Trong nhiều năm, tự động hóa – đặc biệt là RPA và các quy trình số hóa tuyến tính – đã giúp doanh nghiệp giảm tải khối lượng công việc lặp lại. Tuy nhiên, bước sang năm 2025, nhiều lãnh đạo nhận thấy mô hình tự động hóa dựa trên quy tắc đã đến giới hạn. RPA hoạt động tốt khi quy trình ổn định, nhưng lại dễ “gãy” khi dữ liệu thay đổi, hệ thống nâng cấp, hoặc xuất hiện ngoại lệ bất ngờ.

Theo báo cáo “Machines That Manage Themselves” của Boston Consulting Group (2025), các tập đoàn lớn vận hành trung bình từ 50 đến hơn 100 hệ thống khác nhau. Sự chồng chéo này khiến việc đồng bộ hóa dữ liệu trở thành một cuộc chiến liên tục. Khi một giá trị sai lệch xuất hiện trong một hệ thống, RPA thường không đủ thông minh để hiểu nguyên nhân hoặc tự sửa lỗi, dẫn đến hàng loạt hệ lụy: nhân viên bị khóa tài khoản, chậm truy cập hệ thống, quy trình bị gián đoạn và IT phải xử lý hàng nghìn yêu cầu hỗ trợ mỗi năm.

Trong bối cảnh đó, AI Agents – các tác nhân AI tự chủ có khả năng hiểu ngữ cảnh, phân tích lý do, đưa ra hành động và học hỏi liên tục – đang trở thành hướng đi mới của các nhà lãnh đạo. Không giống RPA chỉ thực thi lệnh cố định, AI Agents có thể thích nghi khi dữ liệu thay đổi, có thể tự điều tra nguyên nhân của sai lệch và thực hiện hành động khắc phục mà không cần chờ con người can thiệp.

McKinsey trong báo cáo “Superagency in the Workplace” (2024) cho biết AI Agents có khả năng đảm nhiệm 60%–70% các nhiệm vụ tri thức lặp lại, từ xử lý yêu cầu nội bộ, phân loại thông tin, phân tích dữ liệu cho đến tự động đề xuất hướng giải quyết. Điều này mang lại một sự chuyển dịch lớn: lãnh đạo không chỉ quan tâm đến việc giảm chi phí vận hành, mà còn muốn giải phóng nhân sự khỏi các tác vụ lặp lại để họ tập trung vào chiến lược, sáng tạo và phục vụ khách hàng.

Tốc độ cũng là lý do khiến các nhà quản lý thay đổi tư duy. Trong môi trường kinh doanh biến động, tốc độ ra quyết định là yếu tố sống còn. AI Agents có thể phân tích thông tin theo thời gian thực, đưa ra gợi ý hành động ngay lập tức, hoặc tự động thực hiện các bước xử lý cần thiết. Nếu trước đây giám đốc phải chờ một tuần để nhận báo cáo tổng hợp, thì nay, một AI Agent có thể cập nhật tình trạng doanh thu, rủi ro và hiệu suất liên tục từng giờ.

Đồng thời, mô hình vận hành của doanh nghiệp cũng chuyển từ “phản ứng” sang “chủ động”. Tự động hóa cũ chỉ hoạt động khi có vấn đề phát sinh, còn AI Agents có thể dự đoán trước sự cố. Gartner trong báo cáo xu hướng công nghệ 2024 nhận định rằng các hệ thống AI tự chủ có khả năng giảm đáng kể thời gian gián đoạn nhờ phát hiện bất thường trước khi chúng trở thành lỗi nghiêm trọng.

Một ví dụ rõ nét là Salesforce. Khi áp dụng Agentforce và MuleSoft, công ty này đã giảm tới 70% lượng ticket IT nội bộ. Thay vì chờ nhân viên phát hiện lỗi và gửi yêu cầu, AI Agents tự nhận diện sự không khớp dữ liệu và tự sửa chữa. Điều này biến quy trình trước đây có thể kéo dài vài ngày thành thao tác chỉ mất vài giây, giúp trải nghiệm nhân viên được nâng lên đáng kể.

Một điều quan trọng cần nhấn mạnh: AI Agents không thay thế con người, mà khuếch đại năng lực con người. Các nghiên cứu của BCG và McKinsey đều chỉ ra rằng khi AI Agents đảm nhận tác vụ mang tính vận hành, nhân viên có nhiều thời gian hơn để tập trung vào phân tích, sáng tạo, giao tiếp khách hàng và những nhiệm vụ tạo ra giá trị cao. Đây chính là lý do lãnh đạo xem AI Agents như một công cụ tăng cường trí tuệ (intelligence augmentation), chứ không phải sự thay thế lao động.

Nhìn tổng thể, lý do khiến lãnh đạo năm 2025 chuyển từ tự động hóa sang AI Agents nằm ở ba yếu tố: sự phức tạp của hệ thống đã vượt ngoài khả năng của RPA; kỳ vọng về tốc độ và hiệu quả ngày càng cao; và áp lực cạnh tranh buộc doanh nghiệp phải tìm mô hình vận hành linh hoạt, tự chủ hơn. AI Agents mở ra một phương thức quản trị mới, nơi các quy trình không chỉ được tự động hóa mà còn có khả năng tự thích nghi, tự dự đoán và tự cải thiện.

Câu hỏi đối với lãnh đạo không còn là “AI có hữu ích không?”, mà là:
Doanh nghiệp sẽ đón nhận AI Agents như một lợi thế chiến lược, hay để đối thủ đi trước?