Việc kinh doanh

Thư từ năm 2028: Cuộc cách mạng AI thực sự không như chúng ta nghĩ

"Bạn đang chế tạo một chiếc Ferrari cho một thế giới sẽ sớm dịch chuyển tức thời." Một lá thư từ năm 2028: Các công ty chỉ đơn giản "triển khai AI" cũng giống như những công ty chỉ đơn giản "xây dựng một trang web" vào năm 1995. Câu hỏi sai ư? "Làm thế nào chúng ta có thể sử dụng AI để tối ưu hóa X?" Câu hỏi đúng ư? "Nếu chúng ta thiết kế lại từ đầu, liệu X có còn tồn tại không?" Lời khuyên thực tế: Hãy dành 20% nguồn lực AI của bạn không phải để tối ưu hóa những gì bạn làm, mà là để tìm ra những gì nên ngừng làm.

[TUYÊN BỐ MIỄN TRỪ TRÁCH NHIỆM: Đây hoàn toàn là một "lá thư từ tương lai" hư cấu, một thông điệp trong chai được thả vào biển thời gian với một chút khiêu khích và một nụ cười. Không có nhà du hành thời gian nào tham gia vào quá trình viết bài đăng này.]

Kính gửi các đối tác, khách hàng và những người quan sát công nghệ năm 2025,

Tôi là Fabio Lauria, người sáng lập Electe (vâng, chúng ta vẫn tồn tại vào năm 2028!)*, và tôi đã quyết định phá vỡ mọi quy tắc tiếp thị của công ty để chia sẻ với bạn một số suy nghĩ từ phía bên này của cây cầu thời gian.

Vào năm 2025, bạn vẫn đang tranh luận về "cuộc khủng hoảng trung gian" của AI và viết vô số sách trắng về "sự tích hợp đúng đắn" giữa con người và máy móc. Chúng ta, vào năm 2028, nhìn lại giai đoạn đó như một kỷ nguyên mà toàn bộ hệ sinh thái công nghệ hoàn toàn lạc lõng.

Những gì chúng ta hiểu (quá muộn)

Là một người sáng lập đã trải qua ba vòng gọi vốn, hai lần thay đổi và một lần thất bại trong việc mua lại vào phút chót, đây là sự thật mà không một nhà tư vấn chiến lược nào muốn thừa nhận vào năm 2025: Tất cả chúng ta đều đang tối ưu hóa để tìm câu trả lời cho những câu hỏi sai.

Những công ty sáng tạo nhất không phải là những công ty có "chiến lược triển khai AI tốt nhất" mà là những công ty có đủ can đảm để định nghĩa lại hoàn toàn những vấn đề mà họ đang cố gắng giải quyết.

Mặc kệ hiệu quả (vâng, tôi thực sự đã nói thế)

Vào năm 2025, các KPI của bạn vẫn đo lường tốc độ AI có thể thực hiện các tác vụ hiện có. Còn vào năm 2028, chúng ta đo lường mức độ AI cho phép chúng ta xem xét lại các tác vụ đó một cách triệt để, hoặc loại bỏ hoàn toàn chúng.

Bước ngoặt đến khi chúng ta ngừng hỏi: "Làm thế nào chúng ta có thể sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình X?" và bắt đầu hỏi: "Nếu chúng ta có thể thiết kế lại công ty từ đầu bằng những công nghệ này, liệu quy trình X có còn tồn tại không?"

Gửi đến các công ty đang đọc tôi

Nếu bạn là một công ty đầu tư hàng triệu đô la vào "sự cải tiến gia tăng" thông qua AI, bạn đang chế tạo một chiếc Ferrari cho một thế giới sẽ sớm dịch chuyển tức thời.

Sau đây là những điều mà CTO của bạn thực sự nên làm:

  1. Xác định những phần nào trong mô hình kinh doanh của bạn chỉ tồn tại do những hạn chế về công nghệ lỗi thời
  2. Xác định những vấn đề nào của khách hàng mà bạn đang giải quyết gián tiếp mà bạn có thể giải quyết trực tiếp
  3. Biến nhóm sản phẩm của bạn thành phòng thí nghiệm "phá hủy sáng tạo" - trao cho họ sức mạnh không chỉ để xây dựng mà còn để phá hủy.

Những công ty khởi nghiệp đang chiếm lĩnh thị trường của bạn vào năm 2028 không phải là những công ty sở hữu AI tốt nhất. Họ là những công ty đã sử dụng AI để định nghĩa lại hoàn toàn ý nghĩa của việc trở thành một công ty trong ngành của bạn.

Một lời mời gọi trí tưởng tượng cấp tiến

Theo dòng thời gian của tôi, những công ty chỉ đơn giản "triển khai AI" cũng giống như những công ty chỉ đơn giản "xây dựng một trang web" vào năm 1995. Điều này là cần thiết, nhưng đáng tiếc là vẫn chưa đủ.

Các công ty thống trị là những công ty có đủ can đảm để tưởng tượng: "Nếu chúng ta có thể giải quyết vấn đề này từ đầu, bằng những công nghệ có vẻ như kỳ diệu, thì chúng ta sẽ làm như thế nào?"

Vì vậy, trong khi mọi người vào năm 2025 đang bận rộn tranh luận về sự cân bằng phù hợp giữa tự động hóa và tiềm năng con người, hãy tự giúp mình một việc: tự hỏi liệu những vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết có còn tồn tại sau ba năm nữa hay không.

Hẹn gặp lại bạn ở đây trong tương lai. Nó kỳ lạ hơn, hoang dã hơn và thú vị hơn vô cùng so với những gì bạn dự đoán trong các báo cáo nhàm chán.

Fabio Lauria, Tổng giám đốc điều hành & Nhà sáng lập, Electe , Ngày 11 tháng 5 năm 2028

Tái bút: Amazon vừa mua lại OpenAI. Và đúng vậy, tất cả chúng tôi đều sốc như bạn vậy.

Câu hỏi thường gặp từ hiện tại đến tương lai

H: Anh có phải là John Titor mới không? Chúng ta có nên lo lắng về những nghịch lý thời gian không?

A: Không giống như Titor, tôi không ở đây để cảnh báo bạn về những thảm họa sắp xảy ra hay nói về IBM 5100. Tôi không sở hữu một chiếc C204 Time Displacement Unit gắn trên xe Chevrolet—chỉ là một chiếc máy tính xách tay chứa quá nhiều caffeine. "Du hành thời gian" của tôi hoàn toàn diễn ra thông qua suy đoán sáng tạo. Không có sự liên tục không-thời gian nào bị phá vỡ trong quá trình viết bài này.

H: Chúng ta nên mua/bán những công ty nào dựa trên "những hiểu biết về tương lai" của bạn?

A: Nếu tôi thực sự đến từ tương lai và có thông tin này, việc chia sẻ nó sẽ là cách cuối cùng để giữ cho nó chính xác! Chính việc tiết lộ thông tin tương lai đã thay đổi tiến trình hiện tại. Dù sao đi nữa, đầu tư dựa trên những bài đăng khiêu khích trên internet thường là một chiến lược đáng ngờ. Xin trích dẫn một người thông thái cùng thời với tôi: "Thị trường có thể duy trì trạng thái phi lý trí lâu hơn khả năng thanh toán của bạn."

H: Ý bạn muốn nói gì khi nhắc đến "sự cố Denver"?

A: À, đúng rồi. Cứ cho là vào năm 2026, tất cả chúng ta sẽ học được một bài học quan trọng về giới hạn của tối ưu hóa thuật toán trong các hệ thống quan trọng. Nhưng đừng quá lo lắng - nó đã thúc đẩy những cải cách rất cần thiết và dẫn đến Tuyên bố Denver về Trách nhiệm Công nghệ. Như tôi vẫn thường nói, đôi khi bạn phải phá vỡ một thuật toán để tạo ra một cuộc cách mạng .

H: Ông có nghiêm túc về ý tưởng rằng chúng ta nên ngừng tập trung vào hiệu quả không?

A: Tôi không ủng hộ việc từ bỏ hiệu quả, mà là đặt nó vào đúng vị trí của nó: một phương tiện, chứ không phải mục đích. Hiệu quả mà không có định hướng cũng giống như lái một chiếc Ferrari không có đích đến. Trong năm 2028 của tôi, những công ty thông minh nhất trước tiên tự hỏi: "Chúng ta nên tạo ra cái gì?", rồi mới đến "Làm thế nào để tạo ra nó một cách hiệu quả?". Việc đảo ngược những câu hỏi này chính là sai lầm chung của chúng ta.

H: Lời khuyên thực tế thực sự đằng sau tất cả những câu chuyện mang tính tương lai này là gì?

A: Hãy dành 20% tài nguyên AI của bạn không phải để tối ưu hóa những gì bạn đang làm, mà để khám phá những gì bạn có thể ngừng làm hoàn toàn. Lợi thế cạnh tranh thực sự sẽ không nằm ở những người làm những việc cũ nhanh hơn, mà nằm ở những người đầu tiên nhận ra rằng một số việc đó không còn cần thiết nữa. Sự phá hủy mang tính sáng tạo bắt đầu từ chính ngôi nhà của bạn.

[TUYÊN BỐ MIỄN TRỪ TRÁCH NHIỆM: Nội dung trên hoàn toàn là hư cấu sáng tạo. Không ngụ ý bất kỳ dự đoán thị trường, tư vấn tài chính hay kiến thức thực tế nào về tương lai. Tác giả không chịu trách nhiệm cho các quyết định kinh doanh được đưa ra dựa trên những thông điệp trong chai từ các mốc thời gian khác nhau.]

Tài nguyên cho sự phát triển kinh doanh

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Cuộc cách mạng AI: Sự chuyển đổi cơ bản của quảng cáo

71% người tiêu dùng mong đợi cá nhân hóa, nhưng 76% lại thất vọng khi nó sai - chào mừng bạn đến với nghịch lý của quảng cáo AI tạo ra 740 tỷ đô la mỗi năm (2025). DCO (Tối ưu hóa Sáng tạo Động) mang lại kết quả có thể kiểm chứng: CTR tăng 35%, tỷ lệ chuyển đổi tăng 50%, CAC giảm 30% bằng cách tự động thử nghiệm hàng nghìn biến thể sáng tạo. Nghiên cứu điển hình: Nhà bán lẻ thời trang: 2.500 kết hợp (50 hình ảnh x 10 tiêu đề x 5 CTA) được phục vụ cho mỗi phân khúc nhỏ = ROAS tăng 127% trong 3 tháng. Nhưng những hạn chế về cấu trúc nghiêm trọng: vấn đề khởi động nguội cần 2-4 tuần + hàng nghìn lượt hiển thị để tối ưu hóa, 68% nhà tiếp thị không hiểu các quyết định đặt giá thầu của AI, việc ngừng sử dụng cookie (Safari đã có, Chrome 2024-2025) buộc phải xem xét lại việc nhắm mục tiêu. Lộ trình 6 tháng: nền tảng với kiểm toán dữ liệu + KPI cụ thể ("giảm CAC 25% cho phân khúc X" chứ không phải "tăng doanh số"), thử nghiệm A/B AI với ngân sách 10-20% so với thủ công, mở rộng quy mô 60-80% với DCO đa kênh. Căng thẳng nghiêm trọng về quyền riêng tư: 79% người dùng lo ngại về việc thu thập dữ liệu, mệt mỏi với quảng cáo -60% tương tác sau 5 lần hiển thị trở lên. Tương lai không cookie: nhắm mục tiêu theo ngữ cảnh 2.0, phân tích ngữ nghĩa theo thời gian thực, dữ liệu của bên thứ nhất thông qua CDP, học tập liên kết để cá nhân hóa mà không cần theo dõi cá nhân.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Cuộc cách mạng AI của các công ty tầm trung: Tại sao họ thúc đẩy đổi mới thực tế

74% công ty trong danh sách Fortune 500 gặp khó khăn trong việc tạo ra giá trị AI, và chỉ 1% có các triển khai "hoàn thiện"—trong khi các công ty tầm trung (doanh thu từ 100 triệu euro đến 1 tỷ euro) đạt được kết quả cụ thể: 91% doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB) ứng dụng AI báo cáo mức tăng doanh thu đáng kể, ROI trung bình là 3,7 lần, với các công ty hàng đầu đạt 10,3 lần. Nghịch lý về nguồn lực: các công ty lớn mất 12-18 tháng mắc kẹt trong "chủ nghĩa hoàn hảo thí điểm" (các dự án xuất sắc về mặt kỹ thuật nhưng không được mở rộng quy mô), trong khi các công ty tầm trung triển khai trong 3-6 tháng sau khi gặp vấn đề cụ thể → giải pháp mục tiêu → kết quả → mở rộng quy mô. Sarah Chen (Meridian Manufacturing 350 triệu đô la): "Mỗi lần triển khai phải chứng minh giá trị trong vòng hai quý—một hạn chế thúc đẩy chúng tôi hướng tới các ứng dụng thực tế, khả thi." Điều tra dân số Hoa Kỳ: Chỉ 5,4% công ty sử dụng AI trong sản xuất mặc dù 78% báo cáo đã "áp dụng". Các công ty tầm trung ưa chuộng các giải pháp dọc hoàn chỉnh hơn là các nền tảng tùy chỉnh, hợp tác với các nhà cung cấp chuyên biệt hơn là tự phát triển quy mô lớn. Các lĩnh vực hàng đầu: công nghệ tài chính/phần mềm/ngân hàng, sản xuất, 93% dự án mới trong năm ngoái. Ngân sách hàng năm điển hình: 50.000-500.000 euro, tập trung vào các giải pháp cụ thể, mang lại lợi tức đầu tư cao. Bài học chung: thực thi xuất sắc quan trọng hơn quy mô, sự linh hoạt quan trọng hơn sự phức tạp của tổ chức.