Doanh nghiệp phải tái thiết quy trình và nhân lực để mở rộng ứng dụng AI Agent

Theo nghiên cứu mới nhất của Deloitte, phần lớn doanh nghiệp tại Mỹ đang chịu áp lực và nỗ lực chuyển từ thử nghiệm các tác tử AI sang triển khai chúng trong hoạt động thực tế.

Khảo sát 501 lãnh đạo doanh nghiệp cấp cao tham gia xây dựng chiến lược hoặc triển khai AI tại công ty cho thấy phần lớn tổ chức gặp khó khăn trong việc xây dựng một lộ trình tích hợp, có khả năng thực thi cho các sáng kiến AI tác tử.

Khảo sát cho thấy 42% tổ chức đang thử nghiệm một số lượng nhỏ tác tử AI, trong khi 43% đang mở rộng việc triển khai tác tử AI trên nhiều bộ phận. Chỉ 15% tổ chức đã đạt đến quy mô triển khai nhiều tác tử AI được điều phối trong các lĩnh vực dịch vụ khách hàng, công nghệ thông tin và kỹ thuật.

Lãnh đạo doanh nghiệp phải xem xét lại tư duy kinh doanh chủ đạo

Một trong những câu hỏi khiến nhiều lãnh đạo doanh nghiệp gặp khó khăn là xác định tính khả thi của mô hình kinh doanh cũng như tác động của các tác tử AI đối với những quy trình hiện có và kết quả mà doanh nghiệp mong muốn đạt được.

Gần hai phần ba lãnh đạo doanh nghiệp đang đánh giá lại mô hình kinh doanh do những tiến bộ của AI tác tử. Một nửa số lãnh đạo cho biết họ đã có cái nhìn rõ ràng về mô hình vận hành tương lai được hỗ trợ bởi các tác tử AI.

AI tác nhân đang thúc đẩy doanh nghiệp thiết kế lại quy trình làm việc và nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động. Ảnh: J. David Ake/Getty Images.

Những thách thức trong việc mở rộng triển khai tác tử AI gồm thiếu một nền tảng dữ liệu thống nhất và dễ tiếp cận, chiếm 72%; chưa thể tin tưởng và quản trị các tác tử AI, chiếm 70%; cùng chi phí và mức độ phức tạp của việc tích hợp, chiếm 67%.

Một thách thức quan trọng khác mà các lãnh đạo doanh nghiệp phải đối mặt là tốc độ thay đổi công nghệ đang vượt quá khả năng thích ứng của tổ chức. Điều này sẽ tiếp tục đặt ra thách thức đối với doanh nghiệp trong tương lai gần. Việc trở thành một doanh nghiệp vận hành theo mô hình tác tử không chỉ là chuyển đổi công nghệ mà còn liên quan nhiều hơn đến chuyển đổi các mối quan hệ.

Chỉ một số ít tổ chức cho biết quy trình kinh doanh và luồng công việc của họ đã sẵn sàng cho AI tác tử. Cụ thể, mức độ sẵn sàng về tầm nhìn và chiến lược đạt 36%, hạ tầng công nghệ 34%, nền tảng dữ liệu 32%, còn rủi ro, an ninh và quản trị chỉ đạt 26%.

Chỉ 1 trong 5 doanh nghiệp cho biết lực lượng lao động của họ đã sẵn sàng cho AI tác tử. Việc thiếu đào tạo lại và nâng cao kỹ năng cho nhân viên có thể trở thành một trở ngại lớn.

Trở thành doanh nghiệp vận hành bằng AI tác tử phụ thuộc nhiều vào các mối quan hệ

Chuyển đổi quy trình và luồng công việc đóng vai trò then chốt trong việc mở rộng các tác tử AI, nhưng phần lớn lãnh đạo doanh nghiệp vẫn chưa sẵn sàng.

Đến năm 2030, 74% lãnh đạo doanh nghiệp cho rằng gần một nửa số quy trình kinh doanh sẽ được thiết kế lại hoặc xây dựng lại xoay quanh các tác tử AI. Có 61% tin rằng phần lớn quy trình của họ sẽ được vận hành bằng tác tử AI và phần lớn những tác tử này sẽ hoạt động với mức độ tự chủ cao, cần rất ít hoặc không cần sự tham gia của con người.

Tương lai sẽ mang tính tự chủ, nhưng ở thời điểm hiện tại, chỉ 16% lãnh đạo doanh nghiệp cho biết các quy trình hiện có của họ đã sẵn sàng để áp dụng mô hình tác tử.

Điều cản trở các tổ chức mở rộng AI tác tử không phải là thiếu tham vọng. Thách thức nằm ở những quy trình hiện tại được thiết kế chưa tốt hoặc chưa được hiểu đầy đủ, thiếu khả năng tiếp cận dữ liệu và hệ thống đáng tin cậy, cùng với những phương thức làm việc truyền thống.

Một thách thức khác mà doanh nghiệp phải đối mặt là đưa AI vào các quy trình cũ hiện có thay vì thiết kế lại chúng ngay từ đầu. Nghiên cứu cho thấy việc bổ sung AI vào quy trình hiện hữu có thể phát huy tác dụng, nhưng năng lực thiết kế lại quy trình cần trở thành một khả năng mà doanh nghiệp phát triển trong hành trình hướng tới mức độ tự chủ cao hơn.

Chỉ 31% doanh nghiệp dự kiến thiết kế và xây dựng lại các quy trình xoay quanh tác tử AI vào năm 2028, trong khi 74% dự kiến những thay đổi này sẽ diễn ra vào năm 2030.

Mở rộng AI tác tử bắt đầu từ đầu tư vào lực lượng lao động

Một nửa số lãnh đạo cho biết tổ chức của họ chưa đầu tư đủ cho những nỗ lực chuyển đổi lực lượng lao động cần thiết để áp dụng thành công các tác tử AI.

Các lãnh đạo kỳ vọng sẽ xuất hiện những vai trò và trường hợp ứng dụng mới, trong đó con người và AI hợp tác để cùng tạo ra giá trị kinh doanh.

Gần một nửa, tương đương 43% lãnh đạo doanh nghiệp, dự báo việc triển khai AI tác tử sẽ gây ra những xáo trộn lớn về việc làm, khi các nhiệm vụ thường xuyên và có cấu trúc dần trở nên tự động và được các tác tử AI thực hiện.

Chi phí đào tạo nhân viên và chi phí token sẽ tạo thêm áp lực lên ngân sách, trong đó có những khoản chi ngoài dự kiến. Các lãnh đạo doanh nghiệp cần nhận thức rõ hơn về chi phí liên quan đến đầu tư hạ tầng, mức độ sẵn sàng của nhân viên, hiểu biết về AI cũng như chi phí thiết kế lại quy trình để vận hành theo mô hình tác tử.

Nghiên cứu cho thấy 71% tổ chức hiện đang xây dựng kiến thức nền tảng về tác tử AI cho nhân viên, trong khi 65% đang triển khai các chương trình nâng cao kỹ năng và đào tạo lại đối với những vị trí có thể chịu tác động của tác tử AI.

Kết quả khảo sát cho thấy đầu tư vào hạ tầng sẵn sàng cho AI, nền tảng dữ liệu và đào tạo kiến thức AI cho nhân viên đều đóng vai trò then chốt trong việc mở rộng triển khai các tác tử AI vào hoạt động thực tế.

Những vấn đề chính cần được xem xét gồm xây dựng một lộ trình AI tác tử tích hợp; coi việc bổ sung tác tử AI vào các quy trình hiện hữu là bước chuyển tiếp chứ không phải đích đến; dành đủ nguồn lực cho chuyển đổi lực lượng lao động; đồng thời xác định mô hình vận hành giữa con người và tác tử AI trong tổ chức.

Hành trình trở thành một doanh nghiệp vận hành theo mô hình tác tử sẽ đòi hỏi thiết kế lại các quy trình kinh doanh hiện có; đào tạo lại lực lượng lao động để làm việc theo những cách khác biệt, thông minh và hiệu quả hơn; bố trí lại nhân viên vào những công việc ít lặp lại và ít mang tính định sẵn hơn; tái cấu trúc mô hình tổ chức và tài chính; khai thác lại những cơ hội tạo giá trị từng bị bỏ qua; điều chỉnh lại các chỉ số đánh giá hiệu quả chính dựa trên mức độ sử dụng tác tử, chẳng hạn số lượng token được sử dụng để tự động hóa từng đơn vị công việc cụ thể; và cuối cùng là xác lập lại cách đội ngũ lãnh đạo xây dựng tầm nhìn, chiến lược và mô hình thực thi hướng tới khả năng vận hành tự chủ.