Accenture tái định hình vận hành CNTT với Agentic AI

Trong nhiều năm, bài toán vận hành CNTT tại các tập đoàn lớn luôn xoay quanh một nghịch lý: hệ sinh thái công nghệ ngày càng phức tạp, trong khi nguồn nhân lực có kỹ năng sâu ngày càng khan hiếm.

Trong nhiều năm, bài toán vận hành CNTT tại các tập đoàn lớn luôn xoay quanh một nghịch lý: hệ sinh thái công nghệ ngày càng phức tạp, trong khi nguồn nhân lực có kỹ năng sâu ngày càng khan hiếm. Accenture – một trong những tổ chức tư vấn công nghệ lớn nhất thế giới – cũng không nằm ngoài thách thức đó.

Để vận hành “digital core” toàn cầu với hàng trăm nền tảng, từ multi-cloud, data fabric đến security, Accenture buộc phải tìm một cách tiếp cận mới. Câu trả lời của họ không đơn thuần là tự động hóa thêm, mà là tái kiến trúc cách con người tương tác với CNTT, thông qua một nền tảng Agentic AI có tên Accenture Advanced Technology Agent (AATA)

Agentic AI không phải để thay người – mà để “nâng cấp” cách làm việc

Điểm đáng chú ý trong cách Accenture tiếp cận Agentic AI là:

họ không xem AI như một công cụ riêng lẻ, mà như một lớp điều phối (orchestration layer) nằm phía trên toàn bộ hệ thống tự động hóa hiện hữu – từ RPA, script cho đến CI/CD pipeline.

Thay vì người dùng phải:

• mở ticket

• chờ IT xử lý

• hoặc biết chính xác mình cần gọi hệ thống nào

AATA cho phép nhân sự và đội IT tương tác trực tiếp với “digital core” thông qua AI agents, bằng ngôn ngữ tự nhiên, ngay trong công cụ cộng tác quen thuộc. Điều này thay đổi căn bản trải nghiệm vận hành CNTT: từ “IT phục vụ” sang IT đồng hành.

Một kiến trúc mở – vì không ai biết mô hình AI nào sẽ hiệu quả

Một quyết định chiến lược khác của Accenture là: không khóa mình vào một mô hình AI duy nhất. AATA được thiết kế theo kiến trúc mở, cho phép:

• thay thế mô hình AI linh hoạt

• kết nối agent có sẵn

• tái sử dụng automation hiện hữu

• và thậm chí cho phép các đội tự xây agent riêng khi cần

Cách làm này phản ánh một thực tế mà nhiều CIO đang đối mặt: mức độ trưởng thành AI trong tổ chức không đồng đều, và thị trường mô hình AI còn biến động rất nhanh. Do đó, tính “model-agnostic” trở thành điều kiện sống còn nếu muốn đầu tư dài hạn.

Dữ liệu vẫn là “nhiên liệu”, nhưng là loại nhiên liệu phải sạch

Một bài học quen mà Accenture nhấn mạnh: Agentic AI chỉ mạnh khi dữ liệu đủ tốt.

AATA không chỉ truy cập kho tài liệu nội bộ, mà còn phải:

• đọc dữ liệu từ các hệ thống đang vận hành

• xử lý telemetry từ hạ tầng và phần mềm

• và ra quyết định tự động dựa trên dữ liệu đó

Điều này buộc Accenture phải cực kỳ nghiêm ngặt về:

• độ chính xác

• tính tuân thủ

• bảo mật

• và sử dụng dữ liệu có trách nhiệm

Ở đây, Agentic AI không làm giảm vai trò governance, mà đẩy governance lên một cấp độ cao hơn.

Công nghệ không cứu được quy trình kém

Một trải nghiệm rất đáng suy ngẫm từ lãnh đạo Accenture:

Nếu quy trình kinh doanh đang kém hiệu quả, việc “bơm” Agentic AI vào chỉ khiến sự kém hiệu quả đó chạy nhanh hơn.

Thông điệp này đặc biệt phù hợp với bối cảnh nhiều doanh nghiệp đang nóng lòng áp dụng AI. Tái thiết kế quy trình (process re-invention) phải đi trước, AI chỉ là chất xúc tác – không phải liều thuốc chữa bách bệnh.

Kết quả đạt được – và điều gì thực sự đáng chú ý

AATA hiện đã vận hành với hơn 100 AI agents, mang lại những kết quả rất cụ thể:

• Cấu hình VPN: từ 30 phút của kỹ sư cao cấp → còn 2 phút (giảm hơn 93% thời gian, giảm rủi ro lỗi)

• Hỗ trợ gần 800.000 nhân sự toàn cầu qua chat, tự động xử lý sự cố

• Tăng ~80% tốc độ provisioning & thay đổi hệ thống

• Tốc độ phát triển agent tăng ~15% mỗi tuần

pasted

Nhưng điều đáng chú ý hơn cả không nằm ở con số, mà ở sự thay đổi tư duy:

nhân sự bắt đầu quen với việc “xây agent” thay vì dùng các kỹ thuật cũ, và từ đó tốc độ đổi mới tăng lên một cách tự nhiên.

Gợi mở cho CIO Việt Nam

Từ câu chuyện của Accenture, có thể rút ra một số câu hỏi mà CIO tại Việt Nam có thể suy ngẫm cho giai đoạn 2026:

• Agentic AI trong tổ chức của mình đang được nhìn như tool, hay như lớp năng lực vận hành mới?

• Kiến trúc hiện tại có đủ mở để agent có thể “cắm vào” không?

• Dữ liệu và telemetry đã đủ tin cậy để AI ra quyết định tự động chưa?

• Quy trình nào cần được tái thiết kế trước khi đưa AI vào?

• Đội ngũ đã sẵn sàng “làm việc cùng agent” hay vẫn vận hành theo tư duy cũ?

Bài viết này được chắt lọc từ xu hướng công nghệ và quản trị đang định hình thế giới, đồng thời được soi chiếu qua các hoạt động cộng đồng CIO Vietnam. Hy vọng bài viết gợi mở thêm góc nhìn và mở ra cuộc đối thoại để các CIO cùng nhau chuyển hóa công nghệ thành giá trị bền vững.

Rất mong anh/chị chia sẻ thêm góc nhìn và case thực tế để cộng đồng cùng học nhanh hơn.

---

Tổng hợp: Thuỷ Đặng (Mangaing Director - CIO Vietnam)