Đó là chủ đề chính của hội nghị IBM Think 2025 , diễn ra vào hôm nay. Tại sự kiện, IBM công bố danh sách mở rộng các dịch vụ AI doanh nghiệp mới cũng như các cải tiến đối với các công nghệ hiện có để giúp đưa nhiều nỗ lực AI doanh nghiệp hơn vào triển khai trong thế giới thực. Cốt lõi của các bản cập nhật của IBM là một loạt các bản cập nhật cho nền tảng watsonx của họ , lần đầu tiên được công bố tại Think 2023. Tại sự kiện Think 2024, chủ đề lớn là giới thiệu về phối hợp và khả năng giúp doanh nghiệp xây dựng trợ lý AI của riêng họ. Vào năm 2025, trợ lý AI là tiền cược trên bàn và cuộc trò chuyện trong toàn ngành và trong mọi doanh nghiệp là cách xây dựng, sử dụng và hưởng lợi từ AI đại lý.
IBM đang công bố một loạt các khả năng AI của tác nhân, bao gồm:
- AI Agent Catalog : Trung tâm khám phá tập trung cho các tác nhân được xây dựng sẵn.
- Agent Connect : Chương trình đối tác dành cho các nhà phát triển bên thứ ba để tích hợp các tác nhân của họ với watsonx Orchestrate.
- Mẫu đại lý theo từng lĩnh vực dành cho bộ phận bán hàng, mua sắm và nhân sự.
- Trình tạo tác nhân không cần mã dành cho người dùng doanh nghiệp không có chuyên môn kỹ thuật.
- Bộ công cụ phát triển tác nhân dành cho nhà phát triển.
- Bộ điều phối đa tác nhân với khả năng cộng tác giữa các tác nhân.
- Agent Ops (bản xem trước riêng tư) cung cấp khả năng đo từ xa và quan sát.
Mục tiêu cơ bản của IBM là giúp các doanh nghiệp thu hẹp khoảng cách giữa thử nghiệm, triển khai thực tế và lợi ích kinh doanh.
“Trong vài năm tới, chúng tôi kỳ vọng sẽ có hơn một tỷ ứng dụng mới được xây dựng bằng AI tạo sinh”, CEO của IBM Arvind Krishna cho biết trong một cuộc họp báo với báo chí và các nhà phân tích. “AI là một trong những công nghệ độc đáo có thể tác động đến giao điểm của năng suất, tiết kiệm chi phí và mở rộng quy mô doanh thu”.
Thách thức AI của doanh nghiệp: Làm thế nào để có được ROI thực sự
Mặc dù AI luôn được chú ý và quan tâm, nhưng đó không phải là điều thực sự tạo nên sự khác biệt cho một doanh nghiệp quan tâm đến lợi nhuận.
Nghiên cứu do IBM tài trợ cho thấy các doanh nghiệp chỉ đạt được lợi tức đầu tư (ROI) mà họ mong đợi khoảng 25% thời gian. Krishna lưu ý rằng có một số yếu tố tác động đến ROI. Chúng bao gồm quyền truy cập vào dữ liệu doanh nghiệp, bản chất cô lập của các ứng dụng khác nhau và những thách thức của cơ sở hạ tầng lai.
Krishna cho biết: “Mọi người đều đang tăng gấp đôi đầu tư vào AI. Sự thay đổi duy nhất trong 12 tháng qua là mọi người đang ngừng thử nghiệm và tập trung rất nhiều vào giá trị của doanh nghiệp”.
Từ thử nghiệm AI đến sản xuất doanh nghiệp
Trọng tâm trong thông báo của IBM là sự thừa nhận rằng các tổ chức đang chuyển từ các thử nghiệm AI riêng lẻ sang các chiến lược triển khai phối hợp đòi hỏi năng lực cấp doanh nghiệp.
Ritika Gunnar, tổng giám đốc dữ liệu và AI tại IBM, chia sẻ với VentureBeat trong một cuộc phỏng vấn rằng: “Chúng tôi đang cố gắng thu hẹp khoảng cách so với hiện tại, đó là hàng nghìn thử nghiệm triển khai cấp doanh nghiệp đòi hỏi cùng loại quản trị bảo mật và tiêu chuẩn mà chúng tôi yêu cầu đối với các ứng dụng quan trọng”.
Sự phát triển của nền tảng IBM Watson Orchestrate phản ánh sự trưởng thành rộng hơn của công nghệ AI. Nền tảng này được IBM công bố lần đầu tiên vào năm 2023, chủ yếu là để giúp xây dựng và làm việc với các trợ lý AI và tự động hóa. Vào năm 2024, khi AI đại lý bắt đầu trở nên phổ biến, IBM bắt đầu bổ sung các khả năng đại lý và hợp tác với nhiều nhà cung cấp, bao gồm cả Crew AI.
Với các thành phần AI agentic mới của IBM, hướng đi hiện nay là giúp cho phép cộng tác và quy trình làm việc của nhiều agent. Không chỉ dừng lại ở khả năng xây dựng và triển khai các agent mà còn thực sự tìm ra cách một doanh nghiệp có thể tạo ra ROI từ các agent.
Gunnar cho biết: “Chúng tôi thực sự tin rằng chúng ta đang bước vào kỷ nguyên của các hệ thống trí thông minh thực sự. Bởi vì hiện tại chúng tôi đang tích hợp AI có thể làm mọi thứ cho bạn và đây là một sự khác biệt lớn”.
Công nghệ và giao thức cho phép AI đại lý doanh nghiệp
Ngành công nghiệp này không thiếu những nỗ lực nhằm hỗ trợ cho việc triển khai AI.
Langchain là một nền tảng được sử dụng rộng rãi để xây dựng và chạy các tác nhân và cũng là một phần của nỗ lực rộng lớn hơn cùng với Cisco và Galileo cho khuôn khổ mở AGNTCY dành cho AI tác nhân. Khi nói đến giao tiếp giữa tác nhân với tác nhân, Google đã công bố Agent2Agent vào tháng 4. Sau đó, tất nhiên, có Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP ), đã nổi lên để trở thành một tiêu chuẩn thực tế để kết nối các công cụ AI tác nhân với các dịch vụ.
Gunnar giải thích rằng IBM sử dụng công nghệ riêng của mình cho phần phối hợp nhiều tác nhân. Bà lưu ý rằng cách các tác nhân làm việc cùng nhau là rất quan trọng và là điểm khác biệt của IBM. Tuy nhiên, bà cũng nhấn mạnh rằng IBM đang cố gắng áp dụng cách tiếp cận mở. Điều đó có nghĩa là các doanh nghiệp có thể xây dựng các tác nhân bằng các công cụ của IBM, chẳng hạn như BeeAI hoặc các công cụ từ các nhà cung cấp khác, bao gồm Crew AI hoặc Langchain, và tất cả chúng vẫn sẽ hoạt động với watsonx Orchestrate.
IBM cũng đang kích hoạt và hỗ trợ MCP. Theo Gunnar, IBM đang hỗ trợ MCP bằng cách tạo điều kiện cho các công cụ có giao diện MCP tự động hiển thị và có thể sử dụng trong watsonx Orchestrate. Cụ thể, nếu một công cụ tồn tại với giao diện MCP, nó sẽ tự động có sẵn để sử dụng trong watsonx Orchestrate.
“Mục tiêu của chúng tôi là phải cởi mở”, bà nói. “Chúng tôi muốn bạn tích hợp các tác nhân của mình, bất kể bạn đã xây dựng nó trong khuôn khổ nào”.
Giải quyết các mối quan tâm của doanh nghiệp: Bảo mật, quản trị và tuân thủ
Để đảm bảo AI đại lý sẵn sàng cho mục đích sử dụng của doanh nghiệp, cần phải đảm bảo sự tin cậy và tuân thủ.
Đó cũng là một phần quan trọng trong nỗ lực của IBM. Gunnar giải thích rằng IBM đã xây dựng các rào cản và quản trị trực tiếp vào danh mục đầu tư của Watsonx.
“Chúng tôi đang mở rộng khả năng quản lý LLM thành công nghệ agentic”, bà cho biết. “Cũng giống như chúng tôi đánh giá LLM, bạn cần có khả năng đánh giá ý nghĩa của nó đối với phản hồi của agent”.
IBM cũng đang mở rộng các số liệu đánh giá học máy truyền thống của mình sang các công nghệ tác nhân. Gunnar cho biết IBM theo dõi hơn 100 số liệu khác nhau cho các mô hình ngôn ngữ lớn, hiện đang mở rộng và mở rộng sang cả các công nghệ tác nhân.
Tác động thực tế
Agentic AI đã và đang có tác động thực tế đến nhiều tổ chức.
IBM đang sử dụng AI agentic của riêng mình để giúp cải thiện các quy trình của riêng mình. Gunnar lưu ý rằng khi sử dụng tác nhân HR của riêng mình, 94% các yêu cầu từ đơn giản đến phức tạp tại IBM thực sự được trả lời bởi một tác nhân HR. Đối với các nhiệm vụ mua sắm, việc IBM sử dụng quy trình làm việc agentic của riêng mình đã giúp giảm thời gian mua sắm tới 70%.
Một nhóm lớn các tổ chức khác đã được hưởng lợi từ cách tiếp cận AI agentic của IBM là các đối tác của công ty. Ví dụ, Ernst & Young đang sử dụng AI agentic của IBM để xây dựng nền tảng thuế cho khách hàng của riêng mình.
Điều này có ý nghĩa gì đối với doanh nghiệp
Đối với các doanh nghiệp muốn dẫn đầu trong việc triển khai AI, định hướng AI đại lý của IBM cung cấp một bản thiết kế để chuyển từ thử nghiệm sang triển khai.
Chỉ xây dựng một tác nhân là không đủ. Nếu CEO của IBM đúng, tương lai sẽ có hàng nghìn tác nhân làm việc trên các tác vụ doanh nghiệp. Các tổ chức sẽ xây dựng và sử dụng các tác nhân và dịch vụ tác nhân như MCP từ nhiều nguồn khác nhau.
Các nhà lãnh đạo CNTT nên đánh giá nền tảng dựa trên bốn yếu tố quan trọng:
- Khả năng tích hợp với các hệ thống doanh nghiệp hiện có.
- Cơ chế quản lý để đảm bảo hành vi của tác nhân tuân thủ và an toàn.
- Sự cân bằng giữa quyền tự chủ của tác nhân và kết quả có thể dự đoán được.
- Khả năng đo lường ROI cho việc triển khai tác nhân.
Các doanh nghiệp có trách nhiệm phải suy nghĩ ngay bây giờ về cách các tác nhân sẽ làm việc cùng nhau, cách chúng sẽ được bảo mật và quản lý. Hệ sinh thái AI tác nhân của IBM sẽ hấp dẫn các khách hàng doanh nghiệp của mình và tính cởi mở để kết nối các hệ thống AI tác nhân khác có nghĩa là các tổ chức hy vọng sẽ không tạo ra thêm một silo nào nữa.
