hiệu quả cao khi hành động.
Bảng 2: Đặc điểm của Agentic AI
Khía cạnh chính | Mô tả | Ứng dụng trong marketing |
Tự chủ | Khả năng hoạt động độc lập, đưa ra quyết định và hành động mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người thông qua việc lập kế hoạch, học hỏi và dữ liệu môi trường để thực hiện các tác vụ phức tạp một cách tự chủ. | Điều phối chiến dịch quảng cáo đa kênh: Tự động giám sát hiệu suất quảng cáo trên các nền tảng trực tuyến; phân bổ ngân sách quảng cáo sang kênh có hiệu quả tốt nhất theo thời gian thực. Hỗ trợ quản trị cộng đồng mạng xã hội: Tự động phát hiện và xử lý bình luận tiêu cực, gửi thông điệp phản hồi phù hợp hoặc gắn thẻ nhân sự liên quan khi cần. |
Định hướng mục tiêu | Agentic AI được thiết kế để theo đuổi các mục tiêu cụ thể và tối ưu hóa các hành động của nó để đạt được kết quả mong muốn | Chăm sóc khách hàng theo mục tiêu giữ chân dựa vào hành vi và lịch sử mua hàng, chủ động đề xuất ưu đãi cá nhân hóa để giữ chân khách. Tối ưu phễu bán hàng: Theo dõi tỷ lệ chuyển đổi ở từng giai đoạn, tự động A/B testing tiêu đề, CTA, định dạng nội dung để đạt mục tiêu tối đa hóa tỷ lệ chuyển đổi. |
Tương tác với môi trường | Agentic AI tương tác với môi trường xung quanh, cảm nhận sự thay đổi và điều chỉnh chiến lược cho phù hợp, đảm bảo tính linh hoạt và hiệu quả trong các tình huống phức tạp. | Lắng nghe thị trường: Phân tích mạng xã hội, diễn đàn, tin tức để phát hiện xu hướng, từ đó đề xuất chiến dịch marketing theo thời gian thực. Phản ứng với hành vi người tiêu dùng: Khi khách hàng truy cập website và có hành vi rời đi, AI có thể gửi popup ưu đãi hoặc kích hoạt email remarketing cá nhân hóa. |
Khả năng học hỏi | Giống các hệ thống trí tuệ nhân tạo khác, Agentic AI áp dụng học máy hoặc học tăng cường để cải thiện hiệu suất theo thời gian, tận dụng các kinh nghiệm trong quá khứ để tinh chỉnh việc ra quyết định và đạt được kết quả tốt hơn | Phân tích hành vi mua hàng để tối ưu hóa cá nhân hóa: Học từ lịch sử truy cập, mua sắm và phản hồi để đề xuất sản phẩm phù hợp từng người dùng. Học phong cách thương hiệu để tạo nội dung: Dựa vào các bài viết trước, AI học cách sử dụng ngôn ngữ thương hiệu và tự động viết nội dung quảng cáo phù hợp hơn qua thời gian. |
Tối ưu hóa quy trình làm việc | Agentic AI tăng cường các quy trình bằng cách tích hợp hiểu ngôn ngữ, suy luận, lập kế hoạch và ra quyết định, dẫn đến cải thiện phân bổ nguồn lực, giao tiếp, cộng tác và cơ hội tự động hóa. | Lập kế hoạch chiến dịch marketing tích hợp: Nhận mục tiêu (Ví dụ: Ra mắt sản phẩm mới), lên kế hoạch nội dung, thời gian, kênh phân phối và tự động hóa triển khai. Phối hợp giữa các bộ phận (bán hàng-marketing – chăm sóc khách hàng): Chuyển thông tin khách hàng tiềm năng sang bộ phận bán hàng đúng thời điểm, đảm bảo quy trình khép kín. |
Hệ thống giao tiếp đa tác nhân | Khả năng tạo điều kiện giao tiếp và cộng tác giữa nhiều tác nhân, cho phép tạo ra các quy trình làm việc phức tạp và tích hợp với các hệ thống hoặc công cụ khác để thực hiện các tác vụ đa dạng. | Phối hợp với hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), email marketing, chatbot và phân tích dữ liệu để tự động hóa toàn bộ quy trình giữ chân khách hàng và nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng. Hệ thống các tác nhân AI phối hợp: Một agent chuyên thu thập insight, một agent tối ưu content, một agent đề xuất thời điểm gửi email tốt nhất – phối hợp để tạo chiến dịch hiệu quả cao. |
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp
Bảng 2 cho thấy, khả năng ứng dụng các chức năng của Agentic AI trong các hoạt động marketing rất đa dạng, từ việc thu thập thông tin thị trường, phân tích hành vi và quản lý khách hàng đến lập kế hoạch và điều phối các hoạt động quảng cáo, tiếp thị.
Khái quát hóa ứng dụng của Agentic AI, nhóm tác giả áp dụng lý thuyết về năng lực động nhằm hệ thống hóa cách áp dụng Agentic AI trong nâng cao năng lực marketing của các tổ chức, giúp các tổ chức này thích nghi và phát triển trong môi trường kinh doanh thay đổi.
Theo Teece, Pisano và Shuen (1997), năng lực động được hiểu là khả năng tích hợp, xây dựng và tái cấu trúc các nguồn lực và năng lực nhằm thích nghi nhanh chóng với môi trường thay đổi. Năng lực động là cơ sở tạo ra lợi thế cạnh tranh và đem lại hiệu quả kinh doanh cho tổ chức, doanh nghiệp.
Theo cách tiếp cận này, các năng lực marketing tích hợp Agentic AI như Hình có thể chia thành 3 nhóm chính: Năng lực marketing phân tích; Năng lực marketing công nghệ; Năng lực hiệu quả chiến lược.
Hình: Các nhóm năng lực marketing tích hợp Agentic AI
 |
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp
(i) Năng lực phân tích marketing: Đề cập đến khả năng sử dụng Agentic AI để phân tích các bộ dữ liệu lớn và phức tạp. Khả năng này bao gồm việc trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu khách hàng, xu hướng thị trường và hành vi người tiêu dùng, cho phép các tổ chức, công ty kiểm tra hiệu quả hoạt động của họ dưới dạng các chiến dịch marketing hoặc vị trí quảng cáo.
(ii) Năng lực marketing công nghệ: Tập trung vào tích hợp và ứng dụng các công nghệ Agentic AI để nâng cao sản phẩm và dịch vụ của thương hiệu, bao gồm việc kết hợp các công cụ và nền tảng Agentic AI, để tự động hóa các quy trình marketing và tạo ra nội dung marketing thông minh; đồng thời, đảm bảo tuân thủ các nguyên tắc đạo đức như quyền riêng tư, minh bạch dữ liệu và tránh thao túng hành vi người tiêu dùng.
(iii) Năng lực hiệu quả chiến lược: Đánh giá khả năng nâng cao hiệu suất của các hoạt động marketing; đồng thời, phản ánh khả năng phân tích nhanh chóng các tín hiệu từ thị trường, tự động đề xuất điều chỉnh chiến thuật và thậm chí tiên lượng các kịch bản thay đổi có thể xảy ra. Điều này giúp các tổ chức thích ứng linh hoạt, ra quyết định nhanh chóng và định hướng sáng tạo trong bối cảnh thị trường biến động mạnh mẽ như hiện nay.
MỘT SỐ THÁCH THỨC TRONG ỨNG DỤNG AGENTIC AI
Thực tế cho thấy, việc ứng dụng Agentic AI vẫn còn đối mặt với một số thách thức như sau:
Thứ nhất, bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư. Khi AI ngày càng được tích hợp sâu vào các hoạt động tiếp thị, chăm sóc khách hàng, tài chính hay y tế, rủi ro xâm phạm quyền riêng tư hoặc rò rỉ dữ liệu theo đó mà gia tăng, đặc biệt là việc xử lý và lưu trữ lượng lớn dữ liệu cá nhân và nhạy cảm của người dùng bao gồm hành vi tiêu dùng, thông tin định danh, thói quen trực tuyến và thậm chí là dữ liệu sinh trắc học.
Thứ hai, mối lo ngại về đạo đức và quy định. Sự tự chủ trong hành vi và quyết định của các hệ thống AI, đặc biệt là Agentic AI có thể củng cố định kiến, gây phân biệt đối xử hoặc tạo ra các quyết định thiếu công bằng, nhất là khi dữ liệu huấn luyện bị sai lệch hoặc không đầy đủ. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết về xây dựng các mô hình quản trị AI minh bạch, cũng như các bộ nguyên tắc đạo đức trong phát triển và ứng dụng AI bao gồm các giá trị như công bằng, trách nhiệm, giải trình và lấy con người làm trung tâm.
Thứ ba, chuyển đổi lực lượng lao động. Việc ứng dụng AI, đặc biệt là các hệ thống có khả năng tự động hóa cao, làm thay đổi sâu sắc cơ cấu và bản chất của lực lượng lao động. Trong khi AI giúp loại bỏ những công việc lặp đi lặp lại và nâng cao năng suất, thì mặt khác, nó cũng dấy lên lo ngại về khả năng mất việc làm hàng loạt trên nhiều lĩnh vực, từ sản xuất, dịch vụ khách hàng đến kế toán hay truyền thông.
HÀM Ý CHIẾN LƯỢC VÀ KHUYẾN NGHỊ TRONG ỨNG DỤNG AGENTIC AI
Để giải quyết các thách thức trên, các tổ chức, doanh nghiệp cần có chiến lược thích ứng phù hợp; đồng thời, triển khai một số nội dung theo tinh thần Quyết định số 127/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030.
Một là, tập trung phát triển nguồn nhân lực thông qua các chương trình đào tạo nhân viên phổ cập kỹ năng cơ bản về ứng dụng AI và khoa học dữ liệu; nâng cao kỹ năng để chuẩn bị cho nhân viên làm việc theo các quy trình làm việc tích hợp AI.
Hai là, nâng cao nhận thức ứng dụng AI và quản trị AI mạnh mẽ thông qua đẩy mạnh triển khai các nền tảng phần mềm và ứng dụng mở về AI sẵn có trong doanh nghiệp. Đồng thời, không ngừng học hỏi và đổi mới mô hình vận hành marketing theo hướng liên kết chặt chẽ giữa chiến lược – công nghệ – con người, nhằm dẫn dắt sự thay đổi, tạo lợi thế cạnh tranh dài hạn và định hình lại trải nghiệm khách hàng trong kỷ nguyên số.
Ba là, tuân thủ quy định hiện hành về triển khai AI phù hợp với luật pháp quốc tế; cập nhật thường xuyên và liên tục các văn bản pháp luật, quy định trong nước về đảm bảo quyền riêng tư, an toàn, an ninh mạng đối với các hoạt động lên quan tới AI và các hướng dẫn AI đạo đức.
KẾT LUẬN
Có thể khẳng định, qua nghiên cứu về Agentic AI cho thấy, trí tuệ nhân tạo tác nhân tự chủ có khả năng cải thiện đáng kể năng suất, giảm chi phí và thúc đẩy đổi mới trong các tổ chức, đặc biệt trong lĩnh vực marketing, mặc dù vẫn còn những thách thức như quyền riêng tư, bảo mật và các mối lo ngại về đạo đức.
Nghiên cứu cung cấp nền tảng về khả năng ứng dụng AI và Agentic AI cho các tổ chức, doanh nghiệp trong các hoạt động kinh doanh tiếp thị. Trên cơ sở nghiên cứu này, các nghiên cứu trong tương lai có thể tìm hiểu sâu hơn về các tác động của AI lên xã hội như thị trường lao động và các vấn đề về đạo đức trong ứng dụng AI (quyền riêng tư, bảo mật dữ liệu).
Tài liệu tham khảo:
1. Chính phủ (2021). Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/01/2021 phê duyệt Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030.
2. Hosseini, S., & Seilani, H. (2025). The role of agentic ai in shaping a smart future: A systematic review. Array, 100399.
3. Shilo, B. E. (2022). Artificial Intelligence as a Powerful Tool. “Success is no accident. It is hard work, perseverance, learning, studying, sacrifice and most of all, love of what you are doing or learning to do”, 298.
4. Teece, D. J., Pisano, G., & Shuen, A (1997). Dynamic capabilities and strategic management. Strategic management journal, 18(7), 509-533.
| Ngày nhận bài: 9/6/2025; Ngày hoàn thiện biên tập: 16/7/2025; Ngày duyệt đăng: 18/7/2025 |
https%3A%2F%2Fkinhtevadubao.vn%2Ftri-tue-nhan-tao-tac-nhan-tu-chu-dinh-hinh-chien-luoc-marketing-trong-kinh-doanh-so-31858.html
