Tương lai của bán hàng đang nhanh chóng tiến hóa từ việc chuẩn bị bài thuyết trình thủ công và phân tích dữ liệu sang sự hợp tác liền mạch với hệ thống AI tự hành vượt trội hơn cả đội nhóm con người về tốc độ và hiệu quả. Một nghiên cứu do giáo sư marketing của Đại học Mississippi, Gary Hunter, dẫn đầu, nhấn mạnh sự dịch chuyển này, nhấn mạnh rằng “hệ thống AI có khả năng tự điều hướng đang đạt đến một mức độ bắt buộc; để duy trì vị thế cạnh tranh, hầu hết các tổ chức bán hàng đều phải chấp nhận một số dạng AI có khả năng tự điều hướng. ” Nghiên cứu này được công bố vào tháng 1 năm 2026 trong Tạp chí Nghiên cứu Doanh nghiệp, hợp tác với Gabriel Gonzalez (Đại học Bang San Diego) và Johannes Habel (Đại học Houston), nhấn mạnh cách các agents AI nhận thức, lý luận và hành động độc lập trong toàn bộ quy trình bán hàng — từ xác định khách hàng tiềm năng, đánh giá tiềm năng, lên lịch cuộc họp, tùy chỉnh thông điệp, theo dõi các giao dịch cho đến quản lý các bước tiếp theo. Không giống như các công cụ dựa trên lệnh như ChatGPT trước đây, những agents này học hỏi và thích nghi mà không cần sự giám sát liên tục của con người, tương tự như ảnh hưởng chuyển đổi của các hệ thống CRM tiên phong như Salesforce và HubSpot vào những thập kỷ trước. Giáo sư trợ lý Ole Miss, Kash Afshar nhận định, “AI có khả năng tự điều hướng bây giờ có thể nhận thức, lý luận và hành động trên toàn bộ quy trình, không chỉ những nhiệm vụ riêng lẻ. ” Các dự báo về thị trường tạo nên sự cấp bách: ngành công nghiệp AI tự hành dự kiến sẽ tăng từ 7, 6 tỷ USD năm 2025 lên hơn 139 tỷ USD vào năm 2033, theo ước tính của các ngành công nghiệp được trích dẫn trong nghiên cứu. Những người đi đầu sẽ hưởng lợi từ hoạt động 24/7 và khả năng nhận diện mẫu tinh vi, trong khi những người chậm trễ sẽ đối mặt với sự lỗi thời khi đối thủ áp dụng các công nhân kỹ thuật số không nghỉ ngơi này. Nhóm của Hunter nhấn mạnh rằng các agents AI mở rộng khả năng bán hàng — đặc biệt là trong các giai đoạn đầu như đánh giá tiềm năng khách hàng — trong khi con người vẫn giữ vai trò thiết yếu trong xây dựng lòng tin và đàm phán. Hunter cảnh báo, “Tự do tự chủ là sức mạnh, nhưng đòi hỏi trách nhiệm của con người, ” và đề xuất các biện pháp đảm bảo như minh bạch và giám sát để quản lý các tiến bộ công nghệ nhanh chóng này. Sự cân bằng này rất quan trọng khi các lãnh đạo bán hàng phải đối mặt với các công cụ vượt khả năng sẵn sàng của tổ chức. Chứng thực từ thực tế xuất hiện qua sáng kiến của nhà sáng lập SaaStr, Jason Lemkin, người đã thay thế đội ngũ gồm 10 nhân viên SDR và AE bằng 20 agents AI do chỉ 1, 2 người quản lý, như đã được trình bày trong Newsletter của Lenny. Mô hình này xử lý quá trình từ tìm kiếm khách hàng tiềm năng đến chốt đơn với hiệu quả rõ rệt. Tương tự, nền tảng Agentforce của Salesforce minh họa cho việc tích hợp AI quy mô doanh nghiệp, điều phối nhiều agents trong bán hàng, dịch vụ và vận hành. Một thử nghiệm nội bộ kéo dài chín tháng đã xử lý 1 triệu cuộc trò chuyện và tiết kiệm 360. 000 giờ, CEO Marc Benioff tiết lộ trong hình, được chia sẻ rộng rãi trên mạng xã hội X. Các công cụ thương mại thúc đẩy tự động hóa bán hàng từ phía tiền tuyến: Ava của Artisan tự động hóa toàn bộ các chức năng SDR outbound — bao gồm tìm nguồn khách hàng, nghiên cứu, gửi email cá nhân hóa, đảm bảo tin nhắn đến đúng người, và đặt lịch cuộc họp — mà không cần tích hợp bên ngoài, theo so sánh của Lindy. ai. ElevenLabs đã triển khai một AI agent tự chủ trong việc đánh giá 78% khách hàng tiềm năng đến và thúc đẩy hành trình mua của khách hàng nhanh hơn. Bộ phần mềm Breeze của HubSpot tích hợp AI agent trong CRM để hỗ trợ viết nội dung, làm sạch dữ liệu, cung cấp những hiểu biết và trò chuyện, giúp tăng năng suất liên phòng ban. Revenue Agent của Outreach. io xử lý việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng có ý định cao, thu thập liên lạc và soạn tin nhắn, giúp các đại diện tập trung vào những hoạt động mang tính chiến lược. Người dùng ghi nhận tăng 30-40% tỷ lệ chuyển đổi và tốc độ xử lý pipeline, như các chuyên gia như @I_amDamola đã chứng minh, với việc sử dụng các agent phân tích cuộc gọi để đạt thêm 30% số giao dịch thành công. Các nền tảng AI thoại như VoiceGenie biến các hệ thống điện thoại thành kênh bán hàng hội thoại hoạt động 24/7. @elevenlabsio nhấn mạnh vai trò của AI trong việc đánh giá khách hàng tiềm năng qua điện thoại, đồng thời mở rộng qua nhiều kênh truyền thông khác. Việc ứng dụng trong doanh nghiệp đang tăng tốc rõ rệt. Đến năm 2026, dự kiến 80% các ứng dụng doanh nghiệp sẽ tích hợp AI agent, với tỷ lệ tăng trưởng hợp chất hàng năm trên 46% nhờ cải thiện năng suất và giảm chi phí, theo dữ liệu của Salesmate.

Salesforce báo cáo mức tăng 282% trong việc áp dụng AI, trong đó 35% tổ chức đã sử dụng rộng rãi các agent AI. Trong thương mại điện tử, 76% doanh nghiệp đã giảm chi phí thu hút khách hàng nhờ công cụ tìm kiếm được cải thiện bằng AI, với mức đầu tư trung bình 291. 626 USD vào năm 2025 và dự báo tăng 11% vào 2026, theo Retail Technology Innovation Hub. Gartner dự đoán đến cuối năm, 40% các ứng dụng doanh nghiệp sẽ có các AI agent chuyên nhiệm vụ. PwC cho biết 53% doanh nghiệp tại Mỹ triển khai các agent này chủ yếu trong lĩnh vực CNTT và an ninh mạng, dần mở rộng ra trong bán hàng. Ví dụ, một nhà bán lẻ sử dụng AI để dự báo đã đạt độ chính xác tới 90% trong quản lý tồn kho rau quả, theo OneReach. ai. Sức bật từ cộng đồng trên mạng X thể hiện sự sáng tạo trong việc ứng dụng: @thecamjwright đã phát triển một agent dựa trên Snowflake phân tích tín hiệu bán hàng để gửi email cá nhân hóa, còn @aryanXmahajan với hệ thống n8n-Claude đã giảm thiểu số khách hàng bỏ qua cuộc hẹn đến 30% và gấp đôi tốc độ bán hàng của các công ty có doanh thu hàng chục triệu đô. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức. Microsoft đã giảm mục tiêu doanh số bán hàng AI sau khi các đại lý không đạt chỉ tiêu sử dụng các tính năng agent như Foundry, cho thấy các khó khăn trong tích hợp, theo Ars Technica đưa tin. Các agent hoạt động không hiệu quả nếu thiếu dữ liệu sạch và dễ tiếp cận, dễ gây ra lỗi trong các quy trình phức tạp nhiều bước — như nhận xét của Andy Markus của AT&T trong Axios. Gartner dự đoán đến năm 2027, 40% các dự án AI tự hành sẽ bị hủy bỏ do chi phí cao và nguy cơ rủi ro. Hunter nhấn mạnh sự cần thiết phải thiết kế lại quy trình làm việc, các chỉ số và kiểm soát. Người dùng X như @karlmehta cũng chia sẻ những lo ngại về độ tin cậy của các agent, dựa trên kết quả thử nghiệm của Benioff với Salesforce. Sự giám sát của con người vẫn rất quan trọng trong các quy trình phức tạp ở trung gian quy trình. Afshar khuyên các nhân viên bán hàng cần được huấn luyện để “quản lý AI giống như quản lý nhân viên mới, ” tạo ra các vai trò lai mới nhưng đồng thời cần nâng cao kỹ năng. Việc giữ trách nhiệm của con người bên cạnh tính tự do của AI là điều thiết yếu. Con đường phía trước dành cho các lãnh đạo bán hàng là tích hợp nhanh chóng các AI agent vào hệ thống CRM qua APIs — như đã thấy với Salesmate, NetSuite, và Microsoft Dynamics 365. Các nền tảng không cần mã/code như Lindy và Relevance AI giúp xây dựng các quy trình AI tùy chỉnh mà không cần nhiều lập trình. Forrester báo cáo 74% doanh nghiệp B2B đã áp dụng AI agent, đặt trọng tâm vào quản trị dữ liệu và triển khai đạo đức. Trong thương mại điện tử, AI agent đảm nhiệm 20% các nhiệm vụ bán hàng, giảm chi phí tồn kho 10%, theo Ignitiv. Cộng đồng SaaStr khuyên nên thành thạo việc triển khai các agent, liên tục đào tạo và cải tiến lặp đi lặp lại để khai thác tối đa các vai trò bán hàng cao cấp. Dan Rogers của Asana nói với Axios, “Năm 2026, các công ty thành công nhất sẽ đặt ra mục tiêu nghe có vẻ phi lý nếu thiếu AI — rồi sau đó dùng sự hợp tác của các agent để biến chúng thành thói quen thông thường. ”