Agentic AI trong B2B là gì? Giải pháp tự động hóa bán hàng mới

Cập nhật: 25/07/2025

Agentic AI đang dần thay đổi cách doanh nghiệp B2B vận hành và ra quyết định. Không chỉ đơn thuần là tự động hóa, công nghệ này cho phép hệ thống chủ động học hỏi, thích nghi và hành động theo mục tiêu đã định. Vậy agentic AI trong B2B mang lại những lợi ích gì, có rủi ro không và doanh nghiệp nên triển khai ra sao để đạt hiệu quả tối đa? Hãy cùng Tổng kho buôn sỉ Tmark theo dõi qua bài viết sau.

1. Agentic AI là gì và vì sao nó vượt Gen AI truyền thống?

Gen AI đã mở ra kỷ nguyên mới cho tự động hóa bán hàng B2B, nhưng vẫn chỉ dừng ở vai trò “người hỗ trợ”. Trong khi đó, Agentic AI đang vươn lên như một “nhân viên” thật sự - có thể tự ra quyết định và hành động, đặc biệt phù hợp với môi trường B2B. Vậy điều gì khiến Agentic AI khác biệt và vượt xa Gen AI truyền thống?

1.1. Về bản chất

Agentic AI là một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng hoàn thành một mục tiêu cụ thể mà không cần giám sát quá nhiều. Hệ thống này bao gồm các “tác nhân AI” - những mô hình học máy được thiết kế để mô phỏng cách con người ra quyết định và xử lý vấn đề theo thời gian thực.

Trong một hệ thống đa tác nhân, mỗi tác nhân sẽ đảm nhận một nhiệm vụ riêng biệt nhằm hướng tới mục tiêu chung và toàn bộ quá trình này được điều phối thông qua một cơ chế gọi là “AI orchestration” - tức là sự phối hợp nhịp nhàng giữa các tác nhân nhờ vào trí tuệ nhân tạo.

1.2. Sự khác biệt chính giữa Gen AI và Agentic AI

Khác với các mô hình AI truyền thống vốn hoạt động trong phạm vi giới hạn và cần sự can thiệp của con người, Agentic AI thể hiện tính tự chủ, định hướng mục tiêu và khả năng thích nghi linh hoạt. Thuật ngữ “agentic” ám chỉ năng lực hành động độc lập và có mục đích rõ ràng của các mô hình này.

Agentic AI được phát triển dựa trên nền tảng của Gen AI, tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để hoạt động hiệu quả trong những môi trường thay đổi liên tục. Nếu như gen AI chủ yếu tập trung vào việc tạo ra nội dung dựa trên các mẫu đã học thì Agentic AI tiến xa hơn khi biết ứng dụng những nội dung đó để phục vụ cho các mục tiêu cụ thể.

Những điểm nổi bật của Agentic AI bao gồm:

• Khả năng ra quyết định độc lập
• Hành vi định hướng mục tiêu
• Suy luận và phân tích tình huống
• Khả năng thích nghi cao

2. Lợi ích và tác động của Agentic AI trong môi trường B2B

Việc ứng dụng agentic AI trong B2B giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất, giảm chi phí và ra quyết định nhanh hơn. Công nghệ này tạo ra sự chủ động trong vận hành, đặc biệt phù hợp với môi trường cạnh tranh cao.

2.1. Thực thi quy trình tự động, goal‑driven

Agentic AI biến đổi các quy trình tĩnh thành các hệ thống hướng đến mục tiêu, liên tục thích nghi với điều kiện kinh doanh thay đổi. Khác với AI truyền thống chỉ phản hồi theo lệnh, agentic AI tự hành động dựa trên mục tiêu định sẵn, học hỏi từ môi trường, đưa ra quyết định độc lập, tối ưu hóa quy trình bằng dữ liệu thời gian thực và phân tích dự đoán. Nhờ đó, doanh nghiệp tăng tốc độ, giảm chi phí và cải thiện hiệu suất toàn diện.

2.2. Tăng hiệu suất và tiết kiệm chi phí

Agentic AI không chỉ giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh chóng mà còn tối ưu hóa hiệu suất tổng thể. Theo McKinsey, việc ứng dụng AI trong tối ưu hóa quy trình giúp doanh nghiệp tiết kiệm đến 15% chi phí, giảm 35% hàng tồn kho và tăng 65% mức độ dịch vụ. Điều này cho thấy sức mạnh thực tế của các hệ thống tự động hóa thông minh, giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn và tiết kiệm đáng kể nguồn lực.

2.3. Cải thiện khả năng cá nhân hoá và phản hồi tự động theo ngữ cảnh khách hàng

Trong môi trường bán hàng B2B, doanh nghiệp có thể nhanh chóng tạo lợi thế cạnh tranh khi hệ thống Agentic AI tự động phân tích hành vi khách hàng, nhận diện cơ hội bán thêm và chủ động tiếp cận cá nhân hóa - tất cả đều không cần sự can thiệp thủ công.

Bạn có thể tăng tỷ lệ chuyển đổi và nâng cao mức độ tương tác của người dùng trên các nền tảng B2B bằng cách triển khai các công cụ cá nhân hóa được hỗ trợ bởi AI. Khi tích hợp nền tảng phân tích dữ liệu doanh nghiệp với AI hoặc Agentic AI, các doanh nghiệp sẽ có trong tay những công cụ mạnh mẽ giúp trực quan hóa dữ liệu theo thời gian thực, đồng thời dự đoán chính xác xu hướng bán hàng, nhu cầu sản phẩm và biến động thị trường.

3. Agentic AI trong bán hàng B2B: Cơ hội và ví dụ ứng dụng

Agentic AI trong B2B mang lại nhiều cơ hội đổi mới trong bán hàng, từ phân tích hành vi khách hàng đến cá nhân hóa trải nghiệm. Nhiều doanh nghiệp đã triển khai thành công và ghi nhận hiệu quả rõ rệt.

3.1. Kết nối dữ liệu B2B phân tán để tạo insight tự động

AI đang thay đổi cách các doanh nghiệp khai thác insight từ dữ liệu, không chỉ dừng lại ở tự động hóa bán hàng B2B. Nhờ khả năng phân tích nâng cao và khai phá dữ liệu, AI giúp xử lý khối lượng thông tin khổng lồ, hỗ trợ hiệu quả cho việc lập kế hoạch chiến lược.

Netflix là ví dụ tiêu biểu về việc ứng dụng thuật toán AI để phân tích hành vi người dùng, bao gồm lịch sử xem và sở thích cá nhân. Nhờ đó, nền tảng này có thể đưa ra các gợi ý nội dung phù hợp, giúp tăng sự hài lòng và giữ chân người xem. Trên thực tế, hơn 80% nội dung người dùng xem đến từ các đề xuất này.

Doanh nghiệp B2B có thể nâng cao tỷ lệ chuyển đổi và mức độ tương tác của khách hàng bằng cách triển khai các công cụ cá nhân hóa được hỗ trợ bởi AI. Việc tích hợp nền tảng phân tích dữ liệu doanh nghiệp với AI hoặc Agentic AI còn giúp doanh nghiệp sở hữu khả năng trực quan hóa dữ liệu theo thời gian thực, dự đoán chính xác xu hướng bán hàng, nhu cầu sản phẩm và những biến động trên thị trường.

3.2. Chiến lược automation trong quy trình bán hàng

Tận dụng agentic AI trong B2B là bước tiến quan trọng để tự động hóa quy trình bán hàng B2B. Từ phân loại khách hàng, gợi ý sản phẩm đến theo dõi hành vi mua - tất cả đều có thể được thực hiện tự động và tối ưu nhờ chiến lược automation phù hợp.

• Chatbot và Trợ lý ảo tích hợp AI: Các chatbot thông minh giúp tương tác chính xác, đồng nhất và giảm tải khối lượng công việc cho đội ngũ nhân sự. Trợ lý ảo có thể đảm nhiệm việc chăm sóc khách hàng, lọc khách hàng tiềm năng và xử lý các câu hỏi thường gặp - hoạt động liên tục 24/7.
• Tự động hóa quy trình thông minh (IPA): Không chỉ dừng lại ở tương tác đơn giản, IPA kết hợp với RPA (tự động hóa quy trình bằng robot) còn giúp xử lý các tác vụ phức tạp, lặp đi lặp lại. Nhờ đó, nhân viên có thể tập trung vào những công việc mang tính sáng tạo, trong khi AI đảm nhận những công việc như xử lý hóa đơn, quản lý khiếu nại hay hỗ trợ IT.
• Bảo trì dự đoán và vận hành IT: AI có thể dự báo sự cố hệ thống và tự động lên lịch bảo trì để giảm thiểu thời gian gián đoạn. Ví dụ, trong lĩnh vực hàng không, các mô hình dự đoán được sử dụng để lên kế hoạch bảo trì trước, giúp máy bay hoạt động ổn định và an toàn hơn.
• Tự động hóa quy trình làm việc theo nhu cầu: AI nổi bật trong việc tối ưu hóa các quy trình vận hành như quản lý nhân sự, chuỗi cung ứng và phân bổ tài nguyên. Việc tích hợp AI vào hệ thống CRM có thể mang lại hiệu quả rõ rệt về chi phí và tốc độ xử lý công việc.

4. Những thách thức và rủi ro cần lưu ý khi áp dụng Agentic AI trong B2B

Dù mang lại nhiều lợi ích, agentic AI trong B2B cũng tiềm ẩn không ít rủi ro nếu không được kiểm soát chặt chẽ. Việc hệ thống tự đưa ra quyết định sai lệch, tối ưu sai mục tiêu hoặc hành xử ngoài ý muốn có thể gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động kinh doanh.

• Rủi ro do tính tự chủ quá cao: Agentic AI có khả năng hành động độc lập, nhưng nếu không được giám sát kỹ, hệ thống có thể đưa ra quyết định sai lệch hoặc không phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
• Tối ưu sai mục tiêu: Hệ thống học tăng cường (reinforcement learning) có thể “lách luật” để đạt điểm thưởng, gây ra hậu quả không mong muốn nếu hàm thưởng không được thiết kế chính xác.
• Hành vi phi đạo đức hoặc sai lệch: AI có thể ưu tiên những hành động mang lại kết quả nhanh chóng như: phát tán thông tin sai sự thật, giao dịch rủi ro trong tài chính, hoặc kiểm duyệt nội dung quá mức, ảnh hưởng đến uy tín doanh nghiệp.
• Tác động tiêu cực đến vận hành: Trong môi trường B2B, AI có thể làm sai lệch quy trình như giao hàng nhanh nhưng làm hỏng sản phẩm, ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng và mối quan hệ đối tác.

5. Câu hỏi thường gặp về ứng dụng agentic AI trong B2B

Khi triển khai agentic AI trong B2B, nhiều doanh nghiệp vẫn còn băn khoăn về cách hoạt động, hiệu quả, chi phí và tính phù hợp với từng mô hình kinh doanh. Tổng kho buôn sỉ Tmark đã tổng hợp những câu hỏi phổ biến giúp bạn hiểu rõ hơn trước khi áp dụng.

Agentic AI là gì? Nó khác gì với AI truyền thống?

Agentic AI thường được hiểu là hệ thống AI có khả năng tự đưa ra quyết định và hành động theo mục tiêu đã định. So với AI truyền thống vốn chỉ phản hồi theo lệnh, Agentic AI chủ động hơn trong việc thích nghi và tối ưu hóa quy trình mà không cần can thiệp liên tục từ con người.

Những lĩnh vực nào trong B2B nên ưu tiên triển khai Agentic AI trước?

Tùy vào mục tiêu và năng lực công nghệ của doanh nghiệp, một số lĩnh vực như chăm sóc khách hàng, quản lý chuỗi cung ứng hoặc tự động hóa bán hàng có thể là những lựa chọn phù hợp để bắt đầu ứng dụng Agentic AI. Đây là các khu vực thường có dữ liệu dồi dào và quy trình dễ số hóa.

Doanh nghiệp nhỏ có nên áp dụng Agentic AI không?

Việc áp dụng hay không phụ thuộc vào mức độ sẵn sàng về công nghệ và nhu cầu cụ thể. Doanh nghiệp nhỏ có thể cân nhắc sử dụng các công cụ Agentic AI đơn giản, tích hợp sẵn trong phần mềm họ đang dùng, nhằm nâng cao hiệu quả mà không cần đầu tư quá lớn ban đầu.

6. Kết luận

Agentic AI trong B2B không chỉ là xu hướng, mà còn là bước tiến chiến lược giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực cạnh tranh. Tuy nhiên, để ứng dụng hiệu quả, doanh nghiệp cần đánh giá kỹ rủi ro, lựa chọn đúng lĩnh vực triển khai và đảm bảo có cơ chế giám sát phù hợp. Nếu được thiết kế và kiểm soát đúng cách, agentic AI có thể trở thành đòn bẩy tăng trưởng mạnh mẽ trong thời đại số hóa.

Tác giả: Tín Tmark