Chúng ta đang sống trong thời điểm mà phần mềm AI không chỉ trả lời câu hỏi, mà âm thầm “làm việc” thay bạn, từ xử lý email, chăm sóc khách hàng đến dựng chiến dịch marketing trọn gói. Đây không còn là tương lai xa – đó là xu hướng nóng nhất trong hệ sinh thái ứng dụng AI hiện nay: Agentic AI, hay các tác nhân AI tự chủ. Nếu bạn chậm hiểu làn sóng này, rất có thể chính doanh nghiệp – sự nghiệp của bạn sẽ bị thay thế chứ không phải chỉ là một vài công cụ AI.
Agentic AI – Từ công cụ hỗ trợ đến “nhân sự ảo” biết tự hành động
Trong giai đoạn đầu của cuộc bùng nổ ứng dụng AI, chúng ta làm quen với những mô hình tạo sinh như chatgpt, gemini, hay các phần mềm AI viết nội dung, tạo ảnh, dựng video. Đặc điểm chung: người dùng phải liên tục nhập lệnh, điều chỉnh, giám sát từng bước. Nhưng xu hướng AI mới nhất đang dịch chuyển rất rõ từ “được gọi khi cần” sang “tự chủ hành động” – đó chính là Agentic AI.
Agentic AI là thế hệ ứng dụng AI được thiết kế như một “tác nhân” có mục tiêu, có khả năng lập kế hoạch và tự ra quyết định trong phạm vi được cho phép. Thay vì bạn phải làm từng bước, bạn chỉ cần nói mục tiêu, phần còn lại để hệ thống tự xử lý: thu thập dữ liệu, phân tích, thực thi chuỗi hành động và tự tối ưu khi môi trường thay đổi.
Theo các báo cáo thị trường, Agentic AI đang trở thành một mảng kinh tế khổng lồ. Emergen Research ước tính thị trường Agentic AI đạt khoảng 30,89 tỷ USD và có tốc độ tăng trưởng kép hằng năm (CAGR) khoảng 31,68% đến năm 2030 – con số cho thấy đây không phải trào lưu nhất thời mà là nền tảng của thế hệ phần mềm AI tiếp theo. Đồng thời, các hãng công nghệ lớn như Google (với Gemini 2.0), Anthropic (Claude) hay OpenAI (Operator) đều đang chạy đua tích hợp tác nhân AI vào sản phẩm lõi, chứng minh tầm quan trọng chiến lược của xu hướng này.
Vì sao Agentic AI là xu hướng phù hợp nhất để xây bài báo lúc này?
Giữa vô số xu hướng ứng dụng AI – từ siêu cá nhân hóa, AI trong y tế, giáo dục, công nghệ bền vững, robot – Agentic AI nổi bật vì ba lý do:
1. Nó chạm trực tiếp vào cách chúng ta làm việc hằng ngày – thay vì chỉ gợi ý, Agentic AI chủ động làm việc: lên lịch, tối ưu quy trình, chạy chiến dịch marketing, phân tích số liệu, thậm chí phối hợp với nhiều công cụ AI và phần mềm khác.
2. Nó là cầu nối giữa mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và phần mềm thực thi – thay vì chatgpt hay gemini chỉ trả lời trong khung chat, Agentic AI cho phép các mô hình này “bước ra ngoài” để thao tác hệ thống: gọi API, đọc–ghi dữ liệu, kích hoạt workflow trong doanh nghiệp.
3. Nó đang được đầu tư mạnh bởi cả Big Tech lẫn startup – từ Copilot, Gemini, Claude, Operator đến hàng loạt ứng dụng AI chuyên ngành. Microsoft cho biết gần 70% công ty trong danh sách Fortune 500 đã đưa Copilot vào sử dụng để tự động hóa những công việc văn phòng lặp lại, cho thấy doanh nghiệp đã sẵn sàng chuyển giao một phần công việc thường ngày cho các tác nhân AI tự chủ.
AI Agents trong doanh nghiệp: Từ “phụ tá” thành “bộ phận vận hành số”
Trong hệ sinh thái ứng dụng AI hiện nay, AI Agents đang dần trở thành “bộ phận vận hành số” 24/7. Không phải một chatbot đơn lẻ, mà là một tập hợp các tác nhân AI phối hợp với nhau và với con người.
Các kịch bản tiêu biểu:
– Marketing & bán hàng: Một công cụ AI dạng agent có thể tự nghiên cứu từ khóa, phân tích đối thủ, đề xuất chiến lược nội dung, viết bài chuẩn SEO, lên lịch đăng đa kênh, chạy quảng cáo thử nghiệm A/B và báo cáo hiệu quả mà không cần bạn chạm tay vào từng bước.
– Chăm sóc khách hàng: Thay vì chỉ trả lời FAQ, các tác nhân AI có thể tra cứu hệ thống CRM, kiểm tra đơn hàng, đề xuất giải pháp cá nhân hóa, chuyển cấp cho nhân sự phù hợp khi gặp tình huống nhạy cảm – toàn bộ quá trình được theo dõi và ghi log rõ ràng.
– Vận hành & nội bộ: AI Agents có thể tự động tổng hợp biên bản họp, tạo nhiệm vụ trên hệ thống quản lý công việc, nhắc deadline, báo cáo KPI, thậm chí phân tích dữ liệu kinh doanh để đề xuất hành động: tăng ngân sách quảng cáo cho nhóm sản phẩm đang tăng trưởng, cắt giảm danh mục kém hiệu quả.
Các dự báo từ Gartner và nhiều tổ chức phân tích cho thấy đến những năm gần, ít nhất 15% quyết định trong công việc sẽ được tự động hóa bởi AI – một bước nhảy lớn so với giai đoạn AI chỉ đóng vai trò gợi ý. Điều này cũng có nghĩa: nếu doanh nghiệp không thiết kế lại quy trình để “cộng sinh” với các ứng dụng AI agent, họ sẽ bỏ lỡ lợi thế cạnh tranh về tốc độ và hiệu suất.
Người dùng Việt Nam: Thời gian sử dụng ứng dụng AI tăng vọt
Không chỉ thế giới, người dùng Việt Nam cũng đang bùng nổ nhu cầu sử dụng ứng dụng AI. Theo thống kê trong nửa đầu năm 2025, người Việt đã dành hơn 283 triệu giờ cho các ứng dụng AI, tăng gần 8 lần so với cùng kỳ năm trước – một con số cho thấy AI đã len lỏi vào mọi ngóc ngách của công việc và đời sống.
Song song đó, các nền tảng như chatgpt, gemini, các phần mềm AI tạo nội dung, chỉnh sửa hình ảnh, video, voice… đều ghi nhận tốc độ tăng trưởng người dùng và thời lượng sử dụng ấn tượng. Điều này mở ra cơ hội khổng lồ cho:
– Nhà phát triển phần mềm: Xây dựng những công cụ AI “gắn sâu” vào quy trình nội bộ doanh nghiệp Việt, tinh chỉnh từ các mô hình AI mới nhất nhưng thấu hiểu bối cảnh và dữ liệu bản địa.
– Chủ doanh nghiệp vừa và nhỏ: Tiếp cận hạ tầng AI tầm thế giới mà không phải đầu tư đội ngũ kỹ sư khổng lồ – chỉ cần chọn đúng ứng dụng AI, quy trình đã có thể nhảy vọt về hiệu suất.
– Người lao động tri thức: Nâng cấp bản thân thành “người điều phối tác nhân AI” (AI orchestrator), biết cách đặt mục tiêu, thiết kế workflow, đánh giá đầu ra và chịu trách nhiệm cuối cùng.
3 lớp nền tảng tạo nên hệ sinh thái ứng dụng AI mới
Để hiểu sâu xu hướng, hãy nhìn Agentic AI như một hệ sinh thái ba lớp, thay vì một công cụ đơn lẻ:
Lớp 1: Mô hình nền tảng (Foundation Models)
Đây là nơi các mô hình như GPT, Gemini, Claude, các mô hình open-source… xử lý ngôn ngữ, hình ảnh, âm thanh, video. Chúng cung cấp sức mạnh “hiểu và tạo” – nhưng bản thân chúng chưa phải là sản phẩm hoàn chỉnh cho doanh nghiệp.
Lớp 2: Lớp tác nhân (Agents Layer)
Lớp này “đóng gói” mô hình thành các tác nhân có mục tiêu: Sales Agent, Marketing Agent, Developer Agent, Support Agent… Mỗi agent có:
- Ngữ cảnh (context) riêng: tài liệu, dữ liệu doanh nghiệp, quy trình
- Quy tắc hành vi: những gì được phép làm, ngưỡng rủi ro chấp nhận, khi nào phải xin ý kiến con người
- Khả năng lập kế hoạch: chia nhỏ mục tiêu thành từng bước, kiểm tra kết quả, lặp lại khi cần
Lớp 3: Lớp sản phẩm & trải nghiệm (Product Layer)
Đây là nơi người dùng thực sự tương tác: dashboard, chatbot, workflow tự động, tích hợp với CRM/ERP, ứng dụng web hoặc mobile. Thành công của một phần mềm AI agentic phụ thuộc không chỉ vào mô hình mạnh mà còn vào trải nghiệm người dùng: minh bạch, dễ kiểm soát, dễ giám sát, dễ can thiệp khi cần.
Làm sao để không “bị bỏ lại” trong làn sóng Agentic AI?
Dù bạn là founder startup, chủ doanh nghiệp, marketer hay freelancer, Agentic AI sẽ chạm tới công việc của bạn rất nhanh. Thay vì bị cuốn theo hàng loạt công cụ AI rời rạc, hãy tiếp cận xu hướng này một cách chiến lược.
Dưới đây là ba lời khuyên thực tế để bắt đầu:
- Xác định 3–5 quy trình lặp lại nhất để giao cho AI trước: Đừng cố “AI hóa” mọi thứ cùng lúc. Hãy chọn ra những tác vụ có tần suất cao, quy tắc rõ ràng, tiêu chí đánh giá cụ thể – ví dụ: tổng hợp email hàng ngày, tạo báo cáo tuần, lên lịch nội dung, phân loại ticket hỗ trợ khách hàng. Sau đó, thử nghiệm một ứng dụng AI hoặc công cụ AI agentic cho từng quy trình, theo dõi hiệu quả trong 2–4 tuần trước khi nhân rộng.
- Chuyển từ “viết prompt” sang “thiết kế quy trình có AI tham gia”: Thay vì chỉ tập trung học mẹo hỏi chatgpt hay gemini, hãy học cách đặt mục tiêu, chia nhỏ công việc, xác định dữ liệu đầu vào–đầu ra và điểm kiểm soát con người. Bạn không chỉ là người dùng, mà là người “quản lý” một đội tác nhân AI ảo – tư duy này giúp bạn khai thác tối đa sức mạnh của phần mềm AI hiện đại.
- Ưu tiên các nền tảng mở, dễ tích hợp: Khi chọn ứng dụng AI, hãy chú ý khả năng kết nối với hệ thống bạn đang dùng (CRM, ERP, website, công cụ marketing…). Một agent thông minh nhưng bị cô lập sẽ kém giá trị hơn nhiều so với một agent tầm trung nhưng kết nối được khắp nơi. Hãy hỏi nhà cung cấp về API, webhook, khả năng tùy biến workflow, cũng như cách quản lý bảo mật và dữ liệu.
Tương lai gần: AI cộng sinh với con người, không phải thay thế hoàn toàn
Nhiều người lo sợ Agentic AI sẽ “cướp việc”. Thực tế, xu hướng hiện tại cho thấy AI đang dịch chuyển từ vai trò công cụ sang “đối tác cộng sinh” với con người. Các tổ chức như Gartner nhấn mạnh rằng giá trị lớn nhất đến từ việc phối hợp giữa con người và máy móc: để AI làm những việc lặp lại, tốn thời gian; con người tập trung vào chiến lược, sáng tạo, ra quyết định cuối cùng và chịu trách nhiệm đạo đức.
Nghĩa là, tương lai sự nghiệp của bạn không nằm ở chỗ bạn có bị AI thay thế hay không, mà ở chỗ bạn có đủ nhanh để trở thành người điều phối, quản lý và sáng tạo ứng dụng AI trong lĩnh vực của mình hay không. Người biết cách sử dụng công cụ AI, thiết kế quy trình với AI Agents, hiểu điểm mạnh–yếu của từng mô hình sẽ trở thành nhóm nhân sự “không thể thay thế” trong tổ chức.
Lời mời: Cùng xây tương lai phần mềm AI hữu ích cho người Việt
Làn sóng Agentic AI và các ứng dụng AI mới nhất đang mở ra một kỷ nguyên mà mọi cá nhân, doanh nghiệp đều có thể tiếp cận “đội ngũ nhân sự ảo” với chi phí cực thấp, hiệu suất cực cao. Câu hỏi không còn là “AI có đến hay không”, mà là “bạn sẽ đứng ở đâu khi AI đã ở khắp mọi nơi?”.
Nếu bạn muốn không chỉ dùng thử vài công cụ cho vui, mà thực sự xây dựng hệ thống phần mềm AI, ứng dụng AI gắn chặt với quy trình kinh doanh, hãy bắt đầu từ việc kết nối với một cộng đồng cùng chí hướng – nơi có kinh nghiệm triển khai thực tế, hiểu cả công nghệ lẫn bài toán kinh doanh.
Hãy coi bài viết này là điểm khởi đầu, không phải điểm kết thúc. Tương lai thuộc về những người dám thử, dám học và dám triển khai sớm. Nếu bạn muốn đồng hành cùng một cộng đồng phần mềm hữu ích, thực tế, tập trung vào việc ứng dụng AI để “làm được việc” chứ không chỉ nói về xu hướng, hãy tham gia cộng đồng Tạo Web Ngon. Bạn có thể liên hệ qua Hotline: 039 628 7222 để cùng nhau xây dựng những sản phẩm, website và hệ thống phần mềm AI thực sự tạo ra giá trị bền vững cho người dùng Việt.
Để lại một bình luận