Từ Agentic Commerce đến quản trị rủi ro: Bước ngoặt tiếp theo của AI sẽ thuộc về niềm tin

Sự nổi lên của các hệ thống “agentic” – tức các tác nhân có khả năng nhận mục tiêu, suy luận theo nhiều bước, phối hợp với công cụ khác và thực hiện một phần giao dịch hay tác vụ – đang báo hiệu một chuyển dịch rất đáng chú ý trong kinh tế số. Nếu làn sóng đầu của thương mại điện tử đưa cửa hàng lên Internet, làn sóng tiếp theo đưa nó lên di động, thì giai đoạn đang hình thành có thể đưa một phần quá trình lựa chọn, so sánh và mua hàng vào chính các nền tảng AI.

Điểm đáng quan tâm là tác động của xu hướng này không dừng ở giao diện bán hàng. Nó có thể làm thay đổi cách doanh nghiệp tiếp cận thị trường, cách thương hiệu phân phối thông tin sản phẩm, cách chuỗi cung ứng nhận tín hiệu nhu cầu và thậm chí cả cách giá trị được phân chia giữa nền tảng, nhà bán lẻ và nhà cung cấp. Reuters gần đây ghi nhận những động thái mới của Alibaba trong việc tung ra nền tảng agentic AI cho môi trường thương mại và vận hành doanh nghiệp; trong khi các báo cáo của DHL cho thấy AI, cá nhân hóa và logistics đang cùng nhau tái định hình hành vi mua sắm số. Điều này gợi mở rằng “agentic commerce” không phải là một khẩu hiệu xa vời, mà đang dần trở thành một mặt trận cạnh tranh thực sự.

Với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, đặc biệt ở những thị trường như Việt Nam, xu hướng này có thể vừa là cơ hội vừa là phép thử. Cơ hội nằm ở chỗ AI có thể giúp doanh nghiệp nhỏ tiếp cận khách hàng tốt hơn, tự động hóa phần nào việc mô tả sản phẩm, chăm sóc đơn hàng, phân loại nhu cầu và tối ưu truyền thông. Nhưng phép thử nằm ở chỗ khi giao dịch đi qua các tác nhân AI, cuộc cạnh tranh sẽ không chỉ còn là chạy quảng cáo hay mở thêm gian hàng. Doanh nghiệp sẽ phải chuẩn hóa dữ liệu sản phẩm, minh bạch chính sách giá, bảo đảm chất lượng giao hàng và duy trì uy tín thương hiệu ở mức cao hơn, vì hệ thống AI sẽ có xu hướng ưu tiên những nhà cung cấp có thông tin rõ ràng, tín hiệu tin cậy và khả năng thực thi ổn định.

Người lao động đang tiến nhanh hơn tổ chức

Một biến chuyển quan trọng khác của giai đoạn hiện nay là khoảng cách giữa tốc độ học của người lao động và tốc độ thay đổi của tổ chức. Trong nhiều năm, nỗi lo phổ biến là nhân viên sẽ chống lại AI. Nhưng những khảo sát gần đây lại cho thấy bức tranh gần như ngược lại. McKinsey nhận định rào cản lớn nhất đối với việc mở rộng AI không nằm ở nhân viên, mà ở lãnh đạo chưa điều hướng đủ nhanh. Adecco cũng cho thấy người lao động ngày càng chủ động hơn trong việc học AI, mong muốn có nhiều quyền kiểm soát hơn đối với phát triển kỹ năng, và trong nhiều trường hợp, việc tự học của họ đang đi trước đào tạo do doanh nghiệp cung cấp.

Đây là một tín hiệu rất đáng chú ý đối với quản trị nhân sự. Nếu lực lượng lao động đã bắt đầu tự thích nghi nhanh hơn bộ máy, vấn đề của doanh nghiệp không còn là “thuyết phục mọi người dùng AI”, mà là thiết kế lại môi trường làm việc để năng lực mới ấy không bị lãng phí hoặc sử dụng thiếu định hướng. Một tổ chức có thể rơi vào nghịch lý: nhân viên ở cấp cá nhân đã dùng AI mỗi ngày, nhưng doanh nghiệp ở cấp hệ thống vẫn không khai thác được lợi ích tổng hợp vì thiếu chính sách, thiếu chuẩn mực dữ liệu, thiếu quy trình phê duyệt và thiếu các mục tiêu kinh doanh gắn với ứng dụng AI.

Vì vậy, câu chuyện đào tạo trong thời kỳ AI không thể dừng ở vài khóa “làm quen công cụ”. Doanh nghiệp cần chuyển từ đào tạo thao tác sang đào tạo năng lực phán đoán: biết khi nào dùng AI, dùng đến mức nào, cách kiểm tra kết quả, cách bảo vệ dữ liệu và cách phối hợp giữa quyết định của con người với khuyến nghị của máy. Nói khác đi, kỹ năng quan trọng nhất trong thời đại AI không chỉ là biết sử dụng mô hình, mà là biết đặt mô hình vào đúng bối cảnh quản trị.

Bài toán lớn nhất là niềm tin và cơ chế kiểm soát

Cũng chính vì AI đang đi từ “trả lời” sang “hành động”, trọng tâm của giai đoạn tới tất yếu sẽ là quản trị rủi ro. OECD hiện duy trì AI Incidents Monitor để theo dõi các sự cố và nguy cơ liên quan đến AI; đồng thời nhấn mạnh rằng việc sử dụng AI trong khu vực công và tư đều đòi hỏi khuôn khổ trách nhiệm rõ ràng.

Trong bối cảnh này, niềm tin nổi lên như yếu tố kinh tế chứ không chỉ là yếu tố đạo đức. Một hệ thống AI thiếu minh bạch có thể làm giảm khả năng chấp nhận của khách hàng. Một công cụ agentic thiếu khả năng quan sát và truy vết có thể khiến doanh nghiệp ngần ngại mở rộng. Một môi trường làm việc thiếu hướng dẫn rõ ràng có thể khiến nhân viên sử dụng AI một cách tự phát, tạo ra rủi ro bảo mật, sai lệch thông tin và trách nhiệm mơ hồ. Do đó, tương lai của AI sẽ không được quyết định chỉ bởi năng lực tính toán, mà còn bởi năng lực thiết kế thể chế xung quanh công nghệ.

Ở cấp doanh nghiệp, điều này đòi hỏi ít nhất ba thay đổi. Thứ nhất là phải xây dựng khả năng quan sát được hành vi của AI: hệ thống đã truy cập gì, gợi ý gì, hành động gì và ai phê duyệt. Thứ hai là xác lập ranh giới rất rõ giữa tự động hóa hỗ trợ và tự động hóa thay mặt, nhất là trong giao dịch tài chính, chăm sóc khách hàng và xử lý dữ liệu nhạy cảm. Thứ ba là gắn quản trị AI với niềm tin thương hiệu, bởi trong nền kinh tế số, một quyết định tự động sai có thể không chỉ gây tổn thất vận hành mà còn làm xói mòn uy tín.

Bước ngoặt tiếp theo của AI vì thế nhiều khả năng sẽ không thuộc về nơi có mô hình lớn nhất, mà thuộc về nơi tạo được niềm tin lớn nhất. Agentic commerce, tác nhân số, tự động hóa nhiều bước hay cộng tác người-máy đều sẽ tiếp tục phát triển. Nhưng chỉ những doanh nghiệp biết đặt chúng trong khung quản trị rõ ràng, tôn trọng dữ liệu, tôn trọng khách hàng và đầu tư nghiêm túc vào năng lực con người mới có thể chuyển công nghệ ấy thành lợi thế bền vững. Trong một thế giới AI ngày càng biết “làm”, câu hỏi trung tâm sẽ là: ai đủ đáng tin để cho AI làm thay mình?

------------------

Nguồn tham khảo: Reuters, DHL, McKinsey, Adecco, OECD và tư liệu nền của tác giả.

Văn Tâm