Tác tử AI đã trở thành cỗ máy kiếm tiền hay chỉ đang ngốn tiền?

Nếu chatbot chủ yếu trả lời câu hỏi, tác tử AI (AI agent) được thiết kế để tự lập kế hoạch, tự thao tác trên phần mềm và web, hoàn thành các quy trình nhiều bước như một nhân viên kỹ thuật số.

Google đang từng bước biến Chrome từ trình duyệt thụ động thành nền tảng cho tác tử AI với tính năng như Auto browse, cho phép AI tự duyệt web, mở thẻ, điền biểu mẫu và hoàn thành các tác vụ thay người dùng.

Video Google giới thiệu Auto browse, hiện chỉ khả dụng với người đăng ký gói AI Pro and Ultra ở Mỹ

Microsoft mở rộng Copilot từ trợ lý trong Word hay Excel thành hệ sinh thái tác tử AI trên Windows, Microsoft 365 và Azure. Copilot ngày càng có khả năng điều phối nhiều tác tử AI chuyên biệt, chẳng hạn cho CNTT, kế toán, bán hàng hoặc phân tích dữ liệu, nhằm tự động hóa các quy trình doanh nghiệp.

Amazon thì tích hợp tác tử AI sâu vào Amazon Web Services, biến hạ tầng đám mây thành nơi doanh nghiệp có thể xây dựng, huấn luyện và vận hành các hệ thống tác tử AI ở quy mô lớn. Các tác tử AI trên Amazon Web Services không chỉ phục vụ khách hàng cuối, mà còn được dùng để tự động hóa vận hành nội bộ, quản lý hệ thống, tối ưu chi phí, xử lý dữ liệu và hỗ trợ đội ngũ kỹ thuật.

Bên cạnh đó, hàng trăm công ty khởi nghiệp AI trên toàn cầu đang tập trung phát triển tác tử AI theo từng chuyên ngành, như chăm sóc khách hàng, pháp lý, tài chính, tiếp thị, nhân sự, y tế, giáo dục và lập trình.

Thay vì tạo ra một tác tử AI đa năng, các công ty này xây dựng sản phẩm cho từng chuyên ngành. Cách tiếp cận này giúp tác tử AI dễ triển khai hơn, tạo giá trị kinh tế rõ ràng hơn và cũng dễ bán cho doanh nghiệp, vì mỗi sản phẩm gắn với một nhu cầu và ngân sách cụ thể.

Thế nhưng, câu hỏi đặt ra là: Tác tử AI đã làm được gì trong thực tế và trở thành cỗ máy kiếm tiền chưa, hay vẫn chủ yếu là khoản đầu tư ngốn tiền?

Tận dụng năng lực của tác tử AI

Về bản chất, tác tử AI khác chatbot ở mức độ tự chủ. Thay vì chỉ phản hồi một câu hỏi, tác tử AI có thể duy trì trạng thái, ghi nhớ ngữ cảnh, gọi công cụ, điều hướng website, truy cập API (giao diện lập trình ứng dụng) và tự chia nhỏ một mục tiêu lớn thành các bước nhỏ để hoàn thành.

Ví dụ, khi người dùng yêu cầu “tìm chuyến bay rẻ nhất cho chuyến công tác tuần sau và đặt khách sạn gần trung tâm hội nghị”, chatbot truyền thống có thể đưa ra vài gợi ý. Trong khi đó, tác tử AI có thể tự mở nhiều website, so sánh giá, lọc theo tiêu chí, điền form, thậm chí chuẩn bị sẵn quy trình đặt vé và chờ người dùng xác nhận. Điều này khiến tác tử AI giống một nhân viên kỹ thuật số hơn là công cụ hỏi-đáp.

Trong doanh nghiệp, năng lực này được tận dụng mạnh mẽ. Các tác tử AI đang được triển khai để tiếp nhận, phân loại và giải quyết các yêu cầu nội bộ của nhân viên trong công ty thay cho bộ phận công nghệ thông tin và nhân sự; tự động hóa quy trình kế toán, đối soát hóa đơn, quản lý hợp đồng, hỗ trợ chăm sóc khách hàng, tối ưu chiến dịch tiếp thị, thậm chí viết và kiểm thử mã phần mềm.

Trong các tập đoàn lớn, một quy trình trước đây cần nhiều phòng ban phối hợp giờ có thể được giao cho một nhóm tác tử AI chuyên biệt. Mỗi tác tử AI đảm nhận một phần công việc. Đây là lý do giới công nghệ thường nói đến multi-agent system, tức hệ thống nhiều tác tử AI phối hợp với nhau, thay vì một siêu tác tử AI làm tất cả.

Chuyển nhanh từ thử nghiệm sang triển khai thực tế

Dữ liệu thị trường cho thấy tác tử AI đang chuyển nhanh từ thử nghiệm sang triển khai thực tế. Theo các báo cáo và phân tích doanh nghiệp công bố cuối năm 2025, quy mô thị trường tác tử AI toàn cầu trong năm 2025 được ước tính vào khoảng 7-15 tỉ USD, tùy phương pháp đo, và dự kiến tăng mạnh vào 2026.

Công ty nghiên cứu Grand View Research ước tính thị trường tác tử AI đạt khoảng 7,6 tỉ USD năm 2025 và tăng trưởng với tốc độ gần 50% mỗi năm trong giai đoạn 2026-2033. Một số hãng tư vấn và nghiên cứu khác, như Gartner và MarketsandMarkets, thậm chí dự báo quy mô tác thị trường tử AI có thể đạt trên 20-30 tỉ USD chỉ trong vài năm tới, khi ngày càng nhiều phần mềm doanh nghiệp tích hợp AI dạng này như một thành phần tiêu chuẩn.

Một chỉ dấu quan trọng khác là mức độ chấp nhận trong doanh nghiệp lớn. Các khảo sát công bố cuối năm 2025 cho thấy nhiều doanh nghiệp đã thử nghiệm hoặc triển khai tác tử AI ở một mức độ nào đó. Gartner dự báo khoảng 40% ứng dụng doanh nghiệp sẽ có thành phần tác tử AI vào năm 2026, tăng mạnh so với chỉ vài % hồi 2024. Điều này cho thấy tác tử AI không còn là công nghệ để thử nghiệm mà đang trở thành một lớp hạ tầng phần mềm mới, tương tự cách điện toán đám mây bùng nổ thập niên trước.

Tác tử AI hiện vẫn chưa phải là cỗ máy kiếm tiền thực sự mà giống khoản đầu tư chiến lược dài hạn của các gã khổng lồ công nghệ - Ảnh: SV

Tạo ra tiền thật nhưng...

Tuy nhiên, bức tranh tài chính phức tạp hơn nhiều. Ở cấp độ sản phẩm và công ty khởi nghiệp, đã có những ví dụ rõ ràng về việc tác tử AI tạo ra doanh thu thực. Một số công ty chuyên về tác tử AI cho chăm sóc khách hàng, pháp lý, tài chính, tiếp thị hoặc lập trình đã đạt hàng trăm triệu USD doanh thu thường niên. ServiceNow, Salesforce, Adobe, Microsoft, Oracle hay Google đều báo cáo tăng trưởng mạnh ở các dòng sản phẩm tích hợp AI và tác tử AI.

Với nhiều doanh nghiệp, tác tử AI được định giá theo giá trị công việc, ví dụ số quy trình tự động hóa, số yêu cầu xử lý, hoặc mức tiết kiệm chi phí, nên họ sẵn sàng chi ngân sách lớn nếu thấy hiệu quả rõ ràng.

Trong bối cảnh đó, có thể nói ở cấp độ doanh nghiệp, tác tử AI đã bắt đầu tạo ra tiền thật. Không ít công ty coi tác tử AI như một phần của chiến lược cắt giảm chi phí và tăng năng suất, thay vì chỉ là tính năng trang trí cho phần mềm.

Một tác tử AI xử lý hóa đơn, hỗ trợ khách hàng hay kiểm tra tuân thủ có thể thay thế một phần đáng kể giờ công của nhân viên, từ đó mang lại lợi ích kinh tế dễ đo lường. Đây là điểm khác biệt lớn so với chatbot tiêu dùng, vốn khó quy đổi trực tiếp thành doanh thu hoặc tiết kiệm chi phí.

Tuy vậy, các gã khổng lồ công nghệ đang chi hàng chục tỉ USD mỗi năm cho trung tâm dữ liệu, GPU (bộ xử lý đồ họa), hạ tầng điện toán và huấn luyện mô hình AI. Trong năm 2026, Microsoft, Alphabet (công ty mẹ Google), Meta Platforms và Amazon được dự báo sẽ chi hơn 500 tỉ USD cho AI.

Chỉ riêng trong quý 4/2025, Microsoft đã chi 37,5 tỉ USD cho đầu tư hạ tầng, phần lớn liên quan đến AI, và tổng mức đầu tư AI của hãng hai năm gần đây đã vượt 200 tỉ USD. Điều này khiến giới đầu tư lo ngại, dẫn đến những đợt biến động mạnh của cổ phiếu công nghệ khi thị trường đặt câu hỏi về tốc độ hoàn vốn.

Thực tế, doanh thu từ tác tử AI nói riêng và sản phẩm AI nói chung hiện nay mới chỉ bù được một phần nhỏ chi phí khổng lồ dành cho hạ tầng của các hãng công nghệ lớn. Ở cấp độ nền tảng, tác tử AI hiện vẫn chưa phải là cỗ máy kiếm tiền thực sự. Thay vào đó, tác tử AI giống một khoản đầu tư chiến lược dài hạn, nhằm giữ khách hàng và mở ra các nguồn doanh thu trong tương lai.

Cách tiếp cận này tương tự giai đoạn đầu của điện toán đám mây, khi các hãng bạo chi cho trung tâm dữ liệu trước khi mảng này thực sự sinh lời lớn.

Một yếu tố quan trọng khác là hiệu quả triển khai. Dù tỷ lệ thử nghiệm tác tử AI rất cao nhưng tỷ lệ triển khai thành công ở quy mô lớn vẫn còn hạn chế. Cuộc khảo sát của công ty nghiên cứu thị trường Forrester Research (Mỹ) cho thấy chỉ khoảng 10 - 20% doanh nghiệp đã đưa tác tử AI vào vận hành ở mức sản xuất toàn diện, trong khi phần lớn vẫn ở giai đoạn thí điểm hoặc sử dụng ở quy mô nhỏ.

Nguyên nhân gồm chi phí tích hợp cao, thiếu dữ liệu sạch, thiếu nhân sự am hiểu AI, rủi ro về bảo mật cũng như tuân thủ pháp lý. Điều này đồng nghĩa nhiều khoản đầu tư vào tác tử AI chưa tạo ra lợi nhuận ngay lập tức, làm tăng cảm giác “đốt tiền” trong ngắn hạn.

Tác tử AI cần truy cập vào dữ liệu từ nhiều nguồn để hoạt động hiệu quả. Nếu dữ liệu không được tổ chức, tiêu chuẩn hóa hoặc liên kết chặt chẽ, tác tử AI có thể không hoạt động chính xác hoặc đưa ra kết quả sai lệch. Ví dụ, khi một tác tử AI được giao nhiệm vụ tự động tổng hợp báo cáo từ dữ liệu bán hàng, nếu nguồn dữ liệu bị thiếu sót hoặc không nhất quán giữa các phòng ban, kết quả phân tích có thể không phản ánh đúng thực tế kinh doanh.

Khả năng trở thành mảng AI đầu tiên có lãi trên diện rộng

Dẫu vậy, nhiều chuyên gia cho rằng tác tử AI có khả năng trở thành mảng AI đầu tiên có lãi rõ ràng trên diện rộng, tức mỗi khách hàng sử dụng đều mang lại lợi nhuận thực sự, và quá trình này có thể diễn ra nhanh hơn so với chatbot hướng tới người dùng phổ thông.

Lý do là tác tử AI gắn trực tiếp với quy trình kinh doanh, nơi giá trị tạo ra có thể đo đếm bằng tiền: Giảm thời gian xử lý, giảm nhân sự, tăng doanh thu. Khi các mô hình AI ngày càng rẻ hơn và hạ tầng ngày càng tối ưu, biên lợi nhuận của sản phẩm tác tử có thể cải thiện đáng kể.

Một xu hướng quan trọng trong năm 2026 là sự dịch chuyển từ tác tử AI đa năng sang hệ sinh thái nhiều tác tử chuyên biệt. Thay vì cố gắng xây dựng tác tử AI làm mọi việc, các doanh nghiệp và nền tảng lớn đang tạo ra một số tác tử chuyên ngành, như kế toán, CNTT, bán hàng, pháp lý, rồi dùng một lớp phần mềm trung tâm điều phối để kết nối chúng.

Cách tiếp cận này giúp tăng độ chính xác, dễ kiểm soát và dễ thương mại hóa hơn, vì mỗi tác tử AI gắn với một bài toán kinh doanh cụ thể và ngân sách rõ ràng.

Sơn Vân