[Recap] Chuyển hóa dữ liệu thành Agentic AI: Chìa khóa tiếp cận mô hình Agentic Enterprise cho doanh nghiệp

Vào ngày 04/06/2026, tại Hà Nội, sự kiện “Từ Dữ Liệu Đến Agentic AI – Hành Trình Đổi Mới Trong Doanh Nghiệp” do Gimasys và Google Cloud đồng tổ chức đã diễn ra thành công. Thu hút sự tham gia của các nhà lãnh đạo và chuyên gia công nghệ, sự kiện đã phác họa lộ trình chuyển dịch thực tế từ hạ tầng định hướng dữ liệu sang nền tảng Agentic AI. Thông qua đó, chương trình mang đến những góc nhìn chuyên sâu nhằm giải quyết bài toán tối ưu hóa thông qua việc ứng dụng AI trong vận hành. 

1. Tầm nhìn chiến lược: Phát triển từ GenAI đến Agentic AI dành cho doanh nghiệp

Mở đầu sự kiện, các chuyên gia từ Google Cloud và Gimasys đã mô tả sự dịch chuyển cốt lõi của kỷ nguyên công nghệ mới. Năm 2026, không chỉ dừng lại ở các mô hình AI tạo sinh thụ động chỉ trả lời câu hỏi mà còn đánh dấu cột mốc về sự phát triển mạnh mẽ của Agentic AI. Điểm khác biệt của thế hệ AI này nằm ở năng lực tự chủ – khả năng tự lên kế hoạch và ra quyết định kịp thời dựa trên luồng dữ liệu. Việc giao phó các quy trình lặp lại cho AI Agent giúp doanh nghiệp đảm bảo tính chính xác, tiết kiệm nguồn lực và mở rộng quy mô vận hành một cách linh hoạt. 

Anh Đức Lưu chia sẻ về 5 xu hướng ứng dụng Agentic AI trong kỷ nguyên mới

Phân tích sâu hơn về xu hướng này, anh Đức Lưu – Google Cloud Account Manager tại Gimasys – đã chỉ ra 5 thay đổi lớn sẽ định hình lại cấu trúc doanh nghiệp:

• AI Agent cho mọi nhân viên (Employee): Mỗi nhân viên sẽ làm việc cùng một đội ngũ AI Agent chuyên biệt. Khi AI đảm nhiệm các công việc lặp lại và tác vụ vận hành, con người sẽ tập trung vào định hướng mục tiêu, giám sát chất lượng đầu ra và đưa ra những quyết định mang lại giá trị chiến lược cao hơn.
• AI Agent cho mọi quy trình (Workflow): Xây dựng hệ thống tự động hóa thông qua sự phối hợp đa tác nhân (Multi-Agent). Sức mạnh này được vận hành dựa trên các giao thức kết nối dữ liệu trực tiếp vào hệ thống (MCP) và thực thi hành động giao dịch an toàn (AP2).
• AI Agent phục vụ khách hàng (Customer): Thay thế các chatbot thụ động bằng hệ thống chăm sóc khách hàng chủ động. AI Agent tự động giám sát rủi ro, dự báo các sự cố như chậm trễ chuỗi cung ứng và đề xuất giải pháp kịp thời cho khách hàng trước khi vấn đề phát sinh.
• AI Agent bảo mật chủ động (Security):Trong mô hình SOC tương lai, AI sẽ trở thành lớp phân tích và phản ứng đầu tiên, giúp sàng lọc cảnh báo, điều tra sự cố và phát hiện nguy cơ tiềm ẩn. Nhờ đó, các kỹ sư bảo mật có thể dành nhiều thời gian hơn để thiết kế và tối ưu hóa chiến lược bảo vệ hệ thống.
• Nâng cao năng lực và mở rộng quy mô (Scale): Để hệ thống AI vận hành hiệu quả, doanh nghiệp cần đầu tư nâng cấp kỹ năng nhân sự (Upskilling), chuyển đổi phương pháp từ làm việc dựa trên cảm tính và kinh nghiệm sang làm việc dựa trên dữ liệu và phân tích có cơ sở.

Những lợi ích trên đã được chứng minh bằng các chỉ số tăng trưởng được khảo sát thực tế bởi Google Cloud & National Research Group. Về mặt vận hành nội bộ, 75% lãnh đạo ghi nhận sự cải thiện rõ rệt về năng suất và 53% đánh giá cao sự gia tăng năng lực bảo mật. Ở khía cạnh kinh doanh, công nghệ này góp phần thúc đẩy tăng trưởng doanh thu 60% thông qua việc nâng cấp trải nghiệm khách hàng (64%) và tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị (58%).

Dù vậy, quá trình ứng dụng thực tế vẫn vấp phải rào cản lớn do sự phân mảnh của hệ thống IT truyền thống. Nhiều doanh nghiệp tuy nhạy bén trong việc nắm bắt xu hướng nhưng lại gặp khó khăn trong việc kết nối dữ liệu, khiến AI không thể vận hành tự chủ và tạo ra giá trị kinh doanh có thể đo lường.

Để giải quyết bài toán này, các chuyên gia Gimasys đề xuất doanh nghiệp cần xây dựng một kiến trúc dữ liệu hợp nhất xoay quanh 3 năng lực cốt lõi: 

Tìm kiếm (Find) – Thấu hiểu (Understand) – Hành động (Act). 

Bắt đầu bằng năng lực tìm kiếm đa phương thức, AI tự động phân loại khối lượng dữ liệu khổng lồ để cung cấp thông tin chính xác theo thời gian thực thay vì tra cứu thủ công. Từ nền tảng thông tin đã được xác định, hệ thống tiến tới bước thấu hiểu. Lúc này, AI Agent  trích xuất các insight cốt lõi bằng cách phân tích dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Khả năng tổng hợp này giúp doanh nghiệp xóa bỏ các mảnh dữ liệu rời rạc, hợp nhất thông tin phân mảnh thành một bức tranh toàn cảnh.

Cuối cùng, giá trị đầu tư công nghệ chỉ thực sự được chứng minh ở năng lực hành động. Khi các insight được nhúng trực tiếp vào quy trình làm việc, Agentic AI sẽ tự động đưa ra quyết định và thực thi các tác vụ. Chuỗi liên kết chặt chẽ từ việc xử lý dữ liệu thô tới các hành động thực tiễn này giúp doanh nghiệp loại bỏ độ trễ trong vận hành và chủ động tối ưu hóa hiệu suất.

2. Định hình chiến lược: Bước chạy đà hoàn hảo tiến tới Agentic Enterprise

Nhận thức được những giá trị vượt trội, câu hỏi đặt ra cho ban lãnh đạo là làm thế nào để bắt đầu quá trình chuyển đổi một cách an toàn và hiệu quả. Dẫn dắt vấn đề này, anh Đức Lưu đã nhấn mạnh 3 ưu tiên hành động cấp bách để hiện thực hóa tầm nhìn Agentic Enterprise:

1. Tầm nhìn & Lãnh đạo: Xây dựng một tầm nhìn ứng dụng AI nhất quán và thiết lập mô hình lãnh đạo đa chức năng (Cross-functional) nhằm đảm bảo sự đồng thuận chiến lược và xuyên suốt giữa các phòng ban.
2. Bắt đầu nhỏ, mở rộng nhanh: Thành công của chuyển đổi không đến từ những dự án quy mô lớn ngay từ đầu, mà từ các bước đi nhỏ nhưng tạo ra kết quả rõ ràng. Hãy bắt đầu với một use case trọng điểm, triển khai thử nghiệm trên quy mô giới hạn để đo lường tác động thực tế, từ đó xây dựng niềm tin và mở rộng một cách có kiểm soát.
3. Quản trị & Cải tiến: Thiết lập một khung quản trị minh bạch, xác định rõ các chỉ số đo lường thành công (metrics) cốt lõi và xây dựng vòng lặp phản hồi để hệ thống liên tục học hỏi và tự tối ưu hóa ngay từ ngày đầu tiên.

Quá trình tiến hóa từ quản trị truyền thống lên mô hình Agentic Enterprise không đơn thuần là câu chuyện mua sắm phần mềm, mà là một chiến lược tái cấu trúc toàn diện từ việc chuẩn bị nhân sự, thiết lập tầm nhìn, lựa chọn bài toán ứng dụng, cho đến tự động hóa quy trình, chuẩn hóa dữ liệu để tạo ra kết quả đo lường được và định hình tương lai. 

Kế thừa hơn 22 năm kinh nghiệm thực chiến, Gimasys cung cấp bộ khung định vị năng lực toàn diện, giúp doanh nghiệp xác định mức độ trưởng thành, ưu tiên các sáng kiến trọng điểm và xây dựng lộ trình chuyển đổi phù hợp với mục tiêu tăng trưởng.

• Mô hình Trưởng thành AI (AI Maturity Model): Phác thảo lộ trình từ việc ứng dụng AI cho các tác vụ đơn lẻ, mở rộng sang tự động hóa quy trình liên phòng ban, và tiến tới quản lý một hệ sinh thái đa tác nhân toàn diện.
• 4 Trụ cột Chiến lược: Đảm bảo hệ thống được xây dựng trên nền móng vững chắc gồm: mục tiêu chiến lược thống nhất, tính sẵn sàng của dữ liệu, khả năng mở rộng của hạ tầng công nghệ và cơ chế giám sát chặt chẽ.
• Khung nhân sự 4Rs: Đặt con người làm trung tâm của sự thay đổi thông qua việc: tái thiết kế công việc (Redesign), đào tạo kỹ năng mới (Reskill), phân bổ lại nguồn lực (Redeploy) và cân bằng giữa lao động số và con người (Rebalance).

Nắm bắt bộ khung quản trị này chính là chìa khóa giúp tổ chức kiến tạo lợi thế cạnh tranh bền vững trong kỷ nguyên số. 

3. Bài học thực tế: Kinh nghiệm ứng dụng AI trong vận hành thực tiễn

Để làm rõ hơn tính khả thi của các khung lý thuyết, sự kiện đã mang đến những câu chuyện thực chiến từ 2 doanh nghiệp tiên phong: Elmich Việt Nam và DLS Inc.

Chia sẻ từ góc nhìn của ngành gia dụng, anh Ngọc Đỗ – Head of ICT, Elmich Việt Nam – đã điểm lại quá trình tháo gỡ khó khăn khi hệ thống IT cũ chưa sẵn sàng cho công nghệ mới. Điểm sáng của Elmich là việc xây dựng văn hóa “AI First” thông qua các hoạt động đào tạo nội bộ, thay vì áp đặt công cụ từ trên xuống. Sự thay đổi lớn nhất đến từ việc doanh nghiệp chuẩn hóa quy trình giao tiếp với AI. Từ việc dùng ngôn ngữ tự nhiên gây thiếu nhất quán, Elmich đã chuyên môn hóa kỹ năng viết câu lệnh (Prompt) và thiết lập vòng lặp Thử nghiệm – Đánh giá – Chỉnh sửa. Kết quả là sự tiết kiệm thời gian đáng kể và khả năng kiểm soát triệt để độ lệch chuẩn khi ứng dụng AI trong vận hành.

Từ lĩnh vực thương mại điện tử xuyên biên giới (Cross-border E-commerce) và Print-on-Demand, anh Quang Anh – CTO, DLS Inc. – lại mang đến bài toán về độ chính xác. Đầu năm 2026, AI thế hệ cũ không thể đáp ứng các yêu cầu phát triển sản phẩm phức tạp của DLS, dẫn đến nguy cơ sai sót và bồi thường lớn trong khâu xử lý đơn hàng.

Anh Quang Anh nhận định: “AI hoàn toàn không có tri thức về đặc thù của doanh nghiệp”. Để khắc phục, DLS Inc. hiểu rằng một mô hình nền tảng (như Gemini) vẫn chưa đủ. Hệ thống cần được cung cấp thêm 3 yếu tố: tri thức doanh nghiệp (cấu trúc và chuẩn hóa theo thời gian thực), kỹ năng chuyên môn sâu và môi trường thực thi lệnh. Sự bổ sung này giúp AI Agent của DLS tự tin xây dựng các framework tác vụ chi tiết, đạt tỷ lệ 59/60 câu trả lời xuất sắc trong các bài kiểm tra nội bộ. Dù vậy, anh cũng nhấn mạnh nguyên tắc cốt lõi: “Human in the loop” – con người vẫn phải giữ vai trò kiểm soát và đào tạo để định hướng hệ thống.

Từ hai câu chuyện thực tiễn được chia sẻ tại sự kiện, một bài học quan trọng đã được rút ra: Doanh nghiệp nên bắt đầu triển khai AI từ từng quy trình vận hành cụ thể để thử nghiệm, theo dõi và đo lường hiệu quả rõ ràng, sau đó mới tiến hành nhân rộng quy mô trên toàn hệ thống. 

Dựa trên hướng triển khai này, doanh nghiệp không chỉ xác định được chiến lược ứng dụng mô hình AI phù hợp với đặc thù vận hành riêng, tối ưu chi phí mà còn có thể dễ dàng kiểm soát rủi ro, tăng cường tỷ lệ thành công trong hoạt động thực tiễn. 

Sự kiện được đẩy lên cao trào thông qua phần Live Demo trực quan do anh Bảo Trần – Google Technical Lead, Gimasys – thực hiện. Khán giả đã được trải nghiệm cách Agentic AI tự động điều phối và đón đầu xu hướng số hóa chuỗi cung ứng. Ngay sau đó, phần thảo luận mở cùng với các chuyên gia từ Gimasys và Google Cloud đã giúp các doanh nghiệp tháo gỡ trực tiếp những vướng mắc về hạ tầng, đồng thời mở ra các lộ trình tiếp cận AI an toàn và phù hợp.

4. Gimasys – Đối tác kiến tạo hạ tầng và tích hợp hệ sinh thái số toàn diện 

Sự kiện “Từ Dữ Liệu Đến Agentic AI – Hành Trình Đổi Mới Trong Doanh Nghiệp” mang ý nghĩa định hình lại tư duy quản trị: chuyển dịch trọng tâm từ việc chạy theo các công cụ bề nổi sang việc quy hoạch kiến trúc dữ liệu và hệ thống tổng thể. Đây là bước đệm thiết yếu để các doanh nghiệp thoát khỏi giai đoạn thử nghiệm phân mảnh và vững bước tiến tới mô hình Agentic Enterprise.

Với hơn hai thập kỷ kinh nghiệm quy hoạch các hệ thống IT quy mô lớn, Gimasys định vị là đối tác tư vấn chuyển đổi số toàn diện, mang đến hệ năng lực thực thi vững chắc:

• Thiết kế kiến trúc và tích hợp đa nền tảng: Đội ngũ chuyên gia Gimasys sở hữu thế mạnh trong việc kết nối API và xây dựng kiến trúc hướng dịch vụ (SOA), hỗ trợ doanh nghiệp chuyển dịch sang môi trường Cloud-Native an toàn. Quá trình này giúp hợp nhất hạ tầng đám mây với các nền tảng quản trị lõi (CRM, ERP), tạo ra dòng chảy dữ liệu đồng nhất để nuôi dưỡng các giải pháp Google Cloud AI tiên tiến.
• Bảo chứng năng lực cấp cao từ Google: Danh hiệu Google Cloud Premier Partner và giải thưởng Google Cloud Partner of the Year 2024 là minh chứng cao nhất cho khả năng thiết kế kiến trúc và triển khai dự án tuân thủ nghiêm ngặt các chuẩn mực toàn cầu (Best Practices).
• Kinh nghiệm bảo mật thực chiến: Đã đồng hành cùng tiến trình số hóa của các tổ chức lớn như Vietnam Airlines, Jetstar, Heineken, Jollibee, MoMo, Novaland, BIM Group, SSI, HSC… Gimasys cam kết khả năng xử lý bài toán tối ưu trên các hệ thống phức tạp, đồng thời duy trì kỷ luật an toàn thông tin theo tiêu chuẩn ISO/IEC 27001.

Để bắt đầu hành trình tiến bước tới Agentic Enterprise, hãy kết nối với đội ngũ chuyên gia Gimasys ngay hôm nay để nhận tư vấn chuyên sâu, từ đó thiết lập lộ trình triển khai Agentic AI bài bản và tối ưu hóa vận hành trên nền tảng Google Cloud!