Điều gì mà hầu hết các công ty làm sai về các tác nhân AI

Khắp các ngành công nghiệp, các tác nhân AI đang được tiếp thị như là những giải pháp thay thế hoàn hảo và liền mạch cho các quy trình làm việc của con người, hứa hẹn mang lại hiệu quả tức thì. Nhưng thực tế thì phức tạp hơn nhiều. Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của việc áp dụng những hệ thống này, và thành công của chúng phụ thuộc vào việc triển khai có suy nghĩ, nền tảng dữ liệu mạnh mẽ và sự giám sát của con người liên tục.

Báo cáo chỉ số AI năm 2025 mới nhất của Stanford cho thấy rằng trong khi AI đang mang lại những lợi ích về năng suất có thể đo lường được trên các ngành công nghiệp, các tổ chức đồng thời báo cáo về những rủi ro về độ tin cậy ngày càng tăng và những khoảng trống dai dẳng trong việc giám sát hoạt động. Dữ liệu từ cuộc khảo sát năm 2025 nhấn mạnh sự gia tăng đột ngột về mối quan ngại xung quanh các lỗi đầu ra và ảo giác, và cho thấy rằng mặc dù mức độ trưởng thành của quản trị AI ở cấp độ cao đang được cải thiện, nhưng các biện pháp bảo vệ và giảm thiểu rủi ro ở cấp độ hệ thống vẫn còn tụt lại phía sau.

Các đội ngũ sẽ thịnh vượng trong kỷ nguyên này không phải là những đội ngũ đẩy công nghệ mới vào ngăn xếp của họ và hy vọng sự biến đổi sẽ xảy ra một cách ma thuật. Họ đang zoom out để suy nghĩ lại cách thức làm việc nên chảy, đối xử với các tác nhân AI như một cơ hội chiến lược để thiết kế lại các mô hình hoạt động của họ chứ không phải là một giải pháp捷径.

Ở Quantum Metric, một Phó Chủ tịch đã nói một cách thẳng thắn: “Với mỗi giờ tôi dành để tinh chỉnh một tác nhân, tôi sẽ nhận lại được nhiều giờ sau đó.” Các đội ngũ ưu tiên AI hiểu được hiệu ứng này. Các tác nhân trở thành một nhân tố nhân lên cho năng suất khi chúng được triển khai, đào tạo và đánh giá đúng cách. Chúng là đồng nghiệp, không phải là công cụ mà bạn thiết lập và quên đi.

Tuy nhiên, nhiều tổ chức rơi vào ba bẫy dự đoán được.

1. Thiết lập các tác nhân AI để thất bại

Các tác nhân không phải là về việc giải quyết tức thì một vấn đề; sức mạnh thực sự của chúng nằm ở việc mở rộng các chiến lược đã hoạt động. Và yet nhiều công ty triển khai chúng trước khi những chiến lược (hoặc dữ liệu đằng sau chúng) ổn định.

Các tác nhân không thể hoạt động độc lập mà không có kiến thức cơ bản, đào tạo và vệ sinh dữ liệu. Điều này không khác gì với việc tuyển dụng một nhân viên mới: bạn sẽ không trao cho họ một chiếc laptop và hy vọng điều tốt nhất.

Họ cần có mục tiêu rõ ràng, quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu có thẩm quyền, tiêu chuẩn được xác định và các rào cản quản trị để hiểu được doanh nghiệp và vai trò của họ trong đó.

Hướng dẫn thị trường AI TRiSM của Gartner củng cố điểm này: các tổ chức phải kiểm kê hệ thống AI, phân loại và bảo vệ dữ liệu cơ bản của chúng, và thực thi các chính sách trên tất cả các trường hợp sử dụng. Gartner đặc biệt nhấn mạnh việc kiểm tra thời gian chạy và thực thi chính sách là điều quan trọng để ngăn chặn sự trôi dạt, không phù hợp hoặc quyết định có rủi ro cao.

Nếu dữ liệu của bạn không chính xác, kết nối và được duy trì một cách nhất quán, các tác nhân của bạn sẽ không chỉ không hiệu quả; chúng sẽ tự tin sai lầm.

Đây là nơi các đội ngũ tiên phong phân biệt mình: họ đối xử với các tác nhân như các hệ thống yêu cầu việc onboard có chủ ý, không phải như các tự động hóa học hỏi một cách ma thuật ở hậu trường. Họ đầu tư vào việc chuyển giao kiến thức có cấu trúc, vòng lặp củng cố và đánh giá liên tục. Họ hiểu rằng hiệu suất của tác nhân phản ánh chất lượng của môi trường xung quanh.

2. Thiếu đánh giá về vai trò của con người trong tự động hóa

Cuộc trò chuyện xung quanh các tác nhân thường suy giảm thành mộtbinary sai lầm: con người so với máy móc. Nhưng trong thực tế, đa số các tác nhân sẽ tăng cường công việc của con người và không thay thế nó.

Đào tạo, giám sát và lặp lại các tác nhân AI là lao động có kỹ năng, và nhu cầu về chuyên môn này đang tăng nhanh.

Kết quả khảo sát về Trạng thái Toàn cầu của AI có Trách nhiệm của Stanford cho thấy rằng các tổ chức áp dụng AI đề cập đến quản trị dữ liệu, rủi ro về độ tin cậy, giám sát và kiểm soát an ninh là những mối quan ngại hàng đầu của họ, cho thấy rằng phán đoán của con người vẫn là thiết yếu trong suốt vòng đời của một tác nhân.

Và như McKinsey nhấn mạnh, vai trò của các nhà quản lý đang thay đổi từ quản lý con người sang quản lý hệ thống: các hệ thống gồm con người và tác nhân làm việc cùng nhau. Tương lai của lãnh đạo nằm ở việc điều phối các đội ngũ lai, đảm bảo sự phù hợp và liên tục điều chỉnh hiệu suất.

Sự thay đổi này đòi hỏi một kỹ năng lãnh đạo mới: các nhà lãnh đạo phải biết cách “huấn luyện” các tác nhân, kiểm tra lý lẽ của chúng, chẩn đoán các chế độ thất bại và sửa đổi hành vi. Về nhiều cách, việc quản lý một tác nhân gần giống với việc quản lý một nhà phân tích hiệu suất cao hơn là một phần mềm. Đó là một quá trình lặp lại, quan hệ và liên tục.

Các đội ngũ thành công với các tác nhân không hỏi: “Làm thế nào chúng ta tự động hóa con người này?”

Họ hỏi: “Làm thế nào chúng ta thiết kế lại quy trình làm việc này để con người và tác nhân nâng cao lẫn nhau?”

Tư duy hợp tác này chứ không phải là tư duy đối lập là điều phân biệt giữa ROI có ý nghĩa và thí nghiệm bề mặt.

3. Bỏ qua các rào cản hoạt động và đạo đức

Việc triển khai có trách nhiệm là then chốt. Các tác nhân hành động nhanh và đưa ra quyết định có hậu quả, giống như nhân viên và đôi khi nhanh hơn và ở quy mô lớn hơn.

Các công ty thường đánh giá thấp rủi ro hoạt động, tuân thủ và đạo đức liên quan đến việc ra quyết định tự chủ. Nhưng điểm mù ở đây có thể tạo ra thất bại liên tục.

Khung quản lý rủi ro AI của NIST cung cấp một chỉ đạo rõ ràng: các tổ chức phải đánh giá rủi ro AI cùng với rủi ro tài chính, danh tiếng, an ninh mạng và quyền riêng tư, nhúng các biện pháp bảo vệ trên mọi giai đoạn của vòng đời AI.

Nghĩa là, quản trị AI phải là cấu trúc. Nó không thể là một ý nghĩ sau cùng.

Gartner cũng nhấn mạnh sự cấp thiết này. Hướng dẫn của họ nhấn mạnh nhu cầu về việc giám sát thời gian chạy, kiểm tra sự phù hợp, phát hiện bất thường và xác nhận chủ động để ngăn chặn ảo giác, vi phạm chính sách hoặc lý lẽ không phù hợp.

Đẩy nhanh việc triển khai mà không kiểm tra ngăn xếp công nghệ, mô hình quản trị và tư thế rủi ro của tổ chức là một cách chắc chắn để giới thiệu nhiều vấn đề hơn là giải quyết.

Đây là lý do tại sao các công ty tinh vi nhất hoạt động với một nhiệm vụ kép: triển khai nhanh, nhưng quản trị nhanh hơn. Họ kết hợp đổi mới với kỷ luật. Họ đối xử với các tác nhân AI như một hệ thống đang phát triển đòi hỏi an ninh, kỹ thuật độ tin cậy và theo dõi quyết định minh bạch thay vì một hộp đen được phép lang thang không kiểm soát.

Ở đâu các tác nhân AI đã mang lại giá trị

Khắp các ngành công nghiệp, những người áp dụng sớm đang phát hiện ra rằng các tác nhân excels trong công việc có khối lượng lớn, được điều khiển bởi quy tắc, có ngữ cảnh nặng và quyết định thời gian thực làm tăng hiệu suất:

• Trong dịch vụ khách hàng, các tác nhân có thể xử lý phân loại, tóm tắt vấn đề, đưa ra hành động tiếp theo và chuyển tiếp thông minh trong khi duy trì ngữ cảnh.
• Trong hoạt động, chúng có thể giám sát khối lượng công việc, đánh dấu các bất thường, khắc phục các vấn đề thường xuyên và hỗ trợ các nhà điều hành con người với hỗ trợ quyết định.
• Trong bán hàng và tiếp thị, các tác nhân có thể quản lý việc đủ điều kiện cho các lead đầu vào, định tuyến các cuộc trò chuyện, hỗ trợ cá nhân hóa và đảm bảo không có gì rơi qua khe. Chúng cũng có thể tự động nuôi dưỡng các lead đầu vào qua email và đặt lịch họp, giúp các đội ngũ duy trì tốc độ với ý định của người mua mà không cần tăng tải thủ công.

Trong tất cả các trường hợp, các tác nhân excels khi các chuyên gia con người cung cấp chiến lược, ngữ cảnh và quản trị, và bị phá vỡ khi những yếu tố này vắng mặt.

Phương diện tiếp theo: xây dựng các tổ chức sẵn sàng cho AI

Các tác nhân AI không phải là một nếu mà là một khi cho các lực lượng lao động hiện đại, và sự khác biệt giữa các đội ngũ thịnh vượng và các đội ngũ gặp khó khăn nằm ở một điều: sự tham gia.

Họ đo lường, điều chỉnh, đánh giá, tinh chỉnh và tái đào tạo liên tục. Họ xây dựng các văn hóa nơi con người và tác nhân cộng tác, không phải cạnh tranh.

Chỉ số AI của Stanford lưu ý rằng trong khi AI có thể tăng tốc độ năng suất và tiến bộ khoa học, nó cũng làm tăng các rủi ro về an ninh và độ tin cậy, đòi hỏi các tổ chức phải đầu tư vào việc giám sát, giảm thiểu rủi ro và quản trị một cách tích cực như họ đầu tư vào việc phát triển mô hình.

Các công ty thành công với các tác nhân có xu hướng chấp nhận ba thói quen:

1. Họ hoạt động với sự minh bạch.

Họ hướng dẫn các tác nhân để giải thích quyết định, đưa ra lý lẽ và lộ ra các mẫu thất bại.

2. Họ đối xử với quản trị như một sự kích hoạt.

Các rào cản quản trị tăng tốc độ mở rộng; chúng không làm chậm nó.

3. Họ đầu tư vào một “tháp điều khiển” của con người.

Họ xây dựng các đội ngũ giám sát, xác nhận và kiểm toán các tác nhân giống như họ làm với bất kỳ hệ thống có rủi ro cao nào.

Đặt nền móng cho ROI có ý nghĩa

Các tác nhân AI có thể thực sự cách mạng hóa năng suất, nhưng chỉ khi nền tảng là vững chắc và việc triển khai là có chủ ý. Điều này đòi hỏi:

• dữ liệu chính xác và kết nối
• onboard có cấu trúc
• quản trị minh bạch
• giám sát của con người trong vòng lặp
• tinh chỉnh liên tục
• sự phù hợp trên các đội ngũ lai

Các tổ chức đối xử với các tác nhân như các đối tác thay vì捷径 sẽ là những tổ chức mở khóa các lợi ích nhân lên mà các tác nhân AI có thể mang lại.

Kỷ nguyên của các tác nhân là về việc thiết kế lại các hệ thống để con người và tác nhân nâng cao lẫn nhau. Và các công ty sẵn sàng làm việc đó hôm nay sẽ định nghĩa ranh giới năng suất vào ngày mai.