AI agent: Nền tảng dữ liệu đáng tin cậy là chìa khóa để doanh nghiệp khai thác sức mạnh thật sự

AI agent đang trở thành xu hướng tất yếu của doanh nghiệp

Thời đại AI agent (AI tác nhân) đã thực sự bắt đầu. Theo khảo sát do MIT Technology Review thực hiện cùng Google Cloud, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và công nghệ không cần phải thuyết phục về tiềm năng biến đổi công việc của AI agent nữa. Tuy nhiên, để hiện thực hóa lợi tức đầu tư (ROI) như kỳ vọng, doanh nghiệp phải đối mặt với thách thức lớn nhất: hệ thống dữ liệu nội bộ. Khác với những ứng dụng AI thế hệ trước chỉ trả lời câu hỏi, AI agent phải hành động – từ xử lý đơn hàng cho đến quản lý nguồn cung ứng hay tương tác nhân sự. Điều này đòi hỏi khả năng truy cập tức thời, không giới hạn vào mọi loại dữ liệu (có cấu trúc, không cấu trúc) và phải được gắn ngữ cảnh nghiệp vụ chính xác.

Hệ thống dữ liệu cũ trở thành "bottleneck" chí tử

Kết quả khảo sát 300 giám đốc dữ liệu và công nghệ cho thấy: chỉ 45% dữ liệu doanh nghiệp hiện đang được AI agent khai thác trung bình. Con số này tụt xuống dưới 30% tại các doanh nghiệp xếp vào nhóm "data laggard". Trong khi đó, nhóm "data leader" – những doanh nghiệp tiên phong – có thể truy cập tới hơn 70% dữ liệu nội bộ. Đáng chú ý, 100% data leader tin tưởng vào quyết định của AI agent, trong khi đa số doanh nghiệp còn lại chỉ đạt tỷ lệ 50%. Sự khác biệt rõ rệt này chứng minh: dữ liệu đáng tin cậy là nền tảng của AI đáng tin cậy.

Các hệ thống dữ liệu kế thừa (legacy) vốn được xây dựng cho những ứng dụng cũ không thể đáp ứng nổi nhu cầu mới. Theo báo cáo, 66% data laggard thừa nhận hệ thống cũ ngăn cản việc mở rộng quy mô AI agent, trong khi 68% cho biết chúng khiến AI chậm đưa ra quyết định. Thậm chí, 8% nhóm laggard vẫn đang bị hạn chế bởi những rào cản này. Tình trạng này trở nên cấp bách khi Gartner dự đoán: đến năm 2027, AI agent sẽ hỗ trợ hoặc tự động hóa 50% quyết định kinh doanh. Nếu hạ tầng dữ liệu không được nâng cấp kịp thời, doanh nghiệp sẽ bỏ lỡ cơ hội tối ưu năng suất và hiệu quả.

Bên cạnh vấn đề truy cập, ngữ cảnh nghiệp vụ cũng là rào cản lớn. Chỉ 30% doanh nghiệp hiện cung cấp đủ ngữ cảnh kinh doanh (business context) cho AI agent hoạt động hiệu quả. Dữ liệu dẫn đầu tập trung vào hai ưu tiên: cải thiện quyền truy cập vào dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc (69% doanh nghiệp coi đây là ưu tiên hàng đầu) và tăng cường quản trị dữ liệu kết hợp ngữ cảnh nghiệp vụ (42%). Các doanh nghiệp tiên phong cũng đẩy mạnh tự động hóa quản trị dữ liệu để loại bỏ sự phụ thuộc vào các hệ thống cũ.

Nếu không thay đổi, AI agent sẽ chỉ là "lời hứa suông"

Áp lực chuyển đổi đã rõ ràng. 100% doanh nghiệp tham gia khảo sát dự định triển khai AI agent trong vòng 2 năm tới, trong đó 69% kỳ vọng sử dụng rộng rãi. Thế nhưng, nếu không giải quyết triệt để vấn đề dữ liệu, những khoản đầu tư vào AI agent sẽ trở thành khoản chi phí lãng phí. Nhà phân tích nhấn mạnh: dữ liệu doanh nghiệp phải trở thành "agent-ready" – tức có thể truy cập tức thời, được quản trị chặt chẽ và gắn liền với ngữ cảnh nghiệp vụ. Đây là điều kiện tiên quyết để AI agent hoạt động ở tốc độ và độ chính xác cần thiết, thay vì chỉ dừng lại ở vai trò hỗ trợ tĩnh.

Chẳng hạn, trong lĩnh vực bán lẻ, AI agent có thể tự động xử lý khiếu nại khách hàng bằng cách truy cập dữ liệu giao dịch, kho hàng và chính sách hoàn trả – nhưng chỉ khi các hệ thống này được tích hợp và chuẩn hóa. Tương tự, trong quản trị nhân sự, AI agent có thể đề xuất tăng lương dựa trên hiệu suất, nhưng không thể hoạt động nếu dữ liệu về hiệu suất, lương và văn hóa doanh nghiệp nằm rải rác trong các bảng tính Excel hoặc hệ thống nhân sự cũ. Việc triển khai AI agent thành công không chỉ là chuyện công nghệ, mà còn là chuyện chuyển đổi toàn diện hạ tầng dữ liệu – một nhiệm vụ đòi hỏi sự cam kết dài hạn và ngân sách đầu tư xứng đáng.