Tác giả: Mikhail Burtsev, François Candelon, Gaurav Jha, Daniel Sack, Leonid Zhukov và David Zuluaga Martínez
Ngày 28 tháng 11 năm 2023
Những điểm quan trọng
Những mô hình ngôn ngữ lớn ngày nay chỉ là bắt đầu của cuộc cách mạng GenAI – các công ty cần chuẩn bị cho những gì sắp xảy ra tiếp theo: các đại lý tự động hoạt động độc lập để đạt được một mục tiêu đã được giao.
- Khác với các ứng dụng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn độc lập vẫn cần con người nhập các lệnh, các đại lý tự động có thể lập kế hoạch để thực hiện các nhiệm vụ từ đầu đến cuối, giám sát kết quả, thích nghi và sử dụng công cụ để đạt được mục tiêu.
- Các đại lý tự động có khả năng cảm nhận và hành động trong môi trường của chúng.
- Dựa trên khả năng mô phỏng hành vi con người của GenAI, các đại lý có thể tạo điều kiện để chạy mô phỏng quy mô lớn cho nhiều sản phẩm và dịch vụ khác nhau.
- Các công ty cần bắt đầu chuẩn bị ngay hôm nay cho sự xuất hiện của các đại lý trong vòng ba đến năm năm tới với một lộ trình chuyển đổi vững chắc.
Sức mạnh của Trí tuệ Nhân tạo tạo ra sự ngạc nhiên trong thế giới kinh doanh. Cho đến khi ChatGPT được phát hành, nhiều nhà quản lý thực sự mới đánh giá cao ảnh hưởng địa chấn của những mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) này, và nhiều công ty đã phải vội vã nỗ lực để theo kịp. Khi chúng ta bước vào thời kỳ cách mạng có thể là vĩnh cửu, trong đó khả năng của GenAI sẽ tiến triển nhanh hơn nhiều so với khả năng thích nghi của doanh nghiệp, các công ty đơn giản không thể tự phát và chờ đợi. Bước tiến tiếp theo trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo – các đại lý tự động – có thể trở thành phổ biến trong vài năm tới và hứa hẹn sẽ thay đổi mạnh mẽ hơn cả LLMs hiện nay.
Mặc dù hầu hết các ứng dụng hiện tại dựa trên LLMs thay đổi cách thông tin được thu thập và chuyển đến, chúng dừng lại ở việc hoạt động độc lập. Một số có thể tự động hóa các nhiệm vụ cụ thể, nhưng vẫn cần sự can thiệp của con người để nhập một loạt các lệnh và giám sát kết quả. Ngược lại, các đại lý tự động – một phần được tạo thành từ LLMs – sẽ có khả năng thiết kế lại và tự động hóa toàn bộ quy trình làm việc. Chúng lập kế hoạch để thực hiện các nhiệm vụ từ đầu đến cuối, liên tục truy vấn LLMs (thông qua cuộc gọi giao diện lập trình ứng dụng (API), nơi một ứng dụng yêu cầu dữ liệu hoặc dịch vụ từ ứng dụng khác), giám sát kết quả và sử dụng các công cụ kỹ thuật số khác để đạt được một mục tiêu cụ thể. Như chúng ta thảo luận trong các ví dụ dưới đây, các đại lý tự động có thể được sử dụng để thiết kế, thực hiện và làm rõ toàn bộ chiến dịch tiếp thị hoặc thực hiện thử nghiệm Nghiên cứu và Phát triển thông qua mô phỏng quy mô lớn. Các đại lý tự động thực tế là hệ thống linh hoạt có thể cảm nhận và hành động trong môi trường của chúng. Nói cách khác, với LLMs độc lập, bạn có quyền truy cập vào một bộ óc mạnh mẽ; các đại lý tự động thêm vào đó còn có cánh và chân.
Sự xuất hiện của các đại lý tự động vào trung tâm chủ yếu không còn xa. Các đại lý hiện nay vẫn thiếu sự kiểm soát và dự đoán cần thiết để sử dụng rộng rãi, nhưng các công ty công nghệ đang liên tục cải tiến. Việc OpenAI gần đây công bố về các bot tùy chỉnh là một bước rõ ràng hướng tới điều này; chúng có khả năng sử dụng API bên ngoại để tìm kiếm thông tin cụ thể hoặc thực hiện các hành động đơn giản như hỗ trợ trong quá trình mua sắm trực tuyến. Các công ty nên bắt đầu chuẩn bị cho việc áp dụng rộng rãi của các đại lý tự động ngay từ hôm nay bằng cách điều chỉnh kế hoạch chiến lược Trí tuệ Nhân tạo sáng tạo của họ – bao gồm kiến trúc công nghệ, kế hoạch nhân sự, mô hình hoạt động và chính sách – để đảm bảo lộ trình chuyển đổi của họ là vững và sẵn sàng.
Tiềm năng sức mạnh phi thường của tá nhân tự động (autonomous agents)
Các đại lý tự động sử dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn để cảm nhận và hành động trong môi trường của chúng bằng cách tạo, thực hiện và ưu tiên nhiệm vụ. Quá trình bắt đầu khi đại lý nhận được một mục tiêu. Đại lý sau đó phân chia mục tiêu thành các nhiệm vụ cá nhân và tạo ra một loạt các lệnh nhỏ để giải quyết mỗi nhiệm vụ. Những lệnh này được đưa vào một mô hình ngôn ngữ lớn theo cách lặp đi lặp lại và, khi các nhiệm vụ được hoàn thành, đại lý tạo ra các lệnh mới, tốt hơn, tích hợp kết quả của các lần lặp trước đó. Quá trình tạo ra lệnh và xây dựng trên kết quả của đại lý có thể diễn ra song song hoặc tuần tự tùy thuộc vào thiết kế hệ thống. Đại lý cũng tích cực sắp xếp lại và ưu tiên các nhiệm vụ dựa trên kết quả. Hệ thống tiếp tục chu kỳ này của việc phân chia mục tiêu thành các nhiệm vụ, tạo ra lệnh, đánh giá kết quả và ưu tiên cho đến khi mục tiêu được đạt đến hoặc được xem là không thể đạt được (trong trường hợp này, đại lý tắt quá trình).
Trong môi trường doanh nghiệp, tiềm năng của các đại lý để tự động hóa toàn bộ bộ nhiệm vụ có thể có nhiều ứng dụng, hai trong số đó chúng ta sẽ khám phá ở đây: khả năng giảm cần thiết của sự can thiệp của con người trong quy trình làm việc và khả năng hỗ trợ việc kiểm thử sản phẩm, dịch vụ và kịch bản ở quy mô lớn.
Tự động hóa Toàn bộ Quy trình làm việc. Để thực sự đánh giá được tiềm năng tự động hóa quy trình làm việc của các đại lý tự động, quan trọng là phải hiểu rằng chúng thực sự có thể sử dụng các công cụ kỹ thuật số khi chúng được tích hợp chính xác với chúng. Khi cấu hình một đại lý, con người có thể cung cấp tài liệu cho các công cụ kỹ thuật số cho đại lý, đại lý sau đó sẽ “biết” cách sử dụng chúng; sau đó, nó sẽ có khả năng gửi chỉ thị đến các công cụ này và nhận kết quả thông qua cuộc gọi API. Nói cách khác, các đại lý tự động có thể trực tiếp “yêu cầu” cho các hệ thống doanh nghiệp khác làm gì. Điều này có thể thay đổi cơ bản cách một công ty hoạt động, giúp nó triển khai tự động hóa một cách toàn diện hơn và giảm đáng kể chi phí lao động.
Hơn nữa, các đại lý tự động có khả năng vượt qua Quá trình tự động hóa quy trình làm việc truyền thống (RPA). RPA đã cho phép tự động hóa quy trình làm việc, nhưng nó dựa trên các quy tắc “nếu-đó,” được thiết lập trước cho các quy trình có thể được phân chia thành các bước rõ ràng, định nghĩa. Điều này làm cho việc xây dựng RPA trở nên đắt đỏ và giới hạn đáng kể phạm vi ứng dụng của nó. Ngược lại, các đại lý là đa dụng; chúng không bị hạn chế bởi các kịch bản được mã hóa cứng nhắc, cũng như không đòi hỏi quy tắc rõ ràng được xác định trước. Chúng hứa hẹn mang lại tự động hóa linh hoạt có thể được áp dụng cho một loạt rộng lớn nhiệm vụ.
Với những đặc điểm này, ảnh hưởng của các đại lý sẽ sâu sắc hơn nhiều so với việc sử dụng LLMs ngày nay chỉ là (chủ yếu) đồng hành. Ví dụ, trong tương lai gần, một đại lý tự động có thể cho phép một giám đốc tiếp thị tạo ra và tự động hóa toàn bộ các phần công việc. Dựa trên các chiến dịch tiếp thị trước đó của công ty, đại lý có thể xác định những gì đã hoạt động và những gì không, đưa ra quyết định riêng về thiết kế email tương lai, lên lịch, đồ họa và tiêu đề. Nó cũng có thể xác định loại người tiêu thụ mà chiến dịch nên nhắm đến và sau đó đánh giá xem kết quả – mở, xem, nhấp và phản hồi – có đáng báo cáo cho quản lý hay không. Nếu kết quả không đạt được mục tiêu của chiến dịch, đại lý có thể tự động bắt đầu lại, tạo ra một danh sách mới, được làm tinh tế hơn dựa trên phản hồi từ chiến dịch trước đó.
Mô phỏng Quy mô Lớn. Các công ty đã sử dụng LLMs như là bộ mô phỏng của hành vi con người, đặc biệt là dưới dạng các nhóm tập trung dựa trên trí tuệ nhân tạo với các nhân vật ảo để đánh giá sự phù hợp với thị trường của các sản phẩm hoặc dịch vụ mới. (LLMs cũng đang được sử dụng như vậy để mô phỏng các hệ thống xã hội trong nghiên cứu học thuật, dựa trên các phương pháp mô hình hóa dựa trên đại lý truyền thống.) Tuy nhiên, những mô phỏng này vẫn đòi hỏi sự tương tác của con người với LLM để đạt được những hiểu biết có liên quan và, quan trọng hơn, chúng dễ bị độ chệch dựa trên dữ liệu huấn luyện cơ bản của LLM.
Các đại lý tự động có thể đi xa trong việc giải quyết những vấn đề này, tạo điều kiện cho việc chạy mô phỏng quy mô lớn và cho một loạt rộng lớn các ứng dụng. Đầu tiên, các đại lý có thể tạo ra những nhân vật ảo thực tế hơn bằng cách thực hiện nghiên cứu chính thức dưới dạng khảo sát và cuộc phỏng vấn, giúp cố định mô phỏng vào các đặc điểm thực tế của các đoạn người sử dụng có liên quan. Quan trọng hơn, do các đại lý không yêu cầu con người tạo ra một loạt các lệnh để hướng dẫn và trích xuất thông tin từ một mô phỏng, nó sẽ có thể thực hiện nhiều bài kiểm tra có độ phức tạp cao với chi phí thấp và tốc độ nhanh hơn. Nói cách khác, các đại lý sẽ mang lại cho các công ty khả năng tiếp cận công cụ quý giá của các mô phỏng kịch bản tự động và quy mô lớn.
Các đại lý tự động sẽ không thay thế sự sâu sắc và phong phú của các cuộc điều tra chất lượng in-person mà các công ty thường sử dụng như là đầu vào chiến lược. Ngược lại: bằng cách cho phép mô phỏng phức tạp với chi phí thấp, chúng sẽ giúp doanh nghiệp xác định những câu hỏi hoặc vấn đề đòi hỏi những phương pháp nghiên cứu thị trường khó khăn và tốn kém hơn.
Doanh nghiệp cần chuẩn bị những gì?
Các đại lý tự động vẫn còn hạn chế trong ứng dụng vì các rủi ro và giới hạn liên quan đến độ tin cậy, tiềm năng sử dụng có hại, và tác động lớn từ các cuộc tấn công mạng. Tuy nhiên, không có vẻ nào trong số những thách thức này là nguy cơ không thể vượt qua. Các công ty công nghệ đang giải quyết chúng, và các chuyên gia chúng tôi phỏng vấn ước tính rằng các đại lý tự động sẽ sẵn sàng để đi vào ngành chính trong vòng ba đến năm năm; một số tin rằng chúng ta có thể thấy các hệ thống đáng tin cậy với sự tự động hóa giới hạn trước thời điểm đó.
Những việc nên làm ngay
Khung thời gian từ ba đến năm năm có vẻ như là một khoảng thời gian lâu dài để các công nghệ tiến triển, nhưng từ góc độ của các công ty cần lên kế hoạch và thực hiện các chương trình biến đổi to lớn, nó có thể như là ngày mai. Thông điệp rõ ràng: các công ty sẽ gặp khó khăn trong việc hấp thụ những công nghệ này nếu họ không bắt đầu chuẩn bị từ hôm nay. Các nhà lãnh đạo nên tập trung vào bốn hành động sau:
- Chuẩn bị kiến trúc cho đại lý: Các công ty tập trung triển khai LLMs ngày nay có lẽ sẽ tập trung vào thiết lập các luồng một chiều để LLMs lấy thông tin từ hệ thống doanh nghiệp. Tuy nhiên, để chờ đợi các đại lý tự động, họ cũng nên đảm bảo rằng LLMs có thể cả lấy dữ liệu và gửi các hướng dẫn đến những hệ thống đó thông qua các API hai chiều.
- Dò tìm và chuẩn bị để thử nghiệm: Các công ty nên tìm kiếm các phát triển mới trong công nghệ đại lý tự động và chọn lựa các giải pháp có thể được kiểm thử – ngay cả khi chúng vẫn đang ở giai đoạn phát triển sớm – để tạo ra nguồn cạnh tranh mới về sản phẩm, dịch vụ hoặc mô hình hoạt động. Đầu tư vào Nghiên cứu và Phát triển đang diễn ra hiện nay cho các ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo sáng tạo nên được mở rộng để xác định các quy trình làm việc phù hợp cho tự động hóa (tương lai) từ đầu đến cuối với các đại lý tự động.
- Kiểm tra chiến lược nhân sự: GenAI ngày nay có thể hỗ trợ nhiệm vụ ở vai trò đồng hành, trong khi các đại lý có khả năng tự động hóa toàn bộ quy trình làm việc. Các công ty nên giữ trong tâm trí trạng thái tương lai này trong quá trình lên kế hoạch về nhân sự của họ và nên cẩn trọng trong việc ưu tiên các bộ kỹ năng có khả năng duy trì tính phù hợp. Ví dụ, các công ty dịch vụ chuyên nghiệp có thể phải đối mặt với tương lai nơi các đại lý tự động hóa các hoạt động phức tạp, đa bước mà cho đến nay đã chống lại sự tự động hóa. Các công ty này có thể cần xem xét lại quy trình tuyển dụng hiện tại để đảm bảo rằng họ đang lựa chọn những kỹ năng có thể hỗ trợ việc triển khai và mở rộng các thay thế tự động của công việc lao động ngày nay.
- Dự đoán nhu cầu cho giấy phép xã hội: Để hỗ trợ triển khai rộng rãi của công nghệ này, việc bảo đảm có được giấy phép xã hội là quan trọng. Quy định có thể mất một thời gian để theo kịp với công nghệ; cho đến khi đó, các công ty nên tự áp đặt các rào cản tự giác để đảm bảo việc sử dụng công nghệ này được thực hiện một cách chính xác và an toàn, cả trong tổ chức và trong các ứng dụng phục vụ khách hàng. Mặc dù tự quyết định mạnh mẽ có thể đặt nền tảng cho một giấy phép xã hội, nhưng đây không phải là một giải pháp bền vững độc lập. Vì lý do đó, các công ty cũng nên tích cực hợp tác với các cơ quan qu regulato để giúp họ xây dựng cách tiếp cận đúng đắn để quản lý và theo dõi việc sử dụng các đại lý tự động và các công nghệ tương tự trong tương lai.
Với nhiều nhà lãnh đạo, sự bùng nổ nhanh chóng của Trí tuệ Nhân tạo sáng tạo đã kích thích những tháng ngày hứng khởi và lo lắng; việc áp dụng đã trở nên như là một sự cần thiết, nhưng điều đó đi kèm với những rủi ro và thách thức nghiêm trọng. Tuy nhiên, ngay cả khi họ đối mặt với hiện tại, họ phải tập trung vào tương lai. Cuộc cách mạng GenAI chỉ mới bắt đầu – và có thể tiếp tục với tốc độ chóng mặt.
