Giai đoạn 2022-2023 chứng kiến sự bùng nổ của các mô hình AI tạo sinh với khả năng sáng tạo nội dung theo câu lệnh của người dùng. Bước sang năm 2026, kỷ nguyên số đánh dấu một bước ngoặt đột phá với sự phát triển của Agentic AI. Đây là thế hệ tiên tiến nhất hiện nay được kỳ vọng tái định hình toàn bộ cách thức làm việc của doanh nghiệp, hướng đến tự động hóa thông minh quy mô toàn tổ chức nhờ sở hữu năng lực về tự chủ ra quyết định và thực thi tác vụ phức tạp mà hầu như không cần sự can thiệp liên tục của con người. 

Trong bài viết dưới đây, Gimasys sẽ mang đến những phân tích chuyên sâu về sự khác biệt giữa Agentic AI và Generative AI; đồng thời nêu bật giá trị của hai thế hệ AI này trong hoạt động thực tiễn của doanh nghiệp. 

I. Định nghĩa Agentic AI và Generative AI

1. Generative AI (AI tạo sinh) là gì?

Generative AI (AI tạo sinh) là nhóm công nghệ AI có khả năng tạo ra nội dung mới dựa trên các mẫu và thông tin đã học được từ dữ liệu huấn luyện. Nội dung đầu ra có thể ở nhiều dạng như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video hoặc mã nguồn, tùy thuộc vào mô hình và ứng dụng được sử dụng. 

Về cơ bản, Generative AI tiếp nhận yêu cầu từ người dùng dưới dạng prompt, phân tích thông tin và ngữ cảnh liên quan, sau đó tạo ra kết quả phù hợp với yêu cầu. Người dùng có thể tiếp tục đưa ra hướng dẫn để chỉnh sửa, bổ sung hoặc phát triển kết quả qua nhiều lượt tương tác.

Trong doanh nghiệp, Generative AI thường được sử dụng như một trợ lý hỗ trợ tạo và xử lý thông tin. Công nghệ này có thể hỗ trợ soạn thảo và biên tập nội dung, tóm tắt tài liệu, tổng hợp thông tin, phân tích dữ liệu hoặc hỗ trợ lập trình. Giá trị cốt lõi nằm ở khả năng biến yêu cầu của người dùng thành một đầu ra cụ thể, qua đó rút ngắn thời gian xử lý nhiều công việc tri thức.

2. Agentic AI (AI tự chủ) là gì?

Agentic AI (AI tự chủ) là thế hệ AI tiên tiến nhất hiện nay, sở hữu khả năng tự ra quyết định, lập kế hoạch và thực thi chuỗi tác vụ phức tạp một cách nhanh chóng, chính xác mà gần như không cần sự giám sát của con người.

Khác với các mô hình AI truyền thống hoặc Generative AI (AI tạo sinh), vốn hoạt động dựa trên các quy tắc được lập trình sẵn hoặc câu lệnh từ người dùng, Agentic AI có mức độ tự chủ cao, cho phép hệ thống đưa ra phản hồi, quyết định bước xử lý tiếp theo và thực hiện hành động dựa trên khả năng phân tích dữ liệu theo thời gian thực.

Agentic AI hoạt động theo một vòng lặp khép kín từ lập kế hoạch → thực hiện → quan sát kết quả → điều chỉnh, cho phép AI thích ứng với thông tin mới hoặc kết quả phát sinh trong quá trình xử lý. 

Vì vậy, điểm khác biệt cốt lõi của Agentic AI nằm ở khả năng hành động độc lập và ra quyết định tự chủ. Thay vì chỉ tạo phản hồi dựa trên yêu cầu, Agentic AI có thể tự xác định các bước cần thực hiện, lựa chọn hành động phù hợp và điều chỉnh quá trình xử lý để theo đuổi mục tiêu đã đặt ra.

II. Khác biệt và ứng dụng của Agentic AI và Generative AI trong doanh nghiệp

Sự khác biệt giữa Agentic AI và Generative AI thể hiện rõ nhất ở cách AI tham gia vào công việc. Generative AI tập trung vào việc tạo và xử lý thông tin theo yêu cầu, trong khi Agentic AI mở rộng khả năng này để AI có thể theo đuổi một mục tiêu và thực hiện quy trình gồm nhiều bước.

Kết hợp Agentic AI và Generative AI để mở rộng giá trị ứng dụng

Agentic AI và Generative AI có thể kết hợp để hình thành một quy trình AI có khả năng xử lý thông tin, đưa ra quyết định và thực hiện hành động liên tiếp.

Trong mô hình này, Generative AI có thể cung cấp năng lực hiểu ngôn ngữ, phân tích nội dung, tổng hợp thông tin và suy luận; còn AI Agent sử dụng những năng lực đó để xác định các bước cần thực hiện, lựa chọn công cụ phù hợp và điều phối toàn bộ quy trình hướng đến một mục tiêu cụ thể. Nhờ khả năng kết nối với dữ liệu, API và các hệ thống doanh nghiệp, AI Agent có thể đưa kết quả xử lý của mô hình AI vào các bước nghiệp vụ tiếp theo thay vì dừng lại ở việc tạo ra một câu trả lời hoặc nội dung.

Chẳng hạn, trong quy trình xử lý khiếu nại của khách hàng, Generative AI có thể phân tích nội dung yêu cầu, tóm tắt vấn đề và đề xuất phương án xử lý dựa trên thông tin được cung cấp. AI Agent có thể tiếp tục thực hiện các bước liên quan như tra cứu lịch sử giao dịch và thông tin khách hàng trên CRM, đối chiếu chính sách dịch vụ, xác định bộ phận phụ trách, cập nhật ticket và chuẩn bị nội dung phản hồi.

Nếu quy trình yêu cầu phê duyệt đối với những trường hợp có rủi ro hoặc ảnh hưởng trực tiếp đến khách hàng, Agent có thể chuyển kết quả cho nhân sự có thẩm quyền xem xét trước khi thực hiện hành động cuối cùng. Điểm tạo nên giá trị của mô hình kết hợp nằm ở việc năng lực AI được đưa vào một chuỗi nghiệp vụ hoàn chỉnh, từ tiếp nhận và hiểu thông tin đến xử lý, điều phối và thực hiện hành động.

Tuy nhiên, khả năng tự chủ của Agentic AI không đồng nghĩa với việc doanh nghiệp trao toàn quyền quyết định cho AI. Doanh nghiệp cần thiết lập cơ chế phân quyền chặt chẽ, xác định rõ AI được phép truy cập dữ liệu nào, thực hiện những hành động nào và trong trường hợp nào bắt buộc phải có sự phê duyệt của con người.

Việc duy trì Human-in-the-loop (con người trong vòng kiểm soát) giúp con người giữ vai trò chủ đạo trong việc trao quyền cho AI, kiểm soát rủi ro và đưa ra quyết định cuối cùng đối với những tác vụ quan trọng. Cơ chế này đồng thời hỗ trợ doanh nghiệp tăng cường kiểm soát dữ liệu, nâng cao độ chính xác của kết quả và kiểm soát hiệu quả đầu ra trong quá trình vận hành AI.

Khi được triển khai với phạm vi quyền hạn và cơ chế giám sát phù hợp, sự kết hợp giữa Agentic AI  Generative AI có thể giúp doanh nghiệp tự động hóa nhiều tác vụ thủ công và giảm thời gian xử lý các công việc lặp lại.

AI đảm nhiệm những bước xử lý thông tin và tác vụ vận hành trong phạm vi được cho phép, trong khi đội ngũ nhân sự có thêm thời gian tập trung vào các hoạt động cần chuyên môn, tư duy chiến lược và quyết định ở cấp độ cao hơn. Đây là cơ sở để doanh nghiệp từng bước mở rộng tự động hóa, đồng thời duy trì vai trò kiểm soát của con người trong các quy trình ứng dụng AI.

Đọc thêm: Kỷ nguyên Agentic AI: Tái vận hành doanh nghiệp với “lực lượng số” tự chủ

III. Gimasys đồng hành cùng doanh nghiệp ứng dụng AI đẩy mạnh tự động hóa

Doanh nghiệp cần một lộ trình triển khai rõ ràng để đưa AI từ giai đoạn thử nghiệm vào các quy trình vận hành thực tế. Đặc biệt với AI Agent, hiệu quả không chỉ phụ thuộc vào năng lực của công nghệ mà còn nằm ở cách doanh nghiệp xác định mục tiêu, chuẩn bị dữ liệu, kết nối hệ thống và thiết lập cơ chế kiểm soát phù hợp.

Với hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ, Gimasys là đối tác tin cậy của doanh nghiệp, cung cấp các giải pháp số hàng đầu, kiến tạo hiệu quả vượt trội. Chúng tôi đồng hành cùng doanh nghiệp từ bước xác định nhu cầu, lựa chọn bài toán phù hợp đến xây dựng, tích hợp và tối ưu các giải pháp AI theo đặc thù vận hành.

Chúng tôi đảm bảo sát sao cùng doanh nghiệp trong mọi khâu dự án gồm:

• Khảo sát & đánh giá nhu cầu: Xác định các điểm nghẽn trong quy trình, nhu cầu tự động hóa và những bài toán có tiềm năng ứng dụng AI Agent.
• Xây dựng giải pháp phù hợp: Thiết kế AI Agent dựa trên mục tiêu nghiệp vụ, dữ liệu, hệ thống hiện hữu và phạm vi quyền hạn mà doanh nghiệp cho phép AI thực hiện.
• Tích hợp & tối ưu hóa: Kết nối AI Agent với dữ liệu và các hệ thống liên quan; đồng thời theo dõi, đánh giá và tối ưu hiệu quả trong quá trình vận hành.

Liên hệ Gimasys để được tư vấn lộ trình ứng dụng AI phù hợp với nhu cầu và hệ thống doanh nghiệp!