Agentic AI Nâng Cao Tự Động Hóa Thành Chiến Lược Doanh Nghiệp

Một doanh nghiệp lớn gần đây đã hoàn thành một chương trình tự động hóa nhiều năm với RPA, nền tảng mã thấp và các dự án thí điểm AI sớm. Trên giấy, kết quả nhìn ấn tượng, nhưng các quy trình làm việc vẫn phụ thuộc nặng vào các đánh giá thủ công. Bài học rõ ràng: tự động hóa các nhiệm vụ bị cô lập trong các túi không biến đổi cách thức làm việc. Thật không may, đây là thực tế đối với nhiều tổ chức. McKinsey báo cáo rằng 78 phần trăm công ty hiện sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo ra trong ít nhất một chức năng, tăng từ 55 phần trăm một năm trước. Tuy nhiên, việc áp dụng này chưa được chuyển thành tác động trên toàn doanh nghiệp. Câu trả lời nằm ở việc suy nghĩ lại thiết kế tự động hóa thông qua Agentic AI.

Ví dụ, một công ty bảo hiểm lớn của Mỹ đã kết hợp các tự động hóa hiện có với một quy trình thông minh tài liệu được kích hoạt bởi AI trong hoạt động bảo hiểm và quản lý chính sách. Thời gian quay vòng được cải thiện, giảm số lượng đánh giá thủ công và chất lượng quyết định trở nên nhất quán hơn, với con người trong vòng lặp được giữ lại cho các trường hợp ngoại lệ và tại các điểm kiểm tra chính cho giám sát. Kết quả cho thấy rằng việc kết hợp tự động hóa với AI mang lại kết quả trên toàn tổ chức mà các sáng kiến cụ thể công cụ không thể thực hiện được.

Tại Sao Phương Pháp Cũ Không Đủ

Trong nhiều doanh nghiệp, tự động hóa được theo đuổi trong các silo, với các công cụ tự động hóa khác, chẳng hạn như RPA riêng biệt với mã thấp và AI, được đặt trong một Trung tâm xuất sắc (CoE) độc lập. Sự tách biệt này làm tăng gấp đôi nỗ lực, tăng độ phức tạp và hạn chế tự động hóa từ đầu đến cuối, do đó cản trở hiệu quả trên cấp độ doanh nghiệp. Tự động hóa và AI đi đôi với nhau, và một cách tiếp cận dựa trên quy trình coi chúng là bổ sung, triển khai chúng cùng nhau cho từng quy trình làm việc và tăng cường tác động của chúng. Ví dụ, trong xử lý hóa đơn, RPA thường tự động hóa một phần của các bước. Thêm xử lý tài liệu được kích hoạt bởi AI làm tăng phạm vi bảo hiểm, nhưng các trường hợp ngoại lệ vẫn đòi hỏi phải xác nhận của con người. Giới thiệu Agentic AI, triển khai các tác nhân lý lẽ, học hỏi và hành động trên các hệ thống, làm giảm thêm sự can thiệp của con người và tăng tự động hóa tổng thể. Ví dụ này cho thấy tại sao một cách tiếp cận kết hợp, dựa trên quy trình lại hiệu quả hơn so với các chương trình riêng biệt.

Agentic AI Thay Đổi Trò Chơi Như Thế Nào

Agentic AI đại diện cho bước tiếp theo trong sự tiến hóa của tự động hóa, cung cấp một công cụ mới để tăng Xử lý Trực Tiếp (STP). Nó chuyển đổi tự động hóa từ việc hoàn thành nhiệm vụ sang việc cung cấp kết quả. Trong khi các hệ thống dựa trên quy tắc cung cấp hiệu quả cơ bản, các tác nhân bổ sung khả năng thích ứng bằng cách kết nối trên các chức năng, giải thích dữ liệu cấu trúc và không cấu trúc và đề xuất các hành động tiếp theo tốt nhất. Các trường hợp thường xuyên có thể tiếp tục với sự giám sát tối thiểu, trong khi các trường hợp ngoại lệ, các bước nhạy cảm về chính sách và các tình huống mơ hồ vẫn có thể được chuyển đến các người xem xét của con người. Trong dịch vụ khách hàng, các tác nhân soạn thảo phản hồi và các hành động tiếp theo cho các nhóm phê duyệt và nâng cấp các yêu cầu phức tạp khi cần. Trong tài chính, họ chuẩn bị các đối chiếu, đánh dấu các bất thường và đề xuất các điều chỉnh để phê duyệt. Trong hoạt động, họ dự báo các gián đoạn và đề xuất các thay đổi về khối lượng công việc mà các giám sát viên xác nhận. Kết quả là sự can thiệp của con người giảm trên mỗi trường hợp, chu kỳ nhanh hơn và trải nghiệm khách hàng và nhân viên được cải thiện – tất cả đều là những lợi ích mong muốn của tự động hóa với trách nhiệm được bảo tồn.

Các Sai Lầm Phổ Biến Khi Tăng Cường Tự Động Hóa Agentic

Mặc dù có nhiều hứa hẹn, các tổ chức thường gặp phải những thách thức khi tăng cường tự động hóa Agentic. Những sai lầm phổ biến nhất bao gồm:

1. Thiếu một “tại sao” rõ ràng: Một số doanh nghiệp áp dụng Agentic AI để theo đuổi một xu hướng chứ không phải để giải quyết một vấn đề kinh doanh được xác định. Không có sự rõ ràng về các mục tiêu, việc triển khai có nguy cơ có tác động thấp và dẫn đến thất vọng.
2. Xem tự động hóa và AI là các đường ray riêng biệt: Nhiều tổ chức không nhìn thấy chúng là một phần của cùng một liên tục. Nhìn thấy chúng cùng nhau cho phép trưởng thành theo giai đoạn, nơi Agentic AI xây dựng trên tự động hóa hiện có.
3. Phạm vi quá rộng: Dù các doanh nghiệp có lý do hợp lệ để áp dụng Agentic AI, đôi khi họ cố gắng áp dụng nó cho mọi quy trình làm việc. Không phải tất cả các quy trình đều biện minh cho chi phí hoặc độ phức tạp của tự động hóa Agentic. Ưu tiên các trường hợp sử dụng phù hợp là điều cần thiết để bảo vệ ROI.
4. Bỏ qua đánh giá quy trình: Không đánh giá các quy trình làm việc hiện tại và xác định nơi Agentic AI mang lại giá trị nhất, các doanh nghiệp có nguy cơ không phù hợp. Một số quy trình phù hợp hơn với tự động hóa truyền thống, trong khi các quy trình khác lại được hưởng lợi từ các phương pháp Agentic. Cũng quan trọng không kém là nhúng quản trị và các thực tiễn AI có trách nhiệm từ đầu. Bỏ qua bảo mật, tuân thủ hoặc giám sát có nguy cơ làm suy yếu niềm tin và làm chậm việc áp dụng.

Làm Thế Nào Để Tăng Cường Với Mục Đích

Xác định các trường hợp sử dụng phù hợp là chìa khóa – lập danh sách ngắn từ 3 đến 5 quy trình có giá trị cao mà các trì hoãn đến từ quyết định và ngoại lệ. Sau đó, xác định kết quả trước khi bắt đầu xây dựng. Triển khai theo từng giai đoạn: sử dụng tự động hóa hiện có cho các hành động của hệ thống, thêm AI cho các nhiệm vụ nhận thức như hiểu và phân loại tài liệu, và áp dụng điều phối Agentic ở nơi bối cảnh phải được giải thích và các hành động được đề xuất. Giữ giám sát tại các điểm kiểm tra chính sách và ngoại lệ, với các đường dẫn phê duyệt và quyền sở hữu được ghi chép, và chạy một cuộc thử nghiệm giới hạn để xác nhận các cải tiến và tuân thủ.

Sau những chiến thắng ban đầu, chuyển từ các triển khai cá nhân sang một khả năng có thể tái sử dụng và được quản lý. Cung cấp các kết nối được chia sẻ đến các hệ thống cốt lõi, một lớp điều phối cho các tác nhân, quản lý mô hình và dữ liệu, theo dõi và đường dẫn kiểm toán, và các kiểm soát truy cập được căn chỉnh theo rủi ro. Thành lập một nhịp độ hoạt động thường xuyên cho quản lý thay đổi, đào tạo và đánh giá hiệu suất để các nhóm có thể thích nghi với tối thiểu cấu hình. Tăng cường quy mô sang các quy trình làm việc liền kề có thể tái sử dụng các thành phần và rào cản giống nhau, và chỉ tài trợ cho việc mở rộng trên các kết quả đã được xác minh để duy trì động lực và niềm tin.

Tương Lai Của Tự Động Hóa Doanh Nghiệp

Agentic AI không chỉ là một lớp tự động hóa khác, cũng không hoàn toàn là tự động hóa. Mặc dù nó đang trở thành mô hình hoạt động cho các doanh nghiệp, tự động hóa và AI phải hội tụ để tạo ra các hệ thống quyết định, hành động và cải thiện. Thành công cũng sẽ phụ thuộc vào việc nhúng quản trị, bảo mật và giám sát đạo đức, đảm bảo rằng quy mô được đạt được với niềm tin và trách nhiệm.

Các tổ chức coi Agentic AI là một đòn bẩy chiến lược cho sự linh hoạt và khả năng chống chọi sẽ vượt qua những tổ chức áp dụng nó như một xu hướng nhất thời. Sự lựa chọn rõ ràng: các doanh nghiệp tăng cường quy mô với kỷ luật, rõ ràng và kết quả có thể đo lường sẽ định hình cách thức làm việc trong những năm tới. Quy trình vẫn là vua.