Từ bước đầu tự động hóa quy trình lặp đi lặp lại, AI Agent dần đang trở thành một trong những công cụ giúp giải phóng sức lao động, cải thiện năng suất và mang lại sự đổi mới cho các doanh nghiệp.
Trong bài viết này, hãy cùng UCALL tìm hiểu kỹ hơn về AI Agent cũng như những ứng dụng của AI Agents đối với các doanh nghiệp nhé.
Mục lục bài viết
Tổng quan về AI Agent
Khi công nghệ AI liên tục phát triển, AI Agent cũng trở nên vô cùng quan trọng đối với sự đổi mới, hiện đại hóa, cải tiến quy trình đối với nhiều lĩnh vực trong đó có các doanh nghiệp.
AI Agent là gì?
AI Agent được hiểu là trí tuệ nhân tạo sử dụng các công cụ để hoàn thành mục tiêu người dùng. Các AI Agent có khả năng ghi nhớ các tác vụ, trạng thái nhiệm vụ, chúng cũng có thể sử dụng một hoặc nhiều mô hình AI khác nhau để hoàn thành tác vụ mà người dùng mong muốn. AI Agent có thể hoạt động một cách tự chủ, ra quyết định mà không phụ thuộc vào sự giám sát quá nhiều của con người.
Ví dụ: Một công ty bán lẻ X muốn tối ưu hóa các chiến dịch Marketing của mình bằng cách sử dụng một AI Agent để chuyển đổi các quy trình. Dự án đó trước đây yêu cầu 6 nhân viên lâu năm mỗi tuần thì giờ chỉ cần 1 nhân viên làm việc cùng AI Agent, mang lại kết quả trong vòng chưa đầy một giờ.
Thành phần của AI Agent
Các AI Agent khác nhau sẽ có cách triển khai hoạt động khác nhau nhưng về thành phần thường bao gồm 4 phần sau:
– Perception (Nhận thức): Agent nhận thức về môi trường xung quanh thông qua phần cứng cái mà thu thập và đưa data vào hệ thống. Phần cứng của AI Agent có thể bao gồm camera, microphone hoặc những bộ phận cảm biến liên tục theo dõi môi trường và truyền các phép đo theo thời gian thực. Module nhận thức cũng bao gồm các thuật toán để xử lý dữ liệu thu thập được ở dạng máy có thể đọc được. Ví dụ, nguồn cung cấp dữ liệu hình ảnh do camera ghi lại có thể được xử lý để giảm độ đa chiều hoặc cải thiện độ rõ nét.
– Reasoning (Lý luận): Module lý luận sử dụng quyết định xác suất để đi đến kết luận. Nó phân tích dữ liệu thu thập được bằng các kỹ thuật thống kê để rút ra kết luận hợp lý. Những kết luận hoặc ký luận này quyết định phương án hành động tốt nhất để hoàn thành nhiệm vụ được giao.
– Learning (Học tập): AI Agent bao gồm một vòng phản hồi, cho phép chúng học hỏi từ các tương tác trong quá khứ. Thành phần Learning phân tich các hành động trong quá khứ và kết quả của chúng để sửa đổi cơ sở kiến thức nội bộ nhằm cải thiện kết quả. Học tập có thể được giám sát, không giám sát hoặc sử dụng các chiến thuật củng cố.
– Action (Hành động): Thành phần cuối cùng của AI Agent cho phép nó thực hiện hành động như đã quyết định trong giai đoạn suy luận. Với các tham số đầu vào và suy luận thuật toán, AI Agent quyết định hành động tốt nhất và truyền bá nó thông qua các bộ truyền động. Các bộ truyền động có thể là các thiết bị phần cứng khác đê thực hiện nhiệm vụ.
AI Agents hoạt động như thế nào?
Cốt lõi của AI Agent là các thuật toán học mô hình hóa dữ liệu có sẵn để xây dựng lý lẽ và logic. Các thuật toán bao gồm:
– Machine Learning có giám sát: Các mô hình Machine Learning cơ bản như hồi quy tuyến tính được đào tạo để mô hình hóa các tính năng dữ liệu theo một biến mục tiêu.
– Machine Learning không giám sát: Các thuật toán nhu k-means nhóm các điểm dữ liệu thành các cụm bằng các biện pháp thống kê. Các thuật toán này không dựa vào bết kỳ thông tin được gắn nhãn nào để phân loại dữ liệu.
– Deep Learning: Các AI Agent hiện đại chủ yếu sử dụng các thuật toán deep learning hiện đại như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Các mô hình này có thể xử lý dữ liệu ngôn ngữ và trích xuất các mối quan hệ ngữ nghĩa phức tạp giữa các thực thể. LLM được sử dụng rộng rãi trong các AI Agent liên quan đến giao diện ngôn ngữ như Callbot AI, Chatbot…
Hiệu suất mạnh mẽ AI đạt được đến từ việc đi theo quy trình mà con người đưa ra từ trước. Điều này do LLM, thành phần lập kế hoạch cốt lõi của các AI Agent hiện đại, có thể thừa hưởng nhận thức của con người, chúng được đào tạo trên một khối lượng lớn đầu ra của con người, do đó có thể giải quyết các vấn đề tương tự những gì con người có thể giải quyết.
Giống như LLM, các AI Agent hoạt động tốt với các vấn đề có thể được chia nhỏ thành các thành phần, Chúng cần các tác vụ nhỏ, được xác định rõ ràng. Chúng cần có bối cảnh liên quan. AI Agent hoạt động tốt khi có các vòng phản hồi chặt chẽ để có thể sửa lỗi khi lặp lại.
Các AI Agent mang lại giá trị kinh doanh trong ba lĩnh vực chính:
– Tự động hóa các quy trình kinh doanh chuẩn hóa: Các AI Agent có thể xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại một cách chính xác và nhanh chóng, giảm thiểu lỗi của con người và cho phép nhân viên tập trung vào công việc có giá trị cao hơn.
– Hợp tác với con người: Hoạt động như những cộng tác viên thông minh, các AI Agent trong AI nâng cao năng lực nhóm con người bằng cách cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động, hỗ trợ ra quyết định và thực hiện các nhiệm vụ tăng trưởng chuyên môn của con người.
– Khám phá thông tin chi tiết về dữ liệu: Trong môi trường giàu dữ liệu, các AI Agent sẽ phân tích và tổng hợp thông tin ở quy mô mà không nhóm nhân sự nào sáng kịp, xác định mẫu hình và đưa ra các thông tin chi tiết, thúc đẩy các quyết định chiến lược.
Các doanh nghiệp ứng dụng AI Agents như thế nào?
Các AI Agent đang nhanh chóng trở nên phổ biến trong nhiều ngành công nghiệp. Những người áp dụng sớm đã mở khóa giá trị từ các AI Agent trong nhiều chức năng bao gồm: Marketing, bán hàng, dịch vụ chăm sóc khách hàng, R&D, dữ liệu và công nghệ.
AI Agents ứng dụng trong Marketing và bán hàng
Một số công ty đã sử dụng AI Agent để tạo bài đăng trên blog, giúp giảm chi phí 95% và cải thiện tốc độ lên 50 lần (đăng bài đăng trên blog mới chỉ trong một thời gian ngắn).
AI Agent có thể hoàn thiện đa số các tác vụ mà doanh nghiệp yêu cầu. Họ có thể giúp đội ngũ Marketing và Bán hàng nắm giữ data hiệu quả, quản lý chiến dịch, gia tăng qualified leads hoặc nâng cao hiệu suất chiến lược truyền thông.
Một số trường hợp sử dụng AI Agent trong Marketing và bán hàng có thể kể đến:
– Biên tập và sáng tạo nội dung
– Lên lịch chiến dịch
– Nghiên cứu thị trường và khách hàng
– Thực hiện email marketing
– Tự động hóa Lead Generation
– Dự đoán doanh số
– Giao tiếp với khách hàng thông qua Callbot, Chatbot…
…
AI Agents ứng dụng trong chăm sóc khách hàng
Ứng dụng của AI Agent đối với chăm sóc khách hàng không còn chỉ nằm ở việc ứng dụng chatbot nữa mà các tích hợp khác cũng đang dần được ưa chuộng, tối ưu hóa và tự động hóa các tác vụ cơ bản đối với chăm sóc khách hàng, lead nuturing…
– Tùy chọn tự phục vụ: Nhiều doanh nghiệp sử dụng chatbot, callbot AI,… trong việc để người tiêu dùng tự phục vụ bản thân. Theo nghiên cứu của Nuance Enterprice, 67% người tiêu dùng thích tự phục vụ hơn là nói chuyện với nhân viên.
– Đa kênh: Hỗ trợ khách hàng đa kênh cũng là một case khác của AI Agent. Nó giúp các doanh nghiệp kết nối với khách hàng ở mọi kênh truyền thông cùng trên một màn hình giao diện máy tính.
– Chatbot: Chăm sóc khách hàng thông qua chatbot đã trở nên phổ biến. Theo báo cáo, 85% người tiêu dùng ưa thích việc nhắn tin với các thương hiệu mà họ tin dùng. Chatbot cũng hệ thông NLP (Natural Language Proccessing) để hiểu và phản hồi các vấn đề của khách hàng mà không cần sự tác động của con người. Chatbot hoạt động độc lập, tự động, ngay lập tức 24/7.
– Callbot AI: Callbot AI cũng sử dụng hệ thống NLP để có thể hiểu và phản hồi các cuộc gọi từ khách hàng, trả lời các câu hỏi theo kịch bản có sẵn. Callbot AI tại UCALL cũng tự động ghi âm và trích xuất báo cáo cuộc gọi, giup doanh nghiệp dễ dàng theo dõi, phân loại một cách dễ dàng.
AI Agents ứng dụng trong nghiên cứu và phát triển sản phẩm
AI Agent trong R&D là hệ thống thông minh được thiết kế để hỗ trợ những nhân viên nghiên cứu trong nhiều ngành thông qua việc tự động hóa các tác vụ, phân tích data và đưa ra các insights hữu ích.
Chúng hoạt động như một trợ lý nghiên cứu tự động, có khả năng thực hiện các nhiệm vụ như đánh giá dữ liệu, thu thập và phân tích data, kiểm tra giả thuyết và thậm chí đặt ra các câu hỏi mới.
Các bước tích hợp AI Agent vào doanh nghiệp
Việc áp dụng các AI Agent vào doanh nghiệp bước đầu có thể nghe khó khăn tuy nhiên, với một kế hoạch rõ ràng, việc tích hợp sẽ trở nên dễ dàng hơn bạn nghĩ.
Bước 1 – Xác định painpoint: Để bắt đầu quy trình, doanh nghiệp cần đánh giá xem bộ phận nào sẽ dễ dàng và hưởng lợi nhiều nhất thông qua việc tích hợp AI Agent. Doanh nghiệp rà soát lại các tác vụ lặp đi lặp lại làm tốn nguồn lực như: nhập dữ liệu, lên lịch hẹn, gọi điện chào hàng… hoặc các quy trình mà phản hồi nhanh chóng sẽ giúp bạn duy trì được khả năng cạnh tranh hơn.
Bước 2 – Lựa chọn đúng AI Agent: Đối với các doanh nghiệp, việc lựa chọn đúng AI Agent cần cân bằng giữa chức năng và hiệu quả về mặt chi phí. Tìm kiếm các công cụ tích hợp dễ dàng với các nền tảng sẵn có của doanh nghiệp sẽ giúp doanh nghiệp dễ dàng đạt được hiệu quả hơn. Ngoài ra doanh nghiệp cần đánh giá thêm:
– Khả năng tương thích với hệ thống hiện tại
– Khả năng thích ứng của nhân viên đối với sự tích hợp đồng bộ
– Khả năng xử lý khối lượng công việc ngày càng lớn của doanh nghiệp
Bước 3 – Thử nghiệm thí điểm: Với các doanh nghiệp lần đầu tích hợp, nên bắt đầu thử nghiệm ở các bước nhỏ để tránh rủi ro không đáng có, giảm áp lực vào ngân sách và nguồn lực.
Bước 4 – Tích hợp với các hệ thống hiện có: Đảm bảo các AI Agent doanh nghiệp chọn có thể kết nối với các hệ thống hiện có, chẳng hạn như nhiều doanh nghiệp sử dụng POS hoặc các nền tảng email, hệ thống kênh truyền thông của doanh nghiệp hoặc các công cụ CRM hiện có.
Bước 5 – Đào tạo nhân viên: Trong các doanh nghiệp, nhân viên thường đảm nhận các vai trò khác nhau. Việc cung cấp đào tạo thực tế về thực hành, cung cấp tài liệu rõ ràng để nhân viên có thể nhanh chóng học các sử dụng các AI Agent với từng vai trò là điều cần thiết được nhắc tới.
Bước 6 – Giám sát và tối ưu hóa: Sau khi các công cụ AI đã được triển khai, doanh nghiệp cần theo dõi hiệu suất của chúng và thu thập các phản hồi. Sử dụng phân tích có sẵn từ Chatbot/ Callbot AI để đo lường ROI và xác định các điểm cẩn cải thiện như: Callbot không giải quyết được các câu hỏi của khách hàng, tỷ lệ mở email thập hoặc tỷ lệ nhấc máy không cao…
AI Agents trong tương lai
Các AI Agent đang nhanh chóng thu hút sự chú ý và được ứng dụng nhiều trong kinh doanh. Thị trường AI Agent sẽ tăng trưởng đáng kể trong những năm tiếp theo.
Khi AI Agent trở nên phổ biến, nhân viên sẽ làm việc với AI Agent như đồng đội của mình, tích hợp vào quy trình làm việc và hỗ trợ cho vai trò của từng nhân viên trong doanh nghiệp.
Bằng cách tích hợp AI Agent vào công ty, các doanh nghiệp sẽ có sự thay đổi về mô hình kinh doanh và đẩy nhanh hiệu quả hoạt động. Các AI Agent có thể tự động hóa và quản lý các tác vụ, giải phóng người lao động để sáng tạo hơn.
Khi đó, AI Agent cũng sẽ mở ra cơ hội cho các kỹ năng cốt lõi khác của một nhân viên như kỹ năng quản lý và giám sát AI,… đặc biệt các tiêu chuẩn về quyền riêng tư, công bằng cũng sẽ có sự chặt chẽ hơn.
Kết luận
Nâng cao hiệu suất và chuyển đổi số các chức năng với tốc độ cao là một phần mục tiêu của AI Agent. Với những tiềm năng đem lại, AI Agent sẽ không ngừng phát triển để trở thành những cánh tay đắc lực giúp các doanh nghiệp thúc đẩy doanh số, tự động hóa quy trình, phát triển tối đa tiềm năng nguồn lực cho doanh nghiệp.
Nếu bạn cũng đang tìm kiếm giải pháp AI hiệu quả để tối ưu hóa quy trình tiếp cận khách hàng, chần chừ gì nữa mà không liên hệ ngay với UCALL để được trải nghiệm 15 ngày dùng thử miễn phí không giới hạn tính năng.
