Dự báo của Nexos.ai về các "thực tập sinh" AI agent cần được triển khai tập trung, nhưng cần có sự sở hữu và cấu hình chi tiết theo từng bộ phận.
Sau vài năm thử nghiệm, AI doanh nghiệp đang thoát khỏi giai đoạn thí điểm. Cho đến nay, nhiều tổ chức giới hạn AI ở các chatbot đa năng, thường được tạo ra bởi các nhóm nhỏ những người sớm ứng dụng công nghệ. Theo Nexos.ai, mô hình đó sẽ nhường chỗ cho một thứ gì đó mang tính vận hành hơn: các đội ngũ AI agent chuyên biệt cho từng nhiệm vụ được nhúng trực tiếp vào quy trình làm việc của doanh nghiệp.
Ngay cả các agent đơn lẻ cũng đang được sử dụng phổ biến, từ việc sàng lọc CV, xem xét hợp đồng, soạn thảo thư từ định kỳ, chuẩn bị báo cáo quản trị cho đến điều phối các hành động trong hệ thống doanh nghiệp.
Phân tích từ công ty cho thấy các tổ chức chuyển từ chatbot đơn lẻ sang nhiều agent chuyên biệt theo vai trò sẽ thấy tỷ lệ áp dụng cao hơn rõ rệt và khẳng định tác động kinh doanh rõ ràng hơn. Các nhóm tương tác với những agent có thể hoạt động như những đồng nghiệp cấp dưới, nơi mỗi agent chịu trách nhiệm cho một phần việc cụ thể.
Các nghiên cứu của công ty dự báo về việc bình thường hóa các AI agent được đặt tên và chỉ định cho từng nhóm, mà họ mô tả là một “thực tập sinh AI”. Đây không phải là những trợ lý đa năng, mà là những công cụ chuyên dụng cho các quy trình vận hành cụ thể.
Ví dụ, các nhóm nhân sự có thể triển khai các agent được tinh chỉnh theo tiêu chí tuyển dụng, hoặc các nhóm pháp lý sử dụng các agent được cấu hình để cảnh báo các vi phạm tiêu chuẩn hợp đồng. Các nhóm bán hàng sẽ dựa vào các agent được tối ưu hóa cho phễu bán hàng và tích hợp với CRM hiện có. Trong mỗi trường hợp, Nexos cho biết giá trị kinh doanh đến từ nhận thức về ngữ cảnh và sự tích hợp với phần mềm cũng như dữ liệu hiện có, thay vì từ những tiến bộ về sức mạnh thô của mô hình.
Các đợt triển khai sớm tại doanh nghiệp cho thấy hiệu quả đạt được có thể rất đáng kể. Payhawk, ví dụ, báo cáo rằng việc triển khai nền tảng agent của Nexos.ai trong lĩnh vực tài chính, hỗ trợ khách hàng và vận hành đã giảm 80% thời gian điều tra an ninh cần thiết. Công ty đã đạt được độ chính xác dữ liệu 98% và cắt giảm 75% chi phí xử lý.
Žilvinas Girėnas, giám đốc sản phẩm tại Nexos.ai, cho biết lợi ích thực sự bắt nguồn từ sự phối hợp. “Sự chuyển dịch từ các agent đơn lẻ sang các nhóm AI có sự phối hợp là điều căn bản. Các doanh nghiệp đang […] xây dựng các nhóm agent chuyên biệt làm việc cùng nhau trong một quy trình. Đó là lúc AI ngừng là một dự án thí điểm và bắt đầu trở thành cơ sở hạ tầng.”
Khi số lượng agent hoạt động trong các tổ chức tăng lên, một vấn đề thứ cấp xuất hiện – sự phân mảnh. Các nhóm vận hành từ 5 đến 10 agent trong các công cụ khác nhau phải đối mặt với chi phí trùng lặp và sự thiếu nhất quán trong kiểm soát bảo mật. Từ góc độ quản trị CNTT, tình trạng này có thể trở nên không bền vững.
Bằng chứng từ những người sớm áp dụng Nexos cho thấy việc hợp nhất các agent trên một nền tảng dùng chung toàn doanh nghiệp giúp triển khai nhanh hơn – trong một số trường hợp nhanh gấp đôi – và mang lại khả năng giám sát chi tiêu cũng như hiệu suất tốt hơn.
Girėnas nói: “Khi các nhóm phải xoay xở với nhiều nhà cung cấp và thông tin đăng nhập khác nhau, tỷ lệ sử dụng sẽ giảm xuống. Một nền tảng duy nhất là thứ cho phép các tổ chức khai thác giá trị nhất quán thay vì trả tiền cho những phần mềm bỏ xó.”
Tình hình này chỉ ra một mô hình quen thuộc với các chuyên gia công nghệ doanh nghiệp: các hệ thống AI agent đi theo cùng một quỹ đạo hợp nhất giống như các nhóm công cụ cộng tác, bảo mật và phân tích.
Các phát hiện của công ty cho thấy quyền sở hữu các hoạt động AI đang chuyển dịch từ các nhóm kỹ thuật sang các nhà lãnh đạo kinh doanh và các chức năng kinh doanh riêng biệt. Mô hình triển khai theo chức năng cụ thể có nghĩa là các trưởng bộ phận nhân sự, pháp lý, tài chính và bán hàng sẽ được kỳ vọng tự cấu hình các agent của riêng họ, một nhiệm vụ bao gồm cả quản lý câu lệnh (prompt). Do đó, khả năng quản lý agent sẽ trở thành một năng lực vận hành cốt lõi cho các cá nhân và các bộ phận kinh doanh.
Điều này đặt ra các yêu cầu mới cho các nền tảng agent, với nhu cầu về các giao diện dễ tiếp cận đối với người dùng không chuyên về kỹ thuật, với hệ thống hoạt động ít phụ thuộc nhất vào API hoặc các công cụ kiểu lập trình viên. Các trưởng nhóm sẽ cần có khả năng điều chỉnh hướng dẫn, kiểm tra đầu ra từ các hệ thống họ áp dụng và tìm cách mở rộng các cấu hình thành công. Hỗ trợ kỹ thuật sẽ được dành riêng cho việc giải quyết các vấn đề đơn lẻ.
Dự báo cuối cùng của Nexos.ai là sự xuất hiện của thách thức về năng lực. Họ cho biết một khi các nhóm có thể triển khai thành công vài agent đầu tiên, nhu cầu về các hệ thống tương tự sẽ tăng tốc trong tổ chức. Các bộ phận marketing có thể tìm kiếm tự động hóa quy trình làm việc, các chuyên gia tài chính sẽ muốn các agent kiểm tra tuân thủ, và các nhóm chăm sóc khách hàng sẽ khám phá hiệu quả của việc phân loại hỗ trợ: Mỗi bộ phận, khi thấy giá trị đã được chứng minh ở nơi khác, sẽ kỳ vọng có được khả năng và hiệu quả tương tự.
Các dự báo trong ngành cho thấy đến cuối năm 2026, khoảng 40% ứng dụng phần mềm doanh nghiệp sẽ tích hợp các AI agent chuyên biệt cho từng nhiệm vụ, tăng từ mức dưới 5% vào năm 2024. Năng lực kỹ thuật khó có thể theo kịp nếu mọi agent đều được xây dựng từ đầu – do đó cần có khả năng tập trung hóa.
“Các tổ chức đối phó tốt nhất sẽ là những tổ chức có thư viện agent thay vì xây dựng tùy chỉnh,” Girėnas nói. “Các mẫu, quy trình chuẩn và các agent được xây dựng sẵn là cách duy nhất để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng mà không làm quá tải các nhóm triển khai.”
