AI Automation, GenAI, AI Agents, Agentic AI. Hiểu đúng 4 xu hướng AI phổ biến nhất hiện nay

Trong kỷ nguyên số, thuật ngữ “AI” trở nên phổ biến hơn bao giờ hết. Nhưng bên trong cái “AI” ấy lại có nhiều phân nhánh khác nhau, AI Automation, Generative AI (GenAI), AI Agents, Agentic AI… Việc hiểu rõ sự khác nhau giữa các nhóm này không chỉ giúp lãnh đạo định hướng chiến lược công nghệ đúng, mà còn tối ưu hoá nguồn lực & quản trị rủi ro.

Nếu ví AI như một “nhân sự ảo”:

• AI Automation giống như một nhân viên siêng năng, chỉ làm những việc đã được giao theo đúng quy trình.
• Generative AI (GenAI) giống như một nhà thiết kế/nhà văn sáng tạo, chỉ cần bạn đưa yêu cầu thì sẽ cho bạn vô vàn ý tưởng.
• AI Agents giống như một trợ lý cá nhân đa năng: không chỉ biết suy nghĩ mà còn biết hành động. Bạn giao việc, nó sẽ biết cách tìm thông tin, sử dụng công cụ, kết hợp nhiều bước để đưa ra kết quả cuối cùng.
• Agentic AI lại giống một nhà quản lý giỏi: biết phân tích mục tiêu, tự lập kế hoạch, phối hợp nhiều nguồn lực và hành động đến khi công việc hoàn tất.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về:

• Định nghĩa từng loại: AI Automation, GenAI, AI Agents, Agentic AI
• Cơ chế hoạt động của mỗi loại
• Ứng dụng thực tế trong doanh nghiệp
• Đánh giá xu hướng công nghệ tiềm năng

Khái niệm cốt lõi về các nhóm AI

1. AI Automation – “Tự động hóa thông minh”

AI Automation là việc ứng dụng công nghệ (AI hoặc không hẳn AI) để tự động hóa những tác vụ lặp đi lặp lại, quy trình chuẩn hóa. Đây là “bước đầu tiên” trong hành trình số hóa doanh nghiệp.

Đặc điểm của AI Automation:

• Quy trình rõ ràng, có thể lặp lại: AI Automation phù hợp nhất khi công việc được xác định bằng các bước cụ thể, ít biến động, ví dụ như nhập dữ liệu hay gửi thông báo định kỳ.
• Hoạt động theo kịch bản định sẵn: Hệ thống được thiết lập bằng các rules (luật), workflows (quy trình) hoặc triggers (tín hiệu khởi động). Khi điều kiện đủ, hệ thống sẽ tự động thực hiện hành động đã lập trình.
• Hạn chế về sự linh hoạt: Nếu gặp tình huống bất ngờ, nằm ngoài kịch bản, hệ thống thường không tự xử lý được và cần có con người can thiệp.

Các cấp độ của AI Automation:

• Basic Automation (Cơ bản): Là cấp độ đơn giản nhất, hoạt động dựa trên các quy tắc cố định và chỉ xử lý được những tác vụ lặp đi lặp lại với ít biến số, chẳng hạn như nhập dữ liệu từ file Excel vào hệ thống.
• Process Automation (Quy trình): Nơi công nghệ không chỉ thực hiện một bước đơn lẻ mà còn kết nối nhiều công đoạn với nhau. Ở cấp độ này, hệ thống có thể tích hợp với các nền tảng quản trị như ERP, CRM hay HRM, giúp dữ liệu luân chuyển tự động và mượt mà giữa các phòng ban.
• Intelligent Automation (Thông minh hơn): khi automation được kết hợp với AI để xử lý tình huống linh hoạt hơn. Hệ thống có thể nhận diện hình ảnh, đọc chữ viết tay, phân loại email, thậm chí dự đoán lỗi hoặc ngoại lệ trong quy trình, từ đó giảm đáng kể sự phụ thuộc vào con người.

Ví dụ ứng dụng:

• Kế toán: Tự động đọc và nhập thông tin hóa đơn vào phần mềm, đồng thời gửi email xác nhận cho khách hàng.
• Nhân sự (HR): Tự động gửi email nhắc nhân viên nộp hồ sơ, giấy tờ theo deadline.
• Logistics: Khi đơn hàng được duyệt, hệ thống tự động chuyển dữ liệu sang kho và tạo lệnh vận chuyển.

Ưu điểm:

• Tiết kiệm chi phí và nguồn lực: Giảm thiểu sai sót do con người, đặc biệt trong các tác vụ lặp đi lặp lại.
• Tăng năng suất: Giải phóng nhân sự khỏi các công việc đơn điệu, cho phép họ tập trung vào những nhiệm vụ chiến lược hơn.

Hạn chế:

• Không phù hợp với công việc sáng tạo hoặc thay đổi thường xuyên: Nếu quy trình liên tục được cập nhật, việc điều chỉnh hệ thống tự động cũng sẽ tốn thời gian và chi phí.
• Dễ bị “khựng” khi có tình huống ngoài kịch bản: Điều này đòi hỏi vẫn phải có sự giám sát và can thiệp của con người.

2. GenAI – “Cỗ máy sáng tạo”

Generative AI (GenAI, AI sinh tạo) là các mô hình AI có khả năng tạo ra nội dung mới: văn bản, hình ảnh, video, âm nhạc, code,… dựa trên dữ liệu đã được huấn luyện.

Cách hoạt động:

Generative AI hoạt động dựa trên nền tảng các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs) hoặc các mô hình tương tự được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu khổng lồ từ văn bản, hình ảnh, âm thanh…

Cơ chế cơ bản diễn ra như sau:

• Người dùng đưa vào một prompt (yêu cầu/gợi ý), ví dụ: “Viết một email chào mừng khách hàng mới” hoặc “Vẽ hình minh họa con mèo đang đội mũ phi hành gia”.
• AI phân tích prompt để hiểu ngữ cảnh, ý định và loại đầu ra mà người dùng mong muốn.
• Mô hình dự đoán và sinh kết quả dựa trên xác suất thống kê của các từ (hoặc pixel, nốt nhạc…) xuất hiện trong dữ liệu mà nó đã học.
• Kết quả được trả về cho người dùng, có thể là văn bản, hình ảnh, đoạn nhạc, hay thậm chí là mã lập trình.

Ví dụ trong doanh nghiệp:

• Bộ phận Marketing dùng ChatGPT để viết nháp blog, email, caption quảng cáo.
• Bộ phận Thiết kế dùng DALL·E để tạo nhanh concept hình ảnh.
• Bộ phận IT dùng Copilot để viết code mẫu hoặc gợi ý cách sửa lỗi.
• Bộ phận CSKH dùng AI để tóm tắt nội dung khiếu nại hoặc viết phản hồi tự động.

Ưu điểm:

• Tăng tốc độ sáng tạo: Chỉ cần vài giây, AI có thể tạo ra bản nháp nội dung, hình ảnh hoặc ý tưởng, giúp đội ngũ tiết kiệm hàng giờ làm việc thủ công.
• Đa dạng hóa nội dung: AI có thể tạo ra nhiều phiên bản khác nhau cho cùng một ý tưởng, từ đó doanh nghiệp dễ dàng chọn lựa và thử nghiệm.
• Khởi động ý tưởng nhanh: Khi bí ý tưởng, AI đóng vai trò như “trợ lý sáng tạo”, đưa ra gợi ý ban đầu để con người phát triển thêm, thay vì phải bắt đầu từ con số 0.

Hạn chế của Generative AI:

• Dễ “bịa” thông tin (hallucination): AI có thể tạo ra nội dung nghe rất thuyết phục nhưng lại không chính xác hoặc thiếu căn cứ.
• Thiếu độ tin cậy trong lĩnh vực nhạy cảm: Với những ngành cần sự chính xác tuyệt đối như y tế, pháp lý hay tài chính, việc chỉ dựa vào AI là rất rủi ro.
• Cần con người giám sát: Dù có thông minh đến đâu, kết quả từ Generative AI vẫn cần chuyên gia kiểm tra, chỉnh sửa và bổ sung để đảm bảo chất lượng.

3. AI Agents – Cầu nối giữa ý tưởng và hành động

Chúng ta có thể hiểu AI Agents = GenAI + công cụ + quy trình hành động.

AI Agents là một cách triển khai trí tuệ nhân tạo, trong đó GenAI không chỉ dừng lại ở việc tạo nội dung mà còn được tích hợp thêm công cụ và quy trình hành động để có thể thực hiện công việc thực tế. Thay vì chỉ trả lời câu hỏi, AI Agents có thể kết nối với các hệ thống bên ngoài như công cụ tìm kiếm, phần mềm quản lý dữ liệu hay các ứng dụng văn phòng, từ đó tự động xử lý nhiều bước liên tiếp.

Đặc điểm nổi bật của AI Agents:

• Khả năng xử lý đa bước (multi-task execution): Một yêu cầu có thể được chia nhỏ thành nhiều tác vụ, ví dụ: tìm thông tin -> tổng hợp -> xuất file. AI Agent có thể tự động sắp xếp và hoàn thành tuần tự.
• Tích hợp công cụ bên ngoài: AI Agents thường được kết nối với nhiều hệ thống khác như trình duyệt web, cơ sở dữ liệu, API hoặc phần mềm văn phòng (Excel, Google Sheets…), nhờ đó có thể thực hiện công việc trọn vẹn.
• Tính điều phối linh hoạt: Thay vì một phản hồi duy nhất, AI Agents có thể liên tục kiểm tra tiến trình, điều chỉnh hành động, và đảm bảo kết quả cuối cùng phù hợp với mục tiêu người dùng.
• Kết hợp “tư duy” và “hành động”: Điểm mạnh của AI Agents nằm ở sự phối hợp: sử dụng GenAI để suy nghĩ, sau đó vận dụng công cụ để biến suy nghĩ đó thành hành động thực tế.

Ví dụ ứng dụng:

• Nhân sự: Agent tự động thu thập hồ sơ ứng viên từ nhiều kênh, lọc theo tiêu chí, rồi tạo báo cáo Excel.
• Kinh doanh: Agent truy xuất dữ liệu từ CRM, tổng hợp cơ hội bán hàng, gửi email nhắc lịch hẹn cho nhân viên sales.
• Marketing: Agent tìm insight trên mạng xã hội, gợi ý nội dung, rồi trực tiếp xuất bảng kế hoạch đăng bài.
• Tài chính: Agent tổng hợp số liệu giao dịch, phân tích chi phí và tạo dashboard trực quan cho ban lãnh đạo.

Ưu điểm của AI Agents:

• Tăng năng suất: Giảm khối lượng công việc thủ công, đặc biệt là các quy trình có nhiều bước lặp lại.
• Khả năng kết nối đa công cụ: Tận dụng nhiều hệ thống khác nhau để cho ra kết quả toàn diện, không chỉ một đầu ra duy nhất.
• Tính linh hoạt cao: Dễ tùy chỉnh cho từng nhu cầu hoặc lĩnh vực của doanh nghiệp.

Hạn chế của AI Agents:

• Phụ thuộc vào công cụ tích hợp: Nếu một công cụ ngoài bị lỗi, cả quy trình có thể gián đoạn.
• Cần giám sát con người: Dù thông minh, AI Agents vẫn có thể mắc lỗi khi thao tác, đặc biệt trong các tác vụ nhạy cảm như gửi email, nhập liệu tài chính.
• Giới hạn trong mức độ chủ động: Khác với Agentic AI, Agents chưa thể tự đặt mục tiêu hay thay đổi chiến lược, mà vẫn cần con người định hướng ban đầu.

4. Agentic AI – Người dẫn dắt thông minh

Chúng ta có thể hiểu Agentic AI = AI Agents + khả năng tự chủ

Trong khi Generative AI chủ yếu tạo ra nội dung dựa trên yêu cầu được đưa vào (ví dụ viết báo cáo, soạn email, tạo hình ảnh), thì Agentic AI lại tiến xa hơn một bước: nó có khả năng tư duy đa bước, tự lập kế hoạch và chủ động hành động. Thay vì chỉ phản hồi theo từng câu lệnh, Agentic AI có thể hiểu mục tiêu tổng thể, tự chia nhỏ thành các nhiệm vụ, liên tục điều chỉnh dựa trên kết quả trung gian và đưa ra giải pháp cuối cùng. Điều này khiến Agentic AI giống như một “trợ lý chiến lược thông minh”, không chỉ làm theo, mà còn biết cách làm thế nào để đạt được mục tiêu một cách tối ưu.

Đặc điểm nổi bật của Agentic AI:

• Khả năng lập kế hoạch đa bước (multi-step planning): Thay vì chỉ thực hiện một tác vụ đơn lẻ như Generative AI, Agentic AI có thể phân tích mục tiêu tổng thể, chia nhỏ thành nhiều bước và sắp xếp chúng theo trình tự hợp lý. Điều này giúp nó xử lý những vấn đề phức tạp đòi hỏi nhiều giai đoạn khác nhau.
• Tính thích nghi linh hoạt: Khi điều kiện hoặc dữ liệu đầu vào thay đổi, Agentic AI có thể tự điều chỉnh chiến lược mà không cần chờ con người “viết lại kịch bản”. Nó liên tục học từ kết quả trung gian và cập nhật cách tiếp cận để duy trì hiệu quả.
• Khả năng tích hợp công cụ bên ngoài: Không giới hạn trong dữ liệu có sẵn, Agentic AI có thể chủ động gọi API, kết nối cơ sở dữ liệu, hoặc sử dụng nhiều công cụ khác nhau để hoàn thành công việc.
• Phản hồi và hành động chủ động: Agentic AI không chỉ chờ người dùng ra lệnh. Khi phát hiện vấn đề hoặc cơ hội, nó có thể tự động đưa ra cảnh báo, gợi ý giải pháp, thậm chí trực tiếp hành động nếu được cấp quyền.

Ví dụ ứng dụng:

• Marketing: Bạn đặt mục tiêu tăng doanh thu 20%. Agentic AI tự theo dõi quảng cáo, tắt kênh không hiệu quả, tăng ngân sách kênh hiệu quả, tạo content mới, và báo cáo kết quả.
• Logistics: Hệ thống tự phát hiện sản phẩm sắp hết hàng, tự đặt thêm từ nhà cung cấp, và điều chỉnh tuyến vận chuyển khi có tắc nghẽn.
• Customer Service: Khi khách hàng phàn nàn, hệ thống không chỉ trả lời, mà còn kiểm tra đơn hàng, xử lý bồi thường, và cập nhật lại hệ thống.

Ưu điểm của Agentic AI:

• Tư duy ở tầm chiến lược: Khác với Generative AI hay Automation vốn xử lý từng tác vụ đơn lẻ, Agentic AI có khả năng nhìn tổng thể và chủ động lập kế hoạch để đạt mục tiêu.
• Tự động hóa quy trình phức tạp: Không chỉ làm một phần việc, Agentic AI có thể phối hợp nhiều bước khác nhau (thu thập dữ liệu, phân tích, đưa ra giải pháp và triển khai) để hoàn thành trọn vẹn một quy trình.
• Giảm phụ thuộc vào con người: Nhờ khả năng tự giám sát và điều chỉnh, doanh nghiệp không cần theo dõi liên tục, từ đó tiết kiệm nguồn lực quản lý.

Hạn chế:

• Hạ tầng công nghệ: Để Agentic AI hoạt động hiệu quả, doanh nghiệp cần có hệ thống dữ liệu sạch, được chuẩn hóa và khả năng xử lý mạnh mẽ.
• Chi phí đầu tư: Việc xây dựng và vận hành Agentic AI đòi hỏi ngân sách lớn hơn so với các dạng AI cơ bản.
• Quản trị rủi ro và trách nhiệm: Khi AI có quyền tự động đưa ra quyết định, câu hỏi “ai chịu trách nhiệm nếu sai sót xảy ra?” trở thành vấn đề mà lãnh đạo phải cân nhắc kỹ.

Đọc thêm bài viết: Agentic AI là gì? Khi AI chủ động lên kế hoạch và thực thi

Ví dụ thực tiễn trong doanh nghiệp

1. AI Automation trong thực tế

Ngân hàng: Khi khách hàng thực hiện giao dịch, hệ thống tự động gửi OTP để xác thực, đồng thời giám sát hành vi bất thường (ví dụ rút tiền ở địa điểm xa lạ). Nếu phát hiện rủi ro, AI ngay lập tức khóa giao dịch và thông báo cho khách hàng. Điều này giúp ngân hàng tiết kiệm chi phí nhân sự giám sát, đồng thời tăng độ an toàn cho khách hàng.

Doanh nghiệp bán lẻ: AI có thể tự động hóa toàn bộ chiến dịch chăm sóc khách hàng cơ bản. Ví dụ: đến sinh nhật khách hàng, hệ thống tự động gửi email hoặc tin nhắn chúc mừng kèm mã giảm giá cá nhân hóa. Việc này tăng tỷ lệ khách hàng quay lại mua sắm mà không cần nhân viên marketing xử lý thủ công.

Sản xuất: Trên dây chuyền, camera và cảm biến được tích hợp AI để kiểm tra lỗi sản phẩm theo thời gian thực. Thay vì phụ thuộc vào nhân công kiểm định, hệ thống có thể phát hiện sai sót nhỏ (vết xước, lệch khớp, màu sắc sai chuẩn) và loại bỏ ngay. Nhờ đó doanh nghiệp vừa giảm chi phí nhân sự, vừa đảm bảo chất lượng ổn định.

2. Generative AI trong thực tế

Marketing: Thay vì tốn cả tuần để xây dựng ý tưởng quảng cáo, đội ngũ có thể yêu cầu Generative AI tạo ra hàng chục phiên bản nội dung (banner, slogan, bài đăng mạng xã hội). Sau đó, nhóm marketing chỉ cần chọn và điều chỉnh. Kết quả là tốc độ ra mắt chiến dịch nhanh hơn, đồng thời có nhiều phương án A/B testing để tối ưu hiệu quả.

Nhân sự (HR): Tuyển dụng vốn tốn nhiều thời gian cho các công việc hành chính như viết JD, gửi thư mời phỏng vấn hay chuẩn bị email chào mừng nhân viên mới. Generative AI có thể đảm nhiệm các tác vụ này chỉ trong vài phút, giúp HR tập trung vào những phần việc chiến lược hơn như đánh giá ứng viên hay xây dựng văn hóa doanh nghiệp.

Đào tạo nội bộ: Thay vì nhân sự đào tạo phải tự thiết kế slide và viết tài liệu, Generative AI có thể tự động sinh ra tài liệu học tập, kịch bản đào tạo hoặc thậm chí video hướng dẫn dựa trên nội dung có sẵn. Điều này đặc biệt hữu ích với doanh nghiệp lớn cần đào tạo liên tục cho hàng nghìn nhân viên ở nhiều chi nhánh.

3. AI Agents trong thực tế

Hành chính – văn phòng: Một AI Agent có thể hỗ trợ nhân viên bằng cách tìm kiếm thông tin từ nhiều nguồn, tổng hợp vào báo cáo, rồi xuất ra file Excel hoặc PowerPoint. Công việc vốn mất hàng giờ nay chỉ cần vài phút, giúp tiết kiệm thời gian cho những nhiệm vụ quan trọng hơn.

Tuyển dụng & nhân sự: AI Agents có thể thay HR thực hiện các bước tìm kiếm và sàng lọc ứng viên. Thay vì mất nhiều giờ duyệt hồ sơ trên từng nền tảng, Agent sẽ tự động quét dữ liệu từ nhiều kênh như LinkedIn, jobsite hay website công ty. Sau đó, hệ thống áp dụng bộ tiêu chí có sẵn (kỹ năng, kinh nghiệm, vị trí) để chọn lọc. Kết quả được tổng hợp thành danh sách ứng viên tiềm năng kèm nhận xét sơ bộ. Điều này giúp HR tiết kiệm thời gian, giảm thao tác thủ công và tập trung vào bước phỏng vấn, đánh giá sâu.

Nghiên cứu & phân tích thị trường: AI Agents có thể tự động quét dữ liệu từ nhiều nguồn mở như báo cáo ngành, tin tức, diễn đàn hay mạng xã hội. Sau đó, hệ thống phân tích xu hướng tiêu dùng, biến động đối thủ hay cơ hội thị trường nổi bật. Các kết quả này được trình bày thành báo cáo ngắn gọn, trực quan và dễ theo dõi. Nhờ vậy, lãnh đạo có dữ liệu kịp thời để đưa ra quyết định nhanh và chính xác hơn.

4. Agentic AI trong thực tế

Chuỗi cung ứng: Một hệ thống Agentic AI có thể giám sát tồn kho toàn cầu, dự đoán nhu cầu từng khu vực dựa trên dữ liệu bán hàng, thời tiết hoặc xu hướng tiêu dùng. Khi lượng hàng sắp thiếu, AI sẽ tự động đặt đơn với nhà cung cấp, đồng thời tối ưu tuyến vận chuyển để tiết kiệm chi phí logistics. Doanh nghiệp không chỉ giảm rủi ro đứt gãy chuỗi cung ứng mà còn tối ưu hóa dòng tiền.

Chăm sóc khách hàng: Thay vì chỉ trả lời câu hỏi, Agentic AI có thể quản lý cả quy trình xử lý khiếu nại. Ví dụ: khách báo sản phẩm bị lỗi -> AI xác minh đơn hàng -> liên hệ đơn vị vận chuyển để đổi trả -> cập nhật tiến độ cho khách. Quá trình này diễn ra tự động, giảm thời gian phản hồi và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Marketing chiến lược: Trong các chiến dịch quy mô lớn, Agentic AI có thể liên tục phân tích hiệu quả của từng kênh (Facebook Ads, Google Ads, Email Marketing…), so sánh với mục tiêu ROI và tự động điều chỉnh ngân sách theo thời gian thực. Thay vì chờ báo cáo cuối tháng, doanh nghiệp có thể tối ưu ngân sách ngay trong quá trình chạy chiến dịch.

Doanh nghiệp nên chọn AI nào phù hợp nhất?

1. AI Automation – Khi ưu tiên tối ưu chi phí và năng suất

Doanh nghiệp nên triển khai AI Automation khi:

• Quy trình lặp đi lặp lại, có kịch bản rõ ràng (nhập liệu, tạo báo cáo định kỳ, gửi email nhắc việc).
• Nhu cầu chính là giảm sai sót thủ công và tiết kiệm nguồn lực.
• Môi trường ít thay đổi, không đòi hỏi sự sáng tạo hay xử lý ngoại lệ phức tạp.
• Ngân sách hạn chế, muốn “bắt đầu với AI” bằng các dự án nhỏ, ít rủi ro.

Gợi ý một số công cụ AI cho từng phòng ban trong Doanh nghiệp:

• Tài chính – Kế toán: UiPath, Automation Anywhere để tự động nhập hóa đơn, đối soát dữ liệu, tạo báo cáo chi phí.
• Nhân sự (HR): Workday hoặc BambooHR để tự động hóa quy trình tuyển dụng, chấm công, quản lý hồ sơ nhân viên.
• Chăm sóc khách hàng: Zendesk với AI chatbot cơ bản để tự động trả lời những câu hỏi lặp lại.

2. Generative AI – Khi cần sáng tạo và tri thức linh hoạt

Doanh nghiệp nên ứng dụng Generative AI khi:

• Cần tạo ra nội dung mới nhanh chóng: tài liệu marketing, kịch bản đào tạo, báo cáo phân tích.
• Muốn có thêm ý tưởng để thử nghiệm, thay thế “brainstorm thủ công” bằng một trợ lý sáng tạo.
• Nhân sự cần công cụ hỗ trợ để tiết kiệm thời gian trong công việc hằng ngày (viết email, soạn thảo, thiết kế).
• Chấp nhận rằng kết quả cần con người kiểm duyệt, vì AI đôi khi “bịa” thông tin (hallucination).

Gợi ý một số công cụ AI cho từng phòng ban trong Doanh nghiệp:

• Marketing: ChatGPT, Jasper, Copy.ai để tạo nội dung quảng cáo, email marketing, bài viết SEO.
• Sales: HubSpot AI hoặc Outreach để viết email tiếp cận khách hàng cá nhân hóa.
• Đào tạo & Phát triển nhân sự: Synthesia, HeyGen để tạo video đào tạo với avatar ảo và voice-over.
• Nghiên cứu & Phân tích: Perplexity AI để tổng hợp nhanh thông tin thị trường và đối thủ.

3. AI Agents – Khi cần hành động và xử lý công việc đa bước

Doanh nghiệp nên ứng dụng AI Agents khi:

• Nhiệm vụ không chỉ dừng ở tạo nội dung, mà cần thực thi nhiều bước liên tiếp (tìm kiếm thông tin -> tổng hợp -> lưu trữ -> báo cáo).
• Muốn giảm thao tác thủ công trong các công việc hành chính, dữ liệu và báo cáo định kỳ.
• Cần một “trợ lý thông minh” biết vừa suy nghĩ vừa hành động, nhưng vẫn có sự giám sát của con người.
• Chấp nhận rằng Agent cần được thiết lập mục tiêu rõ ràng, chưa thể tự chủ hoàn toàn như Agentic AI.

Gợi ý một số công cụ AI Agents cho từng phòng ban trong Doanh nghiệp:

• Hành chính – Văn phòng: Taskade, Notion AI Agents để tự động hóa báo cáo, tổng hợp dữ liệu.
• Marketing & Sales: AutoGPT, LangChain Agents để tìm dữ liệu khách hàng, phân tích kênh marketing, xuất báo cáo.
• Chăm sóc khách hàng: AI Agents tích hợp CRM (ví dụ Zendesk AI Agent) để lấy thông tin đơn hàng, chuẩn bị phản hồi nhanh cho nhân viên CSKH.
• IT & Kỹ thuật: Agents hỗ trợ kiểm tra log, tìm lỗi và gợi ý giải pháp từ cơ sở tri thức nội bộ.

4. Agentic AI – Khi hướng đến tự động hóa thông minh toàn diện

Doanh nghiệp nên đầu tư Agentic AI khi:

• Quy trình phức tạp, nhiều bước, nhiều ngoại lệ, khó lập trình sẵn bằng rule-based.
• Cần hệ thống ra quyết định theo thời gian thực (ví dụ quản lý chuỗi cung ứng, quản lý rủi ro tài chính).
• Có đủ dữ liệu chất lượng cao để AI học và đưa ra quyết định chính xác.
• Doanh nghiệp mong muốn tối ưu liên tục, chứ không chỉ “chạy đúng kịch bản”.
• Lãnh đạo sẵn sàng đầu tư hạ tầng, bảo mật và đào tạo nhân sự để tích hợp AI sâu vào vận hành.

Gợi ý một số công cụ AI cho từng phòng ban trong Doanh nghiệp:

• Chuỗi cung ứng (Supply Chain): Microsoft AutoGen hoặc LangChain Agents để tự động dự báo nhu cầu, đặt hàng nguyên liệu, tối ưu logistics.
• Tài chính: AI Agent trong Palantir Foundry để giám sát dòng tiền, cảnh báo rủi ro, gợi ý chiến lược đầu tư.
• Chăm sóc khách hàng cao cấp: ChatGPT Agents tích hợp CRM để không chỉ trả lời câu hỏi mà còn đặt lịch hẹn, cập nhật tình trạng hợp đồng và xử lý yêu cầu phức tạp.
• Vận hành & Sản xuất: Siemens Industrial Copilot để giám sát máy móc, phát hiện lỗi, tự động lên kế hoạch bảo trì.

Agentic AI, AI Agents, Generative AI và AI Automation tuy cùng thuộc “hệ sinh thái AI” nhưng lại phục vụ những mục tiêu khác nhau. AI Automation tập trung vào tối ưu chi phí và vận hành nhờ tự động hóa các công việc lặp lại. Generative AI mang đến sự sáng tạo và tri thức mới, hỗ trợ con người trong việc tạo nội dung và ý tưởng. AI Agents đóng vai trò như “người thực thi thông minh”, có thể kết hợp nhiều công cụ, thu thập dữ liệu và xử lý công việc đa bước thay cho nhân sự. Trong khi đó, Agentic AI là bước tiến cao hơn, nơi hệ thống không chỉ hành động mà còn có khả năng tự đặt mục tiêu, lập kế hoạch và phối hợp nhiều quy trình phức tạp như một “đồng sự chiến lược” của doanh nghiệp.

Việc lựa chọn công nghệ nào không chỉ phụ thuộc vào xu hướng, mà quan trọng hơn là mục tiêu kinh doanh, quy mô dữ liệu và mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp. Khi hiểu rõ sự khác biệt giữa bốn nhóm AI này, lãnh đạo có thể xây dựng lộ trình chuyển đổi số phù hợp: bắt đầu từ những tác vụ nhỏ, nâng dần lên sáng tạo tri thức, và tiến tới tự động hóa thông minh toàn diện. Đây chính là chìa khóa để doanh nghiệp không chỉ theo kịp, mà còn tối ưu trong kỷ nguyên AI.

XEM THÊM CÁC KHÓA HỌC TẠI GEM GLOBAL:

• Ứng dụng AI trong Công việc – AI In Office
• Tư Duy và Chiến Lược Chuyển Đổi AI Dành Cho Lãnh Đạo – AI For Leaders
• Các khóa học khác tại GEM Global