9h tối, livestream đã tắt từ lâu nhưng chị Minh Ánh, 27 tuổi, chủ một cửa hàng mỹ phẩm online tại TP.HCM, vẫn chưa thể rời điện thoại.
Phần việc nặng nhất của một ngày bán hàng không nằm trên sóng trực tiếp mà bắt đầu sau khi buổi live kết thúc, khi hàng chục bình luận hỏi giá, chốt đơn, để lại số điện thoại vẫn trôi lẫn trong luồng tương tác dày đặc. Từ ngày có trí tuệ nhân tạo (AI), chị cũng thường xuyên dùng công cụ này để nghĩ tiêu đề livestream hay soạn kịch bản chăm sóc khách hàng. Nhưng đến cuối ngày, chị vẫn loay hoay với những công việc nhỏ nhặt, lặp đi lặp lại.
 |
| Dù đã có công cụ AI hỗ trợ công việc, nhiều người vẫn phải đau đầu với những tác vụ thủ công lặp đi lặp lại. Ảnh minh họa: AI. |
Song, sự bất cập này không chỉ diễn ra với chị Ánh mà còn đang len lỏi trong rất nhiều doanh nghiệp, từ các công ty lớn nhỏ đến hộ kinh doanh gia đình, nơi hàng trăm nhân viên vẫn dành cả ngày để trả lời email, sắp sếp lịch họp, tổng hợp báo cáo, xử lý biểu mẫu hay bám theo những công việc nằm rải rác trên đủ loại nền tảng. Dẫu AI đã từng bước hỗ trợ con người trong công việc, phần lớn công nghệ hiện nay chỉ mới dừng ở vai trò của một cỗ máy phản hồi.
Đầu năm nay, giới công nghệ trên thế giới bắt đầu bàn luận về những tham vọng mới. Các công ty công nghệ hàng đầu được kỳ vọng tạo ra những nền tảng có thể nhận yêu cầu từ người dùng, sau đó chủ động phân chia đầu việc và xử lý chuỗi tác vụ nhiều bước thay cho con người. Lớp công nghệ mới này được gọi là Agentic AI, hay dễ hiểu hơn là “AI biết hành động”.
Khi AI không còn dừng ở việc trả lời
Đã 3 năm từ ngày hàng triệu người dùng lần đầu trực tiếp cảm nhận sức mạnh của mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách làm quen với AI qua một khung chat, nơi họ có thể yêu cầu viết email, tóm tắt tài liệu, lên ý tưởng nội dung, dịch văn bản… Tuy nhiên, AI trên thực tế có giới hạn nhất định đối với những công việc mang tính hệ thống hay xử lý nhiều lớp thông tin.
Khác với các mô hình chatbox AI truyền thống chỉ dựa trên câu hỏi để cung cấp thông tin bằng văn bản hoặc hình ảnh, với Agentic AI, người dùng có thể yêu cầu nền tảng này lập kế hoạch, kiểm tra dữ liệu, thực hiện chuỗi hành động nhiều bước, điều chỉnh theo phản hồi trong quá trình làm việc và nhiều tác vụ phức tạp khác.
Trên thực tế, Agentic AI không còn là một xu hướng mà đang từng bước được ứng dụng bài bản. Theo khảo sát toàn cầu “The State of AI in 2025” của McKinsey, được thu thập tại 105 quốc gia trên 1.993 tổ chức và doanh nghiệp, 62% tổ chức cho biết họ đã bắt đầu thử nghiệm AI Agent, 23% trong số đó đang mở rộng quy mô hệ thống mô hình này ở ít nhất một bộ phận kinh doanh.
Ở phía dự báo, Gartner ước tính đến năm 2028, 15% quyết định công việc hàng ngày sẽ được tự động hóa bởi Agentic AI, tăng từ gần như bằng 0 vào năm 2024. Cũng trong tầm nhìn đó, tổ chức này cho rằng khoảng một phần ba phần mềm doanh nghiệp sẽ tích hợp các agent AI. Tuy nhiên, Gartner đồng thời đưa ra một cảnh báo rằng hơn 40% dự án Agentic AI có thể bị hủy trước cuối năm 2027 vì chi phí tăng cao, kỳ vọng bị thổi phồng hoặc không chứng minh được giá trị kinh doanh.
Đặt hai mảnh ghép ấy cạnh nhau, có thể nói Agentic AI là một làn sóng có thật, nhưng cuộc chơi này chỉ thực sự đem lại giá trị khi doanh nghiệp tìm đúng phần việc để giao cho AI.
Quan sát trong bối cảnh thế giới, mới đây, tại Google I/O 2026, Google cho biết sẽ ra mắt Gemini Spark. Được định vị là trợ lý AI cá nhân thế hệ mới, Gemini Spark có thể chủ động chia nhỏ nhiệm vụ và tự thực hiện nhiều bước xuyên suốt các ứng dụng.
Theo đó, hàng tỷ người dùng toàn cầu sẽ được tự động hóa toàn bộ quy trình từ việc lên lịch chuyến đi dựa trên email cho đến việc quản lý chi tiêu cá nhân hay những tác vụ phức tạp hơn. Sự dịch chuyển này của Google cho thấy rằng sau giai đoạn AI gây ấn tượng bằng khả năng sản sinh nội dung, cuộc chơi đang chuyển sang khả năng tích hợp AI vào quy trình, dữ liệu.
 |
| Phó chủ tịch Google Labs và Gemini, Josh Woodward, phát biểu trong bài diễn văn khai mạc tại Google I/O vào ngày 19/5 tại Mountain View, California. Ảnh: Getty Images/Benjamin Fanjoy. |
Doanh nghiệp Việt cần gì ở làn sóng Agentic AI?
Tại Việt Nam, thị trường Agentic AI đang dần nở rộ. Song, bài toán của doanh nghiệp Việt lúc này không phải là tối ưu thêm 1% hiệu suất trong một hệ thống đã được số hóa hoàn hảo mà là bớt thao tác thừa, bớt nhập liệu bằng tay, bớt thời gian tổng hợp thủ công và rút ngắn quãng đường đi từ một yêu cầu của khách hàng đến một hành động cụ thể trong nội bộ.
Dù phần lớn thị trường vẫn đang ở giai đoạn tăng tốc thử nghiệm, Việt Nam đã bắt đầu xuất hiện những lát cắt cho thấy Agentic AI không còn chỉ là một khái niệm để bàn luận. Ở mảng phần mềm kiểm thử, Katalon là một trong những doanh nghiệp Việt sớm đưa hướng tiếp cận này vào sản phẩm khi ứng dụng các công nghệ Agentic AI của AWS để hỗ trợ người dùng theo dõi hành vi, phát hiện khoảng trống và tự động hóa những test case còn thiếu.
Trong lĩnh vực quản trị doanh nghiệp, MISA cũng đã tích hợp trợ lý AI Agent AVA vào hệ sinh thái MISA AMIS, cho phép hệ thống đọc, kiểm tra, đối chiếu chứng từ kế toán, theo dõi công nợ và chủ động phát hiện bất thường chi phí.
Những ví dụ như Katalon hay MISA chưa đủ để kết luận thị trường đã bùng nổ, nhưng đủ để cho thấy câu chuyện AI Agentic tại Việt Nam đã bắt đầu dịch từ tầng trình diễn sang tầng ứng dụng.
Có thể thấy, vị trí của doanh nghiệp Việt trong làn sóng này có lẽ không phải là người đứng ngoài quan sát, nhưng cũng chưa phải là người đã làm chủ cuộc chơi. Họ đang ở giai đoạn phải lựa chọn cách bước vào. Chạy theo mọi trào lưu AI mới nhất chắc chắn không phải là câu trả lời. Câu trả lời hợp lý hơn có thể nằm ở một cách tiếp cận khiêm tốn nhưng hiệu quả hơn, bắt đầu từ những quy trình nhàm chán nhất, chọn những tác vụ lặp lại nhất và đo bằng số giờ được cắt giảm, số bước được rút ngắn, thay vì bằng số lượng tính năng nghe thật ấn tượng.
Cuộc đua Agentic AI có thể được quyết định ở nơi công việc thực sự diễn ra
Trong thực tế vận hành, phần lớn công việc không nằm trong một hệ thống duy nhất mà diễn ra trong các cuộc hội thoại kéo dài cả ngày. Với nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là SME, bán lẻ và dịch vụ, hội thoại không chỉ là kênh giao tiếp mà còn trở thành lớp hạ tầng vận hành chính.
Nhìn từ góc độ đó, các nền tảng hội thoại đang dần tiến hóa thành một lớp thực thi của AI, nơi mô hình không chỉ hiểu ngôn ngữ mà còn có khả năng hành động trực tiếp trong ngữ cảnh công việc. Đây cũng là lý do các hệ sinh thái nhắn tin có quy mô người dùng lớn bắt đầu trở thành một phần quan trọng trong bức tranh Agentic AI, khi nắm giữ điểm chạm tự nhiên nhất giữa người dùng và luồng công việc hằng ngày.
Giữa làn sóng này, việc Zalo được công bố là một trong những nền tảng nhắn tin nội địa tham gia kết nối với hệ sinh thái AI Agent quốc tế như OpenClaw cho thấy một tín hiệu đáng chú ý. OpenClaw là nền tảng AI Agent (tác nhân AI) mã nguồn mở được cộng đồng công nghệ quốc tế quan tâm từ cuối năm 2025. Khác với chatbot thông thường, hệ thống này được thiết kế để tạo ra các tác nhân AI có khả năng nhận mục tiêu, kết nối công cụ và thực thi chuỗi tác vụ nhiều bước trong môi trường số quen thuộc của người dùng.
 |
| Zalo đang là một trong những kênh kết nối chính thức do OpenClaw cung cấp, bên cạnh các nền tảng quốc tế nổi tiếng khác. |
Trong bối cảnh các hệ sinh thái AI agent đang mở rộng sang nhiều kênh tương tác khác nhau, việc một nền tảng nhắn tin nội địa như Zalo xuất hiện trong danh sách kết nối chính thức bên cạnh các ứng dụng quốc tế, cho thấy một xu hướng dịch chuyển đáng chú ý khi lớp hội thoại đang dần trở thành điểm chạm ưu tiên để AI đi vào công việc thực.
Thay vì chỉ dừng ở vai trò một ứng dụng giao tiếp, Zalo đang từng bước được đặt vào vị trí của một kênh có thể triển khai và kích hoạt các tác nhân AI ngay trong ngữ cảnh hội thoại quen thuộc của người dùng Việt. Thông qua giao diện nhắn tin trên Zalo, người dùng có thể yêu cầu OpenClaw thực hiện các tác vụ như mua sắm, soạn và gửi thư điện tử, quản lý tài khoản mạng xã hội và nhiều nhiệm vụ khác.
 |
| Minh họa người đang dùng Zalo để điều khiển OpenClaw thực hiện việc mua sắm. |
Ở thời điểm hiện tại, bản thân một kết nối chính thức chưa thể ngay lập tức tạo ra thay đổi trong vận hành. Tuy nhiên, nó gợi ra một chuyển động đáng chú ý hơn. Trong một thị trường mà bán hàng, chăm sóc khách hàng, phối hợp nội bộ và xử lý công việc hằng ngày vẫn đang diễn ra dày đặc trên các nền tảng nhắn tin, khả năng đưa AI vào chính những điểm chạm quen thuộc ấy hứa hẹn là một lợi thế quan trọng.
Agentic AI có thể khởi đầu từ những mô hình phức tạp, hạ tầng tính toán đồ sộ và các tuyên bố công nghệ rất lớn. Rốt cuộc, giá trị của nó vẫn sẽ được kiểm chứng ở một nơi cụ thể hơn nhiều: Khi AI bước vào được những môi trường nơi công việc đang thực sự diễn ra và giúp con người bớt "gánh" những phần việc lặp lại mỗi ngày.
