Trong các lớp về Digital Transformation dành cho CEO và lãnh đạo doanh nghiệp, tôi vẫn thường nhấn mạnh một điều: với doanh nghiệp vừa và nhỏ, digital mindset của người lãnh đạo quan trọng hơn nhiều so với việc có một chiến lược công nghệ thật đẹp.
Ở doanh nghiệp lớn, CEO có CIO, CDO, đội công nghệ, dữ liệu, kiến trúc và nhiều lớp chuyên môn hỗ trợ. Một doanh nghiệp vài chục hay vài trăm người thường không có những vai trò như vậy. Nếu người chủ doanh nghiệp không đủ quan tâm đến công nghệ, không hiểu công nghệ có thể thay đổi cách mình kinh doanh như thế nào, thì rất khó kỳ vọng một ai khác trong tổ chức sẽ đứng ra dẫn dắt quá trình chuyển đổi.
Tôi vẫn nghĩ điều đó đúng. Nhưng quan sát các doanh nghiệp đang tham gia khảo sát AI năm nay khiến tôi bắt đầu thấy một sự thay đổi.
Trước đây, ngay cả khi CEO nhìn ra vấn đề, từ ý tưởng đến một giải pháp thực tế vẫn còn một khoảng cách khá xa. Phải có người phân tích yêu cầu, người hiểu hệ thống, người viết phần mềm, người xử lý dữ liệu, rồi mới tới thử nghiệm và đưa vào vận hành. Đối với doanh nghiệp nhỏ, thiếu những năng lực trung gian này nhiều khi là rào cản lớn hơn cả tiền đầu tư.
AI đang làm khoảng cách đó ngắn đi rất nhanh.
Một số founder mà chúng tôi trao đổi không chờ xây một chương trình AI bài bản rồi mới bắt đầu. Họ trực tiếp dùng AI để tìm hiểu vấn đề, thử một cách làm mới, kết nối dữ liệu hiện có, tạo automation hoặc Agent và đưa vào một công việc cụ thể. Khi thấy có kết quả, họ mở rộng tiếp.
Điều làm tôi chú ý không phải là họ sử dụng công nghệ gì. Điều thú vị hơn là người hiểu bài toán kinh doanh, người quyết định thử và người có quyền thay đổi cách làm việc thường là cùng một người.
Đó là một lợi thế mà các doanh nghiệp lớn rất khó có.
Khi khoảng cách giữa business và technology ngắn lại
Trong Digital Transformation trước đây, chúng ta nói nhiều về khoảng cách giữa business và IT. Business mô tả nhu cầu, IT cố gắng hiểu, rồi hai bên mất khá nhiều vòng để đi đến một thứ có thể sử dụng được.
GenAI đang làm thay đổi phần nào mối quan hệ này.
Business leader chưa cần trở thành developer. Nhưng họ có thể trực tiếp làm được nhiều việc mà trước đây phải nhờ một lớp chuyên môn trung gian: phân tích dữ liệu, mô tả logic, thiết kế một workflow, thử một API, dựng prototype hoặc yêu cầu AI viết một đoạn code nhỏ để kiểm chứng ý tưởng.
Theo tôi, đây mới là thay đổi quan trọng. AI không làm biến mất sự phức tạp của công nghệ, nhưng nó làm giảm đáng kể khoảng cách từ một ý tưởng kinh doanh đến một thử nghiệm có thể nhìn thấy và đánh giá được.
Trong một tập đoàn, một ý tưởng mới vẫn phải đi qua kiến trúc, an ninh, dữ liệu, pháp lý, procurement và nhiều quy trình khác. Những lớp kiểm soát này có lý do tồn tại. Một ngân hàng không thể để một Agent tự truy cập dữ liệu khách hàng chỉ vì một business leader thấy ý tưởng đó hay.
Nhưng ở một doanh nghiệp nhỏ, founder đôi khi có thể thử một cách làm mới vào buổi sáng và đến cuối tuần đã biết nó có đáng tiếp tục hay không.
Đó là một kiểu tốc độ rất khác.
Khảo sát năm nay bắt đầu cho thấy dấu hiệu này
Trong 60 phản hồi hiện đang được chúng tôi sử dụng cho báo cáo sơ bộ của Enterprise AI Adoption Survey, 96,7% doanh nghiệp cho biết đã sử dụng GenAI cho công việc cá nhân. Con số này không quá bất ngờ.
Điều đáng chú ý hơn là 60% đã dùng AI trong một dạng workflow hoặc tự động hóa công việc, và 43,3% cho biết đã sử dụng AI Agent.
Tôi ban đầu nghĩ tỷ lệ Agent sẽ tập trung rõ ở các doanh nghiệp lớn. Dữ liệu hiện tại lại không cho thấy như vậy. Trong nhóm doanh nghiệp đến 100 nhân sự, một nửa cho biết đã sử dụng Agent; ở nhóm 101–1.000 nhân sự là 42,1%, còn nhóm trên 1.000 nhân sự là 36,8%.
Mẫu hiện nay còn nhỏ, vì vậy không thể từ đó kết luận rằng SME đang đi trước doanh nghiệp lớn về Agent. Nhưng ít nhất nó làm lung lay một giả định khá phổ biến: muốn đi sâu vào AI thì trước hết phải có tổ chức công nghệ lớn và hạ tầng rất trưởng thành.
Khi nhìn kỹ hơn vào các câu trả lời mở, tôi thấy một câu chuyện khác. Một số doanh nghiệp nhỏ đi nhanh vì founder trực tiếp tham gia vào quá trình thử nghiệm. Họ không nhất thiết có một đội AI riêng, nhưng lại có khả năng rút ngắn rất nhiều chuỗi ra quyết định từ “tôi thấy vấn đề này” đến “thử xem AI có giải quyết được không”.
Đây có lẽ là điểm mà AI khác với nhiều làn sóng công nghệ trước.
Có thể đang hình thành một cách chuyển đổi mang tính founder-led
Tôi chưa muốn gọi đây là một mô hình hoàn chỉnh. Nhưng “founder-led AI transformation” có lẽ là một cách diễn đạt khá sát với những gì chúng tôi đang quan sát.
Ở đó, doanh nghiệp không bắt đầu bằng việc xây AI strategy, lập committee, xác định architecture rồi mới chọn use case. Họ thường bắt đầu từ một vấn đề rất cụ thể.
Một quy trình tốn quá nhiều thời gian. Một nhóm nhân sự phải tổng hợp dữ liệu thủ công. Một founder muốn nhìn trực tiếp vào dữ liệu vận hành mà không chờ báo cáo qua nhiều tầng. Một công việc có thể được tự động hóa một phần.
AI được đưa vào để thử giải quyết vấn đề đó. Nếu có kết quả, nó dần trở thành một workflow. Từ workflow có thể hình thành Agent. Sau vài use case thành công, doanh nghiệp mới bắt đầu đặt những câu hỏi lớn hơn về dữ liệu, kiến trúc, kiểm soát và cách đo hiệu quả.
Trình tự này rất khác với cách chúng ta thường hình dung về transformation ở doanh nghiệp lớn.
Và tôi không nghĩ trình tự đó nhất thiết là sai.
Trong nhiều trường hợp, bắt đầu từ bài toán thực tế rồi mới formalise những gì đã chứng minh được giá trị có thể là cách hợp lý hơn đối với SME. Nó tránh việc đầu tư quá sớm vào một bộ máy quản trị phức tạp khi doanh nghiệp còn chưa biết AI thực sự hữu ích ở đâu.
Nhưng chính chỗ này cũng xuất hiện một vấn đề mới.
Governance của SME không nhất thiết phải giống governance của tập đoàn
Một trong những phản ứng dễ gặp khi nói về Agent là lập tức chuyển sang câu chuyện AI governance.
Governance tất nhiên là cần. Nhưng tôi ngày càng nghi ngờ việc lấy mô hình quản trị của một doanh nghiệp lớn làm chuẩn cho tất cả.
Ở một doanh nghiệp 50 người, CEO có thể biết khá rõ ai đang dùng công cụ nào, dữ liệu đến từ đâu và một Agent đang làm gì trong quy trình. Quyền quyết định cũng tập trung hơn. Nhiều kiểm soát được thực hiện thông qua chính sự tham gia trực tiếp của founder thay vì thông qua policy hay committee.
Điều đó không có nghĩa doanh nghiệp không có governance. Governance chỉ đang tồn tại dưới một hình thức ít formal hơn.
Vấn đề bắt đầu khi cách làm này phát triển vượt quá khả năng kiểm soát trực tiếp của founder.
Một Agent ban đầu chỉ đọc dữ liệu nội bộ và đưa ra gợi ý. Sau đó nó được cấp quyền cập nhật hệ thống. Rồi nhiều phòng ban cùng sử dụng. Cuối cùng kết quả của Agent có thể ảnh hưởng tới khách hàng hoặc một quyết định tài chính.
Ở mỗi bước như vậy, mô hình quản trị cũng phải thay đổi.
Theo tôi, doanh nghiệp nhỏ không cần bắt đầu bằng một AI Council hay hàng chục trang policy. Nhưng ngay từ đầu, người lãnh đạo ít nhất phải biết AI đang dùng dữ liệu gì, được quyền làm đến đâu, ở những quyết định nào con người vẫn phải kiểm tra và kết quả được đánh giá bằng cách nào.
Khi phạm vi sử dụng lớn hơn, những nguyên tắc rất thực tế này mới dần được chuyển thành phân quyền truy cập, logging, monitoring, ownership, quy trình xử lý ngoại lệ và những cơ chế quản trị chính thức hơn.
Tôi nghĩ đây là cách phù hợp hơn để nói về governance với SME: không phải “có hay không”, mà là governance cần trưởng thành cùng mức độ sử dụng AI.
Một lợi thế mới của doanh nghiệp nhỏ?
Một trong những kết quả khiến tôi suy nghĩ nhiều trong khảo sát là nhóm doanh nghiệp nhỏ tự đánh giá việc đưa AI vào chiến lược cao hơn hai nhóm doanh nghiệp lớn hơn.
Tôi không đọc kết quả này theo nghĩa doanh nghiệp nhỏ có chiến lược AI tốt hơn.
Điều có thể xảy ra đơn giản hơn: ở một SME, nếu founder quyết định AI sẽ là một phần quan trọng trong cách công ty phát triển, quyết định đó gần như ngay lập tức trở thành định hướng của doanh nghiệp.
Ở một tổ chức lớn, từ định hướng của CEO đến thay đổi thực tế trong hàng chục đơn vị kinh doanh là một hành trình dài hơn nhiều.
Ngược lại, doanh nghiệp lớn trong khảo sát lại xuất hiện nhiều hơn ở những dạng AI chuyên ngành hoặc giải pháp được tùy chỉnh sâu. Điều này cũng dễ hiểu. Họ có nhiều dữ liệu hơn, nhiều kỹ năng chuyên biệt hơn và có khả năng đầu tư vào những bài toán mà một SME khó tự xây dựng.
Hai nhóm có những lợi thế khác nhau.
Điều khiến tôi quan tâm là AI có thể đang làm lợi thế về tốc độ của SME trở nên quan trọng hơn trước đây.
Trong Digital Transformation truyền thống, thiếu CIO, CDO hay một đội công nghệ mạnh là bất lợi khá rõ. Với AI, một founder có hiểu biết tốt về business và đủ khả năng sử dụng công nghệ có thể đi xa hơn nhiều trước khi cần xây một tổ chức công nghệ tương ứng.
Digital mindset có lẽ đang chuyển thành một thứ khác
Tôi vẫn sẽ tiếp tục nói với CEO rằng họ cần digital mindset.
Nhưng nếu dạy lại những lớp này trong vài năm tới, có lẽ tôi sẽ dành nhiều thời gian hơn cho một khái niệm khác: AI fluency của business leader.
Tôi không nói đến khả năng viết prompt hay biết tên các mô hình AI mới nhất.
Điều quan trọng hơn là người lãnh đạo có nhìn thấy một vấn đề kinh doanh và hình dung được AI có thể thay đổi workflow đó như thế nào hay không. Họ có biết cần dữ liệu gì, phần nào nên tự động hóa, phần nào vẫn cần con người và quan trọng nhất là làm thế nào để biết thử nghiệm đó thực sự tạo ra giá trị.
Trước đây, business leader cần hiểu công nghệ đủ để làm việc với người làm công nghệ.
Bây giờ họ ngày càng có khả năng trực tiếp tham gia vào quá trình tạo ra giải pháp.
Tôi nghĩ đó là một thay đổi rất lớn.
Và có thể chính doanh nghiệp nhỏ, nơi founder vẫn còn đủ gần với từng quy trình và từng quyết định, sẽ là nơi chúng ta nhìn thấy sự thay đổi này rõ nhất.
Đi nhanh chưa chắc đã tạo ra lợi thế lâu dài. Nhưng lần đầu tiên sau khá nhiều năm nói về Digital Transformation, tôi thấy có khả năng AI đang làm giảm một phần bất lợi công nghệ vốn có của SME.
Câu hỏi tiếp theo vì vậy không còn chỉ là doanh nghiệp nhỏ có đủ nguồn lực để làm AI hay không.
Có lẽ câu hỏi đáng quan tâm hơn là: khi founder đã có thể đi từ một vấn đề kinh doanh đến workflow và Agent nhanh hơn rất nhiều trước đây, doanh nghiệp sẽ biết lúc nào cần chuyển từ cách làm dựa trên tốc độ và sự kiểm soát trực tiếp sang một mô hình có thể vận hành ở quy mô lớn hơn?
Đó là đoạn chuyển tiếp mà tôi nghĩ chúng ta mới chỉ bắt đầu nhìn thấy.
Một số quan sát trong bài xuất phát từ kết quả sơ bộ của Enterprise AI Adoption Survey 2026, dự án nghiên cứu hợp tác giữa CIO Vietnam và 3HORIZONS. Tập dữ liệu hiện tại gồm 60 phản hồi theo phiên bản bảng hỏi mới từ các doanh nghiệp đã hoặc đang sử dụng AI; đây không phải mẫu đại diện thống kê cho toàn bộ doanh nghiệp Việt Nam.
Khảo sát vẫn đang mở để tiếp tục kiểm nghiệm những mẫu hình này:
Thực trạng ứng dụng AI và giá trị mang lại cho doanh nghiệp