Trong các phòng họp của những công ty thuộc Fortune 500, các lãnh đạo cấp cao đều đang trăn trở cùng một câu hỏi: Làm thế nào để tận dụng được sức mạnh của AI mà không bị tụt lại so với đối thủ đang tăng tốc?

Cuộc thảo luận về AI hiện đang chứa đựng những tín hiệu mâu thuẫn: một số chuyên gia cảnh báo về việc thổi phồng quá mức, trong khi các nhà cung cấp ồ ạt tung ra vô vàn nền tảng phát triển AI Agents và các giải pháp phát triển AI theo ngành nghề cụ thể. Dự báo về mất việc dao động dữ dội – từ việc 50% công việc văn phòng bị thay thế đến việc không có công việc nào mất đi.

Câu trả lời nằm ở sự phân biệt then chốt mà phần lớn các lãnh đạo đang bỏ qua: sự khác nhau giữa hai cách tiếp cận AI hoàn toàn khác biệt.

"AI vì Hiệu Suất" và "AI vì Cơ Hội"

1. AI vì Hiệu Suất (Efficiency AI): Là con đường an toàn, tập trung vào tự động hóa quy trình hiện tại để tăng năng suất. Ví dụ: co-pilot, tóm tắt tự động, tự động hóa quy trình. Những giải pháp này mang lại cải thiện năng suất có thể đo lường được, nhưng chỉ ở mức gia tăng dần (incremental) – thường là 10–50% cho từng tác vụ cụ thể. Đây là điểm xuất phát hợp lý vì ít rủi ro và dễ thử nghiệm.
2. AI vì Cơ Hội (Opportunity AI): Là việc sử dụng AI để giải quyết những vấn đề trước đây là bất khả thi, nhằm tạo ra mô hình kinh doanh và vận hành hoàn toàn mới. Không còn là “làm việc hôm nay nhanh hơn”, mà là làm hôm nay trở nên lỗi thời. Với các lãnh đạo cấp cao, đây là vừa là rủi ro lớn nhất vừa là cơ hội đột phá nhất trong kỷ nguyên số.

Vì sao các công ty lâu năm dễ bị thay thế bởi các đối thủ "vô hình"?

Mối đe dọa thực sự không đến từ đối thủ hiện tại – mà đến từ các startup AI-native đang trong giai đoạn ẩn mình, chưa xuất hiện trên radar của các công ty lớn.

Trong khi doanh nghiệp truyền thống bị ràng buộc bởi hệ thống cũ, quy trình lỗi thời và nhân sự đông đảo, thì các công ty AI-native thiết kế tổ chức và quy trình vượt lên trên mọi giới hạn cũ.

Ví dụ:

Một nhóm lập kế hoạch tại công ty truyền thống mất nhiều tuần để tổng hợp dữ liệu từ các hệ thống phân mảnh để làm báo cáo quý. Dù dùng AI co-pilot để tăng tốc, đây vẫn chỉ là "AI vì hiệu suất".

Trong khi đó, công ty AI-native không có "chu kỳ báo cáo quý". Dữ liệu được AI giám sát liên tục, phát hiện sớm tín hiệu giảm tương tác của người dùng, mô phỏng ảnh hưởng doanh thu, đề xuất phân bổ lại ngân sách tiếp thị, và giao việc cho người phụ trách – tất cả được thực hiện gần như tự động.

==> Doanh nghiệp cũ tối ưu quá khứ; AI-native chủ động tạo ra tương lai.

Làm sao để doanh nghiệp hiện tại tư duy như một công ty AI-native?

Viết lại kiến trúc hệ thống như cách một AI-native làm:

Các hệ thống cũ được thiết kế xoay quanh giới hạn của con người: cần tóm tắt, xử lý tuần tự, giao diện đơn giản. Ngược lại, kiến trúc AI-native xử lý dữ liệu nguyên gốc, chỉ tổng hợp khi cần cho con người.

Ví dụ:

• Cách tiếp cận truyền thống: Bán hàng giảm 15% → nhà phân tích điều tra → phát hiện mất khách
• Cách tiếp cận AI-native: AI theo dõi tín hiệu rời rạc → phát hiện vấn đề từ ticket support → cảnh báo tài khoản rủi ro → hành động sớm

Dùng AI để giải quyết các vấn đề chưa từng giải được (leverage 100x):

Hiện tại, AI chỉ giúp tăng năng suất theo tỉ lệ 1:1. Nhưng nếu dùng để giải quyết bài toán chưa từng giải được, tác động tiềm năng có thể lớn hơn gấp hàng trăm lần. Thay vì xử lý tuần tự bởi con người, AI có thể xử lý song song bởi hàng loạt agent phối hợp.

Ví dụ:

• Thay vì đội ngũ chiến lược chỉ mô phỏng 2–3 kịch bản mỗi quý → AI có thể mô phỏng hàng ngàn kịch bản thị trường, phản ứng cạnh tranh, sự kiện địa chính trị, v.v.
• Thay vì 1 buổi brainstorm 4 người → AI nhập vai hàng loạt "nhân vật" như CFO khó tính, khách hàng sớm, CEO đối thủ... để thử nghiệm ý tưởng ở nhiều góc độ.

==> Không chỉ là tăng tốc, mà là mở rộng khả năng tư duy chiến lược.

Biến AI từ “người nghĩ giỏi” thành “người làm giỏi”:

AI hiện tại chủ yếu là công cụ phân tích và đề xuất. Nhưng tiềm năng thật sự là khả năng tự hành động.

Ví dụ:

Thay vì cảnh báo nguy cơ gián đoạn chuỗi cung ứng, AI có thể:

• Tự động đổi tuyến giao hàng
• Điều chỉnh tồn kho
• Cập nhật thông báo cho khách hàng
• Sắp xếp lại lịch sản xuất

 → Tất cả trước khi con người kịp phản ứng.

Quan trọng là phải xác định rõ giới hạn, quy tắc kiểm tra và xác thực.

Dùng AI để xóa bỏ các “hầm silo” trong tổ chức:

Silo tồn tại vì con người khó kết nối toàn bộ bức tranh. AI thì không.

AI có thể theo dõi đồng thời các chỉ số về:

• Hiệu quả bán hàng
• Hành vi sử dụng sản phẩm
• Hỗ trợ khách hàng
• Dữ liệu tài chính & vận hành

==> Từ đó xác định nguyên nhân gốc và phối hợp giải pháp liên phòng ban.

Các lãnh đạo nên bắt đầu từ đâu?

1.     Xác định các quy trình “ma sát cao, giá trị cao”:

Bắt đầu từ những điểm nhỏ nhưng có giá trị – chứ không phải “cải tổ toàn diện”. Tập trung vào nơi dữ liệu phát sinh ban đầu (ví dụ: email, cuộc gọi, tin nhắn), nơi hiện tại bị thất thoát hoặc nhập liệu thủ công.

2.  Xây dựng năng lực tích hợp (integration):

Không có khả năng đọc/ghi vào hệ thống cũ, AI sẽ chỉ là công cụ rời rạc.

 ==> Phải đầu tư vào tầng tích hợp cùng lúc với triển khai AI.

3.  Thiết kế lại vai trò và năng lực con người:

Nhiều vai trò công việc sẽ thay đổi hoàn toàn.

• Nhà phân tích tài chính không còn chỉ chạy số → họ đưa ra kết nối chiến lược.
• Tổ chức chuyển từ phân ban chức năng → sang nhóm đa chức năng giải quyết bài toán từ đầu đến cuối.

4.     Vai trò mới:

Người thiết kế hệ thống AI: am hiểu dữ liệu công ty và hạn chế, xây dựng hệ thống agent, nguồn dữ liệu, công cụ và quy trình xác thực.

 → Quản lý hàng chục hệ thống AI giống như hiện tại quản lý hàng loạt bảng Excel – nhưng mạnh mẽ hơn nhiều lần.

5.  Tái định nghĩa kinh tế vận hành:

Chuyển đổi từ chi phí vận hành định kỳ (OpEx) như thuê nhân sự, sang đầu tư ban đầu vào hệ thống AI (CapEx) kèm xây dựng hạ tầng Agents và tích hợp dữ liệu: Đầu tư xây dựng AI agent – không cần trả lương, không tăng chi phí theo số lượng.

 → AI như "lao động số" – trở thành tài sản mang lại lợi thế dài hạn.

Quyết định hôm nay định hình tương lai

Khung thời gian để xây dựng lợi thế chiến lược từ AI đang thu hẹp nhanh chóng. Những công ty chỉ tập trung vào tăng năng suất sẽ bị vượt mặt bởi những doanh nghiệp dám nghĩ đến “điều trước đây không thể”.

Câu hỏi định hình lợi thế cạnh tranh trong 10 năm tới không còn là: “Làm sao để AI giúp chúng ta nhanh hơn?”

Mà là: “Giờ chúng ta có thể làm điều gì mà trước đây là bất khả thi?”

📌 Nguồn: Shreshth Sharma – a strategy, operations, and data expert, with leadership experience at BCG, Sony Pictures, and Twilio; TowardDataScience.