Các tác nhân AI đang chuyển đổi hệ sinh thái kinh doanh như thế nào để đạt hiệu quả và tăng trưởng

Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ vượt qua $190 tỷ vào năm 2025, với các tác nhân tự động đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự tăng trưởng này.

Các công ty như OpenAI, SAP và Microsoft đã đầu tư hàng tỷ đô la vào các ứng dụng tác nhân do AI điều khiển, mở đường cho kỷ nguyên mới về tự động hóa và hiệu quả hoạt động.

Với khả năng xử lý các tác vụ phức tạp như phân tích dữ liệu, tương tác với khách hàng và ra quyết định theo thời gian thực của các tác nhân AI, nhiều ngành công nghiệp từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính đang bắt đầu phát huy hết tiềm năng của mình.

Bài viết này sẽ khám phá:

• Sự tiến hóa của các tác nhân AI và tính tự chủ ngày càng tăng của chúng
• Các mốc quan trọng trong quá trình phát triển các ứng dụng tác nhân
• Những thách thức đối mặt với việc áp dụng tác nhân AI
• Ứng dụng thực tế của các tác nhân AI trên nhiều lĩnh vực

Chúng ta hãy cùng tìm hiểu nhé:

Tại sao các tác nhân AI và mô hình mô-đun là tương lai của hoạt động kinh doanh

Khi thị trường toàn cầu mở rộng và chuỗi cung ứng trở nên phức tạp hơn, các doanh nghiệp phải đối mặt với những thách thức ngày càng tăng trong việc duy trì hiệu quả, tính minh bạch và khả năng thích ứng. Các hệ thống truyền thống, được xây dựng trên các cấu trúc đơn khối, cứng nhắc, đang phải vật lộn để theo kịp sự phức tạp của hệ sinh thái kinh doanh hiện đại. Đây là nơi Các tác nhân AI Và mô hình nền tảng AI mô-đun bước vào, cung cấp các giải pháp năng động, có khả năng mở rộng không chỉ đáp ứng nhu cầu hiện tại mà còn dự đoán những thách thức trong tương lai.

Mô hình nền tảng AI mô-đun cung cấp một kiến trúc linh hoạt bằng cách cho phép các doanh nghiệp cấu hình lại các thành phần AI khi cần thiết. Các mô hình này giúp các công ty điều chỉnh theo các quy định mới, xu hướng thị trường và thay đổi hoạt động mà không cần phải xây dựng lại toàn bộ hệ thống. Trong khi đó, Các tác nhân AI giới thiệu tính tự chủ—học liên tục, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và chủ động tối ưu hóa quy trình. Cùng nhau, những đổi mới này đang cách mạng hóa cách các doanh nghiệp quản lý hoạt động, chuỗi cung ứng và cộng tác.

Tác động của các mô hình nền tảng AI mô-đun đến hiệu quả kinh doanh

Các mô hình nền tảng mô-đun đại diện cho một bước đột phá về khả năng thích ứng. Không giống như các hệ thống truyền thống, tất cả trong một, AI mô-đun cho phép các doanh nghiệp tạo và tùy chỉnh các giải pháp AI bằng cách sử dụng các thành phần nhỏ hơn, độc lập—hoặc các mô-đun—có thể được thêm vào, hoán đổi hoặc tinh chỉnh sau khi triển khai. Thiết lập này cung cấp cho doanh nghiệp khả năng thích ứng nhanh chóng với nhu cầu mới mà không cần phải đại tu toàn bộ hệ thống.

Ưu điểm chính của AI mô-đun:

• Tính linh hoạt: Các mô-đun được xây dựng có mục đích cho các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như tuân thủ, hậu cần hoặc quan hệ khách hàng. Điều này có nghĩa là các doanh nghiệp chỉ kích hoạt các mô-đun cần thiết cho từng nhiệm vụ, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm chi phí.
• Khả năng mở rộng: Khi doanh nghiệp phát triển hoặc thay đổi, các mô-đun mới có thể được thêm vào một cách liền mạch. Điều này ngăn ngừa sự gián đoạn đối với các quy trình làm việc hiện có, giúp AI mô-đun có khả năng mở rộng cao.
• Khả năng tái sử dụng:Các thành phần mô-đun có thể được triển khai trên nhiều phòng ban khác nhau hoặc thậm chí chia sẻ với các đối tác bên ngoài, đảm bảo tính gắn kết và nhất quán.
• Tính minh bạch:Cấu trúc mô-đun cung cấp cho doanh nghiệp khả năng truy xuất nguồn gốc tốt hơn, điều này rất quan trọng đối với việc giám sát chuỗi cung ứng, đảm bảo tuân thủ quy định và kiểm toán.

Bằng cách áp dụng phương pháp AI mô-đun, các công ty có thể hợp lý hóa hoạt động, giảm lãng phí và nâng cao khả năng ứng phó với những thay đổi của thị trường. Khả năng thích ứng này là chìa khóa để duy trì lợi thế cạnh tranh trong các ngành công nghiệp phát triển nhanh.

Ví dụ về việc sử dụng AI mô-đun:
Một công ty hậu cần toàn cầu phải đối mặt với các yêu cầu tuân thủ thay đổi giữa các khu vực có thể chỉ cần kích hoạt một mô-đun tuân thủ cho các quy định của từng quốc gia. Khi các quy định mới được đưa ra, chỉ cần cập nhật mô-đun đó, không phải toàn bộ hệ thống. Điều này cho phép công ty duy trì sự tuân thủ mà không có nguy cơ ngừng hoạt động.

Các tác nhân AI: Hệ thống tự động định hình hệ sinh thái kinh doanh

Các tác nhân AI đưa khái niệm hiệu quả lên một tầm cao mới. Các hệ thống tự động này có thể thực hiện nhiệm vụ một cách độc lập, đưa ra quyết định theo thời gian thực và liên tục cải thiện thông qua quá trình học hỏi. Trong hệ sinh thái kinh doanh, điều này có nghĩa là ít phụ thuộc hơn vào sự giám sát của con người đối với các quy trình thường lệ và khả năng tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, từ quản lý chuỗi cung ứng đến phân tích thị trường.

Vai trò của tác nhân AI:

• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng:Các tác nhân AI giám sát mọi bước của chuỗi cung ứng, xác định tình trạng kém hiệu quả và điểm nghẽn đồng thời đưa ra các khuyến nghị khả thi để cải thiện quy trình làm việc.
• Quản lý rủi ro:Bằng cách phân tích dữ liệu theo thời gian thực, các tác nhân AI có thể chủ động phát hiện các rủi ro tiềm ẩn, cho phép doanh nghiệp giảm thiểu sự gián đoạn trước khi chúng trở nên nghiêm trọng hơn.
• Cải tiến cộng tác:Thông qua việc chia sẻ và truyền thông dữ liệu tự động, các tác nhân AI giúp doanh nghiệp cộng tác hiệu quả hơn với các đối tác, đảm bảo mọi người trong hệ sinh thái đều được thống nhất và thông báo đầy đủ. 

Nghiên cứu tình huống: Tiên phong trong tương lai của AI tạo sinh: Các tác nhân AI cộng tác của Joule đang cách mạng hóa công việc như thế nào

Trí tuệ nhân tạo tạo ra đã bắt đầu hợp lý hóa các tác vụ như tự động hóa dịch vụ khách hàng và tạo báo cáo chi tiết. Tuy nhiên, tiềm năng thực sự của nó không chỉ nằm ở việc thúc đẩy năng suất cá nhân mà còn ở việc cho phép các nhóm cộng tác và giải quyết các thách thức phức tạp. Sự chuyển dịch này hướng tới hợp tác liên chức năng là động lực thúc đẩy làn sóng tự động hóa và đổi mới kinh doanh tiếp theo.

Tại SAP TechEd 2024, SAP đã giới thiệu chiến lược AI mở rộng của mình, giới thiệu phương pháp tiếp cận mang tính cộng tác hơn đối với quá trình chuyển đổi kinh doanh với Joule, trợ lý AI của công ty. Các tác nhân AI tự động của Joule được thiết kế để hoạt động liền mạch trên các chức năng kinh doanh, giúp các tổ chức tăng cường sự cộng tác và phá vỡ các rào cản hoạt động.

Mở khóa giá trị mới thông qua sự hợp tác
Điểm khác biệt của Joule so với các hệ thống AI thông thường là khả năng thúc đẩy làm việc nhóm trên nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau như tài chính, chuỗi cung ứng và nguồn nhân lực. Các tác nhân của Joule không hoạt động riêng lẻ; họ hợp tác, cung cấp cho các tổ chức khả năng giải quyết các thách thức đa dạng theo cách mà các công cụ AI sử dụng một lần không thể làm được.

Các tác nhân này được trang bị để lý luận, lập kế hoạch và hành động tập thể. Ví dụ, khi giải quyết vấn đề thanh toán, nhiều tác nhân—chẳng hạn như tác nhân email, tác nhân tài chính và tác nhân báo cáo—sẽ phối hợp nỗ lực của họ. Điều này loại bỏ sự can thiệp thủ công bằng cách tự động hóa toàn bộ quy trình, cho phép nhân viên tập trung vào các mục tiêu chiến lược.

Cách mạng hóa quy trình kinh doanh
Được xây dựng dựa trên chuyên môn sâu rộng của SAP về hoạt động kinh doanh và dữ liệu, Joule cho phép các doanh nghiệp đạt được những kết quả vượt xa việc tự động hóa nhiệm vụ đơn giản. Việc giới thiệu SAP Knowledge Graph sẽ trao quyền cho các đại lý của Joule bằng cách liên kết dữ liệu kinh doanh có liên quan, giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn và hoàn thành nhiệm vụ hiệu quả hơn.

Trong khi nhiều giải pháp AI trên thị trường được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể, Joule tập trung vào việc thúc đẩy hiệu quả toàn công ty bằng cách hỗ trợ quy trình làm việc đầu cuối. Khi nhiều tác nhân AI được triển khai vào cuối năm 2024 và vào năm 2025, các doanh nghiệp cũng sẽ có tùy chọn phát triển các tác nhân tùy chỉnh bằng nền tảng Joule Studio.

Bằng cách áp dụng các tác nhân AI cộng tác của Joule, các công ty đang chuẩn bị cho tương lai mà AI là một phần không thể thiếu trong hoạt động kinh doanh hàng ngày, cải thiện khả năng ra quyết định, tăng hiệu quả và thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhóm.

Sự tương tác giữa các tác nhân AI và các mô hình mô-đun

Mặc dù cả hai công nghệ đều mạnh mẽ khi kết hợp Các tác nhân AI với mô hình AI mô-đun mang lại hiệu quả và khả năng thích ứng thậm chí còn cao hơn. Các tác nhân AI tận dụng kiến trúc mô-đun để kích hoạt hoặc hủy kích hoạt các thành phần cụ thể một cách linh hoạt khi cần, đảm bảo hiệu suất tối ưu trên nhiều chức năng kinh doanh.

Cơ chế hoạt động của Synergy:

1. Thích ứng thời gian thực: Các tác nhân AI có thể kích hoạt ngay lập tức các mô-đun có liên quan để giải quyết các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như hoàn thành đơn hàng hoặc tuân thủ khu vực. Hệ thống động này điều chỉnh ngay lập tức dựa trên dữ liệu thời gian thực, cho phép ra quyết định nhanh hơn.
2. Tăng cường sự hợp tác:Các tác nhân AI sử dụng các thành phần mô-đun để hợp lý hóa việc chia sẻ thông tin trên các mạng lưới kinh doanh, cải thiện sự hợp tác với các đối tác và bên liên quan bên ngoài.
3. Cải tiến liên tục:Khi các tác nhân AI thu thập dữ liệu, chúng sẽ tinh chỉnh các mô-đun, cải thiện hiệu suất trong các lĩnh vực như dự báo nhu cầu và quản lý rủi ro.
4. Khả năng mở rộng và linh hoạt:Hệ thống mô-đun cho phép các doanh nghiệp mở rộng hoặc sửa đổi hoạt động của mình mà không cần phải đại tu các quy trình hiện có, giúp dễ dàng mở rộng quy mô để đáp ứng các điều kiện thị trường.

Ví dụ về sự hiệp lực trong hành động:
Một công ty bán lẻ chuẩn bị cho đợt bán hàng ngày lễ có thể sử dụng các tác nhân AI để kích hoạt các mô-đun dự đoán doanh số, tối ưu hóa mức tồn kho theo thời gian thực trong khi các mô-đun tuân thủ đảm bảo tất cả các giao dịch đều đáp ứng các tiêu chuẩn của khu vực. Điều này giúp giảm tình trạng tồn kho quá mức, loại bỏ tình trạng kém hiệu quả và đảm bảo tuân thủ pháp luật—tất cả đều không cần nhập liệu thủ công.

Ứng dụng thực tế của các tác nhân AI và mô hình mô-đun

Quản lý chuỗi cung ứng và khả năng truy xuất nguồn gốc:
Trong các ngành công nghiệp như sản xuất thực phẩm và dược phẩm, nơi khả năng truy xuất nguồn gốc là tối quan trọng, các tác nhân AI kết hợp với các mô hình tuân thủ mô-đun đảm bảo tính minh bạch trên toàn bộ chuỗi cung ứng. Từ nguồn nguyên liệu thô đến giao hàng cuối cùng, các doanh nghiệp có thể theo dõi quá trình di chuyển của hàng hóa, đảm bảo tính xác thực và tuân thủ các quy định.

Hợp tác và tích hợp đối tác:
Các tác nhân AI có thể đơn giản hóa việc tích hợp các đối tác kinh doanh mới bằng cách sử dụng các mô-đun cụ thể xử lý trao đổi dữ liệu, tuân thủ và quản lý rủi ro. Điều này giúp các công ty dễ dàng cộng tác trên các nền tảng dùng chung, đảm bảo hoạt động trơn tru và giảm ma sát.

Trải nghiệm của khách hàng:
Cá nhân hóa là chìa khóa để giữ chân khách hàng và các hệ thống AI có thể khai thác các mô-đun dữ liệu khách hàng để đưa ra các khuyến nghị được cá nhân hóa, thúc đẩy sự hài lòng và lòng trung thành. Bằng cách liên tục phân tích phản hồi của khách hàng, các tác nhân AI có thể điều chỉnh linh hoạt các sản phẩm và dịch vụ để đáp ứng các sở thích thay đổi.

Tại sao các doanh nghiệp phải áp dụng AI ngay bây giờ

Các tác nhân AI và mô hình nền tảng AI dạng mô-đun không chỉ là những tiến bộ về công nghệ mà còn đại diện cho sự thay đổi trong cách thức hoạt động và mở rộng quy mô của doanh nghiệp. Các hệ thống này cung cấp cho doanh nghiệp sự nhanh nhẹn, minh bạch và quyền tự chủ cần thiết để phát triển trong hệ sinh thái phức tạp ngày nay. Các công ty áp dụng các giải pháp này sẽ thấy mình thích ứng hơn với sự thay đổi của thị trường, những thay đổi về quy định và nhu cầu ngày càng tăng về tính minh bạch trên toàn bộ chuỗi cung ứng.

Sự hợp nhất của Các tác nhân AI Và mô hình nền tảng mô-đun đang chuyển đổi cách thức hoạt động của doanh nghiệp. Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển, chúng sẽ định nghĩa lại ý nghĩa của việc hiệu quả, thích ứng và phản ứng với nhu cầu của thị trường. Các doanh nghiệp đầu tư vào các hệ thống do AI điều khiển ngày nay đang tự thiết lập cho mình một tương lai mà sự đổi mới và nhanh nhẹn là nền tảng của thành công.