Ngữ cảnh và Phối hợp: Lớp thiếu sót trong Tự động hoá Doanh nghiệp

Hầu hết các doanh nghiệp có rất nhiều tự động hoá nhưng ít chuyển đổi. Các dự án thí điểm đã hoạt động. Các bot đang chạy. Đường cong năng suất vẫn dẹt. Đây là câu chuyện được lặp lại nhất trong doanh nghiệp, và làn sóng tiếp theo, Agentic AI, cuối cùng có thể phá vỡ mô hình đó, cho những doanh nghiệp sẵn sàng thiết kế ngữ cảnh mà các hệ thống này chạy trên đó.

Hầu như không ai coi đó là chiến lược. Thật vậy.

Một mạng lưới nhà cung cấp dịch vụ y tế lớn ở Hoa Kỳ phát hiện ra rằng rào cản thực sự không phải là năng lực lâm sàng. Đó là việc lên lịch hẹn dựa trên suy đoán phản ứng, không có khả năng nhìn thấy bệnh nhân nào có khả năng không đến cho đến khi khung giờ đã trống. Xây dựng mô hình dự đoán dựa trên lịch sử hẹn giúp mạng lưới hành động trước khi các khoảng trống xuất hiện thay vì phải chạy đuổi sau. Số lần bệnh nhân không đến giảm, doanh thu ròng tăng và thời gian sàng lọc lịch hẹn giảm. Ngữ cảnh đã có sẵn trong nhiều năm dữ liệu hẹn. Nó chỉ cần được tập hợp và hành động.

Trong mọi dự án này, ba lĩnh vực giống nhau—cốt lõi, ngữ cảnh và phối hợp—phân biệt Agentic AI mang lại kết quả với Agentic AI bị kẹt.

Tự động hoá phần dễ dàng

Khoảng cách sâu nhất là giữa việc tự động hoá các nhiệm vụ và tự động hoá các kết quả. Các công ty tự động hoá các bước, việc khớp hoá đơn, nhập dữ liệu, cập nhật trạng thái, và nhận ra rằng chi phí vẫn nằm ở công việc giữa các bước. Một quy trình phần lớn được tự động hoá không đồng nghĩa với việc được giải quyết phần lớn. Con người vẫn ghép các phần lại với nhau và chịu trách nhiệm về kết quả, thực hiện công việc phối hợp mà không có tự động hoá nào được xây dựng để làm.

Lý do rất đơn giản. Tự động hoá cũ chỉ tuân theo các quy tắc. Nó không thể xử lý phán đoán vì thiếu ngữ cảnh để giải quyết ngoại lệ và thiếu phối hợp để chuyển giao chúng. Các bot hoàn hảo trong phần trung bình có thể dự đoán, nhưng lại bất lực ở các rìa, và trong công việc thực tế, các rìa chính là công việc. Một yêu cầu có tài liệu thiếu hoặc điều khoản lạ khiến bot dừng lại và chuyển sang con người. Các lãnh đạo chỉ tính những gì đã được tự động hoá. Báo cáo lợi nhuận chỉ tính những gì chưa được tự động hoá.

Tại sao phần khó lại kháng cự? Bởi vì đó là nơi chứa ngữ cảnh. Phần sạch chạy trên các hàng và cột gọn gàng. Phần khó ẩn trong tài liệu PDF chính sách, chuỗi email, mẫu quét, bản ghi âm cuộc gọi, điều khoản trong phụ lục. McKinsey ước tính rằng khoảng 90% dữ liệu doanh nghiệp là dữ liệu không có cấu trúc. Tự động hoá chỉ nhìn thấy phần có cấu trúc sẽ mù lòa trước phần lớn quyết định. Giải quyết vấn đề này đồng nghĩa với việc cung cấp cho tự động hoá hai thứ mà nó chưa bao giờ có: ngữ cảnh để đưa ra quyết định và phối hợp để thực hiện trên các hệ thống.

Tại sao Ngữ cảnh thay đổi mọi thứ

Agentic AI lấp đầy khoảng trống đó vì nó có thể suy luận với ngữ cảnh, điều mà các thế hệ tự động hoá trước đây chưa thể làm. Không giống như tự động hoá truyền thống, một tác nhân có thể suy luận qua các hệ thống, làm việc qua sự mơ hồ và thích nghi khi thực tế phá vỡ kịch bản. Nó tự động hoá các mối nối giữa các quy trình cũng như các quy trình tự chúng.

Điều này khiến ngữ cảnh trở thành thách thức kỹ thuật thực sự. Kỹ thuật ngữ cảnh là lĩnh vực xác định những gì một tác nhân cần biết, truy xuất thông tin đó từ các nguồn phù hợp và trình bày vào đúng thời điểm. Một tác nhân chỉ có thể suy luận dựa trên những gì nó biết.

Một công ty bán dẫn toàn cầu với hơn 30.000 nhân viên đã học được bài học này một cách trực tiếp. Hơn một nghìn hợp đồng của họ nằm rải rác trên SharePoint, ổ đĩa chia sẻ và các thư mục cục bộ dưới dạng PDF không có cấu trúc, không có cách nào để theo dõi thời hạn thông báo hoặc điều khoản gia hạn trước khi hạn chót đến. Việc trích xuất và diễn giải ngữ cảnh ẩn này một cách tự động đã giảm thời gian xem xét hợp đồng, tiết kiệm hơn 200 giờ công việc thủ công mỗi năm và giảm rủi ro vi phạm nghĩa vụ. AI doanh nghiệp không mở rộng bằng cách tự động hoá nhiều nhiệm vụ riêng lẻ. Nó mở rộng bằng cách kết hợp ngữ cảnh nằm giữa chúng.

Tự động hoá vẫn bị kẹt nếu không có phối hợp

Tự động hoá có thể có ngữ cảnh hoàn hảo nhưng vẫn bị kẹt nếu kiến thức đó không thể di chuyển qua các hệ thống, đội ngũ và múi giờ mà một quy trình thực tế chạm tới, và khoảng trống này không phải là giả thuyết. Một công ty khoa học đời sống toàn cầu xử lý khoảng 50.000 khiếu nại mỗi năm trên bốn khu vực đã gặp trực tiếp vấn đề này. Khiếu nại đến qua các email, cổng thông tin và tài liệu không liên kết, và các trường hợp tương tự được xử lý khác nhau tùy vào đội nào xử lý, chính là loại bất nhất mà các cơ quan quản lý cảnh báo. Chuẩn hoá chúng thành một quy trình làm việc phối hợp đã tiết kiệm hơn 4.200 giờ mỗi năm và giảm thời gian giải quyết 70%. Các doanh nghiệp bỏ qua lớp này cuối cùng sẽ có tự động hoá suy luận tốt nhưng vẫn bị kẹt ở những điểm chuyển giao mà đã kẹt các hệ thống cũ.

Cạm bẫy Quản trị

Trước đây, tự động hoá được quản trị như phần mềm, được cấp phép, cung cấp và theo dõi thời gian hoạt động. Agentic AI phá vỡ mô hình này, vì ngay khi nó bắt đầu đưa ra quyết định thay vì chỉ thực thi, việc quản trị những gì nó có thể truy cập không còn đủ. Một tác nhân đọc CRM, ghi ERP, kích hoạt thanh toán và nhắn tin cho khách hàng không còn là công cụ. Nó là một người hành động với tầm ảnh hưởng. Câu hỏi chuyển từ liệu tích hợp có an toàn hay không sang tác nhân này có thể quyết định gì, dựa trên thẩm quyền của ai, với dấu vết nào và ai sẽ chịu trách nhiệm khi nó sai. Giải pháp không phải giảm tự chủ. Đó là ranh giới rõ ràng, thẩm quyền được định nghĩa, dấu vết hành động đầy đủ và một người sở hữu được chỉ định cho mỗi kết quả mà tác nhân tạo ra.

Quản trị đó phải bao gồm giám sát, không phải như một phanh, mà là cơ chế cho phép phạm vi của tác nhân mở rộng một cách an toàn theo thời gian. Mỗi lần chỉnh sửa đều cho thấy liệu tác nhân có ngữ cảnh đúng không, tạo ra một vòng lặp liên tục trao thêm trách nhiệm cho nó.

Nó cũng phải chạm tới lớp ngữ cảnh, phần mà hầu hết các đội ngũ thường bỏ qua. Khai thác các nguồn không có cấu trúc đồng nghĩa với việc thừa nhận những gì bên trong chúng: dữ liệu cá nhân, tài liệu có quyền riêng, các phiên bản mâu thuẫn của sự thật. Một tác nhân chỉ đáng tin cậy tương đương với nguồn gốc của ngữ cảnh mà nó sử dụng. Hãy coi ngữ cảnh như một tài sản được quản trị, với quy tắc về nguồn gốc, quyền truy cập và độ tươi mới được tích hợp, và tự động hoá sẽ trở thành một hệ thống có thể kiểm toán thay vì là một rủi ro. Hãy xây dựng điều này trước khi dữ liệu lan rộng, không phải sau khi có sự cố.

Năm Đầu Tiên, Thực Hiện Khác Biệt

Hầu hết các tổ chức sẽ dành cả năm này để tìm kiếm các nhiệm vụ cần tự động hoá. Một số ít hơn sẽ dành thời gian để lập bản đồ nơi thông tin, trách nhiệm và quyết định thực sự chuyển giao và xây dựng cho những gì xảy ra tại điểm chuyển giao đó.

Trong hai năm tới, không ai sẽ quan tâm công ty đã triển khai bao nhiêu tác nhân. Câu hỏi thực sự sẽ là ai đã xây dựng hạ tầng phía dưới chúng, và ai vẫn đang gắn bot vào các điểm chuyển giao bị hỏng.