Ngày 10 tháng 8, Fabrizio Serafini, đối tác tại công ty đầu tư mạo hiểm tư nhân Andreessen Horowitz ở Thung lũng Silicon (gọi tắt là a16z), đã đăng bài viết cho biết chi phí của tác nhân AI hiện thấp hơn nhân lực gia công từ xa tại Ấn Độ.
Theo Serafini, tác nhân AI đang chuyển từ giai đoạn trình diễn sang giai đoạn có thể triển khai. Năng lực cốt lõi của chúng bao gồm đọc ảnh chụp màn hình, nhấp vào giao diện, nhập văn bản, khôi phục lỗi và thực hiện các công việc lặp lại trong những hệ thống phần mềm không có API (giao diện lập trình ứng dụng) rõ ràng.
Bài viết dẫn dữ liệu từ tiêu chuẩn OSWorld-Verified. Bài kiểm tra này đánh giá khả năng tác nhân vận hành quy trình trên Ubuntu, Windows và macOS trong môi trường máy tính để bàn thực tế, với điểm số dựa trên tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ.
Đầu năm 2025, các mô hình sử dụng máy tính mạnh nhất đạt 42% điểm; đến tháng 6 năm 2026, mô hình dẫn đầu hiện nay là Claude Fable 5 đạt 85% (nghĩa là trong 100 nhiệm vụ hằng ngày, tác nhân AI có thể đảm nhiệm 85 nhiệm vụ), cao hơn mức khoảng 72% của người tham gia kiểm tra.
Bài viết cho biết tác nhân Computer Use hiện phù hợp nhất với các nhiệm vụ tuân theo quy trình rõ ràng. Những tình huống điển hình gồm cập nhật hồ sơ CRM, kiểm tra chất lượng, đăng nhập vào cổng thông tin của chính phủ và bảo hiểm, trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và các trang web quản lý, xử lý đơn hàng bán lẻ, xử lý hợp đồng, cũng như xử lý phiếu yêu cầu CNTT trong ServiceNow.
Các nhóm được phỏng vấn đã cung cấp nhiều trường hợp triển khai thực tế: một nền tảng dữ liệu CPG (hàng tiêu dùng đóng gói) mỗi tháng thực hiện khoảng 15 triệu đến 20 triệu lượt tương tác tự động với các cổng thông tin, sử dụng tác nhân làm phương án dự phòng có khả năng tự phục hồi cho các trình thu thập dữ liệu được viết thủ công.
Sau khi giao diện cổng thông tin của nhà bán lẻ thay đổi, tác nhân sẽ chẩn đoán sự cố, sửa quy trình tự động hóa và duy trì luồng dữ liệu trước khi kỹ sư can thiệp. Công ty cho biết sau khi triển khai, quy mô đội ngũ kỹ sư chuyên bảo trì trình thu thập dữ liệu đã giảm một nửa, qua đó phân bổ lại năng lực nhân sự cho các quy trình khác.
Một trường hợp khác đến từ một nhà tích hợp hệ thống toàn cầu. Đơn vị này đã có 27 quy trình sử dụng tác nhân máy tính được đưa vào vận hành, xử lý khoảng 1500 đến 2100 phiếu yêu cầu CNTT mỗi ngày, với mục tiêu cuối cùng là bố trí lại 20-25% nhân lực trong các hợp đồng dịch vụ được quản lý có biên lợi nhuận thấp.
Một đơn vị khác cho biết họ đã tự động hóa quy trình tuyển dụng từ đầu đến cuối, lập tức điền dữ liệu vào hệ thống theo dõi ứng viên sau khi ứng viên kết thúc phỏng vấn.
Bên cạnh việc ngày càng đáp ứng các yêu cầu kỹ năng văn phòng doanh nghiệp, tác nhân AI còn có lợi thế rõ rệt về chi phí. Tổng chi phí của tác nhân Computer Use vào khoảng 6-8 đô la Mỹ mỗi giờ (lưu ý: theo tỷ giá hiện tại tương đương khoảng 40.6 - 54.1 nhân dân tệ), trong khi tổng chi phí của nhân viên BPO tại Ấn Độ làm việc từ xa khoảng 10 đô la Mỹ mỗi giờ (theo tỷ giá hiện tại tương đương khoảng 67.6 nhân dân tệ); nhân viên hậu cần tại Mỹ có chi phí 30 đến 45 đô la Mỹ mỗi giờ (theo tỷ giá hiện tại tương đương khoảng 202.8 đến 304.1 nhân dân tệ) sau khi tính cả phúc lợi và chi phí quản lý.
Chi phí tại Mỹ được tính từ mức lương trung vị 20.59 đô la Mỹ mỗi giờ của đại diện dịch vụ khách hàng theo BLS (theo tỷ giá hiện tại tương đương khoảng 139.2 nhân dân tệ), sau đó cộng thêm phúc lợi và chi phí quản lý, trong đó phúc lợi chiếm khoảng 30% tổng thù lao.
Serafini lưu ý rằng các dữ liệu trên nên được xem là ước tính theo bậc độ lớn. Một hệ thống được xây dựng tốt sẽ dành các lượt gọi mô hình tốn kém cho những nhiệm vụ cần khả năng phán đoán, đồng thời giao các bước có thể lặp lại cho mã xác định có chi phí thấp, từ đó tiếp tục giảm chi phí tổng hợp trong toàn bộ vòng đời của quy trình.