Từ Hype đến ROI: Làm thế nào các tác nhân AI đang tạo dựng chỗ đứng của mình trong SaaS

Hỏi bất kỳ nhà lãnh đạo SaaS nào ngày nay về các tác nhân AI, và bạn sẽ nghe thấy một hỗn hợp của sự phấn khích và lo lắng. AI toàn năng vẫn còn ngoài tầm với – thay vào đó, chúng ta đang thấy điều gì đó thú vị hơn nhiều: một nỗ lực thực tế để nhúng các tác nhân AI vào các quy trình làm việc thực sự điều hành các doanh nghiệp.

Một nghiên cứu định tính gần đây của Albato, dựa trên 55 cuộc phỏng vấn sâu với các nhà sáng lập SaaS, lãnh đạo sản phẩm và CTO được thực hiện giữa tháng 8 và tháng 10 năm 2025, cho thấy thị trường đang bước vào một giai đoạn tối ưu hóa. Đây không phải là thời điểm để theo đuổi sự cường điệu, mà là để tập trung vào việc cung cấp giá trị thực sự và có thể đo lường được.

Rủi ro lớn nhất cho các tác nhân AI trong SaaS là chúng ta sẽ thành công trong việc xây dựng một thứ gì đó lấp lánh và tốn kém, với rất ít nhu cầu thực sự. Dragos Andronic, Giám đốc sản phẩm tại Dixa, đã nêu lên một quan điểm chung, cho rằng thị trường hiện tại cảm thấy như “nhiều cơ sở hạ tầng đang được phát triển ngay bây giờ hơn là nhu cầu từ thị trường… một giải pháp chờ đợi một vấn đề.”

Những chướng ngại vật trong thế giới thực: Niềm tin, Sự phức tạp và “khoảng cách kéo”

Khoảng cách giữa cơ sở hạ tầng tinh vi đang được xây dựng và nhu cầu thị trường thực sự không phải là một khoảng cách nhỏ; nó là thách thức trung tâm của giai đoạn thị trường này. Khoảng cách này được tạo ra bởi một số rào cản quan trọng, liên kết với nhau được xác định trong nghiên cứu của chúng tôi.

Thiếu niềm tin: Cần thiết phải xác minh trước khi tự động hóa

Niềm tin là thách thức phổ quát và mạnh mẽ nhất. Nó thể hiện không phải là nỗi sợ hãi trừu tượng, mà là những lo lắng cụ thể, thực tế. Andras Horvath, Giám đốc sản phẩm cho AI và Phân tích tại Wrike, đã chỉ ra nỗi lo lắng cốt lõi của người dùng về bản chất “không xác định” của các hành động AI. Không giống như phần mềm truyền thống, theo các đường dẫn có thể dự đoán được, các tác nhân AI có thể tạo ra kết quả không mong muốn. Nỗi sợ hãi đặc biệt cấp tính xung quanh các hoạt động hàng loạt: điều gì sẽ xảy ra nếu một tác nhân AI tạo ra một lỗi liên tục, sửa đổi hàng trăm hồ sơ khách hàng hoặc gửi thông tin liên lạc sai? Câu hỏi cốt lõi từ người dùng là thực sự thực tế: “Làm thế nào tôi có thể khắc phục ‘mớ hỗn độn’?” và “Ai là người cuối cùng chịu trách nhiệm?”

Giải pháp, như nhóm của Horvath đã khám phá, là xây dựng các cơ chế mạnh mẽ để xác minh trước khi cấp quyền tự động hóa. “Người dùng muốn có một khu vực thử nghiệm… chỉ cần kể từng bước những gì sẽ xảy ra nếu tôi triển khai bạn,” anh ấy lưu ý. Việc thực hiện một chế độ “dry-run” hoặc mô phỏng, nơi người dùng có thể xem trước các hành động dự kiến của AI trên một tập dữ liệu mẫu mà không cần cam kết với chúng, đã chứng minh là rất quan trọng để xây dựng niềm tin trong các kịch bản rủi ro cao.

Triết lý này của niềm tin tăng dần được mở rộng chiến lược đến các tích hợp. Tại Wrike, nhóm đã cố ý hạn chế tác nhân AI của họ không thực hiện các hành động bên ngoài (như gửi email qua Gmail hoặc tạo vé trong Jira) cho đến khi hiệu suất và độ tin cậy của nó trong môi trường được kiểm soát của riêng họ gần như hoàn hảo. Sự tập trung không phải là có AI ở mọi nơi chỉ vì lợi ích của nó – như Horvath lưu ý, “Không ai quan tâm đến việc có AI rắc rối ở đây hay không. Câu hỏi của họ là: Bạn sẽ tiết kiệm được bao nhiêu thời gian và công sức?” Bằng cách đảm bảo AI hoạt động đáng tin cậy trong Wrike trước khi mở rộng đến các tích hợp bên ngoài, nhóm có thể chứng minh giá trị thực sự và giảm thiểu rủi ro. Cách tiếp cận “khu vườn được bao quanh” này là một chiến lược quan trọng để mở rộng có trách nhiệm.

Sự phức tạp kỹ thuật và tích hợp: Kẻ giết người dự án im lặng

Vượt ra ngoài niềm tin là thách thức khổng lồ, thường bị đánh giá thấp, của sự phức tạp kỹ thuật. Xây dựng một tác nhân AI có thể thông minh trả lời một câu hỏi là một kỳ công khó khăn của xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Xây dựng một tác nhân có thể hoạt động đáng tin cậy – có thể thực hiện các lệnh, thao tác dữ liệu và điều phối các quy trình trên một danh mục các hệ thống phần mềm khác nhau – là một vấn đề có quy mô khác nhau.

“Hỗn độn tích hợp” này đòi hỏi tài nguyên kỹ thuật khổng lồ, bảo trì liên tục và các giao thức bảo mật tinh vi. Mỗi kết nối đến một API bên ngoài, mỗi bài tập ánh xạ dữ liệu và mỗi luồng xác thực đều đại diện cho một điểm thất bại tiềm năng.

Sự phức tạp này là lý do chính xác tại sao tương lai của các tác nhân AI nằm trong sự hợp tác và các nền tảng tích hợp mở. Việc vượt qua sự hỗn độn này sẽ không được thực hiện bởi mỗi công ty xây dựng tác nhân toàn diện của riêng mình, mà bằng cách tạo ra các hệ sinh thái nơi các tác nhân chuyên dụng có thể giao tiếp và ủy quyền nhiệm vụ cho nhau một cách an toàn thông qua các giao thức tiêu chuẩn hóa. Các giải pháp chiến thắng sẽ là những giải pháp làm cho cơn ác mộng tích hợp này trở nên đơn giản cho cả nhà phát triển và người dùng cuối.

Thị trường im lặng: “Khoảng cách kéo” quan trọng

Có lẽ thách thức cơ bản và khiêm tốn nhất là sự thiếu hụt rõ ràng về nhu cầu người dùng. Như các chuyên gia của chúng tôi đã nhấn mạnh trong các cuộc phỏng vấn, đa số người dùng cuối không tích cực yêu cầu “các tác nhân AI.” Không có áp lực từ người dùng buộc tay các nhóm sản phẩm; thay vào đó, động lực chính đến từ trên cao, từ các nhà lãnh đạo sản phẩm và giám đốc điều hành, những người tin tưởng vào sự cần thiết chiến lược.

Điều này tạo ra một “khoảng cách kéo” quan trọng, một kịch bản nguy hiểm nơi một giải pháp mạnh mẽ nhưng tốn kém đang được xây dựng cho một vấn đề mà người dùng chưa nhận ra họ có. Khoảng cách này buộc các nhóm sản phẩm phải cực kỳ thông minh trong thiết kế và triển khai. Họ không thể chỉ xây dựng một tác nhân mạnh mẽ và mong đợi người dùng sẽ đến với nó; họ phải giới thiệu cẩn thận các khả năng AI theo cách giải quyết một điểm đau hiện có, thường mà không có người dùng thậm chí nhận ra họ đang tương tác với một “tác nhân AI.” Thành công phụ thuộc vào giá trị được rõ ràng và không ma sát đến mức nó tạo ra nhu cầu của chính mình.

Beyond Buzzwords: Where AI Agents Are Proving Their Worth

Quỹ đạo của các tác nhân AI đang trở nên rõ ràng hơn. Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy các nhà lãnh đạo trong ngành từ Dixa đến Reachdesk và Wrike hiện đang triển khai các tác nhân trong một số lĩnh vực quan trọng mang lại giá trị cụ thể:

Hỗ trợ khách hàng và Truyền thông

Tự động hóa các truy vấn helpdesk và các tương tác thường xuyên để cải thiện thời gian phản hồi và giảm tải công việc của con người. Như Dragos Andronic, Giám đốc sản phẩm tại Dixa, xác nhận, đây là một “kịch bản thẳng thắn” tương đối dễ bán vì nó mang lại “lợi ích ngay lập tức về hiệu quả và giảm tải công việc.”

Phân tích dữ liệu và Báo cáo

Leverage AI để thực hiện công việc nặng nhọc của việc phân tích dữ liệu, hoạt động như một nhà phân tích kinh doanh để tạo ra thông tin chi tiết cho người dùng không chuyên. Trên các nền tảng thông minh tiêu dùng, các tác nhân hoạt động như các nhà khoa học dữ liệu theo yêu cầu, cho phép một nhà tiếp thị hỏi, “Cảm xúc xung quanh thương hiệu của tôi là gì?” và nhận được một báo cáo hoàn chỉnh với biểu đồ và thông tin chi tiết.

Tự động hóa quy trình làm việc

Sử dụng các tác nhân để tự động hóa các quy trình đa bước trên các ứng dụng khác nhau, được kích hoạt bởi một yêu cầu người dùng đơn giản. Pedro Amaral, CPO của Reachdesk, hình dung một tác nhân có thể điều phối toàn bộ chiến dịch từ một lệnh đơn, kéo dữ liệu CRM, chọn quà tặng và lên lịch truyền thông tự động.

Hướng dẫn trong sản phẩm và Tạo nội dung

Từ việc hoạt động như một trợ lý hướng dẫn đến tạo nội dung cá nhân hóa, các tác nhân đang được giao nhiệm vụ thực hiện các công việc truyền thống đòi hỏi sự cố gắng của con người.

Kết luận: Kết thúc của sự cường điệu và Con đường thực tế tiến về phía trước

Tầm nhìn lớn của AI đang được định hình lại không phải trong các phòng thí nghiệm, mà trong các quy trình làm việc hàng ngày của các doanh nghiệp. Nghiên cứu của chúng tôi tiết lộ một chuyển đổi thị trường quyết định: cuộc trò chuyện đã chuyển từ tiềm năng suy đoán sang một tập trung kỷ luật vào giá trị có thể đo lường được. Câu hỏi quan trọng không còn là nếu các tác nhân AI có tính cách biến đổi, mà là ở đâu chúng có thể mang lại ROI có thể đo lường được bằng cách giải quyết các vấn đề cụ thể, có giá trị cao.

Tất cả các điểm dữ liệu đều chỉ ra một nhận xét kết luận: giá trị thực sự của một tác nhân AI được xác định không phải bởi trí thông minh của nó trong cô lập, mà bởi khả năng hoạt động đáng tin cậy trong một hệ thống tích hợp và đáng tin cậy. Sự phấn khích ban đầu đã được kiềm chế bởi những thực tế khó khăn của sự hoài nghi của người dùng, sự phức tạp kỹ thuật và sự thiếu hụt rõ ràng về nhu cầu người dùng. Đây không phải là những chướng ngại vật nhỏ; chúng là những ràng buộc định nghĩa của thị trường hiện tại.

Do đó, chiến lược chiến thắng trong giai đoạn này sẽ không thuộc về những người theo đuổi AI tham vọng nhất, mà thuộc về những người掌握 ứng dụng thực tế nhất của nó. Thành công sẽ được định nghĩa bởi sự tập trung vào độ tin cậy hơn là sự xuất sắc, tích hợp hơn là cô lập, và công dụng rõ ràng hơn là sự mới mẻ công nghệ.

Kỷ nguyên của AI thực dụng đã bắt đầu. Tiến trình của nó sẽ được đo lường không phải bằng những đột phá lý thuyết, mà bằng những lợi ích tích lũy im lặng – trong các báo cáo tự động tiết kiệm hàng trăm giờ, trong các truy vấn của khách hàng được giải quyết ngay lập tức, và trong các quy trình làm việc phức tạp cuối cùng được thực hiện một cách mượt mà. Tương lai thuộc về những người xây dựng AI hoạt động, không chỉ gây ấn tượng.