Vào ngày 4/6/2026, tại Hà Nội, sự kiện “Từ Dữ Liệu Đến Agentic AI – Hành Trình Đổi Mới Trong Doanh Nghiệp” do Gimasys phối hợp cùng Google Cloud tổ chức đã diễn ra thành công. Thu hút sự tham gia của đông đảo các nhà lãnh đạo công nghệ và chuyên gia quản trị, sự kiện đã mở ra một góc nhìn mới mẻ và chuyên sâu về lộ trình chuyển đổi từ mô hình định hướng dữ liệu sang nền tảng ứng dụng Agentic AI, đồng thời mang đến những giải pháp thực tiễn nhằm giải quyết bài toán tối ưu hóa vận hành.

1. Tầm nhìn chiến lược: Bước tiến từ GenAI đến Agentic AI tự động hóa thông minh cho doanh nghiệp

Mở đầu sự kiện, bức tranh toàn cảnh về kỷ nguyên công nghệ mới đã được các chuyên gia từ Google Cloud và Gimasys phác họa rõ nét. Năm 2026 đánh dấu một bước ngoặt mang tính đột phá: Không chỉ dừng lại ở các công cụ AI tạo sinh (GenAI) phản hồi thụ động, sự kiện nhấn mạnh vào sự phát triển mạnh mẽ của Agentic AI. 

Đây là thế hệ AI tiên tiến nhất hiện nay, sở hữu năng lực tự chủ (Autonomous), có khả năng tự lập kế hoạch và ra quyết định dựa trên luồng dữ liệu thời gian thực. Việc ứng dụng các tác nhân AI tự chủ này giúp doanh nghiệp tự động hóa các tác vụ lặp lại, đưa ra quyết định chuẩn xác và mở rộng quy mô vận hành không giới hạn.

Anh Đức Lưu chia sẻ về 5 xu hướng ứng dụng Agentic AI trong kỷ nguyên mới

Đi sâu vào bức tranh thực tiễn, Anh Đức Lưu – Google Cloud Account Manager tại Gimasys – đã chỉ ra 5 xu hướng ứng dụng Agentic AI đang tái định hình cấu trúc doanh nghiệp:

• AI Agent cho mọi nhân viên (Employee): Mỗi nhân viên sẽ làm việc cùng một đội ngũ AI Agent chuyên biệt. Khi AI đảm nhiệm các công việc lặp lại và tác vụ vận hành, con người có thể tập trung vào những nhiệm vụ chiến lược như định hướng mục tiêu kinh doanh, giám sát chất lượng đầu ra và đưa ra những quyết định mang lại giá trị cao hơn.
• AI Agent cho mọi quy trình (Workflow): Xây dựng hệ thống tự động hóa thông qua sự phối hợp đa tác nhân (Multi-Agent). Sức mạnh này được vận hành dựa trên các giao thức kết nối dữ liệu trực tiếp vào hệ thống (MCP) và thực thi hành động giao dịch an toàn (AP2).
• AI Agent phục vụ khách hàng (Customer): Thay thế các chatbot thụ động, AI Agent có thể tự động giám sát rủi ro, dự báo các sự cố như chậm trễ giao hàng và đề xuất giải pháp kịp thời cho khách hàng trước khi vấn đề phát sinh.
• AI Agent bảo mật chủ động (Security):Trong mô hình SOC tương lai, AI sẽ trở thành lớp phân tích và phản ứng đầu tiên, giúp sàng lọc cảnh báo, điều tra sự cố và phát hiện nguy cơ tiềm ẩn. Nhờ đó, các kỹ sư bảo mật có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc thiết kế và tối ưu hóa chiến lược bảo vệ hệ thống.
• Nâng cao năng lực và mở rộng quy mô (Scale): Để hệ thống AI vận hành hiệu quả, doanh nghiệp cần đầu tư nâng cấp kỹ năng nhân sự (Upskilling), chuyển đổi cách ra quyết định từ dựa trên cảm tính và kinh nghiệm sang dựa trên dữ liệu và những phân tích có cơ sở.

Các nghiên cứu cho thấy Agentic AI đang tạo ra giá trị trên toàn bộ chuỗi vận hành của doanh nghiệp, từ nâng cao năng suất, tối ưu chi phí đến cải thiện trải nghiệm khách hàng và hỗ trợ ra quyết định.

Một mặt, AI giải quyết bài toán tối ưu hóa nguồn lực nội bộ, dựa trên kết quả khảo sát từ Google Cloud & National Research Group: 75% lãnh đạo ghi nhận sự bứt phá về năng suất và 53% xác nhận năng lực phòng thủ an ninh được cải thiện rõ rệt. Mặt khác, công nghệ này trực tiếp thúc đẩy tăng trưởng doanh thu (60%), thông qua việc tái định nghĩa trải nghiệm khách hàng (64%) và nâng cao hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị (58%).

Tuy nhiên, thách thức lớn nhất không nằm ở việc ứng dụng công nghệ AI mà ở sự phân mảnh trong hệ thống doanh nghiệp. Việc kết nối dữ liệu, ứng dụng và quy trình vận hành để AI có thể hoạt động một cách tự chủ vẫn là một thách thức đối với nhiều doanh nghiệp. 

Trong bối cảnh LLMs và Agentic AI phát triển mạnh mẽ, không ít doanh nghiệp đã nhanh chóng nắm bắt xu hướng này, nhưng vẫn loay hoay trong việc ứng dụng vào vận hành thực tiễn, tự động hóa quy trình và tạo ra giá trị kinh doanh có thể đo lường.

Để làm chủ sự phức tạp này, các chuyên gia Gimasys nhấn mạnh doanh nghiệp cần xây dựng một kiến trúc dữ liệu hợp nhất xoay quanh trục năng lực cốt lõi: 

Tìm kiếm (Find) – Thấu hiểu (Understand) – Hành động (Act). 

Bắt đầu bằng năng lực tìm kiếm đa phương thức. Thay vì tra cứu thủ công, AI tự động phân loại khối lượng dữ liệu khổng lồ để cung cấp thông tin chính xác theo thời gian thực. Từ nền tảng thông tin đã được định vị, hệ thống tiến tới bước thấu hiểu. Lúc này, AI Agent đóng vai trò phân tích cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, nhằm trích xuất các insight cốt lõi. Khả năng tổng hợp này giúp doanh nghiệp xóa bỏ phân mảnh dữ liệu, hợp nhất thông tin thành một bức tranh toàn cảnh.

Cuối cùng, giá trị đầu tư công nghệ chỉ thực sự được chứng minh ở năng lực hành động. Khi các insight được “nhúng” trực tiếp vào quy trình làm việc, Agentic AI sẽ tự động đưa ra quyết định và thực thi các tác vụ (workflow-driven tasks). Việc liên kết xuyên suốt từ thu thập, xử lý dữ liệu đến thực thi hành động giúp doanh nghiệp vận hành linh hoạt hơn, giảm các điểm nghẽn và chủ động tối ưu hiệu quả kinh doanh.

2. Lộ trình chiến lược cho doanh nghiệp hiện thực hóa mục tiêu Agentic Enterprise

Từ những lợi ích vận hành vượt trội mà Agentic AI mang lại, bài toán tiếp tục được đặt ra cho các doanh nghiệp kỷ nguyên số: Làm sao để chuyển đổi công nghệ thành hiệu quả kinh doanh thực tiễn? 

Trước thách thức này của doanh nghiệp, anh Đức Lưu nhấn mạnh 3 ưu tiên hàng đầu mà  lãnh đạo cần hành động nhằm không chỉ ứng dụng AI hiệu quả, chuyển hóa thành giá trị kinh doanh dài hạn, mà còn giúp hiện thực hóa tầm nhìn trở thành doanh nghiệp tự động hóa toàn diện – Agentic Enterprise:

• Tầm nhìn & Lãnh đạo: Xây dựng một tầm nhìn ứng dụng AI nhất quán và thiết lập mô hình lãnh đạo đa chức năng (Cross-functional), nhằm đảm bảo sự đồng thuận chiến lược và xuyên suốt giữa các phòng ban.
• Bắt đầu nhỏ, mở rộng nhanh: Doanh nghiệp không cần bắt đầu bằng việc thay đổi toàn bộ hệ thống. Thay vào đó, nên ưu tiên một bài toán ứng dụng cụ thể có khả năng tạo ra giá trị rõ ràng trong thời gian ngắn để chứng minh hiệu quả và tạo sự đồng thuận nội bộ.
• Quản trị & Cải tiến: Thiết lập một khung quản trị minh bạch, xác định rõ các chỉ số đo lường thành công (metrics) cốt lõi và xây dựng vòng lặp phản hồi để hệ thống liên tục học hỏi và tự tối ưu hóa ngay từ ngày đầu tiên.

Đáng chú ý, để chuyển hóa từ mô hình quản lý truyền thống sang mô hình Agentic Enterprise, việc sở hữu công nghệ tiên tiến là chưa đủ. Doanh nghiệp cần một lộ trình chiến lược xuyên suốt, từ việc chuẩn bị nhân sự, thiết lập tầm nhìn, lựa chọn bài toán ứng dụng, cho đến tự động hóa quy trình, chuẩn hóa dữ liệu nhằm tạo ra kết quả thực chất và đo lường cụ thể.

Với 22 năm kinh nghiệm tư vấn và triển khai các giải pháp công nghệ, các chuyên gia Gimasys cũng đưa ra các phương pháp luận cụ thể, các framework thực tế nhằm giúp doanh nghiệp định vị và xây dựng năng lực AI một cách bài bản; đồng thời thúc đẩy quá trình chuyển đổi diễn ra có hệ thống và tránh lãng phí nguồn lực. 

• Mô hình Trưởng thành AI (AI Maturity Model): Doanh nghiệp không cần chuyển đổi toàn diện ngay từ đầu mà có thể phát triển năng lực AI theo từng giai đoạn. Từ việc ứng dụng AI cho các tác vụ đơn lẻ, doanh nghiệp sẽ dần mở rộng sang tự động hóa quy trình liên phòng ban và tiến tới vận hành một hệ sinh thái đa tác nhân phối hợp hiệu quả trên toàn doanh nghiệp.
• 4 Trụ cột Chiến lược: Sự nâng cấp công nghệ luôn đòi hỏi một nền móng vững chắc dựa trên 4 yếu tố: (1) sự đồng thuận chiến lược về mục tiêu, (2) năng lực sẵn sàng của nguồn dữ liệu, (3) hạ tầng công nghệ có khả năng mở rộng linh hoạt, và (4) cơ chế quản trị đo lường khắt khe.
• Khung nhân sự 4Rs: Mọi sự chuyển dịch đều phải lấy con người làm trung tâm. Thay vì lo ngại việc bị thay thế, doanh nghiệp cần chủ động thiết kế lại cấu trúc công việc (Redesign), đào tạo kỹ năng tư duy hệ thống (Reskill), tái phân bổ nhân sự vào các vai trò tạo tác động cao (Redeploy) và thiết lập sự cân bằng giữa lao động số và con người (Rebalance).

3. Bài toán thực tiễn: Kinh nghiệm triển khai từ Elmich Việt Nam và DLS Inc.

Không chỉ dừng lại ở những góc nhìn chiến lược và xu hướng công nghệ, sự kiện còn mang đến những bài học thực tiễn và kinh nghiệm triển khai thực tế thông qua phần chia sẻ từ các chuyên gia và doanh nghiệp tiên phong của anh Ngọc Đỗ – Head of ICT Department từ Elmich Việt Nam và anh Quang Anh – CTO từ DLS Inc. 

Mở đầu phiên thảo luận, anh Ngọc Đỗ đã chia sẻ những kinh nghiệm thực chiến từ hành trình triển khai và ứng dụng công nghệ tại Elmich Việt Nam khi vượt qua các rào cản trong việc ứng dụng công nghệ mới, từ việc xử lý các hệ thống IT cũ đến bài toán đo lường tỷ suất hoàn vốn. Thay vì áp đặt từ trên xuống, ban lãnh đạo Elmich đã tuyên truyền văn hóa “AI First” bằng việc tổ chức các khóa đào tạo và các cuộc thi ứng dụng AI nội bộ, tạo không gian mở cho đội ngũ nhân sự nghiên cứu.

Sự thay đổi mang tính bước ngoặt của Elmich đến từ việc thiết lập một quy trình chuẩn cho AI. Trước đây, nhân sự sử dụng ngôn ngữ tự nhiên khiến kết quả đầu ra của AI thiếu tính nhất quán. Sau khi chuẩn hóa, Elmich đã chuyên môn hóa kỹ năng viết câu lệnh và tạo ra vòng lặp tối ưu liên tục: Thử nghiệm – Đánh giá – Chỉnh sửa. Việc này đã giúp các phòng ban tiết kiệm một lượng thời gian khổng lồ, đồng thời kiểm soát triệt để độ lệch chuẩn trong quy trình vận hành.

Tiếp nối góc nhìn từ ngành gia dụng, anh Quang Anh mang đến một lăng kính hoàn toàn khác từ DLS Inc. – doanh nghiệp thương mại điện tử, cross order và POD.

Vào đầu năm 2026, DLS Inc. từng loay hoay ở giai đoạn “bề nổi” của AI: Hệ thống chỉ đưa ra các câu trả lời chung chung, không thể hỗ trợ lập trình hoặc xử lý các yêu cầu cá nhân hóa phức tạp của khách hàng. Trong khâu xử lý đơn hàng, sự thiếu chính xác của AI truyền thống còn tiềm ẩn rủi ro khiếu nại và bồi thường cực lớn.

Anh Quang Anh nhận định: “AI hoàn toàn không có tri thức về đặc thù của doanh nghiệp.” Để phá vỡ giới hạn này, DLS Inc. nhận ra rằng khi ứng dụng Agentic AI, nếu chỉ dựa vào giải pháp công nghệ thì chưa đủ. 

Để AI thực sự làm việc và tạo ra giá trị, doanh nghiệp cũng cần đảm bảo 3 yếu tố trọng yếu: tri thức doanh nghiệp (thu thập, cấu trúc hóa và chuẩn hóa dữ liệu theo thời gian thực), kỹ năng chuyên biệt và môi trường hoạt động. 

Sự bổ sung này đã mang lại cho DLS Inc. những thay đổi vượt bậc cả về chiều sâu nghiệp vụ lẫn độ chuẩn xác. AI Agent hiện tại có khả năng lập kế hoạch và cung cấp các framework tác vụ chi tiết, xuất sắc vượt qua 59/60 câu hỏi truy vấn ở mức độ khó cao nhất trong bài kiểm tra nội bộ.

Tuy nhiên, dù tự động hóa mang lại hiệu suất ấn tượng, anh Quang Anh cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của con người với vai trò chủ đạo, theo dõi và giám sát liên tục hoạt động của AI : “Human in the loop”.  Điều này có nghĩa, AI có thể tự chủ thực thi tác vụ, nhưng con người vẫn phải nắm giữ vai trò đào tạo, và kiểm soát cuối cùng để đảm bảo hệ thống đi đúng hướng.

Từ hai câu chuyện thực tiễn được chia sẻ tại sự kiện, một bài học quan trọng đã được rút ra: Doanh nghiệp nên bắt đầu triển khai AI từ từng quy trình vận hành cụ thể để thử nghiệm, theo dõi và đo lường hiệu quả rõ ràng, sau đó mới tiến hành nhân rộng quy mô trên toàn hệ thống. 

Dựa trên hướng triển khai này, doanh nghiệp không chỉ xác định được chiến lược ứng dụng mô hình AI phù hợp với đặc thù vận hành riêng, tối ưu chi phí mà còn có thể dễ dàng kiểm soát rủi ro, tăng cường tỷ lệ thành công trong hoạt động thực tiễn. 

Bên cạnh những chia sẻ chiến lược, phần Live Demo trực quan và sinh động do anh Bảo Trần – Google Technical Lead, Gimasys thực hiện cũng thu hút mạnh mẽ sự quan tâm chú ý của các khách mời doanh nghiệp. 

Phiên Live Demo đã giúp các khách mời có góc nhìn sâu sắc và chi tiết hơn về cách thức AI Agent được ứng dụng và tự động hóa từng quy trình hoạt động của doanh nghiệp trong bối cảnh thực tế. Đồng thời, ngay trong khuôn khổ sự kiện, các khách mời doanh nghiệp cũng có cơ hội trao đổi, thảo luận trực tiếp với các chuyên gia Gimasys và Google Cloud nhằm tháo gỡ những thắc mắc về bài toán tối ưu hạ tầng, tự động hóa quy trình cũng như tìm hiểu lộ trình tiếp cận AI phù hợp, an toàn cho các doanh nghiệp Việt Nam. 

4. Gimasys – Đối tác chiến lược kiến tạo nền tảng hạ tầng và tích hợp hệ sinh thái số toàn diện

Sự kiện “Từ dữ liệu đến Agentic AI – Hành trình đổi mới trong doanh nghiệp” không chỉ là một diễn đàn cập nhật công nghệ, mà còn là “kim chỉ nam” giúp các doanh nghiệp chuyển dịch trọng tâm từ việc “nắm bắt công cụ” sang “ứng dụng và kiến tạo giá trị thực chất”. 

Đây chính là bước đệm quan trọng để các doanh nghiệp tự tin thoát khỏi giai đoạn thử nghiệm phân mảnh và từng bước khai phá năng lực vận hành tự chủ, bứt phá tăng trưởng, hiện thực hóa tầm nhìn Agentic Enterprise. 

Với bề dày hơn hai thập kỷ kinh nghiệm trong việc quy hoạch các hệ thống công nghệ quy mô lớn, Gimasys đã khẳng định vị thế là đối tác tin cậy của doanh nghiệp, cung cấp các giải pháp số hàng đầu, kiến tạo hiệu quả vượt trội.

Thay vì chỉ cung cấp các công cụ rời rạc, Gimasys mang đến cho doanh nghiệp hệ năng lực thực thi vượt trội, giúp tối ưu hóa toàn bộ chuỗi giá trị vận hành: 

• Năng lực thiết kế kiến trúc và tích hợp hệ thống đa nền tảng: Đội ngũ chuyên gia tại Gimasys sở hữu năng lực kết nối API và kiến trúc hướng dịch vụ (SOA) sắc bén, giúp chuyển dịch hệ thống lên môi trường Cloud-Native an toàn. Điều này giúp doanh nghiệp hợp nhất hạ tầng đám mây với các nền tảng quản trị lõi (CRM, ERP), tạo ra một dòng chảy dữ liệu tinh khiết để nuôi dưỡng các mô hình AI tiên tiến.
• Bảo chứng năng lực cấp cao từ Google: Khẳng định vị thế qua chứng nhận Google Cloud Premier Partner và vinh dự nhận giải thưởng danh giá Google Cloud Partner of the Year 2024. Đây là minh chứng tuyệt đối cho khả năng thiết kế kiến trúc và triển khai dự án tuân thủ nghiêm ngặt các chuẩn mực vận hành (Best Practices) toàn cầu của Google.
• Kinh nghiệm thực chiến bảo mật cấp cao: Đã đồng hành cùng lộ trình số hóa của các tập đoàn đầu ngành như Vietnam Airlines, Jetstar, Heineken, Jollibee, MoMo, Novaland, BIM Group, SSI, HSC… Gimasys cam kết khả năng xử lý bài toán tối ưu nguồn lực trên những hệ thống phức tạp nhất, đồng thời duy trì kỷ luật an toàn thông tin khắt khe theo tiêu chuẩn ISO/IEC 27001.

Liên hệ ngay với Gimasys để nhận tư vấn chuyên sâu về lộ trình triển khai Agentic AI bài bản, tối ưu hóa vận hành trên Google Cloud!