Nơi bắt đầu với Trí tuệ nhân tạo Agentic: Khung khổ cho Lãnh đạo Doanh nghiệp

Trong thập kỷ qua, hai hành trình song song đã xuất hiện và định hình sự chuyển đổi của doanh nghiệp: hành trình quy trình và hành trình dữ liệu.

Hành trình quy trình, hoặc cách thức công việc được thực hiện, đã phát triển từ Lean Sigma Six đến tự động hóa quy trình robot (RPA) và quy trình kỹ thuật số, tất cả đều nhằm mục đích đạt được hiệu quả, cấu trúc và quy mô. Mặt khác, hành trình dữ liệu, hoặc cách thức ra quyết định, đã phát triển từ trí tuệ kinh doanh truyền thống đến trí tuệ dự đoán dựa trên máy học và bây giờ, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (gen AI). Cả hai con đường đều mạnh mẽ, nhưng bước đột phá thực sự đến khi chúng hội tụ. Chào đón, trí tuệ nhân tạo Agentic.

Trí tuệ nhân tạo Agentic là điểm inflection nơi các tác nhân không chỉ hiểu dữ liệu mà còn biết cách hành động trong hệ thống và quy trình để tự động hóa dựa trên dữ liệu tốt hơn. Nghiên cứu cho thấy 96% lãnh đạo CNTT doanh nghiệp dự định tăng sử dụng tác nhân trong 12 tháng tới. Tuy nhiên, khi các tổ chức tìm cách mở rộng các sáng kiến trí tuệ nhân tạo Agentic, họ thường gặp khó khăn trong việc xác định nơi và cách bắt đầu.

Đối với các lãnh đạo kỹ thuật muốn tận dụng trí tuệ nhân tạo Agentic, họ phải nghĩ về các quy trình Agentic như sự kết hợp của quyết định và thực hiện, nhúng trí tuệ phân tích trực tiếp vào quy trình để đạt được hiệu quả cao hơn. Chỉ khi nào lớp thông minh toàn doanh nghiệp được đạt đến, các tác nhân tự động mới có thể đóng vòng lặp giữa biết và làm.

Định nghĩa trí tuệ nhân tạo Agentic: ý nghĩa của việc trở thành một doanh nghiệp Agentic

Nhiều tổ chức bắt đầu hành trình trí tuệ nhân tạo Agentic trước khi họ hiểu trí tuệ nhân tạo Agentic là gì. Hãy nghĩ về một doanh nghiệp Agentic như một sân bay quốc tế bận rộn. Các máy bay là các tác nhân AI mỗi tác nhân được giao một nhiệm vụ. Họ biết mục tiêu của mình và hành động độc lập, cất cánh và bay đến điểm đến dự kiến – tất cả trong khi sân bay vẫn hoạt động đầy đủ. Nhưng đó là mục tiêu cấp cao của sân bay chứ không phải sự di chuyển của từng máy bay mà làm cho nó trở thành Agentic. Các điều khiển viên không lưu là những người điều phối giúp hoạt động của sân bay diễn ra suôn sẻ – chọn máy bay nào để triển khai khi và ở đâu, chỉ đạo kiểm soát mặt đất cho bảo trì và tiếp nhiên liệu, và hòa hợp tất cả theo cách hiệu quả nhất cho toàn hệ thống. Mỗi máy bay tồn tại độc lập, nhưng đó là sự phối hợp của tất cả các lần cất cánh và hạ cánh mà làm cho sân bay thành công về mặt an toàn và hiệu quả.

Một doanh nghiệp Agentic không phải là một doanh nghiệp thực hiện các tác nhân phản xạ đơn giản, hoặc các bot cơ bản đã được nâng cấp để thực hiện một nhiệm vụ. Thay vào đó, một doanh nghiệp Agentic điều phối một mạng lưới các tác nhân thông minh được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ phức tạp, đa bước một cách độc lập. Họ đi xa hơn các quy tắc định sẵn để các tác nhân có thể đưa ra quyết định phù hợp với mục tiêu chiến lược, và thích nghi và cải thiện theo thời gian, đưa việc học của doanh nghiệp lên cấp độ tiếp theo.

Điều này cũng là gì tách trí tuệ nhân tạo Agentic khỏi gen AI. Gen AI phản hồi các lời nhắc, trong khi trí tuệ nhân tạo Agentic thực hiện các hành động tự động để đạt được mục tiêu, học hỏi và thích nghi khi nó đi.

Điều quan trọng là phải nhớ rằng đây là một hành trình. Mỗi tác nhân sẽ có sự trưởng thành và phức tạp riêng mà nó có thể xử lý. Trở thành một doanh nghiệp Agentic đòi hỏi thiết kế, điều phối và tiến hóa liên tục của một hệ sinh thái các tác nhân, với các mục tiêu rõ ràng, các vòng lặp phản hồi thông minh và các chuyên gia con người được nhúng ở nơi và cách thức phù hợp cho kết quả mục tiêu.

Xác định các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo Agentic: tại sao việc thúc đẩy giá trị quan trọng

Quá thường xuyên, các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo Agentic thất bại do việc lựa chọn trường hợp sử dụng kém. Trên thực tế, Gartner dự đoán hơn 40% các dự án trí tuệ nhân tạo Agentic sẽ bị hủy bỏ vào cuối năm 2027. Những điều này sẽ không phải do công nghệ thất bại, mà là do các doanh nghiệp không chọn các trường hợp sử dụng phù hợp để triển khai các tác nhân.

Để tránh số phận như vậy, các tổ chức cần xác định nơi trí tuệ nhân tạo Agentic có thể có tác động lớn nhất bằng cách đánh giá cả giá trị tăng trưởng và tốc độ đạt được kết quả.

Về phía giá trị, các doanh nghiệp nên hỏi trước tiên là các lĩnh vực nào có điểm đau của khách hàng lớn nhất – nội bộ và ngoại bộ – và ngược lại, có nhiều tiềm năng nhất cho tác động. Sau đó, họ phải xem xét quy trình và nhu cầu trông như thế nào. Một gợi ý? Trí tuệ nhân tạo Agentic mang lại lợi ích cụ thể hơn cho các lĩnh vực có quy trình phức tạp cao, quy trình lớn và cần ra quyết định chiến lược, động. Không nên đánh giá thấp rằng trí tuệ nhân tạo Agentic nên được thực hiện trong các lĩnh vực có tiềm năng tăng trưởng cao, xem xét khả năng mở rộng và thích nghi với nhu cầu và khối lượng thay đổi theo thời gian.

Cũng quan trọng không kém là đánh giá tốc độ đạt được giá trị, có thể được thực hiện bằng cách kiểm tra dữ liệu về tính sẵn có, chất lượng và quản lý. Đơn giản nói, dữ liệu tốt hơn dẫn đến hiệu suất AI tốt hơn. Bất kể trí tuệ nhân tạo Agentic được kích hoạt ở đâu, việc cung cấp các rào cản an toàn là quan trọng, đặc biệt là khi dữ liệu nhạy cảm được涉及. Để thực hiện hiệu quả, các doanh nghiệp phải tính đến các hạn chế quy định tiềm năng có thể ảnh hưởng đến thời gian biểu áp dụng. Đây không phải là một lĩnh vực để cắt giảm. Bắt đầu với hệ thống con người trong vòng lặp giúp đảm bảo việc thực hiện có trách nhiệm và đạo đức, có thể sau đó mang lại cho các doanh nghiệp sự tự tin hơn trong tính tự chủ của các tác nhân AI.

Xây dựng ngăn xếp công nghệ trí tuệ nhân tạo Agentic: cách đạt được kết quả mong muốn

Các tổ chức sẵn sàng áp dụng trí tuệ nhân tạo Agentic cần xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ phù hợp cho phép mở rộng để phát triển, linh hoạt để tích hợp và bảo mật để bảo vệ.

Để bắt đầu, các lãnh đạo doanh nghiệp phải đảm bảo rằng cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc được tích hợp trong cùng một hệ thống để xây dựng một nền tảng dữ liệu mạnh mẽ, điều này quan trọng cho việc áp dụng hiệu quả và bền vững. Khả năng tiếp cận và quản lý dữ liệu là nền tảng cho trí tuệ nhân tạo Agentic. Bước này cũng quan trọng cho việc xây dựng các mô hình ngôn ngữ cụ thể cho nhiệm vụ và lĩnh vực.

Khi nền tảng dữ liệu được thiết lập và các mô hình ngôn ngữ được thiết lập, các doanh nghiệp nên tận dụng các nền tảng, công cụ và dịch vụ AI để tăng tốc việc áp dụng và mô-đun hóa các tác nhân AI. Bắt đầu với một thử nghiệm trong một môi trường được kiểm soát, các tổ chức có thể đào tạo và triển khai các tác nhân thực hiện các nhiệm vụ cụ thể và đưa ra kết quả kinh doanh, đảm bảo sự giám sát của con người và liên tục theo dõi hiệu suất thông qua một lớp kiểm soát phù hợp với các KPI kinh doanh.

Đi đầu

Trí tuệ nhân tạo Agentic đại diện cho một sự thay đổi cơ bản trong cách các doanh nghiệp hoạt động. Các doanh nghiệp sẽ nổi lên như những người chiến thắng sẽ là những người sử dụng nó như một cơ hội để suy nghĩ lại các mô hình hoạt động và thực tiễn kinh doanh từ đầu. Chìa khóa là để thử nghiệm một cách khôn ngoan và lặp lại, xây dựng và hợp tác với ý định, và sau đó mở rộng với sự tự tin. Trí tuệ nhân tạo Agentic esents a fundamental shift in the way businesses operate. Enterprises that emerge as winners will be those who use it as an opportunity to rethink their operating models and business practices from the ground up. The key is to experiment wisely and iterate, build and partner with intent, and then scale with confidence.