Đánh giá nơi triển khai AI Agentic trong doanh nghiệp của bạn

AI của Agentic có tiềm năng để định hình lại nhiều ngành công nghiệp bằng cách cho phép ra quyết định tự chủ, khả năng thích ứng theo thời gian thực và giải quyết vấn đề chủ động. Khi các doanh nghiệp nỗ lực nâng cao hiệu quả hoạt động, họ phải đối mặt với thách thức quyết định cách thức và địa điểm triển khai AI đại lý để có tác động tối đa. Từ tối ưu hóa chuỗi cung ứng đến bảo trì dự đoán và nâng cao trải nghiệm khách hàng, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải đánh giá cẩn thận lĩnh vực nào trong doanh nghiệp của họ có thể hưởng lợi nhiều nhất từ ​​AI đại lý. Một khuôn khổ chiến lược để đánh giá các cơ hội tích hợp AI là rất quan trọng để đảm bảo rằng các khoản đầu tư phù hợp với mục tiêu kinh doanh, thúc đẩy các kết quả có thể đo lường được và duy trì sự cân bằng giữa tự động hóa và giám sát của con người.

Hiểu về sự tiến hóa của AI

Để hiểu vai trò của AI đại lý, trước tiên chúng ta phải phân biệt nó với các triển khai AI truyền thống. Theo lịch sử, các doanh nghiệp đã tận dụng AI để phân tích dữ liệu lịch sử, tạo ra hiểu biết sâu sắc và thậm chí đưa ra khuyến nghị. Tuy nhiên, các hệ thống này thường yêu cầu sự can thiệp của con người để thực hiện các quyết định và quy trình công việc. Ví dụ, một hệ thống thuật toán học máy tạo ra các quan sát mới, tinh chỉnh các mô hình của nó và cải thiện theo thời gian nhưng không bao giờ đưa ra quyết định, trong khi AI tiêu chuẩn đề xuất các hành động dựa trên kinh nghiệm đã học của nó, có khả năng tạo ra một hành động để tiến lên một bước duy nhất.

Agentic AI đưa tính tự chủ vào phương trình. Thay vì chỉ đề xuất hành động, AI tác nhân thực hiện chúng, hoạt động theo thời gian thực để giải quyết các vấn đề và tối ưu hóa quy trình làm việc với nhiều tác nhân AI hoạt động song song. Điểm khác biệt chính nằm ở khái niệm tác nhân—các thực thể AI độc lập thực hiện hành động dựa trên cơ chế học tập và các điều kiện thực tế. Một tác nhân AI duy nhất có thể sắp xếp lại hàng tồn kho khi hết hàng, trong khi AI tác nhân—bao gồm nhiều tác nhân—có thể phối hợp toàn bộ phản ứng của chuỗi cung ứng, điều chỉnh các điều kiện mua sắm, vận chuyển và lưu trữ một cách năng động.

Thay vì thực hiện cây quyết định, AI tác nhân thích ứng dựa trên các đầu vào thời gian thực, học hỏi từ môi trường luôn thay đổi của nó và sửa đổi hành động của nó cho phù hợp. Ví dụ, trong bán lẻ thực phẩm, một hệ thống dựa trên quy tắc có thể tuân theo quy trình tuân thủ có cấu trúc—chẳng hạn như cảnh báo người quản lý khi một đơn vị làm lạnh vượt quá ngưỡng nhiệt độ đã đặt. Mặt khác, một hệ thống AI tác nhân có thể tự động điều chỉnh cài đặt làm lạnh, định tuyến lại các lô hàng bị ảnh hưởng và sắp xếp lại hàng tồn kho—tất cả đều không cần sự can thiệp của con người.

Trong một môi trường năng động như hậu cần hàng không, một mạng lưới AI hoàn toàn có khả năng phân tích đồng thời tất cả hành khách bị ảnh hưởng, đặt lại chuyến bay, thông báo cho các dịch vụ mặt đất và giao tiếp liền mạch với đại diện dịch vụ khách hàng—tất cả diễn ra song song, giúp giảm gián đoạn và cải thiện hiệu quả.

Quản lý mức độ tự chủ của AI Agentic

Khi quá trình tiến hóa của AI tiếp tục, AI tác nhân sẽ có nhiều quyền tự chủ hơn và xử lý các kịch bản ra quyết định ngày càng phức tạp. Trong tương lai, các tác nhân AI sẽ hợp tác giữa các ngành và tạo ra quyết định có nhận thức theo ngữ cảnh. Thách thức trong tương lai sẽ là xác định sự cân bằng phù hợp giữa tự động hóa hoàn toàn và giám sát của con người để quản lý chuyến đi, ngăn ngừa sai sót và khóa hệ thống. Các doanh nghiệp phải cân nhắc cẩn thận ngưỡng rủi ro cho các quy trình công việc khác nhau, triển khai các biện pháp bảo vệ để ngăn ngừa các hành động không mong muốn trong khi tối đa hóa lợi ích tiềm năng từ những tiến bộ do AI thúc đẩy.

Các nhà lãnh đạo trong nhiều ngành công nghiệp nên cân nhắc các lĩnh vực mà AI đại lý đặc biệt có giá trị, nơi mà việc ra quyết định cần phải theo thời gian thực, thích ứng và có khả năng mở rộng cao. Các chức năng kinh doanh chính có thể hưởng lợi nhiều nhất bao gồm quản lý chuỗi cung ứng và hàng tồn kho. Đội ngũ đại lý AI có thể theo dõi mức tồn kho, dự đoán biến động nhu cầu và tự động sắp xếp lại sản phẩm để giảm lãng phí, tránh mất mát không cần thiết và tinh chỉnh kết quả hậu cần.

Trong bảo trì dự đoán, AI agentic phân tích tình trạng thiết bị, phát hiện các lỗi tiềm ẩn và chủ động lên lịch bảo trì để giảm thời gian chết. Các chức năng quản lý rủi ro và tuân thủ cũng có thể được hưởng lợi, vì AI giám sát quy trình tuân thủ trong các ngành được quản lý, tự động điều chỉnh SOP để đáp ứng các yêu cầu đang thay đổi.

Các bước để áp dụng AI Agentic thành công

Để đảm bảo việc áp dụng AI thành công, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên tuân theo quy trình đánh giá có cấu trúc.

•  Xác định các trường hợp sử dụng có tác động cao bằng cách đánh giá các chức năng kinh doanh trong đó việc ra quyết định theo thời gian thực giúp cải thiện hiệu quả và giảm gánh nặng hành chính cho khách hàng hoặc nhân viên.
• Xác định khả năng chịu rủi ro và cơ chế giám sát bằng cách thiết lập các biện pháp bảo vệ, quy trình phê duyệt và điểm can thiệp để cân bằng giữa tính tự chủ của AI với sự giám sát của con người.
• Đảm bảo các khoản đầu tư vào AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh, tập trung vào các ứng dụng mang lại ROI có thể đo lường được và hỗ trợ các mục tiêu chiến lược rộng hơn.
• Bắt đầu ở quy mô nhỏ và mở rộng dần dần bằng cách triển khai các chương trình thí điểm trong môi trường được kiểm soát trước khi mở rộng triển khai AI đại lý trên toàn doanh nghiệp.
• Đánh giá thường xuyên các chương trình AI đại lý, tinh chỉnh các mô hình dựa trên kết quả và phương pháp cải tiến liên tục.

Với việc chuyển sang AI agentic, chúng ta sẽ thấy một bước tiến đáng kể trong tự động hóa doanh nghiệp, cho phép các doanh nghiệp vượt ra ngoài hiểu biết sâu sắc và khuyến nghị để thực hiện tự động. Việc triển khai thành công AI agentic sẽ đòi hỏi phải cân nhắc chiến lược về thiết kế quy trình làm việc, quản lý rủi ro và cấu trúc quản trị. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hành động nhanh chóng và chu đáo sẽ tối đa hóa hiệu quả, tăng cường khả năng phục hồi và bảo vệ hoạt động của họ trong tương lai.