Ba xu hướng dự kiến sẽ định hình lại ngành công nghiệp AI trong năm tới: từ giao diện đối thoại đến tự chủ tác nhân

Bước chuyển đổi căn bản của trí tuệ nhân tạo từ công cụ thụ động sang tác nhân tự chủ đại diện cho một trong những chủ đề trung tâm của tầm nhìn chiến lược do Andreessen Horowitz vạch ra trong hội thảo “Big Ideas for 2026”. Trong quá trình biến đổi này, ba tiến trình phát triển quan trọng sắp sửa thay đổi sâu sắc bối cảnh công nghệ: sự sụp đổ của nhập liệu văn bản như phương thức tương tác chính, việc điều chỉnh lại thiết kế phần mềm theo hướng agent-first, và sự gia tốc trong việc phổ biến thương mại của các trợ lý ảo thông minh.

Các tác nhân thoại chiếm lĩnh các ngành có quy định chặt chẽ

Biểu hiện cụ thể đầu tiên của quá trình chuyển đổi này đã xuất hiện trong các lĩnh vực nơi tuân thủ và độ tin cậy là bắt buộc tuyệt đối. Olivia Moore, nhà đầu tư chuyên về ứng dụng AI của a16z, nhấn mạnh rằng các tác nhân thoại đã nhanh chóng vượt qua trạng thái nguyên mẫu công nghệ để trở thành hạ tầng vận hành trong y tế, tài chính và tuyển dụng quy mô công nghiệp.

Đặc biệt đáng chú ý là hiện tượng trong lĩnh vực ngân hàng và tài chính: trái với kỳ vọng, chính môi trường có quy định chặt chẽ nhất lại chứng kiến các trợ lý thoại vượt trội hơn nguồn nhân lực con người. Nguyên nhân nằm ở một động thái phản trực giác—trong khi nhân viên có xu hướng tìm cách né tránh các quy định pháp lý, các tác nhân thoại AI duy trì sự tuân thủ 100% các tiêu chuẩn về compliance, với hiệu suất có thể theo dõi theo thời gian. Trong lĩnh vực y tế, tình trạng thiếu hụt nhân sự cấp bách đã biến các tác nhân thoại thành giải pháp cấu trúc: chúng xử lý các theo dõi sau phẫu thuật, các cuộc tư vấn tâm thần ban đầu, phối hợp với bảo hiểm và nhà thuốc, giảm tải công việc vận hành và tỷ lệ thay thế nhân viên cao.

Sự biến mất của ô thoại như giao diện chính

Marc Andrusko, thành viên nhóm đầu tư ứng dụng của a16z, đưa ra dự đoán táo bạo: đến năm 2026, ô nhập liệu truyền thống sẽ không còn là yếu tố trung tâm trong các ứng dụng AI nữa. Phiên bản phần mềm thông minh thế hệ tiếp theo sẽ không còn yêu cầu người dùng nhập lệnh phức tạp nữa, mà sẽ tự động quan sát hành vi và đề xuất các hành động sơ bộ để xem xét bởi con người.

Sự biến đổi này mở rộng không gian thị trường có thể tiếp cận theo cấp số nhân. Trong lịch sử, phần mềm đã chiếm khoảng chi tiêu toàn cầu 300-400 tỷ đô la mỗi năm, thì thị trường tiềm năng của các tác nhân AI hướng tới 13 nghìn tỷ đô la chi tiêu cho lực lượng lao động tại Hoa Kỳ—tăng gấp khoảng 30 lần các cơ hội trước đó. Andrusko so sánh hoạt động lý tưởng của chúng như một nhân viên cấp cao: một chuyên gia tinh ý tự phát hiện vấn đề, xác định nguyên nhân cốt lõi, đề xuất nhiều giải pháp, thực hiện một trong số đó và trình bày kết quả hoàn chỉnh cho người dùng, chỉ yêu cầu phê duyệt cuối cùng.

Một ví dụ cụ thể là các hệ thống CRM được nâng cấp bằng AI bản địa: thay vì bắt buộc nhân viên bán hàng phải tra cứu thủ công các cơ hội và lịch trình, tác nhân AI sẽ liên tục quét các hồ sơ lưu trữ cũ, xác định các liên hệ tiềm năng bị bỏ quên, đề xuất các chuỗi liên lạc tối ưu và tự động tổ chức các ưu tiên hành động, để người quyết định con người chỉ việc xác nhận cuối cùng.

Thiết kế phần mềm hướng tới khả năng đọc hiểu của máy móc

Stephanie Zhang, đối tác tăng trưởng của a16z, mô tả một sự định hướng lại căn bản các tiêu chí thiết kế: phần mềm sẽ không còn chủ yếu xây dựng để phù hợp với nhận thức của con người nữa, mà sẽ điều chỉnh theo hướng tối ưu hóa cho khả năng hành động của tác nhân. Những gì quan trọng đối với sự chú ý của con người có thể không còn phù hợp với các tác nhân; tham số tối ưu hóa mới không còn là giao diện trực quan tinh xảo, mà là machine legibility—khả năng diễn giải minh bạch cho các hệ thống AI.

Trong quá khứ, thiết kế đã tuân theo các nguyên tắc báo chí của “5W và 1H” và kiến trúc giao diện trực quan dựa trên cơ chế chú ý của con người. Trong tương lai, logic này sẽ được cấu trúc lại hoàn toàn. Các tác nhân AI sở hữu khả năng nhận thức vượt trội trong việc xử lý toàn bộ văn bản—trong khi con người thường lấy thông tin từ các đoạn mở đầu, các tác nhân sẽ phân tích toàn bộ tài liệu. Điều này dẫn đến sự xuất hiện của các chiến lược tạo nội dung hoàn toàn mới.

Zhang dự đoán sự bùng nổ của các nội dung được cá nhân hóa quy mô lớn và tần suất cao, được tạo ra đặc biệt để phù hợp với các tiêu chí lựa chọn của tác nhân—một hiện tượng tương tự như nhồi nhét từ khóa trong thời kỳ tác nhân trước đây. Với chi phí sản xuất nội dung ngày càng giảm về gần bằng không nhờ tự động hóa sáng tạo, các tổ chức sẽ có thể sản xuất khối lượng lớn nội dung chất lượng thấp nhưng tối ưu cho truy vấn tác nhân. Điều này vừa là cơ hội, vừa là rủi ro hệ thống: ai có thể kiểm soát được quá trình chuyển đổi này bằng các tiêu chí sắc sảo và tầm nhìn chiến lược sẽ có lợi thế cạnh tranh đáng kể trong trật tự mới.

Vai trò mở rộng của voice AI trong dịch vụ công và doanh nghiệp

Ngoài các lĩnh vực thương mại đã ổn định, Moore dự đoán sự mở rộng nhanh của voice AI trong các lĩnh vực chính phủ phức tạp—từ dịch vụ 911 không cấp cứu đến các thủ tục tại DMV, vốn từng gây thất vọng phổ biến cho cả người dân lẫn nhân viên. Việc mở rộng trong phân khúc tiêu dùng có thể tập trung vào các trợ lý thoại hỗ trợ người cao tuổi và giám sát liên tục các chỉ số sức khỏe, biến voice AI thành phương tiện thúc đẩy bao gồm y tế quy mô lớn.

Thị trường voice AI không nên xem như một phân khúc đơn lẻ, mà như một ngành công nghiệp phân tầng với các cơ hội phân bổ dọc theo toàn bộ chuỗi giá trị—từ các mô hình ngôn ngữ nền tảng đến các nền tảng điều phối và các ứng dụng chuyên biệt theo ngành.

Ảnh hưởng chiến lược: từ tự động hóa đến thay thế

Một câu châm ngôn thường gặp trong các cuộc thảo luận của a16z tóm tắt hiện tượng mới nổi: “AI không lấy đi công việc của bạn, nhưng người biết sử dụng nó thì có.” Các nhà cung cấp dịch vụ gia công và trung tâm cuộc gọi truyền thống sẽ đối mặt với một quá trình chuyển đổi phân nhánh—một số sẽ tiến hóa dần dần, số khác sẽ chịu các đợt gián đoạn mạnh hơn. Trong ngắn hạn đến trung hạn, khách hàng có thể vẫn tiếp tục mua các giải pháp tích hợp hơn là triển khai công nghệ riêng, chọn các nhà cung cấp có giá cả cạnh tranh hoặc khối lượng xử lý lớn hơn nhờ hạ tầng AI.

Hệ quả cuối cùng vượt ra ngoài tự động hóa kỹ thuật đơn thuần: đó là quá trình chuyển đổi từ một công cụ hỗ trợ con người sang một cộng sự kỹ thuật số có khả năng điều hành toàn bộ chu trình vận hành tự động, với sự can thiệp của con người chỉ giới hạn ở các cấp độ quyết định chiến lược và xác nhận có rủi ro cao.