Derpy
Intern Writer
Gần đây, mình đã tham gia một số cuộc họp kín về chủ đề "AI ứng dụng thực tiễn" và nhận thấy một điều thú vị. Các chuyên gia công nghệ, quản lý sản phẩm và tư vấn đều đang nói về "Agent", nhưng điều đáng chú ý là khái niệm này lại mang ý nghĩa hoàn toàn khác nhau đối với từng người. Cứ nghe và nghĩ về nó, mình cảm thấy càng ngày càng bối rối. Khi một từ được sử dụng ở mọi nơi nhưng lại ám chỉ đến những điều khác nhau, thì nó đã mất đi sự chính xác cần thiết của một khái niệm chuyên môn.
Rõ ràng vấn đề không nằm ở hiểu biết của người nghe, mà chính ở từ ngữ này. "AI Agent" không còn là một định nghĩa công nghệ chính xác nữa, mà đã trở thành một thuật ngữ mơ hồ trong ngành công nghệ AI. Từ này đang lan tràn trong thế giới kinh doanh với ba mục đích chính: nâng cao giá trị ước tính, tạo ra sự lo lắng và tăng giá dịch vụ. Quan điểm của mình thì rất đơn giản: khi một từ có thể chỉ định mọi thứ, nó trở thành vô nghĩa.
Hãy cùng xem xét những gì đang được công nhận với cái tên "Agent" trên thị trường ngày nay. Một chiếc robot hút bụi có khả năng tránh chướng ngại vật được gọi là "Agent cảm nhận môi trường"; robot hỗ trợ khách hàng tự động trả lời các câu hỏi thường gặp cũng được gọi là "Agent hỗ trợ khách hàng"; một chương trình tự động hóa có khả năng thực hiện kịch bản và lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu được đặt tên là "Agent dữ liệu". Thậm chí, một chương trình như ChatGPT, có khả năng tìm kiếm thông tin trên mạng, được mô tả là "Agent tìm kiếm thông tin"; các nhân vật không người chơi trong game vì có thể thực hiện hành vi tương tác nhất định cũng được đưa vào nhóm "Agent hành vi tự chủ".
Điều này thật sự đáng suy nghĩ. Một thực thể vật lý có khả năng tự lên kế hoạch, một hệ thống kết nối cơ bản và một kịch bản tự động hóa cũ kỹ, giữa chúng có một khoảng cách công nghệ lớn, nhưng trong ngữ cảnh tiếp thị ngày nay, lại được gọi chung bằng một danh xưng cao quý: Agent. Sự hỗn loạn này dẫn đến một hệ quả: mọi người đều nói về Agent, nhưng không ai biết rõ giới hạn năng lực và giá trị thực sự của nó.
Vậy Agent thực sự là gì? Không ai có thể trả lời rõ ràng. Khi một từ có thể chỉ định mọi thứ, giá trị chuyên môn của nó hoàn toàn mất đi. Nó đã trở thành một "từ vựng đa năng" dùng để tô điểm cho ngành công nghệ.
Lịch sử suy đồi từ khái niệm học thuật thành thuật ngữ thương mại mơ hồ bắt đầu từ sự chính xác trong học thuật nhưng kết thúc trong bối cảnh thương mại hời hợt. Agent đã ra đời từ các phòng thí nghiệm AI với một định nghĩa tương đối rõ ràng: là chương trình có khả năng cảm nhận, quyết định và thực hiện. Nó nhấn mạnh khả năng "tự chủ" - tức là khi nhận được chỉ dẫn từ cấp trên, nó có khả năng lập kế hoạch, gọi công cụ và hoàn thành nhiệm vụ mà không cần can thiệp của con người ở mỗi bước.
Khi AI bắt đầu tiếp cận với ứng dụng thương mại, các công ty khởi nghiệp và tập đoàn lớn cần một từ để phân biệt mình với các "kịch bản tự động hóa" truyền thống hoặc "robot trò chuyện". Agent đáp ứng nhu cầu đó hoàn hảo: nghe có vẻ tiên tiến, bí ẩn và mang màu sắc công nghệ mạnh mẽ. Nó tạo ra ảo tưởng về sự khác biệt công nghệ, làm cho sản phẩm và giải pháp trở nên giá trị hơn. Đây chính là một dạng đóng gói cao cấp.
Trong thế giới thương mại, lợi ích luôn là động lực chính của việc truyền bá khái niệm. Các nhà sản xuất nhận thấy rằng nói "chúng tôi có khả năng Agent" có sức hút hơn nhiều so với việc nói "chúng tôi là robot trò chuyện"; các phương tiện truyền thông nhận thấy rằng viết "Agent là xu hướng tiếp theo" thu hút hơn nhiều so với "công cụ tự động hóa"; các công ty tư vấn phát hiện ra rằng khi bàn về "chiến lược Agent" sẽ dễ dàng hơn là nói về "tự động hóa quy trình" để thu phí đánh giá và triển khai cao hơn. Điều quan trọng ở đây là: một khi ranh giới khái niệm bị làm mờ đi một cách có chủ ý, nó sở hữu quyền giải thích lớn nhất, ai cũng có thể "định nghĩa lại" Agent theo lợi thế sản phẩm của mình.
Sự mơ hồ này chính là đất màu mỡ nhất cho thuật ngữ mơ hồ.
Trong cơn sốt thuật ngữ mơ hồ này, ba nhóm vai trò đã đóng góp chính vào việc khuếch đại sức mạnh của nó. Họ đều có lợi ích riêng và cùng nhau đẩy từ này vào trạng thái hỗn loạn. Họ là những người sản xuất thuật ngữ. Họ đã biến một hệ thống đơn giản chỉ trả lời câu hỏi thành "Agent hỗ trợ khách hàng thông minh", từ đó giá trị công ty có thể tăng gấp đôi. Họ đã gọi một chương trình chỉ có khả năng lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu là "Agent phân tích dữ liệu", để khiến các nhà quyết định doanh nghiệp rung động.
Họ không bán những gì thực sự là khả năng công nghệ của Agent mà là sự lo lắng về việc tụt hậu công nghệ. Bằng cách tạo ra một khái niệm cao siêu, họ đã che đậy những thắc mắc của khách hàng về chức năng sản phẩm, giá cả và tỷ lệ hoàn vốn (ROI).
Họ là những người khuếch đại thuật ngữ. "Không hiểu Agent thì sẽ tụt hậu", "Agent là xu hướng tiếp theo của AI", những tiêu đề như vậy chính là "mật mã" thu hút lưu lượng truy cập của truyền thông. Họ chỉ có nhiệm vụ tạo ra sự hoảng sợ, bán sự lo lắng, nhưng không cung cấp định nghĩa rõ ràng và giải pháp khả thi.
Đọc xong một bài viết hoành tráng như "Thời đại Agent đã đến", bạn vẫn không biết Agent thực sự là gì, nhưng bạn đã cảm thấy lo lắng. Đó chính là mục đích của truyền thông. Sự lo lắng dẫn đến việc nhấp chuột, nhấp chuột lại phát sinh ra quảng cáo.
Họ là những người thu hoạch thuật ngữ. Nói chuyện với khách hàng về "chiến lược Agent" có vẻ chuyên nghiệp và phức tạp hơn là nói về "tối ưu hóa quy trình làm việc", từ đó họ có thể thu phí cao hơn.
Một kế hoạch "Mô hình trưởng thành của doanh nghiệp Agent, từ 0 đến 5 cấp độ" có thể có chi phí đánh giá lên tới năm mươi triệu. Khách hàng không hiểu Agent là gì, nhưng kế hoạch thì dày dạn, nhìn có vẻ chuyên nghiệp, tiền bỏ ra "đáng giá". Họ biến sự phức tạp của khái niệm thành sự hợp lý của việc thu phí.
Các doanh nghiệp không phải là ngu ngốc, họ chỉ đơn giản là mất đi khả năng phán đoán trong mê cung khái niệm, và cuối cùng phải trả một cái giá đắt. Khi một nhà quyết định doanh nghiệp bị bão hòa bởi thuật ngữ "Agent" trong các hội nghị ngành nghề, báo chí và đề xuất tư vấn, họ tự nhiên cảm thấy một nỗi lo lắng về công nghệ: chúng ta không thể tụt hậu so với thời đại.
Bạn hãy nghĩ mà xem, khi ba nhà cung cấp đưa ra ba định nghĩa hoàn toàn khác nhau về "Agent", thì nhà quyết định sẽ bị bối rối hoàn toàn. Quyết định cuối cùng thường dựa trên "ai nói hay nhất", "ai có PPT dày nhất", thay vì "ai có giải pháp sinh lợi cao nhất". Kết quả cuối cùng thường là: giám đốc chi hàng triệu mua một "nền tảng Agent", và khi triển khai xong, họ chỉ thấy nó là một robot trò chuyện hơi mạnh mẽ nhưng nhà cung cấp vẫn khẳng định: "Đó chính là Agent".
Sự hỗn loạn này gây tổn thương hai mặt: không chỉ lãng phí tiền bạc của doanh nghiệp mà còn tiêu tốn sự tin tưởng và kiên nhẫn quý giá của tổ chức đối với sự thay đổi của AI. Doanh nghiệp không phải trả tiền vì thuật ngữ Agent quá cao quý mà là vì họ có nhu cầu thực sự cho các nhiệm vụ tự động hóa, nhưng lại bị thuật ngữ mơ hồ dẫn dắt theo hướng mua sắm sai lầm.
Vậy, các nhà quản lý doanh nghiệp nên làm gì để đối phó với cơn sốt thuật ngữ này? Rất đơn giản: gỡ bỏ lớp bọc và thấy rõ bản chất. Hãy hiểu rằng: AI Agent không phải là một định nghĩa công nghệ chính xác, mà chỉ là một nhãn hiệu khái niệm mô tả khả năng "tự động thực hiện nhiệm vụ". Giá trị cốt lõi của nó là: khi bạn cho AI một nhiệm vụ phức tạp, nó có thể tự lập kế hoạch, gọi công cụ và tự động hoàn thành, từ đó thay thế sức lao động lặp đi lặp lại.
Vì vậy, khi đánh giá bất kỳ sản phẩm "Agent" nào, các nhà quản lý doanh nghiệp nên hoàn toàn ngừng bận tâm đến thuật ngữ này. Hãy hỏi: "Điều này có thể tiết kiệm bao nhiêu công sức cho bộ phận kinh doanh hàng năm?" Hãy hỏi: "Hệ thống này có thể giảm tỷ lệ lỗi trong quy trình tài chính của chúng tôi xuống mức nào?" Hãy hỏi: "Với chi phí năm mươi triệu, thời gian thực hiện dự án của tôi có thể rút ngắn bao nhiêu tháng?"
Chúng ta cần đi sâu hơn. Tất cả các đánh giá chỉ nên tập trung vào việc nó có thể giải quyết vấn đề kinh doanh nào và tỷ lệ hoàn vốn (ROI) là gì. Đừng để các nhà sản xuất dẫn dắt bạn, hãy dùng ngôn ngữ của riêng bạn, và ép nhu cầu từ kết quả kinh doanh. Đừng nói với nhà sản xuất: "Tôi muốn triển khai chiến lược Agent", mà hãy nói: "Tôi muốn để AI tự động hoàn thành ba nhiệm vụ lặp đi lặp lại là tạo báo cáo doanh số hàng ngày, gửi đi và cảnh báo về dữ liệu bất thường".
Đừng nói: "Chúng tôi cần một Agent marketing", mà hãy nói: "Chúng tôi muốn để AI tự động tạo ra nội dung tiếp cận cá nhân cho những khách hàng đã từng tư vấn nhưng chưa giao dịch trong sáu tháng qua".
Chỉ khi mô tả nhu cầu bằng ngôn ngữ đơn giản, bạn mới có thể hiệu quả tránh khỏi sự ảnh hưởng của thuật ngữ mơ hồ, và thu hút sự chú ý của nhà cung cấp trở lại với việc giải quyết vấn đề chính.
Ngành AI quá yêu thích việc sáng tạo từ ngữ mới. Từ điện toán đám mây, dữ liệu lớn đến blockchain, vũ trụ ảo và bây giờ là Agent, mỗi từ đều trải qua quá trình từ khái niệm công nghệ đến thuật ngữ thương mại rồi bị biến thành đồ vô giá trị. Có vẻ như đó là một chu trình tất yếu của công nghệ ra khỏi phòng thí nghiệm và sự cuồng nhiệt trong kinh doanh.
Chúng ta cũng phải thừa nhận rằng, nhu cầu tự động hóa mà AI mang lại thực sự là nhu cầu nâng cao hiệu suất. Thuật ngữ Agent không sai, nhưng hướng mà nó đại diện cho việc để AI tự động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp là đúng đắn.
Vì vậy, hãy xem những lời chỉ trích của mình về "thuật ngữ Agent" như một cách để lựa chọn giá trị. Nếu doanh nghiệp muốn sử dụng AI một cách thực sự hiệu quả, con đường duy nhất là: đừng để bị khái niệm làm bạn sợ hãi, đừng để bị thuật ngữ mơ hồ đánh lừa. Hãy nhìn rõ nó có thể thực sự giải quyết vấn đề gì cho bạn, và sau đó, tính toán tỷ lệ hoàn vốn. Những khái niệm và thuật ngữ mơ hồ còn lại, hãy để chúng ở lại trong nhóm bạn bè và các bản trình bày của nhà đầu tư.
Rõ ràng vấn đề không nằm ở hiểu biết của người nghe, mà chính ở từ ngữ này. "AI Agent" không còn là một định nghĩa công nghệ chính xác nữa, mà đã trở thành một thuật ngữ mơ hồ trong ngành công nghệ AI. Từ này đang lan tràn trong thế giới kinh doanh với ba mục đích chính: nâng cao giá trị ước tính, tạo ra sự lo lắng và tăng giá dịch vụ. Quan điểm của mình thì rất đơn giản: khi một từ có thể chỉ định mọi thứ, nó trở thành vô nghĩa.
Hãy cùng xem xét những gì đang được công nhận với cái tên "Agent" trên thị trường ngày nay. Một chiếc robot hút bụi có khả năng tránh chướng ngại vật được gọi là "Agent cảm nhận môi trường"; robot hỗ trợ khách hàng tự động trả lời các câu hỏi thường gặp cũng được gọi là "Agent hỗ trợ khách hàng"; một chương trình tự động hóa có khả năng thực hiện kịch bản và lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu được đặt tên là "Agent dữ liệu". Thậm chí, một chương trình như ChatGPT, có khả năng tìm kiếm thông tin trên mạng, được mô tả là "Agent tìm kiếm thông tin"; các nhân vật không người chơi trong game vì có thể thực hiện hành vi tương tác nhất định cũng được đưa vào nhóm "Agent hành vi tự chủ".
Điều này thật sự đáng suy nghĩ. Một thực thể vật lý có khả năng tự lên kế hoạch, một hệ thống kết nối cơ bản và một kịch bản tự động hóa cũ kỹ, giữa chúng có một khoảng cách công nghệ lớn, nhưng trong ngữ cảnh tiếp thị ngày nay, lại được gọi chung bằng một danh xưng cao quý: Agent. Sự hỗn loạn này dẫn đến một hệ quả: mọi người đều nói về Agent, nhưng không ai biết rõ giới hạn năng lực và giá trị thực sự của nó.
Vậy Agent thực sự là gì? Không ai có thể trả lời rõ ràng. Khi một từ có thể chỉ định mọi thứ, giá trị chuyên môn của nó hoàn toàn mất đi. Nó đã trở thành một "từ vựng đa năng" dùng để tô điểm cho ngành công nghệ.
Lịch sử suy đồi từ khái niệm học thuật thành thuật ngữ thương mại mơ hồ bắt đầu từ sự chính xác trong học thuật nhưng kết thúc trong bối cảnh thương mại hời hợt. Agent đã ra đời từ các phòng thí nghiệm AI với một định nghĩa tương đối rõ ràng: là chương trình có khả năng cảm nhận, quyết định và thực hiện. Nó nhấn mạnh khả năng "tự chủ" - tức là khi nhận được chỉ dẫn từ cấp trên, nó có khả năng lập kế hoạch, gọi công cụ và hoàn thành nhiệm vụ mà không cần can thiệp của con người ở mỗi bước.
Khi AI bắt đầu tiếp cận với ứng dụng thương mại, các công ty khởi nghiệp và tập đoàn lớn cần một từ để phân biệt mình với các "kịch bản tự động hóa" truyền thống hoặc "robot trò chuyện". Agent đáp ứng nhu cầu đó hoàn hảo: nghe có vẻ tiên tiến, bí ẩn và mang màu sắc công nghệ mạnh mẽ. Nó tạo ra ảo tưởng về sự khác biệt công nghệ, làm cho sản phẩm và giải pháp trở nên giá trị hơn. Đây chính là một dạng đóng gói cao cấp.
Trong thế giới thương mại, lợi ích luôn là động lực chính của việc truyền bá khái niệm. Các nhà sản xuất nhận thấy rằng nói "chúng tôi có khả năng Agent" có sức hút hơn nhiều so với việc nói "chúng tôi là robot trò chuyện"; các phương tiện truyền thông nhận thấy rằng viết "Agent là xu hướng tiếp theo" thu hút hơn nhiều so với "công cụ tự động hóa"; các công ty tư vấn phát hiện ra rằng khi bàn về "chiến lược Agent" sẽ dễ dàng hơn là nói về "tự động hóa quy trình" để thu phí đánh giá và triển khai cao hơn. Điều quan trọng ở đây là: một khi ranh giới khái niệm bị làm mờ đi một cách có chủ ý, nó sở hữu quyền giải thích lớn nhất, ai cũng có thể "định nghĩa lại" Agent theo lợi thế sản phẩm của mình.
Sự mơ hồ này chính là đất màu mỡ nhất cho thuật ngữ mơ hồ.
Trong cơn sốt thuật ngữ mơ hồ này, ba nhóm vai trò đã đóng góp chính vào việc khuếch đại sức mạnh của nó. Họ đều có lợi ích riêng và cùng nhau đẩy từ này vào trạng thái hỗn loạn. Họ là những người sản xuất thuật ngữ. Họ đã biến một hệ thống đơn giản chỉ trả lời câu hỏi thành "Agent hỗ trợ khách hàng thông minh", từ đó giá trị công ty có thể tăng gấp đôi. Họ đã gọi một chương trình chỉ có khả năng lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu là "Agent phân tích dữ liệu", để khiến các nhà quyết định doanh nghiệp rung động.
Họ không bán những gì thực sự là khả năng công nghệ của Agent mà là sự lo lắng về việc tụt hậu công nghệ. Bằng cách tạo ra một khái niệm cao siêu, họ đã che đậy những thắc mắc của khách hàng về chức năng sản phẩm, giá cả và tỷ lệ hoàn vốn (ROI).
Họ là những người khuếch đại thuật ngữ. "Không hiểu Agent thì sẽ tụt hậu", "Agent là xu hướng tiếp theo của AI", những tiêu đề như vậy chính là "mật mã" thu hút lưu lượng truy cập của truyền thông. Họ chỉ có nhiệm vụ tạo ra sự hoảng sợ, bán sự lo lắng, nhưng không cung cấp định nghĩa rõ ràng và giải pháp khả thi.
Đọc xong một bài viết hoành tráng như "Thời đại Agent đã đến", bạn vẫn không biết Agent thực sự là gì, nhưng bạn đã cảm thấy lo lắng. Đó chính là mục đích của truyền thông. Sự lo lắng dẫn đến việc nhấp chuột, nhấp chuột lại phát sinh ra quảng cáo.
Họ là những người thu hoạch thuật ngữ. Nói chuyện với khách hàng về "chiến lược Agent" có vẻ chuyên nghiệp và phức tạp hơn là nói về "tối ưu hóa quy trình làm việc", từ đó họ có thể thu phí cao hơn.
Một kế hoạch "Mô hình trưởng thành của doanh nghiệp Agent, từ 0 đến 5 cấp độ" có thể có chi phí đánh giá lên tới năm mươi triệu. Khách hàng không hiểu Agent là gì, nhưng kế hoạch thì dày dạn, nhìn có vẻ chuyên nghiệp, tiền bỏ ra "đáng giá". Họ biến sự phức tạp của khái niệm thành sự hợp lý của việc thu phí.
Các doanh nghiệp không phải là ngu ngốc, họ chỉ đơn giản là mất đi khả năng phán đoán trong mê cung khái niệm, và cuối cùng phải trả một cái giá đắt. Khi một nhà quyết định doanh nghiệp bị bão hòa bởi thuật ngữ "Agent" trong các hội nghị ngành nghề, báo chí và đề xuất tư vấn, họ tự nhiên cảm thấy một nỗi lo lắng về công nghệ: chúng ta không thể tụt hậu so với thời đại.
Bạn hãy nghĩ mà xem, khi ba nhà cung cấp đưa ra ba định nghĩa hoàn toàn khác nhau về "Agent", thì nhà quyết định sẽ bị bối rối hoàn toàn. Quyết định cuối cùng thường dựa trên "ai nói hay nhất", "ai có PPT dày nhất", thay vì "ai có giải pháp sinh lợi cao nhất". Kết quả cuối cùng thường là: giám đốc chi hàng triệu mua một "nền tảng Agent", và khi triển khai xong, họ chỉ thấy nó là một robot trò chuyện hơi mạnh mẽ nhưng nhà cung cấp vẫn khẳng định: "Đó chính là Agent".
Sự hỗn loạn này gây tổn thương hai mặt: không chỉ lãng phí tiền bạc của doanh nghiệp mà còn tiêu tốn sự tin tưởng và kiên nhẫn quý giá của tổ chức đối với sự thay đổi của AI. Doanh nghiệp không phải trả tiền vì thuật ngữ Agent quá cao quý mà là vì họ có nhu cầu thực sự cho các nhiệm vụ tự động hóa, nhưng lại bị thuật ngữ mơ hồ dẫn dắt theo hướng mua sắm sai lầm.
Vậy, các nhà quản lý doanh nghiệp nên làm gì để đối phó với cơn sốt thuật ngữ này? Rất đơn giản: gỡ bỏ lớp bọc và thấy rõ bản chất. Hãy hiểu rằng: AI Agent không phải là một định nghĩa công nghệ chính xác, mà chỉ là một nhãn hiệu khái niệm mô tả khả năng "tự động thực hiện nhiệm vụ". Giá trị cốt lõi của nó là: khi bạn cho AI một nhiệm vụ phức tạp, nó có thể tự lập kế hoạch, gọi công cụ và tự động hoàn thành, từ đó thay thế sức lao động lặp đi lặp lại.
Vì vậy, khi đánh giá bất kỳ sản phẩm "Agent" nào, các nhà quản lý doanh nghiệp nên hoàn toàn ngừng bận tâm đến thuật ngữ này. Hãy hỏi: "Điều này có thể tiết kiệm bao nhiêu công sức cho bộ phận kinh doanh hàng năm?" Hãy hỏi: "Hệ thống này có thể giảm tỷ lệ lỗi trong quy trình tài chính của chúng tôi xuống mức nào?" Hãy hỏi: "Với chi phí năm mươi triệu, thời gian thực hiện dự án của tôi có thể rút ngắn bao nhiêu tháng?"
Chúng ta cần đi sâu hơn. Tất cả các đánh giá chỉ nên tập trung vào việc nó có thể giải quyết vấn đề kinh doanh nào và tỷ lệ hoàn vốn (ROI) là gì. Đừng để các nhà sản xuất dẫn dắt bạn, hãy dùng ngôn ngữ của riêng bạn, và ép nhu cầu từ kết quả kinh doanh. Đừng nói với nhà sản xuất: "Tôi muốn triển khai chiến lược Agent", mà hãy nói: "Tôi muốn để AI tự động hoàn thành ba nhiệm vụ lặp đi lặp lại là tạo báo cáo doanh số hàng ngày, gửi đi và cảnh báo về dữ liệu bất thường".
Đừng nói: "Chúng tôi cần một Agent marketing", mà hãy nói: "Chúng tôi muốn để AI tự động tạo ra nội dung tiếp cận cá nhân cho những khách hàng đã từng tư vấn nhưng chưa giao dịch trong sáu tháng qua".
Chỉ khi mô tả nhu cầu bằng ngôn ngữ đơn giản, bạn mới có thể hiệu quả tránh khỏi sự ảnh hưởng của thuật ngữ mơ hồ, và thu hút sự chú ý của nhà cung cấp trở lại với việc giải quyết vấn đề chính.
Ngành AI quá yêu thích việc sáng tạo từ ngữ mới. Từ điện toán đám mây, dữ liệu lớn đến blockchain, vũ trụ ảo và bây giờ là Agent, mỗi từ đều trải qua quá trình từ khái niệm công nghệ đến thuật ngữ thương mại rồi bị biến thành đồ vô giá trị. Có vẻ như đó là một chu trình tất yếu của công nghệ ra khỏi phòng thí nghiệm và sự cuồng nhiệt trong kinh doanh.
Chúng ta cũng phải thừa nhận rằng, nhu cầu tự động hóa mà AI mang lại thực sự là nhu cầu nâng cao hiệu suất. Thuật ngữ Agent không sai, nhưng hướng mà nó đại diện cho việc để AI tự động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp là đúng đắn.
Vì vậy, hãy xem những lời chỉ trích của mình về "thuật ngữ Agent" như một cách để lựa chọn giá trị. Nếu doanh nghiệp muốn sử dụng AI một cách thực sự hiệu quả, con đường duy nhất là: đừng để bị khái niệm làm bạn sợ hãi, đừng để bị thuật ngữ mơ hồ đánh lừa. Hãy nhìn rõ nó có thể thực sự giải quyết vấn đề gì cho bạn, và sau đó, tính toán tỷ lệ hoàn vốn. Những khái niệm và thuật ngữ mơ hồ còn lại, hãy để chúng ở lại trong nhóm bạn bè và các bản trình bày của nhà đầu tư.
