Đến thời của “CEO AI”

Các số liệu đang cho thấy một nghịch lý khi sự kỳ vọng vào trí tuệ nhân tạo (AI) chưa tỉ lệ thuận với kết quả kinh doanh thực tế. Theo các báo cáo chiến lược của McKinsey và Gartner, dù AI được kỳ vọng sẽ tạo ra những bước nhảy vọt về năng suất, nhưng thực tế hầu như chưa có doanh nghiệp nào tuyên bố đạt được sự đột phá về doanh thu hay lợi nhuận chỉ nhờ vào việc đầu tư đơn thuần vào các công cụ AI.

Ông Lương Tuấn Thành – CEO MyMind - nhìn nhận rằng sai lầm phổ biến nhất là việc các lãnh đạo cố gắng dùng một công cụ thế hệ mới cực mạnh để “vá víu” vào một hệ thống quy trình cũ kỹ, lỗi thời. Thay vì đặt câu hỏi làm sao để ứng dụng AI vào các quy trình hiện tại, thì câu hỏi đúng đắn phải là: “nếu có AI, chúng ta có thể tái cấu trúc hoàn toàn quy trình đó hay không?”.

Đồng quan điểm về việc xây dựng nền tảng, ông Trần Đăng Khôi - CEO WeCare - đã phác thảo một lộ trình tiến hóa mà mọi doanh nghiệp phải đi qua: từ thủ công, xây dựng quy trình hệ thống hóa, đến chuyển đổi số và quản trị bằng dữ liệu (Data-driven). Tuy nhiên, ông Khôi nhấn mạnh rằng quản trị bằng dữ liệu truyền thống thường mang tính cứng nhắc. Bước tiến cao hơn chính là “AI-driven”, nơi sự linh hoạt và khả năng đọc hiểu bối cảnh rộng lớn của AI trở thành kim chỉ nam cho vận hành.

Chìa khóa để hiện thực hóa điều này nằm ở cấu trúc module hóa; doanh nghiệp cần được phân rã thành các khối chức năng như bán hàng, hậu cần hay tài chính, nơi mỗi khối chứa đựng hàng chục quy trình được chia nhỏ đến từng bước thực thi cụ thể. Chỉ khi có một bộ khung ổn định như vậy, AI mới có thể được “nhúng” vào để thực thi, kiểm tra hoặc tự động tạo ra các luồng công việc mới.

Minh chứng cho định hướng này được ông Ngô Nhật – Nhà sáng lập, CEO LevelUp - chia sẻ thông qua mô hình vận hành thương mại điện tử quốc tế của LevelUp. Với 20 kho hàng tại 12 quốc gia, ông Nhật khẳng định việc quản lý thủ công là bất khả thi. Giải pháp mà ông lựa chọn là định lượng hóa mọi vị trí trong công ty và đẩy toàn bộ dữ liệu từ tiếp thị, bán hàng, lưu kho về một kho lưu trữ tập trung. Tại đây, các AI Agent không đóng vai trò hỗ trợ đơn thuần mà trở thành những thực thể đánh giá báo cáo, gửi phân tích tức thời qua tin nhắn để lãnh đạo nắm bắt tình hình dòng tiền và hàng hóa theo thời gian thực.

Sự hiệu quả của cấu trúc module hóa và tự động hóa còn thể hiện rõ nét trong việc kiểm soát chi phí tiếp thị. Ông Nhật chia sẻ rằng với doanh thu 90% đến từ quảng cáo, một giờ chi tiêu có thể bằng lương một tháng của một nhân viên. Việc đồng bộ dữ liệu chi tiêu với doanh thu thực tế cho phép hệ thống biết chính xác mức lời/lỗ của từng sản phẩm ngay trong ngày, từ đó đưa ra quyết định tăng giảm ngân sách một cách kịp thời, điều mà quản lý thủ công không thể thực hiện nổi. Thậm chí, trong mảng chăm sóc khách hàng đa quốc gia với đủ loại ngôn ngữ từ Ả Rập đến Romania, AI đã giúp giảm lượng nhân sự trực chiến xuống chỉ còn khoảng 5% so với trước đây.

Một xu hướng đầy tham vọng bắt đầu xuất hiện là sự ra đời của “CEO AI”. Đây không phải là một con robot ngồi ở ghế giám đốc, mà là một “hệ thống não” trung tâm, đóng vai trò giám đốc điều hành để điều phối một mạng lưới các AI Agent chuyên biệt. Trong mô hình này, mỗi module chức năng được vận hành bởi một Agent, từ nghiên cứu xu hướng, chấm điểm sản phẩm, tạo nội dung quảng cáo đến việc vận hành các “Seller Bot” trên các nền tảng như TikTok Shop. Khi các module này được kết nối đồng bộ, doanh nghiệp sẽ rơi vào một vòng lặp tự động: liên tục tích lũy dữ liệu để tối ưu hóa và nâng cấp chính mình mỗi ngày.

Ông Trần Đăng Khôi tin rằng việc ứng dụng AI theo cách này có thể cắt giảm tới 60% nguồn lực về tiền bạc và thời gian. Nếu doanh nghiệp không sớm vẽ ra các quy trình (workflow) cụ thể và thiết lập các mục tiêu đo lường rõ ràng thì sẽ có nguy cơ mãi là người đi sau trong cuộc đua năng suất.

Thậm chí, các công ty lớn đã bắt đầu đề cập đến “Commerce Protocol”, một tiêu chuẩn mới mà Google đang gợi ý. Đó là năm 2026, các AI Agent dự kiến sẽ trở thành một nền tảng thương mại mới, nơi các giao dịch mua bán không còn thông qua giao diện Web hay Mobile truyền thống mà diễn ra trực tiếp trên các mô hình ngôn ngữ lớn hoặc qua giọng nói.

Việc tái cấu trúc công ty theo hướng module hóa, định lượng hóa mọi mắt xích vận hành và xây dựng một hệ điều hành dữ liệu tập trung chính là ranh giới phân định giữa những công ty đang dùng AI để “tồn tại” với những doanh nghiệp đang dùng AI để thiết lập một lợi thế cạnh tranh lớn. Một hệ thống vận hành tự trị, có khả năng tự học hỏi và mở rộng quy mô toàn cầu mà không cần tăng biên chế tương ứng, đã không còn là viễn tưởng mà đang là thực tế vận hành của những người tiên phong.