AI trong doanh nghiệp: Cuộc chơi không chỉ là thêm công cụ mới
AI trong doanh nghiệp là việc đưa trí tuệ nhân tạo vào quy trình, quyết định và mô hình vận hành để tự động hóa, phân tích dữ liệu và tăng năng suất, đồng thời buộc tổ chức xem lại cấu trúc, văn hóa và cách ra quyết định thay vì chỉ gắn thêm một lớp công nghệ vào cách làm cũ. Đây là điểm nhiều lãnh đạo vẫn hiểu sai. Họ coi chuyển đổi số doanh nghiệp như một dự án mua nền tảng, cài vài công cụ, đào tạo vài khóa rồi xem như xong. Nhưng theo chia sẻ của Chủ tịch ACB, phần khó hơn không nằm ở mô hình AI mà nằm ở khả năng thay đổi cách con người và tổ chức đang vận hành. Khi AI bước từ phòng thí nghiệm vào những công việc quen thuộc, từ soạn thảo, phân tích dữ liệu đến chăm sóc khách hàng, doanh nghiệp buộc phải đối diện câu hỏi khó: cái gì từng hiệu quả nhưng nay phải dám bỏ.
Khả năng “unlearn”: Từ bỏ những gì từng mang lại thành công
Điểm sắc nhất trong góc nhìn quản lý AI doanh nghiệp của Chủ tịch ACB là khái niệm “the ability to unlearn” – khả năng từ bỏ những điều từng được coi là đúng. Ông nói thẳng: “AI không chỉ thách thức chúng ta học nhanh hơn, mà còn buộc chúng ta biết từ bỏ những cách làm từng tạo nên hiệu quả”. Đây là điều nhiều tổ chức né tránh. Họ muốn kết quả mới nhưng vẫn giữ nguyên quy trình, cấu trúc phê duyệt, mô hình ra quyết định như cũ. Thực tế, nếu AI thực sự làm thay đổi cách công việc được thực hiện, doanh nghiệp phải xem xét lại quy trình, vai trò từng bộ phận và cách ra quyết định. Nói cách khác, chuyển đổi số doanh nghiệp là bài toán chiến lược và văn hóa. Nó đòi hỏi dám đặt lại câu hỏi với chính kinh nghiệm, quy trình và giả định đã trở thành thói quen.
Ứng dụng AI thực tế: Tự động hóa đến đâu, con người kiểm chứng thế nào?
AI và tự động hóa đang cho thấy giá trị rõ ở những việc có quy trình tương đối rõ ràng: tóm tắt tài liệu, xử lý lượng lớn dữ liệu, tạo bản nháp nội dung hay sàng lọc thông tin. Tại ACB, danh mục ứng dụng AI được triển khai theo bốn nhóm: nâng cao năng suất và lan tỏa tri thức; hỗ trợ tăng trưởng và trải nghiệm khách hàng; vận hành thông minh và tự động hóa; quản trị rủi ro và khai thác dữ liệu. Đó là những ví dụ ứng dụng AI thực tế, gắn với hiệu quả vận hành chứ không phải trình diễn công nghệ. Nhưng tốc độ xử lý không đồng nghĩa với khả năng hiểu vấn đề. AI có thể tạo ra câu trả lời trôi chảy nhưng sai hoặc thiếu căn cứ, nên nếu coi đầu ra của AI là đáp án cuối cùng, doanh nghiệp sẽ mang thêm rủi ro vào hệ thống quản lý AI doanh nghiệp. Con người phải giữ vai trò kiểm chứng và phán đoán, không thể đẩy hết trách nhiệm cho máy.
Giữ người ở trung tâm: Kiểm tra, phê duyệt và chịu trách nhiệm cuối cùng
Điểm đáng chú ý trong cách một ngân hàng lớn tiếp cận AI trong doanh nghiệp là nguyên tắc: AI tăng cường năng lực con người, không thay thế hoàn toàn. Tại đây, với những quyết định trọng yếu, con người vẫn giữ vai trò kiểm tra, phê duyệt và chịu trách nhiệm cuối cùng. Đó là cách cân bằng giữa AI và tự động hóa với phán đoán và trách nhiệm. Cuốn “AI – Lợi và Hại” cũng nhấn mạnh khoảng cách giữa những gì AI thực sự làm được và kỳ vọng của người dùng; kết quả phải được kiểm chứng, không thể xem như chân lý. Doanh nghiệp vì thế phải thiết kế lại vai trò: phần việc nào giao cho AI làm nhanh và ổn định, phần việc nào bắt buộc con người kiểm tra, và những quyết định nào không nên tự động hóa hoàn toàn. Đây không chỉ là câu chuyện kỹ thuật, mà là thiết kế lại trách nhiệm trong tổ chức.
Chiến lược AI: Không chạy theo xu hướng, phải chuẩn bị năng lực dài hạn
AI trong doanh nghiệp đang diễn ra trong bối cảnh công nghệ, thị trường và các giả định kinh doanh liên tục dịch chuyển. Sự hấp dẫn của xu hướng dễ khiến lãnh đạo lao vào mà thiếu nền tảng. Cách một ngân hàng lớn xử lý thị trường trái phiếu là lời nhắc: nhìn thấy xu hướng không đồng nghĩa phải chạy theo. Họ chọn xây năng lực, theo sát mô hình, chỉ mở rộng khi điều kiện và khung pháp lý chín muồi. Cách tiếp cận này được đưa vào chu kỳ chiến lược 2025-2030, với mục tiêu đến năm 2030 duy trì ROE trên 20%, CASA trên 30% và tỷ trọng thu thuần phí trên 20%, phát triển hoạt động dựa trên công nghệ, dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Sau một chu kỳ mà lợi nhuận tăng khoảng ba lần, bài toán không còn là tăng quy mô bằng mọi giá mà là xây năng lực mới, liên tục đặt lại câu hỏi về giả định chiến lược. Đây là tinh thần mà mọi doanh nghiệp cần nếu nghiêm túc với AI.
