Vài năm trước, LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) và Generative AI (AI tạo sinh) còn là khái niệm xa lạ với phần lớn mọi người.
Vậy mà giờ, cả thế giới đang thảo luận về bước tiến tiếp theo: Agentic AI.
Agentic AI là gì và làm được gì?
Agentic AI là hệ thống AI có khả năng tự nhận thức, suy luận và hành động để hoàn thành mục tiêu — thường bao gồm nhiều agent phối hợp với nhau.
Khác với chatbot thông thường - bạn hỏi, nó trả lời — AI Agent tích hợp với các hệ thống phần mềm khác, thực hiện task đa bước, và ra quyết định như một con người thật sự.
Hãy tưởng tượng đơn giản thế này: bạn đang muốn đặt một chuyến du lịch. Thay vì bạn lên Google Flights, Booking,… check lịch, so sánh giá, đặt vé, thanh toán,… Một AI agent có thể đọc email của bạn, kiểm tra lịch, truy cập các trang đặt vé, so sánh giá, rồi tự đặt và thanh toán mà không cần bạn làm gì thêm.
Trong thế giới vật lý, một agent còn có thể kết nối với camera, cảm biến vật lý. Ví dụ: giám sát dây chuyền nhà máy, phát hiện sự cố, và tự dừng băng chuyền mà không cần người nhấn nút.
Đó là lý do Jensen Huang (CEO Nvidia) gọi đây là "cơ hội hàng nghìn tỷ đô" cho mọi ngành.
Doanh nghiệp đang ứng dụng Agentic AI thế nào trong thực tế?
Theo khảo sát năm 2025 của MIT Sloan Management Review và BCG, 35% doanh nghiệp đã triển khai AI agent, và thêm 44% có kế hoạch làm điều này trong tương lai gần. Các nhà cung cấp phần mềm lớn như Microsoft, Salesforce, Google và IBM cũng đang thúc đẩy triển khai quy mô lớn bằng cách tích hợp trực tiếp năng lực Agentic AI vào nền tảng của họ.
AI agent thường sẽ được triển khai trong hai tình huống:
Để ra quyết định chất lượng cao hơn con người, nhờ ít bị hạn chế về thông tin hay nhận thức hơn.
Để ra quyết định có chất lượng tương đương hoặc thậm chí thấp hơn con người, nhưng với mức giảm đáng kể về chi phí và công sức.
Một vài ví dụ thực tế:
Ngân hàng (JPMorgan Chase): Dùng agent để phát hiện gian lận, tự động hóa phê duyệt khoản vay và quy trình pháp lý.
Bán lẻ (Walmart): Agent hỗ trợ mua sắm cá nhân hóa, xử lý dịch vụ khách hàng, lên kế hoạch hàng hóa.
Thị trường thông tin bất cân xứng (mua bảo hiểm, xe cũ, bất động sản): Agent theo dõi liên tục, cross-reference dữ liệu, và phát hiện discrepancy mà con người mất hàng giờ mới tìm ra.
Tìm hiểu thêm về cách ứng dụng AI Agent & Agentic AI trong khóa học Generative & Agentic AI của Tomorrow Marketers AI.
3 điều cần biết trước khi triển khai Agentic AI cho doanh nghiệp
1. Phần nặng nhất không phải là AI - mà là data và hệ thống xung quanh nó
Một nghiên cứu của MIT mô tả việc sử dụng AI agent cho thấy thách thức lớn nhất không phải là prompt engineering hay tinh chỉnh mô hình, mà là cleaning data, chuyển đổi định dạng, và tích hợp vào quy trình sẵn có.
Nói đơn giản: nếu data của bạn lộn xộn, agent sẽ làm theo đúng những thứ sai dù bạn có dành nhiều thời gian tinh chỉnh mô hình đến thế nào.
2. “Tính cách” của agent quan trọng hơn bạn nghĩ.
Nghiên cứu của MIT cho thấy khi agent được thiết kế với “tính cách” phù hợp với con người trong team, hiệu suất, năng suất và khả năng cộng tác đều tốt hơn.
Ví dụ: người có tính cách cởi mở làm việc tốt hơn với agent cẩn thận. Người hay do dự thì không nên ghép với agent hay phản bác. Nghe có vẻ lạ, nhưng đây là kết quả thực nghiệm.
3. Con người vẫn phải đóng vai trò ra quyết định
Agent được huấn luyện để xử lý các tình huống trong kịch bản — khi gặp ngoại lệ, nó dễ sai theo những cách khó đoán trước.
Đừng để agent tự quyết định những thứ quan trọng mà không có người kiểm tra lại — ít nhất là ở giai đoạn đầu.
Rủi ro cần lưu ý khi triển khai Agentic AI
Agent càng tự chủ, hậu quả khi nó làm sai càng lớn. Có 3 rủi ro chính cần kiểm soát từ đầu:
Độ tin cậy không đồng đều. Agent không phải lúc nào cũng đúng — và khi sai trong các quyết định quan trọng (từ chối khoản vay, loại hồ sơ tuyển sinh), thiệt hại còn lớn hơn cả AI hallucination thông thường.
An ninh mạng. Agent có quyền truy cập vào hệ thống thật, dữ liệu thật. Nếu bị khai thác hoặc cấu hình sai, đây không chỉ là lỗi phần mềm — mà là lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng.
Trách nhiệm giải trình. Khi không có con người trong vòng lặp, ai chịu trách nhiệm khi agent làm sai? Câu hỏi này cần có câu trả lời rõ ràng trước khi triển khai — không phải sau khi sự cố xảy ra.
Góc nhìn thực tế
Agentic AI không phải thứ gì đó của tương lai. Nó đang được triển khai trong các hệ thống lớn ngay lúc này.
Với những người làm marketing, data, hoặc đang vận hành business nhỏ — đây chính xác là thứ có thể giúp bạn làm được việc của một team mà chỉ cần một người.
Nếu bạn đang là CEO hoặc lãnh đạo, muốn ứng dụng AI vào doanh nghiệp nhưng không biết bắt đầu từ đâu, Tomorrow Marketers có 3 khóa học chiến lược AI được thiết kế riêng cho bạn:
AI CEO Program — tư duy chiến lược để dẫn dắt doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
Transforming Organization with AI & Tech — xây lộ trình chuyển đổi có KPI rõ ràng
AI Marketing & Sales System — kết nối Marketing, Sales và Data & AI thành hệ thống có thể scale
Nguồn: MIT Sloan Ideas Made to Matter — "Agentic AI, explained" (Feb 2026)