Điều gì Thực sự Cản Trở Dự án Agentic AI của Bạn — và Cách Khắc Phục

Áp lực phải tích hợp ngay AI vào hệ thống cũ có thể áp đảo. Và nếu bạn nghĩ rằng những yêu cầu nhất quán từ cấp cao để thêm agentic AI vào quy trình của bạn đã đạt đến mức cao trào vào năm 2025, hãy chuẩn bị cho sự cấp bách thậm chí còn lớn hơn vào năm 2026.

Với sự thúc đẩy để thêm agentic AI càng sớm càng tốt, điều tự nhiên là vội vàng vào một dự án mới mà không thực sự hiểu rõ các yêu cầu đầy đủ của một dự án như vậy. Đó là lý do tại sao đa số các doanh nghiệp hiện đang theo đuổi các dự án AI, nhưng chỉ một phần nhỏ trong số đó từng được triển khai.

Gần 100 phần trăm các dự án AI thất bại. Đó không phải là một sự phóng đại.

Tại sao lại có sự cấp bách? Đó là vì agentic AI có thể thực sự chuyển đổi doanh nghiệp của bạn. Trong trường hợp của dịch vụ khách hàng, các dự án AI cho thấy các công ty tăng hiệu quả, biến hỗ trợ thành một tài sản chiến lược thay vì một trung tâm chi phí. Trong khi AI xử lý các truy vấn lặp đi lặp lại, các đại lý có thể dành sự chú ý đầy đủ của họ cho các vấn đề hỗ trợ phức tạp, khó khăn. AI không chỉ hỗ trợ các đại lý hỗ trợ và giúp họ đạt được sự hài lòng của khách hàng lớn hơn, mà nó cũng cho phép các công ty chuyển hướng nguồn lực sang các hoạt động tạo doanh thu.

Đặt nền tảng vững chắc cho tích hợp

Hãy nghĩ về một dự án agentic AI như xây một ngôi nhà. Thay vì chỉ bắt đầu xây dựng trên những gì đã có, bạn làm một số việc dọn dẹp và đổ một nền tảng vững chắc. Bạn không thể ném gạch AI lên một hệ thống cũ được xây dựng với các công nghệ lỗi thời và nguồn dữ liệu kém. Để hoạt động đúng, AI cần tích hợp sạch, dữ liệu có thể tiếp cận và các API hiện đại. Các dự án AI暴 lộ nơi hiện đại hóa đang tuyệt vọng cần, và chúng либо tăng tốc chi tiêu, biện minh cho việc tăng các khối xây dựng cần thiết xung quanh các hệ thống mà các tác nhân AI cần truy cập, hoặc chúng đơn giản là thất bại.

Có một khoảng cách rộng lớn giữa các dự án thất bại và các triển khai thành công. Điều quan trọng là giải pháp của bạn tích hợp với các quy trình và công cụ hiện có mà không bị gián đoạn. Đó là vì agentic AI không chỉ là một công cụ khác; nếu tích hợp đúng, AI chạm vào tất cả các phần của công ty bạn. Tại sao? Hãy quay lại ví dụ về dịch vụ khách hàng: AI cần học trong thời gian thực để phù hợp với giọng nói của công ty trong khi ưu tiên quyền riêng tư, đặc biệt là trong các ngành như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, nơi tin tưởng là rất quan trọng. Chuyển từ các rô-bốt trò chuyện sang agentic AI, nhóm hỗ trợ của bạn đang chuyển từ mô hình bị động, yêu cầu và chờ đợi sang mô hình tương tác, dịch vụ tự chủ.

Xác định các thách thức tiềm năng về dữ liệu, ngữ cảnh và quy trình

Agentic AI chạy trên dữ liệu, và một thách thức lớn mà các doanh nghiệp phải đối mặt xuất phát từ sự không trưởng thành của dữ liệu: thông tin nhạy cảm, máu sống của bất kỳ công ty nào, đơn giản là không sẵn sàng cho AI. Thông tin này có thể là chất lượng thấp hoặc khó tiếp cận; các hệ thống nội bộ có thể có quản lý giám sát kém, dẫn đến việc lộ thông tin riêng tư, nhạy cảm.

Hai thách thức khác liên quan đến ngữ cảnh và sự rõ ràng của quy trình. Trong trường hợp này, ngữ cảnh đơn giản là thông tin bạn cho phép AI truy cập. Để hoạt động hiệu quả, quy trình agentic của bạn cần tiêu thụ nhiều hơn là một mẫu nhỏ của dữ liệu; nó cần tất cả. Đối với nhiều tổ chức, điều đó tạo ra một vấn đề về niềm tin. Giải pháp? Mang AI của bạn vào nội bộ để giữ dữ liệu nhạy cảm trên máy chủ.

Nhúng AI vào các quy trình đã biết là một cách rất ít tác động để có được ROI của AI. Trong khi lợi thế lớn nhất từ AI đến khi nó xử lý các luồng mới không thể trước đây, chẳng hạn như cung cấp hỗ trợ ngữ cảnh bên trong một sản phẩm, cách nhanh nhất để tích hợp AI vào một doanh nghiệp là nhúng nó vào các công cụ và quy trình hiện có, và để nó kết nối các điểm sau hậu trường. Điều cũng cực kỳ quan trọng là giá trị thực sự của dự án AI của bạn được hiểu trong quy trình của bạn. Mọi người từ cấp cao xuống nên hiểu lợi ích và sử dụng AI, nơi nó có thể và không thể thêm giá trị vào cuộc sống hàng ngày của họ. AI không thể là một hộp đen mà không ai biết … họ cần hiểu nó.

Cuối cùng, phần mềm agentic AI yêu cầu kiến trúc bảo mật nghiêm ngặt hơn chỉ vì các hệ thống này đào sâu vào hành vi của người dùng, liên tục học hỏi từ thông tin đó và thực sự thực hiện hành động dựa trên những gì đã học. Hỗ trợ dịch vụ khách hàng AI thực sự kiểm tra vấn đề, xem xét tất cả dữ liệu có sẵn, để phát triển các giải pháp lâu dài dựa trên giải quyết.

Thông tin cần được bảo vệ nhưng không bị ngăn chặn.只要 các công ty cản trở dòng chảy thông tin đến AIs, họ sẽ tiếp tục đạt được kết quả thấp và thấy các dự án thất bại. Tuy nhiên, các nhóm bảo mật đơn giản sẽ không cho phép một số dữ liệu và API được chia sẻ với các nhà cung cấp đám mây, vì nó mở rộng chu vi bảo mật của công ty sang một nhà cung cấp nơi họ không có quyền kiểm soát.

Đổ bỏ cuốn sổ tay quản lý thay đổi cũ

Agentic AI liên tục thay đổi, liên tục chuyển đổi doanh nghiệp của bạn. Điều đó có nghĩa là quản lý thay đổi truyền thống, có một điểm cuối, cần được cập nhật. Với các bản cập nhật mô hình liên tục, agentic AI buộc các doanh nghiệp phải phá vỡ chu kỳ bảo trì sau triển khai đã cũ. Sự linh hoạt và khả năng thích nghi nhanh với các bản cập nhật mới là chìa khóa.

Với một quy trình cập nhật liên tục, bảo mật cần phải vững chắc. Trong khi bạn đã giải quyết cơ sở hạ tầng trước đó trong dự án, bạn cần liên tục cập nhật người dùng về các mô hình mới để đảm bảo mọi thứ được sử dụng một cách phù hợp.

Điều này có nghĩa là rất quan trọng để rút ngắn cửa sổ tích hợp để đảm bảo người dùng có đủ thời gian để học các quy trình mới và đào tạo phù hợp. Tìm một dự án AI không yêu cầu công việc kỹ thuật đáng kể để kết nối mọi nguồn dữ liệu. Với thiết kế không cần tích hợp, một số dự án có thể được triển khai không trong vài tháng, mà thực sự là trong vài giờ. Điều này mang lại cho các doanh nghiệp một ROI khả thi hơn.

Và hãy nhớ, agentic AI chỉ hoạt động khi nó có thể thực hiện hành động: truy vấn cơ sở dữ liệu, kích hoạt quy trình và truy cập hồ sơ khách hàng. Điều đó yêu cầu tích hợp sâu với các hệ thống nhạy cảm, điều có thể là một triển vọng gây lo lắng. Bảo mật chỉ là một lý do tại sao cách tiếp cận AI đám mây đầu tiên sẽ không mở rộng quy mô. Năm nay, hãy mong đợi nhiều doanh nghiệp hơn sẽ xem xét các triển khai tự tổ chức và đám mây riêng, điều sẽ sớm trở thành mặc định cho bất kỳ doanh nghiệp nào nghiêm túc về các hoạt động tự chủ. Đó là một nền tảng vững chắc và chìa khóa để xây dựng một cấu trúc tồn tại lâu dài.