Thế nhưng câu hỏi đặt ra là: Liệu đây có thực sự là một cuộc thay đổi mang tính nền tảng trong cách chúng ta phân tích và ra quyết định từ dữ liệu, hay chỉ là cách gọi mới cho những gì vốn đã tồn tại dưới một cái tên “hấp dẫn” hơn?

AI giờ không còn chỉ trả lời, mà còn có thể phân tích và đề xuất hành động

Để hiểu tại sao Agentic AI lại tạo nên sự khác biệt, chúng ta cần nhìn lại cách AI đang vận hành hiện nay.

Phần lớn các công cụ Generative AI hiện nay (như ChatGPT) đều hoạt động theo cơ chế “hỏi - đáp”. Bạn đưa câu lệnh (prompt), AI trả kết quả. Đây là mô hình thụ động, nơi con người vẫn phải cầm tay chỉ việc trong từng bước nhỏ.

Thế nhưng, Agentic AI đã đi xa hơn một bước. Thay vì chỉ xử lý từng yêu cầu riêng lẻ, bạn không cần phải “hỏi từng bước” như trước nữa.

Trước đây, nếu muốn phân tích một vấn đề, bạn thường phải lần lượt đặt nhiều câu hỏi: lấy dữ liệu, so sánh theo thời gian, tìm nguyên nhân, rồi mới nghĩ đến hướng xử lý. Toàn bộ quá trình đó vẫn phụ thuộc vào việc bạn biết mình cần hỏi gì.

Nhưng với Agentic AI, bạn có thể bắt đầu từ một mục tiêu mang tính business, ví dụ như: “tăng conversion thêm 10% trong tháng này”.

Từ đó, hệ thống có thể tự chạy toàn bộ quá trình phía sau: kiểm tra dữ liệu hiện tại, xác định điểm nghẽn trong funnel, phân tích nguyên nhân, đề xuất hướng tối ưu. Và trong một số trường hợp, thậm chí trực tiếp thực hiện các điều chỉnh như phân bổ lại ngân sách hoặc thay đổi targeting.

Nguồn ảnh: Davizas

Nói cách khác, thay vì bạn phải dẫn dắt từng bước phân tích, Agentic AI có thể tự “chạy” cả một workflow để đi từ dữ liệu đến hành động.

Nói tóm lại, nếu Generative AI là một trợ lý đợi lệnh, thì Agentic AI chính là một cộng tác viên biết tự quản lý công việc.

Tại sao nhiều người nói Agentic AI là “Bước ngoặt”?

Sự khác biệt này thể hiện rõ nhất trong cách chúng ta làm Marketing Analytics. Trước đây, việc làm việc với dữ liệu luôn là một quy trình nhiều bước: thu thập dữ liệu, làm sạch, xây dựng dashboard, rồi mới bắt đầu đi vào phân tích để tìm insight. Mỗi bước đều tốn thời gian, và quan trọng hơn là có độ trễ, thường chỉ đến khi nhìn lại báo cáo, bạn mới biết chuyện gì đã xảy ra.

Nhưng với Agentic AI, phần lớn quy trình đó có thể được rút ngắn hoặc tự động hóa, khiến việc phân tích không còn là một hoạt động “nhìn lại”, mà trở thành một quá trình diễn ra liên tục và gần như theo thời gian thực. Cụ thể, sự thay đổi này thể hiện ở ba điểm rõ ràng.

• Ra quyết định theo thời gian thực: AI có thể theo dõi dữ liệu liên tục, phát hiện bất thường ngay khi xảy ra và đưa ra hành động gần như tức thì thay vì chờ đến cuối tuần để đọc báo cáo.

• Cá nhân hóa ở cấp độ từng người dùng: Không còn dừng lại ở các segment lớn, AI có thể điều chỉnh nội dung, ưu đãi và hành trình trải nghiệm dựa trên hành vi real-time của từng user.

• Kết nối dữ liệu thành một hệ thống hành động: Thay vì dữ liệu bị rời rạc giữa CRM, Google Analytics và các nền tảng quảng cáo, AI có thể đóng vai trò như một lớp kết nối, giúp dữ liệu được sử dụng xuyên suốt để phục vụ quyết định.

Những rào cản khi AI bắt đầu tham gia vào quyết định

Tuy nhiên, chính việc AI tiến gần hơn đến việc “ra quyết định” lại làm lộ ra những rào cản mà trước đây ít được chú ý.

Trước hết là giới hạn của chính AI. Nó có thể xử lý dữ liệu rất nhanh, nhưng không thực sự hiểu bối cảnh kinh doanh theo cách con người hiểu. Nó có thể chỉ ra rằng conversion giảm ở mobile, nhưng việc đánh giá xem đó có phải là vấn đề quan trọng hay không, có cần ưu tiên xử lý hay không, vẫn là quyết định của con người.

Tiếp theo là bài toán về hệ thống. Agentic AI không phải là một “công tắc” có thể bật lên là chạy. Nó đòi hỏi dữ liệu phải sạch, được chuẩn hóa và các nguồn dữ liệu phải được kết nối thông suốt. Trong khi đó, thực tế ở nhiều doanh nghiệp là data vẫn rời rạc, tracking chưa chuẩn và dashboard còn chưa thống nhất.

Cuối cùng là yếu tố con người: Niềm tin và quyền kiểm soát. Khi AI bắt đầu đề xuất hoặc thực thi hành động, câu hỏi không còn là “AI có làm được không”, mà là “chúng ta có dám giao quyền cho nó không”, đặc biệt khi những quyết định đó gắn trực tiếp với chi phí và doanh thu.

Vậy cuối cùng, Agentic AI có thực sự tạo ra khác biệt, hay chỉ là một xu hướng đang được thổi phồng?

Câu trả lời thực tế là: Cả hai, tuỳ vào việc bạn đang ở đâu.

AI thực sự sẽ trở thành một bước ngoặt khi bạn đã có nền tảng dữ liệu đủ tốt: tracking rõ ràng, hệ thống ổn định và bạn hiểu mình đang đo cái gì, vì sao đo. Khi đó, AI không thay bạn làm việc, mà giúp bạn làm nhanh hơn, từ việc đọc số, tìm insight đến ra quyết định. Nói cách khác, AI giúp bạn scale những gì bạn vốn đã làm tốt.

Nhưng nếu nền tảng của bạn chưa sẵn sàng: dữ liệu còn rời rạc, tracking chưa chuẩn, dashboard còn chưa rõ thì việc đưa AI vào không giúp bạn giải quyết vấn đề. Vì bản thân vấn đề gốc vẫn chưa được xử lý.

Vì lúc này, AI vẫn phân tích trên dữ liệu chưa đáng tin. Và nếu bạn cũng không đủ hiểu để kiểm tra lại, bạn rất dễ tin vào những đề xuất nghe có vẻ hợp lý nhưng chưa chắc đúng.

Khi đó, bạn có thể thấy mọi thứ “xịn” hơn: báo cáo nhanh hơn, dashboard đẹp hơn, insight nhiều hơn. Nhưng thực tế, bạn vẫn chưa hiểu rõ chuyện gì đang xảy ra và quyết định cũng không tốt hơn trước.

Nên đôi khi, cái gọi là “AI bị thổi phồng” không hẳn là do AI, mà là do bạn chưa có đủ nền tảng để biết khi nào nên tin và khi nào không.

Vậy bạn sẽ đứng ở đâu trong làn sóng này?

Đây có lẽ là phần đáng suy nghĩ nhất. Khi AI không chỉ đọc số nhanh hơn, tổng hợp nhanh hơn mà còn có thể đưa ra đề xuất, thậm chí gợi ý hành động, thì thứ còn lại để phân biệt một marketer không còn nằm ở việc bạn dùng tool giỏi đến đâu hay làm nhanh đến mức nào.

Nó nằm ở việc bạn có đủ nền tảng để hiểu và đánh giá những gì AI đang đề xuất hay không.

Trong bối cảnh này, một marketer không chỉ cần hiểu business, mà còn cần ba thứ rất cụ thể:

• Hiểu dữ liệu đang được thu thập như thế nào, metric nào thực sự quan trọng

• Hiểu AI đang dựa vào dữ liệu và logic nào để đưa ra đề xuất

• Và quan trọng nhất, biết cách đánh giá xem những đề xuất đó có thực sự phù hợp với bối cảnh business hay không

Bởi vì AI có thể đề xuất rất nhiều thứ (tăng ngân sách, thay đổi target, điều chỉnh campaign,...) nhưng nếu bạn không hiểu về dữ liệu, không biết AI đang dựa vào đâu để đưa ra kết luận, thì bạn cũng không thể biết đề xuất đó là đúng, sai, hay chỉ đúng trong một phần bức tranh.

Học cách xây dựng Issue Tree để xác định bài toán và chọn metrics phù hợp - Được dạy trong học phần Data Analysis của chương trình Professional Data Analyst

Tham khảo lộ trình học chi tiết

Tạm kết

Ở góc độ người làm data trong marketing, chúng ta luôn đứng ở điểm giao giữa hai thứ: công nghệ và business. Công việc của chúng ta không chỉ tạo campaign, xây dashboard hay model tracking hiệu quả đơn thuần, mà là giải thích được “vì sao” phía sau con số. Và quan trọng hơn là đảm bảo những gì mình làm thực sự phục vụ đúng mục tiêu kinh doanh.

Trước đây, khi AI hoặc dashboard chỉ dừng lại ở việc cung cấp insight, câu hỏi thường khá đơn giản: số liệu này đúng hay sai?

Nhưng khi AI bắt đầu đi xa hơn, không chỉ phân tích mà còn đề xuất, thậm chí thực thi hành động (ví dụ như tự điều chỉnh ngân sách giữa các kênh) thì một câu hỏi khác trở nên quan trọng hơn:

👉 Tại sao lại đưa ra quyết định đó?

Bởi vì ở phía stakeholder, họ không chỉ “xem báo cáo”. Họ đang bỏ tiền thật vào campaign, vào khách hàng, vào những quyết định mà hệ thống đề xuất.

Ví dụ, nếu AI đề xuất giảm ngân sách Facebook và tăng mạnh vào Google, thì điều họ cần không chỉ là “AI thấy Google hiệu quả hơn”, mà là:

• Dữ liệu nào dẫn đến kết luận đó?

• Sự thay đổi này ảnh hưởng đến overall strategy ra sao?

• Nếu kết quả không như kỳ vọng, có thể trace lại nguyên nhân không?

Vì vậy, dù AI có thể giúp bạn làm việc nhanh và hiệu quả hơn, nhưng nếu bạn không có đủ nền tảng dữ liệu để hiểu và kiểm chứng những gì AI đưa ra, thì các quyết định dựa trên AI vẫn rất khó được tin tưởng.

Nếu bạn đang muốn tham khảo một lộ trình học Data Analyst một cách bài bản, trang bị đủ các kiến thức & kỹ năng cần thiết để làm Data trong thời AI, hãy tham khảo lộ trình Professional Data Analyst của TM Data School nha!

Sau lộ trình này, bạn không chỉ biết dùng tool, mà còn:

• Hiểu AI đang dựa vào metric nào để đưa ra đề xuất và liệu những metric đó có thực sự phù hợp với mục tiêu business hay không

• Biết cách kiểm tra dữ liệu và logic phân tích phía sau, thay vì chỉ tin vào insight được đưa ra

• Và quan trọng nhất, có đủ nền tảng để đánh giá xem đề xuất của AI có áp dụng được trong bối cảnh thực tế của doanh nghiệp hay không

Mình nghĩ để trả lời câu hỏi này thì mình sẽ start trước bằng việc AI đang làm các task gì của Data Analyst?

AI đang “cướp đi” những phần việc nào của Data Analyst?

Cũng cần phải thú nhận với nhau chút là AI đang tác động rất khủng khiếp vào công việc của DA.

Mình có ngồi review lại quá trình mình dùng AI để làm việc với Data và tổng hợp được các khía cạnh công việc chính mà hiện nay AI có thể làm rất tốt:

Query và xử lý dữ liệu

Query và cleaning data có thể nói là một trong những task vô cùng basic của một Data Analyst.

Nếu bạn đã nghe câu: “80% thời gian của Data Analyst dùng để cleaning data” hoặc từng nhìn thấy mấy chiếc meme về việc ngồi clean data cả ngày thì chắc bạn sẽ hiểu mình đang nói gì :))))

Hồi xưa mỗi khi đối mặt với một bài toán cần query gì đó, mình sẽ tốn khoảng 5 10 phút để viết một đoạn query đơn giản, phức tạp hơn thì 20 30 phút viết query là chuyện bình thường.

Nhưng mà AI có thể làm điều đó trong vài giây, tất cả những gì bạn cần làm là mô tả cho nó lại structure trong database: bao gồm bảng nào, các cột là gì, bảng liên hết với nhau bởi cái gì, là nó có thể viết được hết. Thậm chí còn có thể suggest cách viết query tốt hơn, rồi giúp debug lỗi.

Không dừng lại ở SQL, mà tất tần tật các thể loại code từ hàm Excel, DAX, Python,… mà bạn dùng để query và xử lý dữ liệu, AI đều có thể viết được.

Slide minh họa ứng dụng AI để xử lý dữ liệu trên Excel - Được dạy trong học phần Data Analysis của lộ trình Professional Data Analyst Program

Thậm chí sau này khi mình tự học thêm về Data Engineer, phải làm thêm phần transform data để build pipeline, có những structure data khá phức tạp như JSON, mình cũng thường nhờ AI xử lý hoặc suggest cho mình viết.

Đương nhiên điều tiên quyết vẫn là mình phải có base căn bản, và viết được mình muốn gì để brief cho AI.

Có thể nói là AI gần như “ăn trọn” phần technical data handling cơ bản.

Phân tích dữ liệu

Như mình đã từng chia sẻ trong một notes khác của mình. Bản thân mình thì thường nhìn vào 3 tầng thế này khi gặp một bài toán phân tích

• What happened

• Why it happened

• So what / Now what

AI sẽ giúp bạn rất tốt trong phần what, vì nó tổng hợp thông tin siêu tốt. Hiểu đơn giản thì từ data hay chart bạn đưa vào, AI có thể:

• Đọc được số nào tăng, số nào giảm

• Tính mean, median, mode

• Tóm tắt lại nội dung

• Highlight một vài pattern phổ biến

• …

Khi bạn input cho nó thêm các context, ví dụ mục tiêu của campaign này, đâu là những chỉ số quan trọng cần nhìn, mối liên hệ,… nó sẽ giúp bạn trả lời được 1 phần why.

Và cuối cùng là So What, AI sẽ có thể suggest các hướng hành động, idea optimization,… khá ổn.

Nếu nhìn theo 3 layer:

• What → AI làm rất tốt

• Why → AI hỗ trợ

• So what → AI có thể gợi ý

Tức là AI không chỉ dừng ở việc “đọc data”, mà còn có thể support xuyên suốt cả quá trình phân tích.

Đương nhiên là còn có một số hạn chế, nhưng AI hiện tại đang làm khá tốt những gì một fresher Data Analyst có thể làm khi xét về khía cạnh phân tích.

Data Visualization & viết báo cáo

Bản thân mình thì không dùng nhiều AI trong việc visualization lắm, mình chỉ mới phát hiện ra gần đây thôi, nhưng mà thật sự những gì AI làm được rất đáng ngạc nhiên.

Đây là một vài ví dụ để bạn hình dung kỹ hơn về những gì AI có thể làm

Hình dưới là mình bảo ChatGPT fake một chút data, sau đó bỏ vào 1 tool AI để nhờ nó suggest chart & phân tích cơ bản.

Hoặc một ví dụ khác của mình về việc mình làm market research về ngành Data sau đó đưa cho Claude để visualize.

Tất cả đều chỉ đang dùng AI để làm chứ mình chưa hề touch để input thêm domain của mình.

Bạn có thể đọc detail hơn ở đây.

Nếu bạn đang hình dung Data Analyst như một người chỉ có: ăn, ngủ, vẽ dashboard, làm báo cáo thì mình có thể nói là AI chuẩn bị ăn đứt rồi :)))))

Tự động hóa

Chưa dừng ở việc làm các task của AI nhỏ lẻ đâu, AI còn có thể kết hợp nó thành một workflow hoàn chỉnh trơn tru từ đầu đến cuối, mà thâm chí còn chẳng cần đến con người can thiệp vào.

Ví dụ đây là một workflow để craw thông tin các bài post & comment trong các group Facebook mà mình học được trong khóa AI Marketing ở cty mình mà chẳng cần dùng đến Python.

Mình có share chi tiết bài này trong post này:

Bạn hãy thử tưởng tượng chuyện gì sẽ xảy ra nếu mình cắm thêm vào workflow trên một con AI Agent để giúp mình đọc, vẽ chart và phân tích data? Gần như toàn bộ pipeline, toàn bộ task của DA trong project này đều đã được tự động hóa.

Đọc tới đây mình đoán chắc bạn cũng hơi “rén” nhẹ rồi :)))) Vì gần như từ query, xử lý data, phân tích cho tới visualize, AI đều đã nhúng tay vào hết.

Vậy thì câu hỏi tiếp theo sẽ là:

Vậy AI chưa làm được gì? Còn lại gì cho Data Analyst?

Tiêu cực đủ rồi giờ đến phần tích cực, theo cá nhân mình thì vẫn có rất nhiều value “đáng tiền” của một DA mà AI vẫn chưa thể thay thế được.

AI không hiểu được bài toán kinh doanh

AI có thể làm rất tốt phần phân tích mô tả, có thể chỉ ra số nào tăng số nào giảm, nhưng mà để rút ra được insight thực sự thì lại là một câu chuyện khác. Insight phụ thuộc rất nhiều vào “domain knowledge” của người phân tích.

Cụ thể hơn là:

• Hiểu bài toán kinh doanh thật sự là gì

• Biết metric nào quan trọng, metric nào “vô nghĩa”

• Và quan trọng nhất là “đặt câu hỏi đúng”

Các framework giúp bạn “đặt câu hỏi đúng” - Được dạy trong học phần Data Analysis của lộ trình Professional Data Analyst Program

Ví dụ như khi phân tích một campaign ads. AI sẽ đọc được reach của ads này đang là bao nhiêu, CPC là nhiêu, đang convert được ra bao nhiêu lead, CPL là bao nhiêu,… Nếu các chỉ số này thấp có khả năng cao nó sẽ cho là campaign này đang không hiệu quả.

Trong khi một người “có domain” biết được rằng à oke chiến dịch này tôi đang chạy với mục tiêu brand buidling/ awarness với mục tiêu này thì tôi chỉ quan tâm đến chỉ số reach, frequency brand recall lift, còn tỷ lệ chuyển đổi ra lead có thấp một chút cũng không sao, quảng cáo đó sẽ vẫn được coi như hiệu quả.

Chính thiếu hụt về mặt domain, rồi business understanding đó là lý do vì sao dùng AI để đọc số nhưng vẫn thấy “chưa đủ sâu”.

AI không hiểu được context của dữ liệu

Một điểm yếu nữa của AI chính là AI không có context nội bộ :))) vì về cơ bản thì cũng không ai muốn leak toàn bộ data công ty cho AI cả, nhỡ đâu một ngày đẹp trời lại thấy data của mình bị bán :)))

Chính vì vậy, AI sẽ không thể hiểu được những thứ như:

• Data pipeline của công ty bạn đang setup thế nào

• Data mart gồm các bảng nào

• Campaign đang chạy kiểu gì

• Tracking có đang đúng hay không

  …

Nhưng đây lại là những thứ cực kỳ quan trọng cần biết trong quá trình phân tích, nó cũng hơi linking với ý domain bên trên

Nếu bạn không cung cấp cho AI những thứ như vậy thì AI gần như sẽ giống một đứa fresher DA biết rất nhiều tool, nhưng không biết mình đang phân tích hay ứng dụng cái gì cả.

À bạn có thể đọc bài post này của mình để hiểu hơn về cách hoạt động của AI:

AI không thể thay thế con người đưa ra quyết định

Và point quan trọng cuối cùng, kể cả AI có thể làm tất cả những việc từ query, xử lý data, phân tích cho tới visualize, nó không thể thay thế một DA trong việc ra quyết định.

Bởi trong thực tế, không có quyết định nào là “đúng tuyệt đối”. Mỗi lựa chọn đều đi kèm:

• trade-off

• rủi ro

• và hệ quả phía sau

Các phương pháp ra quyết định hiệu quả dựa trên dữ liệu - Được dạy trong học phần Decision Science của lộ trình Professional Data Analyst Program

AI dù có thể suggest rất nhiều ý tưởng và phân tích rất hợp lý nhưng nó sẽ khoogn phải là người đứng ra chịu hậu quả nếu sai.

Giống như việc bạn không thể bắt AI đi tù thay cho kế toán vậy :))))

Quay lại câu hỏi key: Vậy ngành Data còn cửa không?

Như mình đã share trong một notes ngắn của mình:

Ngành DA cũng sẽ không hạ nhiệt quá nhanh, cái mà thực sự thay đổi là yêu cầu của ngành đối với vị trí DA.

Trước đây, chỉ cần giỏi technical, biết SQL, biết Power BI, làm vài dashboard là có thể apply DA. Nhưng bây giờ những thứ đó gần như đã trở thành baseline, vì AI có thể làm được hết (nhưng không đồng nghĩa với việc mình không học nha :))) mình vẫn thuộc trường phái dù có AI làm bạn vẫn phải học căn bản).

Doanh nghiệp không tìm một DA chỉ biết tool, biết vẽ chart, chạy SQL hay viết Python một cách chung chung. Họ tìm người có thể giúp họ giải quyết các bài toán.

Ví dụ:

• Nếu họ chưa có database, mình xây cho họ.

• Nếu họ cần tối ưu doanh thu, mình build dashboard để theo dõi từng ngày và tìm ra điểm nghẽn.

• Nếu quy trình còn thủ công và tốn quá nhiều nhân lực, mình tìm cách automate lại.

Thầy dạy mình hay gọi vui là hãy cố gắng trở thành “thợ đụng” đụng đâu giải quyết cái đó :)))))

Khi mình nhìn bản thân như một người giải quyết bài toán, tạo ra giá trị thay vì một người sử dụng công cụ, nó sẽ reflex cả vào cách mình xây portfolio và cả cách mình thể hiện trong phỏng vấn luôn. Khi bạn chứng minh được mình luôn mang lại một value cụ thể cho tổ chức, thì dù ở môi trường nào, bạn vẫn có cơ hội.

Tạm kết

Ngành Data vẫn còn “sáng cửa” nhưng “cửa dễ vào” của nó thì đã không còn nữa rồi :))) cũng hơi buồn cho các bạn vẫn đang đi theo cách cũ.

Nhưng mình tin là nễu bạn thay đổi tư duy của mình, không chỉ coi DA là một người thợ clean data, thợ vẽ dashboard, mà là một người giúp doanh nghiệp giải quyết vấn đề và có một lộ trình phù hợp để build bộ skills liên quan thì cơ hội vẫn còn rất nhiều. Nó sẽ khó hơn một chút, nhưng nếu bạn làm được thì bạn sẽ “đáng tiền” hơn rất nhiều.

Nếu bạn đang muốn tham khảo một lộ trình học Data Analyst một cách bài bản, trang bị đủ các kiến thức & kỹ năng cần thiết để vào ngành Data trong thời AI, hãy tham khảo Professional Data Analyst Program của TM Data School nha!

Đọc bài gốc tại đây:

Zoe's DataLens

Series vào ngành Data thời AI: AI làm hết task của DA rồi, liệu còn cửa vào ngành Data không?

Dạo gần đây mình nhận được thêm khá nhiều câu hỏi về việc AI làm hết task của DA rồi, liệu còn cửa vào ngành Data không? Đang muốn làm Series vào ngành Data thời AI nên mình sẽ dành thời gian để viết các post và quay video giải đáp mấy thắc mắc này luôn …

Read more

2 months ago · 3 likes · 4 comments · Hoàng Cẩm Tú (Zoe)