Agentic AI Là Gì? 8 Công Nghệ Nền Tảng Tạo Nên Agentic AI

Agentic AI là gì? Đây là thế hệ AI tiên tiến có khả năng tự ra quyết định và thực hiện hành động độc lập để đạt mục tiêu mà không cần con người điều khiển liên tục. Khác với AI truyền thống hay Generative AI vốn thụ động và phụ thuộc vào lệnh, Agentic AI chủ động xử lý tình huống, học hỏi từ trải nghiệm và tự động hóa toàn bộ quy trình phức tạp. Bài viết này sẽ đi sâu vào định nghĩa, cách vận hành, các công nghệ nền tảng, ứng dụng thực tế, thách thức và tiềm năng của Agentic AI, nhằm cung cấp cái nhìn toàn diện cho cả nhà tuyển dụng và người tìm việc đang muốn nắm bắt xu hướng công nghệ tiên tiến này.

1. Agentic AI Là Gì?

Agentic AI là gì?

Agentic AI là thế hệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến, cho phép hệ thống tự ra quyết định và hành động độc lập, thay vì chỉ làm theo lệnh như AI truyền thống. Với khả năng học hỏi, thích nghi và xử lý các tình huống phức tạp, Agentic AI đang mở ra nhiều tiềm năng trong chuyển đổi số, từ tự động hóa quy trình cho đến hỗ trợ ra quyết định chiến lược.

Đây được xem là bước tiến quan trọng giúp doanh nghiệp vận hành linh hoạt, tối ưu nguồn lực và nâng cao khả năng cạnh tranh trong kỷ nguyên công nghệ. Bạn có thể tìm hiểu thêm AI agent là gì để hiểu rõ hơn về công nghệ đang thay đổi cách chúng ta làm việc và sáng tạo ngày nay.

2. Sự Khác Biệt Giữa Agentic AI, Generative AI Và AI Truyền Thống

Sự khác biệt cốt lõi giữa Agentic AI, AI truyền thống và Generative AI không chỉ nằm ở tính năng mà còn ở cách thức vận hành và mức độ tự chủ. Bảng dưới đây sẽ cho thấy sự so sánh rõ ràng hơn.

Tóm lại, AI truyền thống, Generative AI và Agentic AI đều giữ vai trò riêng trong hành trình phát triển của trí tuệ nhân tạo. Nếu AI truyền thống phù hợp với các tác vụ ổn định, lặp lại thì Generative AI nổi bật ở khả năng sáng tạo nội dung. Trong khi đó, Agentic AI mang đến bước tiến mới với khả năng tư duy và hành động độc lập. Thay vì thay thế nhau, ba thế hệ AI này bổ trợ lẫn nhau. Việc kết hợp linh hoạt giữa chúng sẽ mở ra những giải pháp công nghệ toàn diện, đáp ứng hiệu quả nhu cầu chuyển đổi số ngày càng phức tạp.

3. Cách Thức Hoạt Động Của Agentic AI

Cách thức hoạt động của Agentic AI

Agentic AI vận hành qua một quy trình tự chủ chặt chẽ, bao gồm bốn giai đoạn chính: Nhận thức, Lý luận, Hành động và Học tập. Mỗi giai đoạn đóng một vai trò riêng biệt, kết hợp lại để tạo nên khả năng hoạt động hiệu quả và thích ứng linh hoạt, cho phép hệ thống giải quyết vấn đề một cách tự chủ và hiệu quả.

3.1. Nhận Thức (Perceive)

Giai đoạn đầu tiên của Agentic AI là nhận thức, nơi hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn như web, cơ sở dữ liệu nội bộ, thiết bị IoT, cảm biến hoặc các giao diện kỹ thuật số. Trong bước này, AI tiến hành lọc, phân loại, đồng thời đánh giá mức độ tin cậy của dữ liệu nhằm đảm bảo đầu vào chính xác và có giá trị. Nhờ tích hợp các công nghệ xử lý ảnh, âm thanh, ngôn ngữ tự nhiên (NLP), hệ thống có thể hiểu đa dạng định dạng dữ liệu, trích xuất đặc trưng, nhận diện đối tượng và xác định bối cảnh vấn đề cần giải quyết.

3.2. Lý Luận (Reason)

Sau khi xử lý dữ liệu, Agentic AI bước vào giai đoạn lý luận. Tại đây, Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM) đóng vai trò trung tâm, phối hợp với các thuật toán chuyên sâu để phân tích và đánh giá thông tin đầu vào. Mục tiêu chính là hiểu rõ nhiệm vụ, xây dựng các giải pháp khả thi và đề xuất kịch bản xử lý tối ưu. Đây là trái tim của khả năng ra quyết định tự chủ, nơi hệ thống chọn lựa phương án phù hợp nhất với ngữ cảnh thực tế.

Đặc biệt, kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG) được áp dụng để Agentic AI có thể truy cập và tích hợp thông tin từ các cơ sở dữ liệu chuyên biệt, giúp nâng cao độ chính xác và tính phù hợp của phản hồi – ngay cả trong những tình huống phức tạp.

3.3. Hành Động (Act)

Khi quá trình lý luận hoàn tất và giải pháp được xác định, Agentic AI chuyển sang giai đoạn hành động. Lúc này, hệ thống tự động thực thi các quyết định thông qua tích hợp với phần mềm, công cụ bên ngoài qua API (Application Programming Interface). Các thao tác có thể bao gồm: gửi thông báo, cập nhật dữ liệu, xử lý tác vụ trong hệ thống doanh nghiệp, hoặc thậm chí tương tác với các thiết bị vật lý hoàn toàn không cần sự can thiệp thủ công.

Để đảm bảo hành động chính xác và an toàn, các cơ chế bảo vệ được thiết lập. Ví dụ, một Agentic AI trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng có thể tự động xử lý yêu cầu bồi thường trong giới hạn cho phép, trong khi các giao dịch tài chính nhạy cảm vẫn cần phê duyệt cuối cùng từ con người.

3.4. Học Tập (Learn)

Giai đoạn học tập là yếu tố then chốt giúp Agentic AI liên tục cải thiện hiệu suất, thường được gọi là vòng xoay dữ liệu (Data Flywheel). Sau mỗi nhiệm vụ, hệ thống ghi nhận kết quả, phân tích phản hồi từ môi trường và đầu vào, từ đó tối ưu hóa hành vi cho lần thực hiện tiếp theo. Cơ chế học chủ động cho phép Agentic AI tự xác định thông tin cần thiết để nâng cao hiệu quả, thay vì chỉ học thụ động từ dữ liệu có sẵn. Nhờ đó, hệ thống ngày càng chính xác, linh hoạt và thích ứng tốt hơn với các điều kiện thay đổi.

Quá trình học tập không ngừng này mang lại lợi thế cạnh tranh dài hạn, giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận hành, giảm rủi ro và chủ động ứng phó với các tình huống phức tạp.

4. Các Công Nghệ Nền Tảng Của Agentic AI

Để Agentic AI có thể hoạt động tự chủ và thông minh, nó cần dựa trên một hệ sinh thái các công nghệ cốt lõi đa dạng và phức tạp. Mỗi công nghệ này đóng vai trò thiết yếu, tạo nên nền móng vững chắc cho khả năng tự động hóa và ra quyết định của Agentic AI.

4.1. Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) là bộ não của Agentic AI, giúp hệ thống hiểu, xử lý và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Các LLM như GPT-4, Claude, Gemini, Mistral hay Llama cung cấp khả năng hiểu ngữ cảnh, lý luận và phản hồi giống con người, cho phép Agentic AI giao tiếp, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Quan trọng hơn, LLM giúp hệ thống diễn giải mục tiêu của con người thành các bước hành động cụ thể, đóng vai trò cầu nối giữa ý định và hành động.

4.2. Lập Kế Hoạch Và Ra Quyết Định Tự Động

Để hoạt động một cách thực sự tự chủ, Agentic AI cần đến các thuật toán chuyên sâu về lập kế hoạch và ra quyết định. Các phương pháp như Monte Carlo Tree Search (MCTS), Markov Decision Process (MDP) và Reinforcement Learning (RL) hỗ trợ hệ thống xác định chiến lược tối ưu, sắp xếp thứ tự ưu tiên giữa các nhiệm vụ, đồng thời phản ứng linh hoạt trước môi trường biến đổi. Nhờ đó, Agentic AI có thể tự động phân rã mục tiêu lớn thành những tác vụ nhỏ hơn và lựa chọn lộ trình hiệu quả nhất để hoàn thành nhiệm vụ một cách chủ động, thông minh.

4.3. Học Tăng Cường

Học tăng cường (RL) là một nhánh của học máy cho phép AI học hỏi qua thử và sai, nhận phản hồi từ môi trường để tối ưu hóa hành vi, đưa ra quyết định hiệu quả nhất. Agentic AI sử dụng RL để cải thiện khả năng ra quyết định theo thời gian, thích nghi với các tình huống mới và nâng cao hiệu suất. Các phiên bản tiên tiến hơn như Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) còn giúp tinh chỉnh hành vi của AI để phù hợp hơn với ý định và giá trị của con người, cải thiện tính chính xác và an toàn.

4.4. Trí Tuệ Nhân Tạo Đa Thể Thức

Multimodal AI trang bị cho Agentic AI khả năng xử lý và tích hợp thông tin từ nhiều dạng dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video. Điều này cho phép Agentic AI có cái nhìn toàn diện hơn về thế giới, hiểu rõ hơn về bối cảnh và đưa ra các quyết định chính xác hơn. Các mô hình như GPT-4V, Gemini 1.5 và CLIP là những ví dụ điển hình cho khả năng này, giúp AI giải thích các tình huống phức tạp trong môi trường thực tế.

4.5. Mạng Nơ-ron Bộ Nhớ Dài Hạn (Long-Term Memory Neural Networks)

Để duy trì khả năng học hỏi và thích nghi liên tục, Agentic AI cần các cơ chế bộ nhớ dài hạn. Hai thành phần chính là: Vector Database (ví dụ: Pinecone, Weaviate, FAISS) để lưu trữ và tìm kiếm thông tin theo ngữ cảnh, giúp AI truy xuất dữ liệu liên quan nhanh chóng; và Transformer-based Memory Models giúp AI ghi nhớ, áp dụng kiến thức đã học được trong thời gian dài, tương tự cách bộ não con người ghi nhớ và tái sử dụng kinh nghiệm.

4.6. Công Nghệ Tác Nhân Điều Phối (Orchestration Frameworks)

Các framework điều phối như LangChain, AutoGen và CrewAI là những công cụ thiết yếu giúp xây dựng và quản lý các hệ thống Agentic AI phức tạp. Chúng hỗ trợ việc tạo ra nhiều tác nhân AI (AI agents) khác nhau, điều phối tác vụ giữa chúng, quản lý trí nhớ của từng tác nhân và tạo điều kiện cho giao tiếp hiệu quả với các API bên ngoài. Điều này cho phép các nhà phát triển dễ dàng thiết kế và triển khai các hệ thống Agentic AI đa nhiệm.

4.7. Nhận Thức Môi Trường & Tương Tác Động (Perception & Embodied AI)

Để Agentic AI có thể tương tác với môi trường vật lý hoặc mô phỏng, các công nghệ nhận thức môi trường là không thể thiếu. Computer Vision (thị giác máy tính) với các thuật toán như YOLO, DINO, SAM giúp AI nhận diện và hiểu hình ảnh, video. Trong khi đó, Robotic Process Automation (RPA) từ các nền tảng như UiPath, akaBot cho phép AI tự động hóa các quy trình doanh nghiệp lặp lại, cho phép nó “tương tác” với các hệ thống phần mềm giống như một con người, thực hiện các tác vụ như nhập liệu, trích xuất thông tin.

4.8. Hệ Thống Điều Khiển AI Đa Tác Nhân (Multi-Agent AI Systems)

Mô hình nhiều AI agents hoạt động đồng thời, có khả năng hợp tác hoặc cạnh tranh, là một xu hướng phát triển mạnh mẽ của Agentic AI. Các hệ thống này cho phép giải quyết các nhiệm vụ phức tạp hơn bằng cách phân chia chúng cho nhiều tác nhân chuyên biệt. Ứng dụng của Multi-Agent AI System rất đa dạng, từ AI Swarm Intelligence (trí tuệ đàn AI), Game AI (AI trong trò chơi) cho đến Digital Twin (bản sao số), mở ra những khả năng mới trong tự động hóa và mô phỏng các hệ thống phức tạp.

5. Ứng Dụng Thực Tế Của Agentic AI Trong Doanh Nghiệp

Ứng dụng thực tế của Agentic AI trong doanh nghiệp

Agentic AI đang cách mạng hóa cách thức vận hành của các doanh nghiệp, tự động hóa và tối ưu hóa quy trình công việc, giảm chi phí, khai thác tài nguyên hiệu quả đặc biệt cải thiện trải nghiệm khách hàng. Từ đó, công nghệ này đang tạo ra những thay đổi đáng kể trong cơ cấu công việc cũng như yêu cầu kỹ năng trên thị trường lao động.

5.1. Tự Động Hóa Quy Trình Kinh Doanh (BPA)

Trong lĩnh vực tự động hóa quy trình kinh doanh, Agentic AI có thể đảm nhiệm các công việc phức tạp như xét duyệt hợp đồng, xử lý đơn hàng, quản lý quy trình làm việc và hỗ trợ lập kế hoạch kinh doanh.

Ví dụ, một hệ thống BPA tích hợp Agentic AI có thể tự động kiểm tra và phân tích điều khoản hợp đồng dựa trên các tiêu chí định sẵn, sau đó tự phê duyệt hoặc chuyển tiếp cho nhân sự khi cần. Nhờ đó, doanh nghiệp rút ngắn thời gian xử lý, giảm sai sót do con người và tập trung nhiều hơn vào các hoạt động chiến lược thay vì các tác vụ lặp lại.

5.2. Dịch Vụ Khách Hàng

Agentic AI đang thay đổi mạnh mẽ trải nghiệm dịch vụ khách hàng trên các kênh trực tuyến như email, chat, điện thoại và mạng xã hội. Hệ thống có thể tự động xử lý yêu cầu, phản hồi nhanh, phân loại và đề xuất giải pháp phù hợp, từ đó nâng cao sự hài lòng của khách hàng, đồng thời giảm tải cho nhân viên. Theo Salesforce, hơn một nửa chuyên gia dịch vụ đã ghi nhận tăng hiệu quả tương tác và rút ngắn thời gian phản hồi nhờ ứng dụng AI.

Các ứng dụng tiêu biểu bao gồm: phản hồi tự động các câu hỏi phổ biến, tóm tắt nội dung hội thoại, phân tích cảm xúc khách hàng, đề xuất hướng xử lý khiếu nại dựa trên lịch sử và cá nhân hóa ưu đãi theo hành vi mua sắm.

5.3. Phát Triển Kỹ Thuật Phần Mềm

Trong lĩnh vực phát triển kỹ thuật phần mềm, Agentic AI đang cách mạng hóa toàn bộ chu trình. Nó được ứng dụng để tự động hóa quá trình kiểm thử phần mềm và phát hiện lỗi một cách hiệu quả hơn, thậm chí tự động tạo mã nguồn dựa trên mô tả yêu cầu. Agentic AI có thể giám sát QA liên tục, thiết kế kiến trúc hệ thống ban đầu, viết code cho các module, debug mã nguồn và đề xuất cải tiến. Lợi ích rõ ràng là tiết kiệm thời gian, giảm chi phí bảo trì và nâng cao chất lượng sản phẩm cuối cùng, đồng thời tăng tốc độ phát triển các sản phẩm số, giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh hơn với thị trường.

5.4. Quản lý Chuỗi Cung Ứng & Logistics

Agentic AI đóng vai trò then chốt trong việc giám sát, dự báo nhu cầu và tối ưu hóa dòng hàng hóa trong chuỗi cung ứng. Nhờ khả năng phân tích dữ liệu thời gian thực từ nhiều nguồn, hệ thống có thể phát hiện điểm nghẽn, dự báo biến động thị trường và đề xuất giải pháp kịp thời. Ví dụ, Agentic AI giúp tối ưu tồn kho, điều phối phương tiện, lựa chọn tuyến giao hàng hiệu quả và cảnh báo nguy cơ thiếu hụt nguyên liệu.

5.5. Tài Chính, Ngân Hàng & Y Tế

Trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng, Agentic AI hỗ trợ phát hiện gian lận, tự động xử lý giao dịch và đánh giá rủi ro tín dụng. Hệ thống có thể liên tục học từ các mẫu giao dịch bất thường, đưa ra cảnh báo tức thì giúp giảm thiểu rủi ro và bảo vệ tài sản khách hàng. Đồng thời, AI còn cá nhân hóa tư vấn tài chính, hỗ trợ đầu tư dựa trên hồ sơ rủi ro và mục tiêu cụ thể, cũng như tự động hóa nhiều quy trình trong ngành bảo hiểm.

Trong y tế, Agentic AI phân tích dữ liệu phức tạp như hồ sơ bệnh án, hình ảnh y khoa, kết quả xét nghiệm… để hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán và điều trị chính xác hơn. Ngoài ra, hệ thống còn tự động hóa các tác vụ hành chính, vận hành chatbot chăm sóc bệnh nhân 24/7, giúp đội ngũ y tế tập trung vào điều trị và nghiên cứu chuyên sâu.

>>>Xem thêm: Kling ai là gì?

5.6. Quản Lý Nhân Sự & Nghiên Cứu Khoa Học

Agentic AI đang nâng cao hiệu quả quản lý nhân sự bằng cách tự động hóa nhiều khâu quan trọng trong quy trình. Hệ thống có thể sàng lọc hàng ngàn hồ sơ ứng viên, lên lịch phỏng vấn, hỗ trợ hội nhập nhân viên mới và cá nhân hóa chương trình đào tạo. Ngoài ra, AI còn đưa ra tư vấn phát triển nghề nghiệp phù hợp dựa trên phân tích kỹ năng, hiệu suất làm việc cũng như định hướng chiến lược của doanh nghiệp, từ đó góp phần giữ chân và phát triển nhân tài bền vững.

Trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, Agentic AI giúp tăng tốc khám phá bằng khả năng tự thiết kế, thực hiện thí nghiệm trong môi trường phòng lab ảo, phân tích dữ liệu quy mô lớn và đề xuất các giả thuyết nghiên cứu tiềm năng. Giải pháp này đặc biệt hữu ích trong các ngành như dược phẩm (phát hiện hợp chất mới), khoa học vật liệu (phát triển vật liệu tiên tiến) và các lĩnh vực đòi hỏi thử nghiệm lặp lại, từ đó đẩy nhanh quá trình đổi mới, khám phá tri thức.

6. Thách Thức Và Rủi Ro Của Agentic AI

Mặc dù Agentic AI mang lại nhiều cơ hội, nhưng cũng kéo theo không ít thách thức về công nghệ, pháp lý và việc làm. Việc nhận diện rõ những rủi ro này là điều thiết yếu để doanh nghiệp cùng với cá nhân ứng dụng AI một cách bền vững, trách nhiệm.

6.1. Gián Đoạn Thị Trường Lao Động

Khả năng tự động hóa của Agentic AI gây nên gián đoạn thị trường lao động

Khả năng tự động hóa vượt trội của Agentic AI có thể gây gián đoạn thị trường lao động, đặc biệt ở các vị trí lặp lại như nhập liệu, hành chính, kiểm toán đơn giản hay sản xuất cơ bản. Người lao động cần nhanh chóng cập nhật các kỹ năng mới như phân tích dữ liệu, hiểu biết về AI, tư duy chiến lược và khả năng phối hợp với hệ thống tự động. Sự chuyển dịch này có thể tạo ra biến động tạm thời trong tuyển dụng, khi một số kỹ năng trở nên dư thừa và các kỹ năng số lên ngôi. Việc học hỏi liên tục và tư duy linh hoạt là chìa khóa để thích nghi nhanh chóng với sự thay đổi không ngừng của thị trường việc làm.

6.2. Quyền Riêng Tư Và Bảo Mật An Ninh Mạng

Khi Agentic AI xử lý lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn, các rủi ro về quyền riêng tư và bảo mật trở nên nghiêm trọng. Nguy cơ rò rỉ thông tin hoặc tấn công mạng có thể dẫn đến hậu quả pháp lý và làm mất lòng tin từ khách hàng, đối tác. Do đó, việc xây dựng khung pháp lý chặt chẽ và hệ thống an ninh mạng hiệu quả là điều bắt buộc.

Một ví dụ điển hình là vụ lừa đảo bằng giọng nói Deepfake năm 2019: một giám đốc công ty năng lượng đã chuyển hơn 240.000 USD sau cuộc gọi giả mạo CEO công ty mẹ cho thấy mức độ tinh vi và nguy hiểm của các cuộc tấn công lợi dụng AI.

6.3. Chi Phí Đầu Tư Cao Và Tính Bền Vững

Triển khai Agentic AI đòi hỏi chi phí đầu tư ban đầu lớn, bao gồm phần cứng chuyên dụng, phần mềm cao cấp, đào tạo nhân lực cũng như xây dựng hạ tầng tính toán mạnh. Ngoài ra, các khoản chi cho tích hợp hệ thống, bảo mật, kiểm soát rủi ro và bảo trì cũng là gánh nặng đáng kể, đặc biệt với doanh nghiệp nhỏ – vừa. Bên cạnh đó, vận hành các mô hình AI quy mô lớn tiêu tốn nhiều năng lượng, tài nguyên đặt ra bài toán về tính bền vững môi trường trong dài hạn.

6.4. Các Khía Cạnh Về Đạo Đức Xã Hội

Việc Agentic AI được ứng dụng ngày càng rộng rãi đặt ra nhiều vấn đề đạo đức và xã hội cần được xem xét nghiêm túc. Một mối lo lớn là nguy cơ AI thay thế con người trong nhiều ngành nghề, dẫn đến thất nghiệp gia tăng. Ngoài ra, việc quy trách nhiệm khi AI đưa ra quyết định sai gây hậu quả nghiêm trọng vẫn là thách thức chưa có lời giải rõ ràng. Đặc biệt, nếu dữ liệu huấn luyện mang thiên kiến, AI có thể tạo ra các quyết định thiếu công bằng, đặc biệt đáng lo ngại trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế và tư pháp.

6.5. Thiếu Sự Can Thiệp Và Kiểm Soát Của Con Người

Khả năng duy trì sự can thiệp và kiểm soát của con người đối với Agentic AI là một bài toán khó do tính tự chủ cao của nó. Các giải pháp an toàn như nút dừng khẩn cấp (Kill Switch) thường gặp nhiều trở ngại trong quá trình thiết lập và vận hành, khiến việc ngừng hoạt động một Agentic AI đã tự chủ hoàn toàn trở nên khó khăn. Ngoài ra, một số chuyên gia cảnh báo rằng nếu không có sự giám sát chặt chẽ, AI có thể tự phát sinh các mục tiêu ngoài giới hạn đạo đức hoặc ý định của con người, dẫn đến những nguy cơ tiềm ẩn không lường trước được.

7. Tương Lai Của Agentic AI: Tiềm Năng, Định Hướng Và Cơ Hội Việc Làm

Agentic AI không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn là đối tác chiến lược trong thời đại số

Agentic AI hứa hẹn tạo ra cuộc cách mạng trong cách doanh nghiệp vận hành, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tự động hóa quy trình phức tạp và khám phá mô hình kinh doanh mới. Với khả năng tự chủ, thích ứng, cá nhân hóa và giao tiếp hiệu quả, Agentic AI không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn là đối tác chiến lược trong thời đại số.

Để tận dụng hiệu quả tiềm năng này, doanh nghiệp cần có định hướng rõ ràng như: đầu tư vào R&D, xây dựng đội ngũ chuyên gia AI, triển khai các dự án có giá trị cao, đảm bảo đạo đức và minh bạch, phát triển cơ sở hạ tầng dữ liệu vững chắc, hợp tác công nghệ và đào tạo lại nhân lực để thích ứng với sự thay đổi.

Đối với người lao động, Agentic AI mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp mới như kỹ sư AI, chuyên gia đạo đức, quản lý dự án AI… Đồng thời, cũng đặt ra thách thức lớn về việc nâng cao kỹ năng số, tư duy chiến lược và khả năng cộng tác với AI. Học hỏi liên tục, tư duy linh hoạt và chủ động thích nghi sẽ là yếu tố then chốt giúp người lao động không bị tụt lại trong thị trường mới.

Tóm lại, Agentic AI là gì? Nó là một bước phát triển đột phá trong trí tuệ nhân tạo, với khả năng tự chủ trong hành động, suy nghĩ và giải quyết vấn đề mà không cần phụ thuộc hoàn toàn vào con người. Trong thời đại mà công nghệ liên tục đổi mới, việc hiểu rõ và làm chủ Agentic AI, cũng như chuẩn bị cho những thay đổi mà nó mang lại, sẽ mang lại lợi thế quan trọng cho cả cá nhân và tổ chức. Hãy cùng khám phá xu hướng này để nắm bắt cơ hội và sẵn sàng thích ứng với môi trường số đầy biến động, đồng thời tìm kiếm những cơ hội mới trên thị trường lao động bằng cách ghé thăm JobsGO.

Câu hỏi thường gặp

1. Agentic AI Có Thể Thay Thế Hoàn Toàn Con Người Trong Công Việc Không?

Agentic AI hỗ trợ và tối ưu quy trình nhưng không thể thay thế hoàn toàn vai trò chiến lược, sáng tạo, tư duy phản biện và các kỹ năng mềm của con người. Nó là công cụ tăng cường năng lực cho con người.

2. Ngành Nghề Nào Có Khả Năng Bị Ảnh Hưởng Nhiều Nhất Bởi Agentic AI?

Các ngành nghề có tính chất lặp lại, thủ công hoặc dựa trên quy tắc cố định (nhập liệu, hành chính, một số công việc tài chính) có thể bị tự động hóa nhiều nhất. Đồng thời, sẽ xuất hiện các ngành nghề mới liên quan đến phát triển, quản lý và giám sát AI.

3. Sinh Viên Cần Chuẩn Bị Kỹ Năng Gì Để Thích Nghi Với Tương Lai Có Agentic AI?

Sinh viên cần chuẩn bị tư duy linh hoạt, khả năng học hỏi liên tục, kỹ năng số, hiểu biết về AI, khả năng phân tích dữ liệu, tư duy phản biện, giải quyết vấn đề và kỹ năng cộng tác (với cả con người và AI).

4. Các Doanh Nghiệp Nhỏ Và Vừa (SME) Có Nên Đầu Tư Vào Agentic AI Không?

SME cần cân nhắc chi phí và lợi ích. Nên bắt đầu với các ứng dụng Agentic AI quy mô nhỏ, tập trung giải quyết vấn đề cụ thể, hoặc sử dụng các nền tảng AI tích hợp sẵn để tối ưu quy trình. Lợi ích về hiệu quả và cạnh tranh là rất lớn nếu triển khai hợp lý.

(Theo JobsGO - Nền tảng tìm việc làm, tuyển dụng, tạo CV xin việc)