Trainer Nguyễn Phúc Thịnh và hành trình xây dựng “Đế chế kinh doanh một người” cùng AI Agent

Anh gọi mô hình mình đang theo đuổi là “Đế chế kinh doanh một người” – nơi một cá nhân hoặc một đội ngũ rất tinh gọn có thể điều hành một năng lực vận hành lớn hơn nhiều nhờ AI.

Trong cuộc trao đổi với Tiếp Thị & Gia Đình, Nguyễn Phúc Thịnh chia sẻ về quá trình đưa AI từ những công cụ riêng lẻ trở thành một hệ thống phục vụ marketing, sản xuất nội dung, video, bán hàng, chăm sóc khách hàng, quản trị dữ liệu và phát triển phần mềm.

Đáng chú ý, anh còn phát triển chương trình “Nói Là Xong”, hướng tới nhóm chủ doanh nghiệp, chuyên gia và phụ nữ khởi nghiệp không có nền tảng công nghệ nhưng vẫn có thể từng bước điều khiển một hệ thống AI bằng ngôn ngữ tự nhiên.

AI chỉ thật sự có giá trị khi đi vào vận hành

PV: AI đang xuất hiện ở hầu hết doanh nghiệp, từ viết nội dung, tạo hình ảnh đến làm video. Theo anh, đâu là khác biệt giữa một doanh nghiệp “có dùng AI” và một doanh nghiệp thật sự vận hành bằng AI?

Nguyễn Phúc Thịnh: Theo tôi, sự khác biệt nằm ở chữ “hệ thống”. Một doanh nghiệp có thể sử dụng ChatGPT để viết content, dùng một công cụ khác để tạo hình ảnh, một nền tảng khác để dựng video, thêm CRM để quản lý khách hàng và một chatbot để trả lời tin nhắn. Tuy nhiên, nếu tất cả những công cụ đó hoạt động riêng lẻ thì cuối cùng nhân viên vẫn phải lấy dữ liệu từ chỗ này đưa sang chỗ khác, vẫn phải kiểm tra thủ công và vẫn phải đóng vai trò như chiếc cầu nối giữa hàng chục phần mềm.

Điều tôi đang hướng tới là xây một lớp hạ tầng mà trong đó AI có thể hiểu dữ liệu, tham gia vào quy trình, nhận nhiệm vụ, thực thi một phần công việc, trả kết quả về hệ thống và để con người kiểm soát ở những điểm cần thiết. Khi đó AI không còn chỉ là một công cụ mà trở thành một phần của bộ máy vận hành.

Tôi thường nói với các chủ doanh nghiệp rằng đừng chỉ hỏi “nên dùng AI nào”, hãy hỏi “quy trình nào trong công ty của mình có thể được thiết kế lại nhờ AI”. Đó mới là câu hỏi có giá trị về mặt kinh doanh.

“Đế chế kinh doanh một người” không có nghĩa là một người phải làm tất cả

Cụm từ “Đế chế kinh doanh một người” rất dễ tạo cảm giác rằng doanh nghiệp tương lai sẽ chỉ còn một người làm mọi việc. Anh định nghĩa mô hình này như thế nào?

Tôi không định nghĩa “một người” theo số lượng nhân sự. Tôi nhìn nó như khả năng một người có thể điều hành một hệ thống rất lớn nhờ AI, dữ liệu và tự động hóa. Trước đây khi khối lượng công việc tăng, phản xạ đầu tiên của doanh nghiệp thường là tuyển thêm người. Marketing nhiều việc thì tuyển thêm content, video nhiều thì tuyển editor, khách hàng tăng thì bổ sung chăm sóc khách hàng, báo cáo nhiều thì cần thêm người tổng hợp.

Trong thời đại AI, tôi nghĩ chúng ta nên đặt lại bài toán. Việc nào thực sự cần con người và việc nào máy có thể hỗ trợ? Công việc nào cần cảm xúc, phán đoán, quan hệ, chiến lược và trách nhiệm thì con người vẫn phải giữ. Nhưng những công việc lặp lại, có quy trình rõ và tiêu chuẩn đầu ra cụ thể thì hoàn toàn có thể từng bước tự động hóa.

“Đế chế kinh doanh một người” vì thế không phải là câu chuyện một người ôm cả công ty. Đó là câu chuyện một người biết xây và điều hành một hệ thống đủ tốt để không phải trực tiếp làm từng thao tác nhỏ.

PV: Nếu nhìn từ thực tế kinh doanh, một đội AI Agent có thể tham gia vào những phần nào trong hành trình của khách hàng?

Dù doanh nghiệp bán mỹ phẩm, giáo dục, bất động sản, dịch vụ hay công nghệ thì cuối cùng vẫn quay về một hành trình khá giống nhau. Doanh nghiệp phải hiểu thị trường, hiểu đối thủ, tạo nội dung, sản xuất hình ảnh và video, tiếp cận khách hàng, thu dữ liệu, tư vấn, chăm sóc, bán hàng rồi tiếp tục chăm sóc sau bán.

AI Agent có thể tham gia vào gần như toàn bộ hành trình đó. Một Agent có thể nghiên cứu thị trường, một Agent phân tích đối thủ, một Agent tổng hợp phản hồi khách hàng, một Agent xây dựng các tuyến nội dung. Sau đó có thể tiếp tục đến Agent viết kịch bản, tạo video, hỗ trợ phân phối nội dung, cập nhật CRM, phân loại khách hàng, nhắc nhân viên follow-up và cuối cùng tổng hợp báo cáo cho quản lý.

Điều quan trọng nhất không phải là có bao nhiêu Agent mà là các Agent đó có được kết nối thành một quy trình hay không. Nếu chỉ tạo hàng trăm Agent đứng riêng lẻ thì cũng giống như tuyển hàng trăm nhân viên mà không có cơ cấu tổ chức. Tôi luôn quan tâm tới kiến trúc của hệ thống nhiều hơn số lượng.

Anh từng cho rằng việc nghiên cứu đối thủ hay tìm hiểu một lĩnh vực mới giờ đây đã trở nên dễ hơn rất nhiều. AI đang thay đổi công việc này ra sao?

Trước đây khi bước vào một lĩnh vực mới, doanh nghiệp thường mất rất nhiều thời gian để đọc website, xem Facebook, TikTok, YouTube, đọc đánh giá của khách hàng, theo dõi quảng cáo rồi tự tổng hợp. Khối lượng thông tin không thiếu, nhưng vấn đề là con người rất khó xử lý cùng lúc một lượng dữ liệu lớn.

AI giúp chúng ta rút ngắn đáng kể giai đoạn tổng hợp. Nó có thể hỗ trợ phân nhóm thông tin, phát hiện các chủ đề được lặp lại, nhận diện những vấn đề khách hàng thường phàn nàn, tìm ra những khoảng trống về nội dung hay những hướng mà đối thủ đang tập trung.

Tất nhiên, tôi không cho rằng AI tự động biến tất cả thông tin trên Internet thành sự thật. Con người vẫn phải kiểm chứng. Nhưng AI giúp rút ngắn quãng đường từ dữ liệu đến góc nhìn ban đầu. Đó là điểm rất có giá trị với doanh nghiệp, đặc biệt khi phải đưa ra quyết định nhanh.

Một ý tưởng có thể trở thành cả một hệ thống nội dung

PV: Sự xuất hiện của AI có khiến việc sản xuất content trở nên quá dễ dàng và dẫn tới tình trạng nội dung ngày càng giống nhau?

Đúng là tạo content đang dễ hơn, nhưng tạo content có giá trị vẫn khó. Một chủ đề ngày nay có thể được phát triển thành bài kiến thức, storytelling, nội dung giải đáp, so sánh, case study, video ngắn, livestream, TVC, email hay nội dung chatbot chỉ trong thời gian rất ngắn.

Nhưng nếu không có chiến lược, doanh nghiệp chỉ tạo ra nhiều nội dung hơn chứ chưa chắc tạo ra nội dung tốt hơn. Vì vậy tôi không muốn học viên chỉ học cách ra lệnh cho AI viết một bài. Tôi muốn họ hiểu cách xây một “content engine”, tức là một hệ thống biết chủ đề nào phục vụ nhóm khách hàng nào, ở giai đoạn nào của hành trình mua hàng và nội dung đó cần dẫn khách hàng tới hành động gì.

AI làm nhanh phần sản xuất, nhưng con người vẫn phải chịu trách nhiệm về hướng đi.

Tự động hóa sản xuất video hàng loạt đang mở ra một cách xây kênh hoàn toàn khác

Một trong những phần anh đầu tư khá sâu là hệ thống sản xuất video tự động hàng loạt. Đây có phải là một trong những ứng dụng thực tế nhất của AI hiện nay?

Với các chuyên gia, doanh nghiệp và người đang muốn xây kênh, đây là một ứng dụng rất rõ ràng. Trước đây để duy trì một kênh nội dung đều đặn, doanh nghiệp cần người nghiên cứu, viết kịch bản, quay, dựng, thêm phụ đề, đăng bài và quản lý lịch nội dung. Khi số lượng kênh và số lượng video tăng lên, chi phí nhân sự cũng tăng rất nhanh.

Tôi đang phát triển theo hướng biến quá trình đó thành một dây chuyền. Hệ thống có thể lấy chủ đề, nghiên cứu, xây kịch bản, tạo hình ảnh, tạo giọng nói, sản xuất video, dựng, thêm caption, xuất file, lưu trữ và chuyển sang bước phân phối. Nếu workflow được thiết kế tốt, doanh nghiệp có thể tự động hóa một phần rất lớn của quá trình này và giảm đáng kể việc phải ngồi chỉnh sửa từng video bằng tay.

Điều tôi quan tâm không phải là thay thế hoàn toàn editor. Tôi cho rằng editor giỏi vẫn rất quan trọng trong những sản phẩm cần sáng tạo và chất lượng cao. Nhưng vai trò của họ có thể dịch chuyển từ người phải cắt từng đoạn video thủ công sang người kiểm soát chất lượng, phát triển concept và xử lý những sản phẩm quan trọng.

Với các kênh nội dung có format chuẩn hóa, đặc biệt các kênh kiến thức, giải thích, hoạt hình hoặc nội dung sản xuất hàng loạt, tỷ lệ tự động hóa có thể rất cao. Đây là một trong những mô hình chúng tôi đang tập trung nghiên cứu và triển khai.

Anh từng mô tả hệ thống có thể chạy gần như liên tục chỉ cần một máy tính bật 24/7 hoặc một VPS riêng. Điều này nên được hiểu thế nào cho chính xác?

Không phải cứ bật máy tính lên là hệ thống tự nhiên biết làm việc. Trước đó phải có một kiến trúc tương đối rõ, gồm workflow, automation, lịch chạy, nguồn dữ liệu, API, lưu trữ, cơ chế kiểm tra, xử lý lỗi và thông báo khi có sự cố.

Khi đã có những lớp này, một máy tính chuyên dụng, server hoặc VPS hoàn toàn có thể đảm nhận những tác vụ chạy liên tục. Nó có thể lấy dữ liệu, chạy Agent, xử lý nội dung, cập nhật CRM, tạo báo cáo, vận hành chatbot hoặc chạy các workflow tự động mà không cần một nhân viên ngồi trước màn hình liên tục.

Với quy mô nhỏ, doanh nghiệp có thể bắt đầu rất đơn giản. Khi hệ thống lớn lên mới cần tính đến server riêng, GPU, cloud, database, hệ thống backup hay hạ tầng lưu trữ chuyên dụng. Tôi luôn khuyên doanh nghiệp xây đúng theo nhu cầu thay vì mua thật nhiều thiết bị ngay từ đầu.

Hiện nay rất nhiều người đều có thể tạo video bằng AI. Vậy điểm khác biệt trong cách anh triển khai nằm ở đâu?

Điểm khác biệt là tôi không nhìn AI video như một công cụ tạo clip. Tôi nhìn nó như một hạ tầng sản xuất.

Một nhà máy phải có đầu vào, quy trình, tiêu chuẩn, kiểm tra chất lượng, lưu trữ và đầu ra. Nếu mỗi ngày nhân viên vẫn phải mở từng công cụ, nhập từng prompt và chỉnh từng video thủ công thì về bản chất doanh nghiệp chưa có hệ thống.

Điều tôi muốn xây là một dạng AI Content Studio hoặc AI Film Studio nội bộ. Trong đó, từng phần việc như nghiên cứu, ý tưởng, kịch bản, storyboard, hình ảnh, giọng nói, video, âm nhạc, hậu kỳ và quản lý tài nguyên được kết nối với nhau. Khi cần sản xuất quy mô lớn, doanh nghiệp có thể bổ sung server, GPU và hệ thống lưu trữ phù hợp.

Với tôi, giá trị nằm ở chỗ doanh nghiệp không chỉ biết “tạo video bằng AI”, mà sở hữu được một dây chuyền sản xuất nội dung có khả năng vận hành lặp lại.

Người biết sử dụng AI sẽ chuyển từ người thực hiện sang người điều phối

Anh từng nói một nhân viên biết AI có thể tạo ra năng suất cao hơn nhiều so với cách làm truyền thống. Nhưng liệu việc nói một người có thể làm bằng 20 hay 30 người có quá mạnh?

Tôi không thích khẳng định cứng rằng một người lúc nào cũng thay được 20 hay 30 người. Công việc nào cũng có đặc thù riêng. Tuy nhiên, nếu xét về khối lượng tác vụ có thể được thực hiện đồng thời thì năng lực của một người có AI hỗ trợ đang tăng lên rất mạnh.

Một nhân viên marketing trước đây phải tự nghiên cứu, viết nội dung, làm hình ảnh, theo dõi social và tổng hợp báo cáo. Bây giờ người đó có thể điều phối nhiều Agent chuyên trách cho từng phần. Khi ấy họ không còn làm từng tác vụ nhỏ mà trở thành người quản lý một hệ thống.

Tôi gọi đó là chuyển từ “người thực hiện” sang “người chỉ huy”. Trong những quy trình được chuẩn hóa tốt, năng suất có thể tăng lên nhiều lần. Đó là lý do tôi cho rằng kỹ năng quan trọng trong vài năm tới không chỉ là biết sử dụng một phần mềm AI, mà là biết giao việc, kiểm tra và điều hành nhiều Agent cùng lúc.

Mục tiêu không phải cắt người, mà là cắt những công việc con người không nên tiếp tục làm thủ công

Tự động hóa thường đi kèm nỗi lo mất việc. Quan điểm của anh về vấn đề này như thế nào?

Tôi nghĩ nếu bắt đầu một dự án AI bằng câu hỏi “cắt được bao nhiêu nhân sự” thì rất dễ đi sai. Câu hỏi hợp lý hơn là “có thể loại bỏ bao nhiêu công việc lặp lại”.

Nhập liệu, copy dữ liệu, tổng hợp file, làm báo cáo định kỳ, tìm tài liệu, gửi thông báo, nhắc lịch hay tạo nhiều phiên bản nội dung là những việc đang tiêu tốn rất nhiều giờ lao động. Nếu hệ thống làm được những phần đó thì nhân viên có thể dành thời gian cho bán hàng, chăm sóc khách hàng, quan hệ, chiến lược và sáng tạo.

Tôi không muốn AI khiến con người phải làm nhiều hơn. Tôi muốn AI giúp con người không phải tăng ca vì những việc mà máy tính hoàn toàn có thể xử lý.

CRM, ERP, dữ liệu và server là những lớp phía sau một hệ thống AI thật sự

Vì sao anh không chỉ đào tạo AI Agent mà còn đi sâu vào CRM, ERP, automation và server?

Nguyễn Phúc Thịnh: Bởi vì AI Agent không thể hoạt động tốt nếu doanh nghiệp không có dữ liệu và quy trình. Tôi thường giải thích với học viên bằng một hình ảnh khá đơn giản. Data giống như máu, automation giống hệ thần kinh, CRM là trí nhớ về khách hàng, ERP là bộ khung vận hành, AI Agent là lực lượng thực thi, dashboard là đôi mắt của người quản lý và server là phần nền móng công nghệ.

Khi những lớp đó được kết nối, AI mới thực sự hiểu doanh nghiệp đang vận hành như thế nào. Nếu dữ liệu nằm rải rác trong điện thoại nhân viên, Excel, Zalo, Messenger và nhiều phần mềm không kết nối thì AI rất khó tạo ra giá trị sâu.

Đó là lý do tôi hỗ trợ SME không chỉ ở lớp công cụ mà còn ở phần thiết kế hệ thống, từ CRM, ERP, chatbot, automation cho tới server, database, API hay những lớp AI chạy local khi doanh nghiệp có nhu cầu.

“Nói Là Xong” được thiết kế cho cả những người từng nghĩ công nghệ không dành cho mình

Một trong những chương trình anh nhắc nhiều là “Nói Là Xong”. Vì sao chương trình này lại có nhiều phụ nữ khởi nghiệp tham gia?

Tôi gặp rất nhiều chị em kinh doanh rất tốt nhưng khi nghe tới code, API, server, database hay automation thì lập tức nghĩ công nghệ không dành cho mình. Trong khi thực tế, người hiểu rõ nhất quy trình của một cửa hàng, một spa hay một doanh nghiệp nhiều khi chính là người chủ.

Tôi thiết kế “Nói Là Xong” với một điểm xuất phát khác. Tôi không bắt đầu bằng câu hỏi “chị biết code chưa”, mà bắt đầu bằng “chị muốn hệ thống làm gì”.

Ví dụ, một chủ spa có thể nói rằng chị muốn khi khách nhắn tin, hệ thống tự hỏi nhu cầu, lưu thông tin, phân loại khách, đưa dữ liệu vào CRM và nhắc nhân viên chăm sóc sau một khoảng thời gian nhất định. Khi diễn đạt được nghiệp vụ như vậy, AI có thể hỗ trợ chuyển yêu cầu đó thành workflow, giao diện hoặc một phần của hệ thống.

Điều tôi muốn là người học không bị chặn bởi nỗi sợ kỹ thuật. Họ vẫn phải học cách mô tả yêu cầu, chia công việc, kiểm tra kết quả và hiểu logic vận hành, nhưng không nhất thiết phải bắt đầu từ hàng trăm dòng code.

Vibe Coding mở ra khả năng biến những ý tưởng lâu năm của CEO thành sản phẩm

Anh cũng đưa Vibe Coding vào chương trình đào tạo. Theo anh, điều này có ý nghĩa gì với những CEO không có nền tảng kỹ thuật?

Tôi gặp rất nhiều CEO có những ý tưởng họ giữ trong đầu nhiều năm. Họ hiểu ngành, hiểu khách hàng và nhìn thấy một vấn đề rất rõ, nhưng dự án không được triển khai vì không có CTO, không biết lập trình hoặc chi phí xây phần mềm quá cao.

Vibe Coding đang làm giảm đáng kể rào cản đó. CEO có thể mô tả một hệ thống bằng chính ngôn ngữ của mình, chẳng hạn họ muốn một CRM có năm trạng thái khách hàng, mỗi nhân viên sales có tài khoản riêng, CEO xem được dashboard và khách lâu chưa chăm sóc sẽ tự động cảnh báo. AI có thể hỗ trợ tạo giao diện, cấu trúc dữ liệu, logic, API và phiên bản đầu tiên của phần mềm.

Tất nhiên, với những hệ thống quan trọng về tài chính, dữ liệu hay bảo mật thì vẫn cần người có chuyên môn kiểm tra. Nhưng với prototype, MVP và các phần mềm nội bộ nhỏ, tốc độ phát triển hiện nay đã thay đổi rất nhiều.

Tôi thường mô tả mối quan hệ này rất đơn giản: Vibe Coding giúp chúng ta tạo ra hệ thống, còn AI Agent giúp hệ thống đó làm việc.

Không phải phần mềm nào cũng cần đầu tư rất lớn

Nhắc đến số hóa doanh nghiệp, nhiều người thường nghĩ ngay tới những hệ thống hàng trăm triệu hoặc hàng tỷ đồng. Theo anh, SME nên bắt đầu thế nào?

Tôi không nghĩ doanh nghiệp nhỏ nên bắt đầu bằng một hệ thống khổng lồ. Có rất nhiều phần mềm nội bộ rất đơn giản nhưng đem lại giá trị cao, chẳng hạn một công cụ quản lý học viên, CRM mini, dashboard cho CEO, phần mềm báo giá, hệ thống nhắc sales, công cụ quản lý công việc hay một ứng dụng kiểm soát nội dung.

Giá trị của phần mềm không nằm ở việc nó đắt hay rẻ mà nằm ở việc nó giải quyết đúng vấn đề hay không. Nếu một công cụ nhỏ giúp doanh nghiệp tiết kiệm hai giờ mỗi ngày cho mười nhân viên thì giá trị kinh tế đã rất rõ.

SME hoàn toàn có thể bắt đầu từ một vấn đề nhỏ, giải quyết thật tốt rồi mở rộng dần. Đây cũng là tinh thần tôi áp dụng khi triển khai AI cho doanh nghiệp.

Từ một chiếc máy tính đến một hệ thống vận hành doanh nghiệp

Nếu phải hình dung toàn bộ mô hình anh đang xây dựng thành một bức tranh duy nhất, trung tâm của bức tranh đó là gì?

Trung tâm vẫn phải là người chủ doanh nghiệp. Tôi không muốn xây một mô hình mà AI đứng ở trung tâm và con người chạy theo công nghệ.

Xung quanh người chủ có thể là AI Agent, Multi-Agent, CRM, ERP, automation, database, server, VPS, cloud, chatbot, hệ thống sales, chăm sóc khách hàng, content, AI Video, AI Film Studio, Vibe Coding, phần mềm nội bộ và dashboard.

Khi những lớp này kết nối với nhau, doanh nghiệp bắt đầu có một dạng “AI Operating System” riêng. Người chủ không cần mở hàng chục cửa sổ để biết công ty đang xảy ra chuyện gì. Họ cần nhìn được dữ liệu quan trọng, biết Agent nào đang hoạt động, việc nào đang bị lỗi, khách nào cần xử lý và chỉ can thiệp khi cần.

Đó là đích đến tôi đang theo đuổi.

SME có thể là nhóm hưởng lợi lớn nhất từ sự thay đổi này

Vì sao anh dành phần lớn hoạt động đào tạo và triển khai cho nhóm SME?

Vì SME có một bài toán rất đặc biệt. Họ không có nguồn lực vô hạn nhưng vẫn phải cạnh tranh với doanh nghiệp lớn. Một SME khó có thể duy trì ba mươi người marketing, một phòng IT hai mươi người, đội data riêng và studio nội dung lớn.

AI không biến SME thành tập đoàn chỉ sau một đêm, nhưng nó cho phép họ sở hữu một phiên bản tinh gọn của nhiều năng lực mà trước đây chỉ doanh nghiệp lớn mới có.

Một nhóm nhỏ có thể có hệ thống nghiên cứu thị trường, content, video, CRM, chatbot, chăm sóc khách hàng và dashboard mà không cần xây từng phòng ban với quy mô lớn ngay từ đầu.

Với tôi, đây mới là phần đáng giá nhất của làn sóng AI.

“Xu thế đắt giá không phải là biết thêm một công cụ, mà là biết vận hành cả hệ thống”

Công cụ AI đang thay đổi từng tháng. Vậy đâu là kỹ năng anh cho rằng sẽ còn giá trị trong những năm tới?

Tôi nghĩ chúng ta đang quá tập trung vào tên công cụ. Hôm nay một nền tảng rất mạnh, vài tháng sau có thể xuất hiện công cụ khác tốt hơn. Nếu doanh nghiệp chỉ học cách bấm từng phần mềm thì sẽ luôn chạy theo thị trường.

Kỹ năng có giá trị lâu dài hơn là biết thiết kế hệ thống, sở hữu quy trình, quản lý dữ liệu, giao việc cho Agent, đánh giá đầu ra và biết khi nào con người phải can thiệp.

Công cụ có thể thay. Tư duy vận hành vẫn còn.

Đó cũng là điều tôi muốn chuyển giao thông qua các chương trình đào tạo của mình.

Cuối cùng vẫn phải trở về doanh thu, chi phí và năng suất

PV: Với rất nhiều khái niệm mới như AI Agent, server, Vibe Coding hay automation, làm sao một CEO biết doanh nghiệp của mình đang ứng dụng AI đúng hướng?

Nguyễn Phúc Thịnh: Tôi nghĩ cuối cùng không cần làm mọi thứ quá phức tạp. Hãy quay về ba câu hỏi. Doanh thu có tăng không, chi phí có giảm không và năng suất có tốt hơn không.

Nếu AI giúp doanh nghiệp phản hồi khách nhanh hơn, sản xuất nội dung nhanh hơn, follow-up đầy đủ hơn và vì vậy tạo thêm doanh thu thì đó là giá trị. Nếu hệ thống giúp giảm giờ làm thủ công, giảm tăng ca, giảm lỗi và giảm những chi phí không cần thiết thì đó là giá trị. Nếu một nhân viên có thể điều phối nhiều năng lực hơn trước thì đó là giá trị.

Nếu doanh nghiệp đầu tư rất nhiều AI nhưng ba chỉ số đó không thay đổi thì tôi nghĩ cần xem lại cách triển khai.

“Đừng chỉ dùng AI, hãy xây một doanh nghiệp có AI ở bên trong”

Nếu chỉ được gửi một thông điệp tới các chủ doanh nghiệp đang theo dõi sự thay đổi này, anh muốn nói điều gì?

Tôi muốn nói rằng đừng chỉ học cách dùng AI, hãy học cách xây một doanh nghiệp có AI ở bên trong.

Có rất nhiều CEO đang giữ những dự án lớn trong đầu chỉ vì trước đây họ nghĩ mình không đủ nhân sự, không đủ tiền, không có đội kỹ thuật hoặc không biết bắt đầu từ đâu. Hôm nay, khoảng cách từ một ý tưởng tới một prototype, từ prototype tới một phần mềm và từ phần mềm tới một hệ thống vận hành đang ngắn hơn rất nhiều.

Một doanh nghiệp có thể bắt đầu rất nhỏ, từ một chiếc máy tính, một VPS, một quy trình và vài Agent. Sau đó mới từng bước xây CRM, automation, hệ thống nội dung, video, chăm sóc khách hàng, dashboard và phần mềm nội bộ.

Đó là điều tôi gọi là “Đế chế kinh doanh một người”. Không phải vì doanh nghiệp chỉ còn một người, mà bởi một người biết cách thiết kế và điều hành AI có thể sở hữu năng lực vận hành lớn hơn rất nhiều so với chính họ trong quá khứ.

Và đó cũng là triết lý phía sau chương trình “Nói Là Xong”: công nghệ nên ngày càng hiểu được ngôn ngữ của con người, để người chủ có thể tập trung vào điều mình muốn xây dựng, còn hệ thống hỗ trợ biến ý tưởng ấy thành hành động.