AI Agents là gì? Cách sử dụng tác nhân AI Agent vào vận hành doanh nghiệp

Chuyển đổi từ chatbot đơn nhiệm sang AI agents đa nhiệm đánh dấu bước chuyển mình chiến lược trong cách doanh nghiệp tiếp cận công nghệ. Thay vì chỉ “tự động hóa” công việc, AI agents giúp doanh nghiệp “giảm tải con người” ở những khâu cần sự phối hợp liên tục giữa các hệ thống và quy trình.

Vậy AI Agents là gì? Thành phần, cách hoạt động ra sao? Ứng dụng như thế nào vào vận hành doanh nghiệp đem lại hiệu suất tối ưu nhất? Cùng Lạc Việt tìm hiểu chi tiết trong bài viết này.

1. AI agents là gì?

AI agent là một hệ thống AI có khả năng tiếp nhận mục tiêu, chủ động đưa ra hành động và điều chỉnh hành vi theo thời gian thay vì chỉ phản hồi bị động như chatbot hay các công cụ tự động hóa truyền thống.

Khác với những công cụ AI truyền thống vốn chỉ làm tốt một nhiệm vụ cố định, AI agents được thiết kế để hoạt động giống như một “nhân viên ảo” có khả năng tiếp nhận mục tiêu tự phân tích tình huống, lập kế hoạch hành động thậm chí học hỏi để cải thiện hiệu suất theo thời gian. Đây không còn là việc gán cho AI một nhiệm vụ cố định mà là trao cho nó một vai trò.

Hiểu một cách đơn giản, nếu chatbot là người thư ký chỉ trả lời khi bạn đặt câu hỏi thì AI agent là một nhân viên chủ động khi được giao nhiệm vụ nó sẽ tự tìm hiểu, lên kế hoạch rồi hoàn thành công việc một cách linh hoạt. AI agent khác biệt hoàn toàn với những công cụ chỉ biết “nhận lệnh – thực hiện – dừng lại”.

Đặc điểm nổi bật của AI agents:

• Có mục tiêu cụ thể: AI agent được gán một “nhiệm vụ đầu cuối” (ví dụ: chuẩn bị báo cáo tài chính), không chỉ là từng thao tác nhỏ lẻ.
• Tự chủ trong hành động: Hệ thống tự quyết định các bước cần thực hiện có thể phân tích dữ liệu, tra cứu thông tin, gửi yêu cầu hoặc kết nối với phần mềm khác.
• Thích ứng với ngữ cảnh: Không chỉ thực hiện theo kịch bản cố định, AI agent có thể linh hoạt xử lý những tình huống phát sinh hoặc chưa có trong tiền lệ.
• Học hỏi qua trải nghiệm: Nhờ được tích hợp các thuật toán học máy, AI ngày càng cải thiện hiệu quả công việc thông qua phản hồi, sai sót hoặc thành công trong quá khứ.

Phân biệt AI Agent và Chatbot

Mặc dù cả AI Agents và Chatbot đều được phát triển dựa trên công nghệ AI, tuy nhiên 2 khái niệm này có sự khác biệt rõ rệt:

• Chatbot: Chủ yếu tập trung vào giao tiếp với người dùng thông qua văn bản hoặc giọng nói, chúng thường hoạt động theo kịch bản hoặc dữ liệu đã lập trình sẵn.
• AI Agents: Là hệ thống phức tạp hơn, có khả năng tự ra quyết định và thực hiện các hành động nhằm đạt mục tiêu cụ thể. Hệ thống không chỉ giao tiếp mà còn thực hiện các nhiệm vụ như phân tích dữ liệu, dự đoán xu hướng, hoặc quản lý quy trình.

Ví dụ: Một chatbot có thể hỗ trợ khách hàng đặt câu hỏi, trong khi AI Agent có thể tự động phân tích hành vi mua sắm và đưa ra gợi ý sản phẩm phù hợp.

2. Các thành phần cấu thành hệ thống AI agent

Để có thể hoàn thành công việc một cách chủ động, một AI agent không chỉ cần trí thông minh mà còn cần một “cơ thể” gồm nhiều thành phần phối hợp với nhau như một hệ thống hoàn chỉnh. Mỗi thành phần đóng vai trò như một “bộ phận chức năng” giúp AI agent hiểu nhiệm vụ, lập kế hoạch, hành động, học hỏi cải thiện liên tục.

Dưới đây là 5 thành phần cốt lõi tạo nên năng lực vận hành của một AI agent:

2.1. Mô hình AI trung tâm (Core AI Model)

Đây là “bộ não” của AI agent nơi diễn ra quá trình xử lý ngôn ngữ, suy luận logic, ra quyết định và tạo nội dung. Vai trò là hiểu mục tiêu người dùng đưa ra, phân tích dữ liệu đầu vào, xây dựng câu trả lời, xác định bước hành động. Tạo văn bản, email, biểu mẫu hoặc phản hồi tùy theo tình huống cụ thể

Loại mô hình phổ biến:

• Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model – LLM) như GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google)
• Mô hình chuyên dụng theo lĩnh vực ví dụ như mô hình pháp lý, tài chính, y tế…

2.2. Bộ nhớ (Memory)

Khác với chatbot chỉ phản hồi từng câu hỏi riêng lẻ, AI agent cần có khả năng ghi nhớ để thực hiện công việc có liên quan giữa nhiều bước. Bộ nhớ đóng vai trò giống như trí nhớ dài hạn của nhân viên giúp agent không bị “lặp lại chính mình”.

Vai trò:

• Ghi nhớ các hành động đã thực hiện trước đó
• Theo dõi tiến trình hoàn thành nhiệm vụ
• Lưu lại thông tin về người dùng, bối cảnh công việc, trạng thái hệ thống
• Giúp AI agent học hỏi cải thiện ở những lần thực hiện sau

Ví dụ: Nếu bạn yêu cầu AI agent “Tổng hợp đơn hàng tuần trước”, rồi sau đó nói tiếp “Bỏ qua đơn của nhà phân phối miền Bắc” thì bộ nhớ giúp AI hiểu bạn đang nói đến kết quả trước đó không cần lặp lại.

2.3. Bộ lập kế hoạch (Planner)

Đây là thành phần giúp AI agent chuyển từ hiểu mục tiêu sang hành động cụ thể. Giống như một nhân viên giỏi biết chia nhỏ công việc sắp xếp trình tự thực hiện, bộ lập kế hoạch là nơi tổ chức các bước để hoàn thành nhiệm vụ.

Vai trò:

• Phân tích mục tiêu thành các bước nhỏ có thể hành động được
• Xác định thứ tự ưu tiên logic giữa các bước
• Theo dõi điều chỉnh kế hoạch nếu tình huống thay đổi

Ví dụ: Mục tiêu “chuẩn bị báo cáo tài chính tháng” có thể được hệ thống tự động phân chia thành: lấy dữ liệu từ hệ thống kế toán → lọc theo tháng → tổng hợp các khoản thu chi → tạo biểu đồ → gửi email cho giám đốc.

2.4. Bộ công cụ thao tác (Toolset)

Dù có “trí thông minh” và “kế hoạch”, AI agent vẫn cần công cụ để thực sự thực hiện tác vụ: gửi email, gọi API, đọc hoặc ghi dữ liệu, truy cập hệ thống… Đây chính là vai trò của bộ công cụ thao tác.

Vai trò:

• Thực hiện các lệnh hành động như truy xuất dữ liệu, gửi yêu cầu, điền biểu mẫu, lưu báo cáo
• Tương tác với phần mềm bên ngoài như CRM, ERP, DMS, Outlook, Google Workspace…
• Có thể là tập hợp các API, script, công cụ tích hợp từ nền tảng của doanh nghiệp

Ví dụ: AI agent có thể dùng công cụ “Google Sheets Connector” để lấy dữ liệu, “Email Sender” để gửi thông báo và “PDF Generator” để tạo báo cáo tài chính.

2.5. Vòng lặp phản hồi (Feedback loop)

Đây là cơ chế giúp AI agent tự đánh giá hiệu quả công việc, học từ sai sót hoặc phản hồi của người dùng tương tự như cách một nhân viên cải thiện kỹ năng dựa trên phản hồi của cấp trên hoặc kết quả công việc.

Vai trò:

• So sánh kết quả thực tế với mục tiêu đặt ra
• Ghi nhận phản hồi từ người dùng hoặc hệ thống
• Tự điều chỉnh chiến lược hành động trong các lần tiếp theo
• Tăng độ chính xác giảm lỗi theo thời gian

Một AI agent không chỉ là một mô hình AI đơn lẻ mà là một hệ thống phối hợp giữa tư duy (mô hình), trí nhớ, lập kế hoạch, hành động và học hỏi.

3. Các loại AI Agents phổ biến nhất hiện nay

AI Agents không chỉ đơn thuần là những công cụ tự động hóa, mà chúng còn được thiết kế với nhiều cấp độ thông minh khác nhau, từ những hệ thống đơn giản phản ứng theo quy tắc đến các tác nhân phức tạp có khả năng tự học và suy luận logic. Hiểu rõ về các loại tác nhân AI giúp doanh nghiệp chọn đúng công nghệ phù hợp để tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu suất. 

Dưới đây là 7 loại tác nhân AI phổ biến nhất hiện nay, cùng các đặc điểm nổi bật và ứng dụng thực tiễn:

• 1. AI Agents phản xạ đơn giản
• 2. AI Agent phản xạ dựa trên mô hình
• 3. Tác nhân AI dựa trên tiện ích
• 4. AI Agent học tập
• 5. Tác nhân AI dựa trên mong muốn, ý định người dùng
• 6. AI Agent logic
• 7. Tác nhân AI mục tiêu

3.1 AI Agents phản xạ đơn giản

AI Agents phản xạ đơn giản là loại tác nhân cơ bản nhất, hoạt động dựa trên các quy tắc được lập trình sẵn và thông tin đầu vào hiện tại. Chúng không có khả năng ghi nhớ hay học tập từ kinh nghiệm, do đó chỉ phù hợp với những nhiệm vụ đơn giản như phản ứng tức thì theo điều kiện. 

Một ví dụ điển hình là hệ thống điều chỉnh nhiệt độ tự động, có thể tăng hoặc giảm nhiệt độ trong phòng dựa trên dữ liệu thu thập từ cảm biến. Tuy nhiên, hạn chế lớn của loại AI này là thiếu sự linh hoạt và khả năng dự đoán, khiến nó không thể đáp ứng được những nhiệm vụ phức tạp hơn.

3.2 AI Agent phản xạ dựa trên mô hình

Khác với loại phản xạ đơn giản, AI Agents phản xạ dựa trên mô hình có khả năng dự đoán trạng thái tương lai dựa trên các mô hình thế giới thực. Chúng sử dụng thông tin để lập bản đồ hoặc hình dung các tình huống trước khi đưa ra hành động, giúp tối ưu hóa hiệu quả công việc. 

Một ví dụ phổ biến là robot hút bụi thông minh, có thể xây dựng bản đồ căn phòng và dự đoán lộ trình di chuyển để làm sạch hiệu quả hơn. Với sự vượt trội về khả năng tính toán và tối ưu hóa, loại tác nhân này giải quyết tốt hơn các vấn đề cần đến sự chính xác, chiến lược.

3.3 Tác nhân AI dựa trên tiện ích

Tác nhân AI dựa trên tiện ích không chỉ đơn giản đưa ra hành động mà còn tính toán mức độ tối ưu của mỗi quyết định, dựa trên mục tiêu về lợi ích. Chúng có khả năng phân tích nhiều yếu tố khác nhau trước khi đưa ra giải pháp tốt nhất. 

Ví dụ, một hệ thống đề xuất vé máy bay thông minh sẽ so sánh giá cả, thời gian bay và các yếu tố ưu tiên của khách hàng để đưa ra lựa chọn tối ưu nhất. Nhờ khả năng cân nhắc đa chiều, loại AI này phù hợp với các ứng dụng thương mại đòi hỏi sự cá nhân hóa và tối đa hóa giá trị cho người dùng.

3.4 AI Agent học tập

AI Agent học tập là loại tác nhân tiên tiến có khả năng tự cải thiện hiệu suất dựa trên dữ liệu và kinh nghiệm tích lũy. Chúng có thể học từ các mẫu dữ liệu, tự điều chỉnh thuật toán và áp dụng những kiến thức đã học vào thực tế. 

Chẳng hạn, một ví dụ thực tiễn là hệ thống AI quản lý tài liệu, có khả năng tự động phân loại hồ sơ và ngày càng chính xác hơn qua mỗi lần sử dụng. Điểm mạnh của loại này là khả năng thích nghi với các tình huống phức tạp và cải thiện hiệu quả theo thời gian, rất hữu ích cho doanh nghiệp xử lý lượng dữ liệu lớn.

3.5 Tác nhân AI dựa trên mong muốn, ý định người dùng

Các AI Agents dựa trên mong muốn, ý định người dùng được thiết kế để hiểu và hành động theo các mục tiêu hoặc nhu cầu cụ thể. Chúng có thể phân tích ý định và điều chỉnh hành động để đáp ứng mong muốn của người dùng một cách chính xác. 

Ví dụ, trợ lý ảo như Google Assistant hoặc Siri không chỉ đơn giản trả lời câu hỏi mà còn có thể thực hiện các tác vụ như đặt lịch, tìm kiếm thông tin hay điều khiển thiết bị thông minh trong nhà. Nhờ khả năng đáp ứng sát với nhu cầu cá nhân, loại tác nhân này mang lại trải nghiệm tương tác tự nhiên và hiệu quả hơn.

3.6 AI Agent logic

AI Agent logic nổi bật với khả năng sử dụng các quy tắc logic để lập luận và đưa ra quyết định một cách rõ ràng, hợp lý. Điều này giúp chúng đặc biệt phù hợp trong các lĩnh vực yêu cầu sự chính xác và nghiêm ngặt cao như luật pháp, y tế hoặc tài chính. 

Chẳng hạn, trong hệ thống pháp luật, AI logic có thể phân tích các điều khoản pháp lý và đưa ra các phán đoán dựa trên bằng chứng. Với sự đáng tin cậy và minh bạch, loại tác nhân này đóng vai trò hỗ trợ quan trọng trong các ngành công nghiệp đòi hỏi tính kỷ luật, tuân thủ quy định.

3.7 Tác nhân AI mục tiêu

Tác nhân AI mục tiêu được lập trình để thực hiện một hoặc nhiều mục tiêu cụ thể, đồng thời liên tục điều chỉnh hành vi dựa trên môi trường để đạt được kết quả tốt nhất. Chúng được ứng dụng rộng rãi trong các ngành cần quản lý phức tạp như chuỗi cung ứng. 

Ví dụ, hệ thống quản lý chuỗi cung ứng thông minh sử dụng tác nhân AI để theo dõi trạng thái hàng hóa, dự báo nhu cầu và tối ưu hóa quy trình vận chuyển. Nhờ khả năng tập trung vào mục tiêu và thích nghi linh hoạt, loại tác nhân này mang lại giá trị lớn trong việc tăng hiệu quả hoạt động, giảm lãng phí.

4. Cách AI agents hoạt động: Từ nhận lệnh đến tự xử lý nhiệm vụ

AI agent không đơn thuần là một chương trình tự động thực hiện theo lệnh. Thay vào đó, nó vận hành như một “tác nhân có mục tiêu” được giao một nhiệm vụ tổng thể từ đó tự đưa ra các bước cần thiết để hoàn thành công việc một cách chủ động.

Để hiểu rõ, chúng ta cùng phân tích từng bước trong quy trình hoạt động của một AI agent.

Bước 1. Tiếp nhận mục tiêu

AI agent bắt đầu hoạt động khi được giao một mục tiêu cụ thể, chẳng hạn:

• “Tổng hợp đơn hàng trong tuần từ email khách hàng”
• “Tạo báo cáo so sánh doanh số quý theo ngành hàng”
• “Trả lời tất cả yêu cầu hỗ trợ từ khách gửi đến qua chatbot trong 24 giờ”

Khác với chatbot chỉ phản hồi từng câu hỏi nhỏ, AI agent tiếp nhận mục tiêu toàn diện tự xác định các bước cần thực hiện mà không yêu cầu con người hướng dẫn chi tiết từng thao tác.

Bước 2. Phân tích yêu cầu đánh giá môi trường

Sau khi có mục tiêu, AI agent sẽ phân tích yêu cầu, đánh giá dữ liệu sẵn có và xác định những gì cần thiết để thực hiện nhiệm vụ:

• Tìm hiểu hệ thống nào đang lưu dữ liệu (email, CRM, file Excel…)
• Xác định định dạng dữ liệu cần xử lý (văn bản, bảng biểu, JSON…)
• Kiểm tra quyền truy cập kết nối với hệ thống nội bộ (ERP, CRM, DMS…)

Đây là bước “chuẩn bị hành động” tương tự như một nhân viên xem xét mình có đầy đủ tài liệu, quyền truy cập, công cụ hay chưa.

Bước 3. Lập kế hoạch hành động

Dựa trên phân tích ban đầu, AI agent sẽ tự xác định các bước cần thực hiện:

• Gửi yêu cầu truy xuất dữ liệu từ email hoặc API
• Phân loại thông tin, xử lý bảng dữ liệu hoặc lọc thông tin theo điều kiện
• Tạo báo cáo, lưu file vào thư mục được chỉ định
• Gửi thông báo đến người phụ trách qua email hoặc hệ thống chat

Lưu ý: không cần lập trình viên viết sẵn từng bước. AI agent lên kế hoạch theo mục tiêu, ngữ cảnh và dữ liệu sẵn có.

Bước 4. Thực hiện hành động

Đây là bước AI agent tương tác thực tế với hệ thống doanh nghiệp:

• Gọi API từ phần mềm CRM để lấy danh sách khách hàng
• Tìm email chứa từ khóa “đơn hàng”, trích xuất thông tin đơn theo mẫu
• Nhập dữ liệu vào hệ thống kế toán qua API hoặc file định dạng chuẩn
• Gửi báo cáo đến người phụ trách hoặc lưu trữ tài liệu vào DMS

AI agent hoạt động như một “người vận hành kỹ thuật số” chủ động tương tác với các hệ thống mà doanh nghiệp đang sử dụng.

Bước 5. Học hỏi cải tiến

Sau mỗi lần thực hiện, AI agent có khả năng:

• Lưu lại kết quả, rút kinh nghiệm nếu xảy ra lỗi
• Nhận phản hồi từ người dùng điều chỉnh hành vi cho lần sau
• Cải thiện hiệu suất dựa trên lịch sử vận hành

Ví dụ minh họa thực tế: Nếu một AI agent nhập sai mã sản phẩm do định dạng email thay đổi, nó có thể được lập trình để ghi nhận lỗi, học cách nhận diện mẫu email mới lần sau sẽ không lặp lại sai sót đó.

5. Các loại AI agents phổ biến và khả năng ứng dụng trong doanh nghiệp

Tùy theo mục tiêu mô hình vận hành, doanh nghiệp có thể lựa chọn nhiều loại AI agent khác nhau – mỗi loại được thiết kế để giải quyết một nhóm nhiệm vụ chuyên biệt. Điều quan trọng không nằm ở việc áp dụng càng nhiều càng tốt mà là lựa chọn đúng AI agent cho đúng bài toán vận hành từ đó tối ưu chi phí, nâng cao năng suất mang lại lợi thế cạnh tranh.

Dưới đây là 5 nhóm AI agents phổ biến hiện nay và ứng dụng thực tiễn trong doanh nghiệp:

5.1. AI agents hỗ trợ dịch vụ khách hàng (Support Agents)

Đây là loại AI agent quen thuộc nhất thường thấy trong các hệ thống chăm sóc khách hàng, trung tâm hỗ trợ kỹ thuật hoặc dịch vụ sau bán hàng.

Chức năng chính:

• Phản hồi tự động các yêu cầu thường gặp (FAQ, tình trạng đơn hàng, báo lỗi sản phẩm)
• Phân loại yêu cầu theo mức độ ưu tiên
• Gửi yêu cầu phức tạp đến đúng bộ phận xử lý
• Ghi nhận lịch sử trao đổi, cập nhật CRM

Ví dụ minh họa: Khi khách hàng gửi tin nhắn “Tôi muốn biết tình trạng đơn hàng”, AI agent sẽ tự động kiểm tra hệ thống logistics phản hồi chính xác trong vòng vài giây thay vì chờ nhân viên trực hỗ trợ.

Giá trị doanh nghiệp nhận được:

• Tăng tốc độ phản hồi
• Giảm áp lực cho đội ngũ chăm sóc khách hàng
• Nâng cao trải nghiệm khách hàng, tăng tỷ lệ giữ chân

5.2. AI agents phân tích dữ liệu, đề xuất chiến lược (Data Analyst Agents)

Thay vì yêu cầu bộ phận phân tích gửi báo cáo mỗi tuần, doanh nghiệp có thể giao cho AI agent vai trò tổng hợp dữ liệu, phân tích đề xuất hành động một cách tự động.

Chức năng chính:

• Truy xuất dữ liệu từ nhiều nguồn: CRM, ERP, bảng tính, Google Analytics
• Phân tích xu hướng, điểm bất thường, hoặc hiệu suất theo KPI
• Gợi ý cải tiến quy trình, điều chỉnh mục tiêu hoặc cảnh báo rủi ro

Ví dụ minh họa: Một AI agent có thể phân tích số liệu bán hàng theo khu vực, phát hiện doanh số ở miền Nam giảm liên tục 3 tuần và gợi ý phòng marketing điều chỉnh chiến dịch khuyến mãi tại khu vực này.

Giá trị doanh nghiệp nhận được:

• Ra quyết định nhanh, có dữ liệu làm cơ sở
• Cảnh báo kịp thời các nguy cơ kinh doanh
• Tiết kiệm thời gian tạo báo cáo trình bày dữ liệu

5.3. AI agents hỗ trợ vận hành (Workflow Automation Agents)

Đây là loại AI agent đảm nhiệm các công việc lặp đi lặp lại trong quy trình nội bộ: nhập liệu, cập nhật hệ thống, gửi email, kiểm tra trạng thái hợp đồng…

Chức năng chính:

• Tự động hóa các tác vụ hành chính như phê duyệt đơn, tạo biểu mẫu, nhắc hạn công việc
• Tương tác với nhiều hệ thống (DMS, HRM, ERP…) để luân chuyển thông tin
• Theo dõi tiến độ công việc gửi cảnh báo nếu phát hiện tắc nghẽn

Ví dụ minh họa: AI agent tiếp nhận yêu cầu mua hàng, đối chiếu tồn kho, tạo phiếu đề nghị duyệt mua gửi đến bộ phận tài chính mà không cần nhân viên nhập tay.

Giá trị doanh nghiệp nhận được:

• Cắt giảm thao tác thủ công
• Đảm bảo quy trình trơn tru, giảm độ trễ nội bộ
• Tăng hiệu suất làm việc đa phòng ban

5.4. AI agents đào tạo nội bộ (Training/Learning Agents)

Trong môi trường doanh nghiệp hiện đại, việc đào tạo liên tục là yêu cầu bắt buộc. AI agent có thể đóng vai trò “trợ giảng kỹ thuật số”, cá nhân hóa nội dung đào tạo cho từng nhân viên.

Chức năng chính:

• Gợi ý tài liệu học tập theo năng lực và vị trí công việc
• Tạo câu hỏi ôn tập hoặc kiểm tra sau khóa học
• Đánh giá quá trình học đưa ra lộ trình phát triển tiếp theo
• Trả lời thắc mắc liên quan đến chính sách nội bộ, quy trình công việc

Ví dụ minh họa: Nhân viên mới vào công ty có thể trò chuyện với AI agent để tìm hiểu quy trình làm việc, hệ thống báo cáo, chính sách công ty, mà không cần chờ người hướng dẫn trực tiếp.

Giá trị doanh nghiệp nhận được:

• Tăng tốc độ hòa nhập của nhân viên mới
• Duy trì đào tạo liên tục, cá nhân hóa
• Giảm phụ thuộc vào đội ngũ nhân sự truyền thống

5.5. Multi-agent systems: Hệ thống nhiều AI agents phối hợp như đội nhóm

Ở cấp độ nâng cao, doanh nghiệp có thể triển khai nhiều AI agents phối hợp với nhau như một tổ chức thu nhỏ, mỗi agent phụ trách một vai trò cụ thể cùng nhau giải quyết một mục tiêu lớn.

Ví dụ hệ thống phối hợp:

• 1 AI agent tổng hợp dữ liệu khách hàng
• 1 AI agent phân tích hành vi mua hàng
• 1 AI agent đề xuất gói ưu đãi phù hợp
• 1 AI agent lên lịch gửi email marketing theo dõi phản hồi

Giá trị doanh nghiệp nhận được:

• Tự động hóa toàn bộ chuỗi quy trình liên phòng ban
• Dễ mở rộng quy mô mà không cần tăng nhân sự
• Xây dựng mô hình tổ chức linh hoạt, ứng dụng AI như một “đội ngũ ảo”

Theo báo cáo của McKinsey (2024), hơn 40% doanh nghiệp lớn tại Mỹ đã triển khai ít nhất một loại AI agent trong quy trình nội bộ đặc biệt tập trung ở lĩnh vực chăm sóc khách hàng, vận hành và phân tích dữ liệu.

Việc lựa chọn loại AI agent phù hợp sẽ giúp doanh nghiệp giải quyết đúng điểm nghẽn trong vận hành, tối ưu hiệu suất mở ra cơ hội tự động hóa sâu rộng mà không cần đầu tư phức tạp.

6. Cách sử dụng AI Agent trong doanh nghiệp

Để AI agent thực sự tạo ra giá trị trong môi trường doanh nghiệp, điều kiện tiên quyết là khả năng tích hợp linh hoạt với các hệ thống phần mềm và dữ liệu mà doanh nghiệp đang sử dụng hàng ngày. Một AI agent dù thông minh đến đâu cũng sẽ bị giới hạn nếu nó hoạt động độc lập, không kết nối được với luồng dữ liệu, quy trình nền tảng nội bộ.

Do đó, việc tương tác chặt chẽ giữa AI agent và hệ thống doanh nghiệp là yếu tố then chốt để bảo đảm tính khả thi hiệu quả khi triển khai.

6.1. Kết nối qua API – cầu nối kỹ thuật giữa AI agent và phần mềm doanh nghiệp

API (Application Programming Interface) là công cụ trung gian giúp AI agent “giao tiếp” được với các phần mềm hiện hành như:

• CRM (Customer Relationship Management): quản lý thông tin khách hàng
• ERP (Enterprise Resource Planning): quản lý đơn hàng, tài chính, kho vận
• DMS (Document Management System): lưu trữ tra cứu tài liệu
• HRM (Human Resource Management): quản lý nhân sự, quy trình nội bộ
• Email Server (Gmail, Outlook): gửi – nhận email theo kịch bản

Thông qua API, AI agent có thể truy xuất dữ liệu, cập nhật thông tin, tạo mới hồ sơ hoặc thực hiện hành động theo đúng quyền và cấu trúc hệ thống hiện tại.

Ví dụ thực tiễn: AI agent nhận được yêu cầu “Tạo báo giá cho khách A”. Hệ thống sẽ:

• Truy cập CRM để lấy thông tin khách hàng
• Gọi API ERP để lấy bảng giá sản phẩm
• Tạo file báo giá gửi email qua Outlook
• Cập nhật lịch sử giao dịch vào CRM để đội ngũ kinh doanh theo dõi

6.2. Giao diện người dùng nội bộ nơi nhân viên làm việc cùng AI agent

AI agent không chỉ làm việc âm thầm phía sau mà có thể được tích hợp trực tiếp vào các nền tảng nhân viên sử dụng hàng ngày, như:

• Dashboard nội bộ: Cho phép người dùng gửi yêu cầu, theo dõi trạng thái tác vụ, nhận kết quả xử lý
• Các công cụ giao tiếp nhóm: Slack, Microsoft Teams, Zalo OA… nơi AI agent có thể “trao đổi” như một thành viên nhóm
• Ứng dụng doanh nghiệp no-code/low-code: Cho phép người dùng không chuyên kỹ thuật tương tác với AI agent thông qua biểu mẫu hoặc chatbot

Ví dụ thực tiễn: Trên Microsoft Teams, nhân viên có thể gửi yêu cầu như:
“Agent ơi, hãy tổng hợp đơn hàng từ 1–15/9 cho miền Trung.”
AI agent sẽ hiểu ngữ cảnh, kết nối dữ liệu và phản hồi ngay trong khung chat hoặc gửi link tải báo cáo.

6.3. Truy cập kho dữ liệu dùng chung tối ưu hóa khả năng khai thác tài nguyên sẵn có

Doanh nghiệp hiện nay thường lưu trữ dữ liệu rải rác ở nhiều nơi như Google Drive, SharePoint, Dropbox hoặc hệ thống file nội bộ. AI agent cần có khả năng truy cập, tìm kiếm trích xuất dữ liệu đúng nơi đúng định dạng đúng thời điểm.

Ví dụ: Khi nhận yêu cầu “Tìm hợp đồng ký với Công ty ABC năm 2022”, AI agent sẽ:

• Truy cập Google Drive có phân quyền
• Quét các tài liệu PDF hoặc Word
• Dùng OCR (nếu cần) để tìm kiếm nội dung văn bản
• Trích xuất đúng file hợp đồng gửi cho người yêu cầu

Lợi ích mang lại:

• Giảm thời gian tìm kiếm tài liệu thủ công
• Tăng tốc độ phản hồi trong xử lý hồ sơ, báo cáo
• Tăng hiệu quả sử dụng dữ liệu nội bộ – không còn “bị quên” trong thư mục

Khả năng tương tác sâu với hệ thống doanh nghiệp chính là điểm tạo nên giá trị khác biệt trong thực tiễn của AI agents so với các công cụ AI truyền thống. Thay vì là một ứng dụng riêng biệt, AI agents hoạt động như một thành viên ảo trong tổ chức có thể sử dụng công cụ, kết nối dữ liệu và phối hợp với con người để hoàn thành nhiệm vụ một cách linh hoạt thông minh.

THÔNG TIN LIÊN HỆ:

• Công ty Cổ phần Tin Học Lạc Việt
• Hotline: 0901 555 063 | (+84.28) 3842 3333
• Email: info@lacviet.vn – Website: https://lacviet.vn
• Trụ sở chính: 23 Nguyễn Thị Huỳnh, P. 8, Q. Phú Nhuận, TP. Hồ Chí Minh