Tiến sĩ Tony Nguyễn: AI có thể dự đoán, nhưng doanh nhân phải tự phán đoán

Điều quan trọng hơn là biết cách diễn giải những thông tin đó, nhận diện giới hạn của các dự báo và quyết định hướng đi trong điều kiện chưa có đáp án chắc chắn. Theo các chuyên gia tại Đại học RMIT Việt Nam, AI có thể mở rộng năng lực phân tích, nhưng không thể thay thế hoàn toàn năng lực phán đoán của người đứng đầu doanh nghiệp.

Khi có nhiều thông tin hơn, doanh nhân vẫn phải đối mặt với bất định

Hãy hình dung hai doanh nhân cùng cân nhắc một ý tưởng kinh doanh. Cả hai đều sử dụng AI để xác định khách hàng mục tiêu, phân tích đối thủ, đề xuất mức giá, dự báo nhu cầu và xây dựng kế hoạch ra mắt sản phẩm. Chỉ trong vài phút, mỗi người đều có trong tay một bản phân tích chi tiết, được trình bày logic và thuyết phục.

Tuy nhiên, người thứ nhất xem kết quả do AI tạo ra như câu trả lời cuối cùng, trong khi người thứ hai coi đó là tập hợp những giả định cần được kiểm chứng. Sự khác biệt giữa hai cách tiếp cận nằm ở năng lực phán đoán, yếu tố có thể quyết định liệu một ý tưởng kinh doanh có trở thành cơ hội thực sự hay không.

Khi AI tạo sinh ngày càng được tích hợp vào hoạt động doanh nghiệp, các nhà sáng lập có thể xử lí thông tin nhanh hơn, đánh giá nhiều phương án hơn và giảm đáng kể thời gian dành cho những công việc phân tích thường nhật. Nhưng khả năng tạo ra câu trả lời không đồng nghĩa với khả năng xác định câu trả lời nào đáng tin cậy, hoặc quyết định nào nên được thực hiện.

Theo Tiến sĩ Tony Nguyễn, quyền Chủ nhiệm các chương trình Sau đại học tại Khoa Kinh doanh, Đại học RMIT Việt Nam, năng lực phán đoán của doanh nhân cần được nhìn nhận trong mối quan hệ với sự bất định.

Ông phân biệt giữa rủi ro và bất định thực sự. Trong những tình huống có rủi ro, doanh nghiệp thường có thể xác định các kết quả có khả năng xảy ra và ước tính xác suất của chúng, dù những ước tính đó không hoàn toàn chính xác. Chẳng hạn, một nhà bán lẻ có thể dựa vào doanh số quá khứ, biến động theo mùa và xu hướng tiêu dùng để quyết định lượng hàng cần nhập.

Ngược lại, trong điều kiện bất định thực sự, những dữ liệu cần thiết để tính toán có thể chưa tồn tại. Khách hàng chưa biết họ có cần một sản phẩm hoàn toàn mới hay không. Công nghệ mới có thể làm thay đổi hành vi tiêu dùng. Đối thủ cạnh tranh có thể phản ứng theo những cách chưa từng xuất hiện, trong khi các quy định và kì vọng xã hội cũng có thể thay đổi.

Trong những tình huống như vậy, doanh nhân không chỉ cần tính toán xác suất mà còn phải xác định tương lai nào đáng theo đuổi, nguồn lực nào nên được đầu tư và giả định nào đủ cơ sở để biến thành hành động.

Tiến sĩ Tony Nguyễn cho rằng năng lực phán đoán tốt là sự kết hợp giữa kiến thức, trí tưởng tượng, khả năng diễn giải, nhận thức về bản thân và sự sẵn sàng hành động khi chưa có cảm giác an tâm từ sự chắc chắn.

Điều này đặc biệt quan trọng với các doanh nghiệp khởi nghiệp, nơi nguồn lực thường hạn chế và quyết định ban đầu có thể định hình toàn bộ hướng phát triển. Một bản phân tích thị trường hoàn chỉnh không thể bảo đảm rằng khách hàng sẽ mua sản phẩm, cũng như một dự báo tăng trưởng đầy triển vọng không thể loại bỏ mọi khả năng thất bại.

AI mở rộng khả năng phân tích nhưng chưa bảo đảm đột phá

AI đặc biệt hữu ích khi xử lí những vấn đề quen thuộc, có dữ liệu tương đối phong phú và mục tiêu rõ ràng. Công nghệ này có thể tổng hợp bằng chứng, so sánh các phương án, phát hiện mối tương quan và xây dựng kịch bản nhanh hơn đáng kể so với cách làm thủ công.

Tuy nhiên, tốc độ phân tích không nhất thiết tỷ lệ thuận với chất lượng của cơ hội kinh doanh được lựa chọn. Một nghiên cứu có kiểm soát với sự tham gia của 124 doanh nhân, do nhóm nghiên cứu tại Italy và Mỹ thực hiện, cho thấy việc sử dụng AI giúp người tham gia nhận diện được nhiều cơ hội kinh doanh hơn. Công nghệ này cũng hỗ trợ nâng cao chiều sâu đánh giá, xây dựng kế hoạch khai thác cơ hội và phân tích bối cảnh kinh doanh.

Dù vậy, nghiên cứu ghi nhận một sự đánh đổi đáng chú ý: Các cơ hội và chiến lược khai thác do AI đề xuất có xu hướng ít đột phá hơn. Điều này gợi mở rằng AI có thể giúp doanh nhân tổ chức thông tin và phát triển những phương án hợp lí, nhưng chưa chắc tạo ra những ý tưởng khác biệt đủ sức mở ra thị trường mới.

Kết quả cũng cho thấy những doanh nhân đạt hiệu quả tốt nhất là người biết kết hợp AI với kiến thức chuyên môn sâu về ngành. Hiểu biết thực tế giúp họ khai thác lợi ích từ các phân tích có hệ thống, đồng thời nhận ra những điểm thiếu sót mà công cụ có thể bỏ qua.

Một doanh nhân có kinh nghiệm trong ngành không nhất thiết phải chấp nhận phương án được AI đánh giá cao nhất. Họ có thể nhận thấy một đề xuất không phù hợp với thói quen của khách hàng, điều kiện vận hành hoặc những thay đổi đang diễn ra tại thị trường mục tiêu.

Ngược lại, nếu thiếu kiến thức nền, người sử dụng có thể khó phân biệt giữa một gợi ý thực sự có giá trị và một câu trả lời trôi chảy nhưng chung chung, thiếu bối cảnh hoặc dựa trên những giả định không phù hợp.

Đây là giới hạn đáng lưu ý khi doanh nghiệp sử dụng AI để xây dựng kế hoạch kinh doanh. Một báo cáo có cấu trúc chặt chẽ có thể tạo cảm giác rằng vấn đề đã được giải quyết, trong khi những câu hỏi quan trọng nhất vẫn chưa có lời đáp: Khách hàng có thực sự sẵn sàng trả tiền? Lợi thế cạnh tranh có thể duy trì bao lâu? Và nếu các giả định ban đầu sai, doanh nghiệp sẽ phải trả giá như thế nào?

Vì vậy, AI nên được xem là công cụ hỗ trợ nâng cao chất lượng phân tích, chứ không phải cơ chế tự động biến dữ liệu thành quyết định đúng đắn. Giá trị của công nghệ phụ thuộc đáng kể vào khả năng đặt câu hỏi, đánh giá kết quả và kết nối thông tin với thực tế của người sử dụng.

Biến AI thành đối tác phản biện, không phải người ra quyết định thay

Năng lực phán đoán không có nghĩa là doanh nhân phải quay lưng với AI hoặc tin rằng trực giác con người luôn chính xác hơn máy móc. Trên thực tế, con người cũng có thể mắc những sai lầm có hệ thống như quá tự tin vào nhận định của mình, chỉ tìm kiếm bằng chứng ủng hộ quan điểm sẵn có hoặc tiếp tục theo đuổi một dự án thất bại vì đã đầu tư quá nhiều nguồn lực.

Tiến sĩ Hoàng Trường Giang, giảng viên cấp cao ngành Quản trị tại Đại học RMIT Việt Nam, cho rằng AI có thể giúp nhận diện những điểm yếu này bằng cách thách thức các giả định và đưa ra những kịch bản thay thế.

Theo ông, mối quan hệ hiệu quả giữa con người và AI cần dựa trên đối thoại thay vì ủy quyền hoàn toàn. Doanh nhân có thể sử dụng công nghệ để mở rộng góc nhìn, nhưng vẫn phải tự đánh giá các phương án trước khi đưa ra quyết định.

Cách tiếp cận này có thể bắt đầu từ việc phân biệt rõ giữa dự đoán và phán đoán. Với các công việc lặp lại, có dữ liệu phong phú và tiêu chí đánh giá tương đối rõ ràng, doanh nghiệp có thể tận dụng AI để tăng tốc độ xử lí. Nhưng khi đối mặt với thị trường chưa hình thành, mô hình kinh doanh mới hoặc những lựa chọn có hệ quả dài hạn, người lãnh đạo cần cân nhắc cả những yếu tố chưa thể lượng hóa đầy đủ.

Doanh nhân cũng nên chủ động yêu cầu AI phản biện thay vì chỉ tìm kiếm sự xác nhận. Thay vì hỏi vì sao một ý tưởng sẽ thành công, họ có thể yêu cầu công cụ chỉ ra những giả định dễ đổ vỡ nhất, xây dựng kịch bản bất lợi hoặc giải thích vì sao khách hàng có thể từ chối sản phẩm.

Một bước quan trọng khác là duy trì tiếp xúc trực tiếp với thị trường. Phỏng vấn khách hàng, quan sát hành vi sử dụng, thử nghiệm sản phẩm mẫu và triển khai chương trình bán hàng quy mô nhỏ có thể giúp doanh nghiệp kiểm chứng những giả định mà mô hình AI chưa thể xác nhận. Những bằng chứng thực tế này cũng tạo cơ sở để điều chỉnh dự báo và chiến lược.

Thay vì đầu tư toàn bộ nguồn lực ngay từ đầu, doanh nghiệp có thể thử nghiệm với một nhóm khách hàng giới hạn, phát hành phiên bản sản phẩm tối thiểu hoặc nhận đơn đặt hàng trước. Cách làm này giúp biến một phần bất định thành dữ liệu thực tế, đồng thời hạn chế chi phí nếu ý tưởng không đạt kì vọng.

Dẫu vậy, không phải quyết định nào cũng có thể được kiểm chứng hoàn toàn trước khi hành động. Khi doanh nhân phải lựa chọn giữa nhiều phương án chưa rõ kết quả, trách nhiệm cuối cùng vẫn thuộc về họ, từ việc phân bổ vốn, thuyết phục đội ngũ đến cân nhắc các hệ quả đạo đức.

Tiến sĩ Tony Nguyễn nhấn mạnh rằng một bài thuyết trình gọi vốn chỉn chu hay một chiến lược kinh doanh thuyết phục có thể được AI tạo ra trong vài phút. Thách thức thực sự là xác định giả định nào đáng tin, cơ hội nào đáng theo đuổi, khi nào đã có đủ bằng chứng để hành động và khi nào nên bỏ qua một khuyến nghị nghe có vẻ hợp lí.

Trong kỷ nguyên AI, lợi thế của doanh nhân vì thế không chỉ nằm ở khả năng sử dụng công nghệ thành thạo, mà còn ở việc hiểu rõ giới hạn của nó và giới hạn của chính mình. Người lãnh đạo giỏi không phải người có thể dự đoán mọi diễn biến, mà là người biết đưa ra lựa chọn có trách nhiệm khi tương lai vẫn chưa rõ ràng.

AI có thể giúp doanh nhân nhìn thấy nhiều con đường hơn, tính toán nhanh hơn và nhận diện những khả năng mà trước đây họ chưa nghĩ tới. Nhưng quyết định đi theo con đường nào, chấp nhận đánh đổi điều gì và chịu trách nhiệm ra sao vẫn là những câu hỏi không thể đơn giản giao phó cho máy móc.