Dữ liệu mới từ Perplexity tiết lộ cách AI agents đang thúc đẩy hiệu quả công việc bằng cách đảm nhận những nhiệm vụ doanh nghiệp phức tạp.
Trong suốt một năm qua, ngành công nghệ đã hoạt động với giả định rằng thế hệ tiếp theo của AI sinh tạo sẽ tiến xa hơn cuộc đối thoại để chuyển sang hành động. Trong khi Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) đóng vai trò như bộ não suy luận, thì “AI agents” lại giống như đôi tay, có khả năng thực thi các quy trình làm việc đa bước phức tạp với sự giám sát tối thiểu.
Tuy nhiên, cho đến nay, việc quan sát thực tế cách những công cụ này được sử dụng trong môi trường thực tế vẫn còn khá hạn chế, phần lớn dựa vào các khuôn khổ giả định hoặc khảo sát nhỏ.
Dữ liệu mới từ Perplexity, phân tích hàng trăm triệu tương tác qua trình duyệt Comet và trợ lý AI của họ, cung cấp nghiên cứu thực địa quy mô lớn đầu tiên về các AI agents đa năng. Dữ liệu cho thấy AI agents đã được các chuyên gia kiến thức giá trị cao triển khai nhằm nâng cao năng suất và hỗ trợ các nhiệm vụ nghiên cứu.
Việc hiểu rõ ai đang sử dụng những công cụ này rất quan trọng để dự đoán nhu cầu nội bộ cũng như phát hiện các kênh IT “ngầm”. Nghiên cứu cho thấy sự khác biệt rõ rệt trong mức độ áp dụng. Người dùng tại các quốc gia có GDP bình quân đầu người và trình độ học vấn cao có xu hướng sử dụng AI agents nhiều hơn.
Điều đáng chú ý hơn trong kế hoạch công ty là sự phân bổ nghề nghiệp của người dùng. Việc áp dụng tập trung mạnh trong các ngành kỹ thuật số và dựa trên kiến thức chuyên sâu. Nhóm ‘Công nghệ Kỹ thuật số’ chiếm tỷ lệ lớn nhất, với 28% người dùng và 30% truy vấn. Tiếp theo là các lĩnh vực học thuật, tài chính, marketing, và khởi nghiệp.
Tổng hợp lại, các nhóm này chiếm hơn 70% tổng số người dùng. Điều này cho thấy những cá nhân có khả năng tận dụng AI agents hiệu quả nhất chính là tài sản đắt giá nhất trong doanh nghiệp: kỹ sư phần mềm, nhà phân tích tài chính, và chiến lược gia thị trường. Những người dùng sớm này không chỉ thử nghiệm; dữ liệu cho thấy “người dùng quyền lực” (được truy cập sớm hơn) thực hiện lượng truy vấn AI agents gấp 9 lần người dùng trung bình, cho thấy công nghệ trở nên không thể thiếu khi đã tích hợp vào quy trình làm việc.
AI agents: Đối tác cho công việc doanh nghiệp, không phải người hầu
Để tiến xa hơn các câu chuyện marketing, doanh nghiệp phải hiểu rõ giá trị mà AI agents mang lại. Một quan điểm phổ biến cho rằng AI agents chủ yếu là “trợ lý kỹ thuật số” xử lý các công việc hành chính đơn điệu. Tuy nhiên, dữ liệu lại cho thấy điều ngược lại: 57% hoạt động của AI agents tập trung vào công việc nhận thức cao.
Nhóm nghiên cứu của Perplexity đã phát triển một “phân loại AI agents theo cấp bậc” nhằm xác định mục đích người dùng, cho thấy việc sử dụng AI agents là thực dụng chứ không phải thử nghiệm. use case chủ đạo là ‘Năng suất & Quy trình làm việc’, chiếm 36% tổng số truy vấn. Tiếp theo là ‘Học tập & Nghiên cứu’ với 21%.
Các ví dụ cụ thể trong nghiên cứu minh họa rõ giá trị doanh nghiệp. Một chuyên viên mua sắm dùng trợ lý AI để quét các nghiên cứu khách hàng và xác định các trường hợp áp dụng phù hợp trước khi liên hệ nhà cung cấp. Tương tự, một nhân viên tài chính giao cho AI lọc các lựa chọn cổ phiếu và phân tích thông tin đầu tư. Trong các tình huống này, AI agents tự động thu thập và tổng hợp thông tin ban đầu, giúp con người tập trung vào bước đánh giá cuối cùng.
Phân bổ này cho thấy một chỉ dẫn rõ ràng dành cho lãnh đạo vận hành: lợi tức đầu tư ngay lập tức từ AI agents chính là mở rộng khả năng con người thay vì chỉ tự động hóa các tác vụ đơn giản. Nghiên cứu định nghĩa AI agents là các hệ thống “tự động lặp qua ba giai đoạn: suy nghĩ, hành động, và quan sát” để đạt mục tiêu cuối cùng. Khả năng này cho phép chúng hỗ trợ “công việc nhận thức sâu sắc”, đóng vai trò như đối tác tư duy thay vì đơn thuần là người hầu.
Tính gắn bó và sự chuyển dịch nhận thức
Một góc nhìn quan trọng cho các lãnh đạo IT là tính “gắn bó” của AI agents trong quy trình doanh nghiệp. Dữ liệu cho thấy trong ngắn hạn, người dùng có xu hướng kiên định trong cùng một chủ đề. Nếu dùng AI agents cho công việc nâng cao năng suất, các truy vấn tiếp theo của họ có khả năng cao vẫn xoay quanh lĩnh vực đó.
Tuy nhiên, lộ trình người dùng thường phát triển theo thời gian. Người dùng mới thường “thử sức” với những truy vấn đơn giản, như gợi ý phim hay kiến thức chung. Dần dần, có sự chuyển dịch rõ ràng. Nghiên cứu ghi nhận dù người dùng có thể bắt đầu từ nhiều trường hợp khác nhau, các truy vấn dần tập trung vào các lĩnh vực nhận thức như năng suất, học tập, và phát triển nghề nghiệp.
Khi người dùng dùng AI agents để gỡ lỗi mã nguồn hay tóm tắt báo cáo tài chính, họ hiếm khi quay lại các tác vụ có giá trị thấp. Các danh mục ‘Năng suất’ và ‘Quy trình làm việc’ thể hiện tỷ lệ giữ chân người dùng cao nhất. Hành vi này gợi ý rằng các chương trình thí điểm ban đầu nên chuẩn bị cho một giai đoạn học hỏi, nơi việc sử dụng AI agents chuyển từ việc tìm kiếm thông tin đơn giản sang giao phó các nhiệm vụ phức tạp.
Cũng quan trọng không kém là “nơi” các AI agents hoạt động. Nghiên cứu của Perplexity theo dõi các môi trường – các Site và nền tảng cụ thể – nơi những AI agents này tương tác. Mức độ tập trung khác nhau tùy theo loại nhiệm vụ, nhưng các môi trường hàng đầu là những thành phần thiết yếu trong hệ sinh thái doanh nghiệp hiện đại.
Google Docs là môi trường chính cho chỉnh sửa tài liệu và bảng tính, trong khi LinkedIn chiếm ưu thế trong các nhiệm vụ mạng lưới chuyên nghiệp. Đối với ‘Học tập & Nghiên cứu’, hoạt động chia đều trên các nền tảng khóa học như Coursera và kho tàng nghiên cứu.
Đối với các Giám đốc An ninh Thông tin (CISO) và nhân viên tuân thủ, đây là một hồ sơ rủi ro mới. AI agents không chỉ đọc dữ liệu mà còn thao tác trực tiếp trên các ứng dụng cốt lõi của doanh nghiệp. Nghiên cứu định nghĩa rõ các truy vấn agentic bao gồm cả việc “điều khiển trình duyệt” hoặc hành động trên các ứng dụng bên ngoài qua API. Khi nhân viên giao nhiệm vụ cho agent “tóm tắt các nghiên cứu khách hàng này”, agent đang tương tác trực tiếp với dữ liệu độc quyền.
Sự tập trung của các môi trường cũng mở ra cơ hội tối ưu hóa theo nền tảng. Ví dụ, năm môi trường hàng đầu chiếm tới 96% truy vấn trong lĩnh vực mạng lưới chuyên nghiệp, chủ yếu trên LinkedIn. Sự tập trung cao này cho thấy doanh nghiệp có thể nhanh chóng cải thiện hiệu quả bằng cách xây dựng các chính sách quản trị hoặc kết nối API chuyên biệt cho những nền tảng có lưu lượng lớn.
Kế hoạch kinh doanh cho AI agents theo dữ liệu của Perplexity
Sự lan tỏa của các AI agents có khả năng mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới trong lập kế hoạch kinh doanh. Dữ liệu từ Perplexity xác nhận chúng ta đã vượt qua giai đoạn suy đoán. AI agents đang được sử dụng để lên kế hoạch và thực hiện các hành động đa bước, thay đổi môi trường làm việc chứ không chỉ đơn thuần trao đổi thông tin.
Lãnh đạo vận hành nên cân nhắc ba hành động ngay sau đây:
- Đánh giá các điểm gây cản trở năng suất và quy trình làm việc trong các nhóm giá trị cao: Dữ liệu cho thấy đây là nơi AI agents đang tự nhiên tìm được chỗ đứng. Nếu kỹ sư phần mềm và nhà phân tích tài chính đã dùng các công cụ này để chỉnh sửa tài liệu hoặc quản lý tài khoản, việc chuẩn hóa các quy trình này sẽ giúp chuẩn hóa các cải tiến hiệu quả.
- Chuẩn bị cho kỷ nguyên tăng cường hợp tác: Các nhà nghiên cứu lưu ý rằng mặc dù AI agents có tính tự chủ, người dùng thường chia nhỏ nhiệm vụ và giao chỉ các phần việc phụ. Điều này cho thấy tương lai làm việc gần là sự phối hợp, đòi hỏi nhân viên được đào tạo để “quản lý” AI một cách hiệu quả.
- Chú trọng hạ tầng và an ninh: Khi AI agents hoạt động trong “môi trường web mở” và tương tác với các nền tảng như GitHub, email doanh nghiệp, phạm vi phòng ngừa mất mát dữ liệu mở rộng. Chính sách phải phân biệt rõ ràng chatbot tư vấn và agent thực thi mã hoặc gửi tin nhắn.
Thị trường cho AI agents được dự báo tăng từ 8 tỷ USD năm 2025 lên 199 tỷ USD vào năm 2034, báo hiệu chuyển dịch quy trình doanh nghiệp do AI agents dẫn dắt đang diễn ra, được thúc đẩy bởi những nhóm nhân lực có khả năng kỹ thuật số nhất. Thách thức với doanh nghiệp là tận dụng được động lực này mà vẫn giữ vững kiểm soát quản trị để phát triển an toàn.