AI Agent trong doanh nghiệp: Khi AI không chỉ trả lời mà bắt đầu làm việc
Trong giai đoạn đầu của làn sóng AI, phần lớn doanh nghiệp tiếp cận trí tuệ nhân tạo dưới hình thức một công cụ hỏi đáp.
Người dùng đặt câu hỏi, AI đưa ra câu trả lời. AI có thể viết email, tóm tắt tài liệu, phân tích dữ liệu, giải thích báo cáo
hoặc hỗ trợ tìm kiếm thông tin nhanh hơn.
AI Agent – những tác nhân AI có khả năng không chỉ hiểu yêu cầu mà còn có thể thực hiện một chuỗi công việc để đạt được mục tiêu được giao.
Nói một cách đơn giản:
Sự thay đổi này có thể tạo ra một bước chuyển lớn đối với ERP, CRM, phần mềm quản lý sản xuất,
quản lý dự án và các hệ thống quản trị doanh nghiệp.
AI Agent là gì?
AI Agent có thể hiểu là một “nhân viên số” hoạt động bên trong hệ thống phần mềm.
Khi được giao một mục tiêu, Agent có thể thực hiện nhiều bước khác nhau để hoàn thành mục tiêu đó.
Ví dụ, người quản lý yêu cầu:
Một chatbot thông thường có thể đưa ra danh sách các khoản công nợ quá hạn. Nhưng một AI Agent có thể đi xa hơn:
- Kiểm tra dữ liệu công nợ.
- Xác định những khoản đã quá hạn.
- Kiểm tra khách hàng tương ứng.
- Xác định nhân viên kinh doanh đang phụ trách khách hàng.
- Kiểm tra lịch sử chăm sóc gần nhất.
- Tạo công việc yêu cầu nhân viên liên hệ khách hàng.
- Gửi thông báo cho người phụ trách.
- Theo dõi trạng thái xử lý.
- Báo lại cho quản lý những công việc chưa hoàn thành.
Đây là điểm khác biệt rất lớn. AI không còn chỉ đứng bên ngoài hệ thống để tư vấn.
AI bắt đầu trở thành một thành phần tham gia trực tiếp vào hoạt động của doanh nghiệp.
Từ “phần mềm chờ con người thao tác” đến “phần mềm chủ động làm việc”
Phần mềm quản trị truyền thống hoạt động chủ yếu theo nguyên tắc:
Ví dụ, một hợp đồng sắp hết hạn. Một nhân viên phải phát hiện, tìm hợp đồng, kiểm tra ngày hết hạn,
xác định người phụ trách, liên hệ các bên liên quan, tạo công việc xử lý và tiếp tục theo dõi.
Trong mô hình có AI Agent, quá trình có thể thay đổi thành:
Như vậy, phần mềm không còn chỉ là nơi để con người vào làm việc.
Bản thân phần mềm cũng bắt đầu tham gia vào công việc.
AI Agent trong quản lý bán hàng
Hãy hình dung một doanh nghiệp có hàng nghìn khách hàng tiềm năng. Mỗi ngày nhân viên marketing đưa thêm hàng trăm lead vào hệ thống.
Theo cách truyền thống, doanh nghiệp phải chia lead cho sale, kiểm tra sale nào đang có ít lead, kiểm tra lead đã được liên hệ chưa,
nhắc sale gọi khách, kiểm tra lịch hẹn tiếp theo, theo dõi tình trạng tư vấn, báo giá và hợp đồng.
AI Agent có thể tham gia toàn bộ quá trình này.
AI kiểm tra nguồn khách hàng → đánh giá thông tin → xác định nhóm sản phẩm phù hợp → kiểm tra số lượng lead hiện có của từng sale
→ phân khách hàng cho sale phù hợp → tạo công việc → gửi thông báo.
Sau đó AI tiếp tục theo dõi. Nếu khách hàng chưa được liên hệ, hệ thống có thể cảnh báo.
Nếu sale đã trao đổi nhưng chưa cập nhật lịch hẹn tiếp theo, hệ thống có thể nhắc.
Nếu một khách hàng có nhiều lần trao đổi và thể hiện mức độ quan tâm cao, AI có thể đưa khách hàng đó vào danh sách cần ưu tiên.
AI không chỉ đưa ra danh sách. Hệ thống có thể đồng thời tạo công việc yêu cầu các sale phụ trách xử lý.
Đó mới là AI Agent.
AI Agent trong sản xuất
Trong một nhà máy, dữ liệu có thể đến từ rất nhiều nguồn: nhu cầu sản xuất, kế hoạch sản xuất, lệnh sản xuất,
định mức nguyên vật liệu, tồn kho, mua hàng, máy móc, sản lượng, chất lượng, nhân sự và bảo trì thiết bị.
AI Agent có thể trở thành một lớp giám sát thông minh phía trên toàn bộ hệ thống.
14.000 sản phẩm.
AI tiếp tục kiểm tra xem đã có đơn mua nguyên vật liệu hay chưa. Nếu chưa có, hệ thống có thể cảnh báo phòng mua sắm,
tính toán lượng vật tư còn thiếu, đề xuất nhu cầu mua, xác định thời điểm cần vật tư, tạo yêu cầu mua hàng
và chuyển yêu cầu vào quy trình phê duyệt.
Con người vẫn là người kiểm soát và phê duyệt những quyết định quan trọng.
Nhưng phần lớn công việc kiểm tra và chuẩn bị dữ liệu có thể được hệ thống thực hiện.
AI Agent trong quản lý dự án xây dựng
Đối với tổng thầu và doanh nghiệp xây dựng, một dự án có thể có rất nhiều dữ liệu liên quan:
BOQ → ngân sách → hợp đồng → tiến độ → nhà thầu phụ → vật tư → nghiệm thu → thanh toán → công nợ → dòng tiền.
Đây là môi trường rất phù hợp để AI Agent hỗ trợ quản lý.
AI có thể xác định đây là một vấn đề cần chú ý, sau đó kiểm tra hạng mục thuộc hợp đồng nào, người phụ trách là ai,
hồ sơ nghiệm thu đang ở trạng thái nào, có biên bản nào đang chờ và giá trị chưa nghiệm thu là bao nhiêu.
Tiếp theo, hệ thống có thể cảnh báo ban điều hành → tạo công việc chuẩn bị hồ sơ nghiệm thu → giao cho người phụ trách → theo dõi đến khi hoàn thành.
AI Agent trong mua sắm
Một quy trình mua sắm thường đi từ nhu cầu → đề xuất mua → phê duyệt → hỏi giá → so sánh nhà cung cấp → lựa chọn → hợp đồng → giao hàng → nhập kho → thanh toán.
AI Agent có thể theo dõi toàn bộ chuỗi này. Ví dụ, hệ thống phát hiện một yêu cầu mua hàng đã được duyệt nhưng sau ba ngày vẫn chưa có yêu cầu báo giá.
AI có thể xác định nhân viên mua hàng phụ trách, tạo công việc, gửi cảnh báo, đưa yêu cầu đó vào danh sách ưu tiên và tiếp tục theo dõi đến khi phát sinh báo giá.
AI không thay phòng mua sắm lựa chọn nhà cung cấp. Nhưng AI có thể giúp đảm bảo
không có công việc nào bị quên trong quá trình xử lý.
AI Agent trong kế toán và tài chính
Phòng tài chính – kế toán phải xử lý một lượng dữ liệu rất lớn. AI Agent có thể hỗ trợ theo dõi công nợ,
kiểm tra chứng từ, đối chiếu dữ liệu, cảnh báo hóa đơn bất thường, theo dõi kế hoạch thanh toán,
kiểm tra ngân sách và phát hiện khoản chi vượt kế hoạch.
Ví dụ, AI phát hiện một khoản thanh toán đến hạn trong ba ngày tới. Hệ thống có thể kiểm tra:
hợp đồng → biên bản nghiệm thu → hóa đơn → đề nghị thanh toán → phê duyệt.
Nếu thiếu biên bản nghiệm thu, hệ thống có thể thông báo cho bộ phận liên quan.
Nếu hồ sơ đầy đủ nhưng đề nghị thanh toán chưa được tạo, AI có thể tạo công việc cho kế toán phụ trách.
AI Agent trong đề xuất và phê duyệt
Một trong những vấn đề phổ biến của doanh nghiệp là hồ sơ bị “kẹt” trong quy trình phê duyệt.
Một đề xuất có thể đi qua nhiều bước: người lập → trưởng bộ phận → phòng chuyên môn → kế toán → ban giám đốc.
Nếu một bước xử lý chậm, toàn bộ quy trình có thể bị dừng. AI Agent có thể theo dõi thời gian xử lý từng bước,
xác định người đang xử lý, gửi nhắc việc, thông báo cho người lập và cảnh báo cấp quản lý nếu vượt thời hạn.
Quan trọng hơn, AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp nhận ra:
- Bước nào thường xuyên gây chậm quy trình?
- Loại đề xuất nào mất nhiều thời gian nhất?
- Đơn vị nào đang có lượng hồ sơ tồn lớn?
Một doanh nghiệp có thể có nhiều AI Agent
Không nhất thiết doanh nghiệp chỉ có một AI duy nhất. Trong tương lai, hệ thống có thể có nhiều Agent, mỗi Agent phụ trách một nhiệm vụ.
Theo dõi khách hàng và cơ hội bán hàng.
Theo dõi kế hoạch và tình hình sản xuất.
Theo dõi tồn kho và nguy cơ thiếu vật tư.
Theo dõi quá trình mua sắm.
Theo dõi tiến độ và ngân sách dự án.
Theo dõi công nợ, dòng tiền và thanh toán.
Theo dõi hợp đồng, chấm công và nghiệp vụ HR.
Tổng hợp thông tin để báo cáo cho lãnh đạo.
Các Agent có thể trao đổi dữ liệu và phối hợp với nhau trong cùng một hệ thống.
Đó là lúc phần mềm quản trị tiến gần hơn tới một hệ thống vận hành thông minh của doanh nghiệp.
Lãnh đạo có thể giao mục tiêu thay vì yêu cầu báo cáo
Đây có thể là một trong những thay đổi lớn nhất. Thay vì chỉ yêu cầu nhân viên làm báo cáo,
lãnh đạo có thể giao trực tiếp mục tiêu cho AI.
AI sẽ không chỉ trả lời một lần. AI có thể liên tục theo dõi mục tiêu đó dựa trên dữ liệu mới phát sinh trong hệ thống.
Nhưng AI không nên được phép làm mọi thứ
Khả năng tự động thực hiện công việc cũng tạo ra một câu hỏi quan trọng:
AI được phép quyết định đến đâu?
AI có thể tự động thực hiện:
- Tổng hợp dữ liệu.
- Kiểm tra điều kiện.
- Phát hiện bất thường.
- Nhắc việc.
- Tạo công việc.
- Chuẩn bị dự thảo.
- Đề xuất phương án.
Những nghiệp vụ quan trọng vẫn nên có con người xác nhận:
- Phê duyệt thanh toán.
- Ký hợp đồng.
- Điều chuyển tiền.
- Thay đổi chính sách.
- Quyết định nhân sự.
- Thay đổi dữ liệu tài chính quan trọng.
Nó phải xác định rõ: việc nào AI được tự động làm, việc nào AI chỉ được đề xuất và việc nào bắt buộc phải có con người phê duyệt.
Phân quyền vẫn phải là nền tảng
AI Agent cũng phải tuân thủ cơ chế phân quyền giống như người dùng.
Nếu một nhân viên không được xem dữ liệu lương thì AI hoạt động dưới quyền của nhân viên đó cũng không được truy cập dữ liệu lương.
Nếu quản lý nhà máy chỉ được xem dữ liệu của nhà máy mình, AI không được phép tự ý lấy dữ liệu của nhà máy khác.
AI càng có khả năng hành động thì vấn đề phân quyền, nhật ký hoạt động và kiểm soát càng quan trọng.
Mọi hành động của AI cần được ghi lại
Với AI Agent, doanh nghiệp cần có khả năng biết:
- Agent nào đã thực hiện hành động.
- Hành động được thực hiện lúc nào.
- Vì sao AI đưa ra quyết định đó.
- Dữ liệu nào được sử dụng.
- AI đã thay đổi thông tin gì.
- Người nào đã xác nhận nếu cần phê duyệt.
AI không nên trở thành một “hộp đen” nằm bên trong ERP.
Nó phải là một thành phần có thể kiểm soát và kiểm tra lại.
Muốn có AI Agent tốt, trước hết phải có dữ liệu tốt
AI Agent không thể vận hành doanh nghiệp nếu doanh nghiệp không có dữ liệu quản trị.
- AI không thể biết tồn kho nếu nhập – xuất kho không được cập nhật.
- AI không thể phát hiện dự án chậm nếu tiến độ không được quản lý.
- AI không thể kiểm soát ngân sách nếu chi phí không gắn với ngân sách.
- AI không thể theo dõi khách hàng nếu nhân viên không cập nhật lịch sử tư vấn.
- AI không thể kiểm tra hợp đồng nếu dữ liệu nằm rải rác trong email, Excel và máy tính cá nhân.
ERP có thể trở thành nền tảng làm việc của cả con người và AI
Trước đây, chúng ta xây ERP với tư duy: đây là hệ thống để nhân viên sử dụng.
Trong tương lai, cách nghĩ có thể thay đổi thành:
đây là hệ thống để cả con người và AI cùng làm việc.
Máy móc gửi dữ liệu.
IoT gửi dữ liệu.
Các phần mềm khác gửi dữ liệu.
AI đọc dữ liệu.
AI phát hiện vấn đề.
AI tạo tác vụ.
Con người xử lý những quyết định cần chuyên môn hoặc trách nhiệm.
AI tiếp tục theo dõi kết quả.
Faceworks hướng tới mô hình ERP có AI tham gia trực tiếp vào quy trình
Định hướng của Faceworks không chỉ là đưa một cửa sổ chatbot vào phần mềm.
Mục tiêu lớn hơn là để AI có thể hiểu dữ liệu doanh nghiệp, cơ cấu tổ chức, người phụ trách,
quy trình xử lý, quyền truy cập, trạng thái công việc và các mối quan hệ giữa dữ liệu.
Từ đó AI có thể tham gia trực tiếp vào các quy trình:
bán hàng → hợp đồng → sản xuất → kho → mua sắm → dự án → nhân sự → tài chính → phê duyệt.
AI có thể đóng vai trò như một lớp thông minh nằm phía trên hệ thống quản trị.
Khi một sự kiện xảy ra, hệ thống không chỉ ghi nhận mà còn có thể hiểu sự kiện đó ảnh hưởng đến đâu
và cần thực hiện bước tiếp theo nào.
Tương lai không phải doanh nghiệp có một chatbot AI
Trong một vài năm qua, câu hỏi phổ biến là:
“Doanh nghiệp đã có AI chưa?”
Nhưng trong giai đoạn tiếp theo, câu hỏi có thể sẽ thay đổi thành:
“Trong doanh nghiệp đang có bao nhiêu quy trình mà AI có thể trực tiếp tham gia?”
Giá trị thực sự của AI trong doanh nghiệp sẽ không nằm ở việc AI nói chuyện thông minh đến đâu.
Giá trị sẽ nằm ở việc AI giúp giảm bao nhiêu công việc thủ công, phát hiện được bao nhiêu vấn đề trước con người,
rút ngắn được bao nhiêu thời gian xử lý và giúp lãnh đạo ra quyết định nhanh hơn bao nhiêu.
Từ phần mềm quản lý đến hệ thống vận hành thông minh
Từ đây, phần mềm quản trị có thể chuyển dần từ một hệ thống “chờ người sử dụng”
thành một hệ thống chủ động phát hiện, phân tích, đề xuất và thực hiện công việc.
Đó có thể là một trong những thay đổi lớn nhất của phần mềm quản trị doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI.
giúp doanh nghiệp không chỉ số hóa công việc mà từng bước đưa AI tham gia trực tiếp vào hoạt động quản trị và vận hành.
