AI Agent và Agentic Enterprise giải bài toán lợi nhuận doanh nghiệp

Mô hình Agentic Enterprise đưa AI Agent vào thẳng quy trình vận hành, nhằm gỡ nút thắt khiến năng suất mà trí tuệ nhân tạo mang lại cho từng nhân viên vẫn chưa chuyển hóa thành lợi nhuận cho doanh nghiệp. Trí tuệ nhân tạo đang len sâu hơn vào hoạt động của doanh nghiệp, từ khâu hỗ trợ xử lý thông tin cho tới việc tham gia trực tiếp các quy trình nghiệp vụ, thế nhưng phần lợi ích mà từng nhân viên cảm nhận được vẫn chưa hiện rõ trên bảng kết quả tài chính của tổ chức.

Báo cáo The State of AI in 2026 do McKinsey công bố cho thấy 80% người tham gia khảo sát ghi nhận AI giúp cải thiện năng suất cá nhân, trong khi chỉ 37% cho biết công nghệ ấy đóng góp tích cực vào lợi nhuận trước lãi vay và thuế của tổ chức. Tỷ lệ 37% gần như đứng yên so với năm trước dù việc triển khai AI vẫn tiếp tục mở rộng, và khoảng chênh 43 điểm phần trăm giữa hai con số phản ánh một thực tế dễ thấy, ấy là nhân viên làm việc nhanh hơn chưa hẳn đã giúp doanh nghiệp kiếm được nhiều tiền hơn.

Dùng từng công cụ AI khác với vận hành cùng AI Agent

Trong doanh nghiệp, một nghiệp vụ thường phải qua nhiều bộ phận, hệ thống và cấp phê duyệt. Vì vậy, hiệu quả vận hành phụ thuộc không chỉ vào năng suất của từng người mà còn vào khả năng phối hợp giữa các đầu mối.

Con người và AI Agent phối hợp trong quy trình tiếp nhận và đánh giá khách hàng tiềm năng trên CRM.

Mỗi phòng ban sử dụng AI theo cách riêng có thể giúp từng bộ phận xử lý thông tin và hoàn thành phần việc nhanh hơn. Tuy nhiên, nhân viên vẫn phải tự đối chiếu dữ liệu, chuyển kết quả cho bộ phận khác rồi chờ xử lý tiếp. Các khâu phối hợp càng rời rạc, thời gian tiết kiệm ở từng tác vụ càng khó giúp rút ngắn cả quy trình. Mỗi bộ phận có thể làm nhanh phần việc của mình nhưng toàn bộ quy trình vẫn chậm nếu các đầu mối phải liên tục chờ nhau.

Điểm thay đổi lớn nằm ở chỗ AI không chỉ trả lời câu hỏi mà trực tiếp tham gia xử lý công việc trong quy trình của doanh nghiệp. Dựa trên nền tảng phần mềm và hệ thống tự động hóa sẵn có, Agentic AI cho phép các tác nhân AI, hay AI Agent, tiếp nhận mục tiêu, sử dụng dữ liệu và công cụ được cấp để thực hiện các nhiệm vụ gồm nhiều bước.

Mô hình Agentic Enterprise thể hiện rõ cách tiếp cận này. Đây là mô hình doanh nghiệp hướng tới tự động hóa xuyên suốt, nơi con người và AI Agent cùng làm việc trên một nền tảng vận hành thống nhất. Con người đặt mục tiêu, giữ quyền quyết định với những vấn đề quan trọng và xử lý các tình huống vượt quá phạm vi được giao cho AI.

Nền tảng thống nhất kết nối dữ liệu với AI Agent

Để vận hành theo mô hình Agentic Enterprise, doanh nghiệp cần một nền tảng kết nối dữ liệu, ứng dụng và quy trình, đồng thời phân định rõ quyền hạn của con người và của AI. Trong các yếu tố ấy, chất lượng dữ liệu giữ vai trò nền móng, bởi AI Agent chỉ hiểu đúng bối cảnh nghiệp vụ và xử lý công việc đáng tin cậy khi được nuôi bằng dữ liệu tốt, đúng như ông bà ta vẫn nói có bột mới gột nên hồ.

"Muốn AI tham gia sâu vào vận hành, doanh nghiệp cần bảo đảm dữ liệu đầu vào chính xác, cập nhật và có ngữ cảnh", ông Nguyễn Ngọc Chủ, Giám đốc thương mại (CCO) kiêm đồng sáng lập Cogover, nền tảng quản trị doanh nghiệp tổng thể thế hệ mới theo mô hình Agentic Enterprise, nhận định. Theo ông, hợp nhất dữ liệu đòi hỏi vượt ra ngoài việc gom thông tin về một chỗ, bởi các bộ phận còn phải thống nhất cách hiểu và cách sử dụng chung nguồn dữ liệu ấy.

Thống nhất vận hành cũng không buộc doanh nghiệp phải thay toàn bộ phần mềm đang dùng, vì những hệ thống còn phù hợp hoàn toàn có thể được kết nối vào nền tảng chung, tùy khả năng tích hợp và yêu cầu quản trị của từng nơi.

Sơ đồ mô hình Agentic Enterprise vận hành doanh nghiệp cùng AI Agent

Song song với dữ liệu, quy trình phải chỉ rõ cách biến kết quả phân tích thành đầu việc cụ thể, ai tiếp nhận, ai có thẩm quyền quyết định và ai chịu trách nhiệm thực hiện. Khi các bước được liên thông, ban điều hành theo dõi được tiến độ xuyên phòng ban, phát hiện ngay chỗ công việc bị ngắt quãng và điều chỉnh nguồn lực cho phù hợp.

Cơ chế kiểm soát cũng cần tách bạch những việc AI Agent được tự làm, những việc AI Agent chỉ được đề xuất và những việc phải chờ phê duyệt. Mọi quyết định có ảnh hưởng lớn tới tài chính, khách hàng hay nghĩa vụ của doanh nghiệp đều phải qua cấp có thẩm quyền xem xét.

Thiết kế lại quy trình để năng suất sinh ra lợi nhuận

Khảo sát của McKinsey ghi nhận gần 3/4 người trả lời thuộc nhóm doanh nghiệp đạt hiệu quả cao từ AI cho biết tổ chức của họ đã thiết kế lại căn bản quy trình làm việc, trong khi ở nhóm còn lại tỷ lệ ấy chỉ vào khoảng một phần tư. Khoảng cách gần gấp ba lần giữa hai nhóm cho thấy những doanh nghiệp thu được giá trị từ AI thường cũng là những nơi dám sửa lại cách làm việc, thay vì dừng ở việc trang bị thêm công cụ.

Mô hình Agentic Enterprise vận hành doanh nghiệp

Với ban điều hành, thay đổi chỉ thực sự có ý nghĩa khi nguồn lực được giải phóng giúp doanh nghiệp phục vụ thêm khách hàng, tạo thêm doanh thu hoặc cắt giảm chi phí thực tế. Bởi vậy, thước đo cần nhìn xa hơn số giờ tiết kiệm được để tính tới chất lượng và hiệu quả chi phí của toàn quy trình, sau khi đã trừ đi khoản đầu tư cho dữ liệu, tích hợp và vận hành AI, và đó cũng chính là căn cứ để doanh nghiệp quyết định có nên mở rộng đầu tư hay không.

Lợi thế cạnh tranh đến từ khả năng tổ chức để con người và AI Agent phối hợp trên một nền tảng chung, xử lý khối lượng công việc lớn hơn mà vẫn kiểm soát chất lượng và chi phí, thay vì chỉ sở hữu nhiều công cụ.