Agent AI và platform AI xu hướng tương lai gần

Agent AI là gì?

Agent AI là các hệ thống trí tuệ nhân tạo hoạt động tự chủ, thực hiện nhiệm vụ cụ thể mà không cần can thiệp liên tục từ con người. Chúng sử dụng công nghệ như học máy (Machine Learning - ML), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), và mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để nhận diện, phân tích, lập kế hoạch, và hành động nhằm đạt mục tiêu. Agent AI có khả năng học hỏi, thích nghi, và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

• Đặc điểm chính:
  • Tính tự chủ: Hoạt động độc lập với ít hoặc không cần giám sát.
  • Khả năng học hỏi: Cải thiện hiệu suất qua học tăng cường hoặc phản hồi dữ liệu.
  • Ra quyết định: Phân tích bối cảnh và thực hiện hành động phù hợp.
  • Tích hợp công cụ: Kết nối với API, cơ sở dữ liệu, hoặc hệ thống IoT để xử lý nhiệm vụ phức tạp.
• Chatbot của Zendesk tự động trả lời khách hàng hoặc hệ thống của Walmart điều chỉnh tồn kho dựa trên nhu cầu.

Xu hướng phát triển Agent AI hiện nay

1. Tăng tính tự chủ:
   • Agent AI chuyển từ hệ thống dựa trên quy tắc sang sử dụng LLMs và học tăng cường, cho phép ra quyết định phức tạp hơn. Ví dụ, Agent AI của Salesforce tự điều chỉnh chiến lược quảng cáo dựa trên xu hướng thị trường.
   • Dự báo: Đến năm 2028, khoảng 15% quyết định công việc hàng ngày sẽ do Agent AI thực hiện tự động.
2. Hệ thống đa tác nhân (Multi-Agent Systems):
   • Các agent phối hợp theo nhóm để giải quyết nhiệm vụ phức tạp. Ví dụ, một agent phân tích dữ liệu khách hàng, agent khác tạo nội dung, và agent thứ ba phân phối quảng cáo.
   • Ứng dụng: Amazon sử dụng hệ thống đa tác nhân để quản lý tồn kho, giao hàng, và khuyến mãi.
3. Tích hợp dữ liệu thời gian thực:
   • Agent AI sử dụng kỹ thuật truy xuất dữ liệu (Retrieval-Augmented Generation - RAG) để truy cập thông tin mới nhất, đảm bảo quyết định chính xác.
   • Ví dụ: Agent AI của Shopify theo dõi giá đối thủ để điều chỉnh giá sản phẩm ngay lập tức.
4. Bảo mật và đạo đức:
   • Agent AI tích hợp cơ chế giám sát con người và bảo mật dữ liệu để tránh thiên vị hoặc vi phạm quyền riêng tư.
   • Ví dụ: Agent AI của Microsoft có nhật ký hành động để kiểm tra và điều chỉnh.
5. Mã nguồn mở:
   • Các framework như AutoGPT và BabyAGI cho phép doanh nghiệp tùy chỉnh Agent AI, giảm chi phí và tăng khả năng áp dụng.
6. Ứng dụng đa ngành:
   • Agent AI được triển khai trong tiếp thị, bán hàng, tài chính, y tế, và sản xuất, với thị trường dự kiến đạt 47,1 tỷ USD vào năm 2030 (tăng trưởng 44,8% mỗi năm).

Các mô hình Agent AI trong Marketing và Bán hàng Hiệu quả

1. Chatbot và Trợ lý ảo (Conversational AI Agents):
   • Ứng dụng: Trả lời câu hỏi khách hàng, hướng dẫn mua sắm, và quản lý tương tác qua website, mạng xã hội, hoặc email. Ví dụ, Salesforce Agentforce tự động trả lời thắc mắc sản phẩm và đặt lịch hẹn.
   • Hiệu quả: Tăng 94% tỷ lệ giải quyết yêu cầu tự động, giảm thời gian phản hồi xuống vài giây.
   • Zendesk sử dụng chatbot để xử lý yêu cầu khách hàng, giảm 50% chi phí hỗ trợ và tăng 15% tỷ lệ hài lòng.
2. Agent AI tạo nội dung (Content Generation Agents):
   • Sử dụng AI tạo sinh để tạo bài đăng mạng xã hội, email marketing, hoặc video quảng cáo dựa trên dữ liệu khách hàng. Ví dụ, Writesonic’s Chatsonic tạo bài viết SEO và nội dung quảng cáo.
   • Hiệu quả: Giảm 95% chi phí tạo nội dung và tăng tốc độ xuất bản từ 4 tuần xuống 1 ngày.
   • Unilever sử dụng Agent AI để tạo bài đăng Instagram, tăng 30% lưu lượng truy cập vào website thương hiệu.
3. Agent AI quản lý chiến dịch (Campaign Management Agents):
   • Phân tích hiệu suất chiến dịch, điều chỉnh ngân sách, và phân phối nội dung trên các kênh dựa trên dữ liệu thời gian thực.
   • Tăng 42% tỷ lệ chuyển đổi và giảm 27% thời gian chu kỳ bán hàng.
   • HubSpot dùng Agent AI để tối ưu hóa email marketing, tăng 30% tỷ lệ mở email cho các chiến dịch B2B.
4. Agent AI cá nhân hóa và phân tích (Personalization and Analytics Agents):
   • Phân tích dữ liệu để đề xuất sản phẩm, điều chỉnh giá, hoặc tạo ưu đãi cá nhân hóa. Ví dụ, Amazon’s recommendation engine gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử mua sắm.
   • Tăng 20% tỷ lệ thêm vào giỏ hàng và 2,3% tỷ lệ chuyển đổi.
   • MAC Cosmetics sử dụng Agent AI để đề xuất sản phẩm trên website, đóng góp 35% doanh thu từ các gợi ý cá nhân hóa.
5. Agent AI quản lý khách hàng tiềm năng (Lead Generation and Qualification Agents):
   • Tự động tìm kiếm và đánh giá leads, ưu tiên khách hàng tiềm năng chất lượng cao, và chuyển giao cho đội ngũ bán hàng.
   • Tăng 42% tỷ lệ chuyển đổi từ leads sang khách hàng.
   • Microsoft Dynamics 365 dùng Agent AI để đánh giá leads và đặt lịch họp, giảm 40% thời gian xử lý cho đội ngũ bán hàng.

Và hãy cùng tìm hiểu AI Platform là gì?

AI Platform là hệ sinh thái tích hợp cung cấp các công cụ, dịch vụ, và cơ sở hạ tầng để phát triển, triển khai, và quản lý ứng dụng AI, bao gồm cả Agent AI. Các nền tảng này bao gồm mô hình AI pre-trained, dịch vụ đám mây, công cụ phát triển (API, SDK), và giao diện no-code/low-code để doanh nghiệp xây dựng giải pháp AI tùy chỉnh.

• Thành phần chính:
  • Mô hình AI: Các mô hình như Claude, Llama, hoặc Granite để sử dụng hoặc tùy chỉnh.
  • Dịch vụ đám mây: Tài nguyên tính toán và lưu trữ (như AWS, Azure).
  • Công cụ phát triển: API, SDK, và giao diện no-code/low-code.
  • Tích hợp dữ liệu: Kết nối với CRM, ERP, hoặc cơ sở dữ liệu doanh nghiệp.
• AWS SageMaker, Microsoft Azure AI, Google Cloud Vertex AI, Salesforce Agentforce.

Xu hướng phát triển AI Platform

1. Tăng khả năng tùy chỉnh:
   • Các nền tảng cung cấp công cụ no-code/low-code để doanh nghiệp dễ dàng xây dựng Agent AI. Ví dụ, Salesforce Agentforce cho phép tạo agent bằng ngôn ngữ tự nhiên.
   • Dự báo: Thị trường AI Platform dự kiến tăng từ 5,1 tỷ USD năm 2024 lên 47,1 tỷ USD vào 2030.
2. Tích hợp với Agent AI:
   • Các nền tảng tập trung hỗ trợ phát triển và quản lý hệ thống đa tác nhân. Ví dụ, IBM watsonx Orchestrate hỗ trợ tự động hóa quy trình kinh doanh.
3. Hỗ trợ đa ngành:
   • AI Platform phục vụ các ngành như tài chính, bán lẻ, y tế, với giải pháp chuyên biệt cho từng lĩnh vực.
4. Tăng cường bảo mật:
   • Các nền tảng tích hợp cơ chế quản lý dữ liệu và giám sát con người để đảm bảo tuân thủ quy định bảo mật.
   • Ví dụ: AWS cung cấp công cụ phát hiện dữ liệu nhạy cảm trong giao tiếp khách hàng.
5. Tích hợp API và dữ liệu:
   • AI Platform hỗ trợ kết nối với dữ liệu doanh nghiệp và API để xử lý thông tin thời gian thực.

Ứng dụng AI Platform trong Kinh doanh

1. Tự động hóa quy trình kinh doanh:
   • IBM watsonx Orchestrate tự động hóa lập lịch nhân sự, phê duyệt chi phí, và báo cáo, giảm 88% thời gian báo cáo và 25% thời gian onboarding.
   • Ứng dụng: Tự động hóa bán hàng, tiếp thị, và dịch vụ khách hàng.
2. Phân tích dữ liệu và dự đoán:
   • AWS SageMaker phân tích dữ liệu khách hàng để dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa giá cả, hoặc phát hiện gian lận.
   • Phân khúc khách hàng, dự báo doanh số, quản lý chuỗi cung ứng.
3. Tạo nội dung và chiến dịch tiếp thị:
   • Google Cloud Vertex AI hỗ trợ tạo nội dung quảng cáo và tối ưu hóa chiến dịch dựa trên dữ liệu thị trường.
   • Tạo email marketing, bài đăng mạng xã hội, video quảng cáo.
4. Hỗ trợ khách hàng:
   • Salesforce Agentforce cung cấp chatbot và trợ lý ảo, tăng 94% tỷ lệ giải quyết tự động.
   • Hỗ trợ đa kênh, trả lời thắc mắc, hướng dẫn mua sắm.
5. Quản lý chuỗi cung ứng:
   • NVIDIA AI Platform tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển, dự đoán nhu cầu, và quản lý tồn kho, giảm chi phí logistics.

So sánh giữa Agent AI và AI Platform