Cách thức các quy trình làm việc trong doanh nghiệp đang được viết lại bởi trí tuệ nhân tạo (Agent AI)

Trong giới trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp, có một câu chuyện quen thuộc: trí tuệ nhân tạo tác nhân (agentic AI) là “xu hướng lớn tiếp theo”, điều mà chúng ta nên thảo luận, lên kế hoạch hoặc thử nghiệm trước khi nó trở thành hiện thực. Và tương lai đó đã ở đây rồi, âm thầm hiện diện trong công việc hàng ngày.

Trong nhiều tổ chức hiện nay, các hệ thống tác nhân không chỉ tồn tại dưới dạng các dự án thí điểm hào nhoáng. Chúng hoạt động hiệu quả: được thiết kế để giảm ma sát, đẩy nhanh tiến độ và thay thế công việc phối hợp mà con người từng thực hiện thủ công.

Ví dụ, tại công ty chúng tôi, AI được tích hợp vào nhiều lĩnh vực nội bộ khác nhau – từ lập trình và sản xuất nội dung đến phân tích bộ nhớ tổ chức và hợp tác nhóm – Hỗ trợ lực lượng lao động hơn 2,000 nhân viên. Các hệ thống này là một phần của hoạt động hàng ngày, giúp các nhóm làm việc nhanh hơn và hiệu quả hơn trong các nhiệm vụ kỹ thuật, sáng tạo và tổ chức.

Thực tế đang nổi lên này phản ánh một sự chuyển đổi lớn hơn trong cách thức công việc thực sự được thực hiện.

Từ giao diện AI đến công việc theo định hướng dòng chảy

Hầu hết các ứng dụng AI dành cho doanh nghiệp hiện nay đều tập trung vào... Sự gia tăng: Thêm các đề xuất, tóm tắt hoặc tạo văn bản vào giao diện người dùng. Nhưng loại trí tuệ nhân tạo đó, dù hữu ích, không làm thay đổi quy trình làm việc. Nó chỉ đơn giản là làm cho các bước hiện có nhanh hơn.

Trí tuệ nhân tạo tác nhân (Agentic AI) thì khác: nó không chỉ phản hồi các mệnh lệnh. Nó... Đặt ra mục tiêu, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ hướng tới kết quả.Nó điều phối nhiều bước trên các hệ thống khác nhau với sự can thiệp tối thiểu của con người. Nói cách khác, nó tự động hóa Luồng công việc, chứ không chỉ là các thành phần cấu tạo nên chúng.

Khi các tác nhân hoạt động ở cấp độ quy trình công việc thay vì giao diện, mô hình làm việc sẽ thay đổi. Hệ thống bắt đầu dự đoán nhu cầu thay vì chỉ đơn thuần phản hồi lại chúng.

Tại công ty chúng tôi, sự thay đổi này diễn ra như sau:

• Tạo mã và tài liệu tự động giúp đẩy nhanh quá trình phát triển và đảm bảo kết quả đầu ra phù hợp với tiêu chuẩn mà không cần sự can thiệp lặp đi lặp lại của con người.
• Hệ thống bộ nhớ thể chế có cấu trúc giúp củng cố kiến ​​thức tổ chức và cho phép truy xuất kiến ​​thức đó trên quy mô lớn.
• Sản xuất nội dung được hỗ trợ bởi AI giúp nâng cao chất lượng viết bài cho cả đối tượng nội bộ và bên ngoài.
• Phân tích mã hóa rung cảm giúp làm nổi bật động lực hợp tác giữa các nhóm, tạo điều kiện cho sự can thiệp sớm hơn.

Tất cả những điều này đều không phải là thử nghiệm. Chúng được tích hợp vào quy trình triển khai, giúp mọi người tập trung vào chiến lược và sự sáng tạo thay vì điều phối.

Quy trình làm việc dựa trên tác nhân giúp bộc lộ những trở ngại tiềm ẩn.

Ngay khi bạn tích hợp các tác nhân vào quy trình làm việc, thực tế tổ chức sẽ trở nên rõ ràng (đôi khi quá rõ ràng).

Các quy trình cũ, quyền sở hữu không được xác định rõ ràng và các quy tắc bất thành văn mà con người từng bù đắp nay trở thành những trở ngại rõ rệt khi một tác nhân AI cố gắng hoạt động trên nhiều hệ thống khác nhau.

Hiện tượng này không chỉ xảy ra riêng với chúng ta. Các nhà phân tích chỉ ra rằng để đạt được giá trị thực sự từ trí tuệ nhân tạo dựa trên tác nhân, cần phải suy nghĩ lại một cách căn bản về quy trình làm việc. Các tổ chức chỉ đơn thuần tích hợp các tác nhân vào các quy trình hiện có thường chỉ thấy hiệu quả hạn chế vì họ chưa giải quyết được vấn đề phân bổ công việc hợp lý. thực sự xảy ra

Thực tế, một báo cáo của Gartner lưu ý rằng hơn... Có khả năng 40% các dự án trí tuệ nhân tạo dựa trên tác nhân sẽ bị hủy bỏ vào năm 2027. — không phải vì công nghệ thất bại, mà vì các doanh nghiệp không thể xác định được những kết quả rõ ràng, khả thi để đạt được chúng.

Điều này không nên được hiểu là một phán quyết chống lại trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ. Thay vào đó, nó là bằng chứng cho thấy rằng Công việc phải được mô hình hóa một cách rõ ràng trước khi trí tuệ nhân tạo có thể tự động hóa nó.Nếu các tác nhân đối lập sẽ chỉ ra những quy trình bị lỗi.

Trí tuệ nhân tạo tác nhân thực sự trông như thế nào trong thực tế

Nói chung, Trí tuệ nhân tạo dựa trên tác nhân (agentic AI) đề cập đến các hệ thống kết hợp các tác nhân tự chủ với việc điều phối quy trình công việc để thực hiện chuỗi nhiệm vụ một cách độc lập. đồng thời thích ứng với các điều kiện và mục tiêu thay đổi.

Trên thực tế, các hệ thống tác nhân hiếm khi xuất hiện dưới dạng một "tác nhân" duy nhất, nguyên khối. Thay vào đó, chúng biểu hiện dưới nhiều hình thức khác nhau. nhiều tác nhân chuyên biệt được kết nối với nhau bằng logic điều phối.Mỗi đặc vụ có thể có phạm vi trách nhiệm tương đối hẹp — nhưng khi hợp lại, họ tạo thành một tổ chức. tự động hóa cấp quy trình.

Trong thực tế, điều này có nghĩa là:

• Các đặc vụ đó Tạo và kiểm tra mã và tài liệu. theo quy ước của tổ chức và phù hợp với các quy trình xem xét mã, bao gồm cả việc xem xét bởi một người hoặc thậm chí là một đại lý khác.
• Các tác nhân bộ nhớ đó thu thập và lập chỉ mục kiến ​​thức thể chế, giúp nó có thể tìm kiếm và tái sử dụng được.
• Các tác nhân nội dung soạn thảo bản nháp hoàn chỉnh cho các sản phẩm bàn giao nội bộ và cho khách hàng
• Phân tích cộng tác âm thanh và "cảm nhận" của màn hình Trên khắp các nhóm, việc này giúp phát hiện ra những xu hướng mà nếu không thì phải mất hàng tháng mới nhận thấy.

Các tác nhân này không hoạt động độc lập. Chúng chia sẻ ngữ cảnh và phiên làm việc, thường được điều phối bởi các lớp điều hành sắp xếp trình tự các hành động, giải quyết xung đột và xử lý các trường hợp ngoại lệ – một cách tiếp cận giống với tự động hóa quy trình công việc hơn là tạo ra đầu ra đơn thuần.

Vì sao sự thay đổi trong kiến ​​trúc là điều không thể tránh khỏi

Các sáng kiến ​​về tác nhân ban đầu dựa vào một mô hình ngôn ngữ lớn duy nhất cho tất cả các tác vụ thường gặp phải các nút thắt về chi phí, quản trị và độ phức tạp. Để các hệ thống doanh nghiệp có thể mở rộng quy mô quy trình làm việc của tác nhân một cách đáng tin cậy, các tổ chức ngày càng áp dụng kiến trúc được dàn dựng Trong đó, các thành phần khác nhau đảm nhiệm việc suy luận, ghi nhớ, ngữ cảnh, tích hợp và thực thi.

Xu hướng này không chỉ phản ánh thực tiễn mà còn cả những hiểu biết mới nổi về thiết kế: Các quy trình công việc đòi hỏi sự phối hợp nhịp nhàng, chứ không phải trí tuệ nhân tạo nguyên khối..

Trên thực tế, nghiên cứu học thuật về trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp nhấn mạnh cách các kiến ​​trúc mẫu cho quy trình làm việc dựa trên tác nhân chính thức hóa dữ liệu, công cụ lập kế hoạch và phân tích nhiệm vụ để kết nối khả năng quản lý vòng đời dữ liệu (LLM) với logic kinh doanh thực tế - một dấu hiệu cho thấy lĩnh vực này đang chuyển từ “Chiêu trò AI” Ngành kỹ thuật hệ thống.

Việc chuyển hướng sang các hệ thống đa tác nhân được điều phối phản ánh những gì các tổ chức như Customertimes đã thực hiện nội bộ: Các tác nhân mô-đun hoạt động phối hợp với nhauKhông phải một mô hình đa năng duy nhất cố gắng làm mọi thứ.

Sự kháng cự của con người là một tín hiệu thiết kế, chứ không phải là nỗi sợ hãi.

Một quan niệm sai lầm phổ biến là nhân viên phản đối trí tuệ nhân tạo vì sợ hãi – họ lo sợ bị thay thế. Trên thực tế, sự phản kháng thường nảy sinh vì… Các hệ thống hoạt động mà không có ranh giới rõ ràng hoặc logic dễ hiểu..

Nghiên cứu về việc áp dụng trong doanh nghiệp cho thấy rằng Trí tuệ nhân tạo thành công khi nó giảm ma sát và tích hợp một cách có thể dự đoán được với công việc hiện có, hơn là khi nó thể hiện sự tinh tế thô sơ

Tại Customertimes, khả năng hỗ trợ tự động được triển khai với mục đích này. Các trợ lý ảo bắt đầu bằng việc hỗ trợ, họ đề xuất các hành động trước khi thực hiện. Họ làm rõ lý do và bối cảnh thay vì che giấu chúng. Và sự giám sát của con người không phải là một biện pháp an toàn tuyệt đối – mà là một yếu tố quan trọng. kỳ vọng thiết kế.

Mô hình tin tưởng từng bước này không phải là lòng vị tha. Nó mang tính thực tiễn. Những tác nhân gây gián đoạn, hành động khó đoán hoặc đưa ra kết quả không rõ ràng sẽ không được chấp nhận – con người chỉ đơn giản là loại bỏ chúng.

Đâu là những lợi ích thực sự về năng suất?

Các câu chuyện phổ biến thường tập trung vào việc AI thay thế việc làm. Nhưng trong quy trình làm việc thực tế của doanh nghiệp, lợi ích lớn nhất từ ​​AI tác nhân đến từ... loại bỏ chi phí phối hợp – những nhiệm vụ chưa từng được đo lường nhưng luôn làm chậm tiến độ công việc.

Các nhà phân tích lưu ý rằng các hệ thống tác nhân, bằng cách điều phối các quy trình nhiều bước từ đầu đến cuối, có thể đẩy nhanh các quy trình kinh doanh cốt lõi một cách đáng kể, đôi khi hơn... 30% đến 50% trong các lĩnh vực như mua sắm hoặc vận hành khách hàng..

Đó không phải là tự động hóa theo nghĩa hẹp. Đó là tốc độ quy trình làm việc: rút ngắn thời gian chậm trễ giữa việc thu thập bối cảnh, hỗ trợ ra quyết định và thực thi.

Đối với các tổ chức như chúng tôi, kết quả rất rõ ràng: các nhóm dành ít thời gian hơn để tìm kiếm thông tin đầu vào và dành nhiều thời gian hơn để mang lại kết quả.

UX là vấn đề khó khăn cuối cùng

Khi các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng hoạt động ngày càng cao hơn, Trải nghiệm người dùng trở thành yếu tố hạn chế.

Trải nghiệm người dùng (UX) truyền thống trong doanh nghiệp dựa trên mô hình đồng bộ, điều khiển bằng lệnh. Trí tuệ nhân tạo tác nhân (Agentic AI) giới thiệu khả năng thực thi bất đồng bộ, đưa ra quyết định ngầm và chia sẻ quyền kiểm soát giữa con người và máy móc. Nếu không được thiết kế cẩn thận, người dùng sẽ cảm thấy bị bỏ rơi.

Để tránh điều này, các hệ thống thành công sẽ làm nổi bật ý định, chỉ ra sự không chắc chắn và làm rõ khi nào tác nhân đang hành động và tại sao. Nếu người dùng không thể nhận thức được tại sao Một hành động đã được thực hiện, lòng tin bị xói mòn và quá trình nhận con nuôi bị đình trệ.

Đây không phải là suy đoán – ngay cả các phương tiện truyền thông chính thống về trí tuệ nhân tạo có khả năng tự hành động cũng cảnh báo rằng thành công phụ thuộc vào… không chỉ về trí thông minh, mà còn về khả năng giải thích và kiểm soát.

Trí tuệ nhân tạo tác nhân sẽ trở thành cơ sở hạ tầng doanh nghiệp – bất kể các công ty có lên kế hoạch cho điều đó hay không.

Quá trình phát triển của hầu hết các công nghệ doanh nghiệp đều tuân theo một mô hình: thử nghiệm, thiết yếu, vô hình. Trí tuệ nhân tạo tác nhân (Agent AI) đã đi được nửa chặng đường của quá trình đó.

Khi các hệ thống phân mảnh và công việc được phân bổ cho nhiều công cụ và nhóm, các tác nhân sẽ đóng vai trò như... mô liên kết – không phải thay thế con người, mà là làm cho công việc phức tạp trở nên mạch lạc.

Quá trình chuyển đổi này không đòi hỏi kế hoạch chiến lược đột phá. Nó đòi hỏi phải đối mặt trực diện với những mâu thuẫn trong tổ chức và tái cấu trúc quy trình làm việc sao cho chúng rõ ràng và có thể phân tách được. Khi điều đó xảy ra, trí tuệ nhân tạo không còn là yếu tố bổ sung, mà chính là yếu tố cốt lõi. trung bình Thông qua đó công việc được luân chuyển.