Dell Technologies cho rằng để triển khai AI agent ở quy mô lớn, doanh nghiệp không thể chỉ dựa vào một nhóm kỹ thuật riêng lẻ mà cần sự phối hợp giữa các bộ phận dữ liệu, bảo mật và pháp lý. Cùng với đó, bài toán hạ tầng, chi phí token và lựa chọn mô hình AI phù hợp sẽ quyết định hiệu quả đầu tư.

Phát biểu khai mạc tại Dell Technologies Forum 2026 ngày 25/8, ông Matt Dunphy, Phó chủ tịch cấp cao tại trụ sở chính của Dell Technologies, nhấn mạnh rằng việc xây dựng AI agent không phải là “cuộc chơi của một người”. Theo ông, hướng phát triển của AI agent đang diễn ra theo hai trục chính: mức độ phức tạp và mức độ tự chủ.

Ông cho biết tầng cơ bản là các “agent năng suất”, chuyên hỗ trợ những tác vụ như soạn email hoặc phân tích dữ liệu. Bước tiếp theo là “agent headless”, phụ trách làm sạch và quản trị dữ liệu. Cao hơn nữa là “agent điều phối”, đảm nhiệm các quy trình chuyển tiếp dịch vụ hoặc xử lý chuyển đổi tài khoản, và “agent chuyên gia” để khách hàng tương tác trực tiếp với nền tảng thương mại. Ở tầng cao nhất là “agent concierge”, đóng vai trò điều phối toàn bộ luồng công việc.

“Trong 1-2 năm tới, mọi nhân viên văn phòng sẽ trở thành người điều phối hàng chục, hàng trăm, thậm chí hàng nghìn agent”, ông nói.

Theo ông Dunphy, doanh nghiệp hiện vẫn đối mặt với hai bài toán lớn khi triển khai AI. Thứ nhất là khó xác định công việc nào có thể tạo ra giá trị khác biệt rõ rệt nhất. Thứ hai là chưa thay đổi được mô hình vận hành để biến khoản đầu tư AI thành kết quả thực tế.

Ông cho rằng “lựa chọn tệ nhất là chỉ đắp AI lên quy trình hiện có”. Bên cạnh đó, nhiều doanh nghiệp vẫn chưa đáp ứng được yêu cầu về hạ tầng cho AI. Dẫn khảo sát do Dell thực hiện, ông cho biết 72% nhà ra quyết định tại các doanh nghiệp Hàn Quốc nói rằng hạ tầng IT hiện chưa sẵn sàng để hỗ trợ AI. Tương tự cách đây ba năm, chuẩn hóa dữ liệu vẫn là rào cản lớn nhất.

Một nội dung khác được nhấn mạnh là tokenomics. Theo ông Dunphy, nếu không hiểu rõ bài toán kinh tế của token, doanh nghiệp sẽ khó tối ưu hiệu quả đầu tư AI.

Lấy ví dụ từ bộ phận bán hàng nội bộ của Dell, ông cho biết 10% nhân viên đang tiêu thụ tới 90% tổng lượng token. Ông cảnh báo rằng nếu mô hình sử dụng này được nhân rộng trên toàn tổ chức, doanh nghiệp sẽ khó duy trì được cấu trúc chi phí hiện tại.

Việc lựa chọn mô hình AI và quyết định triển khai ở đâu cũng ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí. Ông Dunphy đưa ra ví dụ từ dữ liệu giám sát video, với yêu cầu xác định khoảng thời gian từ lúc xảy ra sự cố đến khi đội ứng cứu có mặt tại hiện trường. Theo ông, chỉ để trả lời câu hỏi đơn giản như “mất bao nhiêu giây”, hệ thống có thể phải đi qua nhiều công cụ và nhiều agent, tiêu tốn khoảng 300 triệu token.

Trong phép so sánh giữa chạy trên đám mây với mô hình rẻ nhất và xử lý cục bộ trên thiết bị Dell GB10, chi phí phía đám mây cao hơn 10 lần. Ông cho biết nếu dùng mô hình Gemini Flash, chi phí có thể lên tới 200 USD, còn với GPT-5 thì còn cao hơn.

“Giờ đây, người phụ trách IT không còn chỉ là quản trị hệ thống mà phải trở thành kiến trúc sư AI. Năng lực cốt lõi là hiểu đặc tính của workload và quyết định nên chạy mô hình nào, ở đâu”, ông nói.