BCG: AI Agents - Tương lai của công việc thông minh và tự động hóa quy trình

- AI agents là trí tuệ nhân tạo tự động hóa quy trình và nâng cao năng suất cho doanh nghiệp.
- Chúng có khả năng quan sát, lập kế hoạch và hành động một cách tự động, giảm thiểu sự giám sát của con người.
- Một ví dụ điển hình: Một công ty hàng tiêu dùng sử dụng AI agent để tối ưu hóa các chiến dịch marketing toàn cầu, trước đây cần 6 nhà phân tích mỗi tuần, giờ chỉ cần 1 người và hoàn thành trong vòng một giờ.
- Quy trình làm việc của AI agent bao gồm 4 bước chính: thu thập dữ liệu, phân tích hiệu suất, đưa ra khuyến nghị và cập nhật nền tảng.
- AI agents hoạt động theo chu trình "Quan sát - Lập kế hoạch - Hành động", cho phép chúng học hỏi và cải thiện theo thời gian dựa trên tương tác trước đó.
- Cấu trúc của AI agents thường bao gồm: giao diện tập trung vào người dùng, mô-đun bộ nhớ, mô-đun hồ sơ, mô-đun lập kế hoạch và mô-đun hành động.
- AI agents không chỉ là công cụ, mà là những thực thể có khả năng quyết định tự động, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc.
- AI agents có thể phát triển từ những trợ lý mã hóa đơn giản đến các mạng lưới tự động hóa phức tạp.
- Hiệu suất của AI agents tăng cường từ việc học hỏi quá trình làm việc của con người và thực hiện các nhiệm vụ nhỏ, xác định rõ.
- AI agents đem lại giá trị cho doanh nghiệp qua 3 lĩnh vực chính: tự động hóa quy trình, hợp tác với con người và phân tích dữ liệu.
- Ngành marketing đã áp dụng AI agents để tạo nội dung blog, tiết kiệm 95% chi phí và cải thiện tốc độ gấp 50 lần.
- AI agents trong dịch vụ khách hàng đã giúp một ngân hàng toàn cầu giảm chi phí tới 10 lần.
- Một công ty sinh phẩm đã sử dụng AI agents để rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm, tăng hiệu suất lên 35%.
- Dự báo thị trường cho AI agents sẽ tăng trưởng 45% CAGR trong 5 năm tới, cho thấy tiềm năng lớn trong tương lai.

📌 Sự phát triển của AI agents hứa hẹn sẽ thay đổi cách thức làm việc trong các ngành công nghiệp. Chúng không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn tạo ra những mô hình kinh doanh mới, giảm thiểu sự phụ thuộc vào nhân lực, giúp tổ chức phát triển nhanh hơn.

https://www.bcg.com/capabilities/artificial-intelligence/ai-agents

AI Agents

Trí tuệ nhân tạo
Từ tự động hóa các công việc lặp lại đến cách mạng hóa các quy trình phức tạp, các tác nhân AI đang định hình lại năng suất và đổi mới cho các doanh nghiệp trong tương lai.

Hãy tưởng tượng một đồng đội làm việc không ngừng nghỉ, học hỏi liên tục và thích nghi với nhu cầu của bạn. Đó chính là lời hứa từ các tác nhân AI. Với khả năng quan sát, lập kế hoạch và hành động tự động, các tác nhân AI mở ra một chương mới về chuyển đổi toàn diện trong các ngành công nghiệp — tối ưu hóa quy trình, thúc đẩy phân tích dữ liệu và nâng cao tiềm năng con người như chưa từng có.

Các tác nhân AI là gì?

Nói một cách đơn giản, các tác nhân AI là trí tuệ nhân tạo sử dụng các công cụ để đạt được mục tiêu. Các tác nhân AI có khả năng ghi nhớ xuyên suốt các nhiệm vụ và trạng thái thay đổi; chúng có thể sử dụng một hoặc nhiều mô hình AI để hoàn thành nhiệm vụ; và chúng có thể quyết định khi nào cần truy cập các hệ thống nội bộ hoặc bên ngoài thay mặt người dùng. Điều này cho phép các tác nhân AI đưa ra quyết định và hành động một cách tự động với sự giám sát tối thiểu từ con người.

Ví dụ, một công ty hàng tiêu dùng đã muốn tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị toàn cầu bằng cách sử dụng một tác nhân AI để chuyển đổi quy trình. Một dự án từng cần 6 nhà phân tích làm việc hàng tuần giờ đây chỉ cần 1 nhân viên làm việc với tác nhân AI, mang lại kết quả trong chưa đầy một giờ. Cách thức hoạt động như sau:

• Tác nhân AI thu thập dữ liệu: Mỗi tuần, tác nhân tự động thu thập và kết nối dữ liệu tiếp thị thông qua các luồng dữ liệu được kết nối.
• Tác nhân AI phân tích hiệu suất: Tác nhân thực hiện phân tích ngữ cảnh trên dữ liệu để hiểu các chỉ số hiệu suất chiến dịch và so sánh với kỳ vọng, đồng thời nhận thông tin ngữ cảnh kinh doanh từ một người vận hành khi cần thiết.
• Tác nhân AI đề xuất giải pháp: Tác nhân viết một báo cáo tiêu chuẩn hóa đề xuất các tối ưu hóa. Người vận hành kiểm tra và điều chỉnh các khuyến nghị của tác nhân AI khi cần.
• Tác nhân AI cập nhật nền tảng: Khi được con người phê duyệt, tác nhân cập nhật các nền tảng mua truyền thông theo các khuyến nghị.

Các tác nhân AI hoạt động như thế nào?

Các tác nhân AI quan sát môi trường của chúng, tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để lập kế hoạch và truy cập các hệ thống được kết nối để hành động và đạt được mục tiêu.

• Quan sát: Các tác nhân AI liên tục thu thập và xử lý thông tin từ môi trường của chúng, bao gồm tương tác với người dùng, các chỉ số hiệu suất chính hoặc dữ liệu cảm biến. Chúng có khả năng giữ lại ký ức qua các cuộc hội thoại, mang lại ngữ cảnh liên tục cho các kế hoạch và hoạt động đa bước.
• Lập kế hoạch: Sử dụng các mô hình ngôn ngữ, các tác nhân AI tự động đánh giá và ưu tiên các hành động dựa trên hiểu biết của chúng về vấn đề cần giải quyết, mục tiêu cần đạt được, ngữ cảnh và trí nhớ.
• Hành động: Các tác nhân AI sử dụng giao diện với các hệ thống doanh nghiệp, công cụ và nguồn dữ liệu để thực hiện nhiệm vụ. Các nhiệm vụ này được điều khiển bởi kế hoạch được tạo bởi một mô hình ngôn ngữ lớn hoặc nhỏ. Để hoàn thành nhiệm vụ, tác nhân AI có thể truy cập các dịch vụ doanh nghiệp (như hệ thống nhân sự, hệ thống quản lý đơn hàng hoặc CRM), ủy thác hành động cho các tác nhân AI khác hoặc yêu cầu người dùng làm rõ. Các tác nhân phần mềm thông minh này có khả năng phát hiện lỗi, sửa chữa chúng và học hỏi thông qua các kế hoạch đa bước và kiểm tra nội bộ.

Chu trình "Quan sát - Lập kế hoạch - Hành động" này được củng cố liên tục vì các công cụ của tác nhân AI luôn phân tích thế giới thay đổi như thế nào dựa trên các tương tác trước đây và học cách làm việc hiệu quả và chính xác hơn theo thời gian.

Thành phần của một tác nhân AI

Các tác nhân AI có cách triển khai khác nhau nhưng thường bao gồm 5 thành phần chính:

1. Giao diện tập trung vào tác nhân: Bao gồm các giao thức và API dùng để kết nối tác nhân với người dùng, cơ sở dữ liệu, cảm biến và các hệ thống khác, cho phép các tác nhân phần mềm thông minh quan sát môi trường của chúng.
2. Mô-đun bộ nhớ: Bao gồm cả bộ nhớ ngắn hạn cho các sự kiện gần đây và ngữ cảnh tức thì, cũng như bộ nhớ dài hạn cho kiến thức thực tế, các khái niệm, chi tiết của các cuộc hội thoại trước đây và cách các nhiệm vụ đã được thực hiện trước đây.
3. Mô-đun hồ sơ: Xác định các thuộc tính của tác nhân, chẳng hạn như vai trò, mục tiêu và hành vi.
4. Mô-đun lập kế hoạch: Thường sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn hoặc nhỏ (LLM hoặc SLM), mô-đun này lấy các quan sát từ môi trường, bao gồm bộ nhớ và hồ sơ tác nhân, để lắp ráp các kế hoạch phù hợp cho tác nhân thực hiện.
5. Mô-đun hành động: Bao gồm các API và tích hợp hệ thống xác định các hành động mà tác nhân AI có thể thực hiện.

Tác nhân AI làm được gì?

Các tác nhân AI đại diện cho một kỷ nguyên mới trong trí tuệ nhân tạo, vượt xa các công cụ phần mềm truyền thống. Không giống như các công cụ tĩnh, các tác nhân phần mềm thông minh này hoạt động như các thực thể tự động đưa ra quyết định. Chúng phân tích dữ liệu, lập kế hoạch nhiệm vụ, thực hiện hành động và liên tục thích nghi — thường là theo thời gian thực.

Điểm mạnh đặc biệt của các tác nhân AI bao gồm:

• Không chỉ phản hồi theo hướng dẫn, mà còn chủ động.
• Liên tục thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, sử dụng bộ nhớ và công cụ chuyên biệt để hiểu môi trường và theo dõi các chi tiết quan trọng.
• Quyết định hành động tốt nhất bằng cách xem xét mục tiêu, vai trò và ràng buộc. Chúng có thể cập nhật kế hoạch trong thời gian thực khi mọi thứ thay đổi.
• Sử dụng các hệ thống kết nối và hợp tác với các tác nhân thông minh khác để hoàn thành nhiệm vụ.

Các loại tác nhân AI

Các tác nhân AI có mức độ phức tạp khác nhau, từ các trợ lý lập trình đơn giản đến các mạng phức tạp tự động hóa các quy trình mà ngày nay cần cả đội ngũ con người.

• Ở mức đơn giản nhất, một đồng hành lập trình có thể tạo ra mã khi được nhà phát triển yêu cầu.
• Một tác nhân thông minh hơn có thể tự động thu thập cơ sở mã hiện tại và tùy chỉnh đầu ra phù hợp.
• Các tác nhân AI tiên tiến hơn nữa có thể không chỉ phát triển mã mà còn biên dịch và chạy ứng dụng trong môi trường thử nghiệm.
• Trong tương lai, các tác nhân AI có thể triển khai các ứng dụng đã thử nghiệm tới môi trường sản xuất thông qua các luồng tự động khi được con người phê duyệt.

Cách sử dụng tác nhân AI

Hiệu suất mạnh mẽ của tác nhân AI đến từ việc mô phỏng chặt chẽ các quy trình mà con người thực hiện. Điều này là do các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) — thành phần lập kế hoạch cốt lõi của các tác nhân hiện đại — có khả năng "kế thừa" nhận thức của con người.

Các tác nhân AI mang lại giá trị kinh doanh trong 3 lĩnh vực chính:

1. Tự động hóa các quy trình kinh doanh tiêu chuẩn hóa: Xử lý các nhiệm vụ lặp lại với độ chính xác và tốc độ cao.
2. Hợp tác với con người: Nâng cao đội nhóm bằng cách cung cấp thông tin chi tiết, hỗ trợ ra quyết định và thực hiện các nhiệm vụ bổ trợ cho chuyên môn của con người.
3. Khám phá thông tin dữ liệu: Phân tích và tổng hợp thông tin ở quy mô lớn, giúp xác định các mẫu và đưa ra các hiểu biết chiến lược.

Các doanh nghiệp đang sử dụng tác nhân AI như thế nào?

Các tác nhân AI đang nhanh chóng trở thành xu hướng phổ biến trong nhiều ngành công nghiệp:

• Tiếp thị: Giảm chi phí tới 95% và tăng tốc độ 50 lần trong việc tạo bài đăng blog.
• Dịch vụ khách hàng: Giảm chi phí tới 10 lần bằng cách sử dụng các tác nhân ảo.
• Nghiên cứu & phát triển: Giảm 25% thời gian chu kỳ và tăng 35% hiệu quả soạn thảo báo cáo nghiên cứu.
• Dữ liệu và công nghệ: Tăng năng suất lên đến 40% nhờ hiện đại hóa công nghệ.

Tương lai của tác nhân AI

Các tác nhân AI đang nhanh chóng được áp dụng rộng rãi và dự kiến thị trường này sẽ tăng trưởng 45% hàng năm trong 5 năm tới.

Khi các tác nhân AI trở thành tiêu chuẩn, con người sẽ làm việc chặt chẽ với chúng như đồng đội, mở ra tiềm năng mới cho sáng tạo và tăng năng suất.