AI agent đang đứng trước thời điểm quyết định trong ngành công nghệ

https://www.wsj.com/articles/ai-agents-are-a-moment-of-truth-for-tech-8ac5365a

#WSJ

Các tác nhân AI là thời điểm quyết định cho ngành công nghệ

Gần như mọi khía cạnh của công nghệ đều có tiền đặt cược vào việc áp dụng AI có thể đưa ra quyết định và hành động

Steven Rosenbush
Tác giả: Steven Rosenbush
Ngày 29 tháng 3 năm 2025 8:00 sáng ET

Giải Khúc côn cầu Quốc gia đang đào tạo AI để phát hiện các câu chuyện và thông tin chi tiết tiềm năng trong các trận đấu.

Mọi công nghệ mới nổi đều cần phải thực hiện được lời hứa của nó, sớm hay muộn. Đối với các tác nhân AI, thời điểm đó là bây giờ.

Việc triển khai thành công các tác nhân—trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện hành động và đưa ra quyết định thay mặt cho con người hoặc thậm chí tự chúng—là vô cùng quan trọng đối với tương lai của các nhà phát triển mô hình như OpenAI, các công ty phần mềm doanh nghiệp như ServiceNow và Salesforce, các gã khổng lồ tiêu dùng như Apple, cộng với các công ty cơ sở hạ tầng AI bao gồm Nvidia, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây và các nhà điều hành trung tâm dữ liệu. Đó thậm chí còn chưa kể đến tất cả vốn đầu tư công và tư nhân đang đặt cược vào kết quả của những công ty đó.

Các tác nhân AI rất quan trọng vì chúng được kỳ vọng sẽ cung cấp năng lượng cho một thế hệ sản phẩm và khả năng mới sẽ thúc đẩy doanh thu, thông qua các ứng dụng tiêu dùng hấp dẫn như Apple Intelligence và sự chuyển đổi của các chức năng kinh doanh như lập trình, dịch vụ khách hàng và quản lý chuỗi cung ứng.

Tất cả hoạt động đó về lý thuyết sẽ kích thích nhu cầu về sức mạnh tính toán và lưu trữ ngày càng lớn hơn, cũng như mạng nhanh hơn, đặc biệt là khi các tác nhân được thấm nhuần sức mạnh lý luận lớn hơn, CEO của Nvidia Jensen Huang cho biết trong tháng này tại hội nghị nhà phát triển GTC thường niên của công ty. Khả năng lập luận thế hệ tiếp theo của AI sẽ đòi hỏi sức mạnh tính toán gấp 100 lần so với mức cần thiết cho AI cách đây một năm, ông nói.

Tuy nhiên, các nhà đầu tư đang trở nên lo lắng, như IPO của công ty khởi nghiệp CoreWeave cho thấy. Công ty, cho thuê quyền truy cập vào cơ sở hạ tầng AI của Nvidia, đã định giá cổ phiếu chào bán công khai lần đầu thấp hơn kỳ vọng vào cuối ngày thứ Năm ở mức 40 đô la, và mở cửa thấp hơn vào thứ Sáu trước khi đóng cửa ở mức 40 đô la.

Nhưng việc áp dụng tác nhân AI cho đến nay còn hạn chế, theo Tom Coshow, giám đốc phân tích cấp cao tại công ty nghiên cứu Gartner. Chỉ có 6% trong số 3.400 người tham gia hội thảo trực tuyến của Gartner gần đây về chủ đề này cho biết công ty của họ đã triển khai các tác nhân AI, theo Coshow.

Coshow cảnh báo rằng cuộc khảo sát không phải là phân tích thị trường chính thức. Mặc dù nhóm có khả năng có sẵn mối quan tâm đến các tác nhân AI, nhưng phản hồi của nhóm có thể đã thực sự bị hạn chế bởi hướng dẫn của Gartner rằng nhiều cái gọi là tác nhân AI chỉ là trợ lý đơn thuần. Trong cuộc hội thảo trực tuyến, Gartner đã chia sẻ định nghĩa của về tác nhân là AI đưa ra quyết định và thực hiện hành động.

Những người tiên phong

Tôi đã nói chuyện với một nhóm nhỏ người áp dụng sớm mà các công ty công nghệ đã nhấn mạnh trong những tháng gần đây để tự mình hiểu cách các tác nhân AI được triển khai như thế nào và có tác động gì. Gã khổng lồ nhân sự Adecco Group, có trụ sở tại Zurich, đã triển khai các tác nhân dịch vụ Agentforce của Salesforce cho một trung tâm tuyển dụng khu vực tại Vương quốc Anh để giúp lấp đầy công việc cho các khách hàng doanh nghiệp.

Hệ thống gần đây đã giúp Adecco lấp đầy 100% vị trí trống cho một khách hàng, tăng từ mức điển hình 70% với cùng một nhà tuyển dụng trước đó, theo Greg Shewmaker, phó chủ tịch cấp cao của tập đoàn Adecco về hoạt động và AI. Adecco Group đã thông báo vào thứ Năm về việc ra mắt một công ty mới, được hỗ trợ bởi Adecco và Salesforce, sẽ hợp tác với Salesforce để giúp các tổ chức xây dựng lực lượng lao động tích hợp giữa con người và các tác nhân AI.

Shewmaker cho biết ông nói chung lạc quan về triển vọng cho các tác nhân AI—miễn là các công ty tiếp cận các tác nhân ít như một triển khai công nghệ, và nhiều hơn là sự phát triển của nhân viên kỹ thuật số cần được đào tạo và tích hợp.

Việc đào tạo các tác nhân này, thường là dành riêng cho khách hàng cụ thể, bắt đầu từ hai tháng trước và vẫn đang tiếp tục, Shewmaker cho biết. Họ được đào tạo dựa trên sự kết hợp của dữ liệu có cấu trúc như hồ sơ cá nhân và mô tả công việc cùng với dữ liệu phi cấu trúc bao gồm bản ghi từ các cuộc trò chuyện được ghi âm và phỏng vấn ngược với các nhà tuyển dụng, bổ sung bối cảnh trước đây không có sẵn vào dữ liệu tĩnh truyền thống.

Gã khổng lồ thanh toán Visa đã làm việc với ServiceNow để tạo ra một hệ thống giải quyết tranh chấp dựa trên tác nhân cho các ngân hàng phát hành thẻ, liên hiệp tín dụng và các công ty công nghệ tài chính khác. Kết quả, ServiceNow Disputes Management, giải quyết các tình huống trong đó chủ thẻ phản đối một khoản phí, chẳng hạn như trong trường hợp gian lận.

Hệ thống quản lý tranh chấp giúp các ngân hàng và các tổ chức khác đẩy nhanh việc giải quyết tranh chấp cho khách hàng, cắt giảm chi phí hoạt động và tăng năng suất nhân viên, theo Dorit Zilbershot, phó chủ tịch nhóm của GenAI và trải nghiệm AI tại ServiceNow.

Bà cho biết hàng trăm tổ chức tài chính phát hành thẻ Visa hiện đang sử dụng hệ thống này, nhưng từ chối chia sẻ số lượng cụ thể hoặc xác định bất kỳ ngân hàng nào. Có thể mất khoảng 12 tuần để một ngân hàng hoạt động và chạy với nền tảng ServiceNow.

Tác nhân giải quyết tranh chấp được kết nối sâu vào thị trường rộng lớn hơn cho cơ sở hạ tầng AI, sử dụng khung NeMo của Nvidia để xây dựng và triển khai các mô hình AI tạo sinh, dịch vụ vi mô của Nvidia đẩy nhanh việc triển khai, và dịch vụ siêu máy tính AI dựa trên đám mây DGX của Nvidia, theo ServiceNow.

Minh chứng khả thi

Một trận đấu NHL giữa Washington Capitals và Winnipeg Jets. Giải đấu lạc quan về việc sử dụng AI.

Nhưng hầu hết các công ty đang khám phá các tác nhân AI đều đang ở giai đoạn chứng minh khả thi. Giải Khúc côn cầu Quốc gia 107 tuổi đang làm việc với công ty cơ sở hạ tầng dữ liệu VAST Data để số hóa và gắn thẻ kho lưu trữ phim và ảnh của mình, bao gồm nửa triệu trận đấu được ghi lại.

Ý tưởng là đào tạo các tác nhân để tự động phát hiện các câu chuyện và thông tin chi tiết tiềm năng, chẳng hạn như liệu một kỷ lục sắp bị phá vỡ, mà các phát thanh viên con người có thể sử dụng trong một trận đấu. Một tác nhân có thể thông báo cho người dẫn chương trình và nhà sản xuất biết, ví dụ, rằng một cầu thủ nào đó đang ở bên bờ vực trở thành người Canada đầu tiên sau nhiều năm ghi ba bàn trong một hiệp đấu, theo Dave Lehanski của NHL, phó chủ tịch điều hành về phát triển kinh doanh và đổi mới.

Hệ thống sẽ không yêu cầu bất kỳ lời nhắc hoặc câu hỏi nào: AI về cơ bản sẽ xem trận đấu và đưa ra các ý tưởng thú vị, Lehanski nói. Nhưng trước tiên có rất nhiều thách thức cần vượt qua, chẳng hạn như dạy các mô hình đã được đào tạo trên video hiện đại để hoạt động hiệu quả trên đoạn phim cổ điển với hình ảnh chất lượng thấp hơn và không có siêu dữ liệu để giúp xác định cầu thủ, chẳng hạn vậy.

Có lẽ điều đáng ngạc nhiên nhất là theo quan điểm của Lehanski, NHL khá tự tin rằng những thách thức đó có thể được vượt qua và hệ thống có thể sẵn sàng ra mắt trong một đến hai năm. Lehanski nói: "Có lý do để lạc quan."

Các nhà đầu tư đã cùng nhau đổ hàng trăm tỷ đô la vào AI hy vọng ông được chứng minh là đúng—và sớm.

Liên hệ với Steven Rosenbush tại [email protected]