Khám phá tương lai của AI Agentic

Bài viết này được viết bởi David Nicholson , Cố vấn công nghệ trưởng của The Futurum Group .

Tóm lại: Agentic AI đang cải thiện cách con người và AI cộng tác với nhau bằng cách đảm nhận các nhiệm vụ như thu thập dữ liệu, kích hoạt hành động và cải thiện quy trình làm việc. Trong phần Hỏi & Đáp này, John Roese của Dell và Pattie Maes của MIT sẽ thảo luận về các ứng dụng và thách thức thực tế của công nghệ này, cũng như tương lai của mối quan hệ hợp tác giữa con người và AI.

Agentic AI đại diện cho ranh giới đổi mới tiếp theo, cung cấp những phương thức mới mạnh mẽ để thúc đẩy sự tiến bộ của con người.

Để tìm hiểu ý nghĩa của điều này đối với doanh nghiệp và xã hội, tôi đã trò chuyện với hai chuyên gia xuất sắc: John Roese, Giám đốc Công nghệ Toàn cầu kiêm Giám đốc AI tại Dell Technologies , và Tiến sĩ Pattie Maes, Giáo sư Nghệ thuật và Khoa học Truyền thông tại Phòng thí nghiệm Truyền thông MIT . Với tư cách là người dẫn chương trình, tôi rất vinh dự được dẫn dắt buổi thảo luận của chúng tôi về tiềm năng chuyển đổi của AI agentic, các ứng dụng thực tế của nó trong nhiều ngành công nghiệp và tương lai của sự hợp tác giữa con người và AI.

Cuộc thảo luận đã cung cấp những hiểu biết có giá trị về cách công nghệ này có thể giúp mọi người và các tổ chức đạt được nhiều thành tựu hơn và tôi rất vui khi được chia sẻ những quan điểm đó với các bạn.

Nội dung sau đây đã được chỉnh sửa để ngắn gọn và dễ đọc hơn.

John, AI đại diện là gì? Và quan trọng hơn, nó không phải là gì?

Roese: Thế giới kết hợp thông tin và kỹ năng số hóa. AI Agentic số hóa những kỹ năng đó, chuyển giao công việc, lý luận và hành vi vào một hệ thống AI. Một tác nhân không chỉ là một công cụ mà còn là một thực thể tự chủ. Bạn có thể phân công nhiệm vụ hoặc sứ mệnh, và nó sẽ tự tìm cách hoàn thành chúng. Nó tương tác với các công cụ, thu thập dữ liệu và kích hoạt các hành động trong thế giới thực. Không giống như các hệ thống truyền thống, các tác nhân chủ động, quan sát và phản hồi với môi trường của chúng. Điều này chuyển con người từ “theo dõi” mọi quyết định sang “theo dõi”, giám sát và hướng dẫn công việc của tác nhân. Mặc dù các công cụ truyền thống rất hữu ích, nhưng các tác nhân đại diện cho một năng lực mới mang tính chuyển đổi.

Pattie, John đã đề cập đến ý tưởng về các loại tương tác và hợp tác diễn ra giữa con người và tác nhân. Là một chuyên gia về hợp tác giữa con người và tác nhân, sự tương tác này trông như thế nào, và chúng ta đang ở đâu trong nỗ lực hợp tác này giữa con người và tác nhân?

Maes: Trong hơn 30 năm qua, tôi đã ủng hộ việc trao cho các thiết bị nhiều quyền tự chủ hơn để xử lý các tác vụ thay mặt chúng ta. Khi công việc và cuộc sống ngày càng bận rộn, các tác nhân giúp quản lý tình trạng quá tải thông tin và đa nhiệm. Trong cả bối cảnh cá nhân và công việc, con người sẽ ngày càng phụ thuộc vào một tập hợp các tác nhân để hỗ trợ các tác vụ khác nhau. Tuy nhiên, ban đầu, các tác nhân này sẽ không tự động hóa hoàn toàn các tác vụ, vì AI vẫn mắc lỗi. Các chương trình học máy (LLM), vốn hỗ trợ nhiều tác nhân, có thể gây ảo giác hoặc hiểu sai thế giới. Đó là lý do tại sao con người cần phải luôn tham gia, kiểm tra hành vi của tác nhân và đảm bảo chúng hoạt động đúng như mong đợi, đặc biệt là trong giai đoạn đầu áp dụng.

John, khi chúng ta xem xét hành trình hướng tới hành vi tự chủ, rõ ràng sự hợp tác giữa con người và các tác nhân sẽ đóng một vai trò then chốt. Anh có thể chia sẻ những lĩnh vực hoặc ngành nghề nào có thể gặp phải những thách thức đặc thù khi áp dụng công nghệ này, và lĩnh vực nào có vị thế tốt nhất để đón nhận nó không? Pattie, tôi cũng rất muốn nghe quan điểm của anh về vấn đề này.

Roese: Tôi so sánh điều này với việc sử dụng bánh xe tập đi. Các tác nhân sẽ bắt đầu với những ràng buộc nghiêm ngặt, chỉ xử lý những nhiệm vụ mà chúng tôi cảm thấy thoải mái khi giao phó. Theo thời gian, khi chúng tôi tin tưởng vào hành vi và dữ liệu của họ, những ràng buộc này có thể được nới lỏng, cho phép họ tự chủ hơn. Cách tiếp cận dần dần này áp dụng cho mọi ngành, mặc dù các lĩnh vực được quản lý chặt chẽ, chẳng hạn như phát triển phần mềm, sẽ áp dụng tự chủ chậm hơn. Ngược lại, các ngành như viễn thông đang phát triển mạnh mẽ hơn. Mỗi ngành đều có một điểm khởi đầu mà AI có thể được tin tưởng để xử lý các nhiệm vụ cụ thể, và một khi niềm tin đó được thiết lập, việc mở rộng khả năng sẽ trở nên dễ dàng hơn nhiều.

Pattie, bạn có quan điểm khác dựa trên phương trình của con người không?

Maes: Các đại lý có vai trò quan trọng, nhưng chúng ta phải hành động thận trọng. Bắt đầu từ quy mô nhỏ và dần dần tăng cường quyền tự chủ của họ là chìa khóa. Mọi người sẽ luôn muốn giám sát đại lý của mình, theo dõi hành động của họ và kiểm tra họ thường xuyên. Duy trì niềm tin và đảm bảo con người nắm quyền kiểm soát tối đa đối với các quy trình là điều cần thiết.

Một số công nghệ mới nổi nào mà con người chúng ta cần phải theo kịp hiện nay?

Roese: Thách thức lớn nhất là làm sao để các tác nhân làm việc cùng nhau, điều này đòi hỏi phải phát triển các tiêu chuẩn tương tác. Các nỗ lực hiện tại tập trung vào giao tiếp giữa các tác nhân, sổ đăng ký và các mô hình tương tác. Mặc dù các công nghệ chủ chốt hiện nay đã rõ ràng, nhưng lĩnh vực phát triển nhanh chóng này sẽ tiếp tục phát triển nhanh chóng, mang đến những đổi mới mới.

Pattie, chúng ta sẽ đi đến đâu trên hành trình đại diện này vào cuối năm nay? Bạn dự đoán thế nào?

Maes: Tôi mong đợi những thử nghiệm kinh doanh ban đầu với các đại lý trong các nhiệm vụ ít rủi ro. Theo thời gian, các đại lý sẽ đóng vai trò như những trợ lý được cá nhân hóa, quản lý nhiệm vụ, tự động hóa quy trình và trả lời những câu hỏi đơn giản, giúp chúng tôi sắp xếp công việc và xử lý lịch trình bận rộn hiệu quả hơn.

John, hãy cho chúng tôi biết anh nghĩ chúng ta sẽ đạt được điều gì vào cuối năm nay và hiện tại. Hãy giúp chúng tôi hiểu mọi người nên bắt đầu từ đâu ngay hôm nay và cách bắt đầu như thế nào.

Roese: Gần đây tôi đã đưa ra lời khuyên này cho các đồng nghiệp và mọi người trong ngành. Ba điều theo thứ tự này. Thứ nhất là xác định một nhiệm vụ quan trọng nhưng ít rủi ro nếu xảy ra sai sót. Tập trung vào các lĩnh vực cải thiện hoạt động kinh doanh mà không cần quy định chặt chẽ hoặc rủi ro cao. Thứ hai, xác định quy trình làm việc của tác nhân. Vạch ra các công cụ, dữ liệu và tương tác mà tác nhân sẽ cần để thực hiện nhiệm vụ. Điều này thiên về lập kế hoạch hơn là công việc kỹ thuật. Và thứ ba, thử nghiệm tác nhân trong một môi trường được kiểm soát bằng cách sử dụng dữ liệu ngẫu nhiên để đánh giá hiệu quả của nó. Đừng đại tu các quy trình làm việc hiện có; thay vào đó, hãy cải thiện chúng. Ví dụ: sử dụng tác nhân để tự động hóa các tác vụ lặp lại như truy xuất giá hoặc dữ liệu hàng tồn kho trong quá trình bán hàng. Tương tự, trong phát triển phần mềm, hãy nhắm mục tiêu vào các lĩnh vực có sự can thiệp quá mức của con người. Đến cuối năm nay, tôi nghĩ rằng các tác nhân trưởng thành nhất trong thế giới thực sẽ bổ sung cho các quy trình làm việc AI hiện có, cải thiện hiệu quả mà không cần thay thế chúng. Nó bổ sung cho các quy trình làm việc AI thế hệ đầu tiên mà chúng tôi đã triển khai.

Từ góc nhìn hợp tác “trở lại với công nghệ con người”, anh có thấy điểm khởi đầu nào cho sự khác biệt của mỗi cá nhân không? Tôi đang nghĩ đến việc sử dụng các tác nhân để giúp bản thân trở nên hiệu quả hơn. Anh khuyên mọi người nên bắt đầu hành trình đó từ đâu?

Maes: Thế hệ trẻ mà tôi làm việc cùng tại MIT sử dụng chatbot hiện đại ít nhất hai giờ mỗi ngày để giải quyết đủ loại vấn đề hoặc câu hỏi. Tôi nghĩ thế hệ này cũng sẽ rất nhanh chóng tiếp nhận các chatbot không chỉ cung cấp thông tin mà còn tự động hóa mọi thứ. Tôi nghĩ họ vẫn sẽ bị hạn chế khá nhiều về những việc họ được phép làm.

Pattie, những suy nghĩ của bạn về trí tuệ nhân tạo từ 30 năm trước đã trở thành hiện thực chưa? Bạn đã chứng kiến ​​những điều bất ngờ nào?

Maes: Sau khi nhận bằng Tiến sĩ về AI, tôi chuyển hướng tập trung vào cái mà tôi gọi là “IA” hay tăng cường trí thông minh. Tôi không muốn máy tính và robot thông minh hơn; tôi muốn con người trở nên thông minh hơn và có khả năng học hỏi tốt hơn. Đó là lý do tại sao tôi đã nói về các tác nhân phần mềm vào năm 1994 và lập luận rằng chúng ta nên thay đổi cách tương tác với máy tính để giúp mọi người hiểu rằng có một công nghệ thực hiện điều này, và nó có những giới hạn. Giải pháp tốt nhất là có sự tham gia của các chuyên gia công nghệ và doanh nhân để toàn bộ quy trình hoạt động tốt hơn.

Bạn có lo lắng nhiều hơn ngày hôm nay so với 10 năm trước không?

Maes: Đúng vậy. Trong vài năm qua, triết lý vẫn là: nếu chúng ta có thể xây dựng được thì cứ xây dựng, rồi tung ra thị trường và khuyến khích mọi người sử dụng. Chúng tôi đang tiến hành một thử nghiệm trong thế giới thực, thay vì để các nhà nghiên cứu thực hiện các thử nghiệm quy mô nhỏ hơn để tìm hiểu các vấn đề tiềm ẩn. Đó cũng là lý do tại sao tôi khuyến nghị các doanh nghiệp nên cân nhắc kỹ lưỡng về những quy trình nào không quan trọng và mang tính lặp lại cao, tạo cơ hội tốt hơn để triển khai các tác nhân được giám sát chặt chẽ, v.v., đảm bảo không có sai sót nào xảy ra.

John, anh thường xuyên trao đổi với các CIO và CTO. Đội ngũ kỹ sư dịch vụ và giải pháp chuyên nghiệp của Dell đang được đẩy mạnh ở vị trí nào?

Roese: Các tổ chức PS và đội ngũ chuyển đổi kinh doanh của chúng tôi dành nhiều thời gian hơn cho các khía cạnh phi kỹ thuật của AI, giúp khách hàng tìm ra quy trình nào, áp dụng ở đâu, và cách áp dụng an toàn. Và bạn vẫn phải thực hiện công việc kỹ thuật. Trình tự các thao tác rất quan trọng. Và tôi phải nói với bạn rằng chỉ làm công việc tư vấn là không hiệu quả vì nó phải được xây dựng và triển khai. Cũng không khôn ngoan khi làm công việc kỹ thuật mà không biết mình đang giải quyết vấn đề gì và cách giải quyết tốt nhất cho vấn đề đó. Đây chỉ là một ví dụ khác cho thấy một khi bạn thực hiện chuyển đổi, nó luôn là một hệ sinh thái, luôn đa chiều, luôn có yếu tố con người trong đó. Điều này giống như mọi công nghệ khác hiện nay. Nó chỉ nhanh hơn, có tác động mạnh hơn và thú vị hơn.

Họ có cần phải hiểu bất kỳ công nghệ nào không?

Roese: Khi chúng tôi đánh giá hoặc xây dựng lộ trình để triển khai agentic, luôn có một chuyên gia công nghệ trong phòng. Công nghệ này không phải là vô hạn. Nó không có khả năng vô hạn. Nó có rủi ro. Và nếu bạn đang phát triển, ngay cả khi bạn là người lựa chọn quy trình, bạn nên thực hiện với sự hiểu biết rõ ràng rằng có một công nghệ triển khai điều này và nó có những giới hạn. Chúng ta nên biết rằng bạn không thể đưa một khái niệm thuần túy trí tuệ vào một hệ sinh thái công nghệ mà không kết nối hai yếu tố này. Các chuyên gia công nghệ và doanh nhân cùng nhau đồng hành trong suốt quá trình.

Điều này liên quan đến chuyên môn của Pattie về mối liên hệ giữa công nghệ và con người. Đây không phải là điều dễ dàng để chỉ các doanh nhân và chuyên gia công nghệ mới hiểu được. Bạn có đồng ý không?

Roese: Rất có thể trong vòng hai năm tới, bất kể bạn làm gì hôm nay, bất kể công việc của bạn được định nghĩa là gì và lượng công sức bạn cần bỏ ra cho nó sẽ thay đổi đáng kể. Và một phần lớn công việc có thể được tự động hóa có thể được giao phó nhưng không thể vì không có ai để giao phó. Và về cơ bản, bạn đang mở rộng quy mô. Điều đó thật tốt.