Tác động của AI Agents đến lĩnh vực điện toán doanh nghiệp và kinh tế AI theo AMD

Trong khi AI truyền thống thường được biết đến với các trợ lý ảo phản hồi theo yêu cầu, AI agents được xem là công cụ thay đổi cuộc chơi khi hoạt động như những người lao động thực thụ tự động thực hiện nhiệm vụ theo chỉ định. Rahul Tikoo, Phó chủ tịch cấp cao và Tổng giám đốc đơn vị kinh doanh khách hàng của AMD, nhận định AI agents không chỉ giúp nâng cao năng suất từ 20-30% của các trợ lý chatbots trước đây lên mức đa bội, mà còn mở ra cơ hội kinh doanh mới, đặc biệt cho các doanh nghiệp cá nhân có thể phát triển nhanh chóng nhờ đội ngũ agent làm việc liên tục.

Khác với quan niệm phổ biến rằng AI agents chỉ là phiên bản nâng cấp của chatbot, Tikoo nhấn mạnh rằng AI agents có thể hiểu được bối cảnh, tự suy luận, tìm kiếm thông tin và sử dụng công cụ cần thiết để hoàn thành mục tiêu được giao. Mặt khác, việc phát triển AI agents còn đòi hỏi phải thiết lập các hệ thống bảo mật chặt chẽ và quy trình quản lý nghiêm ngặt để đảm bảo tuân thủ các yêu cầu về quyền riêng tư và kinh tế trong từng ngành nghề.

Tikoo chia sẻ với Forbes rằng các doanh nghiệp đã bắt đầu chứng kiến sự tăng trưởng rõ rệt về năng suất, ví dụ trong lĩnh vực phát triển phần mềm, cải tiến năng suất lên tới 20-30% nhờ AI hỗ trợ tạo mã, tăng tốc quá trình phát triển và giúp các lập trình viên trẻ đạt hiệu quả gần ngang bằng những chuyên gia giàu kinh nghiệm.

AI agents còn giúp mở rộng lợi ích này bằng cách tổ chức lại luồng công việc: sắp xếp thông tin, phân phối yêu cầu, quản lý phê duyệt, đồng bộ hoạt động giữa các đội ngũ, tổng hợp nghiên cứu thành các đề xuất. Trong các hoạt động quản lý và vận hành, AI có thể phát hiện sớm rủi ro, điểm nghẽn hoặc xung đột và hỗ trợ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và quy trình nội bộ của doanh nghiệp.

Các lĩnh vực như phát triển phần mềm, dịch vụ khách hàng, tự động hóa quy trình kinh doanh, y tế và pháp lý cũng ghi nhận sự tiếp nhận nhanh chóng AI agents. Nhờ vậy, các chuyên gia trong ngành y và luật có thể giảm bớt thời gian cho các công việc hành chính như lập hóa đơn, xử lý bảo hiểm và quản lý tài liệu, tập trung hơn vào chuyên môn. Trong lĩnh vực kinh doanh và vận hành, AI giúp xử lý yêu cầu nhanh hơn và giảm thiểu thao tác thủ công.

Việc sử dụng AI agents tiêu thụ lượng lớn tài nguyên như token hơn nhiều so với sử dụng chatbot truyền thống, dẫn đến chi phí đáng kể được ghi nhận là khoản mục chi phí riêng biệt trong báo cáo tài chính của nhiều doanh nghiệp. Tikoo cảnh báo rủi ro lớn nhất hiện nay là trì hoãn áp dụng vì đối thủ cạnh tranh có thể nhanh chóng tạo ra hiệu quả tăng năng suất gấp 10 lần hoặc thậm chí 100 lần, khiến doanh nghiệp bị bỏ lại phía sau.

Do vậy, các tổ chức phải nhanh chóng áp dụng AI agents một cách hiệu quả, bằng cách phân bổ công việc cho các mô hình AI phù hợp với từng loại tác vụ, đào tạo nhân viên sử dụng AI đúng cách và tránh dùng một mô hình AI duy nhất cho mọi vấn đề. Điều này giúp tối ưu chi phí và năng suất, đúng trọng tâm mà AMD đang hỗ trợ thông qua công nghệ và chuyên môn xây dựng hạ tầng lai.

Tikoo nhận xét rằng các mô hình AI nhỏ hơn với vài tỷ đến vài chục tỷ tham số đang tiến bộ vượt bậc, đủ sức cạnh tranh với các mô hình lớn cho nhiều tác vụ doanh nghiệp. Điều này mở ra tương lai cho các máy tính cá nhân tích hợp AI (agentic PCs) như một tầng hạ tầng chiến lược mới, cho phép truy cập trí tuệ nhân tạo nhanh chóng, luôn sẵn sàng và giảm chi phí so với chỉ dựa vào điện toán đám mây.

Tuy nhiên, điện toán đám mây vẫn giữ vai trò quan trọng cho những tác vụ AI phức tạp nhất, như huấn luyện và xử lý quy mô lớn. Chiến lược lai kết hợp giữa chạy tác vụ hàng ngày trên máy cá nhân và các tác vụ nặng trên đám mây là hướng đi được nhiều doanh nghiệp hàng đầu áp dụng để cân bằng chi phí, hiệu suất, bảo mật và khả năng mở rộng.

Mặc dù GPU được biết đến như thành phần then chốt xử lý AI hiệu suất cao và NPU mang lại hiệu quả năng lượng, CPU vẫn giữ vị trí rất quan trọng trong việc điều phối và quản lý toàn bộ quy trình AI agent. CPU hoạt động như trung tâm điều phối, quyết định nhiệm vụ nào cần sử dụng mô hình hay công cụ nào, đảm bảo đồng bộ giữa các bộ phận, và giám sát tiến độ để kết quả đáp ứng mục tiêu cuối cùng.

Bên cạnh đó, nhu cầu về bộ nhớ cũng ngày càng tăng để xử lý các tác vụ phức tạp, nhiều mô hình đồng thời và mở rộng ngữ cảnh xử lý. Vì vậy, máy tính cá nhân tích hợp AI không chỉ đơn giản là thiết bị đầu cuối mà trở thành hạ tầng cần thiết trong hệ sinh thái AI doanh nghiệp, giúp giảm chi phí dịch vụ đám mây đồng thời tăng hiệu năng, độ nhạy và bảo mật thông tin.

Nhìn về 3-5 năm tới, Tikoo cho biết thành công trong thời đại AI agents là khả năng giúp con người thực hiện những nhiệm vụ cũ nhanh hơn rất nhiều, biến hàng tuần thành hàng ngày, hàng ngày thành giờ, tạo ra kết quả bội số trong thời gian dài. Người dùng không cần trở thành chuyên gia trong mọi lĩnh vực khi có AI agents làm chuyên gia thay thế, tối ưu hóa năng suất làm việc.

Ông cũng khuyên các lãnh đạo công nghệ thông tin nên bắt đầu bằng cách khảo sát và nhận diện các quy trình tốn thời gian, có nhiều công việc lặp lại, hoặc cần sự phối hợp lớn của nhân viên để ưu tiên ứng dụng AI agent trong các lĩnh vực này. Đồng thời xây dựng các khung quản trị, bảo mật và tuân thủ quy định để AI được triển khai một cách có trách nhiệm và hiệu quả, coi AI như dự án chuyển đổi doanh nghiệp chứ không đơn thuần là công nghệ.

Tikoo nhấn mạnh quan trọng không chờ đợi chiến lược hoàn hảo mà cần bắt đầu từ các thử nghiệm nhỏ có mục tiêu rõ ràng, đo đếm hiệu quả rồi mở rộng những gì hiệu quả. AMD cam kết đồng hành cùng doanh nghiệp trong quá trình này, từ đánh giá hiện trạng, xây dựng hạ tầng đến triển khai nhanh chóng và hiệu quả các giải pháp AI agent.

"Sẵn sàng đưa AI agents vào hoạt động, hãy khám phá cách AMD Agentic PCs có thể giúp doanh nghiệp của bạn hôm nay," Tikoo nhấn mạnh.