Tăng quy mô vượt qua các nút thắt của con người: Làm thế nào Trí tuệ Agentic mang lại 80% ROI trong Hoạt động Doanh nghiệp

Có một câu hỏi mà mọi lãnh đạo hoạt động đã đặt ra ít nhất một lần trong hai năm qua: “Làm thế nào để tôi tăng quy mô mà không chỉ thêm nhiều người?”

Đối với hầu hết thập kỷ trước, câu trả lời trung thực là: bạn không thể. Bạn tối ưu hóa, bạn thuê, bạn ngoài nước. Bạn xây dựng các quy trình tốt hơn. Nhưng ở một mức độ nhất định, nút thắt của con người sẽ tự khẳng định lại mình. Trong phê duyệt. Trong phối hợp. Trong khối lượng nhận thức thuần túy của việc quản lý các quy trình công việc phức tạp trên các đội phân tán.

Trí tuệ Agentic đang thay đổi cách tính toán đó. Không theo cách mà các nhà cung cấp phần mềm doanh nghiệp đã hứa hẹn thay đổi trong ba thập kỷ, với các bảng điều khiển và báo cáo yêu cầu con người thực hiện, mà là cấu trúc. Các tác nhân tự chủ không chỉ hiển thị thông tin. Họ lý luận về nó, lập kế hoạch phản hồi, phối hợp trên các hệ thống và thực hiện hành động. Mà không cần chờ đợi để được hỏi.

Đây là sự thay đổi mà các lãnh đạo hoạt động trong lĩnh vực hậu cần, fintech và hơn thế nữa đang bắt đầu nội hóa. Và các con số đang bắt đầu phản ánh điều đó.

Khoảng cách Năng suất mà Trí tuệ Gen không sửa được

Sẽ dễ dàng khi mô tả trí tuệ agentic như một sự lặp lại của chu kỳ hype trí tuệ tạo sinh. Nó không phải như vậy. Sự khác biệt là quan trọng, và việc hiểu nó là bước đầu tiên để triển khai nó một cách hiệu quả.

Trí tuệ tạo sinh, làn sóng bắt đầu vào năm 2022 và đạt đỉnh trong các thử nghiệm doanh nghiệp trên toàn thế giới vào năm 2023 và 2024, là một công cụ năng suất cơ bản cho các cá nhân. Nó làm cho công nhân tri thức nhanh hơn. Nó soạn thảo, tóm tắt, phân loại. Nhưng nó hoạt động ở cấp độ提示: một con người hỏi, mô hình trả lời, con người quyết định làm gì với đầu ra.

Nghiên cứu mới nhất của McKinsey về Tình trạng Trí tuệ nhân tạo đã đưa ra một phát hiện mà mọi C-suite nên lưu ý: gần tám trong số mười công ty báo cáo sử dụng trí tuệ tạo sinh dưới một hình thức nào đó, nhưng khoảng tỷ lệ tương tự báo cáo không có tác động đáng kể đến lợi nhuận. McKinsey gọi đây là ‘mâu thuẫn trí tuệ gen’: triển khai rộng rãi, lợi ích模糊, và các trường hợp sử dụng dọc có tác động cao vẫn còn mắc kẹt trong giai đoạn thử nghiệm.

Vấn đề cốt lõi là trí tuệ tạo sinh được triển khai theo chiều ngang. Đồng nghiệp cho mọi người. Trợ lý trò chuyện trên mọi trang web. Những gì nó không làm là chạm vào các quy trình công việc thực sự nơi giá trị được tạo ra và mất: mua sắm, định tuyến hậu cần, hòa giải tài chính, quản lý nâng cao khách hàng. Những việc đó yêu cầu con người trong vòng lặp tại mọi điểm quyết định. Và con người chính xác là nút thắt.

Trí tuệ Agentic loại bỏ ràng buộc đó, không bằng cách loại bỏ con người, mà bằng cách loại bỏ nhu cầu có một con người làm một chất kết dính giữa mọi bước của một quy trình phức tạp.

Agentic thực sự có nghĩa là gì trong Thực tiễn

Các định nghĩa quan trọng ở đây, vì thuật ngữ đang được áp dụng một cách lỏng lẻo. Một tác nhân AI, theo nghĩa hoạt động, là một hệ thống có thể lập kế hoạch, lý luận về thông tin có sẵn, phối hợp trên các công cụ và API, và thực hiện các nhiệm vụ đa bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Từ khóa là tối thiểu, không phải là không. Các triển khai hiệu quả nhất ngày nay được xây dựng xung quanh các tác nhân được giám sát bởi con người: hệ thống hoạt động tự chủ trong các ranh giới được xác định và nâng cao khi chúng gặp phải các trường hợp ngoại lệ ngoài ngưỡng tin cậy của chúng.

Trong lĩnh vực hậu cần, điều này trông giống như một lớp điều phối liên tục theo dõi các tín hiệu nhu cầu, nguồn cấp dữ liệu của nhà cung cấp, dữ liệu thời tiết, và động态 lại các luồng vận chuyển và hàng tồn kho mà không cần đợi một con người để nhận thấy một sự gián đoạn đã xảy ra. McKinsey mô tả chính xác kiến trúc này, lưu ý rằng các tác nhân trong môi trường chuỗi cung ứng có thể giảm thời gian sản xuất xuống 20 đến 30 phần trăm.

Trong lĩnh vực fintech, các tác nhân đang xử lý các quy trình KYC / KYB, phân loại dướiwriting, và phát hiện gian lận, các lĩnh vực mà khối lượng quyết định quá cao để các đội con người xử lý ở tốc độ, và nơi chi phí của một quyết định chậm được đo lường bằng mất khách hàng và phơi nhiễm quy định.

Điều làm cho điều này khác với tự động hóa quy trình robot truyền thống là phán quyết. RPA tuân theo các quy tắc cố định. Một tác nhân có thể xử lý sự mơ hồ: nó có thể lý luận về việc liệu một mẫu giao dịch bất thường là gian lận hay một ngoại lệ hợp pháp, và nâng cao với ngữ cảnh chứ không phải là một lá cờ nhị phân. Sự khác biệt đó là điều cho phép các tác nhân hoạt động trong các môi trường mà các quy tắc alone là không đủ.

Các con số ROI là thực và tiết lộ

Một trong những đặc điểm xác định của các triển khai agentic AI đầu tiên là dữ liệu ROI đến nhanh hơn so với hầu hết các triển khai công nghệ doanh nghiệp sản xuất. Điều này một phần vì các tác nhân nhắm vào các điểm quyết định lặp đi lặp lại với khối lượng lớn, chính xác các quy trình mà hiệu quả có thể đo lường được.

Một nghiên cứu của Forrester đã tìm thấy rằng các tổ chức triển khai các tác nhân AI đã đạt được 210% ROI trong một khoảng thời gian ba năm, với thời gian hoàn vốn dưới sáu tháng. Trên một mẫu rộng hơn, dữ liệu khảo sát được biên dịch từ PwC, Google Cloud và McKinsey cho thấy ROI trung bình dự kiến là 171% đối với các công ty hiện đang triển khai hệ thống agentic, với các doanh nghiệp của Mỹ báo cáo lợi nhuận của 192%, khoảng ba lần ROI của tự động hóa truyền thống.

Trường hợp của ServiceNow là một trong những trường hợp được ghi chép lại nhiều nhất ở quy mô doanh nghiệp: công ty đã báo cáo 80% xử lý tự động các truy vấn hỗ trợ khách hàng, giảm 52% thời gian để giải quyết các trường hợp phức tạp, và 325 triệu đô la giá trị hàng năm từ năng suất tăng cường. Đây không phải là các con số trong giai đoạn thử nghiệm. Chúng là kết quả hoạt động ở quy mô từ một công ty đã cam kết tái thiết các quy trình công việc của mình xung quanh các tác nhân chứ không phải là lớp các tác nhân lên trên các quy trình hiện có.

Một nhà bán lẻ hàng đầu đã triển khai các tác nhân để xử lý các cuộc gọi điện thoại, tiếp thị trực tuyến và các quy trình liên lạc trung tâm khách hàng đã thấy một sự tăng 9,7% trong các cuộc gọi bán hàng mới và một sự cải thiện 77 triệu đô la trong lợi nhuận hàng năm, đồng thời giảm 47% số cuộc gọi đến các cửa hàng và cải thiện điểm số hài lòng của khách hàng.

Những kết quả này chia sẻ một tính năng cấu trúc: lợi ích không đến từ việc làm cho các công nhân cá nhân hiệu quả hơn. Chúng đến từ việc loại bỏ các chuyển giao tuần tự, phê duyệt đến phê duyệt, nhóm đến nhóm, hệ thống đến hệ thống, định nghĩa cách hoạt động của hầu hết các hoạt động doanh nghiệp ngày nay.

Tấm tranh Triển khai: Lợi ích hàng loạt, Triển khai mỏng

Khoảng cách giữa ý định được tuyên bố và triển khai thực tế là một trong những điều quan trọng nhất để hiểu về nơi trí tuệ agentic đứng hiện nay, vì nó định nghĩa cả rủi ro của việc chờ đợi và cơ hội của việc di chuyển sớm.

Theo nghiên cứu ROI toàn cầu của Google Cloud năm 2025, đã khảo sát 3.466 lãnh đạo cấp cao trên 24 quốc gia, 52% các giám đốc điều hành báo cáo rằng các tổ chức của họ đang tích cực sử dụng các tác nhân AI, với 39% nói rằng họ đã ra mắt hơn mười. Đó là sự thâm nhập đáng kể cho một công nghệ mà chủ yếu là lý thuyết ba năm trước.

Nhưng thâm nhập không phải là quy mô. Báo cáo Tình trạng Trí tuệ nhân tạo của McKinsey vào tháng 11 năm 2025 đã tìm thấy rằng ít hơn 10% các tổ chức đã thực sự mở rộng các tác nhân AI trong bất kỳ chức năng nào. 90% các trường hợp sử dụng dọc có tác động cao vẫn còn mắc kẹt trong giai đoạn thử nghiệm. Lý do hàng đầu không phải là công nghệ; đó là tổ chức. Các công ty coi trí tuệ agentic như một sự thay đổi đáng kể về cách hoạt động, và hầu hết các quy trình kinh doanh đều bị phức tạp bởi bản chất. Sự mua lại của lãnh đạo chưa được dịch sang thiết kế lại quy trình công việc mà triển khai thực sự yêu cầu.

Gartner dự đoán rằng vào năm 2028, 33% ứng dụng phần mềm doanh nghiệp sẽ bao gồm trí tuệ agentic, tăng từ dưới 1% vào năm 2024. Đó là một sự tăng 33 lần trong bốn năm. Ở đường cong áp dụng đó, khoảng cách cạnh tranh giữa những người di chuyển sớm và những người áp dụng muộn sẽ không phải là vấn đề về hiệu quả. Nó sẽ là vấn đề về cơ sở chi phí. Các công ty đã tự động hóa các quy trình quyết định với khối lượng lớn sẽ rẻ hơn để vận hành so với những công ty chưa làm như vậy.

Đồng sáng lập McKinsey Michael Chang đã nói một cách rõ ràng: “Bạn sẽ bị bỏ lại phía sau với một cơ sở chi phí cao hơn so với các đối thủ của bạn.” Thái độ chờ và xem mà đặc trưng cho hầu hết các tổ chức ngày nay mang một chi phí hợp chất, một điều không tự công bố cho đến khi một đối thủ đã hấp thụ nó.

Ở đâu có Giá trị, và Ở đâu Hầu hết Các Công ty đang Tìm kiếm

Các lĩnh vực mà trí tuệ agentic đang tạo ra lợi nhuận ghi chép lại nhiều nhất chia sẻ một đặc điểm chung: các quy trình công việc với khối lượng lớn, nặng về phán quyết mà chi phí của sự chậm trễ hoặc lỗi có thể đo lường được và quy trình có đủ cấu trúc để một tác nhân hoạt động đáng tin cậy.

Hậu cần và chuỗi cung ứng là trường hợp rõ ràng nhất. Một tác nhân kết nối với các hệ thống lập kế hoạch nội bộ và các nguồn cấp dữ liệu bên ngoài, thời tiết, lịch trình của nhà cung cấp, tín hiệu nhu cầu, có thể liên tục lại mà không cần khởi xướng của con người. Giá trị không chỉ là tốc độ; nó là khả năng phản ứng ở quy mô và tần suất mà không một đội con người nào có thể sánh kịp. Mô hình chuỗi cung ứng của McKinsey cho thấy các tác nhân chọn các chế độ vận chuyển tối ưu, phân bổ lại cổ phiếu trên các kho hàng, và nâng cao chỉ khi một quyết định yêu cầu đầu vào chiến lược, loại tối ưu hóa liên tục mà trước đây yêu cầu либо các đội phân tích lớn либо sự chấp nhận các kết quả không tối ưu.

Dịch vụ tài chính là lĩnh vực dọc thứ hai. Các công ty dịch vụ tài chính đã chi 35 tỷ đô la trên toàn cầu cho AI vào năm 2023, với các khoản đầu tư dự kiến sẽ đạt 100 tỷ đô la vào năm 2027. Sự tập trung đang chuyển từ các bot trò chuyện văn phòng phía trước sang các hoạt động phía sau: cấp dướiwriting, giám sát tuân thủ, KYC và hòa giải, các lĩnh vực mà khối lượng công việc quá cao để các đội con người xử lý ở tốc độ, và nơi chi phí của việc sai sót, trong hình phạt quy định và mất khách hàng, là nghiêm trọng.

Hoạt động của khách hàng đại diện cho lĩnh vực giá trị cao thứ ba. Các tác nhân AI hiện đang xử lý lên đến 80% truy vấn hỗ trợ, giảm thời gian phản hồi xuống 37% và tăng sự hài lòng của khách hàng lên 32% trong các triển khai được ghi chép lại. Đến năm 2028, Gartner dự đoán rằng 68% tương tác của khách hàng trên các ngành sẽ được quản lý bởi trí tuệ agentic, không phải là các bot trò chuyện xử lý các truy vấn cấp một, mà là các tác nhân có khả năng xử lý toàn bộ vòng đời dịch vụ.

Câu hỏi Kiến trúc mà Xác định Mọi thứ

Hầu hết các công ty đã không thấy lợi nhuận từ các khoản đầu tư AI của họ đã mắc sai lầm giống nhau: họ đã triển khai AI như một lớp trên các quy trình hiện có thay vì như một lý do để thiết kế lại chúng.

Sự khác biệt này không phải là ngữ nghĩa. Một đồng nghiệp trí tuệ tạo sinh ngồi trên một quy trình được thiết kế cho các chuyển giao tuần tự của con người sẽ tăng tốc các bước riêng lẻ nhưng để lại các nút thắt cấu trúc nguyên vẹn. Một hệ thống agentic được xây dựng vào một quy trình được tưởng tượng lại, nơi tác nhân là một tham gia hàng đầu chứ không phải là một trợ lý, loại bỏ các nút thắt đó hoàn toàn.

Hệ quả thực tế cho các lãnh đạo doanh nghiệp là triển khai agentic thực sự là một quyết định tổ chức cũng như quyết định kỹ thuật. Nó yêu cầu biết các quy trình công việc nào để thiết kế lại, xây dựng quản trị để giám sát các quyết định tự chủ, và chấp nhận rằng triển khai các tác nhân một cách hiệu quả mất nhiều thời gian hơn so với triển khai chúng nhanh chóng.

Nguyên tắc kiến trúc mô-đun là điều làm cho điều này bền vững. Khi mỗi chức năng, kích hoạt, thực hiện, ghi nhật ký, nâng cao, là một thành phần riêng biệt chứ không phải là một khối, việc thêm các khả năng mới vào Năm 2 là một vấn đề kết nối một mô-đun mới, không phải là xây dựng lại hệ thống. Các tổ chức đã hoạt động ở quy mô đã xây dựng theo cách này từ đầu.

Các tổ chức hoạt động cao đang, theo nghiên cứu của McKinsey năm 2025, gần ba lần có khả năng thiết kế lại cơ bản các quy trình công việc của họ khi triển khai AI. Cam kết kiến trúc đó, thay vì sự tinh vi về mặt kỹ thuật, là yếu tố phân biệt chính giữa các công ty thấy lợi nhuận hàng đầu và những công ty báo cáo không có tác động đáng kể.

Thực tế Quản trị

Cuộc trò chuyện về trí tuệ agentic không thể kết thúc ở các con số ROI. Các hệ thống tự chủ hoạt động trong các môi trường có rủi ro cao, giao tiếp của bệnh nhân, quyết định tài chính, định tuyến hậu cần với hậu quả thực tế, yêu cầu các khuôn khổ quản trị mà hầu hết các tổ chức chưa xây dựng.

Các mối quan tâm cấp bách nhất không phải là những mối quan tâm mà chiếm ưu thế trong các cuộc thảo luận truyền thông. Tiêm nhắc, ảo giác mô hình và thiên vị trong đầu ra là các vấn đề thực sự, nhưng chúng có thể quản lý được với thiết kế hệ thống phù hợp. Các vấn đề khó hơn là hoạt động: Điều gì xảy ra khi một tác nhân đưa ra một quyết định mà một con người sẽ đã nâng cao? Làm thế nào bạn kiểm toán lý lẽ của một hệ thống đã xử lý mười nghìn quyết định qua đêm? Làm thế nào bạn duy trì sự tuân thủ trong một môi trường được quản lý khi người ra quyết định không phải là một người?

Các tổ chức đang làm điều này đúng đang xây dựng những gì có thể được gọi là kiến trúc tác nhân được giám sát bởi con người, các hệ thống hoạt động tự chủ trong các ngưỡng tin cậy được xác định và nâng cao khi chúng gặp phải các trường hợp ngoại lệ ngoài ngưỡng tin cậy của chúng.

Quản trị cũng là nơi câu hỏi về quyền sở hữu dữ liệu sống. Trong bất kỳ triển khai doanh nghiệp nào, và đặc biệt là trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài chính và hậu cần, dữ liệu của bệnh nhân hoặc khách hàng thuộc về tổ chức, không phải là nền tảng AI. Bất kỳ kiến trúc nào không thực thi điều này ở cấp cơ sở hạ tầng là tạo ra sự phơi nhiễm trách nhiệm mà các con số ROI sẽ không bao phủ.

Cửa sổ đang Mở, Đối với bây giờ

Thị trường trí tuệ agentic được dự đoán sẽ tăng từ 5,25 tỷ đô la vào năm 2024 lên $199 tỷ vào năm 2034, một sự tăng 38 lần. Các công ty sẽ nắm bắt được phần lớn giá trị đó không nhất thiết là những công ty có ngân sách AI lớn nhất. Họ là những công ty bắt đầu ngay bây giờ, cam kết thiết kế lại quy trình công việc thực sự và xây dựng cơ sở hạ tầng quản trị để hỗ trợ hoạt động tự chủ ở quy mô.

Nút thắt trong hoạt động doanh nghiệp không bao giờ là sự thiếu hụt dữ liệu, sức mạnh xử lý hoặc thậm chí là những người có tài năng. Nó đã là bản chất tuần tự của việc ra quyết định của con người trong các quy trình được thiết kế cho một thế giới nơi con người là lựa chọn duy nhất. Trí tuệ Agentic không loại bỏ con người khỏi phương trình đó. Nó loại bỏ họ khỏi các phần mà sự hiện diện của họ không bao giờ thêm giá trị từ đầu.

Đó là một sự khác biệt có ý nghĩa. Và đối với các lãnh đạo hoạt động đã dành nhiều năm để cố gắng tăng quy mô mà không chỉ thêm số lượng nhân viên, đó cũng là câu trả lời cho một câu hỏi họ đã hỏi trong một thời gian dài.