Khi AI viết lại lợi thế cạnh tranh: Giá trị mới sẽ chảy về đâu?

Mỗi cuộc cách mạng công nghệ lớn thường bắt đầu bằng một cách giải thích khá đơn giản về công dụng của công nghệ mới. Đường sắt từng được nhìn trước hết như một phương tiện vận chuyển nhanh hơn. Điện được xem như một nguồn năng lượng mới. Internet trong những năm đầu chủ yếu được nói đến như một hạ tầng truyền thông và một kênh thương mại mới. Nhưng khi nhìn lại, tác động lớn nhất của những công nghệ này không nằm ở việc chúng giúp một công việc cụ thể được thực hiện nhanh hơn bao nhiêu. Chúng làm thay đổi cấu trúc của cả nền kinh tế: vốn được đầu tư vào đâu, doanh nghiệp tổ chức ra sao, khách hàng tiếp cận thị trường bằng cách nào, mắt xích nào trong chuỗi giá trị trở nên quan trọng hơn và cuối cùng, ai là người có khả năng giữ lại phần lợi nhuận lớn nhất.

AI có lẽ cũng đang đi theo quỹ đạo đó. Ở giai đoạn hiện nay, phần lớn cuộc thảo luận về AI vẫn tập trung vào năng suất. Một quy trình trước đây mất nhiều giờ có thể rút xuống còn vài phút. Một số công việc thủ công có thể tự động hóa. Một nhân viên có thể xử lý khối lượng công việc lớn hơn. Từ góc nhìn vận hành, đây đều là những thay đổi quan trọng. Nhưng từ góc nhìn quản trị, năng suất mới chỉ là lớp đầu tiên của vấn đề.

Điều đáng quan tâm hơn là chuyện gì xảy ra sau khi năng suất tăng. Nếu AI giúp một doanh nghiệp giảm đáng kể chi phí, phần giá trị được tạo ra đó có thực sự trở thành lợi nhuận của doanh nghiệp hay cuối cùng sẽ bị cạnh tranh ép thành giá bán thấp hơn? Nếu một công việc trước đây cần một đội ngũ chuyên gia nay có thể được thực hiện với ít nguồn lực hơn, giá trị mất đi từ lao động sẽ chuyển sang cổ đông, sang khách hàng hay sang các nhà cung cấp nền tảng AI? Và nếu mọi doanh nghiệp trong ngành đều tiếp cận được cùng một loại công nghệ, liệu việc sử dụng AI tốt hơn có còn tạo thành lợi thế cạnh tranh hay chỉ trở thành điều kiện tối thiểu để tiếp tục tồn tại?

Đó là lúc câu chuyện về AI chuyển từ công nghệ sang kinh tế học của doanh nghiệp.

Một cuộc tái phân bổ vốn lớn hơn nhiều so với ngân sách công nghệ

Khi một công nghệ nền tảng xuất hiện, dòng vốn thường dịch chuyển trước khi mô hình kinh doanh mới hoàn toàn định hình. Nhưng nếu chỉ nhìn cuộc dịch chuyển hiện nay qua chi tiêu cho trung tâm dữ liệu, chip hay phần mềm AI, chúng ta mới thấy một nửa bức tranh.

Bên trong mỗi doanh nghiệp cũng đang diễn ra một quá trình tái phân bổ vốn không kém phần quan trọng. Những khoản đầu tư dành cho nhân sự thực hiện công việc lặp lại có thể dần chuyển sang dữ liệu, hệ thống, tự động hóa và những vị trí đòi hỏi khả năng phán đoán cao hơn. Những quy trình từng được xem là tài sản vì đã được chuẩn hóa qua nhiều năm có thể trở thành gánh nặng nếu chúng được thiết kế dựa trên giả định rằng con người phải xử lý từng bước. Những bộ máy quản lý được hình thành để điều phối hàng trăm nhân sự cũng có thể phải thay đổi khi một phần năng lực thực thi được chuyển sang máy móc.

Vì thế, vốn ở đây không nên chỉ được hiểu là tiền. Doanh nghiệp còn đang tái phân bổ vốn con người, vốn tổ chức và đặc biệt là vốn quản trị. Thời gian của ban điều hành, năng lực thay đổi của tổ chức và khả năng chấp nhận việc đóng lại những mô hình từng thành công đều là những nguồn lực hữu hạn. Một doanh nghiệp hoàn toàn có thể triển khai hàng chục sáng kiến AI và vẫn thất bại về mặt chiến lược nếu toàn bộ nỗ lực đó chỉ nhằm làm cho mô hình hiện tại vận hành hiệu quả hơn, trong khi cấu trúc lợi nhuận của ngành đang dịch chuyển sang nơi khác.

Đây là khác biệt quan trọng giữa đầu tư vào AI và tái phân bổ vốn vì AI. Đầu tư vào AI thường bắt đầu bằng câu hỏi: công nghệ này có thể giúp bộ phận nào giảm chi phí? Tái phân bổ vốn bắt đầu bằng một câu hỏi khó hơn: trong một thế giới mà năng lực này trở nên phổ biến, những tài sản nào của doanh nghiệp sẽ tăng giá trị và những tài sản nào đang dần mất giá trị?

Một đội ngũ lớn từng là dấu hiệu của quy mô có thể trở thành chi phí di sản. Một kho kiến thức tích lũy trong nhiều năm từng là rào cản gia nhập có thể mất giá khi khả năng tiếp cận tri thức được phổ cập. Ngược lại, những thứ từng ít được chú ý hơn như dữ liệu phát sinh liên tục từ hoạt động của khách hàng, mức độ tích hợp vào quy trình vận hành hay niềm tin được xây dựng trong nhiều năm có thể trở thành tài sản chiến lược quan trọng hơn.

Ở góc nhìn này, AI không chỉ thúc đẩy doanh nghiệp đầu tư thêm. Nó buộc doanh nghiệp phải quyết định không tiếp tục đầu tư vào đâu.

Giá trị do AI tạo ra không mặc nhiên thuộc về doanh nghiệp sử dụng AI

Có một sự khác biệt căn bản giữa tạo ra giá trị và nắm giữ giá trị. Giả sử AI giúp một doanh nghiệp làm cùng một công việc với chi phí thấp hơn đáng kể. Về mặt kinh tế, một lượng giá trị mới đã xuất hiện. Nhưng từ đây bắt đầu một cuộc phân chia.

Nếu doanh nghiệp có quyền định giá mạnh, phần tiết kiệm đó có thể ở lại trong biên lợi nhuận và cuối cùng thuộc về cổ đông. Nếu thị trường cạnh tranh gay gắt, các đối thủ sẽ nhanh chóng giảm giá, khiến phần lớn giá trị chuyển sang khách hàng. Nếu quá trình tự động hóa phụ thuộc nhiều vào nền tảng và hạ tầng bên ngoài, một phần lợi ích sẽ được chuyển sang nhà cung cấp công nghệ dưới dạng chi phí sử dụng. Nếu AI làm giảm nhu cầu đối với một số loại lao động, một phần giá trị sẽ dịch chuyển khỏi người lao động. Nếu công nghệ tạo điều kiện cho một doanh nghiệp mới chen vào giữa doanh nghiệp hiện hữu và khách hàng, chính doanh nghiệp mới đó có thể lấy được phần economics hấp dẫn nhất.

Vì vậy, một ngành hoàn toàn có thể trở nên hiệu quả hơn rất nhiều nhưng những doanh nghiệp trong ngành không nhất thiết trở nên có lợi nhuận hơn. Đây là điểm dễ bị bỏ qua khi doanh nghiệp đánh giá AI chủ yếu bằng ROI của từng dự án. Việc một quy trình tiết kiệm được bao nhiêu giờ lao động chỉ cho biết giá trị đã được tạo ra ở cấp độ vận hành. Nó chưa trả lời được câu hỏi chiến lược quan trọng hơn: sau khi thị trường điều chỉnh, doanh nghiệp còn giữ được bao nhiêu phần của giá trị đó?

Nếu lợi ích dễ dàng bị đối thủ sao chép, khách hàng sẽ có nhiều quyền thương lượng hơn. Nếu toàn ngành cùng giảm được chi phí, mặt bằng giá mới có thể hình thành. Khi đó, điều từng được trình bày như một sáng kiến tăng biên lợi nhuận cuối cùng chỉ giúp doanh nghiệp duy trì vị thế hiện tại.

AI vì vậy có thể tạo ra một nghịch lý: năng suất của toàn ngành tăng lên, trong khi lợi thế của từng doanh nghiệp lại giảm xuống.

Giá trị sẽ chảy về nơi kiểm soát những thứ còn khan hiếm

Một nguyên tắc kinh tế khá bền vững là giá trị thường tập trung ở nơi có quyền kiểm soát một nguồn lực khan hiếm hoặc một điểm nghẽn khó thay thế.

Khi công nghệ còn khan hiếm, bản thân công nghệ có thể là điểm nghẽn. Nhưng một khi công nghệ được phổ cập, quyền lực kinh tế sẽ dịch chuyển sang những tài sản bổ trợ mà công nghệ không thể dễ dàng tạo ra.

Trong thời kỳ Internet, việc xây dựng một website từng là năng lực đáng kể. Sau đó nó trở thành điều gần như mọi doanh nghiệp đều có thể làm. Lợi thế dần chuyển sang những doanh nghiệp sở hữu lưu lượng truy cập, mạng lưới người dùng, dữ liệu, thương hiệu hoặc quyền kiểm soát điểm tiếp xúc với khách hàng.

AI cũng có thể đi theo hướng tương tự. Nếu khả năng sử dụng một mô hình mạnh trở thành hàng hóa, việc “có AI” tự thân không còn tạo ra nhiều quyền lực kinh tế. Giá trị sẽ có xu hướng tập trung ở những doanh nghiệp kiểm soát được dữ liệu mà đối thủ không có, quan hệ khách hàng mà mô hình không thể tự xây dựng, workflow mà khách hàng khó tách ra, tài sản vật lý khó nhân bản hoặc mạng lưới càng lớn càng tạo ra thêm lợi ích cho những người tham gia.

Điều này cũng lý giải vì sao một doanh nghiệp sở hữu rất nhiều dữ liệu chưa chắc đã có lợi thế dữ liệu.

Một kho dữ liệu lịch sử có thể rất lớn nhưng vẫn mang tính tĩnh. Đối thủ có thể mua dữ liệu tương tự, tổng hợp từ các nguồn khác hoặc sử dụng mô hình để rút ngắn đáng kể thời gian xây dựng tri thức.

Giá trị lớn hơn nằm ở dữ liệu được tạo ra liên tục trong quá trình sản phẩm được sử dụng. Khi càng nhiều khách hàng sử dụng sản phẩm thì càng có nhiều dữ liệu; càng nhiều dữ liệu thì hệ thống càng tốt; hệ thống càng tốt lại thu hút thêm người dùng. Lúc đó, AI không làm lợi thế dữ liệu biến mất mà ngược lại, trở thành động cơ giúp lợi thế đó tự củng cố.

Sự khác biệt nằm ở chỗ một bên sở hữu một kho tài sản, còn bên kia sở hữu một vòng lặp kinh tế.

Cùng một AI, nhưng không có cùng một kết quả cho mọi ngành

Một trong những sai lầm thường gặp khi nói về AI là cố tìm một kết luận chung cho mọi doanh nghiệp. AI sẽ làm tăng lợi nhuận hay giảm lợi nhuận? AI sẽ có lợi cho cổ đông hay khách hàng? AI sẽ củng cố doanh nghiệp lớn hay tạo cơ hội cho những công ty mới?

Câu trả lời phụ thuộc nhiều hơn vào cấu trúc ngành hơn là vào bản thân công nghệ. Trong một ngành có mức độ tập trung cao, rào cản gia nhập lớn và khách hàng khó chuyển đổi nhà cung cấp, doanh nghiệp hiện hữu có khả năng giữ lại phần lớn lợi ích do AI tạo ra. Năng suất tăng có thể chuyển tương đối trực tiếp thành biên lợi nhuận cao hơn.

Trong một ngành phân mảnh, sản phẩm ít khác biệt và cạnh tranh chủ yếu bằng giá, điều ngược lại dễ xảy ra. Khi tất cả các doanh nghiệp cùng tiếp cận công nghệ tương tự, lợi ích tiết kiệm chi phí nhanh chóng được cạnh tranh chuyển sang khách hàng. Toàn ngành có thể vận hành hiệu quả hơn nhưng economics của từng doanh nghiệp gần như không thay đổi.

Đối với các ngành dịch vụ tri thức, sự thay đổi lại diễn ra theo một hướng khác. Giá trị trước đây thường nằm ở khả năng tiếp cận kiến thức chuyên môn, kinh nghiệm tích lũy và nguồn nhân lực có kỹ năng. Khi AI làm chi phí tiếp cận và xử lý tri thức giảm mạnh, bản thân kiến thức ngày càng khó trở thành hào kinh tế. Giá trị bắt đầu chuyển sang khả năng hiểu bối cảnh của khách hàng, phán đoán trong những tình huống không chuẩn hóa, chịu trách nhiệm về kết quả và tạo ra niềm tin đủ lớn để khách hàng giao một quyết định quan trọng.

Trong những ngành gắn với tài sản vật lý, AI thậm chí có thể củng cố doanh nghiệp hiện hữu. Một mạng lưới logistics, một hệ thống nhà máy hay một cơ sở hạ tầng khó sao chép không mất đi giá trị chỉ vì AI trở nên phổ biến. Nếu AI giúp những tài sản đó được vận hành tốt hơn, tạo ra nhiều dữ liệu hơn và nâng cao hiệu suất theo quy mô, hào kinh tế cũ còn có thể sâu hơn.

Vì vậy, nói “AI sẽ thay đổi mọi ngành” là đúng nhưng chưa đủ để phục vụ một quyết định chiến lược. Điều nhà quản trị cần hiểu là: cấu trúc ngành của mình sẽ khiến giá trị mới được phân chia theo hướng nào.

Hào kinh tế không biến mất, nhưng bản đồ của chúng đang được vẽ lại

Mỗi doanh nghiệp đều có một câu chuyện về lý do khách hàng chọn mình thay vì đối thủ. Đó có thể là chuyên môn, quy mô, dữ liệu, thương hiệu, quy trình vận hành, mạng lưới, quan hệ khách hàng hoặc một hệ thống được tích hợp sâu đến mức việc thay thế trở nên rất khó khăn.

AI không làm tất cả những lợi thế này mất đi. Nhưng nó làm thay đổi đáng kể độ bền của từng loại lợi thế. Những lợi thế dựa trên kiến thức phổ biến là nhóm dễ bị xói mòn nhất. Điều từng cần nhiều năm đào tạo và một đội ngũ lớn để thực hiện có thể ngày càng được mô hình hóa và phổ cập. Quy trình tiêu chuẩn cũng tương tự. Nếu một năng lực có thể được mô tả thành các bước rõ ràng và dữ liệu đầu vào có thể tiếp cận được, khả năng một doanh nghiệp mới tái tạo năng lực đó với chi phí thấp hơn đang tăng nhanh.

Ngay cả “vận hành xuất sắc” cũng cần được xem xét lại. Một doanh nghiệp có thể dành mười năm để tối ưu một quy trình mà đối thủ mới không bao giờ xây dựng theo cách đó ngay từ đầu. Lợi thế tích lũy trong quá khứ đôi khi trở thành trở ngại khi kiến trúc công nghệ thay đổi.

Ngược lại, một số hào kinh tế có thể bền hơn dưới tác động của AI. Quan hệ sâu với khách hàng là một ví dụ. Khi năng lực phân tích và tạo nội dung trở nên dễ tiếp cận, khách hàng có nhiều lựa chọn hơn nhưng đồng thời cũng phải đối diện với nhiều thông tin hơn, nhiều giải pháp hơn và khó đánh giá chất lượng hơn. Trong môi trường đó, niềm tin không nhất thiết mất giá. Với những quyết định có hậu quả lớn, nó thậm chí có thể trở nên quan trọng hơn.

Tích hợp hệ thống cũng tương tự. Một công cụ AI có thể dễ sao chép. Nhưng khi công cụ đó được gắn sâu vào dữ liệu, quy trình, quyền phê duyệt và hoạt động hằng ngày của khách hàng, thứ doanh nghiệp sở hữu không còn là một tính năng mà là một vị trí trong hệ thống vận hành.

Nhìn từ góc độ này, một hào kinh tế bền vững trong thời AI thường có một đặc điểm chung: nó càng được sử dụng càng trở nên mạnh hơn. Đó là loại lợi thế mà đối thủ không thể mua ngay bằng một hợp đồng công nghệ.

Đối thủ AI nguy hiểm nhất có thể không cần lấy khách hàng của doanh nghiệp

Trong cách tư duy cạnh tranh truyền thống, một đối thủ được xem là nguy hiểm khi họ bắt đầu lấy thị phần. Vì thế doanh nghiệp theo dõi số lượng khách hàng, doanh thu, tỷ lệ giữ chân và vị thế trên thị trường.

AI có thể khiến cách quan sát đó trở nên không đủ. Một doanh nghiệp mới không nhất thiết phải thay thế toàn bộ chuỗi giá trị của một doanh nghiệp hiện hữu. Họ chỉ cần xác định phần nào của chuỗi giá trị có biên lợi nhuận cao nhất và tách riêng phần đó.

Trong nhiều doanh nghiệp dịch vụ, chẳng hạn, phần hấp dẫn nhất về lợi nhuận không nằm ở toàn bộ quá trình cung cấp dịch vụ mà nằm ở một vài khâu có hàm lượng tri thức cao. Trước đây, khách hàng phải mua cả gói dịch vụ để tiếp cận những khâu này vì rất khó tách chúng ra. AI có thể làm thay đổi điều đó.

Một công ty mới với cấu trúc chi phí thấp có thể tự động hóa chính phần việc có biên cao, đóng gói nó thành một dịch vụ độc lập và cung cấp trực tiếp cho khách hàng. Doanh nghiệp truyền thống vẫn giữ quan hệ khách hàng, vẫn còn doanh thu và thậm chí chưa mất thị phần rõ rệt. Nhưng phần việc còn lại ngày càng là những công việc khó tự động hóa, cần nhiều con người hơn và có economics kém hấp dẫn hơn.

Doanh nghiệp bắt đầu bị rỗng hóa từ bên trong. Đây có lẽ là một trong những mối đe dọa đáng chú ý nhất của AI đối với doanh nghiệp hiện hữu. Sự gián đoạn không nhất thiết xuất hiện dưới hình thức một đối thủ mới làm toàn bộ công việc của doanh nghiệp tốt hơn. Nó có thể diễn ra bằng cách lấy đi từng lớp lợi nhuận một.

Khi doanh thu bắt đầu phản ánh vấn đề, quá trình dịch chuyển giá trị có thể đã diễn ra khá lâu. Đối thủ AI-native còn có một lợi thế khác: họ không phải mang theo cấu trúc được hình thành trong quá khứ. Họ có thể bắt đầu với ít tầng quản lý hơn, quy trình ngắn hơn, tỷ lệ tự động hóa cao hơn và một mô hình định giá được xây dựng trực tiếp trên economics mới.

Điều đó đặc biệt quan trọng bởi quy mô từng là một trong những lợi thế lớn của doanh nghiệp hiện hữu. Một công ty nhỏ khó cạnh tranh vì không đủ doanh thu để gánh bộ máy nhân sự, hệ thống và chi phí vận hành.

Nếu AI làm giảm mạnh chi phí tối thiểu cần thiết để vận hành một doanh nghiệp, lợi thế quy mô đó sẽ bị thu hẹp. Một đối thủ không cần trở thành doanh nghiệp lớn mới có thể đạt economics đủ tốt để tấn công một phân khúc rất cụ thể.

Cuộc cạnh tranh vì thế có thể chuyển từ cuộc chiến giành thị phần sang cuộc chiến giành profit pool.

Chiến lược AI vì vậy phải bắt đầu từ lợi thế cạnh tranh, không phải từ danh sách use case

Nếu nhìn AI đơn thuần như một công nghệ, phản ứng tự nhiên của doanh nghiệp là tìm thật nhiều nơi để áp dụng. Bộ phận nào có thể tự động hóa? Công việc nào có thể sử dụng trợ lý AI? Chi phí nào có thể giảm?

Những câu hỏi đó cần thiết nhưng không đủ cho một chiến lược. Trước khi lập bản đồ use case, doanh nghiệp nên lập lại bản đồ lợi nhuận của chính mình.

Lợi nhuận thực sự đang được tạo ra ở đâu? Khách hàng đang trả nhiều tiền nhất cho phần giá trị nào? Phần nào trong chuỗi có biên cao nhưng có thể được tách ra khỏi sản phẩm hiện tại? Phần nào tồn tại chủ yếu bởi vì trước đây khách hàng không có lựa chọn tốt hơn?

Đó chính là những vị trí mà một đối thủ mới có khả năng nhắm tới trước tiên. Song song với bản đồ lợi nhuận phải là một cuộc kiểm toán lại các hào kinh tế. Doanh nghiệp cần nhìn từng lợi thế của mình không phải bằng câu hỏi “lợi thế này đã giúp chúng ta thành công bao lâu”, mà bằng câu hỏi “điều gì khiến đối thủ vẫn không thể sao chép nó trong một thế giới đã có AI”.

Hai câu hỏi này có thể cho ra hai câu trả lời rất khác nhau. Một hệ thống kiến thức nội bộ lớn có thể từng là tài sản quý giá nhưng nếu AI giúp đối thủ tiếp cận tri thức tương tự với chi phí thấp, độ sâu của hào đã thay đổi. Một quan hệ khách hàng được tích lũy trong nhiều năm, ngược lại, có thể có giá trị hơn nếu doanh nghiệp biết sử dụng AI để hiểu khách hàng sâu hơn và tích hợp vào hoạt động của họ nhiều hơn.

Doanh nghiệp cũng cần chuyển tư duy dữ liệu từ sở hữu sang tích lũy. Vấn đề không phải có bao nhiêu terabyte dữ liệu mà là mỗi lần khách hàng sử dụng sản phẩm có làm cho sản phẩm ngày càng tốt hơn hay không. Nếu câu trả lời là không, rất có thể dữ liệu chưa thực sự trở thành hào kinh tế.

Tương tự, việc tích hợp AI cũng không nên dừng ở một lớp giao diện nằm trên những quy trình cũ. Khi mọi doanh nghiệp đều có thể mua cùng một mô hình, lợi thế chỉ xuất hiện nếu AI được gắn vào dữ liệu riêng, workflow riêng, cơ chế kiểm soát riêng và cách phục vụ khách hàng riêng. Công nghệ phổ biến khi đi qua một hệ thống độc quyền vẫn có thể tạo ra một năng lực khó sao chép.

Quan trọng hơn, doanh nghiệp cần sẵn sàng đặt lại câu hỏi về chính mô hình kiếm tiền của mình. Nếu AI làm chi phí cung cấp một dịch vụ giảm mạnh, khách hàng sẽ không mãi chấp nhận cơ chế định giá được hình thành khi chi phí đó còn cao. Một ngành từng tính phí theo giờ có thể bị đẩy sang định giá theo kết quả. Một phần mềm từng tính theo số người sử dụng có thể phải cạnh tranh với những giải pháp tính phí theo khối lượng công việc hoàn thành. Một sản phẩm được bán theo gói có thể bị tách thành từng lớp giá trị nhỏ hơn.

Doanh nghiệp có hai lựa chọn: tự viết lại economics của mình hoặc chờ một đối thủ làm điều đó. Có lẽ vì thế, một trong những bài tập chiến lược đáng làm nhất trong giai đoạn hiện nay không phải là hỏi “AI giúp chúng ta cải thiện doanh nghiệp này như thế nào”, mà là thử tưởng tượng rằng doanh nghiệp hiện tại chưa từng tồn tại.

Nếu được bắt đầu lại từ hôm nay, với AI đã là một phần bình thường của hạ tầng kinh doanh, doanh nghiệp có cần nhiều tầng quản lý như hiện tại không? Quy trình có còn được thiết kế theo cùng một cách không? Sản phẩm có còn được đóng gói như cũ không? Giá còn được tính theo cùng đơn vị không? Và quan trọng nhất, đâu là phần trong mô hình hiện nay mà một doanh nghiệp mới chắc chắn sẽ không xây dựng lại?

Những câu trả lời khó chịu nhất thường chính là nơi doanh nghiệp cần thay đổi sớm nhất.

Cuộc cạnh tranh thời AI cuối cùng vẫn là cuộc cạnh tranh về quyền kiểm soát giá trị

AI có thể trở thành một trong những công nghệ có sức lan tỏa lớn nhất trong nhiều thập kỷ. Nhưng nếu lịch sử của những cuộc cách mạng công nghệ trước đây cho chúng ta một bài học, thì đó là công nghệ không tự quyết định ai sẽ chiến thắng.

Công nghệ thay đổi điều gì có thể làm được. Cấu trúc kinh tế quyết định ai được hưởng lợi từ điều đó. Khi năng lực AI dần được phổ cập, việc sở hữu một mô hình tốt hay sử dụng một công cụ mới sẽ khó tạo thành hào kinh tế lâu dài. Lợi thế sẽ dịch chuyển sang những doanh nghiệp sở hữu những thứ AI không dễ dàng tạo ra từ con số không: dữ liệu được tích lũy qua sử dụng, quan hệ và niềm tin của khách hàng, mạng lưới có khả năng tự củng cố, tài sản khó sao chép, vị trí sâu trong workflow và quan trọng nhất là một tổ chức đủ khả năng tái phân bổ nguồn lực trước khi thị trường buộc họ phải làm điều đó.

Bởi vậy, đối với ban lãnh đạo, câu hỏi quan trọng nhất của thời đại AI có lẽ không phải là doanh nghiệp đã triển khai bao nhiêu ứng dụng AI. Cũng không phải là năng suất đã tăng được bao nhiêu phần trăm. Câu hỏi cần được đặt ra ở một tầng sâu hơn:

Khi AI làm thay đổi economics của ngành, phần giá trị mà doanh nghiệp đang nắm giữ hôm nay sẽ chảy về đâu?

Nếu câu trả lời vẫn là doanh nghiệp, cần hiểu thật rõ hào kinh tế nào đang giữ giá trị đó lại và đầu tư để làm nó sâu hơn. Nếu câu trả lời bắt đầu là khách hàng, nhà cung cấp công nghệ hay một lớp trung gian mới, doanh nghiệp cần chuẩn bị cho một mô hình kinh tế khác.

Còn nếu chưa thể trả lời câu hỏi này, rủi ro lớn nhất không phải là doanh nghiệp chậm ứng dụng AI. Rủi ro lớn hơn là doanh nghiệp có thể đang sử dụng AI rất tích cực để tối ưu một mô hình mà phần lợi nhuận hấp dẫn nhất của nó đã bắt đầu dịch chuyển sang nơi khác

Ban cố vấn ASOFT