Những điểm chính:
OpenAI, Google và Anthropic đang sử dụng các tác nhân AI của chính mình để tự động hóa các quy trình nội bộ phức tạp, hé lộ cả những lợi ích về năng suất lẫn thách thức quản trị đang chờ đợi toàn bộ doanh nghiệp.
Các công ty đang xây dựng những công cụ AI mạnh mẽ nhất cũng chính là những khách hàng nội bộ tích cực nhất của chúng, triển khai các tác nhân tự động cho nhiều tác vụ từ xác thực hóa đơn đến soát xét hợp đồng — và phát hiện ra rằng lợi ích về năng suất lại tự tạo ra những vấn đề mới.
"Mọi người bắt đầu sử dụng nó cho những việc khác," Kelsey Pedersen, kỹ sư triển khai Codex tại OpenAI, cho biết về công cụ lập trình mà gần như toàn bộ nhân viên hiện sử dụng hàng tuần cho các công việc tri thức chung.
Nhóm tài chính của Google đã triển khai một tác nhân xác thực hóa đơn vào năm ngoái, có khả năng so sánh hóa đơn của nhà cung cấp với các điều khoản hợp đồng, cho phép công ty xem xét số lượng hóa đơn gấp năm lần. Tác nhân này dự kiến sẽ tiết kiệm 200 triệu USD mỗi năm từ các vấn đề thanh toán vượt quá, theo Kristin Reinke, phó chủ tịch phụ trách triển khai AI tại bộ phận tài chính của Google. Tại Anthropic, nhân viên vận hành tiếp thị sử dụng các tác nhân Claude để tự động hóa việc nhập dữ liệu mà trước đây mất từ 15 phút đến một giờ cho mỗi tác vụ.
Tuy nhiên, các quy trình tác nhân mang đến những ma sát mới. Gartner ước tính một công ty Fortune 500 trung bình sẽ vận hành hơn 150.000 tác nhân AI trong vòng hai năm tới, nhưng chỉ 13% tổ chức có quản trị đầy đủ. Tác nhân hóa đơn của Google hoạt động hiệu quả đến mức tạo ra một lượng tồn đọng các bất thường bị đánh dấu, và nay cần đến một tác nhân khác để liên hệ với nhà cung cấp — một chu kỳ tự động hóa theo tầng mà các nhà điều hành cho rằng sẽ định nghĩa giai đoạn tiếp theo của việc áp dụng AI trong doanh nghiệp.
Từ Công cụ Lập trình đến Ngựa thồ Doanh nghiệp
Codex của OpenAI, ban đầu được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm, hóa ra lại đủ trực quan để các nhóm phi kỹ thuật bao gồm tiếp thị, tuyển dụng và pháp lý áp dụng. Ashton Summers, giám đốc tài khoản trong nhóm tiếp cận thị trường của OpenAI, đã sử dụng Codex để điều tra một vấn đề về thanh toán của khách hàng — công việc trước đây cần đến nhóm thanh toán và vận hành. Tác nhân này đã xây dựng một bảng điều khiển khách hàng cập nhật hàng ngày, tạo bản trình diễn sản phẩm cho khách hàng tiềm năng, và tạo một tài liệu chuyển giao cho nhân viên mới bằng cách quét 30 phút email và tin nhắn Slack.
Nicole Diaz, phó tổng cố vấn pháp lý tại OpenAI, yêu cầu Codex thực hiện công việc mà một cộng sự cấp dưới thường đảm nhiệm, bao gồm phân tích các công bố xung đột lợi ích từ nhân viên mới. Tác nhân có thể cảnh báo rằng ai đó vẫn còn ngồi trong hội đồng quản trị của một công ty khác hoặc có người thân làm việc tại một đối thủ cạnh tranh. Diaz cho biết bà vẫn đang tuyển dụng các cộng sự cấp dưới — một phần để soát xét đầu ra của Codex.
Vấn đề 10X
Partha Ranganathan, kỹ sư cao cấp tại Google, mô tả điều mà ông gọi là "vấn đề 10X": khi một quy trình tăng tốc lên gấp mười lần, một thứ khác trong hệ thống sẽ bị hỏng. Tác nhân hóa đơn của Google đã đánh dấu quá nhiều bất thường đến nỗi nhóm vận hành không thể theo kịp việc liên hệ với nhà cung cấp. Giải pháp là một tác nhân khác sẽ tự động khởi tạo việc liên lạc với nhà cung cấp.
Jeremy Korst, đối tác tại công ty tư vấn AI Mindspan Labs, cho biết các công ty nhỏ hơn là những đơn vị linh hoạt nhất với các tác nhân, trong khi sự phối hợp giữa các nhóm tạo ra ma sát tại các tổ chức lớn hơn. Một nhóm pháp lý có thể không muốn bộ phận bán hàng sử dụng AI để tự thực hiện soát xét hợp đồng, ông nói. "Có ma sát thực sự," Korst nói. "Đây là một cuộc trò chuyện rất phổ biến."
Góc nhìn Đầu tư
Đối với các nhà đầu tư, các mô hình triển khai nội bộ tại OpenAI, Google và Anthropic mang đến một cái nhìn trước về quỹ đạo của thị trường AI doanh nghiệp. Công ty mẹ Alphabet của Google đang giao dịch ở mức khoảng 22 lần thu nhập dự phóng, và khoản tiết kiệm 200 triệu USD mỗi năm từ một tác nhân tài chính duy nhất — dù khiêm tốn so với vốn hóa thị trường 350 tỷ USD của hãng — cho thấy tiềm năng cắt giảm chi phí mà các giám đốc tài chính đang bắt đầu định lượng hóa. Phát hiện của Gartner rằng 23% lãnh đạo công nghệ chi từ 200 đến 500 USD mỗi tháng cho mỗi nhà phát triển cho các token lập trình AI cho thấy thị trường có thể tiếp cận cho các công cụ tác nhân đang mở rộng nhanh chóng, ngay cả khi định giá dựa trên token đưa đến sự biến động chi phí có thể định hình lại ngân sách doanh nghiệp.
Bài viết này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
