Tiêu chuẩn về sự xuất sắc có thể bị thay đổi bất cứ lúc nào. Không phải bởi đối thủ cạnh tranh của bạn, mà bởi trải nghiệm tuyệt vời nhất mà khách hàng từng có ở bất kỳ đâu. Quy trình thanh toán bán lẻ liền mạch định hình lại kỳ vọng của mọi người đối với ngân hàng. Dịch vụ gọi xe chỉ với một lần chạm thay đổi kỳ vọng của họ đối với công ty bảo hiểm. Và khi trải nghiệm không đạt được tiêu chuẩn đó, lòng trung thành không hề suy giảm từ từ; nó sẽ biến mất hoàn toàn nhanh chóng.
Áp lực này là lý do chính khiến nhiều tổ chức chạy đua tích hợp các trợ lý AI vào quy trình trải nghiệm khách hàng (CX) của họ. Tuy nhiên, một sự thay đổi lớn hơn nhiều so với làn sóng tự động hóa thông thường đang diễn ra. Mọi danh mục phần mềm doanh nghiệp chủ chốt – từ CRM, quản lý dịch vụ, nhân sự, tài chính, tiếp thị cho đến các nền tảng đám mây – đều đang chuyển mình sang mô hình vận hành bằng AI tự chủ (agentic AI). Đây không phải là viễn cảnh tương lai; nó đang diễn ra ngay lúc này. Gartner® dự báo rằng “đến năm 2028, 80% các tổ chức sẽ chứng kiến các trợ lý AI thực hiện phần lớn các lệnh gọi API thay vì các lập trình viên con người, tăng từ mức dưới 20% vào năm 2026”.
Điều này đưa ngành công nghiệp vượt xa khỏi sự thay đổi đơn thuần về việc “ai” là người gọi API. Đó là sự thay đổi về mục đích phục vụ của các hệ thống doanh nghiệp. Các trợ lý AI đang trở thành một nhóm người dùng mới cho các công cụ, dữ liệu và quy trình làm việc vốn trước đây chỉ dành cho con người sử dụng.
Đối mặt với sự thay đổi mang tính bước ngoặt này, nhiều tổ chức thường đặt ra cùng một câu hỏi: chúng ta nên sử dụng giải pháp AI tự chủ của nhà cung cấp nào?
Điều này hoàn toàn dễ hiểu. Tuy nhiên, câu hỏi đó vẫn chưa đủ bao quát.
Trên thực tế, bạn sẽ không chỉ sử dụng một trợ lý AI duy nhất. Bạn sẽ sử dụng nhiều trợ lý – được phát triển bởi các nhà cung cấp khác nhau, triển khai bởi các nhóm khác nhau, vận hành dựa trên dữ liệu khác nhau và tuân theo các quy tắc quản trị khác nhau.
Một thương hiệu điển hình thường hỗ trợ từ vài đến hàng trăm hành trình khách hàng riêng biệt: kiểm tra trạng thái đơn hàng, giải quyết tranh chấp thanh toán, đổi trả hàng, gia hạn dịch vụ, hỗ trợ kỹ thuật, v.v. Các trợ lý chuyên biệt có thể xử lý tốt một phần hoặc toàn bộ các hành trình này. Tuy nhiên, không một trợ lý hay nhà cung cấp đơn lẻ nào có thể xử lý mọi bước trong mọi hành trình; thay vào đó, ngày càng cần sự phối hợp giữa nhiều trợ lý và nền tảng để đạt được kết quả cuối cùng. Nếu xây dựng các trợ lý này trên những nền tảng công nghệ khác nhau mà thiếu một cơ chế điều phối trung tâm để kết nối chúng, sự phân mảnh sẽ trở thành một vấn đề nan giải – gây trở ngại cả giữa các hành trình khác nhau lẫn trong nội bộ từng hành trình. Điều này có thể dẫn đến việc chuyển giao công việc thiếu nhất quán, trùng lặp thông tin ngữ cảnh và thiếu cái nhìn thống nhất về khách hàng.
Vấn đề của khách hàng cũng không tuân theo các ranh giới đó. Họ không quan tâm liệu vấn đề của mình có liên quan đến hệ thống CRM, hệ thống thanh toán, cơ sở dữ liệu kiến thức hay cần đến chuyên gia con người hay không. Họ chỉ muốn vấn đề được giải quyết — một cách triệt để và nhanh chóng.
Khoảng cách giữa cách thức triển khai các trợ lý AI và diễn biến hành trình khách hàng chính là nơi mà phần lớn các khoản đầu tư vào AI tự chủ thường không đạt được hiệu quả như kỳ vọng. Áp lực thu hẹp khoảng cách này đang ngày càng gia tăng: một khảo sát của Gartner cho thấy 91% lãnh đạo mảng dịch vụ và hỗ trợ được hỏi cho biết họ chịu áp lực từ ban lãnh đạo cấp cao về việc triển khai AI – đánh dấu sự gia tăng mạnh mẽ về tính cấp thiết của quá trình chuyển đổi dựa trên AI. Đồng thời, IBM báo cáo rằng 77% tổ chức cho biết tốc độ ứng dụng AI đang vượt xa năng lực quản trị của họ, và chỉ 11% cảm thấy hoàn toàn sẵn sàng cho quy mô triển khai AI dự kiến trong năm tới.
Nói một cách đơn giản: Các trợ lý AI sẽ tiếp tục xuất hiện trên khắp các bộ phận của doanh nghiệp. Câu hỏi quan trọng là: điều gì sẽ giúp chúng phối hợp hiệu quả với nhau?
Câu trả lời cho vấn đề này không nằm ở việc chọn ra một trợ lý AI hoàn hảo, mà quan trọng hơn là xây dựng và điều phối một hệ sinh thái phù hợp, vận hành dựa trên một mô hình hoạt động mới được thiết kế riêng cho nó.
Hệ sinh thái AI tự chủ là mạng lưới kết nối giữa các trợ lý AI, công cụ, nguồn lực và dữ liệu cùng phối hợp để chuyển đổi ý định của khách hàng thành kết quả thực tế. Nếu thiếu sự điều phối, mạng lưới này sẽ trở nên hỗn loạn: các trợ lý không thể tìm thấy nhau, các công cụ không được phép sử dụng, thông tin ngữ cảnh và dữ liệu ghi nhớ không được duy trì xuyên suốt các tương tác, và thiếu phương thức thống nhất để một trợ lý biết được khách hàng đã nói gì hoặc trợ lý khác đã thực hiện những gì. Và khách hàng sẽ cảm nhận rõ những bất cập này.
Các tổ chức triển khai thành công mô hình này đang xây dựng hệ thống dựa trên một nền tảng mới – nền tảng được thiết kế để trở thành “trọng tâm” của hệ sinh thái trải nghiệm khách hàng (CX). Bằng cách bám sát thời điểm ý định được thể hiện, đồng thời duy trì ngữ cảnh và dữ liệu ghi nhớ để thấu hiểu và tiếp nối ý định đó, nền tảng này giúp doanh nghiệp nhanh chóng chuyển từ ý định ban đầu sang kết quả cuối cùng được kiểm soát chặt chẽ. Điều này càng trở nên quan trọng khi có sự tham gia của nhiều trợ lý AI. Cần có cơ chế xác nhận rằng kết quả mong muốn đã thực sự đạt được — chứ không chỉ dừng lại ở việc mỗi trợ lý trong quy trình đều báo cáo thành công riêng lẻ.
Ba đặc điểm thường tạo nên sự khác biệt giữa một nền tảng có khả năng thực hiện điều này và một nền tảng không làm được:
Đây là nền tảng giúp kết nối, điều phối và quản trị các trợ lý AI, công cụ, tài nguyên và dữ liệu nhằm mang lại trải nghiệm khách hàng đầy ấn tượng – những trải nghiệm giúp nâng cao tiêu chuẩn và trở thành chuẩn mực mới cho mọi người.
Các trợ lý không nên bị giới hạn trong một ứng dụng, quy trình làm việc hay hệ thống duy nhất. Các tiêu chuẩn mới nổi đang biến điều này thành hiện thực. Các giao thức kết nối giữa các trợ lý (A2A) cho phép một trợ lý ủy quyền công việc cho một trợ lý đáng tin cậy khác thay vì tự mình thực hiện mọi thứ. Giao thức Model Context Protocol (MCP) cung cấp cho các trợ lý phương thức chuẩn hóa để truy cập các công cụ và tài nguyên đã được phê duyệt, thay vì phải thực hiện tích hợp tùy chỉnh cho từng trường hợp sử dụng mới.
Bên dưới các yếu tố đó, các trợ lý cần quyền truy cập vào dữ liệu và dịch vụ nằm rải rác trong toàn doanh nghiệp — bao gồm các hệ thống lưu trữ và quản lý thông tin như:
Chỉ kết nối thôi thì chưa tạo ra giá trị. Chính sự điều phối mới là yếu tố chuyển đổi quyền truy cập vào các trợ lý, công cụ, tài nguyên và dữ liệu thành kết quả cụ thể cho khách hàng hoặc nhân viên.
Đây là yếu tố biến các dịch vụ riêng lẻ thành một hệ thống thống nhất. Các trợ lý có thể hoạt động xuyên suốt các quy trình, tái sử dụng các công cụ và dữ liệu hiện có, cũng như phát triển dựa trên những năng lực mà các nhóm khác đã triển khai, thay vì phải xây dựng lại từ đầu. Nếu được thực hiện tốt, quy trình này sẽ tạo ra một nền tảng có khả năng tái sử dụng – nơi mà việc xây dựng trường hợp sử dụng tiếp theo sẽ nhanh chóng hơn so với trường hợp trước đó. Không còn cảnh phải bắt đầu lại từ đầu.
Không thể mở rộng quy mô cho bất kỳ điều gì trong số này nếu thiếu cơ chế quản trị – yếu tố không thể bị xem nhẹ hay bổ sung một cách chắp vá sau khi đã triển khai.
Khi các trợ lý ngày càng có nhiều quyền tự chủ, các tổ chức cần kiểm soát những gì có thể được khám phá, truy cập hoặc kích hoạt, cũng như ai là người thực hiện các hành động đó. Họ cần khả năng kiểm toán và quan sát bao quát mọi hệ thống mà quy trình làm việc đi qua; nhờ đó, các hoạt động có thể được giám sát, chính sách được thực thi và trách nhiệm giải trình được duy trì, ngay cả khi quy trình làm việc liên quan đến nhiều nhà cung cấp khác nhau. Thành phần này đóng vai trò như một lớp kiểm soát: nơi các tổ chức xác định mục tiêu, chính sách, các giới hạn an toàn và thiết lập cách thức vận hành cho AI. Nó kết nối các mô hình với hệ thống doanh nghiệp; đồng thời giám sát hiệu suất, đảm bảo khả năng quan sát và giải trình, cũng như đáp ứng các yêu cầu tuân thủ trên toàn bộ hệ sinh thái chứ không chỉ ở một bộ phận riêng lẻ.
Kết nối, điều phối và quản trị không phải là những hành động tách biệt. Chúng là các năng lực phụ thuộc lẫn nhau của một nền tảng điều phối chủ động và giá trị của chúng được tạo ra khi hoạt động đồng bộ. Một lớp truy cập chung có quản trị tốt cho phép doanh nghiệp triển khai các quy trình trải nghiệm khách hàng (CX) dựa trên AI để đạt được kết quả thiết thực, với tính nhất quán và khả năng mở rộng vượt trội so với việc chắp vá các giải pháp đơn lẻ.
Đây cũng chính là yếu tố phân biệt giữa các tổ chức đã đạt độ trưởng thành cao với những tổ chức vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm. Các tổ chức dẫn đầu là những đơn vị biết cách điều phối các trợ lý, công cụ và quy trình làm việc xoay quanh kết quả mục tiêu – đi kèm với cơ chế quản trị cần thiết để đảm bảo tính an toàn và khả năng chứng minh hiệu quả.
Hãy hình dung cảnh một khách hàng yêu cầu trợ lý ảo (agentic virtual agent) đẩy nhanh tiến độ một đơn hàng đang bị chậm trễ:
1. Trợ lý ảo xác thực danh tính khách hàng, xác nhận ý định và chuyển tác vụ cho một trợ lý quản lý đơn hàng đáng tin cậy khác trong hệ sinh thái thông qua kết nối A2A (agent-to-agent), thay vì sử dụng giải pháp tùy chỉnh riêng.
2. Trợ lý quản lý đơn hàng xác thực trợ lý ảo, sau đó kiểm tra dữ liệu từ đơn vị vận chuyển và kho hàng, xác định ngày giao hàng sớm nhất có thể và trả về kết quả dưới dạng dữ liệu có cấu trúc.
3. Trợ lý ảo trình bày các tùy chọn cho khách hàng, xác nhận việc họ muốn tiếp tục, và trợ lý quản lý đơn hàng sẽ tạo hồ sơ xử lý (case) cũng như cập nhật trạng thái đơn hàng.
4. Cuối cùng, trợ lý ảo xác nhận kết quả với khách hàng và cung cấp mã số hồ sơ để theo dõi.
Đối với khách hàng, đó là một cuộc hội thoại liền mạch. Tuy nhiên, ở hậu trường, đó là một hệ sinh thái các trợ lý (agent) phối hợp nhịp nhàng xoay quanh ý định của khách hàng, với quy trình được kiểm soát chặt chẽ từ đầu đến cuối.
Sự chuyển dịch sang mô hình hệ sinh thái chủ động đang diễn ra mạnh mẽ trong mọi hệ thống phần mềm doanh nghiệp lớn, bất kể các tổ chức có chủ động tham gia vào xu hướng này hay không.
Điểm khởi đầu không phải là chọn ra trợ lý “tốt nhất”. Thay vào đó, quy trình bắt đầu bằng việc xác định các hệ thống và dữ liệu cần thiết để các trợ lý thực hiện những quy trình làm việc thực tế, đồng thời lựa chọn một nền tảng có khả năng kết nối, điều phối và quản lý các dịch vụ trong hệ sinh thái trải nghiệm khách hàng (CX) – phục vụ cả khách hàng lẫn nhân viên. Những tổ chức thực hiện đúng cách sẽ sở hữu một hệ sinh thái chủ động phối hợp hiệu quả để thu hút và duy trì lòng trung thành của khách hàng, đồng thời tạo nền tảng vững chắc để mở rộng quy mô một cách an toàn và tự tin.
MP Transformation
Để tìm hiểu thêm về MP Transformation, hãy theo dõi và tương tác với chúng tôi trên các trang mạng xã hội
Tầng 10, Tòa nhà Sudico, Đường Mễ Trì, Mỹ Đình 1, Quận Nam Từ Liêm, Hà Nội.
1900585853
contact@mpt.com.vn
