AI có thể giúp doanh nghiệp tăng tốc gấp nhiều lần, đồng thời nhân rộng sai lầm với tốc độ chưa từng có. Theo Phó Tổng Giám đốc Base.vn Trần Tuấn Anh Nghĩa, thách thức lớn nhất của nhà lãnh đạo không còn là ứng dụng công nghệ, mà là làm chủ cách tổ chức vận hành trong thời đại AI.
Trong cuộc đua ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), nhiều doanh nghiệp đang đứng trước một nghịch lý. Công nghệ ngày càng có khả năng xử lý công việc nhanh hơn, song năng suất thực tế không mặc nhiên tăng theo. Khi những công việc lặp lại được tự động hóa, câu hỏi quan trọng là con người sẽ sử dụng khoảng thời gian được giải phóng để tạo ra giá trị gì.
Ông Trần Tuấn Anh Nghĩa, Phó Tổng Giám đốc Base.vn, cho rằng AI trước hết là phép thử về kỷ luật của người lao động. Công nghệ có thể giải phóng nhân viên khỏi những công việc hành chính vụn vặt, vốn tiêu tốn nhiều thời gian nhưng ít tạo ra giá trị. Tuy nhiên, nếu không có khả năng tự quản trị, người lao động có thể trở nên ít bận rộn hơn mà không thực sự giỏi lên.
AI không còn đơn thuần là một công cụ
Thực tế triển khai tại doanh nghiệp cho thấy khoảng cách giữa ứng dụng AI và mở rộng công nghệ trên quy mô tổ chức vẫn còn đáng kể. Khảo sát được Gartner công bố tháng 9/2026 cho biết chỉ 22% tổ chức tham gia đã mở rộng AI thành công trên nhiều đơn vị kinh doanh hoặc chuyển sang mô hình “AI first”. Điều này cho thấy bài toán của doanh nghiệp không chỉ là đưa AI vào công việc, mà còn phải tìm được cách vận hành có thể nhân rộng mà vẫn kiểm soát được hiệu quả.
Khoảng cách giữa lợi ích cá nhân và hiệu quả tài chính của doanh nghiệp cũng là vấn đề được các tổ chức nghiên cứu theo dõi. Báo cáo “The State of AI in 2026” của McKinsey, công bố ngày 25/8, cho thấy doanh nghiệp đang chuyển trọng tâm sang tìm kiếm hiệu quả đầu tư thực tế, trong bối cảnh chi phí AI tăng lên và lợi ích năng suất từ người lao động chưa dễ chuyển hóa thành kết quả ở cấp tổ chức. Đây cũng là lý do việc đo lường ROI cần trở thành một phần của chiến lược triển khai, thay vì chỉ đánh giá số lượng nhân viên sử dụng công cụ.
Dữ liệu tại Mỹ cũng cho thấy việc phổ cập AI chưa đồng nghĩa với sự gia tăng năng suất tương ứng. Theo Reuters, 44% nơi làm việc tại nước này sử dụng AI tính đến tháng 5/2026, trong khi tác động của công nghệ lên năng suất lao động vẫn chưa thể hiện rõ trong các thống kê kinh tế. Chi phí đào tạo lại nhân viên, thuê chuyên gia tư vấn và tích hợp công nghệ cũng là những yếu tố có thể làm chậm quá trình hiện thực hóa lợi ích. Vì vậy, tiết kiệm thời gian ở một nhiệm vụ riêng lẻ chưa đủ để kết luận doanh nghiệp đã tăng năng suất.
Theo ông Nghĩa, năng suất không phải món quà AI tự động trao cho doanh nghiệp. Công nghệ chỉ mở ra khả năng cải thiện hiệu quả. Việc biến khả năng đó thành kết quả phụ thuộc vào cách con người sử dụng thời gian, tổ chức công việc và phát triển năng lực.
Một thay đổi quan trọng trong tư duy quản trị là nhìn nhận AI như một thành viên của lực lượng lao động, thay vì chỉ là phần mềm hỗ trợ.
Nếu email hay điện thoại di động chủ yếu giúp con người thực hiện công việc nhanh hơn, AI có thể tiếp nhận nhiệm vụ, xử lý thông tin, đưa ra kết quả mà không cần con người thực hiện từng thao tác. Sự khác biệt này khiến doanh nghiệp phải thay đổi cách tiếp cận.
Theo ông Nghĩa, quản trị AI đòi hỏi tư duy tương tự quản trị nhân sự, từ lựa chọn công nghệ phù hợp, giao việc, huấn luyện, thiết lập khuôn khổ đến chịu trách nhiệm về kết quả.
Đặc tính đáng chú ý nhất của AI, theo vị lãnh đạo Base.vn, là khả năng khuếch đại. Nếu doanh nghiệp có nền tảng dữ liệu, quy trình và tư duy quản trị đúng đắn, AI có thể nhân rộng thành công. Ngược lại, một sai lầm trong thiết kế hệ thống cũng có thể bị tự động hóa, lan rộng trên toàn tổ chức trước khi con người kịp nhận ra.
“Làm đúng, AI khuếch đại thành công của bạn lên gấp mười. Nhưng nếu làm sai dù chỉ một điểm thôi, nó cũng khuếch đại sai lầm ấy lên gấp mười”, ông Nghĩa cho hay.
Điều này khiến việc triển khai AI trên diện rộng khi chưa kiểm chứng trở thành rủi ro đáng lưu ý. Trong môi trường truyền thống, một sai sót thường phát sinh ở quy mô giới hạn. Khi AI tham gia vận hành, sai sót có thể được lặp lại hàng nghìn lần.
The Wall Street Journal ngày 17/9/2026 đưa tin một hệ thống trả lời email ngoài giờ bằng AI tại công ty phần mềm Retool đã phát sinh chi phí xử lý khoảng 10.000 USD mỗi ngày do tiêu thụ tài nguyên vượt dự kiến. Đây là một trường hợp riêng lẻ, song cho thấy tự động hóa có thể khiến một quy trình tưởng như đơn giản trở thành nguồn phát sinh chi phí lớn nếu thiếu giới hạn và cơ chế giám sát.
Vì vậy, ông Nghĩa cho rằng nhà lãnh đạo cần chuyển từ tư duy học bằng cách làm rồi sửa sang nghiên cứu kỹ lưỡng trước khi triển khai. Ông gọi đó là “Self learning Leadership”, tức lãnh đạo tự học, trong đó khả năng tiếp cận tri thức và liên tục cập nhật kiến thức trở thành năng lực thiết yếu.
Chỉ nhân rộng những gì đã chứng minh hiệu quả
Theo ông Nghĩa, chuyển đổi AI không nên bắt đầu từ việc lựa chọn công nghệ đang được thị trường chú ý. Điểm xuất phát phải là tư duy và ý chí của người đứng đầu.
“AI có thể suy nghĩ, ra quyết định, thậm chí ra một quyết định sai, nhưng nó không bao giờ chịu trách nhiệm cho quyết định ấy”, ông Nghĩa nói.
Một doanh nghiệp có thể đầu tư hệ thống AI hiện đại, song nếu vẫn duy trì cách quản trị cũ, công nghệ khó tạo ra chuyển đổi thực chất.
Lộ trình ông đề xuất gồm sáu bước, bắt đầu bằng việc xác định bài toán cốt lõi cần giải quyết, lựa chọn công nghệ phù hợp, khoanh vùng phạm vi ứng dụng, triển khai có kỷ luật, đo lường hiệu quả đầu tư (ROI), sau đó mới mở rộng trên toàn tổ chức.
Điểm đáng chú ý là khuếch đại được đặt ở bước cuối cùng. Doanh nghiệp chỉ nên nhân rộng những gì đã được chứng minh có hiệu quả, thay vì triển khai đồng loạt dựa trên kỳ vọng.
Khi AI đảm nhận ngày càng nhiều công việc vận hành, vai trò lãnh đạo cũng dịch chuyển. Thay vì trực tiếp xử lý từng đầu việc, nhà quản lý cần tập trung xây dựng tầm nhìn, thiết kế hệ thống quản trị và tạo điều kiện để đội ngũ phát triển.
Dù vậy, ông Nghĩa nhấn mạnh có một ranh giới AI không thể thay thế, đó là trách nhiệm. AI có thể phân tích, đề xuất, thậm chí đưa ra quyết định sai, song không phải chủ thể đứng ra chịu hậu quả. Quyền giao việc cho AI không đồng nghĩa với việc người lãnh đạo có thể chuyển giao trách nhiệm cho thuật toán.
Bên cạnh đó, trong bối cảnh công nghệ liên tục thay đổi, ông Nghĩa cho rằng doanh nghiệp không nên cố định một đích đến quá xa cho hành trình AI. Điều cần thiết là quan sát, thích nghi từng bước, đồng thời xây dựng nền tảng có giá trị lâu dài.
Theo ông, dữ liệu chính là tài sản tích lũy quan trọng đó. Một mô hình AI hôm nay có thể nhanh chóng bị thay thế bởi phiên bản mới, trong khi dữ liệu được quản trị tốt có thể ngày càng trở nên hữu ích.
Đây cũng là định hướng được Base.vn đưa vào thế hệ sản phẩm mới, dự kiến ra mắt trong năm 2026. Doanh nghiệp cho biết đang xây dựng nền tảng hỗ trợ sản sinh và quản trị dữ liệu toàn diện, nhằm tạo cơ sở để khách hàng ứng dụng AI trong dài hạn.
Từ góc nhìn của ông Nghĩa, thách thức của kỷ nguyên AI không chỉ nằm ở việc máy móc có thể làm được bao nhiêu việc. Vấn đề cốt lõi là doanh nghiệp có đủ năng lực quản trị để biến công nghệ thành giá trị, đồng thời duy trì khả năng học hỏi và chịu trách nhiệm trước những thay đổi mà chính công nghệ tạo ra./
Vũ Hoàng
