Phần mềm doanh nghiệp từ lâu đã đi theo một lộ trình có thể dự đoán được — các công cụ tập trung được cung cấp thông qua SaaS, quy trình làm việc được chuẩn hóa và các hành động lặp lại. Mô hình này đáp ứng nhu cầu số hóa, nhưng hiện đang gặp khó khăn trong việc theo kịp nhu cầu của công việc năng động và dựa trên dữ liệu.
Các tác nhân AI tùy chỉnh được xây dựng trên nền tảng này. Được tăng cường khả năng nhận thức ngữ cảnh, trí nhớ và ra quyết định, chúng tích hợp vào các hệ thống hiện có và thực hiện các nhiệm vụ một cách độc lập. Sự chuyển dịch của doanh nghiệp sang mô hình này không còn là lý thuyết nữa. Một báo cáo của Capgemini năm 2024 cho thấy 82% các tổ chức có kế hoạch triển khai các tác nhân AI vào năm 2026, báo hiệu một bước tiến rộng hơn hướng tới tự động hóa thông minh, tập trung vào kết quả.
Chúng ta đang chứng kiến những phiên bản đầu tiên của tính năng này hoạt động: GitHub Copilot viết mã sẵn sàng đưa vào sản xuất, Salesforce Copilot đưa ra quyết định bên trong nền tảng CRM, Telena của Flatworld.ai giải quyết các phiếu hỗ trợ phức tạp trên các hệ thống nội bộ.
Bài viết này khám phá sự khác biệt giữa các tác nhân AI tùy chỉnh và SaaS truyền thống, nơi chúng có thể được triển khai hiệu quả và những điều mà các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải cân nhắc trong môi trường kết nối, tuân thủ quy định.
Từ SaaS đến trợ lý thông minh: Điều gì làm nên sự khác biệt của các tác nhân
Các ứng dụng SaaS truyền thống chủ yếu mang tính phản ứng. Chúng yêu cầu người dùng nhập liệu, tuân theo quy trình làm việc cố định và hoạt động không theo ngữ cảnh.
Ngược lại, các tác nhân AI là những người tham gia tích cực vào quy trình làm việc. Các tác nhân AI tùy chỉnh là các chương trình phần mềm bền bỉ, tự động thực hiện các tác vụ trong hệ thống doanh nghiệp. Chúng không bị ràng buộc với phiên làm việc của người dùng hay giao diện điều khiển bằng thao tác nhấp chuột như các ứng dụng SaaS và API AI độc lập. Thay vào đó, chúng được nhúng vào các môi trường vận hành như kho lưu trữ mã, CRM, hệ thống tệp, nền tảng email và hoạt động dựa trên tín hiệu thời gian thực, logic nghiệp vụ và dữ liệu lịch sử.
Ví dụ, Devin của Cognition hoạt động trong không gian làm việc của nhà phát triển, viết và gỡ lỗi mã bằng cách hiểu toàn bộ bối cảnh của dự án.
Trong lĩnh vực hỗ trợ khách hàng doanh nghiệp, Telena của Flatworld thu thập dữ liệu từ các hệ thống nội bộ, phát hiện ý định của khách hàng, giải quyết các vấn đề phổ biến và đánh dấu các trường hợp phức tạp để chuyển lên cấp trên. Telena hoạt động liên tục, học hỏi từ lịch sử yêu cầu hỗ trợ và phản hồi của nhóm để cải thiện độ chính xác của quá trình giải quyết.
Một ví dụ doanh nghiệp khác là Salesforce Einstein Copilot, giúp các nhóm bán hàng bằng cách tự động ưu tiên khách hàng tiềm năng, soạn thảo câu trả lời và nhắc nhở hành động tốt nhất tiếp theo dựa trên xu hướng CRM và dữ liệu bán hàng.
Các trường hợp sử dụng thực tế của tác nhân AI tùy chỉnh
Các tác nhân AI tùy chỉnh đã và đang được triển khai trên khắp các chức năng cốt lõi của doanh nghiệp để giảm thiểu công việc thủ công, cải thiện độ chính xác và đẩy nhanh quá trình ra quyết định. Dưới đây là các trường hợp sử dụng chính làm nổi bật tính linh hoạt và giá trị vận hành của chúng.
Xử lý yêu cầu bảo hiểm
Các tác nhân AI có thể trích xuất dữ liệu từ biểu mẫu yêu cầu bồi thường, xác thực thông tin dựa trên các tài liệu chính sách và đánh dấu các điểm bất thường hoặc thông tin đầu vào bị thiếu, giúp giảm thời gian xử lý và công sức xác minh thủ công.
Tự động hóa kiểm toán tuân thủ thế chấp
Các đại lý có thể xem xét hồ sơ vay để đảm bảo tính đầy đủ theo quy định (ví dụ: RESPA, tiết lộ TRID), đánh dấu các mục không tuân thủ và tạo danh sách kiểm tra sẵn sàng để kiểm toán—giảm thiểu rủi ro trong quá trình xem xét theo quy định.
Kiểm duyệt nội dung được hỗ trợ bởi AI
Các tác nhân AI tùy chỉnh có thể quét và phân loại nội dung do người dùng tạo trên nhiều ngôn ngữ, xác định các hành vi vi phạm chính sách và tự động gắn cờ hoặc báo cáo dựa trên mức độ nghiêm trọng và hướng dẫn của nền tảng.
Sàng lọc nhân sự thông minh
Các tác nhân AI có thể quét và chấm điểm sơ yếu lý lịch, đối chiếu chúng với mô tả công việc và đánh dấu các ứng viên hàng đầu để nhà tuyển dụng xem xét—tăng tốc thời gian tuyển dụng và giảm sự thiên vị của con người.
Làm sạch và phân tích dữ liệu khảo sát
Các tác nhân sẽ dọn dẹp các phản hồi khảo sát thô (ví dụ: loại bỏ các bản sao, chuẩn hóa các trường văn bản mở), phân loại phản hồi bằng NLP và tạo các bản tóm tắt và bảng thông tin sẵn sàng cho giám đốc điều hành.
Đối chiếu dữ liệu mua sắm
Các tác nhân AI đối chiếu báo giá, hợp đồng và hồ sơ giao hàng của nhà cung cấp, đánh dấu các trường hợp giá không khớp hoặc vi phạm chính sách và giúp hợp lý hóa quy trình quản lý nhà cung cấp.
Làm giàu và định tuyến khách hàng tiềm năng
Các tác nhân AI trích xuất dữ liệu khách hàng tiềm năng từ các yêu cầu đến hoặc hệ thống CRM, làm giàu dữ liệu bằng API của bên thứ ba (LinkedIn, Clearbit, v.v.) và chỉ định dữ liệu đó cho nhân viên bán hàng phù hợp dựa trên các quy tắc được xác định trước.
Đánh giá mã & DevOps
Các tác nhân có thể tự động quét các yêu cầu kéo, đánh dấu lỗi và đề xuất cải tiến dựa trên phong cách mã và tính nhất quán về logic.
Kiểm soát chất lượng sản phẩm
Các tác nhân AI có thể chạy thử nghiệm tự động trên nhiều môi trường khác nhau, mô phỏng tương tác của người dùng và phát hiện lỗi theo thời gian thực. Chúng tạo báo cáo lỗi có cấu trúc bằng cách sử dụng bằng chứng trực quan, nhật ký và siêu dữ liệu.
Quản lý dự án
Các tác nhân theo dõi dòng thời gian, đồng bộ hóa các bản cập nhật từ các công cụ như JIRA và biên soạn tóm tắt từ các cuộc họp thường nhật hoặc cuộc họp dự án.
Hỗ trợ khách hàng
Các nhân viên hỗ trợ có thể phân loại phiếu yêu cầu đến, soạn thảo phản hồi ban đầu và định tuyến các truy vấn dựa trên mức độ khẩn cấp hoặc cảm tính.
Tại sao các tác nhân AI vượt trội hơn SaaS truyền thống
Các công cụ SaaS mang lại khả năng mở rộng và khả năng tiếp cận, nhưng chúng được xây dựng cho các quy trình ổn định và dữ liệu đầu vào có thể dự đoán được. Trong môi trường đa hệ thống, tốc độ cao, chúng không đáp ứng được yêu cầu vì chưa bao giờ được thiết kế để thích ứng theo thời gian thực hoặc thu hẹp khoảng cách thực thi giữa các hệ thống.
Các tác nhân AI tùy chỉnh cung cấp một giải pháp thay thế linh hoạt hơn. Chúng không chỉ hoạt động như một phần mềm, mà còn là năng lực vận hành tích hợp — có khả năng hoạt động trên nhiều công cụ, điều chỉnh theo các trường hợp ngoại lệ và học hỏi từ mỗi kết quả. Điều này giúp chúng phù hợp hơn với các nhóm đang phải đối mặt với khối lượng công việc, tính biến động và độ phức tạp.
1. Ra quyết định theo ngữ cảnh: Các tác nhân sử dụng bộ nhớ và dữ liệu thời gian thực để hành động dựa trên những gì đã xảy ra, cho dù đó là cuộc trò chuyện trước đây, trường hợp thử nghiệm không thành công hay lịch sử bán hàng, nhằm giảm thiểu lỗi.
2. Thực hiện theo mục tiêu: Thay vì yêu cầu người dùng ghép nối một quy trình, các tác nhân được cấu hình xung quanh một kết quả cụ thể, chẳng hạn như giải quyết phiếu hỗ trợ hoặc hoàn tất triển khai.
3. Hành vi thích ứng: Logic SaaS là tĩnh trừ khi được cập nhật thủ công. Các tác nhân liên tục cải thiện bằng cách học hỏi từ các mô hình thành công/thất bại và điều chỉnh hành vi với mỗi đầu vào mới, mà không cần chờ cập nhật sản phẩm hoặc chu kỳ cấu hình lại.
4. Giảm thiểu chi phí điều phối: Agent giúp người dùng giảm thiểu nhu cầu chuyển đổi giữa các ứng dụng, sao chép thông tin giữa các công cụ hoặc kích hoạt quy trình làm việc thủ công. Chúng hoạt động xuyên suốt, thu hẹp khoảng cách thực thi thường làm chậm các nhóm sử dụng các ngăn xếp SaaS rời rạc.
5. Phản ứng nhanh hơn với sự thay đổi: Khi các quy tắc kinh doanh, kỳ vọng của khách hàng hoặc nhu cầu tuân thủ thay đổi, việc đào tạo lại hoặc cấu hình lại một tác nhân thường nhanh hơn việc tổ chức lại nhiều quy trình làm việc SaaS.
Những cân nhắc khi triển khai các tác nhân AI tùy chỉnh
Việc thiết kế một tác nhân AI có năng lực chỉ là một phần của phương trình. Trong môi trường doanh nghiệp, đặc biệt là trong các lĩnh vực được quản lý, yếu tố quyết định giá trị lâu dài chính là mức độ tin cậy, an toàn và minh bạch mà tác nhân đó hoạt động trong các hệ thống trực tiếp.
1. Bảo mật và quyền truy cập dựa trên vai trò
Các tác nhân thường tương tác với các hệ thống nhạy cảm như tài liệu nội bộ, hồ sơ khách hàng và dữ liệu tài chính. Điều này đòi hỏi quyền hạn nghiêm ngặt và phạm vi được xác định rõ ràng để ngăn chặn các hành động trái phép hoặc rò rỉ dữ liệu.
2. Kiểm soát phiên bản và quản lý cập nhật
Không giống như các ứng dụng tĩnh, các tác nhân luôn phát triển. Các nhóm cần có phiên bản sẵn sàng khôi phục, theo dõi nhật ký thay đổi và môi trường thử nghiệm để xác thực các bản cập nhật trước khi triển khai vào quy trình làm việc sản xuất.
3. Giám sát hiệu suất
Tác nhân nên được coi là hệ thống vận hành với các chỉ số thành công được xác định rõ ràng, chứ không phải là công cụ thử nghiệm. Việc giám sát nên bao gồm độ chính xác thực hiện, tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ và sự thay đổi hành vi theo thời gian.
4. Phản hồi dữ liệu và làm mới bộ nhớ
Các quy trình học tập liên tục dựa trên phản hồi có cấu trúc, sự điều chỉnh của người dùng hoặc tín hiệu được giám sát giúp các tác nhân luôn phù hợp và theo kịp các quy trình nội bộ đang thay đổi.
Tại Flatworld.ai, chúng tôi làm việc vượt ra ngoài giai đoạn nguyên mẫu — trọng tâm của chúng tôi là triển khai thực tế ở quy mô lớn. Điểm khác biệt của Flatworld.ai là sự hiểu biết sâu sắc về các ràng buộc của doanh nghiệp. Chúng tôi thiết kế các tác nhân hoạt động trong hệ thống thực tế của bạn, đồng thời đảm bảo chúng đáp ứng các yêu cầu về bảo mật, tuân thủ và quản trị của bạn.
Tại sao bây giờ là thời điểm để thử nghiệm
Việc áp dụng sớm các tác nhân AI tùy chỉnh mang lại lợi thế cạnh tranh, cho phép các tổ chức tự động hóa hoạt động và thích ứng với nhu cầu thay đổi của thị trường.
- Hiệu quả hoạt động: Tự động hóa các nhiệm vụ thường lệ, giải phóng nguồn nhân lực cho các sáng kiến chiến lược.
- Tiết kiệm chi phí: Giảm chi phí vận hành thông qua tự động hóa và cải thiện độ chính xác.
- Lợi thế cạnh tranh: Luôn đi trước đối thủ bằng cách sử dụng công nghệ tiên tiến.
Flatworld.ai hỗ trợ thử nghiệm giai đoạn đầu này với các khuôn khổ được xây dựng chuyên biệt cho việc kiểm tra tác nhân, bảo mật và lập kế hoạch triển khai. Chúng tôi giúp bạn xác định các trường hợp sử dụng tác nhân khả thi, đặt ra các tiêu chí thành công có thể đo lường được và triển khai an toàn, để nhóm của bạn có thể học hỏi thực tế mà không gặp rủi ro vận hành.
Từ phần mềm tĩnh đến các nhóm tự chủ
Các tác nhân AI tùy chỉnh mang đến một bản nâng cấp nền tảng cho mô hình SaaS. Thay vì phải điều hướng qua các màn hình hoặc ghép nối các API, giờ đây các nhóm có thể phân công các nhiệm vụ được xác định rõ ràng cho các hệ thống thực thi, thích ứng và cải thiện theo thời gian.
Các nhóm coi tác nhân như một phần mở rộng của lực lượng lao động đang chứng kiến tốc độ thực thi nhanh hơn, ít phải chuyển giao hơn và tận dụng tốt hơn năng lực con người. Khi quy trình làm việc ngày càng phức tạp, các tổ chức đầu tư vào tác nhân thông minh ngay hôm nay sẽ tạo dựng được lợi thế không chỉ về năng suất mà còn về tính linh hoạt và khả năng phục hồi.
