HBR: AI tác nhân - công nghệ AI thế hệ mới có khả năng tự chủ và tối ưu hóa quy trình làm việc

- AI tác nhân là hệ thống AI có khả năng chủ động và tự chủ, không cần sự hướng dẫn liên tục từ con người để đạt được mục tiêu

- Khác biệt của AI tác nhân so với AI tạo sinh:     
  + Tập trung vào ra quyết định thay vì tạo nội dung
  + Không phụ thuộc vào lệnh của người dùng
  + Có thể thực hiện chuỗi hoạt động phức tạp độc lập

- 3 lợi ích chính:
  + Chuyên môn hóa lực lượng lao động tốt hơn
  + Độ tin cậy thông tin cao hơn
  + Tăng cường khả năng đổi mới sáng tạo

- Ứng dụng tiềm năng:
  + Dịch vụ khách hàng: Chatbot thông minh có thể tự động xử lý khiếu nại và đề xuất giải pháp
  + Sản xuất: Tối ưu dây chuyền sản xuất, dự đoán sự cố thiết bị
  + Hỗ trợ bán hàng: Tự động hóa công việc hành chính, lên lịch họp, phản hồi khách hàng
  + Y tế và chăm sóc xã hội: AI agent có thể hỗ trợ chăm sóc người cao tuổi, nhắc uống thuốc

- Thách thức và yêu cầu thành công:
  + Cần xác định mục tiêu SMART rõ ràng
  + Chú trọng lựa chọn và phối hợp nhóm AI agents
  + Xây dựng khung quyết định an toàn và giám sát phù hợp

📌 AI tác nhân đánh dấu bước tiến mới trong tương tác người-máy, hứa hẹn tăng năng suất và đổi mới sáng tạo. Tuy nhiên cần có hành động sớm từ doanh nghiệp và chính phủ để đảm bảo phát triển an toàn, công bằng và mang lại lợi ích tối ưu.

https://hbr.org/2024/12/what-is-agentic-ai-and-how-will-it-change-work

#HBR

Agentic AI: Tương lai và tác động đến công việc

Agentic AI đang mang đến một bước nhảy vọt trong cách con người tương tác và hợp tác với AI. Từ việc lên kế hoạch du lịch đến tối ưu hóa chuỗi cung ứng hay hỗ trợ chăm sóc sức khỏe, công nghệ này mở ra nhiều khả năng mới nhờ sự tự chủ và khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.

Agentic AI là gì?

Agentic AI có thể được định nghĩa bằng một từ: chủ động. Theo Enver Cetin, chuyên gia AI tại Ciklum, đây là hệ thống AI có khả năng hành động độc lập để đạt được mục tiêu mà không cần sự hướng dẫn liên tục từ con người.

Khác biệt chính giữa Agentic AI và AI tạo sinh:

1. Ra quyết định: Tập trung vào hành động và tối ưu hóa mục tiêu, không chỉ tạo nội dung.
2. Tự chủ: Không phụ thuộc vào lệnh từ con người mà tự động thực hiện nhiệm vụ.
3. Thực hiện phức tạp: Có thể hoàn thành chuỗi hoạt động phức tạp, ví dụ: tìm kiếm dữ liệu, kích hoạt quy trình công việc.

Lợi ích của Agentic AI trong công việc

1. Chuyên môn hóa cao hơn

Agentic AI cho phép phân chia công việc ở mức độ chi tiết hơn, tạo ra sự hiệu quả và đổi mới. Ví dụ:

• Các "agent" có thể thực hiện các vai trò riêng biệt, từ thu thập thông tin, phân tích, tạo quy trình làm việc đến hỗ trợ nhân viên.
• Một số agent thậm chí có thể quản lý các agent khác, giống như cách quản lý con người điều phối đội nhóm.

2. Tăng cường đổi mới

Agentic AI có khả năng thực hiện thí nghiệm và sáng tạo:

• ChemCrow: Sử dụng AI để tổng hợp hợp chất mới như thuốc đuổi côn trùng.
• SciAgents: Mô hình đa agent giúp phân tích dữ liệu nghiên cứu và đưa ra các đề xuất cải tiến.

3. Độ tin cậy cao hơn

Agentic AI có khả năng lọc và đánh giá nguồn thông tin một cách chính xác hơn, giảm thiểu hiện tượng "ảo giác thông tin" thường gặp ở AI tạo sinh. Ví dụ, trong môi trường doanh nghiệp, AI có thể xác định dữ liệu chính xác nhất từ hệ thống CRM thay vì các nguồn không đáng tin cậy.

Ứng dụng tiềm năng của Agentic AI

1. Dịch vụ khách hàng:
   Agentic AI có thể hiểu ý định, cảm xúc của khách hàng và tự động giải quyết vấn đề.

• Ví dụ: Cung cấp thông tin về giao hàng trễ và đề nghị giảm giá để bù đắp.

2. Sản xuất:

• Tối ưu hóa dây chuyền sản xuất và dự đoán sự cố để giảm thời gian ngừng hoạt động.
• Ví dụ: Công ty Juna.ai của Đức triển khai AI để vận hành "nhà máy ảo" nhằm tăng năng suất và giảm khí thải carbon.

3. Hỗ trợ bán hàng:

• Salesforce Agent Force: Trợ lý AI hỗ trợ nhân viên bán hàng bằng cách đặt lịch hẹn, trả lời câu hỏi và đưa ra phản hồi cá nhân hóa.

4. Chăm sóc sức khỏe và xã hội:
   Agentic AI có thể thích nghi với cảm xúc con người, phù hợp với các công việc mềm như hỗ trợ bệnh nhân. Ví dụ:

• Hippocratic AI: Phát triển các agent như "Sarah" hỗ trợ bệnh nhân sống độc lập, nhắc uống thuốc, tổ chức thực đơn, v.v.

Thách thức và yêu cầu thành công

Thách thức:

• Quản lý nhóm: Sự xuất hiện của các nhóm agentic AI không loại bỏ vấn đề quản lý nhân sự, mà thay đổi cách quản lý.
• Ra quyết định: Cần giám sát và thiết lập giới hạn để giảm thiểu rủi ro khi AI đưa ra quyết định không chính xác.

Yêu cầu để thành công:

1. Đặt mục tiêu SMART:

• Mục tiêu cần rõ ràng, cụ thể và đo lường được để hướng dẫn AI hành động hiệu quả.

2. Chọn lựa đội nhóm phù hợp:

• Đảm bảo các vai trò agentic được sắp xếp hợp lý và phối hợp tốt với đội ngũ con người.

3. Tạo điều kiện ra quyết định an toàn:

• Xây dựng "giàn giáo" hỗ trợ, bao gồm giám sát và giới hạn rõ ràng, để đảm bảo AI hoạt động hiệu quả và giảm thiểu sai sót.

Kết luận

Agentic AI đưa tương lai tự động hóa tiến thêm một bước gần hơn, với hứa hẹn tăng năng suất, đổi mới và sự tin cậy. Tuy nhiên, để đạt được lợi ích này, doanh nghiệp và chính phủ cần hành động sớm để đảm bảo sự phát triển của Agentic AI được thực hiện một cách an toàn và công bằng.