AI đang thay đổi quy trình ra quyết định chiến lược

Một buổi họp chiến lược thông thường của công ty, cho dù đã dành nhiều nguồn lực, và sau vài ngày tranh luận, liệu có được bao nhiêu phương án chiến lược khác biệt được đưa ra? Ba? Bốn? Giờ hãy tự hỏi: Liệu đó là do chỉ có ba hay bốn phương án tốt tồn tại! hay đó là tất cả những gì nhóm của bạn có đủ thời gian và năng lực tư duy để phát triển và đánh giá?

Đối với hầu hết các công ty, câu trả lời trung thực là vế sau. Nút thắt trong quá trình ra quyết định chiến lược chưa bao giờ nằm ở sự thiếu hụt các phương án khả thi. Vấn đề nằm ở hạn chế năng lực của người thực hiện công việc này trong việc đánh giá và xử lý các phương án trong khoảng thời gian lập kế hoạch chiến lược, và cùng đó là các yếu tố chính trị hoặc áp lực khác buộc phải đưa ra quyết định. Các học giả gọi cơ chế này là “tính duy lý có giới hạn” (bounded rationality).

Những hạn chế này mang tính nền tảng đến mức chúng ta hiếm khi nhận ra, nhưng chúng đã âm thầm định hình mọi công cụ trong bộ quy trình chiến lược tiêu chuẩn. Lý do khiến phân tích SWOT có bốn phần, ma trận tăng trưởng - thị phần có cấu trúc 2×2, hay mô hình nổi tiếng nhất của Michael Porter có đúng năm lực lượng, không phải vì thế giới cạnh tranh thực sự đơn giản như vậy. Nguyên nhân là do các mô hình này cần đủ đơn giản để một nhóm nhân sự có thể phác thảo ra chỉ trong vài giờ.

Trong nhiều thập kỷ, đó là những mô hình tốt nhất mà chúng ta có. Nhưng giờ đây, mọi chuyện đã khác.

Thế hệ các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) hiện nay, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và hệ thống đa tác nhân (multi-agent systems) được xây dựng dựa trên chúng, không chỉ đơn thuần là sự bổ sung vào bộ công cụ lập kế hoạch. Đây là những công nghệ trực tiếp nới lỏng các giới hạn về tư duy vốn định hình cách doanh nghiệp đưa ra những quyết định. AI có thể tạo ra và sàng lọc hàng nghìn phương án chiến lược, trong khi một nhóm nhân sự chỉ có thể cân nhắc một số lượng rất hạn chế. AI có thể xây dựng và liên tục cập nhật các mô hình về thị trường, khách hàng và đối thủ cạnh tranh với độ chi tiết và tính linh hoạt vượt xa bất kỳ khuôn khổ tĩnh nào. Đồng thời, AI có khả năng kiểm chứng ý tưởng thông qua quá trình thảo luận mô phỏng - tổng hợp các quan điểm đa dạng và thách thức các giả định mà không bị ảnh hưởng bởi tư duy bầy đàn (groupthink), hệ thống phân cấp hay áp lực thời gian vốn thường làm sai lệch các cuộc họp chiến lược thực tế.

Tóm lại, AI mở ra con đường giúp quy trình hoạch định chiến lược vượt khỏi những giới hạn cũ. Tất nhiên, các giới hạn không hoàn toàn biến mất mà được đẩy xa hơn, và vị trí mới của chúng có ý nghĩa vô cùng quan trọng, bởi tác động của nó vượt xa vấn đề hiệu suất đơn thuần. Khi có thể khám phá nhiều phương án hơn, bạn sẽ tìm ra những hướng đi tốt hơn. Khi có thể mô hình hóa môi trường kinh doanh với độ chi tiết cao hơn, bạn sẽ nhìn thấy nhiều cơ hội và rủi ro hơn. Khi có thể kiểm tra độ bền vững của kế hoạch bằng cách mô phỏng các đối thủ cạnh tranh, những khách hàng hoài nghi và cả một “người phản biện” không biết mệt mỏi, bạn sẽ đưa ra được những quyết định vững chắc hơn. Những công ty làm chủ phương thức làm việc mới này sẽ không chỉ hoạch định chiến lược nhanh hơn, mà còn thực hiện hiệu quả hơn, từ đó xây dựng lợi thế cạnh tranh cho những bước tiếp theo.

Bài viết sẽ trình bày chi tiết ý nghĩa thực tế của sự thay đổi này. Trước tiên, là ba cách thức AI có thể thay đổi quy trình hoạch định chiến lược. Tiếp đó là giải đáp thắc mắc thường gặp của những người còn hoài nghi - rằng nếu mọi công ty đều có thể tiếp cận cùng một loại AI, thì làm sao nó có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh? và giải thích cách các doanh nghiệp xây dựng “hào lũy” cạnh tranh bền vững dựa trên năng lực chiến lược được tăng cường bởi AI. Cuối cùng là một lộ trình thực tế dành cho các lãnh đạo muốn bắt đầu tái thiết quy trình ra quyết định chiến lược tại tổ chức của mình.

Ba cách AI mở rộng tư duy chiến lược

Để hiểu những thay đổi do AI mang lại, hãy xem xét những công việc mà tổ chức phải thực hiện khi hoạch định chiến lược. Về cốt lõi, mọi quyết định chiến lược đều bao gồm ba tác vụ nhận thức: tìm kiếm các phương án hành động khả thi, mô phỏng môi trường nơi các hành động đó diễn ra, và tổng hợp đánh giá từ những người tham gia vào quá trình ra quyết định. Hãy cùng xem xét từng khía cạnh này.

1. Từ vài lựa chọn ít ỏi đến hàng nghìn phương án. Hạn chế lớn nhất trong bất kỳ quy trình xây dựng chiến lược nào chính là khâu tìm kiếm các phương án: Đội ngũ của bạn có thể đề xuất và đánh giá được bao nhiêu lựa chọn thay thế? Với hầu hết các tổ chức, con số này thấp đến mức đáng ngạc nhiên. Một chu trình lập kế hoạch chiến lược điển hình thường chỉ đưa ra khoảng một tá ý tưởng rồi thu hẹp lại còn ba hoặc bốn phương án, trong khi các thành viên dành phần lớn công sức để tranh luận về những lựa chọn cuối cùng đó. Phần lớn không gian các khả năng tiềm tàng chưa bao giờ được khám phá, không phải vì chúng thiếu triển vọng, mà bởi vì các đội ngũ nhân sự không đủ thời gian và năng lực để thực hiện công việc đó.

Nghiên cứu cho thấy bước đột phá mà AI mang lại là chi phí tạo và sàng lọc các phương án giảm mạnh, giúp tổ chức khám phá phạm vi khả năng rộng lớn hơn nhiều. Sự thay đổi này đã hiện rõ trong lĩnh vực M&A (mua bán và sáp nhập). Trong một trường hợp được ghi nhận, một công ty phần mềm đã sử dụng hệ thống tìm kiếm và sàng lọc dựa trên AI tạo sinh (generative AI), kết hợp giữa tìm kiếm ngữ nghĩa và cơ sở dữ liệu gồm hơn 40 triệu công ty đại chúng lẫn tư nhân. Dựa trên các bằng sáng chế, hồ sơ công bố thông tin, bản ghi chép ý kiến chuyên gia cùng nhiều dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc khác, hệ thống này đã xác định và chấm điểm hơn 500 mục tiêu tiềm năng để mua lại chỉ trong chưa đầy một ngày; sau đó, nó thu hẹp danh sách xuống còn 15 ứng viên sáng giá và hỗ trợ hoàn tất ba thương vụ mua lại chỉ trong vài tháng.

Điểm mấu chốt ở đây không chỉ nằm ở tốc độ. Đó là sự thay đổi về mặt bản chất đối với khái niệm “tìm kiếm phương án”. Thay vì yêu cầu một nhóm nhân sự động não để tìm ra những mục tiêu khả thi, giờ đây doanh nghiệp có thể rà soát gần như toàn bộ phạm vi dữ liệu liên quan, áp dụng đồng thời nhiều góc nhìn chiến lược khác nhau, và tạo ra một danh sách rút gọn mà không quy trình nào trước đây có thể thực hiện được. Hệ quả đối với lãnh đạo rất rõ ràng: Trước khi đưa ra bất kỳ quyết định chiến lược quan trọng nào, như mua lại doanh nghiệp, gia nhập thị trường mới hay định hình danh mục sản phẩm, bạn nên giao cho hệ thống AI nhiệm vụ tạo ra một tập hợp các phương án phong phú hơn nhiều so với những gì đội ngũ của bạn thường cân nhắc, đồng thời lọc chúng dựa trên các tiêu chí cụ thể của bạn. Hãy sử dụng khả năng phán đoán của đội ngũ đối với danh sách rút gọn, thay vì danh sách ban đầu với vô số lựa chọn. AI mở rộng phạm vi tìm kiếm; con người đưa ra quyết định cuối cùng.

2. Từ khuôn mẫu tĩnh sang mô hình động. Hạn chế thứ hai nằm ở khâu mô hình hóa: Tổ chức của bạn mô hình hóa môi trường hoạt động của mình như thế nào? Với hầu hết các công ty, câu trả lời là sự kết hợp giữa khuôn mẫu lý thuyết, bảng tính và báo cáo hàng quý, những công cụ hữu ích nhưng về bản chất lại tĩnh và mang tính đơn giản hóa. Chúng nắm bắt được các động lực quan trọng nhất nhưng tất yếu bỏ qua vô số sắc thái, bối cảnh và những thay đổi diễn ra theo thời gian thực. AI cho phép chúng ta làm việc với các mô hình mô phỏng phong phú và linh hoạt hơn nhiều.

Logic tương tự cũng áp dụng cho bất kỳ công ty nào có các mô hình về nhu cầu, nguồn cung hoặc động lực cạnh tranh được xây dựng từ thời kỳ trước. Hãy xem xét mảng kinh doanh kem của Unilever. Thay vì dựa vào các dự báo hàng quý vốn mang tính phản ánh dữ liệu quá khứ, công ty đã tạo ra một mô hình vận hành bằng AI, tích hợp các xác suất thời tiết, tín hiệu nhu cầu và dữ liệu từ khoảng 3 triệu tủ đông có kết nối mạng tại 35 nhà máy. Kết quả là một bức tranh liên tục được cập nhật về nơi nhu cầu đang hình thành và nơi nguồn cung có thể bị thiếu hụt, một mô hình thị trường sống động cho phép các nhà quản lý can thiệp theo thời gian thực thay vì chỉ phản ứng sau khi sự việc đã rồi. Unilever ghi nhận độ chính xác của dự báo tại Thụy Điển tăng 10% và doanh số bán hàng tăng tới 30% ở một số khu vực nhờ những thông tin chi tiết thu được từ các tủ đông tích hợp AI.

Đối với lãnh đạo, bước đi thiết thực là xác định một hoặc hai mô hình chiến lược mà tổ chức sử dụng nhiều nhất (như bản đồ thị trường, phân khúc khách hàng, hay định vị cạnh tranh) và tự hỏi liệu AI có thể giúp chúng trở nên phong phú, cập nhật và chi tiết hơn hay không. Trong hầu hết các trường hợp, câu trả lời sẽ là có. Và lợi ích thu được không chỉ dừng lại ở thông tin tốt hơn, mà còn là khả năng nhìn thấy những cơ hội và rủi ro mà các mô hình hiện tại không thể bộc lộ.

3. Từ tư duy theo nhóm (groupthink) đến sự phản biện có cấu trúc. Rào cản thứ ba nằm ở khâu tổng hợp: Tổ chức kết hợp kiến thức và nhận định của nhiều người như thế nào để đưa ra quyết định? Về lý thuyết, các nhóm đa dạng thành phần sẽ đưa ra quyết định tốt hơn so với bất kỳ cá nhân nào làm việc độc lập. Tuy nhiên, trên thực tế, các cuộc họp chiến lược thường bị chi phối bởi hệ thống phân cấp, yếu tố chính trị, tính cách cá nhân và giới hạn thời gian. Quan điểm của người có chức vụ cao nhất thường chiếm trọng số quá lớn. Việc bày tỏ ý kiến trái chiều có thể tiềm ẩn rủi ro. Cả nhóm thường đi đến thống nhất quá nhanh chóng.

AI mang lại một cách tiếp cận khác biệt. Thay vì phụ thuộc vào một căn phòng đầy người với những động lực lên tiếng không đồng đều, tổ chức giờ đây có thể điều phối quy trình được gọi là “thảo luận tổng hợp” (synthetic deliberation): các quy trình do AI vận hành giúp kiểm chứng độ bền vững của các ý tưởng mà không vấp phải những trở ngại về mặt xã hội hay các vấn đề nảy sinh từ động lực nhóm.

Cơ chế này có thể đơn giản hoặc vô cùng tinh vi. Ví dụ, các quy trình làm việc đa tác nhân (multi-agent workflows), trong đó một tác nhân đóng vai trò “người sáng tạo” sẽ soạn thảo bản phân tích, còn một tác nhân đóng vai trò “người phản biện” sẽ liên tục đặt ra các thách thức đối với bản phân tích đó, một quy trình giúp tự động hóa sự tương tác phản biện chặt chẽ mà các đội ngũ nhân sự xuất sắc thường nỗ lực tạo ra theo cách thủ công. Ở cấp độ tham vọng hơn, là mô phỏng chiến lược (war games) vận hành bằng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nơi các tác nhân đại diện cho đối thủ cạnh tranh, cơ quan quản lý, khách hàng và các bên liên quan khác. Khác với mô phỏng truyền thống dựa trên quy tắc cố định, các tác nhân này có thể đưa ra những phản hồi khó dự đoán hơn và mang đậm tính người hơn; điều này buộc các đội ngũ quản lý phải đối mặt với những kịch bản mà có lẽ họ chưa từng hình dung ra nếu chỉ dựa vào tư duy của chính mình.

Bằng chứng thuyết phục nhất về khả năng của AI trong việc thúc đẩy quá trình cùng nhau lên ý tưởng đến từ một thử nghiệm thực tế tại Procter & Gamble. Trong một nghiên cứu với sự tham gia của 776 chuyên gia thuộc bộ phận thương mại và R&D đang thực hiện các nhiệm vụ đổi mới sáng tạo thực tế, các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng những cá nhân sử dụng AI đạt được chất lượng công việc ngang bằng với các nhóm gồm hai người làm việc mà không có sự hỗ trợ của AI. Các nhóm sử dụng AI hoàn thành công việc nhanh hơn khoảng 12% và có nhiều khả năng tạo ra các giải pháp thuộc nhóm 10% xuất sắc nhất. Có lẽ quan trọng nhất là AI đã giúp giảm thiểu tình trạng biệt lập (silo effect) giữa các chuyên gia thương mại và R&D, cho phép mỗi bộ phận tiếp cận góc nhìn của bộ phận kia và hỗ trợ cả hai bên cùng tạo ra những ý tưởng cân bằng, toàn diện hơn.

Bài học dành cho lãnh đạo là cần đưa các cơ chế phản biện có hệ thống bằng AI vào quy trình ra quyết định. Hãy giao cho các tác nhân AI (AI agents) những vai trò riêng biệt: một tác nhân đưa ra lập luận thuyết phục nhất cho một định hướng chiến lược, một tác nhân phản biện lại định hướng đó, và một tác nhân mô phỏng các phản ứng có thể xảy ra từ phía đối thủ cạnh tranh. Bạn cũng có thể tạo ra các hội đồng mô phỏng (bao gồm khách hàng, quản lý khu vực, cơ quan quản lý) để xem xét cách một quyết định có thể tác động đến các nhóm lợi ích khác nhau. Mục tiêu là đảm bảo rằng khi đội ngũ lãnh đạo ngồi lại để đưa ra quyết định, những điểm yếu rõ ràng đã được nhận diện và kế hoạch đã được kiểm chứng kỹ lưỡng qua nhiều góc nhìn đa dạng hơn mức mà bất kỳ cuộc họp đơn lẻ nào có thể bao quát hết được.

Điều này không có nghĩa là nên chấp nhận kết quả từ AI một cách mù quáng. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể đưa ra những phân tích nghe rất thuyết phục nhưng lại sai lệch một cách tinh vi, thiếu nhất quán nội bộ, hoặc dựa trên những bằng chứng không thật. Quá trình thảo luận mô phỏng có thể khơi gợi những thách thức hữu ích, nhưng cũng có thể tạo ra những ý kiến phản đối nghe có vẻ hợp lý nhưng lại hoàn toàn chệch hướng. Chất lượng của chiến lược được hỗ trợ bởi AI phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào và, quan trọng hơn cả, là khả năng phán đoán của con người đối với kết quả đầu ra đó. Đây không phải là lý do để né tránh các công cụ này, mà là lý do để thiết kế quy trình một cách cẩn trọng; và chính vì thế, vai trò của nhà hoạch định chiến lược con người trở nên quan trọng hơn bao giờ hết trong thế giới có sự hỗ trợ của AI.

Tạo dựng lợi thế khi ai cũng có AI

Đến đây, có thể bạn đang tự hỏi: Nhưng nếu đối thủ cạnh tranh cũng có thể sử dụng các mô hình AI giống hệt, thì làm sao những điều này có thể trở thành nguồn tạo ra lợi thế cạnh tranh? Đây là một câu hỏi xác đáng, và câu trả lời sẽ rất rõ ràng nếu bạn nhìn nhận vấn đề dưới góc độ phù hợp.

Sự so sánh hữu ích nhất ở đây là về Internet vào năm 1995. Đến giữa thập niên 90, khả năng truy cập Internet đã trở nên phổ biến rộng rãi. Công nghệ nền tảng khi đó không phải là tài sản độc quyền của riêng ai. Tuy nhiên, những công ty tạo dựng được lợi thế bền vững nhất trong hai thập kỷ sau đó như Amazon, Netflix, Google không giành chiến thắng chỉ nhờ việc sở hữu một trang web. Họ thành công vì nhận ra rằng Internet không phải là thứ chỉ để “gắn thêm” vào các hoạt động hiện có; nó là nền tảng mới để xây dựng các mô hình kinh doanh, năng lực và tài sản dữ liệu mà đối thủ khó lòng sao chép được. Ngược lại, những doanh nghiệp coi Internet chỉ như một tiện ích thông thường đã chứng kiến sản phẩm và dịch vụ của mình nhanh chóng bị biến thành hàng hóa phổ thông, mất đi tính khác biệt. Những công ty coi đó là nền tảng để tái tạo bản thân đã tạo ra được những lợi thế cạnh tranh bền vững kéo dài hàng thập kỷ.

AI đang ở một bước ngoặt tương tự. Bản thân các mô hình AI ngày càng trở nên phổ biến và dễ tiếp cận. Lợi thế thực sự nằm ở những gì bạn xây dựng dựa trên nền tảng đó. Có ba hướng tiếp cận nổi bật.

Thứ nhất, làm cho AI thông minh hơn nhờ dữ liệu riêng. Các mô hình AI đa năng thường được huấn luyện bằng thông tin công khai, do đó, bản chất của chúng là mang tính đại trà. Ngay khi bạn tinh chỉnh hoặc củng cố mô hình bằng dữ liệu độc quyền, như lịch sử khách hàng, mô hình giao dịch hay các nghiên cứu nội bộ, bạn sẽ tạo ra một giải pháp mà đối thủ cạnh tranh không thể sao chép chỉ bằng cách mua cùng loại phần mềm. Trợ lý AI của Morgan Stanley là một ví dụ điển hình; công cụ này cho phép 16.000 cố vấn tài chính của hãng truy cập vào hơn 100.000 tài liệu nghiên cứu nội bộ, đạt tỷ lệ sử dụng lên tới 98% và nâng hiệu suất tra cứu tài liệu từ 20% lên 80%. Hệ thống phát hiện gian lận Radar của Stripe là một ví dụ khác ở quy mô mạng lưới rộng lớn. Được huấn luyện dựa trên dữ liệu từ hàng triệu doanh nghiệp với tổng giá trị thanh toán hàng năm hơn 1,4 nghìn tỷ USD, hệ thống này có tới 92% khả năng đã từng ghi nhận thông tin của bất kỳ thẻ thanh toán nào xuất hiện trong mạng lưới của mình. Một đối thủ cạnh tranh nhỏ hơn, dù sử dụng cùng thuật toán nhưng thiếu nguồn dữ liệu khổng lồ đó, sẽ không thể đạt được độ chính xác tương đương.

Thứ hai, triển khai AI vào các quy trình đặc thù riêng. Dữ liệu là một loại “hào kỹ thuật” (lợi thế cạnh tranh bền vững), và quy trình cũng là một loại hào kỹ thuật khác. Khi một công ty tích hợp AI vào quy trình làm việc độc quyền - quy trình phản ánh tư duy chiến lược, kiến thức tổ chức và bối cảnh cạnh tranh riêng biệt, họ sẽ tạo ra một năng lực khó có thể quan sát từ bên ngoài và càng khó sao chép hơn.

Thứ ba, hãy tiến tới giới hạn hiệu suất mới nhanh hơn các đối thủ cạnh tranh. Trong lĩnh vực chiến lược, có một quan điểm phổ biến rằng hiệu quả vận hành, tức là thực hiện các công việc tương tự như những công ty khác nhưng với chất lượng tốt hơn, không đồng nghĩa với chiến lược. Sự khác biệt này vẫn đúng trong những giai đoạn ổn định. Tuy nhiên, vào những thời điểm xảy ra bước ngoặt công nghệ, khoảng cách giữa các doanh nghiệp đã đạt tới giới hạn hiệu suất mới và những doanh nghiệp chưa làm được điều đó có thể trở nên vô cùng lớn.

AI có thể rút ngắn quá trình phân tích kéo dài hàng tháng xuống còn vài ngày, hé lộ những cơ hội vốn bị bỏ sót, và kiểm chứng độ bền vững của các quyết định mà nếu không có AI thì sẽ chẳng bao giờ bị chất vấn. Các doanh nghiệp tận dụng được những khả năng này sẽ vận hành ở một đẳng cấp chiến lược hoàn toàn khác biệt. Về mặt lý thuyết, lợi thế này có thể chỉ là tạm thời, nhưng trên thực tế, nó lại không ngừng gia tăng: Quyết định sáng suốt hơn dẫn đến vị thế tốt hơn, tạo ra dữ liệu chất lượng hơn, từ đó lại cải thiện các quyết định trong tương lai. Ranh giới của sự đổi mới sẽ liên tục dịch chuyển, vì vậy lợi thế bền vững đến từ khả năng liên tục bắt kịp ranh giới đó và ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn qua mỗi lần như vậy.

Tóm lại: Xét về mặt công nghệ, AI đang trở nên phổ biến ở khắp mọi nơi. Tuy nhiên, xét về mặt năng lực được tích hợp vào dữ liệu, quy trình và tốc độ thực thi của doanh nghiệp, thì không phải công ty nào cũng làm được điều đó. Những công ty coi AI đơn thuần là một loại hàng hóa có thể mua về sẽ nhận thấy rằng nó chỉ nâng cao tiêu chuẩn chung cho tất cả mọi người chứ không tạo ra sự khác biệt cho riêng họ. Ngược lại, những công ty coi AI là nền tảng để xây dựng các năng lực chiến lược độc quyền sẽ thấy đây là một trong những nguồn lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ nhất hiện nay.

Cẩm nang dành cho lãnh đạo trong kỷ nguyên AI

Nếu muốn tái thiết kế cách tổ chức đưa ra các quyết định quan trọng nhất, bạn có thể áp dụng quy trình đơn giản sau đây:

Mở rộng danh sách các phương án trước khi thu hẹp lại. Với mỗi quyết định chiến lược lớn, như mua lại doanh nghiệp, gia nhập thị trường mới hay thay đổi cơ cấu danh mục sản phẩm - hãy sử dụng AI để tạo ra một danh sách dài các lựa chọn trước khi ban lãnh đạo thảo luận về danh sách rút gọn. Hầu hết các tổ chức thường thu hẹp phạm vi lựa chọn quá sớm vì trước đây, việc khám phá nhiều phương án rất tốn kém. Giờ đây, điều đó không còn là trở ngại nữa.

Thay thế các mô hình tĩnh bằng các mô hình động. Hãy chọn mô hình chiến lược mà tổ chức của bạn phụ thuộc nhiều nhất, chẳng hạn như phân khúc khách hàng, bản đồ cạnh tranh hay dự báo nhu cầu - và nâng cấp nó từ một tài liệu cập nhật định kỳ thành một mô hình động có khả năng tự điều chỉnh khi các điều kiện thay đổi. Mục tiêu là tạo ra một bản đồ đủ chi tiết để hé lộ những điều mà khung phân tích hiện tại của bạn không thể chỉ ra được do hạn chế về mặt cấu trúc.

Thể chế hóa quy trình phản biện có cấu trúc. Một chiến lược hiệu quả không chỉ phụ thuộc vào việc nảy sinh ý tưởng mà còn ở khâu kiểm chứng chúng một cách nghiêm ngặt. Tại hầu hết các tổ chức, quá trình kiểm chứng này vẫn chịu ảnh hưởng bởi hệ thống phân cấp, các yếu tố ngoại giao nội bộ và xu hướng tâm lý muốn nhanh chóng đi đến thống nhất của con người. Đừng phó mặc những ý kiến trái chiều cho sự ngẫu nhiên; hãy chủ động đưa chúng vào quy trình làm việc. Hãy tích hợp quy trình làm việc theo mô hình “người kiến tạo - người phản biện - đối thủ cạnh tranh” vào mọi cam kết quan trọng: giao cho một tác nhân AI nhiệm vụ đưa ra lập luận thuyết phục nhất cho kế hoạch, một tác nhân khác tìm cách bác bỏ kế hoạch đó, và tác nhân thứ ba mô phỏng phản ứng của đối thủ hoặc cơ quan quản lý. Hãy biến việc phản biện có hệ thống thành một hoạt động thường quy, cũng giống như công việc lập mô hình tài chính vậy.

Định nghĩa lại vai trò của nhà hoạch định chiến lược. Chuyển từ người phân tích sang người kiến tạo. Trong bối cảnh năng lực tư duy còn nhiều hạn chế, các nhà hoạch định chiến lược thường dành phần lớn thời gian để thu thập dữ liệu, lập bảng tính và điền thông tin vào các khung phân tích đơn giản. Khi AI bắt đầu phá vỡ những giới hạn về tư duy, công việc tư duy cơ bản này ngày càng có thể được tự động hóa; khi đó, nguồn lực cốt lõi sẽ chuyển dịch từ phân tích sang trí tưởng tượng, từ việc điền dữ liệu vào khung có sẵn sang việc tự thiết kế quy trình.

Tất cả những thay đổi này đòi hỏi một mẫu hình nhân tài mới: nhà hoạch định chiến lược đa năng (hybrid strategist). Lãnh đạo thuộc nhóm này biết cách đặt ra vấn đề chiến lược, thiết kế quy trình làm việc với AI để giải quyết vấn đề đó, và quan trọng nhất là hiểu rõ đâu là thời điểm máy móc cần nhường chỗ cho sự phán đoán của con người.

Để trở thành một nhà hoạch định chiến lược kết hợp (hybrid strategist), bạn cần thay đổi những yêu cầu của mình tại các cuộc họp đưa ra quyết định. Trước khi bất kỳ đề xuất chiến lược quan trọng nào được trình lên ban lãnh đạo, hãy yêu cầu ba yếu tố: danh sách các phương án đã được xem xét và loại bỏ (với sự hỗ trợ mở rộng từ AI), mô hình cập nhật về môi trường cạnh tranh, và kết quả của quá trình phản biện có hệ thống. Khi ban điều hành nâng cao tiêu chuẩn về một đề xuất đáng tin cậy, phần còn lại của tổ chức cũng sẽ làm theo.

Cuối cùng, hãy biến việc sử dụng AI thành một thói quen bình thường. Trợ lý AI của Morgan Stanley đã đạt tỷ lệ sử dụng lên tới 98% trong số 16.000 cố vấn tài chính, bởi vì nó được tích hợp trực tiếp vào các quy trình nghiên cứu độc quyền mà họ vốn đã dựa vào. Công cụ này giúp cải thiện rõ rệt công việc hàng ngày của họ, và việc áp dụng công nghệ mới diễn ra một cách tự nhiên. Hãy bắt đầu với cùng một tư duy đó: Xác định quy trình ra quyết định mà nhân viên của bạn đang gặp khó khăn hoặc bất cập, tái thiết kế quy trình đó với sự hỗ trợ của AI, và biến quy trình mới này thành chuẩn mực mặc định. Văn hóa thường hình thành dựa trên tính hữu dụng.