AI Agent là gì? Khác biệt giữa AI Agent và Chatbot

Cách tương tác này khá hiệu quả với những nhu cầu cần phản hồi nhanh, nhưng sẽ bắt đầu bộc lộ giới hạn khi doanh nghiệp muốn AI tham gia sâu hơn vào quá trình xử lý công việc.

Thay vì chỉ yêu cầu AI trả lời một câu hỏi, doanh nghiệp có thể muốn AI tự tìm dữ liệu, phân tích thông tin, thực hiện một số tác vụ rồi trả lại kết quả hoàn chỉnh. Đây chính là lúc khái niệm AI Agent trở nên đáng chú ý. Vậy AI Agent là gì và khác chatbot ở điểm nào?

AI Agent là gì?

AI Agent là một hệ thống AI có khả năng tiếp nhận mục tiêu, phân tích tình huống, lựa chọn các bước xử lý và thực hiện hành động cần thiết để hoàn thành một nhiệm vụ. Khác với cách sử dụng AI theo kiểu hỏi – đáp, Agent có thể xử lý một chuỗi tác vụ dựa trên mục tiêu được giao.

Ví dụ, một quản lý yêu cầu: “Tổng hợp các yêu cầu hỗ trợ khách hàng chưa được xử lý trong tuần này và xác định những trường hợp cần ưu tiên”. Với chatbot thông thường, người dùng có thể phải cung cấp dữ liệu hoặc đặt thêm nhiều câu hỏi để có được kết quả mong muốn.

Trong khi đó, AI Agent có thể được kết nối với nguồn dữ liệu được doanh nghiệp cho phép, tự tìm các yêu cầu liên quan, phân loại, đánh giá mức độ ưu tiên và tổng hợp thành báo cáo. Người dùng không nhất thiết phải hướng dẫn AI từng bước, bởi Agent có thể xác định chuỗi hành động cần thiết dựa trên mục tiêu ban đầu.

Điểm cốt lõi ở đây là AI Agent không chỉ tạo ra câu trả lời mà còn hướng tới việc hoàn thành một mục tiêu công việc. Để làm được điều đó, Agent có thể kết hợp mô hình AI với dữ liệu, công cụ và các quy tắc mà doanh nghiệp thiết lập.

AI Agent khác Chatbot như thế nào?

AI Agent và Chatbot đều có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để giao tiếp với người dùng nên hai khái niệm này khá dễ bị nhầm lẫn. Tuy nhiên, khác biệt nằm ở vai trò mà AI đảm nhận sau khi nhận được yêu cầu.

Với chatbot, luồng tương tác thường khá đơn giản: người dùng đặt câu hỏi → chatbot xử lý → chatbot trả lời. Nếu muốn thực hiện một công việc khác, người dùng tiếp tục đưa ra yêu cầu. Chatbot vì vậy phù hợp với những nhu cầu như giải đáp câu hỏi thường gặp, tra cứu thông tin, hướng dẫn sử dụng hoặc hỗ trợ khách hàng.

AI Agent có phạm vi hoạt động rộng hơn. Khi nhận một mục tiêu, Agent có thể chia nhiệm vụ thành nhiều bước, sử dụng các công cụ được kết nối, lấy thông tin từ những nguồn được cấp quyền và thực hiện hành động theo quy trình đã thiết lập.

Vì vậy, không nên hiểu AI Agent đơn giản là một phiên bản chatbot “thông minh hơn”. Một chatbot có thể được tích hợp thêm công cụ và khả năng thực hiện hành động, nhưng khi hệ thống có khả năng tự xác định các bước cần thiết để hoàn thành mục tiêu, nó đã tiến gần hơn đến mô hình AI Agent.

AI Agent có thể ứng dụng vào đâu trong doanh nghiệp?

Sự khác biệt này trở nên rõ ràng nhất khi đặt AI vào các quy trình thực tế. Một chatbot có thể trả lời nhân viên rằng quy trình xin nghỉ phép gồm những bước nào. Nhưng một AI Agent, nếu được kết nối với hệ thống và cấp quyền phù hợp, có thể tiếp nhận yêu cầu, kiểm tra thông tin, xác định người phê duyệt và hỗ trợ thực hiện các bước tiếp theo.

Trong chăm sóc khách hàng cũng tương tự. Chatbot có thể trả lời câu hỏi về sản phẩm hoặc chính sách. AI Agent có thể đi xa hơn bằng cách tiếp nhận yêu cầu, kiểm tra lịch sử tương tác, xác định vấn đề, tìm thông tin liên quan và chuyển trường hợp đến đúng bộ phận nếu cần.

Với bộ phận kinh doanh, Agent có thể hỗ trợ tổng hợp dữ liệu khách hàng, theo dõi các cơ hội bán hàng hoặc chuẩn bị báo cáo dựa trên những nguồn dữ liệu được doanh nghiệp cho phép truy cập. Với vận hành, Agent có thể tham gia vào những quy trình có nhiều bước lặp lại, giúp giảm phần việc thủ công mà nhân viên phải thực hiện.

Một số nhóm công việc có tiềm năng ứng dụng AI Agent gồm:

• Chăm sóc khách hàng: tiếp nhận, phân loại và điều phối yêu cầu.

• Kinh doanh: tổng hợp thông tin khách hàng, theo dõi cơ hội và chuẩn bị báo cáo.

• Nhân sự: hỗ trợ tra cứu chính sách, xử lý các yêu cầu nội bộ theo quy trình.

• Vận hành: thực hiện các tác vụ lặp lại và phối hợp giữa nhiều bước trong quy trình.

• Marketing: tổng hợp dữ liệu, hỗ trợ nghiên cứu và chuẩn bị nội dung theo yêu cầu.

Như vậy, giá trị của AI Agent không nằm ở việc có thể trò chuyện tự nhiên hơn, mà ở khả năng đưa AI từ vị trí một công cụ hỗ trợ sang một thành phần tham gia vào quy trình làm việc.

Không phải công việc nào cũng cần AI Agent

Dù có khả năng xử lý nhiều bước, AI Agent không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt hơn chatbot. Nếu doanh nghiệp chỉ cần một công cụ trả lời câu hỏi, tìm kiếm thông tin hoặc hướng dẫn nhân viên, chatbot có thể đáp ứng đủ nhu cầu. AI Agent phù hợp hơn với những công việc có mục tiêu rõ ràng, thường xuyên lặp lại và cần xử lý qua nhiều bước.

Bên cạnh việc xác định đúng công việc, những thứ doanh nghiệp cần chuẩn bị trước khi triển khai AI Agent cũng cần được cân nhắc từ đầu. Doanh nghiệp nên xác định Agent sẽ hỗ trợ công việc nào, được phép sử dụng dữ liệu và công cụ nào, đồng thời xác định những bước vẫn cần con người kiểm tra hoặc quyết định.

Vì vậy, thay vì ứng dụng AI Agent chỉ vì đây là xu hướng mới, doanh nghiệp nên bắt đầu từ những vấn đề thực tế trong vận hành. Những công việc mất nhiều thời gian, có tính lặp lại và có thể chuẩn hóa thành quy trình sẽ là điểm phù hợp để đánh giá khả năng ứng dụng AI Agent.

Lark Suite đưa AI Agent vào công việc như thế nào?

Khi doanh nghiệp đã xác định được những công việc phù hợp để ứng dụng AI Agent, một vấn đề khác cũng cần được quan tâm là Agent sẽ làm việc với dữ liệu và quy trình hiện có như thế nào. Nếu AI phải hoạt động tách rời khỏi nơi doanh nghiệp lưu trữ thông tin và quản lý công việc, việc triển khai có thể phát sinh thêm nhiều bước kết nối.

Đây cũng là hướng tiếp cận của Lark Suite khi đưa AI Agent vào trong môi trường làm việc đã có sẵn dữ liệu, tài liệu, giao tiếp và quy trình. Thay vì chỉ sử dụng AI để hỏi – đáp, doanh nghiệp có thể khai thác Agent để hỗ trợ các tác vụ gắn với công việc thực tế và những công cụ đang được sử dụng trên Lark.

Điều này đặc biệt phù hợp với những doanh nghiệp đang muốn từng bước đưa AI vào vận hành. Thay vì tự động hóa toàn bộ ngay từ đầu, doanh nghiệp có thể bắt đầu với một quy trình cụ thể, xác định rõ dữ liệu Agent được sử dụng, phạm vi hành động và những bước vẫn cần con người kiểm soát.

AI Agent đang thay đổi cách doanh nghiệp sử dụng AI

Sự xuất hiện của AI Agent cho thấy cách doanh nghiệp sử dụng AI đang dần thay đổi. Nếu chatbot tập trung vào việc trao đổi và cung cấp thông tin, AI Agent hướng tới việc tham gia xử lý và hoàn thành công việc.

Tuy nhiên, điều này không có nghĩa chatbot sẽ trở nên lỗi thời. Hai mô hình phục vụ những nhu cầu khác nhau và hoàn toàn có thể tồn tại song song trong doanh nghiệp. Chatbot phù hợp với giao tiếp và tra cứu, trong khi AI Agent phù hợp hơn với những nhiệm vụ cần nhiều bước xử lý và khả năng kết nối với dữ liệu, công cụ hoặc quy trình.

Quan trọng nhất, doanh nghiệp không nên lựa chọn AI Agent chỉ vì đây là xu hướng mới. Giá trị thực sự nằm ở việc xác định đúng bài toán, chuẩn hóa dữ liệu và quy trình, sau đó lựa chọn mức độ tự động hóa phù hợp.

Khi những yếu tố này được chuẩn bị tốt, AI Agent không chỉ là một công cụ để trò chuyện với AI mà có thể trở thành một phần của quy trình vận hành, hỗ trợ nhân viên xử lý công việc nhanh hơn và dành nhiều thời gian hơn cho những nhiệm vụ cần tư duy, đánh giá và ra quyết định.