Vượt qua khoảnh khắc Netscape của AI: 7 chuyển dịch tư duy để tạo giá trị bền vững
Khám phá 7 chuyển dịch tư duy chiến lược giúp doanh nghiệp Việt khai thác AI không chỉ để dùng, mà để thực sự tạo giá trị bền vững.
1. Dẫn nhập: Vượt qua "Khoảnh khắc Netscape" của Kỷ nguyên AI
Chúng ta đang sống trong một thời kỳ nghịch lý. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI) đã tạo ra một làn sóng phấn khích chưa từng có, len lỏi vào mọi cuộc thảo luận từ phòng họp hội đồng quản trị đến các cuộc trò chuyện thường ngày. Tuy nhiên, đằng sau sự hào hứng đó là một thách thức lớn lao và rất thực tế: làm thế nào để chuyển đổi tiềm năng kỳ diệu của AI thành giá trị kinh doanh có thể đo lường được. Bối cảnh này gợi nhớ mạnh mẽ đến một thời điểm then chốt trong lịch sử công nghệ: "khoảnh khắc Netscape", khi sự ra đời của trình duyệt web đầu tiên đã dân chủ hóa Internet, mở ra một kỷ nguyên đổi mới và đồng thời tạo ra một lằn ranh phân định rõ ràng giữa những kẻ tiên phong và những người tụt hậu.
Bài viết này dựa trên cảm hứng khi đọc cuốn sách mới mang tên "AI Value Creators" (Những người tạo ra giá trị từ AI) của các nhà lãnh đạo cấp cao tại IBM như Rob Thomas, Paul Zikopoulos, and Kate Soule. Mục tiêu của bài này không phải là để lặp lại những lời hứa hẹn về AI, mà là cung cấp một bộ khung tư duy chiến lược, được chắt lọc từ những bài học sâu sắc của các chuyên gia đầu ngành. Bộ khung này được thiết kế để giúp các nhà lãnh đạo công nghệ tại Việt Nam không chỉ tham gia mà còn dẫn dắt trong làn sóng chuyển đổi mạnh mẽ này. Qua bài viết, độc giả sẽ nắm bắt được bảy chuyển dịch tư duy cốt lõi, từ việc định vị vai trò của AI trong doanh nghiệp, cách khai thác dữ liệu độc quyền, đến việc xây dựng văn hóa và quản trị AI một cách có trách nhiệm. Những bài học này đặc biệt quan trọng ngay tại thời điểm hiện tại, bởi lẽ cuộc cạnh tranh trong tương lai sẽ không phải là giữa con người với AI, mà là giữa các công ty biết cách khai thác AI và những công ty không làm được điều đó.
Bảy chuyển dịch tư duy dưới đây chính là những định hướng chiến lược giúp doanh nghiệp bạn vượt qua giai đoạn thử nghiệm để thực sự kiến tạo giá trị bền vững từ AI.
2. Bảy chuyển dịch tư duy chiến lược để khai thác giá trị AI
2.1. Tư duy AI là nền tảng, không phải là phụ trợ (AI-First, không phải AI-Adjacent)
Thành công bền vững với AI đòi hỏi một sự thay đổi tư duy nền tảng: xem AI là cốt lõi của quy trình kinh doanh, chứ không phải là một công cụ bổ sung hay một dự án công nghệ riêng lẻ. Sự khác biệt chiến lược nằm ở việc chuyển từ mô hình "+AI" (thêm AI vào các quy trình hiện có) sang "AI+" (tái cấu trúc hoàn toàn quy trình với AI làm trung tâm). Ví dụ, một công ty có thể tái định hình mô hình hoạt động khi chuyển hai phần ba chi tiêu cho dịch vụ khách hàng sang cho AI xử lý, qua đó không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn tạo ra sự linh hoạt và khả năng cạnh tranh vượt trội. Thách thức đối với lãnh đạo công nghệ không phải là tìm nơi "gắn" AI vào, mà là can đảm giải thể và tái thiết quy trình kinh doanh cũ kỹ. Bất kỳ quy trình nào không được xem xét lại qua lăng kính "AI+" đều là một khoản nợ kỹ thuật tiềm tàng.
2.2. Chuyển đổi từ Người tiêu dùng AI thành Người tạo ra giá trị AI
Việc chỉ đơn thuần sử dụng các mô hình AI có sẵn của bên thứ ba ("AI User") sẽ nhanh chóng làm xói mòn lợi thế cạnh tranh, vì nó tạo ra một sân chơi bình đẳng nơi mọi đối thủ đều có thể tiếp cận cùng một công cụ. Sự khác biệt thực sự đến từ việc trở thành "Người tạo ra giá trị AI" ("AI Value Creator"). Điều này được thực hiện bằng cách tận dụng tài sản quý giá nhất của doanh nghiệp: dữ liệu độc quyền, thứ mà các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) công cộng hầu như không có (ước tính chỉ chiếm tối đa 1% dữ liệu doanh nghiệp). Bằng cách tinh chỉnh (fine-tune) các mô hình với dữ liệu riêng, doanh nghiệp không chỉ tạo ra tài sản trí tuệ độc nhất mà còn kiểm soát được mô hình, dữ liệu và quy trình, từ đó tích lũy giá trị ngày càng lớn theo thời gian. Đối với lãnh đạo, câu hỏi chiến lược không phải là "Chúng ta sẽ mua mô hình AI nào?", mà là "Chúng ta đã định giá và bảo vệ tài sản dữ liệu độc quyền của mình như một vũ khí cạnh tranh chưa?". Bỏ qua điều này đồng nghĩa với việc giao nộp lợi thế cạnh tranh cốt lõi nhất cho đối thủ.
2.3. Ưu tiên tự động hóa nội bộ để xây dựng năng lực đột phá ("Shift Left" trước "Shift Right")
Để xây dựng niềm tin và năng lực AI trong toàn tổ chức, chiến lược khôn ngoan là bắt đầu từ những dự án có rủi ro thấp và lợi ích rõ ràng. Đây chính là triết lý "Shift Left": tập trung vào các dự án tự động hóa quy trình nội bộ, thuộc nhóm "chi tiền để tiết kiệm tiền". Các ví dụ điển hình bao gồm hệ thống nhân sự của IBM giúp tiết kiệm 4.000 giờ làm việc nhờ tự động hóa quy trình chuyển đổi nhân viên, hoặc một ứng dụng đơn giản giúp nhân viên đặt ngày nghỉ phép mà không cần đăng nhập vào hệ thống ERP phức tạp. Việc bắt đầu với "Shift Left" giúp các doanh nghiệp tạo ra những thành công ban đầu, tích lũy kinh nghiệm, và quan trọng hơn là giải phóng nguồn vốn từ chi phí tiết kiệm được. "Shift Left" không chỉ là câu chuyện về hiệu quả; nó chính là cỗ máy tài trợ cho những đột phá trong tương lai của "Shift Right" với những dự án có khả năng tạo ra mô hình kinh doanh mới và mang lại doanh thu.
2.4. Đa dạng hóa chiến lược mô hình, vượt ra ngoài một LLM "anh hùng" duy nhất
Việc đặt cược toàn bộ chiến lược AI của công ty vào một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) duy nhất là một quyết định hạn hẹp và đầy rủi ro. Tương lai của AI doanh nghiệp không thuộc về một mô hình độc tôn, mà là một hệ sinh thái đa dạng bao gồm cả các mô hình lớn, các mô hình nhỏ chuyên biệt (SLM) hiệu quả về chi phí, và sự kết hợp giữa mã nguồn mở và độc quyền. Luận điểm cốt lõi là "Một mô hình sẽ không thống trị tất cả". Thay vì chỉ là một lựa chọn kỹ thuật, việc đặt cược lớn vào cộng đồng mã nguồn mở là một hành động chiến lược mang tính quyết định. Nó giải phóng doanh nghiệp khỏi sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất, mang lại sự linh hoạt tối đa và khai thác tốc độ đổi mới từ hàng triệu nhà phát triển trên toàn cầu. Các nhà lãnh đạo tại Việt Nam nên xây dựng một nền tảng AI linh hoạt, có khả năng tích hợp và định tuyến các tác vụ đến mô hình phù hợp nhất.
“Rob Thomas mang đến cái nhìn sâu sắc, sự thông thái và kinh nghiệm lâu năm của ông tại IBM để phân tích những chuyển đổi công nghệ vĩ đại nhất trong cuộc đời chúng ta. Về chủ đề AI, có rất ít người mà quan điểm của họ lại được tôi đánh giá cao đến vậy.”
— Malcolm Gladwell
2.5. Dân chủ hóa hiểu biết về AI trong toàn bộ tổ chức
Nút thắt lớn nhất trong việc áp dụng AI thành công không phải là công nghệ, mà là kỹ năng và văn hóa của con người. Việc nâng cao năng lực (upskilling) về AI phải được triển khai cho số đông, không chỉ giới hạn trong một nhóm nhỏ các chuyên gia kỹ thuật ("propeller heads"). Triết lý nền tảng cho nỗ lực này được gói gọn trong một câu thần chú đơn giản nhưng đầy sức nặng: "mỗi ngày, chúng ta đều đi ngang qua những vấn đề có thể được giải quyết hoặc cải thiện bằng công nghệ". Mục tiêu của việc nâng cao kỹ năng trên diện rộng không chỉ là để nhân viên nhận ra giải pháp, mà là để thay đổi nhận thức của họ một cách cơ bản: biến những rào cản vận hành từ "điều hiển nhiên" thành "vấn đề có thể giải quyết được bằng công nghệ". Nhiệm vụ của lãnh đạo không chỉ là tổ chức các buổi đào tạo, mà là kiến tạo một văn hóa nơi mỗi nhân viên đều có quyền và trách nhiệm "nhìn thấy" và "giải quyết" vấn đề. Một tổ chức không trang bị cho nhân viên lăng kính AI sẽ mãi mãi hoạt động dưới tiềm năng thực sự của mình.
2.6. Nhúng quản trị (Governance) như một tính năng cốt lõi, không phải một mục tuân thủ
Niềm tin là giấy phép hoạt động tối thượng ("Trust is the ultimate license to operate") trong kỷ nguyên AI. Việc xem quản trị AI chỉ là một công việc hậu kiểm hoặc một danh mục cần tuân thủ là một sai lầm chiến lược có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng, như các vụ việc AI "ảo giác" (hallucination) trong các hồ sơ pháp lý hay chatbot của hãng hàng không cung cấp thông tin sai lệch. Một chiến lược quản trị AI có trách nhiệm phải được nhúng ngay từ đầu vào vòng đời phát triển, dựa trên bốn trụ cột cốt lõi: Công bằng (Fairness), Bền vững (Robustness), Khả năng giải thích (Explainability), và Nguồn gốc (Lineage). Trong bối cảnh thị trường Việt Nam ngày càng chú trọng đến bảo vệ dữ liệu, việc xây dựng một khung quản trị AI vững chắc không chỉ là phòng thủ. Đó là một tuyên bố chiến lược về thương hiệu, một lợi thế cạnh tranh để giành được lòng tin từ những khách hàng và đối tác lớn nhất.
2.7. Chuẩn bị cho các quy trình công việc tự chủ (Agentic Workflows)
Làn sóng tiếp theo của năng suất doanh nghiệp sẽ đến từ các quy trình công việc tự chủ, hay còn gọi là các hệ thống AI agent. Khác với AI tạo sinh thông thường chỉ thực thi một tác vụ, các AI agent có khả năng tự lập kế hoạch, sử dụng các công cụ bên ngoài (tool calls) và lặp lại quy trình để đạt được một mục tiêu phức tạp do con người đề ra. Ví dụ, một nhóm agent có thể được giao mục tiêu: "viết và quảng bá một bài blog về tác động của lạm phát". Nhóm này sẽ tự phân chia công việc: một agent làm nhà nghiên cứu, một agent viết nội dung, và một agent khác soạn và đăng bài lên các mạng xã hội phù hợp. Đây là sự tự động hóa các quy trình đa bước phức tạp. Các nhà lãnh đạo Việt Nam cần bắt đầu thử nghiệm và chuẩn bị cho sự chuyển dịch này, vì nó hứa hẹn sẽ định nghĩa lại hoàn toàn cách thức công việc được thực hiện và tạo ra những bước nhảy vọt về hiệu quả hoạt động.
3. Kết luận: Đo lường sự sẵn sàng cho tương lai
Hành trình khai thác trí tuệ nhân tạo không phải là một dự án công nghệ đơn lẻ, mà là một cuộc tái tạo toàn diện về chiến lược, văn hóa và quy trình vận hành của doanh nghiệp. Những chuyển dịch tư duy được trình bày ở trên không chỉ là những lựa chọn chiến thuật, mà chúng cấu thành một sự thay đổi nền tảng trong cách một tổ chức tư duy và hành động. Thành công sẽ không đến với những ai chỉ đơn thuần "áp dụng" AI, mà sẽ thuộc về những người can đảm "trở thành" một tổ chức vận hành với AI làm cốt lõi. Đây là một cuộc chuyển mình từ việc sử dụng các công cụ mới sang việc hình thành một năng lực cạnh tranh mới, một DNA mới cho doanh nghiệp.
Khi "khoảnh khắc Netscape" này qua đi, doanh nghiệp của bạn sẽ được định nghĩa bởi những giá trị AI tự tạo ra, hay bởi sự nuối tiếc vì đã chỉ là một người tiêu dùng AI?