Agentic AI đang tái định nghĩa mô hình vận hành bán lẻ

Tăng trưởng không cần tăng nhân sự nhưng phải tăng năng lực ra quyết định

“Con voi trong phòng họp” của ngành bán lẻ hiện nay

Hầu như mọi ban lãnh đạo doanh nghiệp bán lẻ đều đang âm thầm đặt ra cùng một câu hỏi:

Làm thế nào để tăng trưởng doanh thu và hiệu quả vận hành mà không phải tăng thêm nhân sự?

Trong bối cảnh tăng trưởng chậm, biên lợi nhuận bị bào mòn và độ phức tạp ngày càng cao, đây không còn là câu hỏi mang tính “tối ưu chi phí”, mà là vấn đề sống còn về năng lực vận hành.

Doanh nghiệp bán lẻ ngày nay phải:

• Ra nhiều quyết định hơn

• Với độ chính xác cao hơn

• Trong thời gian ngắn hơn

• Nhưng với nguồn lực con người không đổi (thậm chí ít hơn)

RPA và BI đã chạm trần

Trong nhiều năm, tự động hóa đã giúp ích:

• RPA giúp giảm thao tác thủ công

• Dashboard và báo cáo giúp nhìn dữ liệu nhanh hơn

• Workflow giúp chuẩn hóa quy trình

Tuy nhiên, theo góc nhìn của iBASE, các công cụ này chỉ làm nhanh hơn việc thực thi, chứ chưa làm thông minh hơn việc ra quyết định.

Đây chính là điểm nghẽn mà Agentic AI giải quyết.

Agentic AI: Tự động hóa “phán đoán” trong hành lang kiểm soát

Agentic AI không chỉ:

• Thu thập dữ liệu

• Phân tích

• Đưa ra khuyến nghị

Mà còn có thể hành động tự động, trong phạm vi:

• Quy tắc kinh doanh đã định nghĩa

• Ngưỡng rủi ro được kiểm soát

• Cơ chế giám sát rõ ràng

Nói cách khác, Agentic AI tự động hóa năng lực ra quyết định, không chỉ tự động hóa thao tác.

Sự thay đổi cấu trúc trong doanh nghiệp bán lẻ

Mô hình truyền thống

Doanh nghiệp bán lẻ thường vận hành theo các silo:

• Merchandising: danh mục & giá

• Planning: OTB & replenishment

• Trading: sell-through & khuyến mãi

• Supply chain: đặt hàng & logistics

Mỗi quyết định phải:

• Qua nhiều vòng họp

• Nhiều lớp phê duyệt

• Nhiều “người gác cổng”

Mô hình mới với Agentic AI

Khi pricing, replenishment, allocation có thể:

• Được thực thi tự động

• Theo rule đã phê duyệt

Vai trò con người chuyển từ “operator” sang “orchestrator”:

• Không bấm nút

• Mà thiết kế luật chơi

• Tinh chỉnh chiến lược

• Giám sát ngoại lệ

Ví dụ thực tế: Markdown planning trước & sau Agentic AI

Mô hình cũ

• Merchandiser đề xuất markdown

• Planner mô phỏng tác động margin

• Finance kiểm tra ngân sách

• Trading nhập giá thủ công

• Một SKU có thể bị “chạm tay” bởi 4–5 người

Mô hình Agentic

• AI tự động đề xuất markdown

• Chỉ đẩy ngoại lệ cho merchandiser duyệt

• Margin được cập nhật real-time

• Giá được cập nhật trực tiếp trong hệ thống

Quyết định diễn ra ngay lập tức, con người chỉ can thiệp khi cần.

Không phải ít người hơn mà là người “giá trị” hơn

iBASE nhấn mạnh: Agentic AI không nhằm cắt giảm nhân sự, mà nhằm:

• Loại bỏ công việc lặp lại

• Giải phóng năng lực tư duy con người

Nhân sự bán lẻ sẽ tập trung vào:

• Mô phỏng kịch bản kinh doanh

• Đàm phán nhà cung cấp

• Phối hợp đa phòng ban

• Dẫn dắt AI bằng constraint & insight mới

Sáng tạo thương mại tăng lên khi nhiễu thủ công giảm xuống.

Mô hình vận hành mới: từ “dọc” sang “vòng tròn”

Thay vì luồng dọc (phân cấp – phê duyệt – thực thi)

Agentic AI tạo ra vòng lặp liên tục:

1. Agentic layer: pricing, replenishment, allocation tự động

2. Human oversight: xử lý ngoại lệ, review định kỳ

3. Strategic design: điều chỉnh rule & mục tiêu

4. Feedback loop: dữ liệu hiệu suất hiển thị real-time cho lãnh đạo

Nhanh hơn phẳng hơn minh bạch hơn.

Nhịp vận hành bán lẻ được viết lại

Thay vì:

• Họp theo lịch cố định

• Quyết định dựa trên dữ liệu quá khứ

Agentic AI cho phép:

• Quyết định vi mô hàng ngày

• Giám sát chiến lược hàng tuần

• Hiệu chỉnh mục tiêu hàng tháng

• Quản trị & kiểm soát theo quý

Doanh nghiệp định hình tương lai trong thời gian thực, thay vì phản ứng muộn.

Vai trò mới, kỹ năng mới

Theo iBASE, các vai trò mới đang hình thành:

• AI Trading Partner

• Agent Governance Lead

• Commercial Data Translator

• Agent Performance Analyst

Đây không phải viễn cảnh tương lai nhiều tập đoàn bán lẻ lớn đã bắt đầu tuyển dụng các vị trí này.

Góc nhìn CFO: Đòn bẩy năng suất thực sự

Agentic AI giúp:

• Một planner quản lý 20.000 SKU thay vì 2.000

• Team pricing test 100 kịch bản thay vì 10

Năng suất tăng theo cấp số nhân, trong khi:

• Vốn lưu động được tối ưu

• Markdown chính xác hơn

• Biên lợi nhuận ổn định hơn

Những sai lầm phổ biến cần tránh

iBASE thường gặp các rủi ro sau khi tư vấn triển khai:

1. Tự động hóa quy trình tệ → kết quả tệ nhanh hơn

2. Không rõ ai chịu trách nhiệm khi AI hành động

3. Truyền thông sai lệch gây lo ngại nội bộ

4. Thiếu minh bạch → lãnh đạo mất niềm tin

Lộ trình triển khai Agentic AI theo iBASE

Giai đoạn 1 (0–12 tháng)

• Chuẩn hóa & đo lường quy trình

• AI hỗ trợ (assistive)

• Thiết lập governance đa phòng ban

Giai đoạn 2 (12–30 tháng)

• Chuyển vai trò sang thiết kế rule

• Hình thành hybrid role

• Đưa KPI về độ tin cậy AI

Giai đoạn 3 (30–60 tháng)

• Tái cấu trúc mô hình vận hành

• Hợp nhất analytics & trading

• Báo cáo Agentic lên cấp HĐQT

Thông điệp lãnh đạo cần truyền tải

Thay đổi chỉ thành công khi nhân sự hiểu rằng:

Agentic AI không làm công việc của họ biến mất mà làm công việc của họ có ý nghĩa hơn.

Kết luận: Mô hình bán lẻ tương lai tinh gọn, thông minh, lấy con người làm trung tâm

Agentic AI loại bỏ ma sát trong quy trình, không loại bỏ con người.

Doanh nghiệp thành công sẽ là doanh nghiệp:

• Thiết kế lại mô hình vận hành

• Đặt Agentic capability ở trung tâm

• Đồng thời đầu tư nghiêm túc cho con người & governance