'Doanh nghiệp nên quản lý AI Agent như một người lao động'

'Doanh nghiệp nên quản lý AI Agent như một người lao động'

AI Agent có thể tự lập kế hoạch và thực hiện nhiệm vụ, có thể được doanh nghiệp quản lý, thử nghiệm, phân quyền và đánh giá như một nhân sự.

Ông Nguyễn Quang Minh, Giám đốc Trung tâm Tư vấn và Đổi mới sáng tạo AI (AI Lab), FPT Smart Cloud, cho biết như trên tại sự kiện AI4VN 2026. Đề xuất được đưa ra khi AI ngày càng tham gia sâu vào hoạt động doanh nghiệp.

Báo cáo Tương lai việc làm 2025 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) dự báo những biến động cơ cấu trên thị trường lao động có thể tạo ra 170 triệu việc làm và thay thế 92 triệu việc làm trên toàn cầu đến năm 2030, tương ứng mức tăng ròng 78 triệu việc làm. Công nghệ, trong đó có AI, là một trong những động lực của sự dịch chuyển này. Một nghiên cứu của McKinsey Global Institute cũng ước tính với năng lực hiện tại, AI Agent và robot có thể thực hiện các tác vụ chiếm khoảng 57% tổng số giờ làm việc tại Mỹ.

Ở giai đoạn hiện tại, AI đã tiến hóa từ công cụ suy luận, hỏi đáp trở thành những tác nhân có năng lực thực thi - được gọi là AI Agent. Khác với chatbot chủ yếu phản hồi từng câu hỏi, AI Agent có thể nhận một mục tiêu, lập kế hoạch, lựa chọn công cụ, thực hiện nhiều bước và điều chỉnh dựa trên kết quả. Chẳng hạn, thay vì chỉ soạn một nội dung theo yêu cầu, hệ thống có thể tiếp nhận nhiệm vụ, tìm dữ liệu trong phạm vi được cấp quyền, xử lý thông tin và chuyển kết quả cho người phụ trách kiểm tra.

Để vận hành theo cách này, ông Minh cho rằng AI Agent không chỉ cần mô hình ngôn ngữ lớn. Hệ thống còn phải có chỉ dẫn về vai trò, nguồn tri thức, kết nối với các công cụ bên ngoài, cơ chế điều phối và lớp bảo vệ giới hạn phạm vi hoạt động. Các thành phần này quyết định AI được tiếp cận dữ liệu nào, được phép thực hiện hành động gì và phải chuyển việc cho con người ở thời điểm nào.

Ông Minh chia mức độ tự chủ của AI thành năm cấp, từ quan sát, hỗ trợ soạn thảo và đưa ra đề xuất đến chủ động thực hiện, hoàn tất nhiệm vụ. Doanh nghiệp không nhất thiết đưa mọi Agent lên mức cao nhất. Với mỗi quy trình, tổ chức cần xác định rõ nhiệm vụ của AI, như: hệ thống chỉ được đề xuất để con người phê duyệt hay có thể tự thực hiện trong giới hạn đã đặt ra.

Quá trình giao việc cho AI vì vậy có thể bắt đầu như giai đoạn thử việc. Doanh nghiệp chọn một số tác vụ có đầu vào, đầu ra và tiêu chí đánh giá rõ ràng, sau đó theo dõi chất lượng, thời gian và chi phí. Cuối cùng mới quyết định giữ nguyên, thu hẹp hay mở rộng quyền hạn. Khi kết quả không đạt yêu cầu, hệ thống phải được điều chỉnh hoặc chuyển nhiệm vụ trở lại cho người phụ trách.

Khi triển khai ở quy mô lớn hơn, ông Minh cho rằng doanh nghiệp có thể lựa chọn hai mô hình tổ chức. Ở mô hình thứ nhất, mỗi nhân sự hoặc vị trí công việc được hỗ trợ bởi một AI Agent. Các Agent phối hợp theo quy trình có sẵn và chuyển lại cho con người khi gặp tình huống vượt khả năng hoặc cần tham vấn.

Ở mô hình thứ hai, một nhóm AI Agent tiếp nhận khối lượng công việc lớn, tự phân chia nhiệm vụ, lựa chọn quy trình và phối hợp thực hiện. Con người giám sát toàn bộ hoạt động, can thiệp khi hệ thống gặp ngoại lệ hoặc phải đưa ra quyết định vượt thẩm quyền. Mô hình này trao quyền tự chủ cao hơn nên cũng đòi hỏi cơ chế kiểm soát chặt chẽ hơn.

Dù lựa chọn cách tổ chức nào, doanh nghiệp cần chuẩn hóa quy trình trước khi đưa AI vào vận hành. Nếu các bước xử lý, đầu vào, đầu ra và người chịu trách nhiệm chưa rõ, AI khó thực hiện ổn định và doanh nghiệp cũng không có cơ sở đánh giá kết quả. Một nền tảng chung còn giúp kết nối các Agent, dữ liệu và công cụ, thay vì để từng bộ phận triển khai riêng lẻ.

Việc đo lường hiệu quả cần gắn với mục tiêu của từng quy trình. Ông Minh đề xuất theo dõi các chỉ số như chi phí, thời gian và năng suất. Với những nhiệm vụ có yêu cầu về chất lượng hoặc độ chính xác, doanh nghiệp cũng phải đặt tiêu chí kiểm tra tương ứng, tránh đánh giá hệ thống chỉ dựa trên tốc độ hoàn thành.

Văn Hà