AI không phải cây đũa thần: Bắt đầu từ bài toán kinh doanh, không phải từ công cụ
CEO học AI nghĩa là người đứng đầu doanh nghiệp chủ động trang bị kiến thức về trí tuệ nhân tạo, hiểu rõ bài toán kinh doanh, dữ liệu và quy trình nội bộ, từ đó xây dựng chiến lược ứng dụng AI phù hợp thay vì chạy theo phong trào mua công cụ rời rạc, giúp công nghệ gắn chặt với mục tiêu năng suất, chi phí và tăng trưởng doanh thu.
Tín hiệu rõ nhất cho thấy làn sóng AI đang gõ cửa doanh nghiệp là những diễn đàn và chương trình tập trung thẳng vào chủ đề này. Chiều 31/7, Diễn đàn Kinh tế Thủ đô với chủ đề doanh nghiệp nhỏ và vừa Hà Nội ứng dụng AI và thương mại điện tử để bứt phá tăng trưởng hai con số đã diễn ra tại Hà Nội. Chiều tối 8-8, một sự kiện khác ở Trung tâm Khởi nghiệp sáng tạo TP.HCM bàn trực diện chuyện đưa AI vào doanh nghiệp để nâng cao hiệu suất. Điều đó cho thấy áp lực “phải làm gì với AI” đã lên tới cấp lãnh đạo.
Tuy vậy, nhiều doanh nghiệp đang chọn con đường ngắn nhất nhưng sai nhất: mua công cụ trước, nghĩ chiến lược sau. Thực tế, không ít công ty đã dùng các ứng dụng AI phổ biến nhưng vẫn giữ nguyên quy trình cũ, nên hiệu quả gần như không thay đổi. Trong khi đó, một khảo sát với 150 doanh nghiệp tại Đà Nẵng còn cho thấy 18,3% chưa dùng bất kỳ công cụ công nghệ nào. Cả hai nhóm – người lao vào AI và người còn đứng ngoài – đều có nguy cơ sai nếu thiếu một bài toán kinh doanh AI rõ ràng.
CEO học AI trước: Không hiểu thì không thể ra quyết định đúng
Điểm mấu chốt của mọi chiến lược ứng dụng AI là nhận thức của lãnh đạo doanh nghiệp AI. Nếu người đứng đầu không hiểu công nghệ, mọi quyết định đầu tư đều dựa trên niềm tin, lời chào mời hoặc tâm lý sợ bị bỏ lại. Tại sự kiện ở TP.HCM, TS Lê Huỳnh Phương Thục nhấn mạnh: “CEO phải là người đi học trước, phải có hiểu biết và có tư duy đúng về AI”. Đây không phải lời khuyên mang tính biểu tượng; nó là điều kiện cần để doanh nghiệp chọn đúng mục tiêu, đúng công cụ và đúng cách triển khai.
Vì sao CEO học AI lại quan trọng đến vậy? Thứ nhất, CEO là người hiếm hoi có góc nhìn toàn cảnh: họ hiểu ai đang làm gì, quy trình nào tắc, khâu nào tốn chi phí, bộ phận nào đang ảnh hưởng trực tiếp tới khách hàng. Chính vì vậy, họ là người duy nhất có khả năng nối ba điểm: vấn đề kinh doanh, dữ liệu sẵn có, và khả năng của AI. Thứ hai, trong khảo sát tại Đà Nẵng, 64% doanh nghiệp đánh giá năng lực liên quan tới chuyển đổi số là rất quan trọng, và hơn một nửa khẳng định năng lực lãnh đạo và quản lý là yếu tố then chốt. Nhìn thẳng: nếu lãnh đạo mù mờ về AI, thì đội ngũ bên dưới chỉ có thể làm theo phong trào.
TS Thục cũng cảnh báo, nếu chạy theo xu hướng khi chưa xác định rõ bài toán cần giải, việc ứng dụng AI có thể gây xáo trộn không cần thiết. Nói cách khác, lãnh đạo doanh nghiệp AI phải đủ tỉnh táo để coi AI là công cụ, không phải mục tiêu. Họ cần đủ kiến thức để chất vấn nhà cung cấp: “AI này giải quyết vấn đề gì, ở khâu nào, đo bằng chỉ số nào?”, thay vì hỏi “Công cụ này có tính năng mới gì?”. Hiểu đúng mới làm đúng – và đây là trách nhiệm, không phải sở thích, của CEO.
Đừng mua AI khi chưa rõ bài toán: Chi phí, năng suất, doanh thu, dữ liệu ở đâu?
Một trong những bài học rõ ràng nhất từ các chuyên gia là lời cảnh báo: chuyển đổi số và chiến lược ứng dụng AI không được bắt đầu bằng câu hỏi “mua gì?”, mà phải bắt đầu bằng câu hỏi “giải quyết vấn đề nào?”. Bà Ngô Minh Anh cho rằng với doanh nghiệp nhỏ và vừa, việc triển khai AI không nên bắt đầu từ lựa chọn công cụ mà phải xuất phát từ bài toán kinh doanh cụ thể. Nói thẳng: nếu chưa biết mình đang mất tiền, mất thời gian, mất khách ở đâu thì mọi khoản đầu tư AI đều mơ hồ.
Muốn xác định bài toán kinh doanh AI, doanh nghiệp phải mổ xẻ lại từng quy trình: đâu là khâu gây lãng phí thời gian, phát sinh nhiều sai sót hoặc làm mất khách hàng. GS.TS Mạc Quốc Anh nhấn mạnh doanh nghiệp cần bắt đầu từ bài toán cụ thể: cắt giảm chi phí ở khâu nào, nâng năng suất ở đâu, cải thiện doanh thu ra sao, dữ liệu nào cần chuẩn hóa, sản phẩm nào có thể thương mại hóa. Ông cảnh báo, “khi xác định đúng bài toán, công nghệ sẽ trở thành một khoản đầu tư tạo ra giá trị. Ngược lại, nếu mục tiêu chưa rõ ràng, công nghệ rất dễ trở thành một khoản chi phí”.
Thực tế hiện nay, nhiều doanh nghiệp dùng AI để “trang điểm” chứ không phải để thay đổi cách vận hành. Họ bổ sung thêm một công cụ sinh nội dung, nhưng vẫn giữ nguyên quy trình phê duyệt rườm rà; dùng chatbot nhưng không sửa lại quy trình chăm sóc khách hàng. Không lạ khi năng suất “không chịu” tăng. Bà Minh Anh nhấn mạnh năng suất không đến từ AI, mà từ cách doanh nghiệp thiết kế lại công việc, dữ liệu, con người và cơ chế chịu trách nhiệm. Tức là, nếu không tái thiết kế quy trình trước khi tự động hóa, AI chỉ thêm việc, không bớt việc.
AI là bộ công cụ mới, nhưng văn hóa và hệ sinh thái sẽ quyết định thắng thua
Một khảo sát với 150 doanh nghiệp tại Đà Nẵng cho thấy bức tranh trái ngược: 18,3% doanh nghiệp chưa dùng bất kỳ công cụ công nghệ nào, trong khi 64% lại đánh giá năng lực chuyển đổi số rất quan trọng. Điều này cho thấy khoảng cách lớn giữa nhận thức và hành động. Lãnh đạo các tổ chức này thừa nhận vai trò của công nghệ nhưng chưa biến nó thành chiến lược, kế hoạch và văn hóa. ThS Lê Đình Hiếu nhấn mạnh chuyển đổi số phải được hiểu rộng hơn việc dùng một phần mềm; doanh nghiệp cần chiến lược, kế hoạch, văn hóa thích nghi và tư duy tối ưu quy trình.
Ở góc độ người lao động, AI được ví như một bộ công cụ mới trong công việc, nhưng bộ công cụ này thay đổi rất nhanh. Nếu không cập nhật, nó sẽ lỗi thời và mất tác dụng. Điều này kéo theo áp lực kép lên lãnh đạo: vừa phải định hình chiến lược ứng dụng AI, vừa phải xây dựng môi trường khuyến khích học hỏi liên tục. Trong khi đó, thành phố Hà Nội đang hoàn thiện hệ sinh thái hỗ trợ doanh nghiệp chuyển đổi số, phát triển thương mại điện tử và kinh tế số, giúp doanh nghiệp mở rộng thị trường và thúc đẩy số hóa toàn diện trong hoạt động sản xuất, kinh doanh.
Thị trường lao động cũng gửi một tín hiệu cảnh báo: nhu cầu tuyển dụng tăng 32% trong quý 2 so với quý 1, trong khi lượng hồ sơ ứng tuyển 6 tháng đầu năm giảm 13% so với cùng kỳ năm trước. Trong nửa cuối năm, nhu cầu với nhân sự chuyên môn cao về AI, công nghệ và các vị trí quản lý vẫn ở mức cao, nhưng thiếu hụt nhân tài là thách thức lớn. Nói cách khác, nếu CEO không nhanh chóng học AI để dẫn dắt chiến lược, doanh nghiệp sẽ chậm chân trong cuộc cạnh tranh nhân sự lẫn thị trường – dù có hệ sinh thái hỗ trợ bao quanh.
Kết luận: Lãnh đạo hiểu đúng, AI mới phát huy hết giá trị
Những gì diễn ra tại các diễn đàn kinh tế và sự kiện đào tạo gần đây cho thấy một sự thật rõ ràng: công nghệ không thiếu, AI không thiếu, hỗ trợ chính sách cũng không thiếu; cái thiếu là tư duy chiến lược ở cấp lãnh đạo. Thực tiễn cho thấy các doanh nghiệp có khát vọng đổi mới, nhưng còn thiếu một hệ sinh thái hỗ trợ đủ mạnh và đồng bộ để hiện thực hóa mục tiêu chuyển đổi. Hệ sinh thái đó bắt đầu từ chính trong nội bộ doanh nghiệp, với một CEO hiểu AI, hiểu bài toán kinh doanh và dám tái thiết kế quy trình.
Chiến lược ứng dụng AI không phải là “triển khai càng nhiều công cụ càng tốt”, mà là “tổ chức hiệu quả nhất sự hợp tác giữa con người và AI” như nhận định của các chuyên gia. Ở cấp độ điều hành, sự hiểu biết đúng đắn của lãnh đạo là yếu tố quyết định để AI phát huy hiệu quả: họ phải xác định AI được đưa vào khâu nào, giải quyết vấn đề gì, triển khai ra sao cho phù hợp với đặc thù doanh nghiệp. Khi CEO học AI và biến kiến thức đó thành các lựa chọn cụ thể về chi phí, năng suất, doanh thu và dữ liệu, AI sẽ trở thành khoản đầu tư sinh lợi. Ngược lại, nếu lãnh đạo bỏ qua bước học và hiểu, mọi dự án AI rất dễ trở thành cuộc thử nghiệm tốn kém mà không mang lại giá trị.
