Đại lý AI trong IT: 60% Nhiệm vụ Hàng ngày Được Tiết Lộ

Sự Trỗi Dậy của Các Đại Lý AI trong Doanh Nghiệp

Các đại lý AI đang trở thành xu hướng lớn tiếp theo trong thế giới công nghệ, và dường như ai cũng muốn tham gia vào cuộc chơi này. Nhưng chính xác thì các đại lý này đang làm gì trong các doanh nghiệp? Trong nhiều trường hợp, họ không chỉ làm việc với nhiệm vụ của riêng mình mà còn giúp tạo ra thêm nhiều đại lý khác. Họ đặc biệt hữu ích trong các bộ phận IT, nơi họ quản lý hiệu suất hệ thống, bao gồm cả cơ sở hạ tầng hỗ trợ các đại lý AI khác. Tuy nhiên, vai trò của họ có thể khác nhau rất nhiều giữa các ngành công nghiệp khác nhau.

Một cuộc khảo sát gần đây của Cloudera, với sự tham gia của 1.484 lãnh đạo IT, đã tiết lộ rằng có tới 96% các tổ chức đang chuẩn bị mở rộng việc sử dụng AI trong năm tới. Đây là một con số ấn tượng, khi thường ít nhất 10% số người tham gia khảo sát là những người ngoại lệ. Hơn nữa, 57% trong số các tổ chức này đã bắt đầu triển khai các đại lý AI trong hai năm qua. Tuy nhiên, sự phấn khích này bị giảm bớt bởi những lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu, thách thức trong việc tích hợp, và vấn đề chất lượng dữ liệu, những điều này có thể làm trật bánh các kế hoạch này.

Ứng Dụng Hiện Tại và Chiến Lược Triển Khai

Hầu hết các đại lý AI hiện đang được sử dụng nằm trong các hoạt động IT, với phần lớn tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất (66%), giám sát bảo mật (63%), và hỗ trợ phát triển (62%). Vậy, các đại lý này đến từ đâu? Một phần đáng kể là 66% số người tham gia đang xây dựng các đại lý này bằng cách sử dụng các nền tảng cơ sở hạ tầng AI doanh nghiệp, trong khi 60% đang khai thác các khả năng đại lý đã được tích hợp sẵn trong các ứng dụng cốt lõi của họ. Theo các tác giả của cuộc khảo sát, cách tiếp cận này nhấn mạnh sự ưa thích cho các triển khai có khả năng mở rộng, an toàn và gắn liền với nguồn dữ liệu.

Ngoài việc tối ưu hóa IT, các đại lý AI đang để lại dấu ấn trong các hoạt động đối mặt với khách hàng, chủ yếu trong hỗ trợ khách hàng (78%), tự động hóa quy trình (71%), và phân tích dự đoán (57%). Khi nói đến việc xây dựng các đại lý này, các công nghệ được lựa chọn bao gồm các nền tảng cơ sở hạ tầng AI doanh nghiệp (66%), khả năng đại lý trong các ứng dụng (60%), và các nền tảng và khung đại lý AI chuyên dụng (60%).

Thách Thức và Lo Ngại

Tất nhiên, các đại lý AI không phải không có vấn đề. Những thách thức phổ biến bao gồm lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu (53%), khó khăn trong việc tích hợp với hệ thống hiện tại (40%), và chi phí triển khai cao (39%). Hơn một phần ba (37%) số người tham gia khảo sát thấy việc tích hợp các đại lý AI vào hệ thống và quy trình hiện tại của họ là "rất" hoặc "cực kỳ" thách thức. Như các tác giả của cuộc khảo sát đã lưu ý, việc triển khai các đại lý AI không phải là một quy trình đơn giản cắm và chạy, phản ánh những thách thức dai dẳng đã thấy với các tiến bộ công nghệ trước đây.

Các nhà lãnh đạo công nghệ mong muốn cải thiện các đại lý AI, đặc biệt trong các lĩnh vực như tính năng bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu (65%), các tùy chọn huấn luyện và tùy chỉnh nhanh hơn (54%), xử lý ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn (51%), và hiểu biết ngữ cảnh được cải thiện (50%).

Các Trường Hợp Sử Dụng Theo Ngành Công Nghiệp

Các trường hợp sử dụng của các đại lý AI khác nhau đáng kể giữa các ngành công nghiệp:

• Trong tài chính và bảo hiểm, các ứng dụng hàng đầu bao gồm phát hiện gian lận (56%), đánh giá rủi ro (44%), và dịch vụ tư vấn đầu tư (38%).
• Sản xuất thấy các đại lý AI được sử dụng cho tự động hóa quy trình (49%), tối ưu hóa chuỗi cung ứng (48%), và kiểm soát chất lượng (47%).
• Trong y tế, các đại lý AI chủ yếu được sử dụng cho việc lên lịch hẹn (51%), hỗ trợ chẩn đoán (50%), và xử lý hồ sơ y tế (47%).
• Viễn thông khai thác các đại lý AI cho các bot hỗ trợ khách hàng (49%), nâng cao trải nghiệm khách hàng (44%), và giám sát bảo mật (49%).

Khuyến Nghị Cho Việc Triển Khai Các Đại Lý AI

Cuộc khảo sát của Cloudera cung cấp một số khuyến nghị cho các doanh nghiệp muốn triển khai các đại lý AI một cách hiệu quả:

• Củng Cố Nền Tảng Dữ Liệu: Đảm bảo bạn có kiến trúc dữ liệu hiện đại và các nền tảng thống nhất có khả năng xử lý dữ liệu đa dạng và nhiều lượng cần thiết cho các đại lý AI.
• Tập Trung Vào Các Dự Án Tác Động Cao: Bắt đầu với các sáng kiến hứa hẹn mang lại lợi nhuận ngay lập tức, chẳng hạn như hỗ trợ khách hàng và tự động hóa quy trình, những điều này trực tiếp giải quyết nhu cầu kinh doanh quan trọng.
• Thiết Lập Trách Nhiệm Rõ Ràng: Xác định ai chịu trách nhiệm về hiệu suất của đại lý—dù là nhà phát triển, chủ doanh nghiệp, hay đội ngũ vận hành.
• Phát Triển Các Khung Quản Trị và Đạo Đức: Triển khai các hệ thống để kiểm tra sự thiên vị, đảm bảo tính minh bạch trong việc ra quyết định, và đánh giá định kỳ hành vi của đại lý theo chính sách công ty và kỳ vọng của người dùng.
• Nâng Cao Kỹ Năng Nhóm: Vượt qua khỏi đào tạo cơ bản để phát triển các kỹ năng lai giúp nhân viên xây dựng, tích hợp và hiểu về các đại lý AI, thúc đẩy văn hóa học tập liên tục và sự hợp tác giữa con người và AI.

Sự nhiệt tình được phản ánh trong các câu trả lời của cuộc khảo sát cho thấy rằng các đại lý AI sắp trở thành làn sóng lớn tiếp theo trong công nghệ AI, cung cấp các giải pháp nhắm đến thay vì những hệ thống phức tạp, bao trùm mà nhiều người lo sợ. Sẽ rất thú vị để xem liệu tỷ lệ áp dụng dự kiến 96% có trở thành hiện thực hay không.