AI có thể dự đoán, nhưng doanh nhân phải tự phán đoán

Trong thời đại AI có thể đưa ra phân tích chỉ trong vài giây, khả năng phán đoán vẫn là một kỹ năng thiết yếu đối với doanh nhân. Ảnh: Pexels

Thử tưởng tượng có hai doanh nhân đang cân nhắc cùng một ý tưởng kinh doanh. Cả hai đều sử dụng một công cụ AI để xác định khách hàng, phân tích đối thủ cạnh tranh, đề xuất mức giá, dự báo nhu cầu và xây dựng kế hoạch ra mắt. Chỉ trong vài phút, mỗi người đều nhận được một bản phản hồi chi tiết ấn tượng.

Người thứ nhất xem kết quả đó như câu trả lời. Người thứ hai xem đó như một tập hợp các giả định. Chính sự khác biệt này tạo nên năng lực phán đoán.

Khi AI tạo sinh được tích hợp ngày càng sâu rộng vào hoạt động khởi nghiệp và kinh doanh, các nhà sáng lập có thể tiếp cận nhiều thông tin hơn, tạo ra nhiều phương án hơn và hoàn thành các bước phân tích nhanh hơn bao giờ hết.

Tuy nhiên, có trong tay phân tích kỹ càng hơn không đồng nghĩa với việc biết phải làm gì. Trong thực tế, khi AI có thể tạo ra những câu trả lời chỉn chu gần như ngay lập tức thì khả năng đặt câu hỏi, diễn giải và hành động dựa trên những câu trả lời đó có thể trở thành một trong những lợi thế quan trọng nhất của doanh nhân.

NĂNG LỰC PHÁN ĐOÁN TRONG KINH DOANH LÀ GÌ?

Năng lực phán đoán của doanh nhân thường được mô tả là khả năng ra quyết định trong điều kiện bất định. Tuy nhiên, theo Tiến sĩ Tony Nguyễn, quyền Chủ nhiệm các chương trình Sau đại học tại Khoa Kinh doanh, Đại học RMIT Việt Nam, khái niệm này cần được diễn giải rõ hơn.

Một số quyết định kinh doanh mang tính rủi ro, nhưng doanh nghiệp có thể hình dung được những kết quả có thể xảy ra và phần nào ước tính được xác suất của từng kết quả. Chẳng hạn, một đơn vị bán lẻ khi nhập hàng có thể dựa vào dữ liệu doanh số trong quá khứ, xu hướng thay đổi theo mùa và nhu cầu của khách hàng để ra quyết định. Dù cách tính toán chưa hoàn hảo nhưng họ vẫn có dữ liệu trong quá khứ để làm cơ sở ra quyết định.

Tuy nhiên, Tiến sĩ Tony Nguyễn cho rằng doanh nhân thường phải đối mặt với điều khó khăn hơn nhiều, đó là sự bất định thực sự. Trong điều kiện không chắc chắn, họ không thể biết hết những kết quả có thể xảy ra, chứ chưa nói đến xác suất là gì. Khách hàng có thể không hiểu nổi một sản phẩm chưa từng tồn tại. Công nghệ mới có thể thay đổi hành vi con người. Đối thủ cạnh tranh có thể phản ứng theo những cách khó lường. Các quy định, kỳ vọng xã hội và danh mục thị trường có thể thay đổi ngay trong quá trình xây dựng doanh nghiệp.

Vị giảng viên RMIT cho biết: “Đối mặt với sự bất định, doanh nhân phải quyết định tương lai nào đáng theo đuổi và bắt đầu hướng sự chú ý, nỗ lực cũng như nguồn lực của mình vào đó. Năng lực phán đoán tốt là sự kết hợp giữa kiến thức, trí tưởng tượng, năng lực diễn giải, khả năng tự nhận thức về bản thân và sẵn sàng hành động mà không cần đến cảm giác an tâm từ sự chắc chắn”.

AI ĐƯA RA CÂU TRẢ LỜI DỄ DÀNG HƠN, NHƯNG CHƯA CHẮC ĐÃ TỐT HƠN

AI đặc biệt hiệu quả khi giải quyết các vấn đề quen thuộc, có dữ liệu dồi dào và mục tiêu tương đối ổn định. Công nghệ này có thể so sánh các lựa chọn, tóm tắt bằng chứng, phát hiện các mối tương quan, xác định điểm bất nhất và xây dựng các kịch bản nhanh hơn hẳn con người. Đây có thể là công cụ hữu ích giúp doanh nhân nâng cao khả năng xử lý công việc.

Trong một nghiên cứu có kiểm soát với sự tham gia của 124 doanh nhân, một nhóm nghiên cứu tại Italia và Mỹ phát hiện rằng việc sử dụng AI giúp tăng số lượng cơ hội kinh doanh mà người tham gia nhận diện được. AI cũng cải thiện mức độ sâu sắc trong đánh giá, kế hoạch khai thác cơ hội và phân tích bối cảnh kinh doanh.

Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra một đánh đổi quan trọng: cơ hội kinh doanh và chiến lược khai thác do AI đề xuất ít tính đột phá.

Nhóm doanh nhân đạt kết quả tốt nhất là những người biết kết hợp AI với kiến thức chuyên môn sâu về ngành. Kinh nghiệm và hiểu biết giúp họ thu được lợi ích từ phân tích bài bản của AI thay vì đơn thuần chấp nhận lời khuyên mà AI đưa ra. Họ biết cách nhận ra khi nào câu trả lời của AI thực sự hữu ích, khi nào thiếu bối cảnh cần thiết và khi nào kinh nghiệm thực tế cho thấy nên chọn phương án không theo khuôn mẫu. Nếu thiếu kiến thức nền, doanh nhân có thể không đủ khả năng phân biệt đâu là gợi ý thực sự có chiều sâu, đâu là phản hồi nghe có vẻ trôi chảy nhưng chung chung hoặc không phù hợp từ AI.

PHÁN ĐOÁN KHÔNG CÓ NGHĨA LÀ PHỦ NHẬN AI

Tiến sĩ Hoàng Trường Giang, giảng viên cấp cao ngành Quản trị tại Đại học RMIT Việt Nam, cho rằng giải pháp không phải là tránh xa AI hoặc đề cao quá mức trực giác con người.

“Trực giác của con người vẫn dễ bị ảnh hưởng bởi sự tự tin thái quá, thiên kiến xác nhận và ngụy biện chi phí chìm. AI có thể giúp chỉ ra những điểm yếu này bằng cách thách thức các giả định và xem xét những kịch bản thay thế”, ông nói.

Tiến sĩ Tony Nguyễn (trái) và Tiến sĩ Hoàng Trường Giang, Đại học RMIT Việt Nam. Ảnh: RMIT

Theo Tiến sĩ Giang, mối quan hệ lành mạnh nhất giữa con người và AI phải dựa trên đối thoại chứ không phải ủy quyền hoàn toàn. Cụ thể, doanh nhân có thể củng cố năng lực phán đoán bằng cách:

Phân biệt giữa dự đoán và phán đoán: Sử dụng AI cho các công việc lặp lại với dữ liệu phong phú, song song với phán đoán của bản thân khi xử lý tình huống chưa có tiền lệ.

Yêu cầu AI phản biện: Đề nghị công cụ đưa ra cách diễn giải đối lập và thách thức giả định của mình.

Bám sát thực tế: Duy trì tiếp xúc trực tiếp với khách hàng, quan sát thực tế và kinh nghiệm vận hành.

Thử nghiệm ở quy mô nhỏ: Ra mắt phiên bản mẫu, triển khai thử nghiệm với một nhóm khách hàng hoặc nhận đơn đặt hàng trước để kiểm chứng nhu cầu thực tế của thị trường, từ đó biến những điều chưa chắc chắn thành dữ liệu và bằng chứng cụ thể.

Con người vẫn chịu trách nhiệm cuối cùng: Doanh nhân vẫn phải tự chịu trách nhiệm về tổn thất tài chính, trao đổi trong đội ngũ và những hệ quả về mặt đạo đức.

Tiến sĩ Tony Nguyễn bổ sung: “Một bài thuyết trình gọi vốn chỉn chu hay một chiến lược kinh doanh đầy sức thuyết phục có thể được AI đưa ra chỉ trong vài phút. Cái khó vẫn nằm ở việc phán đoán xem giả định nào đáng tin tưởng, cơ hội nào đáng theo đuổi, khi nào đủ bằng chứng để hành động và khi nào nên bỏ qua một khuyến nghị nghe có vẻ hợp lý. Những điều này đều là phán đoán, không phải phép tính”.