Agentic AI 2026: Lộ trình triển khai AI tác nhân ở quy mô doanh nghiệp – Góc nhìn chiến lược từ iBASE

Bước vào năm 2026, rất nhiều lãnh đạo doanh nghiệp đang mang trong mình một kỳ vọng chung:
“Đây sẽ là năm AI thực sự tạo ra giá trị cho doanh nghiệp.”

Tuy nhiên, thực tế lại đang trở nên phức tạp hơn bao giờ hết. AI agents (AI tác nhân), agentic AI, automation AI, LLM, multimodal AI… đổi mới công nghệ đang diễn ra với tốc độ vượt xa khả năng thích nghi của phần lớn tổ chức.

Và doanh nghiệp không đơn độc trong bài toán này.

Theo các nghiên cứu từ Accenture và Wipro, 70–80% các sáng kiến agentic AI chưa thể mở rộng lên quy mô doanh nghiệp (enterprise scale). Trong khi đó, khảo sát của NTT Inc. và WSJ Intelligence cho thấy 68% CEO toàn cầu vẫn có kế hoạch tăng đầu tư AI trong 2 năm tới.

Điều này phản ánh một nghịch lý chiến lược:

Doanh nghiệp tin vào AI – nhưng chưa có mô hình triển khai AI bền vững, có thể mở rộng, đo lường hiệu quả và tạo giá trị dài hạn.

Từ góc nhìn triển khai thực tế của iBASE trong các dự án RPA, AI và agentic automation cho doanh nghiệp lớn, chúng tôi nhận thấy:
Agentic AI không phải là một “xu hướng xa vời” – mà là một năng lực vận hành có thể triển khai ngay từ hôm nay, nếu doanh nghiệp đi đúng lộ trình.

Dưới đây là 5 trụ cột chiến lược giúp doanh nghiệp xây dựng nền tảng thành công với agentic AI từ 2026 trở đi.

1. Giải phóng dữ liệu bị “mắc kẹt” trong tài liệu và giao tiếp

Mọi quy trình doanh nghiệp đều vận hành dựa trên tài liệu:

• Hóa đơn, hợp đồng, PO

• Email, ticket dịch vụ

• Hồ sơ khách hàng, biểu mẫu nghiệp vụ

• Đơn mua hàng, hồ sơ y tế, chứng từ kế toán

• Hồ sơ hành chính, biểu mẫu dịch vụ công

Vấn đề là: phần lớn dữ liệu này tồn tại ở dạng phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc (unstructured / semi-structured) – AI agents không thể khai thác hiệu quả.

Agentic AI không thể ra quyết định chính xác nếu dữ liệu đầu vào:

• Thiếu

• Sai

• Không chuẩn hóa

• Không có ngữ cảnh nghiệp vụ

Do đó, đầu tư nền tảng đầu tiên phải là Intelligent Document Processing (IDP):

• OCR + NLP + AI extraction

• Chuẩn hóa dữ liệu từ tài liệu

• Tạo dữ liệu có cấu trúc cho AI agents sử dụng

Giá trị kép từ IDP:

1. Tăng chất lượng dữ liệu cho AI agents → ra quyết định chính xác, tuân thủ, minh bạch

2. Loại bỏ khối lượng lớn xử lý thủ công → giải phóng nguồn lực cho công việc giá trị cao

Dữ liệu tài liệu hôm nay càng sạch – agentic AI ngày mai càng mạnh, càng chính xác và càng an toàn.

2. Bắt đầu thử nghiệm AI agents ngay từ bây giờ

Hầu hết doanh nghiệp không bắt đầu từ con số 0.
Họ đã có:

• RPA

• Workflow automation

• ERP

• CRM

• BPM

• Data platforms

Agentic AI không thay thế automation mà mở rộng năng lực automation bằng trí tuệ nhân tạo:

• Hiểu ngữ cảnh

• Ra quyết định

• Thích nghi tình huống

• Hành động đa hệ thống

Tại iBASE, chúng tôi khuyến nghị mô hình triển khai song song:

Nhánh 1 – Low-code AI agents

Dành cho:

• Business technologists

• Automation developers

• Ops teams

→ Build – test – deploy nhanh
→ Validate use case
→ Đo ROI nhanh
→ Không phụ thuộc code phức tạp

Nhánh 2 – AI agents chuyên sâu (engineering-grade)

Dành cho:

• Deep integration

• Custom logic

• Advanced reasoning

• Enterprise performance

• System-level orchestration

→ Build bằng SDK, API, extensions
→ Gắn vào kiến trúc enterprise
→ Có governance, orchestration, kiểm soát tập trung

Song song đó, cần xây dựng văn hóa thử nghiệm (experimentation culture):

• Procurement agent

• Collections agent

• Customer onboarding agent

• Cybersecurity triage agent

• Finance reconciliation agent

• Compliance agent

Doanh nghiệp thử nghiệm sớm sẽ bước vào 2026 với agent prototype thật, dữ liệu thật, ROI thật.

3. Thiết kế lại quy trình với tư duy “agent-first”

Agentic AI không phải là “gắn thêm agent vào 1 bước quy trình”.

Muốn tạo giá trị chuyển đổi (transformational value), doanh nghiệp cần:

• Thiết kế lại end-to-end process

• Tự động hóa quyết định

• Orchestrate hành động

• Workflow thích nghi theo thời gian thực

Lộ trình đúng:

1. Audit quy trình hiện tại

2. Model quy trình trạng thái tối ưu (future-state)

3. Xác định:

   • Điểm cần con người

   • Điểm agent có thể thay thế

   • Điểm agent hỗ trợ quyết định

   • Điểm agent tăng tốc xử lý

4. Thiết kế kiến trúc orchestration trung tâm

Agentic orchestration giúp:

• Điều phối agent

• Quản lý exception

• Kiểm soát luồng công việc

• Tránh “agent sprawl” (bùng nổ agent rời rạc, không kiểm soát)

Orchestration biến agentic AI từ “thử nghiệm” thành “hệ thống vận hành”.

4. Dùng Process Intelligence để xác định điểm đặt AI agents

Câu hỏi đúng không phải là:

“Đưa agentic AI vào đâu?”

Mà là:

“Quy trình của tôi đang nghẽn ở đâu?”

Process Intelligence giúp:

• Phát hiện bottleneck

• Vòng lặp rework

• Compliance risk

• Thời gian xử lý thực

• Chi phí thực

• Điểm tắc nghẽn vận hành

→ Khi đó, AI agents được triển khai đúng điểm đau, không triển khai theo trào lưu.

Mục tiêu cuối cùng:

Không phải “có agentic AI”, mà là quy trình tốt hơn, hiệu quả hơn, vận hành tối ưu hơn.

5. Thiết lập AI Governance trước khi scale

Agentic AI:

• Truy cập dữ liệu nhạy cảm

• Ra quyết định ảnh hưởng con người

• Thay thế hành vi con người

• Tự động hóa hành động

Không governance = rủi ro vận hành + pháp lý + tuân thủ + niềm tin nội bộ.

AI Governance cần đảm bảo:

• Minh bạch mô hình AI

• Kiểm soát truy cập dữ liệu

• Truy vết quyết định

• Auditability

• Approval flow

• Access control

• Compliance by design

• Responsible AI usage

Governance không cản đổi mới – governance tạo niềm tin để scale.

Thông điệp chiến lược từ iBASE

Doanh nghiệp thành công với agentic AI trong 2026 không phải là doanh nghiệp chạy nhanh nhất,
mà là doanh nghiệp xây nền tảng đúng nhất:

• Dữ liệu sạch

• Quy trình chuẩn

• Orchestration mạnh

• Thử nghiệm sớm

• Governance chặt

• Triển khai có chiến lược

Agentic AI không phải là công nghệ.
Agentic AI là mô hình vận hành mới của doanh nghiệp số.