Tech Talks: Tái định nghĩa hiệu suất trong kỷ nguyên quản trị mới

Trong bối cảnh kỷ nguyên số 2026, trí tuệ nhân tạo đã bước qua giai đoạn là một công cụ “thú vị để trải nghiệm” để trở thành lớp nền tảng vận hành bắt buộc của mọi doanh nghiệp. Cùng Tech Talks Từ những đầm tôm tại miền Tây Việt Nam đến các chiến dịch marketing đa quốc gia, AI đang thiết lập lại khái niệm về năng suất và quản trị rủi ro.

Giải mã “điểm mù” dữ liệu bằng thị giác máy tính

Thưa ông Nhất Tuấn, ông thường nói rằng quản trị rủi ro trong ngành tôm là một “bài toán chua chát”. Vậy AI đã thay đổi thực tại này như thế nào khi đối tượng sử dụng là những nông dân vốn không quen với công nghệ?

Ông Nguyễn Nhất Tuấn: Ngành nuôi tôm có tiềm năng lợi nhuận cực kỳ cao, có thể đạt mức “1 lời 1” chỉ trong vòng 3 tháng. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất chính là “điểm mù” dữ liệu. Bạn không thể đặt niềm tin vào dữ liệu nhập tay của nông dân vì họ thường làm việc theo cảm tính, không có quy trình hay tiêu chuẩn nào. Khi dữ liệu đầu vào sai, mọi bài toán phân tích AI sau đó đều vô nghĩa.

Để giải quyết, chúng tôi tập trung vào kỹ thuật Xử lý hình ảnh (Image Processing) và Điện toán biên (Edge Computing). Thay vì bắt nông dân nhập liệu số, chúng tôi yêu cầu họ chụp hình. Chỉ cần một bức ảnh và 6 giây xử lý qua ứng dụng Tomota S3, AI sẽ trả kết quả về kích cỡ, sức khỏe, chất lượng và thậm chí là độ đầy ruột của tôm với độ chính xác từ 95% đến 99%. AI đóng vai trò như một “người giám sát” công tâm, vì nông dân chỉ cần chụp ảnh là có kết quả ngay, họ không thể và cũng không muốn làm sai lệch dữ liệu nữa.

Việc định lượng hóa dữ liệu bằng AI mang lại giá trị chiến lược gì cho chuỗi giá trị nông nghiệp, thưa ông?

Ông Nguyễn Nhất Tuấn: Khi dữ liệu được minh bạch hóa, nó trở thành “chìa khóa” để mở cửa nguồn vốn tín dụng. Hiện nay, các tổ chức tài chính quốc tế như IFC hay các ngân hàng thương mại rất muốn giải ngân cho nông nghiệp nhưng họ vấp phải rào cản về rủi ro thông tin quá lớn.

Bằng cách sử dụng AI để kiểm soát chặt chẽ các yếu tố đầu vào – từ chất lượng tôm giống, thức ăn đến vi sinh và quy trình xử lý nước – chúng tôi xây dựng được các mô hình quản trị rủi ro (Risk Management) dựa trên dữ liệu thực. Từ dữ liệu ghi nhận hằng ngày kết hợp với giá tôm thời gian thực từ các nhà máy lớn, AI sẽ dự báo sản lượng và ước tính doanh thu cho từng ao nuôi.

Điều này giúp nông dân quyết định chính xác nên nuôi tiếp hay thu hoạch để bắt đúng “thời điểm vàng”, tối ưu hóa lợi nhuận và biến nông nghiệp thành một ngành kinh doanh bền vững, có thể dự báo được.

Dịch chuyển từ “tạo nội dung” sang “điều hướng sự chú ý”

Với góc nhìn từ một chuyên gia MarCom, ông Thanh Phong nhận định thế nào về vai trò của AI khi mà hơn 90% nội dung số hiện nay đã được AI hỗ trợ?

Ông Nguyễn Thanh Phong: Chúng ta đã chính thức bước sang kỷ nguyên “Attention Curation” (Điều hướng sự chú ý). Khi nội dung được tạo ra bởi AI trở thành baseline (mức sàn chung), giá trị cốt lõi không còn nằm ở số lượng mà nằm ở khả năng tạo ra sự kết nối cảm xúc và tính chân thực. Trong quản trị, chúng tôi không còn chạy theo công cụ mà áp dụng quy trình “Task-First Audit”. Thay vì hỏi “Dùng công cụ nào?”, chúng tôi hỏi “Chúng ta đang mất đà ở đâu?”.

Tại doanh nghiệp, AI giúp giảm đến 60% thời gian nghiên cứu chiến lược và tăng tốc độ sản xuất nội dung gấp 3 lần. Một ứng dụng thiết thực mà tôi hay dùng là sử dụng AI Studio để chuyển toàn bộ transcript từ các buổi thảo luận thành biên bản họp (meeting minutes) và các đầu việc thực thi ngay lập tức, thay vì tốn hàng giờ ghi chép thủ công như trước đây. AI hiện nay không còn là công cụ hỗ trợ đơn lẻ mà đã trở thành lớp nền tảng vận hành của toàn bộ bộ máy marketing.

Trong bối cảnh nguồn lực hạn chế của các doanh nghiệp SME, việc “Cá nhân hóa quy mô lớn” nhờ AI được thực hiện như thế nào?

Ông Nguyễn Thanh Phong: Đây chính là sức mạnh của xu hướng Personalization at Scale. Nhờ các công cụ thế hệ mới, một nhân sự thiết kế hiện nay có thể phụ trách khối lượng công việc tương đương một phòng ban, quản lý 5-6 thương hiệu khác nhau trong một tuần mà không cần tăng headcount.

Chúng tôi sử dụng AI để tạo ra hàng trăm biến thể quảng cáo hình ảnh và video khác nhau dựa trên sở thích của từng phân khúc khách hàng. Hệ thống sẽ tự động theo dõi và tối ưu hóa các mẫu quảng cáo này dựa trên phản hồi thực tế của người dùng. AI đóng vai trò như một cộng sự sáng tạo, giúp hiện thực hóa các “nhân vật hư cấu” hoặc đại diện kỹ thuật số (digital avatars) để giao tiếp với khách hàng một cách nhất quán, chuyên nghiệp và đầy cảm hứng.

Agentic workflow – tư duy quản trị “đồng nghiệp số”

Bước tiến tiếp theo của AI là “Agentic AI”. Nhà quản trị kỳ vọng gì vào khả năng tự chủ của hệ thống này trong tương lai gần?

Ông Nguyễn Thanh Phong: AI đang chuyển mình mạnh mẽ từ dạng “chat-based” (hỏi – đáp) sang Agentic AI. Đây là những hệ thống không chỉ biết trả lời mà còn biết tự lập kế hoạch, chủ động sử dụng các công cụ và tự phản hồi, sửa lỗi kết quả.

Thay vì con người phải ra lệnh cho AI làm từng bước nhỏ, một AI Agent sẽ được giao một mục tiêu lớn, ví dụ như “Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo tháng này”. Nó sẽ tự động truy cập dữ liệu CRM, phát hiện điểm bất thường, tự tạo ra các phương án điều chỉnh và báo cáo lại cho người quản lý. Điều này cho phép chúng ta dịch chuyển từ việc “làm hộ AI” sang “quản trị AI” như những đồng nghiệp số thực thụ.

Làm thế nào để đảm bảo AI Agent hoạt động đúng với kỳ vọng và không gây ra các sai lệch trong quản trị, thưa hai ông?

Ông Nguyễn Nhất Tuấn: Tư duy về quy trình (Thought process) là yếu tố sống còn. Nhà quản trị không nên cố gắng lấy kết quả cuối cùng ngay từ prompt đầu tiên. Thay vào đó, chúng ta cần yêu cầu AI trình bày các bước suy nghĩ và kế hoạch hành động của nó trước . Khi chúng ta kiểm soát được tư duy của máy, kết quả đầu ra sẽ đạt độ chuẩn xác cao nhất.

Ông Nguyễn Thanh Phong: Hoàn toàn đồng ý. Chúng ta phải “justify” dựa trên quy trình tư duy của AI trước khi cho phép nó thực thi các hành động quan trọng. Dù công nghệ có tiến xa đến đâu, lợi thế cạnh tranh bền vững của doanh nghiệp vẫn luôn nằm ở khả năng phán đoán của con người). AI tạo ra đòn bẩy khổng lồ về hiệu suất, nhưng con người vẫn phải là người cầm lái, giữ vai trò kiểm soát cuối cùng để đảm bảo tính nhân văn và giá trị chiến lược của mọi quyết định.

Cảm ơn những chia sẻ quý giá từ ông Nguyễn Nhất Tuấn và ông Nguyễn Thanh Phong dành cho học viên PSO MBA.