AI Agent là một trong những khái niệm được nhắc đến nhiều khi doanh nghiệp tìm cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào công việc hằng ngày. Tuy nhiên, AI Agent không đơn giản là một cửa sổ trò chuyện có thể trả lời câu hỏi. Một hệ thống dạng này thường được thiết kế để tiếp nhận mục tiêu, phân tích yêu cầu, sử dụng dữ liệu hoặc công cụ liên quan và thực hiện một chuỗi bước theo quy trình đã định.
Ví dụ, một chatbot có thể trả lời câu hỏi về chính sách đổi trả. Một AI Agent được thiết kế cho bộ phận chăm sóc khách hàng có thể tiếp nhận yêu cầu, tra cứu thông tin đơn hàng, xác định tình trạng xử lý và chuyển tiếp trường hợp cần nhân viên can thiệp. Mức độ tự động hóa phụ thuộc vào dữ liệu, công cụ và quyền hạn mà doanh nghiệp cho phép hệ thống sử dụng.
AI Agent khác chatbot ở điểm nào?
Chatbot thường hoạt động theo mô hình hỏi và đáp. Người dùng đặt câu hỏi, hệ thống tạo câu trả lời dựa trên nội dung đã được cung cấp hoặc thông tin mà mô hình có thể xử lý. Cách làm này phù hợp với các nhu cầu như giải thích sản phẩm, hướng dẫn thao tác hoặc trả lời những câu hỏi phổ biến.
AI Agent có phạm vi công việc rộng hơn. Hệ thống có thể được giao một mục tiêu và thực hiện nhiều bước để hoàn thành mục tiêu đó. Trong một quy trình nội bộ, Agent có thể đọc yêu cầu từ email, phân loại nội dung, lấy thông tin từ tài liệu, soạn bản nháp và gửi cho người phụ trách kiểm tra. Nếu được kết nối với phần mềm doanh nghiệp, Agent còn có thể hỗ trợ cập nhật dữ liệu hoặc tạo tác vụ theo quyền được cấp.
Điểm khác biệt không nằm ở việc câu trả lời nghe tự nhiên hơn. Điều quan trọng là Agent được đặt trong một quy trình cụ thể, có đầu vào, điều kiện xử lý, công cụ sử dụng và điểm kiểm soát của con người.
Khi nào doanh nghiệp nên cân nhắc hệ thống riêng?
Doanh nghiệp có thể bắt đầu xem xét một hệ thống AI Agent riêng khi công việc cần xử lý lặp lại thường xuyên, nhưng vẫn đòi hỏi nhiều bước hoặc cần đọc nhiều loại tài liệu. Những quy trình như tiếp nhận yêu cầu, phân loại hồ sơ, tổng hợp báo cáo, chuẩn bị nội dung phản hồi và chuyển việc giữa các bộ phận thường là nơi dễ nhận thấy nhu cầu.
Một dấu hiệu khác là doanh nghiệp đã có dữ liệu và quy trình tương đối rõ, nhưng nhân sự vẫn phải dành nhiều thời gian cho những thao tác thủ công. Nếu mỗi nhân viên xử lý cùng một loại yêu cầu theo một cách khác nhau, AI Agent có thể giúp tạo một quy trình thống nhất hơn. Dù vậy, Agent chỉ hỗ trợ tốt khi doanh nghiệp biết mình muốn chuẩn hóa việc gì.
Nhu cầu về quyền kiểm soát dữ liệu cũng có thể là lý do để triển khai hệ thống riêng. Doanh nghiệp có thể cần quy định dữ liệu nào được sử dụng, ai được xem kết quả, thao tác nào cần phê duyệt và nội dung nào không được đưa ra ngoài hệ thống. Đây là những câu hỏi về quản trị, không chỉ là câu hỏi về công nghệ.
Không phải cứ nhiều AI là hiệu quả
Trước khi triển khai, doanh nghiệp nên chọn một quy trình cụ thể để thử nghiệm. Việc bắt đầu bằng một hệ thống lớn, kết nối quá nhiều phòng ban cùng lúc thường làm tăng chi phí phối hợp và khó đánh giá kết quả. Một quy trình có đầu ra rõ ràng sẽ phù hợp hơn, chẳng hạn như hỗ trợ tổng hợp yêu cầu từ các kênh liên hệ hoặc tạo bản nháp báo cáo định kỳ.
Doanh nghiệp cũng cần xác định những phần việc AI được phép tự xử lý và những phần việc bắt buộc phải có người kiểm tra. Trong các nội dung liên quan đến pháp lý, tài chính, nhân sự hoặc thông tin khách hàng, việc duyệt thủ công có thể vẫn cần thiết. AI Agent có thể rút ngắn thời gian chuẩn bị, nhưng không nên được xem là người chịu trách nhiệm cuối cùng.
Chất lượng dữ liệu là một điều kiện khác cần kiểm tra. Tài liệu cũ, thông tin trùng lặp hoặc quy trình thiếu thống nhất sẽ khiến hệ thống tạo ra kết quả không ổn định. Vì vậy, giai đoạn chuẩn bị thường bao gồm việc rà soát tài liệu, phân quyền truy cập, thống nhất cách đặt tên và quy định cách xử lý khi hệ thống không đủ thông tin.
Một hệ thống riêng cần những thành phần nào?
Không có một cấu hình chung cho mọi doanh nghiệp. Tùy mục tiêu, hệ thống có thể gồm một hoặc nhiều Agent, kho tài liệu, kết nối với phần mềm đang dùng, cơ chế ghi nhận lịch sử xử lý và quy trình phê duyệt. Doanh nghiệp cũng cần tính đến việc theo dõi lỗi, cập nhật dữ liệu và đánh giá chất lượng đầu ra sau khi đưa vào sử dụng.
Việc triển khai nên được xem như một dự án cải tiến quy trình. Người phụ trách nghiệp vụ cần tham gia cùng đội kỹ thuật để mô tả công việc, cung cấp ví dụ thực tế và xác định các trường hợp ngoại lệ. Nếu chỉ giao toàn bộ cho bộ phận công nghệ mà thiếu người hiểu nghiệp vụ, hệ thống có thể hoạt động đúng về mặt kỹ thuật nhưng không phù hợp với công việc.
Doanh nghiệp nên bắt đầu từ đâu?
Cách tiếp cận hợp lý là lập danh sách các công việc lặp lại, đánh giá lượng thời gian đang sử dụng và xem xét mức độ chuẩn hóa của từng quy trình. Sau đó, doanh nghiệp chọn một trường hợp có phạm vi vừa phải để thử nghiệm. Kết quả cần được đánh giá bằng các tiêu chí thực tế như thời gian xử lý, tỷ lệ phải sửa lại, số lần nhân viên can thiệp và mức độ chấp nhận của người sử dụng.
AI Agent có thể giúp doanh nghiệp giảm bớt một số thao tác lặp lại và tạo cách làm nhất quán hơn. Nhưng hiệu quả không tự xuất hiện chỉ vì doanh nghiệp đưa một mô hình ngôn ngữ vào quy trình. Hệ thống cần mục tiêu rõ, dữ liệu phù hợp, quyền hạn được kiểm soát và người chịu trách nhiệm vận hành.
Nếu doanh nghiệp đang có một quy trình cụ thể cần tự động hóa và muốn đánh giá phương án phù hợp, có thể tham khảo dịch vụ hệ thống AI Agent cho doanh nghiệp. Nội dung trao đổi nên tập trung vào bài toán thực tế, dữ liệu hiện có và mức độ kiểm soát cần thiết, thay vì chỉ bắt đầu từ danh sách tính năng.
