Tại sự kiện VB Transform 2026, SAP đã đưa ra góc nhìn chuyên sâu về cách chuyển đổi từ chatbot thông thường sang các tác nhân AI tự trị (AI Agent) có khả năng xử lý quy trình kinh doanh thực tế. Theo Max McPhee, cố vấn giải pháp cấp cao tại SAP, chìa khóa nằm ở việc định hình bối cảnh doanh nghiệp thay vì chỉ dựa vào tri thức chung. Ông ví quá trình này như việc "nhận việc" cho một nhân viên mới nhưng được tinh chỉnh riêng cho AI.
Bối cảnh & Nguyên nhân
Sự khác biệt lớn nhất giữa một trợ lý AI thông thường và một "đồng nghiệp" AI thực thụ là khả năng thấu hiểu ngữ cảnh nội bộ của doanh nghiệp. Hầu hết các chatbot hiện nay vẫn vấp ngã trước các thuật ngữ viết tắt hoặc quy trình đặc thù của từng tổ chức, tạo ra rào cản lớn khi triển khai AI vào các tác vụ tự động phức tạp. Để giải quyết, doanh nghiệp cần cung cấp các nguồn dữ liệu đã được hệ thống hóa để AI có thể tự truy xuất và xử lý chính xác. Theo SAP, việc hiện đại hóa hạ tầng là bắt buộc trước khi nghĩ đến việc áp dụng các mô hình AI tiên tiến nhất.
Phân tích kỹ thuật & Công nghệ
Về mặt kỹ thuật, SAP đề xuất sử dụng kết hợp đồ thị tri thức (knowledge graphs) và dữ liệu nhúng vector (vector-embedded data). Sự kết hợp này giúp AI Agent dễ dàng định vị, truy xuất thông tin và thấu hiểu "tri thức bộ tộc" (tribal knowledge) - vốn là những kiến thức ngầm không được văn bản hóa chính thức trong doanh nghiệp. Bên cạnh đó, SAP tích hợp trợ lý Joule vào nền tảng đám mây và Business Technology Platform với cơ chế phân quyền kép. Cụ thể, cả người dùng và Joule đều phải được cấp quyền truy cập hệ thống riêng biệt, ngăn chặn nguy cơ AI bị lợi dụng để vượt qua các rào cản bảo mật thông thường. Hãng cũng đầu tư vào n8n để tích hợp trực tiếp công cụ này vào Joule Studio nhằm xây dựng các tác nhân AI dựa trên kiến thức ngữ cảnh (intent-based).
Ý kiến chuyên gia & Nhận định
Max McPhee nhấn mạnh rằng quản trị quy trình là thế mạnh cốt lõi của SAP suốt 50 năm qua và nay cần được hiện đại hóa để thích ứng với sự linh hoạt của AI Agent. Ông lưu ý: "Nó đang trở thành một sự hồi sinh của học máy (machine learning)" khi khách hàng sử dụng ML để phát hiện bất thường và xác thực hành vi của Agent như một rào cản bảo vệ (guardrail). Đồng thời, đại diện SAP cũng cảnh báo việc chạy các Agent AI hiện đại trên hệ thống on-premises cũ kỹ giống như "lái một chiếc Ferrari trên đường đất", dễ dẫn đến nghẽn băng thông và hiệu năng kém.
Tác động & Tương lai
Xu hướng dịch chuyển sang AI Agent tự trị đòi hỏi doanh nghiệp phải nhìn nhận lại toàn bộ bản đồ kiến trúc hệ thống của mình. Việc SAP thâu tóm các công ty như LeanIX (được ví như "Google Maps cho kiến trúc hệ thống") và Signavio cho thấy nỗ lực kết nối các hệ thống ngoài SAP, vốn chiếm phần lớn bối cảnh công nghệ của khách hàng. Đối với các doanh nghiệp Việt Nam đang trong làn sóng chuyển đổi số, bài học từ SAP chỉ ra rằng việc đầu tư vào làm sạch dữ liệu và xây dựng đồ thị tri thức nội bộ là bước đi tiên quyết trước khi muốn sở hữu những "đồng nghiệp AI" thực thụ.