Khi AI ngày càng biết nhiều, doanh nhân sẽ tạo ra giá trị ở đâu?

Ngày 12/10, một ngày trước Ngày Doanh nhân Việt Nam, Getty Images, công ty sở hữu một trong những kho ảnh lớn nhất thế giới, công bố thỏa thuận tái cấu trúc với các chủ nợ và nhà đầu tư chính. Thỏa thuận dự kiến được thực hiện qua một quy trình chuẩn bị trước tại Mỹ trong những tuần tới.

Gia đình Getty và Koch Equity Development cam kết rót tới 533 triệu USD vốn mới và sau tái cấu trúc, Getty Images sẽ trở lại thành công ty tư nhân. Trước đó, cổ phiếu công ty đã mất khoảng 99% giá trị kể từ khi niêm yết trở lại năm 2022.

Trí tuệ nhân tạo (AI) không phải nguyên nhân duy nhất: Getty mang gánh nợ lớn sau thương vụ sáp nhập bất thành với Shutterstock cùng những khoản chi pháp lý đáng kể nhưng AI đang gây áp lực đúng vào những phần dễ bị thay thế nhất của mô hình kinh doanh. Công ty thừa nhận lượng truy cập từ công cụ tìm kiếm vào iStock giảm khi các công cụ này trả lời trực tiếp bằng AI còn mảng ảnh giá rẻ chịu cạnh tranh từ AI tạo sinh.

Trong khi đó, mảng ảnh báo chí vẫn tăng trưởng. AI không làm mọi hình ảnh mất giá như nhau mà đang dịch chuyển sự khan hiếm sang những vị trí, vai trò mới.

Với người doanh nhân cũng vậy. Khi AI làm rẻ đi phần việc phổ thông, câu hỏi là giá trị của người đứng đầu sẽ nằm ở đâu, trong doanh nghiệp lẫn trong chính phần việc của mình.

Câu hỏi tiếp theo là giá trị của người đứng đầu sẽ nằm ở đâu. Ảnh: Pexels

Khi thông tin rẻ đi, câu hỏi đúng đắt hơn

Trong nhiều thập kỷ, một phần lợi thế của người đứng đầu đến từ vị trí: Họ nhận được nhiều thông tin hơn, có đội ngũ phân tích riêng, được nghe tổng hợp từ nhiều tầng quản lý. Hôm nay, AI đang làm mỏng lợi thế ấy theo cả hai chiều.

Trên podcast HBR IdeaCast, Ethan Mollick, giáo sư tại Wharton, kể về những lãnh đạo cấp cao tự truy vấn dữ liệu của công ty và phát hiện vấn đề ở nhà máy mà không ai báo lên. Wade Foster, CEO của Zapier, dùng agent đọc tin nhắn nội bộ, biên bản họp và dữ liệu khách hàng thay vì nghe qua nhiều lớp quản lý dù ông lưu ý những bản tổng hợp ấy vẫn có thể nhầm và cần được kiểm tra lại.

Chiều ngược lại cũng đúng: Nhân viên ở nhiều cấp bậc khác nhau đang có trong tay những công cụ phân tích mà vài năm trước chỉ ban lãnh đạo mới có. Khi khả năng tiếp cận thông tin trở nên phổ biến, lợi thế của người đứng đầu dần rời khỏi chỗ biết nhiều hơn người khác. Tôi cho rằng nó đang chuyển sang khả năng nhận ra tín hiệu nào đáng chú ý, câu hỏi nào đáng hỏi, và điều gì chưa xuất hiện trong bản báo cáo.

Khi câu trả lời rẻ đi còn phán đoán trở nên đắt hơn

Giáo sư Mollick đã nêu bốn năng lực ông thấy ngày càng quan trọng khi làm việc cùng AI. Người hiểu sâu một lĩnh vực sẽ nhận ra khi một câu trả lời nghe rất thuyết phục nhưng sai logic của ngành. Người hiểu rộng có thể nối những phân tích và số liệu rời rạc thành một bức tranh. Khi AI tạo ra hàng chục phương án đều hợp lý, "gu" hay khẩu vị trở thành khả năng chọn điều đáng làm, nhất là điều hợp với bản sắc của chính doanh nghiệp. Năng lực thứ tư, cũng là năng lực tôi thấy thú vị nhất, là dám hành động khi mọi thứ còn chưa chắc chắn; tôi gọi đó là khả năng "đi trong sương mù".

Mollick cũng nhận thấy những lãnh đạo thành công với AI thường sẵn lòng chấp nhận rủi ro thử nghiệm và tự mình dùng các công cụ mới, thay vì chờ người khác báo cáo lại. Đó cũng là điều tôi quan sát được trong cộng đồng doanh nhân quanh mình: Nếu mọi thử nghiệm AI đều có thể bị phủ quyết chỉ vì có rủi ro thì rủi ro của việc đứng yên cũng cần được đặt lên bàn.

Tôi tin doanh nhân không chỉ tạo ra giá trị vì có câu trả lời mà còn bằng việc lựa chọn giữa những câu trả lời chưa bao giờ hoàn toàn chắc chắn.

Trong công việc đầu tư chuyển đổi xanh cùng các doanh nghiệp, tôi ngày càng dùng AI nhiều hơn như một người phản biện cho các phương án đầu tư và các giả định phía sau chúng. Nhiều lần, giá trị lớn nhất của AI là buộc tôi nhìn thấy một kịch bản rủi ro, hoặc một giả định mình chưa từng đặt thành câu hỏi. Dù vậy, phương án nào đáng để đặt vốn, thời gian và uy tín của tổ chức vào vẫn là lựa chọn người ra quyết định phải đứng tên.

Khi AI tạo ra hàng chục phương án đều hợp lý, "gu" hay khẩu vị trở thành khả năng chọn điều đáng làm. Ảnh: Pexels

Điểm nghẽn trong phòng họp lãnh đạo

Khi một doanh nghiệp chậm thích ứng với AI, người ta thường nhìn về phía nhân viên: thiếu kỹ năng, hoặc sợ mất việc. Trong bài viết trên Harvard Business Review tháng 8/2026, Morgan Blangeois và Thomas Roulet kể lại một phát hiện khác. Suốt ba năm, qua 23 cuộc phỏng vấn và ba buổi hội thảo với đội ngũ lãnh đạo của 11 công ty dịch vụ công nghệ thông tin ở châu Âu, họ phát hiện một lực hãm đáng kể nằm ngay trong đội ngũ lãnh đạo.

Khi trò chuyện riêng, các lãnh đạo có quan điểm khá rõ, nhiều khi đầy tham vọng về những gì AI đòi hỏi ở doanh nghiệp: định giá lại dịch vụ khi phần mềm làm thay một phần công việc, đặt quy tắc chung cho việc dùng AI, tiếp tục đào tạo nhân viên trẻ dù thị trường có thể lôi kéo họ đi. Một giám đốc thừa nhận viễn cảnh xấu là phải cắt 30% nhân sự trong năm năm và cũng thừa nhận sẽ không bao giờ nói điều đó trước công chúng. Nhưng khi cùng ngồi lại bàn chiến lược AI, từng đề xuất lớn lặng lẽ rơi khỏi bàn; không ai chống lại AI, nhưng cũng chẳng ai quyết định điều gì.

Có một chi tiết khiến tôi suy nghĩ khá lâu. Một giám đốc vừa lên tiếng từ chối giảm giá dịch vụ, vài phút sau lại chấp thuận đúng mức giảm ấy trong phiếu khảo sát ẩn danh. Các tác giả gọi khoảng trống này là "leadership drift", một sự trôi dạt tập thể không chủ ý trước một thay đổi lớn.

Khoảng trống ấy thường được che lấp bằng những câu chuyện dễ chịu: khách hàng chưa đòi hỏi gì thêm nên chưa cần thay đổi; hay AI cũng chỉ như internet hay chiếc máy tính bỏ túi. Hoặc cứ để mỗi người tự tìm cách dùng. Câu chuyện thứ ba nghe có vẻ tôn trọng sự tự chủ, nhưng theo các tác giả, đó thường là sự vắng mặt của chiến lược được khoác lên tấm áo chiến lược. Với các doanh nghiệp Việt Nam, nó rất gần với hiện tượng AI "tiểu ngạch" mà TheLEADER từng đưa thông tin: nhân viên tự dùng AI trước khi tổ chức kịp quyết định AI được dùng để làm gì.

Đây giống một bài toán phối hợp hơn là chuyện thiếu hiểu biết. Nhiều người cùng nhìn thấy sự thay đổi, nhưng không ai muốn là người đầu tiên kéo hệ quả của nó đến tận cùng, vì nói ra nghĩa là đề nghị doanh nghiệp bán rẻ hơn, cơ cấu lại đội ngũ, hay đặt lại câu hỏi về chính mô hình đã nuôi sống mình. Với không ít doanh nghiệp, điểm nghẽn của chuyển đổi AI nằm ở những quyết định khó mà chính người lãnh đạo đang trì hoãn.

Kéo những câu hỏi khó trở lại bàn

Nghiên cứu của Blangeois và Roulet gợi ra vài cách để một phòng họp đối diện được điều đang né tránh. Cách đầu tiên là mang con số của chính doanh nghiệp vào phòng họp. Một công ty trong nghiên cứu tự đo được mức tăng năng suất từ AI khoảng 5 - 7%, thấp hơn nhiều so với con số 15 - 20% mà các nhà cung cấp phần mềm đưa ra rồi dùng chính con số ấy để mở cuộc trao đổi về giá với khách hàng. 

Vì là con số của mình, không ai gạt đi được, cũng không ai giả vờ rằng nó bằng không. Nếu chúng ta tranh luận về AI bằng con số của người khác thì đó là cách dễ nhất để chúng ta khỏi phải quyết định gì.

Cách thứ hai là gắn mỗi thử nghiệm AI với một câu hỏi chiến lược và một mốc đánh giá lại. Một trợ lý AI giúp soạn hồ sơ chào giá chỉ thật sự có giá trị nếu đến hạn, có người hỏi nó hàm ý gì cho mức giá dịch vụ. Nếu không ai hỏi, thử nghiệm ấy cũng không thất bại, mà nó thành công một cách lặng lẽ, và trở thành cách nhanh hơn để làm đúng công việc cũ.

Cuối cùng là giao cho một người nhiệm vụ rõ ràng: Nêu những câu hỏi cả phòng đang né, kèm dữ kiện từ bên ngoài và giữ chúng trên bàn khi mọi người muốn chuyển sang chuyện khác. Các tác giả nhận thấy dữ liệu thôi chưa đủ vì nhiều đội lãnh đạo xem số liệu của chính ngành mình rồi vẫn tự trấn an và đi tiếp. Điều nhiều phòng họp còn thiếu là một người được giao trách nhiệm giữ những câu hỏi chưa có lời đáp ở lại trên bàn.

Với người đứng đầu doanh nghiệp, việc bảo đảm những câu hỏi khó không lặng lẽ biến mất có lẽ còn quan trọng hơn có sẵn câu trả lời. Điều đó cần một kiểu lạc quan có cơ sở: Nhìn thẳng vào thực tế khó khăn, nhưng vẫn tin hành động của mình có thể thay đổi kết quả. Kiểu lạc quan ấy khác với niềm tin rằng AI rồi sẽ tự giải quyết mọi thứ, và cũng khác với những câu chuyện tự trấn an trong phòng họp.

Phần việc vẫn phải đứng tên

AI có thể giúp người doanh nhân đọc nhiều hơn, phân tích nhanh hơn, thử nghiệm rẻ hơn và nhìn thấy nhiều phương án hơn trước. Vài năm nữa, có lẽ nó còn làm được nhiều điều mà hôm nay chúng ta vẫn nghĩ chỉ con người làm được. 

Nhưng doanh nghiệp này tồn tại để làm gì, điều gì nên thay đổi và điều gì không nên đánh đổi, lựa chọn nào đáng để đặt vốn, con người và uy tín vào, vẫn là những câu hỏi người doanh nhân phải tự trả lời. Khi câu trả lời ngày càng dễ có, giá trị của người doanh nhân có lẽ nằm nhiều hơn ở những câu hỏi họ dám đặt ra, và ở những lựa chọn họ sẵn sàng đứng tên.