AI trong quản trị & phát triển nguồn nhân lực - Kỳ 5: AI Leadership – Lãnh Đạo Trong Kỷ Nguyên AI
Ngày đăng: 11:05 09/09/2026 - Lượt xem: 49
 |
Ông Võ Tiến Đạt - Giảng viên Hội đồng Đào tạo & Huấn luyện nhân lực toàn diện
Trong thời gian gần đây, khi trao đổi với các nhà quản lý và triển khai những chương trình đào tạo ứng dụng AI cho doanh nghiệp, tôi nhận thấy một câu hỏi xuất hiện ngày càng nhiều: “Lãnh đạo có cần phải giỏi AI không?” Theo tôi, câu trả lời là có, nhưng không phải theo cách nhiều người đang nghĩ.
Một nhà lãnh đạo không nhất thiết phải biết lập trình, hiểu thuật toán hay sử dụng thành thạo hàng chục công cụ AI. Nhưng nếu người lãnh đạo không hiểu AI đang thay đổi cách con người làm việc như thế nào, không biết công việc nào nên giao cho AI, công việc nào phải giữ lại cho con người, không biết tổ chức cần chuẩn bị năng lực gì và không nhận ra những rủi ro phát sinh khi AI đi vào vận hành, thì rất khó để dẫn dắt tổ chức trong giai đoạn sắp tới.
Đó chính là điều tôi muốn nói đến khi sử dụng khái niệm AI Leadership – Lãnh đạo trong kỷ nguyên AI. AI Leadership không đơn giản là lãnh đạo biết sử dụng AI. Đó là năng lực lãnh đạo con người, thiết kế lại công việc và dẫn dắt tổ chức khi AI trở thành một phần của lực lượng lao động.
|
AI LEADERSHIP KHÔNG BẮT ĐẦU TỪ CÔNG CỤ, MÀ BẮT ĐẦU TỪ CÁCH NGƯỜI LÃNH ĐẠO NHÌN AI
Trong quá trình đào tạo AI, thỉnh thoảng tôi thấy xuất hiện hai thái cực khá rõ. Một nhóm lãnh đạo rất hào hứng, họ yêu cầu nhân viên phải sử dụng AI, phải tăng năng suất, phải tự động hóa thật nhiều. Nhóm ít còn lại thận trọng hơn, thậm chí có phần e ngại. Họ lo nhân viên phụ thuộc AI, lo dữ liệu bị lộ, lo AI đưa thông tin sai, hoặc đơn giản là chưa nhìn thấy giá trị đủ lớn để thay đổi cách làm hiện tại. Theo tôi, cả hai thái cực đều có rủi ro.
Thúc đẩy AI quá nhanh khi tổ chức chưa có năng lực và nguyên tắc kiểm soát có thể tạo ra một hệ thống làm việc rất nhanh nhưng đầy lỗi. Ngược lại, kiểm soát quá chặt hoặc trì hoãn quá lâu cũng có thể khiến doanh nghiệp bỏ lỡ cơ hội nâng cao năng suất và năng lực cạnh tranh. Vì vậy, vai trò đầu tiên của lãnh đạo không phải là chọn ChatGPT, Gemini, Copilot hay bất kỳ công cụ nào. Vai trò đầu tiên là trả lời được ba câu hỏi:
- AI sẽ tạo ra giá trị gì cho tổ chức?
- AI sẽ thay đổi cách chúng ta làm việc như thế nào?
- Và con người phải thay đổi năng lực gì để làm việc tốt trong môi trường đó?
Nếu chưa trả lời được ba câu hỏi này mà đã triển khai công cụ, doanh nghiệp rất dễ rơi vào tình trạng “có AI nhưng chưa có chuyển đổi”.
ĐỪNG HỎI “AI CÓ THỂ LÀM GÌ?”, HÃY HỎI “CÔNG VIỆC CỦA CHÚNG TA NÊN ĐƯỢC THIẾT KẾ LẠI NHƯ THẾ NÀO?”
Đây là một thay đổi rất quan trọng trong tư duy lãnh đạo. Khi một công nghệ mới xuất hiện, chúng ta thường bắt đầu bằng câu hỏi: “Công cụ này có những tính năng gì?” Nhưng ở góc độ quản trị, câu hỏi có giá trị hơn phải là: “Nếu đã có năng lực này, chúng ta có cần tiếp tục làm công việc theo cách cũ hay không?”
Ví dụ, trước đây một nhân viên có thể mất vài giờ tổng hợp dữ liệu, đọc tài liệu, lập báo cáo và chuẩn bị bản trình bày. Khi AI có thể hỗ trợ một phần đáng kể những công việc đó, giá trị của nhân viên không còn nằm chủ yếu ở tốc độ tạo ra văn bản hay slide. Giá trị dịch chuyển sang những năng lực cao hơn: biết đặt vấn đề, biết cung cấp đúng dữ liệu, biết đánh giá kết quả, phát hiện điểm bất hợp lý, kết nối thông tin với bối cảnh kinh doanh và đưa ra quyết định.
Microsoft gọi mô hình tổ chức đang hình thành này là “Frontier Firm” – nơi con người làm việc cùng các AI agent và người lãnh đạo phải thiết kế lại cách phân bổ công việc giữa con người và AI. Báo cáo Work Trend Index 2025 cho thấy 82% lãnh đạo được khảo sát xem đây là năm quan trọng để nhìn lại những yếu tố cốt lõi của chiến lược và vận hành. Điều này dẫn tới một nhiệm vụ mới của lãnh đạo: Không chỉ quản lý con người, mà phải thiết kế một hệ thống trong đó con người và AI bổ trợ cho nhau.
LÃNH ĐẠO TRONG KỶ NGUYÊN AI PHẢI BIẾT “PHÂN CÔNG” LẠI CÔNG VIỆC GIỮA NGƯỜI VÀ MÁY
Khi thiết kế một quy trình làm việc có AI, tôi thường không bắt đầu từ câu hỏi “AI làm được bước nào?” Tôi bắt đầu từ mục tiêu cuối cùng của công việc. Sau đó mới xem xét: dữ liệu nằm ở đâu, bước nào mang tính lặp lại, AI có thể hỗ trợ bước nào, đâu là điểm cần kiểm tra, đâu là quyết định mà con người phải giữ lại. Có thể hình dung công việc trong tương lai theo ba nhóm.
- AI làm tốt những việc như tổng hợp lượng lớn thông tin, tạo bản nháp, phân loại, đối chiếu, tìm mẫu, hỗ trợ phân tích và xử lý những tác vụ có tính lặp lại.
- Con người làm tốt những việc đòi hỏi hiểu bối cảnh sâu, phán đoán, đạo đức, trách nhiệm, thương lượng, đồng cảm, xây dựng niềm tin và ra quyết định trong những tình huống phức tạp.
- Và nhóm quan trọng nhất là Human + AI: AI tạo ra năng lực xử lý lớn hơn, còn con người định hướng, kiểm tra, phản biện và quyết định.
Đó là lý do tôi luôn nhấn mạnh một nguyên tắc: AI có thể tham gia vào quá trình tạo ra quyết định, nhưng trách nhiệm đối với quyết định cuối cùng vẫn thuộc về con người. Lãnh đạo càng hiểu nguyên tắc này, doanh nghiệp càng dễ khai thác AI mạnh mà không đánh mất khả năng kiểm soát.
AI KHÔNG CHỈ THAY ĐỔI NĂNG SUẤT. AI ĐANG THAY ĐỔI KHÁI NIỆM “NGƯỜI GIỎI”
Đây có lẽ là một trong những thay đổi mà lãnh đạo cần quan tâm nhất. Trong một thời gian dài, chúng ta đánh giá một nhân sự giỏi dựa trên kiến thức chuyên môn, kinh nghiệm, tốc độ xử lý và khả năng tạo ra kết quả. AI đang làm thay đổi một phần phương trình đó.
Một nhân sự có 10 năm kinh nghiệm nhưng không biết khai thác AI có thể bị thu hẹp khoảng cách năng suất với một nhân sự ít kinh nghiệm hơn nhưng biết đặt vấn đề, cung cấp dữ liệu, làm việc cùng AI và kiểm chứng đầu ra tốt.
Nhưng điều đó cũng không có nghĩa người biết dùng AI sẽ mặc nhiên trở thành người giỏi. Nếu thiếu chuyên môn, tư duy phản biện và khả năng đánh giá, họ có thể tạo ra sai lầm nhanh hơn, đẹp hơn và thuyết phục hơn. Vì vậy, doanh nghiệp không nên chỉ xây dựng AI Skills. Tổ chức cần phát triển đồng thời: Domain Expertise + Critical Thinking + AI Capability + Human Judgment.
Điều này khá tương đồng với xu hướng mà World Economic Forum ghi nhận: AI và Big Data nằm trong nhóm kỹ năng tăng trưởng nhanh nhất, nhưng tư duy phân tích, sáng tạo, khả năng thích ứng, lãnh đạo và ảnh hưởng xã hội vẫn tiếp tục giữ vai trò quan trọng. Nói cách khác: AI càng mạnh thì năng lực con người không càng ít quan trọng. Ngược lại, những năng lực thực sự thuộc về con người càng trở nên có giá trị.
MỘT SAI LẦM CỦA LÃNH ĐẠO: YÊU CẦU NHÂN VIÊN DÙNG AI NHƯNG KHÔNG THAY ĐỔI HỆ THỐNG QUẢN TRỊ
Hãy hình dung một doanh nghiệp yêu cầu: “Các phòng ban phải ứng dụng AI để tăng 30% năng suất.” Nhưng KPI vẫn giữ nguyên; Quy trình vẫn giữ nguyên; Biểu mẫu vẫn giữ nguyên; Cách phê duyệt vẫn giữ nguyên; Cách đánh giá nhân viên vẫn dựa vào khối lượng đầu việc.
Thậm chí một nhân viên dùng AI hoàn thành công việc trong hai giờ thay vì tám giờ lại được… giao thêm việc. Nếu như vậy, AI khó tạo ra chuyển đổi thực sự. Người lãnh đạo cần nhìn xa hơn câu chuyện “nhân viên dùng AI”. Khi năng suất thay đổi, doanh nghiệp phải xem lại workflow, vai trò công việc, KPI, năng lực, cơ chế kiểm soát và cách đo lường giá trị.
Đây là điểm AI Leadership kết nối trực tiếp với AI Workflow và AI Governance. Lãnh đạo tạo ra hướng đi; Workflow biến hướng đi đó thành cách làm; Governance tạo ra giới hạn và trách nhiệm; Và con người vận hành toàn bộ hệ thống đó.
LÃNH ĐẠO PHẢI TẠO RA MỘT MÔI TRƯỜNG MÀ NHÂN VIÊN DÁM THỬ AI – NHƯNG BIẾT MÌNH ĐƯỢC PHÉP THỬ ĐẾN ĐÂU
Một tổ chức không thể đổi mới nếu mọi thử nghiệm đều phải chờ phê duyệt. Nhưng một tổ chức cũng không thể để mọi nhân viên tự đưa dữ liệu khách hàng, dữ liệu nhân sự, hợp đồng hay thông tin tài chính lên bất kỳ nền tảng AI nào họ muốn. Đây chính là bài toán cân bằng giữa Innovation và Governance.
Từ góc độ quản trị, lãnh đạo nên tạo ra những “vùng thử nghiệm” khác nhau. Những công việc ít rủi ro có thể cho phép nhân viên chủ động thử nghiệm nhiều hơn. Những công việc liên quan dữ liệu nội bộ phải có công cụ, dữ liệu và quy tắc kiểm soát rõ ràng. Còn những quyết định ảnh hưởng trực tiếp tới con người, tài chính, pháp lý hay an toàn phải có mức độ giám sát cao hơn và con người chịu trách nhiệm cuối cùng.
NIST AI Risk Management Framework cũng đặt GOVERN là chức năng xuyên suốt của quản trị rủi ro AI và nhấn mạnh rằng lãnh đạo cấp cao đóng vai trò thiết lập định hướng, văn hóa, trách nhiệm và mức chấp nhận rủi ro của tổ chức. Vì vậy, một nhà lãnh đạo tốt trong kỷ nguyên AI không phải người nói: “Cứ dùng AI đi, đừng sợ.” Cũng không phải người nói: “AI nguy hiểm lắm, hạn chế sử dụng.” Mà là người có thể nói rõ: “Ở khu vực này, các bạn được quyền thử nghiệm. Ở khu vực này, phải kiểm soát. Và ở những quyết định này, con người bắt buộc phải chịu trách nhiệm.”
AI LEADERSHIP KHÔNG PHẢI LÀ DỰ ÁN CỦA IT – MÀ LÀ NĂNG LỰC QUẢN TRỊ CỦA ĐỘI NGŨ LÃNH ĐẠO
Một trong những cách tiếp cận tôi cho rằng cần thay đổi là giao toàn bộ câu chuyện AI cho IT. IT có vai trò rất quan trọng về hạ tầng, tích hợp, bảo mật và công nghệ. Nhưng IT không thể thay Nhân sự quyết định AI nên tham gia vào quy trình tuyển dụng đến mức nào. IT không thể thay Finance xác định bước kiểm tra nào bắt buộc trước khi sử dụng một phân tích tài chính do AI hỗ trợ. IT cũng không thể thay Sales, Marketing hay Operations thiết kế lại toàn bộ cách họ tạo ra giá trị.
AI transformation vì vậy phải là một chương trình cross-functional. CEO và Ban lãnh đạo xác định hướng đi; Business Leader xác định bài toán; IT tạo nền tảng công nghệ; Nhân sự phát triển năng lực và quản trị thay đổi; Legal, Compliance, Information Security thiết lập những hàng rào cần thiết; Nhân viên trực tiếp biến AI thành năng suất thực tế. Nếu một mắt xích đứng ngoài, chuyển đổi AI rất dễ bị lệch.
LÃNH ĐẠO KHÔNG CẦN TRỞ THÀNH CHUYÊN GIA AI, NHƯNG PHẢI LÀ NGƯỜI HỌC AI TRƯỚC
Tôi cho rằng đây là một nguyên tắc rất thực tế. Rất khó yêu cầu nhân viên thay đổi cách làm việc trong khi chính người quản lý vẫn giao việc, kiểm tra và ra quyết định hoàn toàn theo cách cũ. Lãnh đạo không cần học tất cả công cụ, nhưng ít nhất phải trực tiếp trải nghiệm AI trong chính công việc quản lý của mình: chuẩn bị cuộc họp, phân tích dữ liệu, phản biện một kế hoạch, tổng hợp báo cáo, xây dựng kịch bản, nghiên cứu vấn đề hoặc hỗ trợ ra quyết định. Không phải để khoe rằng mình biết dùng AI; mà để hiểu AI đủ sâu trước khi yêu cầu người khác thay đổi vì AI.
Khi người lãnh đạo trực tiếp làm việc cùng AI, họ bắt đầu nhận ra một điều rất thú vị: AI không chỉ giúp mình có câu trả lời nhanh hơn; AI còn buộc mình phải đặt câu hỏi tốt hơn. Và đôi khi chính chất lượng câu hỏi của người lãnh đạo mới là giới hạn thực sự của chất lượng AI tạo ra.
TỪ “QUẢN LÝ NHÂN VIÊN” ĐẾN “DẪN DẮT HỆ THỐNG HUMAN + AI”
Tôi cho rằng đây sẽ là một trong những thay đổi lớn nhất của vai trò lãnh đạo trong những năm tới. Trước đây, một nhà quản lý chủ yếu phân công công việc cho con người. Ngày mai, họ có thể phải quản lý một hệ thống gồm nhân viên, AI assistant, AI agent, workflow tự động và những điểm kiểm soát của con người.
Microsoft dự báo quá trình chuyển đổi có thể diễn ra từ AI đóng vai trò trợ lý, đến các agent đảm nhận những nhiệm vụ cụ thể, rồi tiến tới những quy trình mà con người thiết lập hướng đi và giám sát khi cần thiết. Điều đó có nghĩa năng lực lãnh đạo cũng phải mở rộng. Người quản lý tương lai phải biết:
- Giao việc cho người nào.
- Giao việc cho AI nào.
- Việc nào để AI thực hiện trước rồi con người kiểm tra.
- Việc nào con người phải trực tiếp thực hiện.
- Và điểm nào tuyệt đối không được bỏ Human-in-the-Loop.
Đây không còn đơn thuần là quản lý nhân sự. Đó là thiết kế năng lực vận hành của tổ chức.
AI LEADERSHIP – CÔNG NGHỆ CÀNG MẠNH, VAI TRÒ CỦA LÃNH ĐẠO CÀNG QUAN TRỌNG
Sau AI Mindset, AI Literacy, AI Workflow và AI Governance, AI Leadership là bước tiếp theo rất tự nhiên. Bởi cuối cùng, công nghệ không tự tạo ra chuyển đổi. AI không tự quyết định doanh nghiệp nên đi đâu; AI không tự xây dựng văn hóa; AI cũng không chịu trách nhiệm thay chúng ta khi một quyết định gây hậu quả.
Con người vẫn phải làm những việc đó; nhưng vai trò của con người đang thay đổi. Và vì vậy, vai trò của người lãnh đạo cũng phải thay đổi. Theo tôi, AI Leadership có thể được cô đọng trong 5 năng lực cốt lõi:
- UNDERSTAND – Hiểu AI đủ để lãnh đạo. Không cần trở thành chuyên gia kỹ thuật nhưng phải hiểu khả năng, giới hạn và rủi ro.
- ENVISION – Nhìn thấy tổ chức có thể thay đổi như thế nào. Không chỉ tìm cách dùng AI làm nhanh công việc hiện tại mà phải nhìn thấy cách làm tốt hơn.
- REDESIGN – Thiết kế lại công việc. Phân định rõ AI làm gì, con người làm gì và Human + AI phối hợp ở đâu.
- ENABLE – Phát triển năng lực con người. Tạo điều kiện để nhân viên học, thử nghiệm, chia sẻ và nâng cao năng lực AI.
- GOVERN – Kiểm soát và chịu trách nhiệm. Thiết lập nguyên tắc, giới hạn, cơ chế kiểm tra và trách nhiệm đối với việc sử dụng AI.
Và có lẽ điều quan trọng nhất: AI Leadership không phải là lãnh đạo bằng AI. Đó là lãnh đạo con người trong một thế giới có AI. Người lãnh đạo giỏi trong kỷ nguyên này không phải là người sở hữu nhiều công cụ AI nhất, cũng không phải người tự động hóa được nhiều nhất. Đó là người biết đặt AI vào đúng vị trí, đặt con người vào đúng vai trò và thiết kế một tổ chức mà năng lực của cả hai có thể cộng hưởng với nhau. Bởi cuối cùng, lợi thế cạnh tranh không nằm ở việc doanh nghiệp có AI hay không. Khi AI ngày càng phổ biến, gần như doanh nghiệp nào rồi cũng sẽ có.
Lợi thế thực sự nằm ở việc lãnh đạo doanh nghiệp đó có đủ năng lực để biến AI thành năng lực của tổ chức hay không.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
- Microsoft – Work Trend Index 2025: AI Agents and the Frontier Firm.
- World Economic Forum (WEF) – The Future of Jobs Report.
