Chuyển đến phần nội dung
center-gradient-cover-bg
right-gradient-cover-bg
background gradient desk
Bài viết

RPA vs AI Agents: Liệu RPA có còn phù hợp trong thời đại AI?

Tháng Một 23, 2025

Chia sẻ với:

Trong nhiều thập kỷ, Robotic Process Automation (RPA) là công nghệ được lựa chọn hàng đầu để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và dựa trên quy tắc, giúp doanh nghiệp giảm bớt sức lao động con người và tăng hiệu suất. Tuy nhiên, với sự trỗi dậy của Artificial Intelligence (AI) và sự phát triển của các AI Agents tiên tiến, câu hỏi được đặt ra: Liệu RPA có còn phù hợp trong thời đại AI?

Trong bài viết này, FPT.AI sẽ so sánh chi tiết RPA vs AI Agents, cách 2 công nghệ này bổ trợ lẫn nhau và lý giải liệu RPA có còn giữ được giá trị trong bối cảnh tự động hóa đang thay đổi nhanh chóng như hiện nay không. Cùng khám khá nhé

Robotic Process Automation (RPA) là gì?

Robotic Process Automation (RPA) đề cập đến các robot phần mềm, hay còn gọi là “bots,” dùng để tự động hóa các tác vụ thủ công, lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc và có cấu trúc cao (repetitive, manual tasks that are rule-based and highly structured). Các tác vụ này thường liên quan đến việc tương tác với các ứng dụng hoặc hệ thống thông qua giao diện người dùng (User Interface – UI), tương tự như cách con người thực hiện. Các RPA bots được thiết kế để tuân theo các hướng dẫn được định nghĩa trước, thực hiện các nhiệm vụ như:

  • Nhập và trích xuất dữ liệu
  • Xử lý hóa đơn
  • Quản lý email
  • Giám sát hệ thống

RPA thường được sử dụng trong các môi trường nơi quy trình ổn định, dễ đoán và không yêu cầu ra quyết định phức tạp. Bằng cách tự động hóa các tác vụ này, RPA giúp tổ chức tiết kiệm thời gian, giảm lỗi của con người và cắt giảm chi phí vận hành.

ai agent rpa
RPA đề cập đến các robot phần mềm giúp con người tự động hóa các tác vụ thủ công, lặp đi lặp lại

AI Agents là gì?

Ngược lại với RPA, AI Agents là các hệ thống phần mềm thông minh sử dụng các thuật toán AI và Machine Learning (ML) để đưa ra quyết định và tương tác với người dùng hoặc hệ thống. Nếu như RPA chủ yếu được thiết kế để tự động hóa các tác vụ đơn giản, dựa trên quy tắc, thì AI Agents có thể xử lý các quy trình phức tạp hơn, đòi hỏi khả năng nhận thức, học hỏi và giải quyết vấn đề. Các năng lực chính của AI Agents bao gồm:

  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP): Hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên của con người.
  • Machine Learning: Cải thiện khả năng ra quyết định theo thời gian thông qua phân tích dữ liệu.
  • Khả năng nhận thức (Cognitive abilities): Cho phép AI Agents suy luận, hiểu ngữ cảnh và thích nghi với các tình huống mới.

AI Agents có thể tự động hóa các tác vụ yêu cầu khả năng phán đoán, nhận diện mẫu và thích ứng, chẳng hạn như trả lời câu hỏi khách hàng, đưa ra gợi ý cá nhân hóa, thậm chí phát hiện các bất thường trong quy trình kinh doanh. Một số ví dụ về AI Agents bao gồm:

  • Chatbots chăm sóc khách hàng
  • Virtual assistants (như Siri, Alexa hoặc Google Assistant)
  • Predictive analytics tools cung cấp các thông tin chuyên sâu dựa trên dữ liệu trong quá khứ
rpa vs ai agents
AI Agents sử dụng các thuật toán AI và Machine Learning để tự ra quyết định mà không cần con người can thiệp

>>> XEM THÊM: Trợ lý ảo (Voicebot): Lực lượng lao động thiết yếu thời kỹ thuật số

RPA vs AI Agents: Đâu là điểm khác biệt?

Thoạt nhìn, RPA và AI Agents có vẻ giống nhau khi cả hai đều tập trung vào tự động hóa. Tuy nhiên, chúng khác nhau đáng kể về năng lực và lĩnh vực ứng dụng như sau:

Yếu tố so sánh RPA AI Agents
Độ phức tạp của nhiệm vụ Phù hợp nhất với các nhiệm vụ có cấu trúc rõ ràng, dựa trên quy tắc, với đầu vào và quy trình được định nghĩa rõ. Được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ phức tạp, không có cấu trúc, yêu cầu khả năng thích ứng, lý luận và học hỏi theo thời gian.
Khả năng học và thích nghi Các bot RPA thường không ‘học’ từ kinh nghiệm. Chúng thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại dựa trên các quy tắc được lập trình sẵn và cần được cấu hình lại thủ công khi nhiệm vụ thay đổi. AI Agents có khả năng học hỏi và thích nghi. Chúng cải thiện qua thời gian bằng cách xử lý nhiều dữ liệu hơn và có thể xử lý các tình huống động mà không cần tái lập trình thường xuyên.
Tương tác với con người Chủ yếu tương tác với hệ thống, ứng dụng hoặc cơ sở dữ liệu và bắt chước các hành động của con người ở cấp giao diện người dùng (UI). Không có khả năng hiểu ngữ cảnh hoặc tham gia vào hội thoại. Được thiết kế để tương tác với con người một cách tự nhiên hơn, sử dụng NLP để hiểu và phản hồi đầu vào dạng văn bản hoặc giọng nói. AI Agents có thể cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa và hiểu ngữ cảnh.
Khả năng nhận thức RPA phù hợp để thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại nhưng thiếu các khả năng nhận thức như hiểu, lý luận và ra quyết định. AI Agents vượt trội trong các nhiệm vụ đòi hỏi khả năng nhận thức, bao gồm ra quyết định, giải quyết vấn đề và xử lý dữ liệu không có cấu trúc phức tạp.

>>> XEM THÊM: Multi Agent System (Hệ thống đa AI Agent) là gì?

Vậy RPA Có Còn Quan Trọng Không?

Mặc dù các AI Agents đang phát triển mạnh mẽ, RPA vẫn giữ vai trò rất quan trọng trong nhiều ngành công nghiệp. Dưới đây là lý do tại sao:

RPA và AI có thể bổ trợ lẫn nhau

Thay vì thay thế lẫn nhau, AI Agents và RPA có thể cùng nhau phối hợp để cung cấp một giải pháp tự động hóa toàn diện hơn. RPA xử lý các tác vụ lặp lại và có cấu trúc, trong khi AI agents đảm nhiệm các nhiệm vụ phức tạp, không có cấu trúc.

Chẳng hạn, trong quy trình dịch vụ khách hàng, AI agents giao tiếp với khách hàng qua chatbot. Sau khi phân tích yêu cầu từ khách hàng, hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của yêu cầu (như cập nhật trạng thái đơn hàng), AI Agents sẽ chuyển nhiệm vụ cho bot RPA để truy xuất thông tin đơn hàng và gửi lại khách hàng.

Cách tiếp cận này thường được gọi là Intelligent Process Automation (IPA), nơi RPA và AI Agents kết hợp tự động hóa cả nhiệm vụ có cấu trúc và không có cấu trúc một cách liền mạch và hiệu quả.

Giải pháp tự động hóa tiết kiệm chi phí

RPA là một giải pháp tiết kiệm chi phí cho các doanh nghiệp, đặc biệt khi xử lý các tác vụ không yêu cầu năng lực nhận thức cao của AI Agents, ví dụ như xử lý hóa đơn, trích xuất dữ liệu hoặc nhập liệu đơn giản. Các bot RPA thường được triển khai nhanh chóng và chi phí thấp hơn so với các giải pháp AI, phù hợp với doanh nghiệp có nhu cầu tự động hóa đơn giản.

Phù hợp với quy trình ổn định, dễ dự đoán

Nhiều ngành công nghiệp vẫn dựa vào các quy trình ổn định, dựa trên quy tắc và không đòi hỏi khả năng nhận thức ở mức độ cao. Trong môi trường này, RPA mang lại kết quả đáng tin cậy với chi phí vận hành tối thiểu.

Ví dụ, khi xử lý bảng lương, RPA có thể tự động hóa việc tính toán lương và khấu trừ thuế dựa trên các quy tắc được định nghĩa trước, không cần đến khả năng học hỏi hay thích nghi của AI Agents

Dễ dàng triển khai và mở rộng

RPA thường dễ dàng triển khai và mở rộng hơn, đặc biệt trong các môi trường có quy trình rõ ràng. Ngược lại, các AI agents đòi hỏi dữ liệu lớn, quá trình huấn luyện phức tạp, và cần theo dõi liên tục để đạt hiệu quả cao.

rpa vs ai agents
Thay vì thay thế, AI agents và RPA có thể phối hợp để cung cấp một giải pháp tự động hóa toàn diện hơn

>>> XEM THÊM: Generative AI là gì? Xu hướng công nghệ AI tạo sinh 2024

RPA vs AI Agents sẽ cùng tồn tại như thế nào trong tương lai?

Tương lai của tự động hóa nằm ở sự tích hợp giữa RPA và AI Agents, nơi cả hai công nghệ bổ trợ lẫn nhau để thúc đẩy các quy trình làm việc thông minh và hiệu quả hơn. Bằng cách kết hợp những ưu điểm của cả hai, các doanh nghiệp có thể đạt được:

  • Thời gian phản hồi nhanh hơn khi AI Agents đảm nhiệm các quyết định phức tạp.
  • Xử lý hiệu quả với các bot RPA tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, có cấu trúc.
  • Khả năng mở rộng tuyệt vời khi AI Agents học hỏi và thích nghi với các nhiệm vụ mới, trong khi RPA dễ dàng mở rộng để xử lý khối lượng lớn các công việc đơn giản.

Tóm lại, mặc dù AI Agents đã mở rộng đáng kể khả năng tự động hóa với năng lực nhận thức cao cấp, RPA vẫn không lỗi thời. RPA vẫn cực kỳ có giá trị, đặc biệt đối với các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, có cấu trúc. Bằng cách kết hợp RPA vs AI Agents, các doanh nghiệp có thể khai thác điểm mạnh của cả hai, hướng tới một tương lai nơi tự động hóa trở nên thông minh, hiệu quả và linh hoạt hơn bao giờ hết.

Trong kỷ nguyên mới này, câu hỏi không phải là RPA có còn quan trọng hay không, mà là RPA và AI có thể phối hợp với nhau như thế nào để tạo ra những thay đổi mang tính chuyển đổi trong cách tổ chức vận hành. Nếu tổ chức của bạn đang tìm cách tối ưu hóa chiến lược tự động hóa, đây chính là thời điểm thích hợp để khám phá cách tích hợp RPA vs AI Agents để nâng cao hiệu suất, giảm chi phí và mang lại trải nghiệm vượt trội cho cả khách hàng và nhân viên.

Nguồn tham khảo: Apptad. (n.d.). Sự xuất hiện của các AI agents, liệu RPA có còn phù hợp? Blog. Truy cập ngày 18 tháng 1 năm 2025, từ https://apptad.com/blogs/with-the-emergence-of-ai-agents-is-rpa-still-relevant/.

>>> XEM THÊM:

Đánh giá
Bài viết liên quan

Cập nhật mọi tin tức mới nhất về công nghệ AI

Đăng ký nhận bản tin của FPT.AI để được phủ sóng mọi xu hướng công nghệ, câu chuyện thành công và phân tích của chuyên gia.