Bẫy hạ tầng và lời giải văn hóa: Đừng bắt AI gánh vác sự trì trệ của doanh nghiệp

*Tác giả: Long Nguyễn (Chuyên gia CNTT, tư vấn chiến lược về chuyển đổi số)

Trong hành trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo, sau cú tát dữ liệu ban đầu, các tập đoàn lại tiếp tục vấp vào phản xạ thứ hai là mua hạ tầng. Đứng trước mớ bòng bong của các hệ thống cũ kỹ, những công ty có nguồn lực dồi dào nghĩ ngay tới việc dựng data lake (hồ dữ liệu) mới tinh, mua gói cloud (kho lưu trữ đám mây) đắt tiền nhất rồi lập một đội kỹ thuật dữ liệu chuyên biệt.

Tư duy của họ rất mạch lạc theo kiểu truyền thống: chờ hạ tầng vững chãi rồi mới đắp nặn văn hóa dữ liệu. Đợi văn hóa thấm nhuần rồi mới tính chuyện AI đem lại tiền ở đâu.

Ảo tưởng công nghệ đi trước (Technology-First Fallacy)

Thế nhưng, khảo sát HKU-Deloitte đập tan cái tư duy tuyến tính đã xuất hiện ngay trước cả thời AI đó. Chuyên gia Philipp Grunert trong cuốn Data Culture (Wiley, 2026) gọi tên hiện tượng này là Technology-First Fallacy (ảo tưởng công nghệ đi trước).

Nghe qua thì tư duy này cực kỳ mượt tai vì ai cũng muốn dọn rác dữ liệu trước khi xây văn hóa. Thật ra, quy trình vận hành thực tế lại diễn ra theo chiều ngược lại: văn hóa chính là thứ rèn ra dữ liệu sạch theo thời gian và lọc bớt rác đi. Con người tạo ra dữ liệu, và thái độ của con người đối với sự chính xác sẽ quyết định chất lượng của kho tàng số đó. Bất kỳ tổ chức nào ngồi đợi hạ tầng "sẵn sàng" sẽ vĩnh viễn bị mắc kẹt ở vạch xuất phát. Trật tự vận hành đúng đắn phải bắt đầu từ văn hóa, kéo theo quyết định hạ tầng, và kết thúc bằng việc khoanh vùng AI sinh lời.

Thực tế chiến trường lại càng phũ phàng hơn. Một tập đoàn công nghệ máu lửa với dàn kỹ sư thiện chiến vẫn có thể thất bại ê chề trong việc triển khai AI diện rộng sau bao năm đốt tiền. Sai lầm trầm trọng nhất thường nằm ở khâu giao phó quyền lực. Một công ty công nghệ có tiếng trong giới mà tôi biết đã từng mắc kẹt do giao toàn bộ chương trình AI cho bộ phận tài chính và nhân sự cầm trịch.

Khi rơi vào tay những bộ phận chuyên về rà soát, AI lập tức bị gọt thành bài toán kiểm soát chi phí và rà soát tuân thủ. Những câu hỏi chói tai bắt đầu vang lên trong các buổi báo cáo: ROI (tỷ suất hoàn vốn) là bao nhiêu? Lớp học training AI này có bao nhiêu người điểm danh? Dưới áp lực của các chỉ tiêu ngắn hạn, mọi nỗ lực thay đổi quy trình cốt lõi và tìm kiếm người tiên phong đều bị ném ra cửa sổ.

Khoảng trống niềm tin và rào cản quản trị

Để thực sự hiệu quả, không còn cách nào khác ngoài thay đổi hệ thống xuyên suốt, đập tan chuỗi liên phòng ban và kéo cả công ty vào cuộc. Phòng CNTT hoàn toàn bất lực nếu phải giải bài toán văn hóa một mình. Suy cho cùng, họ là phòng CNTT chứ đâu phải phòng “văn hóa” đúng không? Đồng thời, CFO (Giám đốc Tài chính) cũng tuyệt đối không nên nắm quyền quyết định AI nằm ở đâu khi tổ chức chưa nếm được bất kỳ thắng lợi nhanh chóng nào.

Cái bẫy thứ ba nếu Ban Giám đốc không thực sự theo sát, không thực sự "truyền giáo" văn hóa về dữ liệu và AI là ép nhân viên học training. Các tổ chức bắt đầu dùng các biện pháp cơ học để đo lường: tính số lần mở tool, dựng bảng leaderboard, tính thưởng theo bảng xếp hạng. Ở đâu đó chỉ số dùng tool bật tăng chót vót. Nhưng thực tế là, nhân viên bấm bấm vài cái cho xong nợ rồi lại quay về ôm file Excel.

Khúc mắc cốt lõi nằm ở niềm tin. Niềm tin thì không mọc ra từ một buổi workshop chán ngắt có phát kèm bánh quy cho dù việc sử dụng AI qua chat đã dễ dàng hơn rất nhiều so với các hệ thống phức tạp trước đây. Mọi tổ chức phát triển nhanh ở tại Việt Nam đều có những khúc dữ liệu chưa được chuẩn hóa, đều có những lối tắt ngầm vô hại nhưng không được ghi vào biên bản giữa các phòng ban nhằm đẩy nhanh tiến độ. Thế nhưng, AI không có ngữ cảnh, không được giải thích về chuyện này. Tới cuối ngày, người quản lý khu vực thà bấu víu vào file Excel tự làm còn hơn liếc mắt nhìn lên cái dashboard chớp chớp đồ thị không giúp ích được gì cho anh ta.

Thiếu đi sự thấu hiểu, phản xạ của lãnh đạo thường trở nên cực đoan. Rồi khi những chú AI Agent (trợ lý AI chạy tự động) phát ngôn bậy, các công ty mới cuống cuồng đi xây hàng rào. Mọi output của AI bắt buộc phải nộp lên mâm chờ con người duyệt. Mọi quyết định đều còng lưng cõng thêm ba chữ ký. Điều này tạo ra một nghịch lý nực cười: Em gái thử việc làm sai còn cho nghỉ được, đàn nhân viên ảo này sếp bảo thông minh gấp đôi người bình thường, làm sao cho nó nghỉ được? Đấy hoàn toàn không phải quản trị tự động, mà là cách bóp nghẹt hệ thống đến mức nó phình to và lăn ra chết lâm sàng.

Triết lý quản trị ở đây sắc như dao cạo. Chúng ta buộc phải nuốt cục tức và chấp nhận chuyện AI kiểu gì cũng sẽ dính phốt. Nhiệm vụ tối thượng lúc này là tìm cái sai chớp nhoáng và ép hệ thống sửa lỗi rồi khôn lên từ đó. Tổ chức nào từ chối cái sự thật tàn nhẫn này sẽ chết kẹt ở vũng lầy của những chuỗi ngày thử nghiệm bất tận.

Ngược lại, tổ chức nào có một ông sếp kiên nhẫn, hiểu rằng AI Agent cũng chỉ như những em sinh viên tập sự mới ra trường, thông minh, sáng láng nhưng chưa có "cảm giác" về nghề cần phải training và sẽ được training được rất nhanh mới vượt qua được ải này. Giấc mộng tự động hóa nhờ AI Agent thực sự rất bánh cuốn, muốn ném tiền mua công cụ thì dễ, nhưng câu hỏi đắt giá nhất phải là: có ai dám đem sinh mạng sự nghiệp của mình đặt cược vào mấy con số trên dashboard kia chưa? Suy cho cùng, AI Agent thì không bị trừ lương, nhưng người đi làm thì bị trừ lương.

Chưa có niềm tin vào data, không dám thay đổi mô hình dữ liệu cứng nhắc thì dù có được kết nối với Gemini, Claude hay OpenAI mới nhất, ôm đàn nhân viên ảo xịn đến mấy cũng chỉ là đang tạo thêm khó khăn cho dự án của mình mà thôi. May mắn là ít nhiều các ông sếp ở tại hai công ty FMCG mà chúng tôi đang triển khai hệ thống AI Agent lại có thừa kiên nhẫn và khả năng "truyền giáo" cao. Chính thứ "văn hóa" được định hình từ những vị sếp này mới là thứ xịn hơn cả các mô hình LLM đang tiến hóa không ngừng.