Mấy ai trong chúng ta chưa từng trải qua cảm giác bối rối khi một công nghệ mới, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI), được triển khai xong xuôi nhưng rồi chúng ta lại tự hỏi: “Giờ thì sao? Nó đang làm gì vậy?”. Đó là nỗi lo vô hình mà nhiều doanh nghiệp đang phải vật lộn. Chúng ta đầu tư vào bot, vào các tác nhân AI (AI agents) với hy vọng tăng hiệu suất, nhưng rồi lại lạc lối trong biển dữ liệu, không thực sự nhìn thấy AI của mình đang hoạt động ra sao, và quan trọng hơn là làm thế nào để tối ưu chúng. Salesforce Agentforce 3 ra đời chính là để giải quyết điểm mù nan giải này.
AI Đang Làm Gì? – Khả Năng Hiển Thị Đột Phá
Hãy thành thật, việc triển khai AI ào ạt mà không có công cụ giám sát hiệu quả chẳng khác nào tung quân ra trận mà không có bản đồ. Chúng ta có thể biết AI đang xử lý bao nhiêu phần trăm yêu cầu, nhưng lại loay hoay không biết cụ thể chúng đang thiếu sót ở đâu hay có cơ hội cải thiện như thế nào.
Agentforce 3 mang đến một “trung tâm chỉ huy” đúng nghĩa – nơi các nhà quản lý có thể nhìn thẳng vào bên trong hoạt động của các tác nhân AI. Nó giống như một phòng điều khiển nhiệm vụ, cho phép chúng ta:
- Theo dõi mẫu hình hoạt động: Nhận diện cách các tác nhân thực hiện nhiệm vụ.
- Theo dõi số liệu sức khỏe theo thời gian thực: Quan sát độ trễ, tốc độ leo thang, và lỗi.
- Xác định các tác vụ hiệu quả: Nắm rõ tác nhân nào đang làm tốt và ở đâu.
Điều thú vị là hệ thống này sử dụng chuẩn OpenTelemetry để ghi nhận tất cả hoạt động, nghĩa là nó có thể “bắt tay” liền mạch với các công cụ giám sát quen thuộc như Datadog và Splunk mà đội ngũ IT của bạn có thể đã dùng. Sự minh bạch này thực sự là một cuộc cách mạng.
Anh Ryan Teeples, CTO tại 1-800accountant, đã chia sẻ một ví dụ rất cụ thể. Trong mùa thuế cao điểm vừa qua, tác nhân AI của họ đã tự chủ giải quyết 70% các tương tác trò chuyện hành chính. Đó là một con số đáng kinh ngạc. Nhưng thành công sớm đó mới chỉ là khởi đầu. Với khả năng quan sát cao mà Agentforce 3 mang lại, họ có thể thấy được điều gì đang hoạt động, tối ưu hóa theo thời gian thực và tự tin mở rộng quy mô.
Thực lòng mà nói, không có gì khó chịu hơn việc đầu tư vào công nghệ mới mà không biết nó hoạt động ra sao. Thú vị hơn cả, Agentforce 3 không chỉ hiển thị dữ liệu; nó còn cho phép AI tự theo dõi, xác định các mẫu hội thoại và đề xuất tinh chỉnh. Nghe có vẻ hơi “meta,” nhưng khả năng này cực kỳ hữu ích cho các đội ngũ bị quá tải, những người không có thời gian xem xét thủ công hàng ngàn tương tác của bot.
Kết Nối AI & Hệ Sinh Thái Doanh Nghiệp: Xóa Bỏ Rào Cản
Một cơn đau đầu khác mà nhiều doanh nghiệp gặp phải là khả năng kết nối. Các tác nhân AI chỉ thực sự hữu ích khi chúng có thể truy cập an toàn vào các hệ thống và công cụ kinh doanh sẵn có. Nhưng việc kết nối chúng thường là một cực hình.
Agentforce 3 mang đến sự hỗ trợ tự nhiên cho Model Context Protocol (MCP) – mà Salesforce khéo léo ví như “USB-C cho AI.” Điều này có nghĩa là các tác nhân AI có thể cắm vào bất kỳ máy chủ tuân thủ MCP nào mà không cần tạo mã tùy chỉnh, trong khi vẫn tôn trọng các chính sách bảo mật nghiêm ngặt của doanh nghiệp.
Đây là lúc Mulesoft (mà Salesforce đã mua lại vài năm trước) phát huy tác dụng, chuyển đổi các API và tích hợp phức tạp thành các tài sản sẵn sàng cho tác nhân AI. Sau đó, Heroku đảm nhiệm việc triển khai và bảo trì các máy chủ MCP tùy chỉnh này.
Chị Mollie Bodensteiner, SVP tại Engine, nhận xét rằng phương pháp tiếp cận hệ sinh thái mở của Salesforce, đặc biệt thông qua việc hỗ trợ bản địa các tiêu chuẩn mở như MCP, sẽ giúp họ mở rộng quy mô sử dụng tác nhân AI với sự tự tin hoàn toàn. Họ có thể kết nối các tác nhân một cách an toàn với các hệ thống doanh nghiệp mà không cần mã tùy chỉnh hay phải đánh đổi tính quản trị. Tôi từng chứng kiến nhiều dự án AI bị tắc nghẽn chỉ vì rào cản tích hợp. Việc Salesforce giải quyết vấn đề kết nối này một cách bản địa là một bước tiến lớn, mở khóa tiềm năng thực sự của AI trong môi trường doanh nghiệp phức tạp.
Nuôi Dưỡng Hệ Sinh Thái: Sức Mạnh Cộng Hưởng
Có lẽ khía cạnh thú vị nhất của thông báo này không phải là những gì Salesforce tự xây dựng, mà là hệ sinh thái họ đang nuôi dưỡng. Hơn 30 đối tác đã tạo ra các máy chủ MCP tích hợp với Agentforce, bao gồm cả những “người chơi” lớn như AWS, Google Cloud, Box, PayPal và Stripe.
Những tích hợp này vượt xa việc truy cập dữ liệu đơn giản. Chẳng hạn, tích hợp AWS cho phép các tác nhân phân tích tài liệu, trích xuất thông tin từ hình ảnh, phiên âm bản ghi âm, và thậm chí xác định các khoảnh khắc quan trọng trong video. Các kết nối Google Cloud thì gắn vào bản đồ, cơ sở dữ liệu và các mô hình AI như Veo và Imagen.
Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe dường như là một trong những nơi hứa hẹn nhất. Anh Tyler Bauer, VP của các hoạt động cấp cứu hệ thống tại UChicago Medicine, giải thích rằng các công cụ AI trong chăm sóc sức khỏe phải thích ứng được với nhu cầu phức tạp và cá nhân hóa của cả bệnh nhân và đội ngũ chăm sóc. Việc tự động hóa các tương tác thường xuyên sẽ giải phóng thời gian của đội ngũ để tập trung vào những nhu cầu nhạy cảm, phức tạp hơn.
Chúng ta thường nói về sức mạnh của AI, nhưng sức mạnh thực sự nằm ở cách nó được kết nối và mở rộng. Đây là lúc AI không chỉ là một công cụ, mà là một phần không thể thiếu của hệ sinh thái vận hành doanh nghiệp.
Salesforce Agentforce 3 đang đi đúng hướng để giải quyết nỗi đau lớn nhất của doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI: thiếu khả năng hiển thị và kiểm soát. Adam Evans, EVP & GM của Salesforce AI, kỳ vọng Agentforce 3 sẽ định nghĩa lại cách con người và các tác nhân AI làm việc cùng nhau, thúc đẩy năng suất, hiệu quả và chuyển đổi kinh doanh.
Liệu nó có đạt được lời hứa lớn lao đó hay không, thời gian sẽ trả lời. Tuy nhiên, việc giải quyết khoảng cách về tầm nhìn và kiểm soát chắc chắn là một bước đi đúng hướng cho các doanh nghiệp đang vật lộn để quản lý đúng đắn các sáng kiến AI của mình.
