Khi Agentic AI bước sang giai đoạn mới: Khả năng giải trình quan trọng hơn năng lực xử lý

Có những tình huống khiến chúng ta cần thay đổi hoàn toàn cách nhìn về Agentic AI. Chẳng hạn, một cơ quan quản lý yêu cầu doanh nghiệp giải thích vì sao một hồ sơ bồi thường bảo hiểm bị từ chối. Điều đáng nói là AI Agent đã xử lý thành công, quy trình đã hoàn tất và hồ sơ cũng đã được đóng. Thế nhưng khi bị yêu cầu giải trình, không ai có thể tái hiện đầy đủ quá trình đưa ra quyết định.

Không phải AI hoạt động sai, mà bởi toàn bộ hệ thống xung quanh AI chưa từng được thiết kế để lưu lại một lời giải thích có thể kiểm chứng. Đó cũng là bài toán mới mà rất nhiều doanh nghiệp đang phải đối mặt khi Agentic AI bắt đầu tham gia xử lý những công việc quan trọng như xét duyệt bảo hiểm, điều tra gian lận, giải quyết tranh chấp hay đánh giá tuân thủ.

Ngày nay, vấn đề không còn là AI có đủ năng lực làm việc hay không, mà là doanh nghiệp có thể chịu trách nhiệm cho những quyết định mà AI đưa ra hay không.

AI có thể hoàn thành công việc, nhưng không đồng nghĩa doanh nghiệp có thể giải trình

Một AI Agent xử lý xong một hồ sơ không có nghĩa doanh nghiệp sẽ biết chính xác điều gì đã diễn ra. Trong các quy trình nghiệp vụ thực tế, mỗi vụ việc đều thay đổi liên tục khi xuất hiện thêm bằng chứng mới. AI suy luận, robot thực hiện các thao tác tự động, con người can thiệp vào những thời điểm cần thiết, trong khi các chính sách nội bộ cũng liên tục được áp dụng ở từng bước.

Nếu nhiều tháng sau có người đặt câu hỏi về quyết định cuối cùng, doanh nghiệp phải có khả năng trả lời hàng loạt vấn đề như:

• Hệ thống đã biết những thông tin gì tại từng thời điểm?
• AI hay con người là bên thực hiện hành động đó?
• Quy định nào được áp dụng?
• Khi nào con người can thiệp vào quá trình xử lý?
• Vì sao quyết định cuối cùng lại được đưa ra?

Nếu hạ tầng không được xây dựng để lưu giữ toàn bộ quá trình này, doanh nghiệp sẽ không có câu trả lời. Thông tin bị phân tán ở nhiều hệ thống khác nhau, các lần bàn giao công việc không được ghi nhận đầy đủ, còn những can thiệp thủ công của con người gần như biến mất khỏi lịch sử xử lý.

Doanh nghiệp vẫn có hoạt động, nhưng lại không thể tái dựng được toàn bộ quá trình dẫn tới kết quả cuối cùng. Đây chính là khoảng cách mà nhiều chuyên gia gọi là Outcome Gap – khoảng cách giữa những gì AI Agent có thể thực hiện và những gì doanh nghiệp có thể giải thích, kiểm soát cũng như chịu trách nhiệm.

Khoảng cách này không chỉ tạo ra rủi ro về vận hành mà còn kéo theo các vấn đề pháp lý, tuân thủ, uy tín và tài chính. Doanh nghiệp nào thu hẹp được Outcome Gap sẽ có khả năng mở rộng Agentic AI sang các quy trình quan trọng nhất. Ngược lại, những doanh nghiệp không giải quyết được vấn đề này thường chỉ dừng ở các dự án thử nghiệm hoặc phải vận hành AI thông qua những hệ thống chắp vá, khó kiểm soát.

Làm thế nào để thu hẹp Outcome Gap?

Nhiều người cho rằng chỉ cần bổ sung thêm công cụ AI là có thể giải quyết vấn đề. Thực tế hoàn toàn ngược lại. Outcome Gap không phải thiếu AI mà là thiếu hạ tầng. Theo UiPath, để khắc phục khoảng trống này cần ba thành phần hoạt động thống nhất trên cùng một nền tảng.

Yếu tố đầu tiên là ngữ cảnh (Context) phải luôn đi cùng toàn bộ vòng đời của vụ việc. Một hồ sơ xử lý không chỉ chứa dữ liệu ban đầu mà còn bao gồm lịch sử thay đổi, bằng chứng, chính sách áp dụng, những người tham gia và toàn bộ các quyết định đã được đưa ra. Tất cả tác nhân – từ AI Agent, robot RPA đến nhân viên – đều phải làm việc trên cùng một ngữ cảnh đang liên tục được cập nhật. Khi dữ liệu bị chia cắt thành nhiều nơi, khả năng giải trình cũng mất theo.

Yếu tố thứ hai là khả năng hành động xuyên suốt toàn bộ hệ thống doanh nghiệp. Một hồ sơ hiếm khi được xử lý trong duy nhất một phần mềm. Nó có thể phải truy xuất dữ liệu từ hệ thống mainframe, kích hoạt quy trình kiểm tra tuân thủ, chuyển tiếp cho nhân viên xử lý, cập nhật ERP, CRM rồi cuối cùng gửi báo cáo tới cơ quan quản lý.

Điều đó đòi hỏi nền tảng phải có khả năng kết nối với toàn bộ hệ thống hiện có thay vì tạo thêm một "ốc đảo" dữ liệu mới.

Yếu tố cuối cùng là quản trị (Governance) phải được xây dựng ngay từ đầu. Governance không đơn giản là tạo báo cáo kiểm toán sau khi mọi việc đã kết thúc.

Đó là khả năng trả lời bất kỳ lúc nào:

• Điều gì đã xảy ra?
• Vì sao nó xảy ra?
• Quyết định cuối cùng có đúng quy trình hay không?

Khi AI tham gia ngày càng nhiều vào các quyết định quan trọng, Governance không còn là một lớp kiểm soát bổ sung mà trở thành điều kiện tiên quyết để doanh nghiệp có thể mở rộng Agentic AI.

Ba yếu tố này không thể tồn tại độc lập. Có Context nhưng không kết nối được các hệ thống thì AI chỉ hoạt động trong phạm vi rất hẹp. Có khả năng kết nối nhưng thiếu Governance thì AI có thể hành động khắp nơi, nhưng doanh nghiệp lại không thể giải thích nó đã làm gì. Chỉ khi Context, khả năng kết nối và Governance cùng hoạt động đồng bộ thì Outcome Gap mới thực sự được thu hẹp.

Tương lai của Agentic AI sẽ được quyết định bởi khả năng giải trình

Agentic AI đã chứng minh được rằng nó có thể tham gia vào những quy trình quan trọng của doanh nghiệp. Các dự án triển khai thực tế cũng ngày càng nhiều.

Tuy nhiên, giai đoạn tiếp theo của cuộc đua sẽ không còn thuộc về doanh nghiệp sở hữu nhiều AI Agent nhất. Lợi thế sẽ thuộc về những tổ chức có thể trả lời được một câu hỏi rất đơn giản nhưng cũng vô cùng quan trọng:

Nhiều tháng sau, khi một quyết định bị xem xét lại, doanh nghiệp có thể giải thích rõ vì sao AI đã đưa ra quyết định đó hay không? Đó mới là thước đo thực sự của Agentic AI trong môi trường doanh nghiệp.