Thời Điểm Của Agentic NOC Là Bây Giờ

Mạng hiện đại không còn giống với phiên bản trước đây, kể từ khi chuyển sang làm việc từ xa và thời đại áp dụng AI và SaaS nhanh chóng. Những gì từng là tập trung và tương đối có thể dự đoán được bây giờ đã trở thành một mạng lưới phức tạp của các nền tảng đám mây, thiết bị biên, văn phòng chi nhánh và internet tại nhà, cũng như các hệ thống tại chỗ.

 Trung tâm vận hành mạng (NOC) truyền thống không được thiết kế cho điều này. Hầu hết các công cụ giám sát vẫn yêu cầu sự tương quan dữ liệu thủ công trên các hệ thống khác nhau, khiến việc duy trì khả năng hiển thị trở nên khó khăn hơn và khiến các kỹ sư phải đối mặt với một lượng lớn cảnh báo mâu thuẫn khi họ cần đưa ra quyết định và giải quyết vấn đề nhanh chóng.

 Các nhà cung cấp dịch vụ và đội ngũ CNTT doanh nghiệp đang hoạt động trong một môi trường áp lực tương tự. Lợi nhuận đang bị thu hẹp và các đội ngũ đang trở nên mỏng hơn, nhưng tiêu chuẩn cho chu kỳ thu hút khách hàng vẫn không thay đổi. Khi mất từ 8 đến 10 tháng trước khi một hợp đồng trở nên có lợi nhuận, mức độ rủi ro xung quanh việc giữ chân và cung cấp trải nghiệm khách hàng chất lượng cao là rất cao.

 Tổng thể, sân khấu đã được thiết lập hoàn hảo cho Agentic NOC.

Xây Dựng Agentic NOC

Theo Gartner, mặc dù chỉ 17% tổ chức hiện đang triển khai AI agentic, nhưng 60% dự kiến sẽ làm như vậy trong vòng hai năm tới. Điều này tiếp tục xu hướng áp dụng mạnh mẽ kể từ khi công nghệ bắt đầu thu hút sự chú ý nhờ khả năng suy luận chủ động trên dữ liệu, không chỉ tự động hóa các nhiệm vụ được định nghĩa.

Đối với NOC, AI agentic là sự khác biệt giữa sự phân mảnh hoặc thất vọng, thời gian giải quyết nhanh hơn, giảm thời gian ngừng hoạt động và hiểu biết đầy đủ hơn về môi trường. Để những lợi ích này trở thành hiện thực, tuy nhiên, Agentic NOC phải được neo đậu trong sự hợp tác giữa AI và các nhà vận hành con người. Tốc độ không bao giờ quan trọng hơn độ chính xác và độ tin cậy, vì vậy nơi AI có thể tăng cường phân tích nguyên nhân gốc rễ, cuối cùng là đề xuất hành động, thì sự phán quyết của con người vẫn rất cần thiết cho việc xác thực cuối cùng.

Agentic NOC cũng được định nghĩa bởi dữ liệu được cấu trúc tốt. Hàng tồn kho chính xác, quy ước đặt tên và nhãn nhất quán, cũng như khả năng hiển thị trên toàn mạng về lưu lượng, định tuyến và hiệu suất đều vẽ nên một bức tranh về những gì đang xảy ra hiện tại, cách mạng nên hoạt động và cách các vấn đề đã được giải quyết trước đây. Nếu không có cái nhìn này, bất kỳ phân tích nào cũng sẽ không đầy đủ, và các nhà vận hành không thể tự động hóa những gì họ không thể thấy hoặc hiểu.

 Việc thu thập kiến thức bộ lạc cũng thuộc phạm vi này.

Tài nguyên lớn nhất mà NOC có là não bộ của các kỹ sư. Sự kết hợp giữa kinh nghiệm và trực giác đến từ nhiều năm chẩn đoán và giải quyết vấn đề mạng là điều mà ngay cả mô hình AI tiên tiến nhất cũng không thể sao chép được nếu không có sự giúp đỡ. Đó là lý do tại sao kiến thức bộ lạc này cần được ghi lại và chuyển đổi thành định dạng có thể được tiêu thụ và tái sử dụng. Các quy trình chạy và vòng lặp học tập tập trung cũng có vai trò quan trọng, cung cấp cơ sở cho hành vi của con người và máy móc để xác định hiệu quả hơn các lĩnh vực cần cải thiện.

Lợi Ích Thực Sự

Các vấn đề CNTT và mạng đứng sau 23% số lần ngừng hoạt động có tác động lớn nhất trong năm 2024. Phân tích cũng cho thấy rằng trong ba năm qua, gần 40% tổ chức đã trải qua một sự cố lớn do lỗi của con người. Tỷ lệ ngừng hoạt động này không bền vững từ bất kỳ góc độ nào, kinh doanh, kỹ sư hoặc người tiêu dùng. Tuy nhiên, nó minh họa chính xác tại sao Agentic NOC lại quan trọng như vậy.

 Lời hứa của Agentic NOC không phải là tự chủ vì lợi ích của nó, mà là hoạt động nhanh hơn và tự tin hơn, được xây dựng trên nền tảng của khả năng hiển thị mạng thực sự. Khi một vấn đề xảy ra trên mạng, sự chậm trễ lớn nhất thường không phải là việc phát hiện, mà là hiểu những gì đã thay đổi, những gì bị ảnh hưởng và những gì cần làm tiếp theo. Hệ thống Agentic giúp nén thời gian này, bắt đầu với phân tích nguyên nhân gốc rễ được tăng tốc.

 Sự khác biệt giữa việc xác định nguyên nhân gốc rễ của một vấn đề trong vài phút so với vài giờ hoặc thậm chí vài ngày là rất lớn. Chi phí trung bình của chỉ một giờ ngừng hoạt động mạng có thể vượt quá 300.000 đô la cho các doanh nghiệp cỡ trung và lớn. Trên thực tế, 41% báo cáo chi phí ngừng hoạt động hàng giờ trong khoảng từ 1 triệu đến hơn 5 triệu đô la theo nghiên cứu gần đây của ITIC.

 Và yet, thực tế thường gần hơn với cái sau khi các nhà vận hành được yêu cầu phải tìm kiếm dữ liệu thủ công. Mặt khác, các công cụ AI agentic có thể đưa ra các nguyên nhân và dịch vụ bị ảnh hưởng tiềm năng và đề xuất các bước tiếp theo trong vài giây. Khi mức độ rủi ro tài chính là như vậy, thì việc phân tích nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn và khắc phục an toàn hơn đã trở thành một yêu cầu tuyệt đối.

 Ngoài việc tăng cường các nhiệm vụ chiến thuật, Agentic NOC hoạt động như một người thúc đẩy việc chia sẻ kiến thức – kết hợp chuyên môn của các kỹ sư từ khắp tổ chức thành một nguồn lực chung. Về lâu dài, quá trình này tạo ra một vòng lặp học tập liên tục nơi những thành công và thách thức từ mỗi sự cố đều phục vụ để thông tin và tinh chỉnh các khuyến nghị của AI khi các sự cố mới xảy ra.

 Ví dụ, giả sử một công ty đã phải đối mặt với các vấn đề về hiệu suất mạng và quyết định triển khai một thiết bị mới để cố gắng cải thiện hiệu quả, nhưng việc cập nhật yêu cầu một thay đổi cấu hình. Trong quá trình này, điều gì đó đi sai và nó kích hoạt một sự cố. Trong thời đại Agentic NOC, một hệ thống AI có thể tương quan telemetry, topology, trạng thái thiết bị và các thay đổi gần đây, cuối cùng là chỉ ra nguyên nhân gốc rễ có thể cho nhà vận hành trong một phần nhỏ của thời gian. Tác động tích cực của hệ thống Agentic đối với hoạt động mạng là rõ ràng, và dữ liệu cũng chứng minh điều đó.

McKinsey gần đây đã phát hiện ra rằng việc giải quyết và sửa chữa vấn đề tự động trong hoạt động mạng đã giảm số lượng vé giải quyết vấn đề xuống 70%, cùng với chi phí hoạt động giảm từ 55-80%, đồng thời cải thiện thời gian sửa chữa lên 30-40%.

Thử Thách Cần Lưu Ý

Một trong những sai lầm phổ biến nhất mà các tổ chức mắc phải là lao vào AI mà không thiết lập nền tảng cần thiết. Hầu hết (70%) người lao động đều háo hức về lợi ích của AI theo KPMG, nhưng nếu không có dữ liệu đáng tin cậy và quy trình được ghi lại tốt, thì giá trị của những hệ thống này sẽ bị ảnh hưởng.

 Thay vào đó, AI nên được giới thiệu một cách tăng dần. Việc xây dựng Agentic NOC là một hành trình. Cuối cùng, các hệ thống nên bắt đầu sở hữu nhiều trường hợp sử dụng tiên tiến và chủ động hơn, chẳng hạn như phát hiện các mẫu trong các đợt tăng nhiệt hoặc xác định các xu hướng trong việc khởi động lại thiết bị – cả hai đều có thể là tín hiệu cho một sự cố sắp tới. Tuy nhiên, ở giai đoạn đầu, việc tập trung vào các nhiệm vụ nhỏ như hỗ trợ chẩn đoán sẽ để lại không gian cho các hệ thống học hỏi và cải thiện.

 Một sai lầm khác là nghĩ rằng mọi hành động đều có thể được tự động hóa. Một quy tắc chung là khi một con người giải quyết cùng một vấn đề nhiều lần, thì nhiệm vụ đó là một ứng cử viên tốt cho tự động hóa. Việc tiếp cận dần dần này cũng có thể giúp xây dựng niềm tin và sự tự tin.

 Kể từ tháng 2 năm 2025, niềm tin vào AI trong số nhân viên tại Mỹ đã giảm 33% theo Deloitte, trong khi Chỉ số Niềm tin AI của McKinsey năm 2026 cho thấy rằng sự không chính xác của đầu ra vẫn là mối quan ngại hàng đầu về AI đối với đa số doanh nghiệp Mỹ (74%), tiếp theo là các vấn đề về an ninh mạng (72%). Hãy nhớ rằng báo cáo của KPMG cho thấy người lao động Mỹ sẵn sàng chấp nhận AI? Báo cáo cũng cho thấy rằng chỉ 41% sẵn sàng tin tưởng vào nó.

 Để vượt qua sự do dự về AI, cần phải có quản lý và giải thích rõ ràng. Các rào cản hoạt động rõ ràng và các bản ghi kiểm toán cung cấp cho các kỹ sư cái nhìn rõ ràng về cách một tác nhân AI đã đi đến khuyến nghị cuối cùng, cũng như các cơ chế để bắt và giải quyết các lỗi trước khi chúng có thể gây ra thiệt hại. Niềm tin, quản lý và xác thực của con người là những gì phân biệt hoạt động Agentic hữu ích với tự động hóa rủi ro, đó là lý do tại sao mục tiêu của Agentic NOC không bao giờ nên là loại bỏ sự giám sát của con người, mà là tăng cường nó.

 Mạng hiện đại đòi hỏi rất nhiều từ các nhà vận hành ngày nay. Để theo kịp, nỗ lực của con người cần phải chuyển hướng khỏi việc giải quyết vấn đề lặp đi lặp lại và hướng tới chính sách, xác thực, quản lý và các trường hợp rủi ro cao hoặc mới. AI Agentic giúp thực hiện sự chuyển đổi này, xác định và giải quyết các vấn đề sớm hơn, chia sẻ kiến thức hiệu quả hơn trên các đội và đưa ra quyết định nhất quán hơn. Sự tiến hóa và cải thiện liên tục về cách mạng được giám sát và duy trì là dựa trên AI Agentic.