Hệ thống này hiểu rõ bối cảnh, có khả năng thích ứng với thông tin mới và phối hợp hiệu quả với con người để giải quyết những thách thức phức tạp. Hiện tại, các nhà quản lý trong trường học đang tận dụng các tác nhân AI để giao tiếp và kết nối với nhau, thay vì phải xử lý từng nguồn dữ liệu riêng lẻ. Điều này mở ra nhiều cơ hội cho việc tối ưu hóa quy trình và ra quyết định.

Trong hệ thống trường học K–12, AI Agentic hỗ trợ thực hiện các nhiệm vụ một cách chính xác và nhanh chóng hơn. Nhiều hoạt động hiện nay đều mang tính phản ứng, tuy nhiên khi sử dụng phân tích dự đoán, giáo viên và quản lý có thể cá nhân hóa hơn cho mỗi học sinh. Ví dụ, nếu mục tiêu là nâng cao tỷ lệ đi học, các tác nhân AI có thể phân tích dữ liệu về hành vi đi học, điểm kiểm tra, và phương pháp giảng dạy để đưa ra những chiến lược hiệu quả giúp cải thiện tình hình. Với khả năng tích hợp và xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, AI cho phép các quyết định được đưa ra một cách nhanh chóng và chính xác hơn bao giờ hết.

Tuy nhiên, khi triển khai AI trong trường học, cũng cần lưu ý đến mối quan ngại về bảo mật. Dữ liệu phải được bảo mật, và các trường cần có ý thức trong việc quản lý thông tin. Digital Promise đã đưa ra một khuôn khổ gồm ba lĩnh vực cần chú ý: cách sử dụng, cách hiểu và cách đánh giá AI. Điều này giúp các nhà lãnh đạo trường học cũng như giáo viên có cái nhìn rõ hơn về cách thức ứng dụng AI. Đối với những trường chưa biết bắt đầu từ đâu, việc hợp tác với các đối tác như CDW và ALP có thể mang lại sự hỗ trợ quý báu trong việc đánh giá mức độ sẵn sàng của AI và những nhu cầu cần thiết để thành công trong hành trình này.