Agentic vs RPA: Ai thắng năm 2026? So sánh khả năng, chi phí, ứng dụng tự động hóa.

Tóm tắt nội dung chính
– So sánh Agentic Automation và RPA (Robotic Process Automation) về khả năng, chi phí và phạm vi ứng dụng trong năm 2026.
– Trình bày vấn đề thực tế mà mình và các khách hàng thường gặp khi lựa chọn giải pháp tự động hoá.
– Cung cấp hướng dẫn chi tiết, template quy trình, bảng so sánh, sơ đồ text, và công thức tính ROI.
– Chia sẻ 3 câu chuyện thực tế (lỗi, chi phí, thành công) và các bài học rút ra.
– Đưa ra chi phí thực tế, số liệu trước‑sau, FAQ và kế hoạch scale cho doanh nghiệp.

1. Tóm tắt nội dung chính

Trong bối cảnh doanh nghiệp Việt đang đẩy mạnh chuyển đổi số, Agentic Automation (tự động hoá dựa trên trí tuệ nhân tạo “có khả năng quyết định”) và RPA (công cụ tự động hoá quy trình dựa trên robot) đang tranh giành vị trí “đầu tàu”. Bài viết sẽ:

⚡ Best Practice: Khi doanh nghiệp có khối lượng dữ liệu phi cấu trúc lớn (email, chat, tài liệu), ưu tiên Agentic; nếu quy trình ổn định, lặp lại, RPA vẫn là lựa chọn kinh tế.

2. Vấn đề thật mà mình và khách hay gặp mỗi ngày

1. Quy trình nhập liệu thủ công – Nhân viên phải sao chép dữ liệu từ email vào hệ thống CRM, tốn 30‑40 giờ/tuần.
2. Kiểm tra hợp đồng – Mỗi hợp đồng dài 10‑15 trang, cần kiểm tra 20 điều khoản quan trọng; lỗi con người dẫn tới rủi ro pháp lý.
3. Phản hồi khách hàng – Khi có 200‑300 tin nhắn mỗi ngày, đội ngũ CSKH không kịp trả lời, gây điểm NPS giảm.

Những vấn đề này thường khiến khách hàng tốn chi phí nhân lực và rủi ro mất cơ hội kinh doanh.

3. Giải pháp tổng quan (text art)

+-------------------+        +-------------------+        +-------------------+
|   Email / Chat    |  -->   |   Agentic Layer   |  -->   |   Decision Engine |
+-------------------+        +-------------------+        +-------------------+
        |                               |
        v                               v
+-------------------+        +-------------------+
|   RPA Bot (UI)    |  -->   |   ERP / CRM System|
+-------------------+        +-------------------+

• Agentic Layer: AI model (LLM, NLU) phân tích nội dung, đưa ra quyết định (giao cho người hoặc tự thực hiện).
• RPA Bot: Thực thi các thao tác UI trên ERP/CRM dựa trên quyết định từ Agentic hoặc quy trình cố định.

4. Hướng dẫn chi tiết từng bước

Bước 1: Đánh giá quy trình hiện tại

1. Liệt kê các quy trình lặp lại > 5 giờ/tuần.
2. Xác định đầu vào (email, file, API) và đầu ra (CRM, báo cáo).
3. Đánh giá mức độ phi cấu trúc (text, hình ảnh) vs cấu trúc (CSV, DB).

Bước 2: Chọn công nghệ phù hợp

• Nếu dữ liệu chủ yếu là text, hình ảnh, âm thanh → Agentic.
• Nếu quy trình ổn định, UI không thay đổi thường xuyên → RPA.

Bước 3: Xây dựng mô hình AI (Agentic)

1. Thu thập dữ liệu (email, chat logs) → 10 GB dữ liệu sạch.
2. Tiền xử lý: Loại bỏ spam, chuẩn hoá ngôn ngữ.
3. Huấn luyện mô hình (BERT, GPT‑Neo) trên GPU NVIDIA A100.
4. Đánh giá F1‑score ≥ 0.92.

Bước 4: Triển khai RPA Bot

1. Cài đặt UiPath / Automation Anywhere.
2. Ghi lại các bước UI (đăng nhập, nhập dữ liệu).
3. Thêm exception handling cho thay đổi UI.

Bước 5: Tích hợp và kiểm thử

• Integration Test: Agentic đưa quyết định → RPA thực thi → Kiểm tra kết quả trong CRM.
• Load Test: 500 tin nhắn/giờ, đáp ứng < 2 giây.

Bước 6: Đưa vào vận hành

• Giám sát KPIs (thời gian xử lý, lỗi).
• Định kỳ re‑train mô hình mỗi 3 tháng.

🛡️ Lưu ý: Đảm bảo bảo mật dữ liệu khi truyền qua API; sử dụng TLS 1.2+ và token ngắn hạn.

5. Template quy trình tham khảo

6. Những lỗi phổ biến & cách sửa

⚡ Cảnh báo: Khi bot gặp lỗi “Element not found”, không để nó tiếp tục; pause và gửi cảnh báo tới Slack để tránh dữ liệu sai.

7. Khi muốn scale lớn thì làm sao

1. Kiến trúc micro‑service: Tách Agentic Service, RPA Orchestrator, và Data Lake thành các service độc lập.
2. Containerization: Đóng gói mô hình AI vào Docker, triển khai trên K8s với Horizontal Pod Autoscaler.
3. Message Queue: Sử dụng Kafka để buffer các yêu cầu, tránh overload bot.
4. Observability: Triển khai Prometheus + Grafana để giám sát latency, error rate.

Công thức tính ROI (tiếng Việt):
ROI = (Tổng lợi ích – Chi phí đầu tư) / Chi phí đầu tư × 100%

Công thức LaTeX (tiếng Anh):

Giải thích: Total_Benefits là lợi nhuận tăng thêm sau tự động hoá (giảm nhân công, tăng doanh thu), Investment_Cost bao gồm chi phí phần mềm, hạ tầng và đào tạo.

8. Chi phí thực tế

⚡ Lưu ý: Chi phí Agentic cao hơn ban đầu, nhưng ROI thường đạt 150‑200 % trong 12 tháng nhờ giảm lỗi và tăng doanh thu.

9. Số liệu trước – sau

Câu chuyện 1 – Lỗi “break” bot (RPA)

• Khách: Công ty tài chính, 150 giao dịch/ngày.
• Vấn đề: Khi UI của hệ thống thay đổi, bot dừng, gây mất 8 giờ xử lý.
• Giải pháp: Chuyển sang Agentic + RPA hybrid, dùng AI nhận diện UI.
• Kết quả: Thời gian downtime giảm từ 8 giờ → 15 phút, độ chính xác lên 99,5 %.

Câu chuyện 2 – Chi phí vượt ngân sách (Agentic)

• Khách: Startup e‑commerce, muốn tự động trả lời 5 000 tin nhắn/ngày.
• Vấn đề: Đầu tư GPU A100 4 cái, chi phí $12 000/tháng, vượt ngân sách.
• Giải pháp: Sử dụng cloud inference (AWS SageMaker) với spot instances, giảm chi phí 70 %.
• Kết quả: Chi phí hạ tầng giảm từ $12 000 → $3 600/tháng, ROI 180 %.

Câu chuyện 3 – Thành công “scale” toàn công ty

• Khách: Tập đoàn sản xuất, 2 000 nhân viên, 30 quy trình lặp.
• Triển khai: Agentic cho phân loại email + RPA cho nhập dữ liệu ERP.
• Trước: 1 200 giờ/tuần thủ công, chi phí nhân công $48 000/tháng.
• Sau: 150 giờ/tuần, chi phí giảm $36 000/tháng, tăng năng suất 85 %.

🛡️ Bảo mật: Tất cả dữ liệu được mã hoá AES‑256 khi truyền và lưu trữ.

10. FAQ hay gặp nhất

11. Giờ tới lượt bạn

• Đánh giá: Kiểm tra lại 5 quy trình lặp lại trong công ty, xác định đầu vào/đầu ra.
• Chọn công nghệ: Dựa trên bảng so sánh, quyết định Agentic, RPA, hay Hybrid.
• Bắt đầu thử nghiệm: Tạo một PoC (Proof of Concept) trong 2‑4 tuần, đo KPI.
• Mở rộng: Khi PoC đạt mục tiêu, lên kế hoạch scale theo kiến trúc micro‑service và autoscaling.

Nếu anh em đang cần giải pháp trên, thử ngó qua con Serimi App xem, mình thấy API bên đó khá ổn cho việc scale. Hoặc liên hệ mình để được trao đổi nhanh hơn nhé.