Có một thực tế ngày càng phổ biến trong quá trình làm việc giữa chủ đầu tư và chuyên gia. Và đôi lúc, phát sinh nhiều hệ lụy không đáng có cho một mối quan hệ của 2 bên.
Chủ đầu tư bước vào dự án với tâm thế khá thoải mái: thông tin có hết rồi, nền tảng có thể tra cứu, chiến lược AI viết ra rất tròn, vậy nên những thứ như nghiên cứu ban đầu, phân tích sâu, hay căn ke rủi ro dường như không còn quá cần thiết.
Trong khi đó, chuyên gia lại bước vào cùng một dự án với cảm giác ngược lại: càng nhiều thông tin sẵn có, càng cần phải rà lại nền tảng, vì chỉ cần lệch một chút ở đầu vào, toàn bộ quá trình thực thi phía sau sẽ rất khó cứu.
Khoảng cách này không phải do ai đúng hơn. Nó xuất hiện gần như tất yếu, và nếu không được nhìn thẳng, nó sẽ trở thành nguồn gốc của rất nhiều vấn đề trong quá trình làm việc.
Từ góc nhìn chủ đầu tư: “AI làm được hết rồi, cần gì làm lại từ đầu?”
Với nhiều chủ đầu tư, đặc biệt là những người đã trải qua nhiều dự án, việc thấy AI tổng hợp được thông tin, viết được chiến lược, thậm chí đưa ra kế hoạch hành động khá chi tiết là một điều rất thuyết phục.
Họ nhìn vào đó và thấy hợp lý. Không sai số rõ ràng. Không thiếu ý. Thậm chí còn tiết kiệm được rất nhiều thời gian so với cách làm truyền thống. Trong bối cảnh phải đi nhanh, phải tối ưu chi phí, việc bỏ qua những bước nền tảng như nghiên cứu lại thị trường, phân tích lại rủi ro hay mổ xẻ chiến lược nghe có vẻ là một lựa chọn hợp lý.
Từ góc nhìn này, việc chuyên gia yêu cầu “làm lại từ đầu” dễ bị cảm nhận như một sự cầu toàn không cần thiết, hoặc tệ hơn, là kéo dài dự án để tăng khối lượng công việc.
Chủ đầu tư không nghĩ mình xem nhẹ rủi ro. Họ chỉ tin rằng rủi ro đã được “tính trong dữ liệu rồi”.
Vậy chỉ một câu hỏi cho chủ đầu tư: AI có chịu trách nhiệm nếu những gì AI khuyên bạn, mà bạn làm vẫn sai hoặc thậm chí phát sinh rủi ro không?
Từ góc nhìn chuyên gia: “cái gì cũng đúng, nhưng có làm được không”
Chuyên gia nhìn cùng một bản chiến lược AI viết ra lại thấy một vấn đề khác.
Không phải là sai số liệu. Không phải là thiếu ý tưởng. Mà là quá tròn. Quá cân đối. Quá giống với những gì có thể áp dụng cho rất nhiều doanh nghiệp khác nhau.
Điều khiến chuyên gia lo không nằm ở bản kế hoạch, mà nằm ở câu hỏi: ai sẽ thực thi từng phần trong đó, với nguồn lực nào, trong điều kiện thực tế nào, và nếu một mắt xích trật nhịp thì điều gì sẽ xảy ra tiếp theo.
Kinh nghiệm thực thi khiến chuyên gia hiểu rằng phần khó nhất của dự án hiếm khi nằm ở chiến lược, mà nằm ở những giả định ngầm không được nói ra ở đầu bài. Và chính những giả định này lại thường bị bỏ qua khi mọi thứ được xây dựng từ dữ liệu sẵn có.
Vậy có 1 câu hỏi cho chuyên gia: vậy AI cung cấp thông tin, chuyên gia có giảm giá hay trừ bớt các chi phí này không?
GAP không nằm ở kiến thức, mà nằm ở cách nhìn rủi ro
Khoảng cách giữa chủ đầu tư và chuyên gia không đến từ việc ai hiểu nhiều hơn. Nó đến từ việc hai bên nhìn rủi ro ở hai thời điểm khác nhau.
Chủ đầu tư thường nhìn rủi ro ở thời điểm ra quyết định: rủi ro có thể đo được, có thể dự báo, có thể chấp nhận hay không.
Chuyên gia lại nhìn rủi ro ở thời điểm thực thi: rủi ro phát sinh khi con người mệt, khi nguồn lực bị kéo căng, khi thị trường phản ứng khác dự đoán, khi những yếu tố “không nằm trong kế hoạch” bắt đầu xuất hiện.
Vì nhìn ở hai điểm khác nhau trên cùng một hành trình, nên GAP là điều khó tránh.
Khi GAP không được nói ra, vấn đề bắt đầu phát sinh
Rất nhiều vấn đề trong quá trình làm việc không bắt nguồn từ năng lực, mà từ kỳ vọng lệch nhau.
Chủ đầu tư nghĩ rằng chuyên gia đang làm quá lên những thứ đã có sẵn.
Chuyên gia lại nghĩ rằng chủ đầu tư đang đánh giá thấp rủi ro thực thi.
Từ đó nảy sinh những cảm giác quen thuộc:
chuyên gia thấy mình không được lắng nghe,
chủ đầu tư thấy mình bị làm khó, và chuyên gia làm không hiệu quả vì cái này AI cùng nói mà???
và dự án dần trôi vào trạng thái “làm cho xong”.
Không ai sai, nhưng kết quả thường không đạt như kỳ vọng ban đầu.
Chủ đầu tư có thể làm gì để GAP này hẹp lại?
Điều quan trọng không phải là quay lại cách làm cũ, cũng không phải là phủ nhận AI. Vấn đề là đặt lại vai trò của AI đúng chỗ.
AI có thể thay thế rất tốt phần thu thập và tổng hợp thông tin. Nhưng chủ đầu tư cần phân biệt rõ đâu là thông tin, đâu là giả định, và đâu là phần chưa được kiểm chứng bằng thực tế của chính doanh nghiệp mình.
Thay vì hỏi “cái này AI làm được chưa?”, có thể thử hỏi một câu khác: nếu phần này không diễn ra như mong đợi, doanh nghiệp sẽ vấp ở đâu đầu tiên? Câu hỏi đó giúp chuyển trọng tâm từ “đúng hay hay” sang “có chịu được không”.
Chuyên gia cần thay đổi điều gì để không bị đẩy ra xa hơn?
Về phía chuyên gia, một thách thức rất thật là cách tiếp cận. Nếu chỉ nói rằng “AI không đủ”, “làm vậy rủi ro”, hay “phải nghiên cứu lại từ đầu”, khoảng cách sẽ càng bị đẩy xa.
Chuyên gia cần nói rõ hơn về hệ quả thực thi, thay vì nhấn mạnh vào quy trình. Không phải “cần phân tích thêm”, mà là “nếu không làm rõ điểm này, rủi ro sẽ xuất hiện ở giai đoạn nào, và ai sẽ là người gánh”.
Khi rủi ro được gắn với hệ quả cụ thể, chủ đầu tư dễ lắng nghe hơn rất nhiều.
GAP không biến mất, nhưng có thể quản lý được
Khoảng cách giữa chủ đầu tư và chuyên gia sẽ không bao giờ hoàn toàn biến mất, đặc biệt trong thời kỳ AI khiến mọi thứ trông có vẻ dễ hơn rất nhiều.
Nhưng GAP không phải là điều xấu. Nó chỉ trở thành vấn đề khi hai bên giả vờ rằng nó không tồn tại.
Khi chủ đầu tư chấp nhận rằng dữ liệu không thay thế được trách nhiệm thực thi, và khi chuyên gia chấp nhận rằng mình không còn là người nắm độc quyền thông tin, hai bên mới có thể gặp nhau ở một điểm chung thực tế hơn.
ở thời điểm này?
AI làm được rất nhiều việc. Nhưng chính vì làm được quá tốt, nó dễ tạo ra ảo giác rằng nền tảng ban đầu không còn quan trọng.
Thực tế, nền tảng không biến mất. Nó chỉ chuyển từ việc tìm thông tin sang việc hiểu rõ giới hạn của con người và tổ chức sẽ thực thi quyết định đó.
Khoảng cách giữa chủ đầu tư và chuyên gia là điều gần như không thể tránh. Nhưng nếu cả hai cùng nhìn thẳng vào GAP này, thay vì né tránh hay tranh đúng sai, thì chính khoảng cách đó lại trở thành thứ giúp dự án đi được xa hơn, thay vì đổ vỡ giữa chừng.
