Trong vài năm gần đây, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI – GenAI) và AI Agent đã trở thành những thuật ngữ nổi bật trong lĩnh vực công nghệ. Mặc dù đều thuộc lĩnh vực AI, mỗi công nghệ có mục đích và cách thức hoạt động khác nhau. Việc hiểu rõ định nghĩa và chức năng chính của GenAI và AI Agent sẽ giúp doanh nghiệp ứng dụng đúng cách, đặc biệt tại thị trường Việt Nam nơi hai khái niệm này còn khá mới mẻ. Dưới đây, chúng ta sẽ lần lượt tìm hiểu GenAI và AI Agent, so sánh chúng, đồng thời điểm qua các ví dụ thực tiễn và cách chúng phối hợp với nhau cũng như với con người trong vận hành doanh nghiệp.
Generative AI là một nhánh của trí tuệ nhân tạo cho phép tạo ra nội dung mới – như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video hoặc thậm chí mã lập trình – dựa trên dữ liệu huấn luyện sẵn có. Nói một cách đơn giản, GenAI học từ mô hình máy học (thường là mạng học sâu) trên lượng dữ liệu khổng lồ, sau đó dùng hiểu biết này để sinh ra nội dung đáp ứng yêu cầu do người dùng đưa ra. Ví dụ, mô hình ngôn ngữ như ChatGPT của OpenAI là một dạng GenAI nổi tiếng, có khả năng trả lời câu hỏi, soạn thảo văn bản hoặc thậm chí viết mã theo prompt (gợi ý) của người dùng. Chức năng chính của GenAI là tính sáng tạo – mô phỏng quá trình sáng tạo của con người dựa trên đầu vào, nhằm tạo ra kết quả đầu ra phong phú và tự nhiên. GenAI phản hồi theo yêu cầu (mang tính phản ứng): mô hình chỉ tạo ra kết quả khi nhận được prompt từ người dùng, và chất lượng đầu ra phụ thuộc vào dữ liệu đã học cũng như cách đặt yêu cầu. Hiện nay, GenAI được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (chatbot, trợ lý ảo) đến tạo hình ảnh, hỗ trợ thiết kế và thậm chí trong giáo dục hay y tế.
AI Agent (tác nhân AI) là một hệ thống AI tự chủ (autonomous) có khả năng quan sát môi trường, đưa ra quyết định và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu nhất định. Nói cách khác, AI Agent được thiết kế như một “tác nhân” thay mặt con người xử lý một nhiệm vụ cụ thể. Mỗi tác nhân AI thường bao gồm các thành phần cốt lõi như bộ cảm biến (sensors) để tiếp nhận thông tin đầu vào (từ môi trường vật lý hoặc dữ liệu số), trung tâm xử lý (control center) để phân tích và ra quyết định, và bộ chấp hành (effectors) để thực thi hành động trong môi trường. Tác nhân AI có tính mục tiêu và tính tự chủ cao: nó không chỉ phản ứng đơn thuần theo lập trình sẵn, mà có thể tự lên kế hoạch và hành động một cách chủ động nhằm hoàn thành nhiệm vụ mà không cần chờ hướng dẫn liên tục từ con người. Những ví dụ điển hình của AI Agent bao gồm xe tự hành (tác nhân AI quan sát đường xá và tự lái xe an toàn đến đích), trợ lý ảo thông minh trong nhà (như thiết bị nhà thông minh tự điều chỉnh nhiệt độ, ánh sáng dựa trên cảm biến) hoặc chatbot dịch vụ khách hàng có khả năng tự động tư vấn và giải quyết vấn đề cho người dùng. Chức năng chính của AI Agent là tính tác vụ: tập trung vào việc thực hiện hành động hoặc quyết định để đạt mục tiêu đề ra, với khả năng thích nghi khi môi trường hay dữ liệu đầu vào thay đổi.
Mặc dù đều là những ứng dụng tiên tiến của trí tuệ nhân tạo, GenAI và AI Agent có mục tiêu và cách thức hoạt động khác nhau. Dưới đây là những điểm giống và khác cơ bản giữa hai công nghệ này:
Mục tiêu và chức năng:
GenAI thiên về sáng tạo nội dung. Mục tiêu của nó là tạo ra kết quả đầu ra mới (một đoạn văn, bức ảnh, bản nhạc, v.v.) có ý nghĩa dựa trên dữ liệu đã học. Ngược lại, AI Agent tập trung thực hiện hành động để đạt mục tiêu đã định. Nó có thể không tạo ra nội dung mới, mà thay vào đó là đưa ra quyết định và hành động trong thế giới thực hoặc môi trường số (như phân tích tình huống và thực thi một loạt bước).
Cách thức tương tác:
GenAI phản ứng theo yêu cầu của người dùng – nghĩa là nó tạo ra nội dung khi và chỉ khi nhận được prompt hoặc chỉ dẫn. Chẳng hạn, bạn hỏi thì ChatGPT mới trả lời, hoặc bạn nhập mô tả thì DALL-E mới vẽ tranh. Ngược lại, AI Agent có tính chủ động (proactive) hơn: nó có thể tự quan sát môi trường và hành động mà không cần chỉ thị liên tục. Tác nhân AI có khả năng “tự nghĩ tự làm” trong phạm vi nhiệm vụ được giao, ví dụ tự động phát hiện vấn đề và xử lý mà không chờ lệnh thủ công.
Công nghệ nền tảng:
Cả GenAI và AI Agent đều sử dụng các mô hình AI hiện đại (như học sâu, học tăng cường). GenAI thường dựa trên các mô hình học sâu khổng lồ (ví dụ GPT-4, MidJourney) để học mẫu và sinh nội dung. AI Agent có thể tích hợp nhiều công nghệ khác nhau: từ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giúp hiểu ngữ cảnh, cho đến các thuật toán lập kế hoạch, ra quyết định và thậm chí cả RPA (tự động hóa quy trình) để thực thi tác vụ. Nói cách khác, AI Agent là một hệ thống phức hợp, có thể bao gồm cả thành phần GenAI bên trong nó để tăng cường khả năng tương tác tự nhiên.
Ví dụ minh họa:
Để hình dung sự khác biệt, GenAI như một “người nghệ sĩ” – bạn yêu cầu gì, nó sẽ sáng tác ra tác phẩm tương ứng. Còn AI Agent giống “người quản lý” hoặc “người trợ lý” – hiểu mục tiêu tổng thể và tự động vận hành nhiều bước để đạt được mục tiêu đó. Chẳng hạn, với yêu cầu “Chăm sóc khách hàng 24/7”: GenAI (như chatbot truyền thống) có thể trả lời câu hỏi của khách hàng rất tự nhiên; nhưng một AI Agent nâng cao sẽ không chỉ trả lời mà còn chủ động thực hiện các hành động như tra cứu thông tin tài khoản, thay đổi được lịch hẹn, hoặc giải quyết trọn vẹn yêu cầu “Chuyển 100 đô từ tài khoản A sang B” cho khách hàng một cách tự động.
Điểm giống nhau và bổ trợ:
Cả GenAI và AI Agent đều nhằm tăng năng suất và hiệu quả cho con người. Chúng không loại trừ nhau mà thực tế có thể kết hợp chặt chẽ. Một AI Agent có thể sử dụng GenAI để tạo ra những phản hồi linh hoạt, nội dung phù hợp ngữ cảnh trong quá trình tương tác với môi trường hoặc người dùng. Chẳng hạn, một trợ lý ảo (AI Agent) hỗ trợ nhân viên có thể tích hợp mô hình GenAI để tự động soạn thảo email, báo cáo dựa trên dữ liệu hiện có. Sự kết hợp này giúp xây dựng hệ thống AI toàn diện hơn, vừa có khả năng sáng tạo vừa có khả năng hành động tự chủ, đáp ứng nhu cầu phức tạp trong thực tiễn.
AI Agent đang dần cho thấy tiềm năng to lớn trong việc tự động hóa và tối ưu hóa vận hành doanh nghiệp. Dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu về ứng dụng AI Agent trong các ngành bán lẻ, dịch vụ, giáo dục và chăm sóc sức khỏe – cả trên thế giới và tại Việt Nam:
Hoàng Hà Mobile – một chuỗi bán lẻ thiết bị công nghệ với hơn 130 chi nhánh – đã áp dụng nền tảng Filum.ai để nâng cao trải nghiệm khách hàng trên quy mô lớn. Cụ thể, doanh nghiệp này tận dụng công nghệ GenAI của Filum trong việc thu thập và phân tích ý kiến khách hàng, từ đó thấu hiểu nhu cầu của từng nhóm khách hàng và cá nhân hóa dịch vụ. Dưới đây là cách Hoàng Hà Mobile triển khai Filum.ai trong hành trình lắng nghe và phục vụ khách hàng:
Thu thập ý kiến đa kênh: Hoàng Hà Mobile sử dụng Filum.ai để tổng hợp phản hồi của khách hàng từ nhiều kênh khác nhau như Google Review, tin nhắn Facebook Messenger và Zalo OA. Nhờ có Filum Review và các tích hợp đa nền tảng, mọi ý kiến đánh giá, bình luận đều được tập trung về một hệ thống duy nhất. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp không bỏ sót bất kỳ phản hồi quan trọng nào của khách hàng, bất kể họ tương tác trên kênh online hay tại cửa hàng.
Phân tích dữ liệu & phân loại khách hàng theo nhu cầu: Hàng nghìn bình luận, tin nhắn thu thập được sẽ được AI phân tích để phát hiện các xu hướng, chủ đề và sắc thái cảm xúc chung. Filum.ai ứng dụng GenAI mạnh mẽ để “đọc hiểu” nội dung phản hồi (kể cả văn bản và tin nhắn chat), giúp Hoàng Hà Mobile nắm bắt chính xác nhu cầu và mong đợi của khách hàng. Dựa trên những insight này, hệ thống tự động phân khúc khách hàng thành từng nhóm có nhu cầu hoặc mối quan tâm tương đồng. Chẳng hạn, nhóm khách hàng quan tâm đến giá cả, nhóm ưu tiên dịch vụ hậu mãi, hay nhóm đề cao trải nghiệm mua sắm v.v. – tất cả được nhận diện rõ ràng để có cách tiếp cận phù hợp.
AI đề xuất chiến lược phù hợp cho từng nhóm: Trên cơ sở mỗi phân khúc khách hàng, Filum.ai đưa ra các đề xuất chiến lược nhằm tương tác hiệu quả với từng nhóm. Điều này có thể bao gồm gợi ý về chương trình ưu đãi riêng, nội dung marketing cá nhân hóa hoặc kịch bản chăm sóc chủ động cho từng tệp khách hàng. Nhờ chiến lược được tùy biến theo nhu cầu cụ thể, Hoàng Hà Mobile đảm bảo “đúng người, đúng thông điệp” – khách hàng cảm nhận được sự quan tâm sát sao và dịch vụ phù hợp với mong đợi của họ. Cách tiếp cận định hướng dữ liệu này giúp doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm cho từng nhóm khách hàng, nâng cao mức độ hài lòng và trung thành. Thực tế, đại diện Hoàng Hà Mobile chia sẻ rằng công nghệ từ Filum.ai không chỉ cải thiện hiệu suất vận hành mà còn mở ra cơ hội tương tác sâu hơn với khách hàng, từ đó mang lại tăng trưởng doanh thu bền vững cho công ty.
Tư vấn bán hàng & chăm sóc khách hàng tự động với AI Agent
Bên cạnh việc phân tích dữ liệu, Hoàng Hà Mobile còn triển khai AI Agent của Filum.ai để tư vấn bán hàng và chăm sóc khách hàng tự động trên các kênh chat như Messenger và Zalo OA. AI Agent này đóng vai trò như một trợ lý ảo 24/7, sẵn sàng phản hồi tức thì các câu hỏi của khách hàng về sản phẩm, giá cả, khuyến mãi hay hỗ trợ kỹ thuật. Thông qua tích hợp trên Messenger và Zalo, hệ thống chatbot AI có thể xử lý nhanh chóng hàng loạt yêu cầu, đưa ra câu trả lời nhất quán, chính xác cho từng khách hàng.
Việc ứng dụng AI Agent mang lại nhiều lợi ích rõ rệt:
Phản hồi tức thì, liên tục: Khách hàng nhận được câu trả lời gần như ngay lập tức, bất kể thời gian nào. Điều này giúp họ không phải chờ đợi, nâng cao trải nghiệm dịch vụ.
Tư vấn cá nhân hóa: Dựa trên dữ liệu về hành vi và sở thích (đã được Filum.ai thu thập và phân tích), AI Agent có thể gợi ý sản phẩm phù hợp hoặc giải pháp tối ưu cho nhu cầu riêng của từng khách hàng, tương tự như một nhân viên bán hàng giàu kinh nghiệm.
Nhất quán và chính xác: Mọi thông tin từ giá bán, tồn kho đến chính sách bảo hành đều được AI cung cấp thống nhất, tránh sai sót do cảm xúc hoặc chủ quan như con người. Khách hàng luôn nhận được câu trả lời đáng tin cậy.
Giải phóng nguồn lực & tăng chuyển đổi:Nhờ AI đảm nhiệm các tương tác cơ bản, đội ngũ nhân viên của Hoàng Hà Mobile có thể tập trung vào các vấn đề phức tạp hoặc giao tiếp trực tiếp khi cần thiết. Khách hàng hài lòng với dịch vụ nhanh chóng và chu đáo sẽ dễ đưa ra quyết định mua hàng hơn, góp phần tăng tỷ lệ chuyển đổi từ những cuộc trò chuyện tư vấn trực tuyến.
Tóm lại, AI Agent trên Messenger và Zalo OA đã giúp Hoàng Hà Mobile nâng cao trải nghiệm người dùng trên các kênh số, đồng thời tận dụng tốt cơ hội chuyển đổi khách hàng tiềm năng. Đây là minh chứng cho thấy sự kết hợp giữa phân tích dữ liệu khách hàng và tương tác tự động bằng AI có thể tạo nên lợi thế cạnh tranh vượt trội trong ngành bán lẻ.
Trong khu vực dịch vụ, đặc biệt là dịch vụ khách hàng và tài chính, AI Agent đang tạo ra sự thay đổi rõ rệt. Chatbot và trợ lý ảo thông minh có lẽ là ứng dụng dễ thấy nhất. Tại Việt Nam, ngân hàng TPBank đã sớm triển khai chatbot T’Aio trên nền tảng Facebook Messenger từ cuối 2017 để hỗ trợ khách hàng 24/7. T’Aio có khả năng phục vụ đồng thời 1,5 triệu khách hàng, trả lời tự động các câu hỏi về tài khoản, tra cứu thông tin giao dịch, hướng dẫn thủ tục… mà trước đây phải qua tổng đài viên. Tương tự, trong lĩnh vực bảo hiểm, Prudential Việt Nam sử dụng PRUBot – một AI Agent giúp giải đáp tự động thông tin về sản phẩm bảo hiểm, các chương trình khuyến mãi, và hỗ trợ khách hàng đặt lịch hẹn với tư vấn viên. Các AI Agent này cho phép doanh nghiệp dịch vụ phục vụ khách hàng liên tục mà không phụ thuộc hoàn toàn vào nhân lực, giảm tải áp lực cho tổng đài và rút ngắn thời gian chờ của khách. Không chỉ giao tiếp, AI Agent trong dịch vụ tài chính còn giúp phát hiện gian lận và rủi ro. Chẳng hạn, hệ thống AI trong ngân hàng có thể tự động theo dõi giao dịch và cảnh báo khi phát hiện dấu hiệu bất thường (giống “tác nhân an ninh” âm thầm giám sát). Ở quy mô toàn cầu, các hãng hàng không, khách sạn cũng triển khai AI Agent làm trợ lý đặt chỗ, quản lý lịch trình – khách hàng có thể tương tác với bot để đặt vé máy bay, đặt phòng khách sạn, và bot sẽ tự động thực hiện các bước xử lý phía sau. Nhờ vậy, ngành dịch vụ hưởng lợi từ việc tự động hóa quy trình, nâng cao chất lượng phục vụ và tối ưu chi phí vận hành.
Giáo dục là lĩnh vực đầy tiềm năng để AI Agent hỗ trợ cá nhân hóa việc học và tối ưu quản lý. Một ví dụ tiêu biểu tại Việt Nam là nền tảng học trực tuyến VioEdu do FPT phát triển – được giới thiệu như “trợ lý giáo dục thông minh” ứng dụng AI. Hệ thống VioEdu sử dụng các tác nhân AI để theo dõi quá trình học của từng học sinh, phân tích điểm mạnh, điểm yếu và điều chỉnh lộ trình học tập phù hợp cho mỗi em. Nhờ áp dụng AI (bao gồm cả thuật toán gợi ý và máy học), VioEdu giúp học sinh cá nhân hóa việc học, tiết kiệm 30-50% thời gian so với cách học truyền thống. Cụ thể, AI Agent trong VioEdu sẽ tự động tổng hợp dữ liệu bài làm, xác định học sinh đang hổng kiến thức phần nào để gợi ý bài luyện tập tương ứng, giống như một gia sư ảo theo sát từng người học. Kết quả thử nghiệm cho thấy hơn 73% học sinh tiến bộ rõ rệt sau 3-6 tháng học với hệ thống AI này. Bên cạnh hỗ trợ học sinh, AI Agent còn giúp giáo viên và nhà trường giảm tải công việc hành chính: tự động chấm điểm bài tập, thống kê kết quả, quản lý hồ sơ học tập, thậm chí gửi thông báo cá nhân hóa tới phụ huynh. Trên thế giới, các trợ lý dạy học AI cũng đang nổi lên – ví dụ như bot chat trả lời câu hỏi của sinh viên về bài giảng, hay AI Agent tổ chức thi thử và chấm điểm tự động. Những hệ thống này giúp mở rộng quy mô giáo dục, cho phép mỗi học sinh sinh viên có một lộ trình học tối ưu và được hỗ trợ kịp thời, từ đó nâng cao chất lượng đào tạo trong nhà trường.
Trong y tế và chăm sóc sức khỏe, AI Agent được kỳ vọng như những trợ lý đắc lực giúp bác sĩ và bệnh viện nâng cao chất lượng khám chữa bệnh và quản lý hiệu quả hơn. Một trong những ứng dụng nổi bật là hỗ trợ chẩn đoán và ra quyết định lâm sàng. Tại Việt Nam, công ty VinBrain (thuộc Vingroup) đã phát triển nền tảng DrAid™, được xem là “trợ lý AI” cho bác sĩ X-quang. Hệ thống DrAid sử dụng AI (bao gồm cả GenAI và computer vision) để phân tích hình ảnh y khoa (như phim X-quang, CT) và hỗ trợ bác sĩ phát hiện bất thường với độ chính xác cao. Thực tế triển khai cho thấy DrAid™ giúp bác sĩ giảm 30% thời gian phân tích hình ảnh và có thể nhận diện khối u nhỏ đến 5mm, đạt độ chính xác lên tới 95% trong sàng lọc X-quang ngực. Như vậy, AI Agent này đóng vai trò như “bác sĩ thứ hai” đọc ảnh, đưa ra gợi ý chẩn đoán để bác sĩ tham khảo, qua đó nâng cao độ tin cậy và tốc độ chẩn đoán. Không chỉ hình ảnh, các bệnh viện thông minh còn ứng dụng AI Agent để quản lý hồ sơ bệnh án điện tử, hỗ trợ điều phối bệnh nhân. Ví dụ, hệ thống AI có thể tự động tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn (bác sĩ chuyên khoa, phòng xét nghiệm, lịch hẹn…) để phối hợp chăm sóc bệnh nhân tốt hơn, giảm trùng lặp xét nghiệm và thông báo kịp thời khi bệnh nhân cần tái khám. Trên thế giới, AI Agent đã xuất hiện dưới dạng robot phẫu thuật hỗ trợ bác sĩ mổ xẻ chính xác hơn, giảm thiểu rủi ro nhiễm trùng và sai sót. Ngoài ra còn có chatbot y tế giúp bệnh nhân tự kiểm tra triệu chứng và hướng dẫn chăm sóc cơ bản trước khi gặp bác sĩ. Tất cả những ứng dụng này cho thấy AI Agent đang dần thâm nhập vào y tế, giúp nâng cao hiệu quả chữa bệnh, tối ưu hóa vận hành bệnh viện và mang lại dịch vụ chăm sóc tốt hơn cho người dân.
Trong môi trường doanh nghiệp hiện đại, AI Agent không hoạt động đơn lẻ mà thường phối hợp cùng nhau và với con người để tạo thành hệ thống vận hành thông minh. Sự hợp tác này dựa trên nguyên tắc phát huy thế mạnh riêng của mỗi bên: AI Agent thì nhanh nhạy, tự động trong xử lý dữ liệu và tác vụ, còn con người thì giỏi tư duy chiến lược, sáng tạo và ra quyết định đạo đức.
Trước hết, các AI Agent có thể phối hợp với nhau như một đội ngũ đa tác vụ. Doanh nghiệp có thể triển khai nhiều tác nhân AI chuyên trách các nhiệm vụ khác nhau, và chúng giao tiếp, chia sẻ thông tin để cùng đạt mục tiêu chung. Chẳng hạn, trong một mô hình “nhà máy thông minh” hoặc “văn phòng thông minh”, ta có thể có các AI Agent phụ trách từng phần: một tác nhân quản lý tồn kho, một tác nhân theo dõi máy móc thiết bị, một tác nhân chăm sóc khách hàng… Tất cả được điều phối dưới một kiến trúc AI tổng thể để đảm bảo hoạt động nhịp nhàng. Ví dụ cụ thể: hãy hình dung một ngôi nhà thông minh được vận hành bởi hệ thống agentic AI. Hệ thống trung tâm sẽ điều phối nhiều tác nhân AI độc lập – như bộ điều nhiệt thông minh, hệ thống đèn thông minh, các thiết bị điện gia dụng thông minh – mỗi tác nhân có mục tiêu riêng nhưng cùng phối hợp để tối ưu hoá năng lượng cho cả ngôi nhà theo mong muốn của gia chủ. Trong bối cảnh doanh nghiệp, nguyên tắc tương tự cũng áp dụng: các phòng ban có thể có AI Agent hỗ trợ, và chúng kết nối với nhau qua hạ tầng số để tự động hóa quy trình liên phòng ban (như tác nhân bán hàng “nói chuyện” với tác nhân kho vận để cập nhật lượng hàng). Nhờ sự kết nối liên thông này, doanh nghiệp có được một mạng lưới AI linh hoạt, xử lý công việc phức tạp theo cách chia nhỏ cho từng “agent” phụ trách rồi tổng hợp kết quả.
Quan trọng không kém, sự phối hợp giữa AI Agent và con người cần được xây dựng hài hòa. Thực tế cho thấy AI Agent hiệu quả nhất khi bổ trợ cho con người, giải phóng con người khỏi các tác vụ lặp đi lặp lại hoặc quá tải dữ liệu, để con người tập trung vào những việc mang tính chiến lược và sáng tạo. Ví dụ, trong dịch vụ khách hàng, mặc dù chatbot AI có thể tự động trả lời đa số câu hỏi thường gặp, nhưng khi gặp tình huống phức tạp hoặc nhạy cảm, hệ thống AI sẽ nhận biết và chuyển giao cuộc trò chuyện cho nhân viên con người xử lý. Việc “biết tự động dừng đúng lúc” này rất quan trọng: tác nhân AI theo dõi ngữ cảnh và cảm xúc khách hàng, nếu phát hiện vấn đề ngoài khả năng hoặc khách hàng không hài lòng, nó sẽ nhanh chóng mời nhân viên can thiệp, đồng thời cung cấp toàn bộ ngữ cảnh cuộc trò chuyện để nhân viên tiếp nối mượt mà. Nhờ vậy, trải nghiệm khách hàng được đảm bảo liên tục và tích cực. Tương tự, trong nhà máy, robot AI sẽ báo cho kỹ sư khi phát hiện sự cố bất thường thay vì tự ý xử lý mọi thứ.
Con người cũng đóng vai trò giám sát và đào tạo AI Agent. Trong quá trình vận hành, các tác nhân AI liên tục học hỏi và đưa ra quyết định, nhưng chúng cần được đặt dưới sự giám sát của con người để đảm bảo tuân thủ các quy tắc đạo đức và mục tiêu kinh doanh. Nhân viên có thể điều chỉnh các tham số, đánh giá kết quả do AI thực hiện và cung cấp phản hồi (feedback) để AI ngày càng hoàn thiện (còn gọi là “human in the loop” – con người nằm trong vòng lặp đào tạo AI). Mối quan hệ tương hỗ này giúp doanh nghiệp tận dụng được tốc độ và sức mạnh của AI, đồng thời giữ vững sự kiểm soát và sáng suốt của con người.
Tóm lại, Generative AI và AI Agent là hai mảnh ghép quan trọng trong bức tranh AI hiện đại. GenAI mang lại khả năng sáng tạo nội dung vô hạn, còn AI Agent đem đến sức mạnh tự động hóa và thực thi nhiệm vụ một cách thông minh. Khi được hiểu rõ và kết hợp đúng cách, chúng có thể bổ sung cho nhau để giúp doanh nghiệp đột phá trong vận hành, từ việc nâng cao trải nghiệm khách hàng, tối ưu nguồn lực, đến thúc đẩy đổi mới sáng tạo. Đối với các doanh nghiệp Việt Nam, việc nắm bắt sớm xu hướng này và áp dụng một cách phù hợp sẽ tạo lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên số hóa. Điều quan trọng là luôn cân bằng giữa công nghệ và con người – dùng AI để cường hóa năng lực con người, giải phóng những tiềm năng mới, đồng thời để con người dẫn dắt AI theo những mục tiêu tốt đẹp và bền vững.
Nguồn tham khảo: Các thông tin và ví dụ trong bài viết được tổng hợp từ các tài liệu và báo cáo uy tín về AI trên thế giới (IBM, World Economic Forum, v.v.) cũng như từ thực tiễn triển khai AI tại Việt Nam. Những nguồn này đã được trích dẫn trực tiếp trong nội dung để đảm bảo tính xác thực và giúp độc giả có thể tìm hiểu sâu hơn khi cần. Chúng ta đang chứng kiến giai đoạn chuyển đổi quan trọng mà ở đó, hiểu biết đúng đắn về các công nghệ như GenAI và AI Agent sẽ là chìa khóa mở ra những cơ hội mới cho doanh nghiệp. Hãy chuẩn bị để đón nhận và dẫn dắt làn sóng công nghệ này một cách thông minh!
Phúc Trần
