Những ứng dụng thực tế đang được triển khai với AI tác nhân

Trí tuệ nhân tạo

Trước đây, với AI tạo sinh (genAI - trí tuệ nhân tạo tạo sinh), người dùng gửi câu hỏi đến một mô hình AI và nhận được câu trả lời! Có thể thêm vào cơ sở dữ liệu một số thông tin ngữ cảnh cho câu hỏi và một số rào cản về an toàn và bảo mật.

Ngày nay, công nghệ thịnh hành là hệ thống AI tác nhân (agentic AI). Thay vì chatbot, cơ sở dữ liệu, giờ đây có vô số bộ dữ liệu, các mô hình lớn và nhỏ thuộc mọi loại chạy ở bất kỳ đâu và thay vì tương tác phản hồi với một người ở một đầu và một LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) ở đầu kia, thì có một đội quân gồm các tác nhân (agent) được kết nối bởi một quy trình làm việc logic phức tạp, thực hiện. Hoặc quy trình làm việc xác suất, tùy từng trường hợp.

Có những giao thức mới kết nối dữ liệu và tác nhân, giao thức kết nối tác nhân với các tác nhân khác và một khuôn khổ phối hợp để kết nối tất cả lại với nhau.

Với tất cả sự phức tạp này, có thể nghĩ rằng các tổ chức sẽ chậm áp dụng AI tác nhân. Tuy nhiên không phải như vậy.

Trong một cuộc khảo sát với 1.500 nhà lãnh đạo CNTT doanh nghiệp tại 14 quốc gia được công bố vào giữa tháng 4, 57% số người được hỏi cho biết họ đã triển khai các tác nhân AI và 96% cho biết họ có kế hoạch mở rộng việc sử dụng các tác nhân AI trong 12 tháng tới.

Theo một cuộc khảo sát khác với hơn 1.000 người ra quyết định về CNTT tại Mỹ, Vương quốc Anh, Đức và Úc được công bố vào tháng 2 vừa qua, 50% đang sử dụng tác nhân AI. Ngoài ra, 92% số người được hỏi tin tưởng rằng tác nhân AI sẽ mang lại kết quả kinh doanh có ý nghĩa trong 12 đến 18 tháng tới và 79% đang có kế hoạch đầu tư hơn 1 triệu USD vào tác nhân AI trong năm tới.

Theo Gartner, AI tác nhân là xu hướng chiến lược hàng đầu của năm 2025. Đến năm 2029, 80% các vấn đề dịch vụ khách hàng phổ biến sẽ được giải quyết một cách tự động, không cần sự can thiệp của con người. Gartner cũng dự đoán 33% các ứng dụng phần mềm doanh nghiệp sẽ bao gồm AI tác nhân vào năm 2028 và 15% tất cả các quyết định công việc hàng ngày sẽ được đưa ra một cách tự động.

Tác nhân AI là gì?

Hiện tại, có một chút phô diễn trong tiếp thị. Cũng giống như trong những năm qua, người ta đã thêm nhãn “AI” vào mọi ứng dụng. Vì vậy bây giờ mọi thứ có chatbot (hệ thống phản hồi tự động) đều được gắn nhãn tác nhân (agent).

Nhưng nhìn chung, giới quản lý và công nghệ phân biệt tác nhân AI với chatbot là tác nhân có thể thực hiện hành động tự chủ.

Không còn giới hạn trong việc trả lời câu hỏi, tác nhân AI có thể thực hiện các nhiệm vụ thay mặt con người, đôi khi là những nhiệm vụ cực kỳ phức tạp đòi hỏi phải tương tác nhiều với các tác nhân và hệ thống khác.

Sau đây là những cách các doanh nghiệp đang sử dụng tác nhân AI hiện nay.

Kỹ thuật phần mềm với AI tác nhân

Phát triển phần mềm là một trong những trường hợp sử dụng đột phá cho AI tạo sinh - và cũng là trường hợp sử dụng hàng đầu cho các hệ thống tác nhân.

Một cuộc khảo sát với 2.000 nhà phát triển tại Brazil, Đức, Ấn Độ và Hoa Kỳ cho thấy 97% đang sử dụng các công cụ mã hóa AI vào giữa năm 2024. Và theo một cuộc khảo sát khác với hơn 13.000 nhà phát triển trên 102 quốc gia được công bố vào tháng 3, AI hiện tạo ra trung bình 29% tổng số mã phần mềm (code).

Có nhiều cơ sở mã công khai mà các mô hình có thể được đào tạo. Các công ty lớn thường có kho lưu trữ mã riêng, với nhật ký thay đổi chi tiết, bản sửa lỗi và thông tin khác có thể được sử dụng để đào tạo hoặc tinh chỉnh hệ thống AI trên các phương pháp mã hóa nội bộ của công ty.

Khi ngữ cảnh mô hình AI trở nên lớn hơn, các công cụ này có thể xem qua ngày càng nhiều mã cùng một lúc để xác định sự cố hoặc đề xuất bản sửa lỗi. Và tính hữu ích của các công cụ mã hóa AI chỉ tăng lên khi các nhà phát triển áp dụng AI tác nhân. Theo Gartner, tác nhân AI cho phép nhà phát triển tự động hóa hoàn toàn và giảm tải nhiều tác vụ hơn, chuyển đổi cách thức phát triển phần mềm được thực hiện, một thay đổi sẽ buộc 80% lực lượng lao động kỹ thuật phải nâng cao kỹ năng vào năm 2027.

Ngày nay, có một số hệ thống AI tác nhân rất phổ biến và trợ lý mã hóa được tích hợp ngay trong môi trường phát triển tích hợp, cũng như một số công ty khởi nghiệp đang cố gắng đột phá vào thị trường với trọng tâm là AI ngay từ đầu.

Các nền tảng phát triển mã AI tác nhân là một bước tiến đáng kể so với trợ lý mã dựa trên chatbot. Với một chatbot, nhà phát triển sẽ đặt một câu hỏi và nhận được một đoạn mã. Nhưng một nền tảng AI tác nhân có thể lập kế hoạch cho toàn bộ dự án, viết các thành phần, tạo bài kiểm tra và kiểm tra xem mã có hoạt động không và lặp lại cho đến khi đáp ứng tất cả các mục tiêu của dự án.

Nhưng sự phát triển mới nhất là nơi hệ thống mã hóa có thể tạo ra toàn bộ ứng dụng mà không cần con người can thiệp vào mã. .

Tác nhân AI phục vụ nghiên cứu và phân tích tài liệu

Người ta không chỉ sử dụng AI tác nhân trong nội bộ cho những việc như phát triển phần mềm, mà còn sử dụng trong và nghiên cứu, phân tích tài liệu..

Cụ thể, đã có những tác nhân AI dành cho chuyên gia pháp lý, thuế, kiểm toán và kế toán, trong đó sử dụng nhiều nhất liên quan đến các kỹ năng nghiên cứu pháp lý và phân tích tài liệu.

Tác nhân cho dịch vụ khách hàng

Các chatbot hỗ trợ khách hàng có thể trả lời những câu hỏi đơn giản, trong khi tác nhân AI có thể giải quyết những thách thức phức tạp hơn, thậm chí có thể hành động để giải quyết vấn đề.

Có thể rủi ro ở đây. Thật tệ nếu một chatbot cung cấp cho khách hàng thông tin không chính xác hoặc hứa hẹn giảm giá mà công ty không thể cung cấp. Nhưng nếu AI có thể tự động hành động, có thể đặt hoặc hủy đơn hàng hoặc có thể giảm giá và hoàn lại tiền thì sao?

Đó là lý do tại sao nhiều công ty sử dụng AI tác nhân để hỗ trợ con người, mà không thay thế họ, và giữ con người trong vòng lặp như một biện pháp phòng ngừa an toàn.

Theo kinh nghiệm sử dụng, thách thức lớn nhất không phải là công nghệ tác nhân mà là việc thiếu các quy trình chuẩn hóa trên toàn tổ chức..

Do vậy, tổ chức đang tìm cách triển khai AI tác nhân cho dịch vụ khách hàng nên bắt đầu chuẩn hóa dữ liệu và hệ thống càng sớm càng tốt.

Tác nhân AI xử lý tài liệu

Không ít doanh nghiệp đã sử dụng chatbot để xử lý tài liệu trong nhiều năm. Và AI tạo sinh lại rất phù hợp để tóm tắt hoặc trích xuất thông tin cụ thể.

Nhưng với AI tác nhân, toàn bộ quy trình làm việc tập trung vào tài liệu có thể được tự động hóa.

Tiếp thị là một trường hợp sử dụng có rủi ro tương đối thấp đối với các hệ thống tác nhân. Các trường hợp sử dụng của AI trong tiếp thị bao gồm tiếp thị công cụ tìm kiếm và quảng cáo trực tuyến.

Dân chủ hóa tác nhân

Google Vertex AI chỉ là một trong nhiều nền tảng xây dựng tác nhân AI đang cố gắng giúp việc xây dựng và triển khai tác nhân AI trở nên dễ dàng hơn. Vào tháng 4, Google cũng đã công bố nền tảng Agentspace của mình - lần đầu tiên ra mắt vào tháng 12, là một nhà thiết kế tác nhân không cần mã và các tác nhân được xây dựng sẵn cho nhiều nhiệm vụ như nghiên cứu chuyên sâu và tạo ý tưởng.

Google cũng đã ra mắt một thị trường tác nhân và mở cửa cho các đối tác. Tính đến thời điểm này, có 138 tác nhân được cung cấp trên các nền tảng khác nhau.

Microsoft đã thông báo bản cập nhật vào tháng 3 của Copilot Studio, nền tảng đã được hơn 160.000 tổ chức sử dụng để xây dựng tác nhân. Công ty cho biết thêm chỉ riêng trong quý trước, đã có hơn 400.000 tác nhân AI tùy chỉnh được tạo ra.

Và còn nhiều công ty khác cung cấp tác nhân AI.

Mặt khác, các nhà sản xuất mô hình AI đang bắt đầu tích hợp khả năng của tác nhân vào sản phẩm cốt lõi của họ. Ví dụ, OpenAI vừa công bố hai mô hình lý luận mới với chức năng AI của tác nhân và công cụ sử dụng được tích hợp sẵn. Trong tương lai, các doanh nghiệp thậm chí có thể không cần đến tác nhân của bên thứ ba hoặc nền tảng tác nhân.

Nhưng công nghệ AI tác nhân vẫn còn quá mới nên vẫn còn quá sớm để nhận được bất kỳ phản hồi thực sự nào từ các doanh nghiệp về trải nghiệm của họ với công nghệ này, theo Gartner.