Hướng dẫn cho CEO về việc xây dựng một kế hoạch kinh doanh bằng tác nhân AI

Để đảm bảo sự phê duyệt từ ban điều hành cho một khoản đầu tư chiến lược vào các tác nhân AI, đề xuất của bạn phải dựa vào tính chặt chẽ tài chính, dữ liệu vận hành, và một cái nhìn rõ ràng về cả rủi ro lẫn phần thưởng. Hướng dẫn này cung cấp một khuôn khổ từng bước để xây dựng một kế hoạch kinh doanh bằng tác nhân AI dự đoán trước các câu hỏi của ban điều hành và chứng minh giá trị không thể chối cãi.

Kế Hoạch Kinh Doanh Bằng Tác Nhân AI là gì?

Một kế hoạch kinh doanh bằng tác nhân AI là một đề xuất có cấu trúc biện minh cho đầu tư chiến lược và tài chính trong việc áp dụng các tác nhân AI tự động. Đây là một tài liệu dựa trên dữ liệu được thiết kế để chứng minh cho ban điều hành hoặc lãnh đạo cao cấp rằng việc triển khai công nghệ này sẽ mang lại lợi ích rõ ràng, có thể đo lường được bằng cách giải quyết các thách thức vận hành cụ thể và phù hợp với các mục tiêu kinh doanh cốt lõi.

Những điểm cần lưu ý chính

• Xác định Công nghệ: Phân biệt rõ ràng các tác nhân AI với tự động hóa cũ hơn như RPA bằng cách làm nổi bật khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp, có trạng thái, và đưa ra quyết định đầu tư như một sự cần thiết chiến lược.
• Bắt đầu với Dự án Thử nghiệm: Đề xuất một dự án thử nghiệm có rủi ro thấp, tác động cao với các tiêu chí cơ bản rõ ràng để chứng minh giá trị nhanh chóng và giành được sự ủng hộ ban đầu trước khi yêu cầu đầu tư lớn hơn.
• Xây dựng Một Kế hoạch Tài chính Chi tiết: Biện minh cho khoản đầu tư với mô hình tài chính chi tiết bao gồm ROI trực tiếp (tiết kiệm chi phí), giá trị chiến lược gián tiếp (năng suất) và cải thiện trải nghiệm.
• Trình bày Tổng Chi phí Sở hữu (TCO): Đi xa hơn giá ban đầu và trình bày ngân sách minh bạch bao gồm tất cả chi phí ban đầu, liên tục và chi phí nhân sự để xây dựng độ tin cậy với hội đồng.
• Xử lý Rủi ro Một cách Chủ động: Xây dựng niềm tin bằng cách xác định các rủi ro hoạt động, bảo mật và tổ chức tiềm tàng và trình bày các kế hoạch giảm thiểu rõ ràng, có thể thực hiện cho từng rủi ro.

Không giống như các đề xuất cho phần mềm truyền thống, một trường hợp kinh doanh AI agent hấp dẫn phải đi xa hơn phân tích lợi ích chi phí đơn giản. Nó phải thể hiện giá trị đặc biệt của agents—khả năng quản lý các quy trình làm việc nhiều bước phức tạp với trí nhớ và bối cảnh—và trình bày kế hoạch kĩ lưỡng cho một dự án thử nghiệm hạn chế. Điều này bao gồm định nghĩa các tiêu chí thành công, định lượng tổng chi phí sở hữu và vạch ra chiến lược để giảm thiểu các rủi ro tiềm tàng, cuối cùng cung cấp một con đường rõ ràng để phê duyệt ngân sách cho AI agent .

Bước 1: Định nghĩa Công nghệ và Sự Cần thiết Chiến lược

Trước khi trình bày các dự báo tài chính, một đề xuất phải định nghĩa rõ ràng AI agent là gì trong bối cảnh kinh doanh và nêu rõ lý do tại sao đầu tư là một điều cần thiết mang tính chiến lược. Sự khung cơ bản này là rất quan trọng khi trình bày AI với các bên liên quan có thể quen thuộc hơn với các hình thức tự động hóa cũ hơn.

Phân biệt với các khoản đầu tư trước đây: Phân biệt AI agents với tự động hóa truyền thống như Robotic Process Automation (RPA). Trong khi RPA xuất sắc trong việc thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, AI agents là các hệ thống tự trị quản lý các quy trình làm việc phức tạp, nhiều bước. Điểm khác biệt chính của chúng là ‘có trạng thái’—khả năng nhớ bối cảnh từ các bước trước để quyết định trong tương lai, cho phép chúng xử lý những điều mơ hồ và thích nghi với thông tin mới.

Xác định ‘Tại sao là bây giờ’: Kết nối đầu tư với các yếu tố thúc đẩy thị trường chính để tạo cảm giác cấp bách và có liên quan.

• Trưởng thành công nghệ: Các Large Language Models (LLMs) nền tảng của các agent hiện nay đủ mạnh và tin cậy để sử dụng thương mại. Báo cáo Accenture 2024 thấy rằng 74% tổ chức cho biết các khoản đầu tư của họ vào AI tạo động đã đạt hoặc vượt qua kỳ vọng.[1]
• Cấp bách về hoạt động: Liên kết sáng kiến trực tiếp với các mục tiêu chiến lược của hội đồng quản trị. Dù là tập trung vào việc tăng hiệu quả hoạt động, giảm chi phí, hay cải thiện giữ chân khách hàng, hãy khung agent như một phương tiện trực tiếp để đạt được các kết quả này.
• Bối cảnh Cạnh tranh: Sự áp dụng đang tăng tốc trong các ngành công nghiệp. Theo một báo cáo của McKinsey năm 2025, 78% tổ chức hiện đang sử dụng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh.[1] Nhận ra xu hướng này làm nổi bật việc đầu tư không chỉ là cải tiến, mà còn là một bước cần thiết để duy trì lợi thế cạnh tranh.

Bước 2: Xác định Một Dự án Thử nghiệm Rủi ro Thấp, Tác động Cao

Một đề xuất cho kế hoạch kinh doanh bằng tác nhân AI thử nghiệm giới hạn có khả năng được chấp thuận cao hơn nhiều so với yêu cầu thay đổi toàn bộ công ty. Chìa khóa để thuyết phục ban quản lý về AI là chọn một trường hợp sử dụng có thể mang lại kết quả rõ ràng, đo lường được nhanh chóng và phục vụ như một bằng chứng cho việc áp dụng rộng rãi hơn.

Cách chọn đúng trường hợp sử dụng:

• Mục tiêu Công việc Khối lượng Lớn, Dựa trên Tri thức: Tìm kiếm các quy trình bị quá tải bởi các yêu cầu lặp đi lặp lại hoặc xử lý dữ liệu. Các ví dụ thường thấy bao gồm hỗ trợ khách hàng cấp 1, xử lý hóa đơn, hoặc truy vấn nhập môn nhân viên. Các trường hợp sử dụng hàng đầu cho các đại lý là tìm kiếm và tóm tắt (58%) và hỗ trợ năng suất cá nhân (53.5%).
• Xác định Các Điểm Tắt Nút và Lỗi: Xác định quy trình có tỷ lệ lỗi con người cao, thời gian giải quyết lâu, hoặc tồn đọng đáng kể ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí hoặc sự hài lòng của khách hàng.
• Ưu tiên Môi trường Giới hạn: Chọn một quy trình có đầu vào và đầu ra rõ ràng. Một dự án thử nghiệm lý tưởng hạn chế phụ thuộc vào các hệ thống phức tạp hoặc kế thừa, giảm ma sát triển khai.

Thiết lập số liệu cơ sở (Ảnh chụp ‘Trước’): Trước khi khẳng định bất kỳ cải tiến nào, hãy định lượng trạng thái hiện tại bằng dữ liệu cứng. Đây là bước không thể bỏ qua để tạo ra một lý lẽ thuyết phục cho dự án tác nhân AI đáng tin cậy.

• Chi phí cho mỗi quy trình: Tính toán chi phí đầy đủ cho một giao dịch đơn lẻ (ví dụ: tổng chi phí để giải quyết một yêu cầu hỗ trợ, bao gồm cả lao động và hệ thống).
• Số liệu về thời gian: Đo lường thời gian xử lý trung bình, thời gian hoàn tất từ đầu đến cuối và thời gian chờ của khách hàng.
• Số liệu về chất lượng: Ghi lại tỷ lệ lỗi hiện tại, điểm Hài lòng Khách hàng (CSAT), hoặc phản hồi nội bộ từ nhân viên liên quan đến quy trình.

Bước 3: Xây dựng Mô hình Tài chính Khắt khe

Khi sử dụng kế hoạch kinh doanh bằng tác nhân AI, cần trình bày trường hợp tài chính bằng cách phân loại lợi ích thành ba loại riêng biệt. Điều này cung cấp một cái nhìn toàn diện về lợi nhuận, thu hút cả những thành viên hội đồng quản trị thận trọng trong tài chính và định hướng tăng trưởng. Cách tiếp cận có cấu trúc này rất quan trọng để làm thế nào để có thể đồng ý với Tác nhân AI.

ROI trực tiếp, có thể định lượng: Đây là những con số thực tế tạo thành cốt lõi của lý lẽ tài chính.

• Giảm chi phí lao động: Dự đoán tiết kiệm từ việc tự động hóa các nhiệm vụ thủ công, có thể giảm nhu cầu làm thêm giờ hoặc nhân viên theo mùa. Ví dụ, các công ty đang tiết kiệm 30% chi phí tuyển dụng sau khi triển khai AI.
• Tiết kiệm nhờ giảm lỗi: Định lượng chi phí của lỗi do con người (ví dụ: làm lại, tín dụng cho khách hàng, tiền phạt vi phạm) và dự đoán tiết kiệm từ độ chính xác được cải thiện của tác nhân.
• Tăng khả năng xử lý: Mô hình hóa tác động tài chính của việc xử lý nhiều giao dịch hơn—như hóa đơn, ứng dụng, hoặc yêu cầu hỗ trợ—với cùng hoặc ít tài nguyên hơn.

Giá trị chiến lược gián tiếp: Những lợi ích này từ kế hoạch kinh doanh bằng tác nhân AI sẽ liên kết dự án với các mục tiêu kinh doanh rộng hơn nhằm thúc đẩy tăng trưởng dài hạn.

• Cải thiện năng suất: Hiển thị cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, giá trị thấp giải phóng nhân viên có kỹ năng để tập trung vào công việc chiến lược như giải quyết vấn đề phức tạp, bán hàng, hoặc đổi mới sản phẩm.
• Mở rộng khả năng: Khung AI như là một tài sản phi tuyến. Nó cho phép công ty mở rộng hoạt động để đáp ứng nhu cầu mà không cần tăng số lượng nhân viên tỷ lệ thuận, phá vỡ các hạn chế tăng trưởng truyền thống.

Cải thiện trải nghiệm: Đo lường tác động lên các bên liên quan quan trọng.

• Trải nghiệm khách hàng: Liên kết thời gian phản hồi nhanh hơn, 24/7 với các cải thiện dự kiến trong điểm hài lòng của khách hàng và giá trị trọn đời của khách hàng. Khoảng một trong ba người tiêu dùng hiện nay đã thích sử dụng kênh tự động hơn là tương tác với con người.
• Trải nghiệm nhân viên: Kết nối sự giảm bớt công việc nhàm chán với các cải thiện dự kiến trong sự hài lòng và giữ chân nhân viên. Trong lĩnh vực nhân sự, 65% lãnh đạo toàn cầu báo cáo rằng AI đã cải thiện đáng kể hiệu quả và năng suất.

Bước 4: Trình bày Tổng chi phí sở hữu (TCO)

Thể hiện tầm nhìn xa và xây dựng uy tín bằng cách trình bày ngân sách hoàn chỉnh kéo dài vượt ra ngoài giấy phép phần mềm ban đầu. TCO minh bạch cho thấy hội đồng quản trị rằng dự án đã được lên kế hoạch kỹ lưỡng.

• Chi phí thực thi ban đầu:
  • Phí cấp phép nền tảng, khung, hoặc phần mềm
  • Chi phí lao động phát triển ban đầu, tích hợp và thử nghiệm
  • Kiểm tra bảo mật và đánh giá tuân thủ
• Chi phí hoạt động liên tục:
  • Chi phí lưu trữ đám mây và cơ sở hạ tầng
  • Tiêu thụ mã thông báo LLM và phí gọi API bên ngoài
  • Đăng ký các công cụ giám sát, quan sát và theo dõi
  • Nhân sự bảo trì DevOps chuyên biệt hoặc ‘AgentOps’
• Chi phí nhân lực:
  • Ngân sách cho các chương trình nâng cao kỹ năng và đào tạo cho các nhóm bị ảnh hưởng.
  • Tính đến các nguồn lực cần thiết cho quản lý thay đổi và truyền thông nội bộ.

Bước 5: Giải quyết và Giảm thiểu Rủi ro Chính

Chức năng chính của hội đồng quản trị là quản trị rủi ro. Giải quyết những lo ngại của họ bằng cách xác định các thách thức tiềm ẩn và trình bày các chiến lược giảm thiểu rõ ràng, có thể thực hiện cho từng vấn đề.

• Rủi ro vận hành (ví dụ: Lỗi, Ảo giác):
  • Giảm thiểu: Đề xuất triển khai theo giai đoạn, bắt đầu với mô hình ‘con người trong vòng lặp’ nơi tác nhân gợi ý hành động để được con người phê duyệt. Điều này cho phép xác thực độ chính xác của mô hình trong môi trường kiểm soát. Thực hiện kiểm tra tự động nghiêm ngặt và giám sát hiệu suất liên tục.
• Rủi ro An ninh & Tuân thủ (ví dụ: Bảo mật Dữ liệu):
  • Giảm thiểu: Chi tiết kế hoạch quản lý thông tin xác thực an toàn, mã hóa dữ liệu và kiểm soát truy cập dựa trên vai trò. Xác nhận rằng tất cả các quy trình sẽ được thiết kế để tuân thủ GDPR, CCPA và các quy định liên quan khác. Nhấn mạnh việc tạo ra các dấu vết kiểm tra minh bạch, không thể thay đổi cho tất cả các quyết định và hành động của tác nhân.
• Rủi ro Tổ chức (ví dụ: Sợ hãi, Kháng cự của Nhân viên):
  • Giảm thiểu: Trình bày kế hoạch truyền thông nội bộ rõ ràng mà khung các tác nhân là ‘đồng phi công’ được thiết kế để tăng cường, không thay thế nhân viên. Bao gồm ngân sách và kế hoạch đào tạo lại và phân công lại nhân viên cho các vai trò có giá trị cao hơn, chiến lược hơn trong công ty.

Kết luận: Cấu trúc Đề xuất cho Quyết định của Hội đồng

Bản trình bày cuối cùng hoặc tài liệu nên được cấu trúc để phù hợp với lãnh đạo. Bắt đầu với một bản tóm tắt quản lý một trang mà bao quát toàn bộ kế hoạch kinh doanh bằng tác nhân AI. Bản tóm tắt này nên súc tích và hấp dẫn, cung cấp tất cả các thông tin cần thiết để đưa ra quyết định.

• Vấn Đề: Mô tả ngắn gọn về nút thắt cổ chai trong hoạt động và tác động kinh doanh đã được lượng hóa của nó.
• Giải Pháp: Giải thích rõ ràng về dự án thí điểm đề xuất tác nhân AI và các mục tiêu của nó.
• Ảnh Hưởng Tài Chính: ROI, TCO và thời gian hoàn vốn dự kiến quan trọng nhất.
• Nhu Cầu: Ngân sách, tài nguyên và nhân sự cụ thể cần thiết cho dự án thí điểm.
• Lộ Trình: Mốc thời gian cấp cao cho dự án thí điểm, bao gồm các cột mốc quan trọng và ngày cụ thể để báo cáo kết quả cho ban giám đốc.

Bằng cách làm theo khung làm việc dựa trên dữ liệu này, một CEO có thể biến cuộc trò chuyện từ thảo luận suy đoán về công nghệ thành đề xuất đầu tư dựa trên bằng chứng hấp dẫn mà trực tiếp liên kết với các trách nhiệm chiến lược và ủy thác của hội đồng quản trị. Nó có thể đẩy cuộc thảo luận hướng tới việc thuyết phục ban quản lý về AI và phê duyệt ngân sách cho AI agent vì lợi ích của công ty.