AI tự động và AI tác nhân: Xu hướng “nóng” định hình hiệu suất năm 2025
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành tâm điểm chiến lược, đặc biệt với hai hướng tiếp cận: AI tự động và AI tác nhân. Dù đều tận dụng năng lực AI để giảm lao động thủ công và tối ưu quy trình, hai mô hình này lại đại diện cho hai triết lý vận hành khác biệt, kéo theo cách đầu tư và quản trị khác nhau.
Trong bối cảnh chuyển đổi số bước vào giai đoạn tăng tốc, nhiều tổ chức và doanh nghiệp đối mặt với áp lực ngày càng lớn trong việc tối ưu hóa hiệu suất vận hành và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Từ sản xuất, tài chính, logistic đến thương mại điện tử, yêu cầu “làm nhiều hơn với ít nguồn lực hơn” đang trở thành chuẩn mực sống còn.
Chính trong bối cảnh đó, AI trở thành tâm điểm chiến lược, đặc biệt là hai hướng tiếp cận: AI tự động (AI automation) và AI tác nhân (AI agent). Dù đều tận dụng năng lực AI để giảm lao động thủ công và tối ưu quy trình, hai mô hình này lại đại diện cho hai triết lý vận hành khác biệt, kéo theo cách tiếp cận đầu tư và quản trị hoàn toàn khác nhau.
Việc đánh đồng hai tiếp cận này đã khiến không ít doanh nghiệp rơi vào tình trạng lãng phí nguồn lực, triển khai tốn kém nhưng chỉ thu về những cải thiện nhỏ mang tính kỹ thuật, thay vì tạo ra lợi thế cạnh tranh thực sự. Dự báo của Gartner cho thấy tầm quan trọng mang tính bước ngoặt: Đến năm 2028, khoảng 1/3 ứng dụng phần mềm doanh nghiệp sẽ tích hợp các hệ thống AI tác nhân, trong khi 15% quyết định công việc hằng ngày sẽ được thực hiện theo cơ chế tự chủ.
Trong bối cảnh đó, nhận diện rõ bản chất của từng mô hình, hiểu xu hướng thị trường và xây dựng lộ trình phù hợp trở thành chìa khóa để doanh nghiệp khai thác giá trị của AI một cách bền vững.
Ranh giới bản chất: Từ logic tuyến tính đến khả năng tự chủ
AI tự động, vốn quen thuộc với tên gọi tự động hóa quy trình, vận hành dựa trên logic tuyến tính và các tập luật được thiết kế sẵn. Công nghệ này phù hợp với những quy trình có cấu trúc rõ ràng, dữ liệu ổn định và ít biến động. Ví dụ điển hình bao gồm xử lý hóa đơn, quản lý bảng lương, hoặc cập nhật dữ liệu CRM. Tuy nhiên, hệ thống này thiếu linh hoạt và gặp khó khăn khi đối mặt với các tình huống ngoại lệ, dữ liệu phi cấu trúc, hoặc các trường hợp mới chưa từng được huấn luyện.
Trái ngược, AI tác nhân đại diện cho một thế hệ AI mang tính tự chủ cao, có khả năng ra quyết định độc lập, tương tác với môi trường và hành động để đạt được mục tiêu cụ thể.
Được xây dựng dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn, tác nhân AI có khả năng phân tích ngữ cảnh, lập kế hoạch, tự đưa ra hành động và điều chỉnh cách thức xử lý tùy theo tình huống thực tế. Ví dụ trợ lý ảo Siri, Alexa... xử lý phân tích rủi ro tài chính, hoặc hỗ trợ chăm sóc khách hàng đa kênh. Tuy vậy, mức độ tự chủ này cũng mang theo rủi ro lớn hơn, bao gồm khả năng đưa ra kết luận không chính xác, hoặc hành vi khó kiểm soát nếu thiếu giám sát phù hợp.
Năm 2025: AI tác nhân nổi lên như đòn bẩy chiến lược
Sự tăng trưởng của AI tác nhân đang là xu hướng nóng nhất trong chuyển đổi số. Trong khi AI tự động, đặc biệt là RPA, đã đạt mức độ sử dụng cao (53% doanh nghiệp sử dụng RPA) và mang lại lợi ích giảm chi phí vận hành (có thể giảm 20 - 30% chi phí hoạt động), thì thị trường đang dịch chuyển sang AI tác nhân để giải quyết tính phức tạp và khả năng thích ứng.
Thị trường AI tác nhân, dù còn nhỏ hơn (ước tính khoảng 5 - 8 tỷ USD vào năm 2025), nhưng lại được dự báo sẽ tăng trưởng theo cấp số nhân với tốc độ kép hàng năm (CAGR) từ 40% - 46%. Hầu hết các tổ chức đều có kế hoạch mở rộng; 96% các nhà lãnh đạo CNTT toàn cầu có ý định mở rộng việc sử dụng AI tác nhân trong vòng 12 tháng tới.
Khảo sát của Cloudera cho thấy, 96% lãnh đạo công nghệ bày tỏ kế hoạch mở rộng ứng dụng tác nhân AI trong vòng 12 tháng. Nhiều doanh nghiệp đặt kỳ vọng rất lớn vào khả năng sinh lợi từ mô hình này, với hơn 60% tổ chức kỳ vọng tỷ lệ hoàn vốn có thể vượt 100%, nhờ vào việc AI tác nhân tạo ra những khả năng hoàn toàn mới - từ tự động hóa chăm sóc khách hàng đến quản trị chiến dịch marketing, phân tích rủi ro hay thiết kế chuỗi cung ứng thích nghi theo thời gian thực.
Sức nóng của xu hướng này cũng dẫn đến hiện tượng “agent washing”, khi nhiều nhà cung cấp gán nhãn “AI Agent” cho các công cụ tự động hóa cũ hoặc chatbot đơn giản. Điều này khiến doanh nghiệp dễ đầu tư nhầm lẫn, nếu không có khả năng đánh giá đúng bản chất của công nghệ.
Việc lựa chọn giữa AI tự động và AI tác nhân không phải là câu chuyện của công nghệ mà là bài toán chiến lược gắn liền với bản chất công việc. AI tự động phù hợp khi doanh nghiệp ưu tiên tốc độ, chi phí và độ chính xác trong các quy trình tĩnh. Ngược lại, AI tác nhân phát huy giá trị trong các hoạt động đòi hỏi khả năng hiểu ngữ cảnh, thích nghi nhanh, xử lý dữ liệu phi cấu trúc, hoặc đưa ra quyết định mang tính chiến lược.
Trên thực tế, phần lớn doanh nghiệp thành công trong chuyển đổi số đều áp dụng mô hình lai. Trong mô hình này, AI tác nhân đóng vai trò như “bộ não”, đảm nhiệm việc phân tích yêu cầu, lập kế hoạch và điều phối. Trong khi đó, các hệ thống tự động truyền thống thực thi các tác vụ cố định với tốc độ cao, độ tin cậy ổn định. Cách phối hợp này tạo ra sự cân bằng giữa sự linh hoạt và tính chuẩn hóa, giúp doanh nghiệp vừa tăng năng suất, vừa kiểm soát tốt hơn chi phí và rủi ro.
AI tác nhân mở ra tiềm năng lớn nhưng cũng mang theo rủi ro tương xứng. Hiện tượng “hallucination” - khi mô hình AI tạo ra thông tin không chính xác - có thể gây hậu quả nghiêm trọng trong những lĩnh vực nhạy cảm. Bên cạnh đó, chi phí vận hành của tác nhân AI có xu hướng cao hơn do yêu cầu xử lý ngữ cảnh phức tạp và lượng truy vấn lớn tới mô hình nền tảng. Vì vậy, bài toán quản trị, giám sát và thiết lập các cơ chế an toàn trở thành yếu tố bắt buộc khi doanh nghiệp triển khai AI tác nhân./.
Tài liệu tham khảo:
1. AI Automation vs AI Agents: Key Differences, https://www.enkryptai.com/blog/ai-automation-vs-ai-agents.
2. AI agents vs automation, https://business.canon.com.au/insights/ai-agents-vs-automation.
3. AI Agents vs. Automation: What Sales Leaders Need to Know,
https://www.salesloft.com/resources/blog/ai-agents-vs-automation.
4. AI Automation vs AI Agents: Differences - 2025, https://www.aalpha.net/blog/ai-automation-vs-ai-agents-differences/.
5. AI Agents vs Traditional Automation: What Your Business Needs in 2025 and Beyond, https://svitla.com/blog/traditional-automation-vs-ai-agents/.
6. AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenge, https://arxiv.org/abs/2505.10468.
7. AI Automation Vs. AI Agents: A Tactical Breakdown, https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/04/22/ai-automation-vs-ai-agents-a-tactical-breakdown/.
8. Automation, AI Workflow, and AI Agents: Understanding the Differences, https://skphd.medium.com/automation-ai-workflow-and-ai-agents-understanding-the-differences-and-their-role-in-modern-7a7227d94bf0.
9. AI Agents vs Automation: Know the Difference, https://www.salesloft.com/resources/blog/ai-agents-vs-automation.