Một khảo sát tại Mỹ vào tháng 4 năm 2025 cho thấy, sử dụng AI giúp người lao động tăng gấp ba năng suất, cụ thể là giảm thời gian thực hiện nhiệm vụ từ 90 phút xuống còn 30 phút. ChatGPT hiện đứng thứ tư thế giới về lượng truy cập hàng tháng, chỉ sau các ông lớn như Google, Youtube, và Facebook.

Nhưng có một nghịch lý là việc sử dụng AI để nâng cao hiệu suất cá nhân không tự động chuyển thành cải thiện hiệu suất của tổ chức. Tại sao lại như vậy?

Vì đa số doanh nghiệp chưa biết cách tái cấu trúc khi AI đã có thể làm phần lớn công việc nhanh hơn, rẻ hơn, chính xác hơn. Họ vẫn giữ cách làm cũ, chỉ thêm AI vào như một công cụ hỗ trợ nhỏ lẻ. Và kết quả: HẦU NHƯ KHÔNG CÓ GÌ KHÁC BIỆT. Giống như bạn mua một cái máy rửa chén hiện đại, nhưng vẫn... rửa bát trước khi bỏ vào máy vì sợ máy không sạch bằng tay.

Trong bài viết này, chúng ta hãy cùng học hỏi về công thức thực tế, dễ áp dụng, để doanh nghiệp có thể thực sự tận dụng được AI, được đăng trên trang blog cá nhân của Giáo sư Ethan Mollick. Ông là Giáo sư tại Trường Wharton, và là một chuyên gia chuyên nghiên cứu về khởi nghiệp, đổi mới và tác động của AI trong giáo dục và kinh doanh. Công thức của ông gồm 3 yếu tố: Leadership, Crowd và Lab - dịch đơn giản ra tiếng Việt là: Lãnh đạo, Đội ngũ nhân viên và Phòng thí nghiệm AI.

Linh sẽ lần lượt giải thích từng yếu tố trong công thức của ông một cách dễ hiểu nhất. Đồng thời, Linh cũng đề xuất một vài bài tập nhỏ để các bạn có thể thực hành nhanh. Các bạn đã sẵn sàng chưa? 

Rõ ràng, AI bây giờ không còn là chuyện tương lai xa vời. Nó đã len lỏi vào đủ mọi loại công việc hàng ngày: lập trình, pháp lý, tư vấn, bán hàng, nghiên cứu thị trường, chăm sóc khách hàng. Với sự hỗ trợ của các công cụ AI, bạn chỉ mất vài phút để tạo ra báo cáo, phân tích, các bài thuyết trình, viết mã lập trình, hay lập kế hoạch kinh doanh mà trước đây phải tốn hàng giờ, thậm chí đến hàng tuần để làm cho xong.

Thế nhưng, khi nhìn vào kết quả kinh doanh thực tế, giáo sư Ethan nhận thấy vẫn chưa có sự bứt phá rõ rệt. Doanh thu, lợi nhuận, chi phí, hay giờ làm việc, gần như chưa thay đổi nhiều. Phần lớn doanh nghiệp chỉ mới tăng năng suất ở mức nhỏ đến trung bình.

Như vậy, vấn đề không nằm ở công nghệ. Mà nằm ở cách tổ chức vận hành. AI giúp cá nhân mạnh hơn, nhưng không tự động làm cho tổ chức mạnh hơn. Vì toàn bộ hệ thống, quy trình hiện tại đều đang được xây dựng xoay quanh CON NGƯỜI. Bây giờ khi AI đã có thể xử lý một phần trí tuệ, doanh nghiệp cần học lại cách phối hợp giữa con người và Trí tuệ nhân tạo.

Nhưng thực tế là nhiều công ty chưa có đủ nội lực để tự mình làm điều đó, vì họ đã quen với việc mua phần mềm, hệ thống, hay thuê đối tác bên ngoài. Và với AI, cách làm cũ này có vẻ không còn hiệu quả nữa. Vậy cách làm hiệu quả mới là gì?

Giáo sư Ethan Mollick đã đề xuất một công thức rất rõ ràng, gồm 3 yếu tố: Lãnh đạo, cộng Đội ngũ nhân viên và Phòng thí nghiệm AI. Nếu vận hành cả 3 yếu tố này cùng lúc, doanh nghiệp của bạn có thể tạo nên bước nhảy vọt so với thị trường và đối thủ. 

Trước khi phân tích từng phần, chúng ta hãy làm một bài tập nhỏ, mang tên Kiểm tra tốc độ AI của bạn. Hãy tưởng tượng: ngày mai sếp yêu cầu bạn làm một bản báo cáo mà bình thường bạn cần đến 6 tiếng để hoàn thành. Với AI hỗ trợ, bạn nghĩ mình sẽ làm xong trong bao lâu? Các bạn hãy dừng vài giây ở đây, và viết xuống con số bạn nghĩ mình có thể làm.

Tiếp theo, với phần lớn thời gian bạn tiết kiệm được, bạn sẽ dùng làm gì? Ví dụ như nghỉ ngơi, dành thời gian cho gia đình, học một kỹ năng mới, hay làm thêm một dự án bên ngoài. Các bạn hãy dừng ở đây, và viết xuống câu trả lời của mình nhé.

Đầu tiên, Lãnh đạo chính là điểm xuất phát của mọi chuyển đổi AI trong tổ chức. Đây không phải là câu chuyện của công nghệ, mà là câu chuyện của tầm nhìn, của những quyết định rất con người.

Một lãnh đạo giỏi không thể nói suông kiểu: “AI rất quan trọng, chúng ta phải tận dụng nó”. Nói vậy thì dễ, đúng không? Nghe xong, nhân viên cũng gật gù, và rồi để đó. Cũng giống như bảo trẻ con hãy ăn nhiều rau xanh vì nhiều vitamin. Nghe thì biết là đúng, nhưng… không có động lực nào xảy ra hết.

Cái mà đội ngũ thật sự cần là một bức tranh rất rõ: Khi AI được áp dụng, công việc của họ sẽ thay đổi như thế nào? Chẳng hạn, nếu năng suất tăng lên, công ty sẽ sa thải bớt người hay mở rộng quy mô? Nếu AI làm thay một phần việc, thì nhân viên có được tăng lương, được đánh giá cao hơn không? Nếu có sai sót khi dùng AI, họ có bị phạt không? Tương lai công việc sẽ trông như thế nào khi AI là công cụ hàng ngày?

Giáo sư Ethan Mollick cũng đã chia sẻ quan điểm của Phó Giáo sư Andrew Carton, đồng nghiệp của ông tại trường Wharton, là: Nhân viên không bị thuyết phục bởi những con số lợi nhuận. Họ bị thuyết phục bởi hình dung rõ ràng về tương lai công việc của chính mình.

Là nhà lãnh đạo, bạn không nhất thiết phải có sẵn hết tất cả câu trả lời ngay bây giờ. Nhưng ít nhất,

(1) Bạn phải vẽ được một mục tiêu đủ rõ ràng để đội ngũ biết mình đang đi về đâu. Nếu không, tổ chức sẽ rơi vào trạng thái phòng thủ, lo lắng, ngại thử nghiệm với AI.

(2) Bên cạnh đó, Lãnh đạo cũng phải chủ động nhìn thấy trước sự thay đổi trong bản chất công việc. AI không thay thế toàn bộ công việc, nhưng nó đang âm thầm thay thế từng phần bên trong công việc.

Ví dụ: Các luật sư đã bắt đầu dùng AI để hoàn thành phần lớn nghiên cứu pháp lý. Đây là việc mà trước đây tốn hàng ngàn đô và nhiều ngày làm việc. Lập trình viên thì dùng AI viết code để dành thời gian cho phần phát triển sản phẩm. Các bạn làm tiếp thị, sáng tạo nội dung, hay truyền thông thì đang tận dụng AI tạo video, hình ảnh, kịch bản, và phân tích dữ liệu thị trường.

Tuy nhiên, chúng ta phải hiểu rằng, việc AI có thể tạo video, viết code, phân tích dữ liệu nhanh hơn… tự nó chưa tạo ra giá trị. Giá trị chỉ xuất hiện khi tổ chức biết thiết kế lại toàn bộ quy trình công việc xoay quanh những khả năng mới này.

(3) Vì vậy, Lãnh đạo cần hợp tác với bộ phận đổi mới trong công ty, mà trong bài viết này chúng ta sẽ gọi là Phòng thí nghiệm AI, để thiết kế lại quy trình, tái cơ cấu tổ chức, và trả lời được câu hỏi: Vì sao ta cần làm công việc này?

Ví dụ, trước đây, một báo cáo nghiên cứu thị trường sẽ tốn hàng chục ngàn đô. Ngày nay, AI có thể tạo ra hàng trăm báo cáo chỉ trong vài phút. Nhưng nếu cả trăm báo cáo đó không hữu ích, câu hỏi đặt ra: Chúng ta cần nghiên cứu điều gì? Chúng ta cần làm gì để biến dữ liệu mới thành quyết định có giá trị?

Nhìn chung, Lãnh đạo không cần tự mình ôm hết mọi sáng kiến, nhưng phải tạo ra một tầm nhìn đủ lớn, đủ rõ và đủ an toàn, để các phòng ban và nhân viên trong công ty có không gian thử nghiệm thực sự với AI.

Để tổng kết phần này, chúng ta hãy làm một bài tập nhỏ, mang tên: Chiến lược sinh tồn: Sa thải hay phát triển?

Hãy tưởng tượng, bạn là Giám đốc Điều hành. AI giúp toàn bộ công ty tăng năng suất 50%. Hội đồng quản trị yêu cầu bạn trình bày kế hoạch khai thác lợi ích này. Bạn có 3 lựa chọn: 

1. Cắt giảm nhân sự để tối ưu chi phí.

2. Giữ nguyên nhân sự, rút ngắn giờ làm cho nhân viên. 

3. Dùng thời gian dư ra để mở rộng kinh doanh, thử nghiệm thêm dự án mới. 

Bạn sẽ chọn phương án nào? Và tại sao?

Hãy dừng lại và trả lời câu hỏi này. Đây chính là tư duy lãnh đạo đầu tiên mà bạn cần luyện tập khi bước vào thời đại AI.

Chúng ta vừa nói về yếu tố đầu tiên: Lãnh đạo. Tuy nhiên, chỉ một mình Lãnh đạo hành động là chưa đủ. Tiếp theo, Linh sẽ chia sẻ về yếu tố thứ hai: Sức mạnh đổi mới đến từ chính đội ngũ nhân viên của bạn. Đây là lực lượng tạo ra sự đổi mới tự nhiên khi AI vừa xuất hiện. Mặc dù không có một cuốn sách giáo khoa chuẩn, một hướng dẫn chính thức, nhưng mọi người sẽ tự mày mò, thử nghiệm, sửa sai, rồi tìm ra cách dùng AI tốt nhất cho công việc của mình.

Thông thường, những bạn có kinh nghiệm lâu năm càng dễ nhìn ra phần việc nào thường lặp lại, dễ sai sót, hay cần phản hồi nhanh, và từ đó họ hiểu được: "À, chỗ này AI giúp mình được này." Thế là họ thử, điều chỉnh, rồi tối ưu quy trình nhỏ trong phần việc hằng ngày. Và nhiều khi những thứ họ tìm ra, ngay cả các chuyên gia bên ngoài cũng chưa chắc nghĩ tới.

Rất nhiều công ty cũng cố gắng hỗ trợ bằng cách: cấp tài khoản chatbot, tổ chức vài buổi đào tạo cơ bản, kêu gọi nhân viên thử nghiệm. Nhưng rồi họ nhận ra cùng một vấn đề: số người sử dụng chính thức chỉ quanh 20%. Còn khi khảo sát kín thì số thật sự dùng đã vượt qua 40%. Nghĩa là có một phần lớn nhân viên đang âm thầm sử dụng AI. Ethan Mollick gọi họ là “Secret Cyborgs”, tạm dịch là Những người máy Bí mật.

Vì sao họ phải giấu điều này? Lý do rất đơn giản: Có người sợ vi phạm chính sách công ty. Có người sợ nếu thừa nhận dùng AI thì thành tựu của mình sẽ bị xem nhẹ, vì không còn là “năng lực cá nhân” nữa. Có người sợ ban lãnh đạo phát hiện năng suất tăng mạnh rồi quay lại cắt giảm nhân sự. Có người lo đơn giản rằng nếu năng suất đã tăng, thì sắp tới họ sẽ bị giao thêm việc. Nhìn chung, có khá nhiều lý do để giấu, và rất ít động lực để công khai.

Và đây chính là bài toán lớn mà ban lãnh đạo cần phải giải quyết. Nếu lãnh đạo không tạo ra được vùng an toàn rõ ràng, nhân viên sẽ luôn chọn cách an toàn nhất: cứ âm thầm mà làm, không nói ra.

Giải pháp ở đây là gì? Là tổ chức cần tạo ra những khu vực thử nghiệm an toàn, nơi nhân viên được phép mạo hiểm, được phép thử nghiệm AI trong giới hạn hợp pháp, mà không phải lo sợ bị phạt nếu có sai sót.

Về đào tạo cũng cần đổi hướng. Tổ chức đừng chỉ dừng lại ở chuyện dạy kỹ thuật viết prompt không thôi. Vì AI đang được đào tạo để ngày càng hiểu ý người dùng hơn. Thay vào đó, hãy dạy nhân viên cách làm việc với AI như một đồng nghiệp thực sự. Nghĩa là nhân viên trong công ty phải biết giao việc đúng cách cho AI, biết kiểm tra lại kết quả, và biết phối hợp ăn ý với AI để hoàn thành công việc. Đây là những kỹ năng sống còn trong thời đại AI sắp tới.

Trở lại với vai trò của Lãnh đạo, bạn phải cam kết rất rõ ràng với đội ngũ: Nếu bạn tìm ra cách ứng dụng AI để tăng năng suất, công ty sẽ không lấy đó làm lý do để cắt giảm nhân sự. Trái lại, công ty sẽ có cơ chế khen thưởng thực sự xứng đáng cho những ai giúp tìm ra các cải tiến đột phá cho tổ chức.

Quan trọng nhất, lãnh đạo cần phải làm gương. Chính bạn phải là người dám dùng AI trong các cuộc họp, trong công việc hằng ngày, cho đội ngũ thấy rằng: "Tôi cũng đang học và đang thử nghiệm mỗi ngày như các bạn."

Tuy nhiên, kể cả khi đã có tầm nhìn rõ ràng, đã có động lực khuyến khích, thì vẫn còn rất nhiều thành viên trong tổ chức chờ đợi: “Phải có công cụ gì sẵn sàng đã, phải có quy trình cụ thể đã, rồi tôi mới dám bắt tay vào làm.”

Và đây chính là lúc thành phần thứ ba xuất hiện: Phòng thí nghiệm AI, nơi mọi thử nghiệm được kiểm chứng và biến thành quy trình áp dụng chung cho toàn bộ tổ chức.

Nếu như Lãnh đạo tạo ra tầm nhìn, Đội ngũ nhân viên tự mày mò trong công việc hằng ngày, thì Phòng thí nghiệm AI chính là nơi biến những ý tưởng đó thành các giải pháp có thể triển khai trong thực tế.

Phòng thí nghiệm AI này không giống các bộ phận nghiên cứu phát triển truyền thống. Ở đây, phải làm song song hai việc: Một mặt, nghiên cứu những gì AI sẽ có thể làm được chỉ sau vài tháng nữa. Một mặt, triển khai ngay những thứ đã có thể áp dụng được bây giờ.

Tới đây, nhiều bạn sẽ hỏi là ai có thể tham gia Phòng thí nghiệm AI này. Có phải là những bạn giỏi máy tính, giỏi lập trình không? Câu trả lời là: Đúng, nhưng chưa đủ! Nguồn nhân lực tốt nhất cho Phòng thí nghiệm AI này là những người đã mày mò, thử nghiệm và thành công với AI trong công việc thực tế.

Theo Giáo sư Ethan, Phòng thí nghiệm AI có 4 nhiệm vụ.

(1) Đầu tiên, công việc chính của Phòng thí nghiệm AI rất thực tế:

Bước 1: Nhanh chóng lấy những ý tưởng, prompt, quy trình từ Đội ngũ nhân viên

Bước 2: Biến nó thành những sản phẩm, công cụ đơn giản, có thể đưa vào sử dụng ngay

Bước 3: Thử nhanh, sửa nhanh, triển khai nhanh, rồi đo lường kết quả thật. Sau đó, tiếp tục lặp lại quy trình trên.

(2) Nhiệm vụ thứ 2 của Phòng thí nghiệm AI là tự xây dựng bộ tiêu chuẩn đánh giá AI dành riêng cho tổ chức của mình. Bởi vì các bài kiểm tra độ mạnh của một công cụ AI chủ yếu là trắc nghiệm kiến thức, làm toán, viết code. Tuy nhiên, những bài kiểm tra này không phản ánh năng lực AI trong việc viết báo cáo kinh doanh, phân tích tài chính, hỗ trợ khách hàng hay làm slide thuyết trình. Vì vậy, mỗi tổ chức cần tự xác định: Công việc hàng ngày của tổ chức mình cần AI giỏi phần nào? Rồi tự thiết kế bài kiểm tra cho phù hợp. Bạn có thể dùng các chỉ số đo lường khách quan, hoặc chỉ đơn giản là nhìn sản phẩm đầu ra và tự hỏi: “Sản phẩm đầu ra như thế này có thể dùng được chưa?”.

Giáo sư Ethan cũng đã thử nghiệm một tác nhân AI tên Manus, xây trên nền công cụ Claude, cho nhiệm vụ phân tích các công ty khởi nghiệp mới. Ông đưa cho AI một bản mô tả ngắn về công ty khởi nghiệp giả định, kèm một báo cáo tài chính chi tiết bằng Excel. 

Để hoàn thành dự án này, một nhóm sinh viên Wharton phải mất hàng chục giờ để phân tích. Vậy mà chỉ bằng vài prompt đơn giản, Manus đã tự tạo ra: một website hoàn chỉnh, một bản trình bày kế hoạch kinh doanh trên PowerPoint, một bản phân tích mô hình kinh doanh dài 45 trang, và một bài kiểm tra các giả định tài chính dựa trên nghiên cứu thị trường.

Kết quả vẫn chưa hoàn hảo, nhưng ít sai sót và chi tiết hơn nhiều so với kết quả mà ông kỳ vọng từ những sinh viên giỏi. Và quan trọng hơn, khi có một hệ thống tác nhân AI mới xuất hiện, ông đã có sẵn một tiêu chuẩn để so sánh với chúng. 

(3) Một nhiệm vụ thứ 3 quan trọng khác của Lab là: Xây những hệ thống dù hiện tại AI chưa làm tốt. Nghĩa là tổ chức cứ dựng sẵn quy trình, áp dụng AI vào để nó thử vận hành. Chỗ nào AI chưa đủ giỏi thì để đó. Nhưng khi công nghệ tiến bộ thêm, và sự thật là công nghệ AI đang tốt hơn từng giờ, thì chỉ cần xuất hiện một mô hình mới phù hợp, là cả hệ thống có thể chạy luôn, mà không phải chờ xây lại từ đầu. Làm như vậy, tổ chức của bạn sẽ luôn sẵn sàng bứt tốc ngay khi công nghệ AI phát triển đến ngưỡng mong đợi.

(4) Phòng thí nghiệm AI cũng có một nhiệm thứ 4 vụ khá thú vị: Tạo ra những trải nghiệm gây sốc cho chính đội ngũ nội bộ. Mục tiêu là truyền cảm hứng cho từng người áp dụng AI vào công việc của mình. Phòng thí nghiệm AI có thể tổ chức những buổi demo thực tế, cho mọi người tận mắt thấy AI làm được những việc mà họ tưởng phải mất vài ngày đến vài tháng mới xong. Khi nhìn thấy tận mắt sức mạnh của AI như vậy, phần lớn mọi người sẽ thay đổi thái độ. Sự tò mò sẽ dần đánh bại sự lo lắng và trì hoãn.

Nói tóm lại, Phòng thí nghiệm AI không phải bộ phận chỉ ngồi vẽ chiến lược trên giấy. Họ phải bắt tay vào làm thật: Xây nhanh. Sửa nhanh. Triển khai nhanh. Sai nhanh. Học nhanh. Và triển khai cho tổ chức áp dụng nhanh.

Đến đây vẫn chưa xong nha các bạn. Ngay cả khi tổ chức đã có đầy đủ bộ ba Lãnh đạo, Đội ngũ nhân viên, và Phòng thí nghiệm AI, thì vẫn còn một bài toán lớn hơn chờ phía trước. Bởi vì suốt hàng trăm năm qua, toàn bộ cách chúng ta xây dựng tổ chức đều dựa trên một giả định duy nhất: chỉ có con người mới có trí tuệ.

Nhưng bây giờ, giả định đó không còn đúng nữa. AI đã mang đến một dạng trí tuệ khác: Có thể làm việc bất cứ lúc nào. Nhanh. Rẻ. Ổn định. Và mỗi ngày lại thêm tiến bộ. Điều đó buộc chúng ta phải xem lại tận gốc bản chất công việc.

Ví dụ, trước đây, việc nghiên cứu thị trường thường tốn 3 tuần. Bài toán đặt ra là làm càng nhanh càng tốt. Nhưng khi AI làm nghiên cứu đó trong vài phút, vấn đề sẽ chuyển thành: Nghiên cứu cái gì là đúng nhất để làm?

Nếu trước đây, việc sáng tạo nội dung cần một đội ngũ làm việc ngày đêm trong cả tuần. Nhưng bây giờ chỉ vài phút là công việc đó đã được làm xong, thì vấn đề là bạn phải tìm ra là: Điều gì mới thực sự có giá trị với người xem?

Nói cách khác: Tốc độ làm ra sản phẩm không còn là điểm nghẽn nữa. Điểm nghẽn bây giờ nằm ở tầng cao hơn, là: chọn mục tiêu, đặt đúng câu hỏi, ra quyết định chuẩn, và thiết kế chiến lược thích hợp. 

Vấn đề chưa dừng lại ở việc xem xét tận gốc bản chất công việc. Trên thực tế, mỗi vài tháng, đôi khi chỉ vài tuần, bạn sẽ thấy một mô hình AI vừa phát triển các bước nhảy vọt mới về khả năng: suy luận phức tạp hơn, hiểu dữ liệu sâu hơn, tự lập kế hoạch, tự thực thi tác vụ. Và mỗi lần AI nhảy vọt, tổ chức cũng cần học lại cách phối hợp mới. Bởi vì nếu không, tổ chức của bạn sẽ bị tụt lại phía sau.

Chúng ta đang bước vào một giai đoạn rất mới của lịch sử công nghệ. Công cụ thì đã có. Sức mạnh thì đang tăng lên từng ngày. Nhưng phần lớn doanh nghiệp vẫn còn loay hoay không biết phải làm gì tiếp theo. Đây vừa là thách thức, nhưng cũng là cơ hội lớn cho cả bạn và tổ chức của mình.

Khi phối hợp được cả 3 yếu tố Lãnh đạo, Đội ngũ nhân viên, Phòng thí nghiệm AI, doanh nghiệp của bạn sẽ nhận được lợi thế khổng lồ ngay trong vài năm tới. Nếu bạn tiếp tục đứng ngoài, chờ cho mọi thứ “ổn định” rồi mới hành động, thì khi mọi thứ ổn định xong, chắc chắn là đối thủ đã vượt qua bạn rất xa.

Chờ AI ổn định rồi mới học, cũng giống như đợi biển lặng rồi mới đi tập lướt sóng: đến lúc đó thì sóng đã hết rồi. Vậy ngay bây giờ, bạn sẽ chọn làm gì?