Nâng cao chất lượng thông tin chuyên sâu trong phân tích dựa trên tác tử (agentic analytics)

Chỉ trong vài năm, AI tạo sinh (generative AI) đã làm thay đổi diện mạo của hoạt động phân tích dữ liệu doanh nghiệp, nổi bật là việc đưa năng lực phân tích tiếp cận rộng rãi tới người dùng trong toàn tổ chức. AI tác tử (Agentic AI) hứa hẹn mang lại nhiều đột phá hơn nữa thông qua việc tự động hóa toàn bộ quy trình làm việc và triển khai hành động dựa trên những thông tin chuyên sâu (insights) do tác tử cung cấp. Tuy nhiên, một vấn đề lớn đang đặt ra là chất lượng thông tin chuyên sâu do các tác tử tạo ra hiện nay vẫn còn nhiều hạn chế. Chưa đầy một nửa số thông tin chuyên sâu do tác tử tạo ra tại các tổ chức tham gia khảo sát mang lại hiệu quả cải thiện hoạt động kinh doanh. Dù phần lớn người được khảo sát đánh giá cao chất lượng phân tích mô tả của tác tử, song các đánh giá về phân tích đề xuất—cơ sở định hướng cho các hành động thực tế—vẫn còn nhiều ý kiến trái chiều. TẢI BÁO CÁO Việc không tạo ra được những thông tin chuyên sâu giúp cải thiện hoạt động kinh doanh khiến doanh nghiệp khó đạt tỷ suất hoàn vốn đầu tư kỳ vọng vào phân tích tác tử (agentic analytics). Nghiêm trọng hơn, các thông tin sai lệch dẫn đến hành động không chuẩn xác có thể gây tổn hại về uy tín hoặc tài chính. Báo cáo này đánh giá góc nhìn của các doanh nghiệp về chất lượng đầu ra của tác tử phân tích, đồng thời tìm hiểu giải pháp mà các tổ chức đang áp dụng nhằm nâng cao chất lượng thông tin chuyên sâu và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của tác tử phục vụ mục tiêu kinh doanh. Một số phát hiện chính từ báo cáo bao gồm: Phân tích tác tử mới chỉ bước đầu phát huy hiệu quả. Trung bình 48% lượng thông tin chuyên sâu do tác tử phân tích tạo ra tại các doanh nghiệp được khảo sát dẫn đến những hành động giúp cải thiện kết quả kinh doanh. Đây là bước tiến đáng kể so với mức trung bình 37% của một năm trước đó. Dẫu vậy, điều này đồng nghĩa với việc hơn một nửa số thông tin chuyên sâu từ tác tử phân tích hiện nay vẫn chưa mang lại giá trị thực tế cho doanh nghiệp. Chất lượng thông tin chuyên sâu cao hơn mang lại lợi thế kinh doanh rõ nét. Tại một nhóm nhỏ các tổ chức được gọi là nhóm “tiên phong về thông tin chuyên sâu”, các tác tử AI hoạt động vượt trội so với mức trung bình. Ở nhóm này, hơn 70% lượng thông tin do tác tử cung cấp dẫn đến các hành động cải thiện hoạt động kinh doanh. Nhóm tiên phong cũng đánh giá chất lượng thông tin từ tác tử ở mức cao hơn so với mặt bằng chung khảo sát. Khoảng cách về chất lượng thể hiện rõ nhất ở mảng phân tích đề xuất. Thiếu hụt ngữ cảnh làm suy giảm chất lượng thông tin chuyên sâu. Khi tác tử phân tích cung cấp thông tin không đạt yêu cầu, nguyên nhân chủ yếu là do thiếu ngữ cảnh kinh doanh, theo nhận định của 55% lãnh đạo được khảo sát. Bên cạnh đó, 45% cho rằng dữ liệu phân mảnh hoặc khó tiếp cận là yếu tố cản trở lớn. Nhóm tổ chức tiên phong ghi nhận tỷ lệ tác tử gặp khó khăn trong việc tiếp cận ngữ cảnh ở mức thấp hơn. Tình trạng quá tải thông tin cản trở hiệu quả hoạt động của tác tử. Tại đa số doanh nghiệp tham gia khảo sát (52%), các tác tử phân tích tạo ra lượng thông tin quá lớn khiến quy trình đánh giá và triển khai hành động gặp nhiều trở ngại. Chưa đầy một phần tư (24%) số tổ chức có khả năng đánh giá toàn bộ thông tin do tác tử tạo ra; phần lớn phải xử lý theo từng trường hợp cụ thể, và quy trình này hiện đòi hỏi nguồn nhân lực rất lớn. Quản trị và ngữ nghĩa là trọng tâm nhằm nâng cao chất lượng thông tin chuyên sâu. Các doanh nghiệp được khảo sát đang ưu tiên các sáng kiến tối ưu hóa đầu ra của tác tử thông qua việc tăng cường quản trị dữ liệu và AI (với 60% ý kiến đồng thuận). Đồng thời, 45% tổ chức đang tích hợp một tầng ngữ nghĩa (semantic layer) vào kiến trúc dữ liệu. Các chuyên gia tham gia phỏng vấn đều thống nhất rằng tầng ngữ nghĩa đóng vai trò cốt lõi để bảo đảm hiệu năng vận hành cho các tác tử. Tải báo cáo Nội dung này do Insights, đơn vị nội dung theo yêu cầu của MIT Technology Review thực hiện, không phải do ban biên tập sản xuất. Báo cáo được nghiên cứu và biên soạn bởi con người; việc sử dụng bất kỳ công cụ AI nào (nếu có) chỉ giới hạn trong các quy trình sản xuất dưới sự giám sát của con người.