5 Quan niệm sai lầm về AI Tác nhân (AI Agents)

5 Hiểu nhầm Phổ biến về AI tác nhân (AI agents)

Các agents sẽ thay đổi toàn bộ cách thức làm việc của chúng ta. Điều quan trọng là phân biệt được sự thật và hư cấu.

Bạn nghĩ mình đã hiểu về AI tác nhân (AI agents)? Hãy nghĩ lại. 

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng giải mã một số quan niệm sai lầm phổ biến về  AI tác nhân và chỉ ra tại sao những hiểu lầm này có thể đang kìm hãm doanh nghiệp của bạn.

Việc cảm thấy bối rối về các công nghệ mới và mang tính cách mạng như AI tác nhân là điều dễ hiểu. Liệu chúng có thực sự mang lại giá trị? Chúng có thể làm gì và không thể làm gì? Chúng có phải chỉ là những chatbot được nâng cấp? Đây là những câu hỏi chính đáng, và như với bất kỳ công nghệ mới nào, có một số quan niệm sai lầm đang lan truyền có thể làm mờ nhận thức của bạn về tiềm năng của nó. Làm rõ những quan niệm sai lầm là bước quan trọng để thành công với trí tuệ nhân tạo tác nhân (AI).

Quan niệm sai lầm #1 về AI tác nhân: Chúng chỉ là chatbot được nâng cấp

Chatbot và tác nhân (agent) có sự khác biệt cơ bản về độ phức tạp và chức năng. 

Chatbot tập trung vào việc truy xuất dữ liệu và trả lời câu hỏi. Tác nhân (agent) tập trung vào thực hiện hành động.

Chatbot sử dụng các quy tắc được xác định trước và các câu trả lời có kịch bản để giải đáp thắc mắc, và chúng không đi chệch khỏi những quy tắc này. Ví dụ, chúng được sử dụng rộng rãi trong hỗ trợ khách hàng cho các câu hỏi thường gặp như "đơn hàng của tôi ở đâu?" hoặc "chính sách hoàn trả của bạn là gì?" 

Sự cứng nhắc đó giới hạn tính hữu dụng của chúng. Chatbot không hiểu các ngữ cảnh phức tạp hơn và không thể sáng tạo trong việc giải quyết vấn đề. Không giống như các công cụ AI tiên tiến hơn, chúng không có khả năng tự học. Điều này có nghĩa là mỗi khi có thay đổi, chẳng hạn như chính sách công ty, việc thay đổi phải được thực hiện thủ công trong AI. Chatbot không trở nên thông minh hơn theo thời gian. Chúng được lập trình để truy xuất dữ liệu và phản hồi các câu hỏi thông thường, có thể dự đoán được. Chúng xuất sắc trong việc này, nhưng chỉ đến thế thôi.

AI tác nhân (agent) đi xa hơn nhiều so với việc đơn giản là hỏi đáp. Các agent hoàn toàn tự chủ có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người, trong khi các agent án tự chủ có sự tham gia của "con người trong vòng lặp" để kích hoạt một số loại yêu cầu nhất định. Không giống như chatbot, AI tác nhân có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, đưa ra quyết định và học hỏi từ môi trường, cho phép chúng quản lý quy trình làm việc, tối ưu hóa quy trình và đưa ra các khuyến nghị chiến lược. Chúng thường kết hợp các kỹ thuật AI tiên tiến hơn, như học tăng cường và các thuật toán ra quyết định, giúp chúng hành động chủ động và thích nghi với điều kiện thay đổi.

Đó là sự khác biệt giữa, ví dụ, một chatbot chỉ đơn giản phân tích dữ liệu bán hàng của bạn, và một agent (AI tác nhân) phân tích dữ liệu và sử dụng nó để điều chỉnh mức tồn kho, cập nhật chiến lược tiếp thị và giao tiếp với nhà cung cấp.

Quan niệm sai lầm #2 về AI agent: Chúng không thể dự đoán và không thể kiểm soát

Các tác nhân tự chủ có thể gợi nhớ đến những bộ phim như "2001: A Space Odyssey" và "The Terminator", nơi các hệ thống AI phản bội, với những hậu quả khủng khiếp. Nhưng trên thực tế, những tác nhân hiệu quả nhất ngày nay sử dụng các công cụ và kỹ thuật tinh vi để bảo vệ chống lại lỗi và ảo giác, đồng thời lấy an toàn và tin cậy làm cốt lõi.

Trung tâm của điều này là một công cụ suy luận tạo ra kế hoạch hành động dựa trên những gì người dùng đang cố gắng thực hiện. Nó đánh giá và hoàn thiện kế hoạch, trích xuất dữ liệu từ các hệ thống. Nó quyết định quy trình kinh doanh nào sẽ sử dụng dựa trên yêu cầu, và lặp lại quy trình cho đến khi đạt được kết quả đúng, trở nên thông minh hơn mỗi lần.

Nếu một nhiệm vụ được yêu cầu có vẻ nằm ngoài rào chắn được thiết lập bởi một tổ chức (bao gồm quyền người dùng), công cụ suy luận đóng vai trò kiểm tra, tự động kéo con người vào để giám sát.

"Giúp một AI tác nhân hoạt động chính xác và hiểu những gì nó không được phép làm là một nhiệm vụ phức tạp," Krishna Gandikota, giám đốc kỹ thuật giải pháp tại Salesforce cho biết. "Nhưng một công cụ suy luận giúp AI lập kế hoạch và đánh giá phương pháp tiếp cận của nó trước khi thực hiện hành động. Nó cũng sẽ xác định liệu nó có đúng kỹ năng và thông tin để thực hiện hành động hay không."

Quá trình ra quyết định này, Gandikota nói, được nâng cao bởi khả năng liên tục học hỏi từ các tương tác và trải nghiệm của agent để tinh chỉnh và cải thiện phản hồi của nó theo thời gian.

Những tác nhân AI hiệu quả nhất là những tác nhân nhận thức được ngữ cảnh và dựa trên dữ liệu liên quan nhất. Có một vài cách để làm điều này. Một là kỹ thuật gọi là tạo sinh tăng cường bằng truy xuất (RAG, retrieval augmented generation), tìm thông tin tốt nhất để sử dụng, sau đó tạo ra phản hồi mới dựa trên nó. Một cách khác là thông qua tìm kiếm nhận thức ngữ cảnh, gọi là tìm kiếm ngữ nghĩa (semantic search), giúp hiển thị dữ liệu mới nhất và liên quan nhất cần thiết cho một nhiệm vụ.

Chính vì vậy, dữ liệu sẽ là chìa khoá quan trọng để khai thác tối đa lợi thế của AI tác nhân (agent). 

Agentforce (AI tác nhân của Salesforce) sử dụng Data Cloud, với các kỹ thuật này được tích hợp sẵn. Để có kết quả chính xác hơn nữa, Data Cloud sử dụng công nghệ zero copy, cho phép AI tác nhân truy cập dữ liệu được đưa vào từ các nguồn dữ liệu đa dạng trong thời gian thực, mà không cần phải di chuyển, sao chép hoặc sửa đổi nó.

5 quan điểm sai lầm về AI tác nhân (AI Agents). Nguồn: trang Chuyendoi.so

Quan niệm sai lầm #3 về AI agent: Chúng phức tạp, tốn thời gian và tốn kém để thiết lập

Bạn có thể nghĩ rằng những công nghệ có tác động lớn như các tác nhân AI sẽ đòi hỏi nhiều tháng phát triển và tích hợp phức tạp, cùng với hàng triệu đô la. Nhưng các tác nhân được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo tạo sinh và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể được thiết lập trong vài phút với các chủ đề được xây dựng sẵn, là những lĩnh vực mà AI tác nhân được thiết kế để xử lý, và các hành động, là những nhiệm vụ mà AI tác nhân thực hiện.

Đã có sẵn một số tác nhân cho dịch vụ chăm sóc khách hàng, thương mại, huấn luyện bán hàng, và nhiều lĩnh vực khác. Nhưng cũng có các tùy chọn low-code để nhanh chóng xây dựng các tác nhân có thể tùy chỉnh. Bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nếu bạn có thể mô tả điều gì, bạn có thể xây dựng một tác nhân tùy chỉnh.

Các công cụ như Agent Builder của Salesforce thậm chí còn tự động đề xuất các rào chắn để giúp AI tác nhân thực hiện công việc một cách an toàn. Sử dụng mô tả NLP về công việc bạn muốn agent thực hiện, Agent Builder tìm kiếm các tài nguyên tương tự về mặt ngữ nghĩa trong metadata của ứng dụng của bạn. Điều này giúp nó nhận thức được cách doanh nghiệp của bạn hoạt động, và tự động đề xuất kiến thức và hành động để hoàn thành công việc tốt nhất.

"Tất cả sự tinh vi đã có sẵn trong nền tảng. Lớp Einstein Trust, công cụ suy luận, cơ sở dữ liệu vector (cho RAG và tìm kiếm ngữ nghĩa) đều được tự động tham gia. Bạn có thể xây dựng một đội quân các AI tác nhân với một nền tảng kết hợp tất cả lại theo cách đáng tin cậy và mở nhất."

Chỉ trong 30 phút, bạn sẽ tạo được AI tác nhân? Hãy trải nghiệm khoá học này MIỄN PHÍ trên Trailhead: Quick Start: Build a Service Agent with Agentforce. https://trailhead.salesforce.com/content/learn/projects/quick-start-build-your-first-agent-with-agentforce

Quan niệm sai lầm #4 về AI agent: Chúng luôn hoàn toàn tự chủ

Các AI tác nhân (agent) không phải lúc nào cũng cần phải tự chủ 100%. Mức độ tự chủ của chúng thay đổi tùy thuộc vào mục đích và độ phức tạp của nhiệm vụ. Tuy nhiên, các AI tác nhân hiệu quả nhất khi chúng được kết hợp với con người để thúc đẩy thành công của khách hàng và kết quả kinh doanh tích cực.

Trong tình huống bán tự chủ, các AI tác nhân hỗ trợ người làm việc trong việc ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ, và thường đòi hỏi sự can thiệp để phê duyệt quyết định. Ví dụ, một AI tác nhân trong dịch vụ tài chính sẽ phân tích danh mục đầu tư của khách hàng và đưa ra gợi ý cho người quản lý danh mục về cách tối ưu hóa nó, và không tự thực hiện các hành động đó.

Với tự chủ được giám sát, các AI tác nhân tự động hoàn thành nhiệm vụ nhưng luôn được con người giám sát. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành ưu tiên an toàn và được quản lý chặt chẽ như chăm sóc sức khỏe, bảo hiểm, vận tải và dược phẩm.

Các AI tác nhân hoàn toàn tự chủ thực hiện nhiệm vụ mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người. Chúng truy xuất dữ liệu, phân tích, ra quyết định, thích ứng và tự mình thực hiện hành động. Tuy nhiên, ngay cả những AI tác nhân này cũng hoạt động trong khuôn khổ các rào chắn được xác định trước do con người thiết kế.

"Các AI tác nhân không phải lúc nào cũng cần phải tự động hoàn toàn trong việc thực hiện hành động, nhưng chúng hiểu các yêu cầu, và suy luận xem liệu chúng có thể tự mình thực hiện hành động, và yêu cầu sự can thiệp của con người khi cần thiết," Gandikota cho biết.

Quan niệm sai lầm #5 về AI agent: Chúng không mang lại giá trị kinh doanh thực sự

Nhiều tổ chức sử dụng AI dựa trên GPT cho các nhiệm vụ đa năng, chung chung không nhận thấy sự gia tăng năng suất hoặc giá trị kinh doanh như mong đợi. Nhưng AI tác nhân (agentic AI) rất khác biệt. Dù là nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng, sáng tạo trong ý tưởng triển khai các chiến dịch, hay giảm thiểu các cuộc gọi cần chăm sóc, các tác nhân (agent) được xây dựng theo mục đích tập trung vào một công việc cụ thể và thực hiện nó cực kỳ tốt. Điểm tuyệt vời nhất là chúng hành động thay mặt bạn. Những AI tác nhân có mục tiêu cụ thể này, được thiết kế để giải quyết một vấn đề cụ thể, cho thấy tiềm năng vô hạn hơn so với AI chung chung không phù hợp với nhu cầu kinh doanh của bạn. Đó là lý do tại sao 82% công ty lớn có kế hoạch triển khai tác nhân AI vào năm 2027.

Một số công ty không đứng ngoài cuộc. Wiley, nhà xuất bản giáo dục, đã giải quyết được hơn 40% số vụ hỗ trợ dịch vụ kể từ khi triển khai tác nhân AI, vượt trội hơn hẳn chatbot cũ. Công ty cho biết các tác nhân giúp quản lý các trách nhiệm thường xuyên, giải phóng đội ngũ chăm sóc khách hàng cho các trường hợp phức tạp hơn. Những người áp dụng sớm khác, bao gồm OpenTable và ADP, đang thấy khả năng giải quyết vấn đề còn lớn hơn nữa.

Theo công ty nghiên cứu MarketsandMarkets, "Yếu tố quyết định việc áp dụng tác nhân AI (AI agent) là nhu cầu ngày càng tăng về tự động hóa nhằm nâng cao hiệu quả, quy mô và ra quyết định. Các tác nhân (agent) cung cấp một giải pháp thay thế hiệu quả thông qua việc tự động hóa các chức năng lặp đi lặp lại, phân tích các bộ dữ liệu lớn, và cung cấp những hiểu biết có thể hành động theo thời gian thực."

Công ty này dự đoán thị trường cho các tác nhân AI (AI agent) sẽ tăng vọt từ 5,1 tỷ đô la trong năm nay lên 47 tỷ đô la vào năm 2030.

Điều quan trọng đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp là phân biệt sự thật và hư cấu. Hiểu sai về các tác nhân AI (agent tự chủ) có thể khiến họ bỏ lỡ cơ hội hoặc tệ hơn, những sai lầm tốn kém. Với sự hiểu biết rõ ràng về khả năng và giới hạn của tác nhân AI, bạn sẽ có vị thế tốt hơn để làm việc hiệu quả hơn và đưa ra quyết định thông minh, sáng suốt hơn.

Nguồn tham khảo:

• 5 Myths About AI Agents: https://www.salesforce.com/ap/blog/ai-agent-myths/