Dũng Virgo
Agentic AI, hay các tác nhân AI có khả năng tự thực hiện chuỗi nhiệm vụ, đang dần rời khỏi giai đoạn thử nghiệm để bước vào quy trình vận hành thực tế tại Việt Nam. Thay vì chỉ trả lời câu hỏi hoặc tạo một đoạn mã riêng lẻ, AI agent có thể tiếp nhận mục tiêu, phân chia công việc, sử dụng công cụ và thực hiện nhiều bước liên tiếp dưới sự giám sát phù hợp.
Xu hướng này được phản ánh trong Agoda AI Developer Report 2026, nghiên cứu do Agoda ủy quyền và thực hiện cùng Macramé Consulting. Báo cáo khảo sát cộng đồng phát triển phần mềm tại Indonesia, Malaysia, Thái Lan, Philippines, Singapore, Việt Nam và Ấn Độ, qua đó cho thấy cách AI đang tác động đến năng suất, chi phí vận hành cũng như vai trò của con người.
Từ trợ lý lập trình đến tác nhân tự chủ
Trong giai đoạn đầu, AI thường được dùng cho những nhiệm vụ có phạm vi hẹp như gợi ý mã nguồn, viết tài liệu, giải thích lỗi hoặc tạo bộ kiểm thử. Mô hình agentic AI mở rộng phạm vi này bằng cách cho phép hệ thống theo đuổi một mục tiêu lớn hơn và tự phối hợp nhiều công đoạn để hoàn thành nhiệm vụ.
Trong phát triển phần mềm, một AI agent có thể hỗ trợ kiểm tra mã nguồn, phát hiện lỗi, đề xuất thay đổi kiến trúc, cập nhật tài liệu hoặc thực hiện các bước kiểm thử. Tuy nhiên, mức độ tự chủ không giống nhau ở mọi doanh nghiệp. Nhiều tổ chức mới chỉ đưa AI agent vào một số quy trình, trong khi mã nguồn, hệ thống dữ liệu và cơ chế kiểm soát chưa đủ điều kiện để giao toàn bộ công việc cho máy.
Theo báo cáo, 53% người tham gia khảo sát cho biết AI agent đã được sử dụng trong một số quy trình vận hành hoặc triển khai rộng rãi trong tổ chức. Dù vậy, chỉ 38% nhận định mã nguồn của họ thực sự sẵn sàng để AI agent hoạt động hoàn toàn tự chủ. Khoảng cách này cho thấy việc sở hữu một mô hình AI mạnh chưa đồng nghĩa với khả năng đưa tác nhân AI vào sản xuất ngay lập tức.
Nhà phát triển Việt Nam ghi nhận mức tăng năng suất rõ rệt
Lợi ích dễ nhận thấy nhất của AI hiện nay là khả năng rút ngắn thời gian xử lý công việc. Tỷ lệ nhà phát triển cho biết họ tiết kiệm được ít nhất 7 giờ mỗi tuần đã tăng từ 18% trong năm 2025 lên 55% trong năm 2026. Đây là mức thay đổi đáng kể, đặc biệt trong những công việc lặp lại hoặc cần xử lý lượng lớn thông tin.
Việt Nam nằm trong nhóm thị trường ghi nhận hiệu quả nổi bật. Có 63% người Việt Nam tham gia khảo sát cho biết AI giúp họ tiết kiệm từ 7 giờ mỗi tuần trở lên. Đáng chú ý, 43% cho biết mức tiết kiệm vượt 10 giờ mỗi tuần. Khoảng thời gian này có thể được dùng cho các nhiệm vụ cần nhiều phán đoán hơn như thiết kế sản phẩm, trao đổi với khách hàng hoặc rà soát chất lượng.
Chất lượng đầu ra cũng có dấu hiệu cải thiện. 62% người được hỏi cho biết họ thường xuyên hoặc gần như có thể sử dụng mã nguồn do AI tạo ra mà không cần chỉnh sửa quá nhiều. Dù vậy, con số này không có nghĩa mã nguồn AI tạo ra luôn chính xác hoặc an toàn. Việc xem xét ngữ cảnh, kiểm tra logic và đánh giá tác động khi đưa vào hệ thống vẫn là phần việc không thể bỏ qua.
Con người vẫn giữ vai trò kiểm định
Sự gia tăng năng suất không làm mất đi nhu cầu giám sát. 86% người tham gia khảo sát cho biết họ vẫn thường xuyên phải kiểm tra và xác thực kết quả do AI tạo ra. Đây là yêu cầu quan trọng bởi AI có thể tạo ra câu trả lời thuyết phục nhưng sai, bỏ qua điều kiện đặc biệt hoặc đề xuất giải pháp không phù hợp với hệ thống hiện có.
Trong thực tế, quy trình an toàn thường cần nhiều lớp kiểm tra. Nhà phát triển có thể dùng AI để tạo phương án ban đầu, sau đó chạy kiểm thử tự động, rà soát thủ công và đánh giá tác động trước khi chấp nhận. Với những thay đổi liên quan đến dữ liệu, bảo mật hoặc hệ thống đang phục vụ khách hàng, việc phê duyệt của người phụ trách càng cần được đặt ở vị trí bắt buộc.
Báo cáo cho thấy các nhà phát triển sẵn sàng trao cho AI mức tự chủ cao hơn ở những nhiệm vụ rủi ro thấp, dễ hoàn tác và dễ chỉnh sửa, chẳng hạn như biên soạn tài liệu. Ngược lại, với công việc liên quan trực tiếp đến môi trường sản xuất, 79% người được hỏi vẫn muốn có sự phê duyệt của con người trước khi triển khai.
AI agent có thể thực hiện nhiều bước thay cho con người, nhưng trách nhiệm đối với quyết định cuối cùng vẫn cần được xác định rõ trong tổ chức.
Chi phí là rào cản lớn khi mở rộng AI
Việc triển khai AI agent không chỉ phát sinh chi phí từ số lần gửi yêu cầu đến mô hình. Doanh nghiệp còn phải đầu tư cho hạ tầng, thiết kế quy trình, kết nối với hệ thống cũ, giám sát hoạt động, kiểm thử và xác thực kết quả. Khi tác nhân AI được phép thực hiện nhiều bước, số lượng lệnh và tài nguyên sử dụng cũng có thể tăng theo.
28% người tham gia khảo sát xem chi phí là rào cản lớn nhất đối với việc mở rộng ứng dụng AI. Con số này cao hơn trở ngại do tích hợp phức tạp, ở mức 24%, và thiếu cơ chế quản trị, ở mức 19%. Ngoài ra, 80% cho biết việc sử dụng AI của họ đang bị giới hạn bởi định mức token, số lần dùng hoặc ngân sách.
Những giới hạn này buộc doanh nghiệp phải cân nhắc AI được dùng ở đâu và với mức tự chủ nào. Không phải quy trình nào cũng cần mô hình mạnh nhất hoặc khả năng tự động hóa toàn phần. Một chiến lược hợp lý có thể bắt đầu từ các nhiệm vụ có tần suất cao, quy tắc rõ ràng và dễ đo lường hiệu quả, sau đó mới mở rộng khi dữ liệu cho thấy rủi ro nằm trong tầm kiểm soát.
Ở Việt Nam, việc phát triển các nền tảng và hạ tầng phù hợp cũng đang được quan tâm, trong đó có hướng đưa năng lực xử lý AI đến gần thiết bị và người dùng hơn. Bạn đọc có thể xem thêm thông tin về hợp tác phát triển AI biên giữa VNPT và Qualcomm để hiểu thêm một hướng tiếp cận khác ngoài việc phụ thuộc hoàn toàn vào hệ thống đám mây.
AI đang thay đổi kỹ năng của đội ngũ phát triển
Khi AI đảm nhiệm nhiều thao tác kỹ thuật lặp lại, giá trị của nhà phát triển sẽ dịch chuyển sang những năng lực khó tự động hóa hơn. Thiết kế và kiến trúc hệ thống, hiểu biết về AI, đánh giá chất lượng đầu ra và điều phối nhiều AI agent được dự báo trở thành các kỹ năng quan trọng.
Nhà phát triển không chỉ cần biết viết mã mà còn phải biết đặt yêu cầu rõ ràng, cung cấp ngữ cảnh phù hợp và nhận diện những điểm yếu trong câu trả lời của mô hình. Họ cũng cần hiểu dữ liệu nào được phép đưa vào công cụ AI, cách bảo vệ thông tin nhạy cảm và cách thiết lập quyền truy cập để agent không thực hiện vượt quá phạm vi.
Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi nghề nghiệp đang diễn ra không đồng đều. 49% nhà phát triển trẻ cho biết họ cảm thấy kém an tâm hơn về triển vọng phát triển nghề nghiệp trong tương lai. Tỷ lệ này thấp hơn nhiều ở nhóm CTO và Phó Chủ tịch khối Kỹ thuật, chỉ 17%. Chênh lệch cho thấy doanh nghiệp cần đầu tư nghiêm túc hơn vào đào tạo, thay vì chỉ yêu cầu nhân sự sử dụng công cụ mới.
Điều kiện để agentic AI vận hành bền vững
Để AI agent tạo ra giá trị lâu dài, doanh nghiệp cần xem đây là một thay đổi về quy trình chứ không đơn thuần là việc mua thêm phần mềm. Trước hết, mỗi nhiệm vụ nên có người chịu trách nhiệm, tiêu chí đánh giá và giới hạn hành động cụ thể. Khi xảy ra lỗi, tổ chức phải xác định được lỗi xuất phát từ dữ liệu, mô hình, quyền truy cập hay bước phê duyệt.
- Bắt đầu từ nhiệm vụ phù hợp: ưu tiên công việc lặp lại, rủi ro thấp và có thể hoàn tác.
- Thiết lập quyền hạn rõ ràng: agent chỉ được truy cập dữ liệu và công cụ cần thiết cho nhiệm vụ.
- Duy trì bước phê duyệt: các thay đổi trên hệ thống sản xuất hoặc dữ liệu quan trọng cần có người kiểm tra.
- Đo lường tổng chi phí: tính cả hạ tầng, tích hợp, giám sát, kiểm thử và đào tạo nhân sự.
- Đào tạo đội ngũ: trang bị kỹ năng đánh giá đầu ra, thiết kế hệ thống và quản trị AI.
Những nguyên tắc này giúp doanh nghiệp tránh tâm lý tự động hóa bằng mọi giá. Mục tiêu không phải để AI thay thế toàn bộ đội ngũ phát triển, mà là giúp con người xử lý hiệu quả hơn những công việc phù hợp, đồng thời giữ quyền quyết định ở các khâu có ảnh hưởng lớn.
Việt Nam đứng trước cơ hội mở rộng ứng dụng AI
Các số liệu trong báo cáo cho thấy Việt Nam đã có nền tảng người dùng sẵn sàng khai thác AI để tiết kiệm thời gian và nâng cao năng suất. Bước tiếp theo sẽ khó hơn: chuyển lợi ích từ từng cá nhân thành năng lực vận hành ổn định ở cấp doanh nghiệp.
Điều đó đòi hỏi mã nguồn có chất lượng tốt, dữ liệu được tổ chức đầy đủ, quy trình phê duyệt minh bạch và ngân sách được kiểm soát. Khi các yếu tố này cùng được cải thiện, AI agent có thể đảm nhiệm nhiều phần việc hơn trong vòng đời phát triển phần mềm mà không làm suy giảm khả năng kiểm soát của con người.
Agentic AI vì thế đang mở ra một giai đoạn mới tại thị trường Việt Nam. Công nghệ đã bắt đầu được đưa vào vận hành, nhưng lợi thế sẽ thuộc về những tổ chức biết cân bằng giữa tốc độ, chi phí, an toàn và trách nhiệm trong từng quyết định do AI hỗ trợ.
Character.AI phá sản dù có 12 triệu người dùng: Vì sao?
REA giúp AI khám phá logic bên trong phần mềm
Trump yêu cầu dùng “SI” thay cho “AI”, Musk hưởng ứng
AI ngân hàng giao dịch lớn sẽ chịu quản lý rủi ro cao từ 15/11
Anthropic siết quy tắc dùng Claude với hành vi lạm dụng AI
AI khiến dân văn phòng Trung Quốc phải làm việc bằng 3
TP.HCM đề xuất vốn đối ứng để thúc đẩy AI
