Quyết định thông minh trong doanh nghiệp bước vào giai đoạn mới: Các tác nhân AI, dữ liệu tổng hợp và năng lực AI tiên tiến là ba trụ cột.

[Chuyên mục Theo dõi Công nghệ, ngày 6 tháng 9 năm 2025]

Trong bối cảnh chuỗi cung ứng toàn cầu ngày càng phức tạp và áp lực ngày càng tăng về việc tuân thủ dữ liệu, trí tuệ doanh nghiệp đang phát triển từ tự động hóa quy trình đơn giản sang ra quyết định tự động cấp cao hơn. Nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng các tác nhân AI, dữ liệu tổng hợp đa nguồn (SDG) và kiến thức chuyên sâu về AI đang trở thành ba trụ cột chính của hệ thống ra quyết định thông minh trong doanh nghiệp.

Các tác nhân AI: Từ "Thực thi" đến "Tự chủ"

Không giống như tự động hóa truyền thống dựa trên các quy tắc, các tác nhân AI tích hợp học tăng cường và hệ thống đa tác nhân (MAS) để tự động tối ưu hóa các quyết định trong môi trường năng động.

• Các trường hợp ứng dụng: Lập kế hoạch sản xuất, Lập kế hoạch chuỗi cung ứng, Tối ưu hóa tồn kho
• Kết quả: Hiệu quả được cải thiện từ 15% đến 25%, giảm 40% sự can thiệp thủ công.

Các chuyên gia cho rằng điều này có nghĩa là các dây chuyền sản xuất và mạng lưới hậu cần trong tương lai sẽ có khả năng phối hợp tự động như "các hệ thống tự tổ chức", giảm đáng kể gánh nặng ra quyết định thủ công.

Dữ liệu tổng hợp: Giải pháp đôi bên cùng có lợi cho bảo mật dữ liệu và huấn luyện mô hình.

Sự khan hiếm dữ liệu và việc tuân thủ các quy định về bảo mật luôn là những vấn đề nan giải đối với các doanh nghiệp triển khai AI. Dữ liệu tổng hợp (SDG) sử dụng các công nghệ như mạng đối kháng tạo sinh (GAN) và bộ mã hóa tự động biến phân (VAE) để mô phỏng các tập dữ liệu có độ chính xác cao, bảo vệ quyền riêng tư đồng thời đảm bảo quá trình huấn luyện mô hình.

• Các ứng dụng tiêu biểu: Quản lý rủi ro tài chính, bảo trì dự đoán và sản xuất thông minh.
• Hiệu quả: Ngay cả khi 70%-80% dữ liệu huấn luyện là dữ liệu tổng hợp, mô hình vẫn có thể đạt độ chính xác 90%-95% trong môi trường thực tế.

Các chuyên gia trong ngành tin rằng việc áp dụng rộng rãi các Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDG) sẽ thúc đẩy sự phát triển của "Trí tuệ nhân tạo tuân thủ dữ liệu".

Kiến thức nâng cao về Trí tuệ Nhân tạo: Giúp hiểu biết chiến lược về Trí tuệ Nhân tạo

Sự hoàn thiện của các công cụ kỹ thuật đòi hỏi sự hiểu biết và định hướng chiến lược. "Kiến thức chuyên sâu về AI" không chỉ bao gồm việc hiểu các thuật toán và quản trị dữ liệu; nó nhấn mạnh việc lãnh đạo cấp cao cần tích hợp lý luận nhân quả và các phương pháp tối ưu hóa quyết định vào quản lý.

• Giá trị chứng minh: Thời gian phản hồi quyết định giảm 30%, và tỷ lệ thành công của các điều chỉnh chiến lược tăng 20%.

Điều này được xem là yếu tố then chốt giúp các công ty tránh được "những hộp đen công nghệ" và thực sự chuyển đổi kết quả đầu ra của AI thành giá trị kinh doanh.

Các trường hợp ứng dụng trong công nghiệp

Trong các ngành như sản xuất, năng lượng và logistics, việc tích hợp ba mô-đun này đã bắt đầu cho thấy kết quả:

• Sản xuất: Các tác nhân AI tối ưu hóa lịch trình sản xuất, tăng hiệu quả sản xuất lên 20%.
• Năng lượng: Các mục tiêu phát triển bền vững (SDGs) hỗ trợ bảo trì dự đoán, cải thiện độ chính xác của mô hình lên 20%.
• Logistics: Kiến thức chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo thúc đẩy quá trình ra quyết định, tăng tốc độ phản hồi lên 30%.

Các nhà phân tích ngành chỉ ra rằng sự kết hợp của các công nghệ này đang hình thành một "hệ thống khép kín": các tác nhân AI cung cấp chiến lược theo thời gian thực, dữ liệu tổng hợp đảm bảo tính bảo mật và chất lượng đào tạo, và kiến thức chuyên sâu về AI đảm bảo rằng ban quản lý có thể hướng dẫn việc thực thi một cách chính xác.

Triển vọng tương lai

Nghiên cứu dự đoán rằng với sự phát triển không ngừng của thuật toán và sức mạnh tính toán, các công ty sẽ có thể đạt được tối ưu hóa động và ra quyết định tự động trong môi trường thị trường ngày càng phức tạp và thay đổi nhanh chóng. Điều này không chỉ dẫn đến bước nhảy vọt về hiệu quả mà còn định hình lại bối cảnh cạnh tranh.