DOANH NGHIỆP ĐANG LAO VÀO AI AGENT NHANH HƠN NĂNG LỰC NHÂN SỰ TRONG TỔ CHỨC CÓ THỂ THEO KỊP

AI agent đang trở thành bước chuyển tiếp theo của làn sóng AI trong doanh nghiệp. Thay vì chỉ trả lời câu hỏi hoặc hỗ trợ từng thao tác riêng lẻ, các agent được thiết kế để tự tiếp nhận mục tiêu, phối hợp nhiều công cụ, xử lý chuỗi nhiệm vụ và tham gia trực tiếp vào quy trình vận hành. Từ chăm sóc khách hàng, bán hàng, marketing đến tài chính, nhân sự và quản lý nội bộ, ngày càng nhiều doanh nghiệp bắt đầu thử nghiệm agent như một “nhân sự số” mới.

Nhưng tốc độ đưa agent vào hệ thống đang nhanh hơn nhiều so với khả năng tổ chức thiết kế quy trình, kiểm soát chất lượng và chuẩn bị con người để làm việc cùng chúng.

Gartner dự báo đến cuối năm 2026, khoảng 40% ứng dụng doanh nghiệp sẽ tích hợp AI agent chuyên biệt cho từng tác vụ, tăng gần 8 lần trong 1 năm từ mức dưới 5% của năm 2025.

Nhìn vào tốc độ này, người ta dễ hình dung một tương lai nơi AI agent nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn mới trong vận hành doanh nghiệp. Nhưng triển khai công nghệ và tạo ra giá trị từ công nghệ là hai câu chuyện rất khác nhau.

Theo khảo sát của McKinsey, mới có khoảng 23% tổ chức đưa được ít nhất một hệ AI agent vào vận hành ở quy mô thực tế. 39% vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm. Gartner cũng cảnh báo hơn 40% dự án AI agent có thể bị hủy trước năm 2027 vì chi phí cao, giá trị chưa rõ và khả năng kiểm soát rủi ro còn hạn chế.

Khoảng cách xuất hiện khá rõ ràng. Công nghệ đang được đưa vào phần mềm nhanh hơn khả năng học cách sử dụng, đánh giá và quản trị nó của con người. Phần lớn dự án chuyển đổi AI thất bại có gốc rễ từ phía tổ chức nhiều hơn là từ bản thân mô hình AI. Tổ chức chưa xác định rõ bài toán, chưa có tiêu chuẩn chất lượng, chưa xây dựng được quy trình kiểm soát đầu ra.

Giữa bối cảnh đó, giáo sư Ethan Mollick đưa ra một nhận xét rất đáng suy nghĩ. Ông quan sát thấy nhiều tệp hướng dẫn được chia sẻ trên mạng với mục đích giúp AI viết bớt sáo rỗng thực chất lại do chính AI tạo ra. Lấy văn phong máy móc để dạy máy tránh văn phong máy móc thường chỉ tạo thêm một lớp máy móc tinh vi hơn.

Theo Mollick, muốn AI tạo ra sản phẩm có chất lượng, người sử dụng cần có “gu”. Trong công việc, gu không chỉ đơn thuần là cảm nhận thẩm mỹ. Đó là khả năng nhận ra điều gì phù hợp, điều gì hời hợt, đâu là một lập luận có chiều sâu và đâu chỉ là những câu chữ ra vẻ sắc sảo.

Gu cũng không thể tách rời năng lực quản trị. Người dùng cần phải biết mình đang muốn đạt kết quả gì, tiêu chuẩn nào được xem là tốt, rủi ro nào cần kiểm soát và đầu ra phải được kiểm thử ra sao.

Giá trị của con người khi làm việc cùng AI vì thế đang dịch chuyển. Việc biết viết các câu lệnh khéo léo sẽ ngày càng ít tạo ra khác biệt về hiệu suất. Khả năng đặt mục tiêu, xây tiêu chí, cung cấp đúng bối cảnh, phản biện và đưa ra quyết định mới là những năng lực khó thay thế hơn.

Đây cũng là khoảng trống lớn trong quá trình ứng dụng AI tại doanh nghiệp. Doanh nghiệp có thể mua phần mềm, đăng ký công cụ và tích hợp agent trong vài tuần. Nhưng sự minh định của đội ngũ, quy trình phối hợp và tiêu chuẩn kiểm soát chất lượng không thể cài đặt bằng một nút bấm.

Vì vậy, đào tạo AI cho doanh nghiệp không nên dừng ở việc hướng dẫn sử dụng công cụ. Điều cần phát triển sâu hơn là năng lực quản trị công việc cùng AI, gồm xác định đúng vấn đề, thiết kế quy trình, đánh giá chất lượng và biết khi nào con người cần can thiệp.

Doanh nghiệp đang đổ tiền vào AI agent nhanh hơn tốc độ con người học cách sử dụng nó cho ra kết quả có chất lượng. Khoảng trống giữa hai tốc độ ấy sẽ quyết định AI trở thành năng lực cạnh tranh thật sự hay chỉ là một khoản đầu tư công nghệ mới được thêm vào hệ thống.

#HungnghiepcungAI

Bài gốc trên Substack của Lê Đình Lực.