Việc kinh doanh

Quản lý 3.0: Làm thế nào để phát triển trong thời đại AI

Tác động thầm lặng nhất của AI không phải ở tuyến đầu hay cấp cao nhất—mà là ở cấp quản lý trung cấp. Từ "giám sát hành chính" đến "người điều phối tăng cường": các nhà quản lý năm 2025 phải phát triển hoặc trở nên lạc hậu. Tám kỹ năng thiết yếu, từ việc tạo điều kiện cho sự hợp tác giữa con người và AI đến lãnh đạo có đạo đức. Bước tiến tiếp theo? "Trí tuệ lãnh đạo phân tán"—các thử nghiệm ban đầu cho thấy năng suất tăng 30-40%. Câu hỏi không phải là liệu AI có chuyển đổi quản lý hay không. Mà là liệu bạn đã sẵn sàng hay chưa.

Sự chuyển đổi thầm lặng của quản lý

Trong khi các tít báo tập trung vào việc thay thế việc làm hoặc tạo ra các ngành công nghiệp mới, một cuộc cách mạng sâu sắc hơn đang âm thầm diễn ra trong thế giới doanh nghiệp. Tác động đáng kể nhất của trí tuệ nhân tạo không phải ở tuyến đầu hay ban lãnh đạo doanh nghiệp, mà là ở cấp quản lý trung gian, nơi AI đã định nghĩa lại cơ bản ý nghĩa của việc lãnh đạo nhóm vào năm 2025.

Từ "giám sát hành chính" đến "người điều phối tăng cường", các nhà quản lý ngày nay phải thay đổi nhanh chóng để bắt kịp xu hướng. Nhưng làm thế nào những chuyên gia này có thể tồn tại và phát triển trong bối cảnh mới này?

Tám kỹ năng thiết yếu của người quản lý năm 2025

Dựa trên nghiên cứu thị trường mới nhất và đóng góp từ các tổ chức như Diễn đàn Kinh tế Thế giới, McKinsey và MIT Sloan Management Review, sau đây là những kỹ năng chính mà mọi nhà quản lý phải phát triển:

1. Trí tuệ cảm xúc trong thế giới công nghệ

Trong khi AI tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, trí tuệ cảm xúc vẫn là một đặc điểm độc đáo của con người. Các nhà quản lý phải tận dụng EI để:

  • Tăng cường sự gắn kết của nhóm trong môi trường làm việc ngày càng ảo
  • Cân bằng "sự tiếp xúc của con người" trong các quy trình được tăng cường bằng AI
  • Khuyến khích sự an toàn về mặt tâm lý và tính bao trùm

Lời khuyên hữu ích: Sử dụng các công cụ AI để phân tích tâm lý nhóm và tùy chỉnh cách tiếp cận của bạn để giải quyết mối quan tâm bằng sự đồng cảm.

2. Kiến thức về AI: Từ cơ bản đến chiến lược

AI không còn là khái niệm viễn tưởng nữa; nó đã trở thành hiện thực, định hình chiến lược và hoạt động kinh doanh. Các nhà quản lý phải:

  • Hiểu các nguyên tắc cơ bản của AI để đưa ra quyết định sáng suốt
  • Xác định các cơ hội để triển khai các giải pháp AI trong bộ phận của họ
  • Có khả năng đánh giá một cách phê phán các công cụ AI về hiệu quả và tính công bằng

Lời khuyên thực tế: Đầu tư vào các chương trình nâng cao kỹ năng AI để tìm hiểu về các công cụ, xu hướng và cân nhắc về mặt đạo đức trong việc triển khai AI.

3. Sự nhanh nhẹn và khả năng thích ứng: điều hướng một thế giới đang phát triển nhanh chóng

Vào năm 2025, sự thay đổi đang diễn ra nhanh hơn bao giờ hết. Các nhà quản lý phải:

  • Áp dụng các phương pháp linh hoạt để phản ứng nhanh với những thay đổi
  • Xây dựng đội ngũ kiên cường phát triển mạnh mẽ trong bối cảnh bất ổn
  • Chủ động xác định các cơ hội mới nổi

Lời khuyên thực tế: Triển khai các khuôn khổ lập kế hoạch linh hoạt như phương pháp Agile để tối ưu hóa quy trình và cho phép thích ứng nhanh với những phát triển mới.

4. Giao tiếp hiệu quả: kết nối con người và máy móc

Giao tiếp không còn chỉ là tương tác giữa con người với nhau nữa; giờ đây nó còn bao gồm việc thu hẹp khoảng cách giữa con người và hệ thống AI. Các nhà quản lý phải:

  • Biên dịch những hiểu biết phức tạp dựa trên dữ liệu thành các chiến lược có thể thực hiện được
  • Đảm bảo các nhóm hiểu và sử dụng hiệu quả các công cụ AI
  • Trình bày rõ ràng giá trị và hạn chế của AI cho các bên liên quan

Mẹo hữu ích: Sử dụng các công cụ truyền thông hỗ trợ AI để tạo điều kiện chia sẻ thông tin giữa các phòng ban và múi giờ.

5. Mở rộng hiểu biết: Từ dữ liệu đến quyết định

Các nhà quản lý thành công vào năm 2025 sử dụng AI để:

  • Xác định các mô hình và cơ hội vô hình với mắt người
  • Đánh giá hàng trăm kịch bản mà trước đây họ chỉ có thể xem xét ba hoặc bốn
  • Đưa ra quyết định sáng suốt hơn dựa trên dữ liệu thời gian thực

Lời khuyên hữu ích: Sử dụng phân tích dự đoán để đưa ra quyết định chiến lược và dự đoán xu hướng thị trường, nhưng luôn duy trì mức độ giám sát của con người.

6. Thúc đẩy sự hợp tác giữa con người và AI

Người quản lý phải trở thành chuyên gia trong:

  • Xác định nhiệm vụ nào cần được tự động hóa và nhiệm vụ nào cần sự can thiệp của con người
  • Tạo quy trình làm việc tích hợp nơi con người và AI bổ sung cho nhau
  • Giải quyết các xung đột phát sinh khi hệ thống AI và trực giác của con người khác nhau

Mẹo hữu ích: Lập bản đồ các quy trình của nhóm bạn để xác định nơi AI có thể tăng cường (không thay thế) khả năng của con người.

7. Trao quyền cho người khác: Bộ mặt mới của lãnh đạo

Vai trò của người lãnh đạo đang chuyển từ chỉ đạo sang trao quyền. Vào năm 2025, các nhà quản lý phải:

  • Tập trung vào việc cho phép các nhóm tận dụng hiệu quả các công cụ AI
  • Khuyến khích nhân viên chịu trách nhiệm về công việc của mình
  • Thúc đẩy đổi mới bằng cách kết hợp khả năng AI với sự sáng tạo của con người

Mẹo hữu ích: Cung cấp các chương trình đào tạo để giúp các nhóm cải thiện kỹ năng sử dụng công cụ AI và các công nghệ mới nổi khác.

8. Lãnh đạo có đạo đức: Vượt qua những thách thức của AI

Khi AI ngày càng phổ biến, các cân nhắc về mặt đạo đức trở nên rất quan trọng. Các nhà quản lý phải:

  • Đảm bảo sử dụng công cụ AI một cách công bằng và khách quan
  • Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ các quy định
  • Xem xét tác động xã hội của các quyết định dựa trên AI

Lời khuyên thực tế: Thành lập một ủy ban đạo đức AI để giám sát việc triển khai các công nghệ AI và chủ động giải quyết các vấn đề về đạo đức.

Chiến lược cụ thể để thích ứng

Đánh giá lại kỹ năng của bạn

Hãy tự đánh giá một cách trung thực về các kỹ năng hiện tại của bạn so với những kỹ năng cần thiết cho tương lai. Xác định những thiếu sót và lập kế hoạch phát triển chuyên môn cá nhân.

Áp dụng học tập liên tục

Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, đến năm 2030, 70% kỹ năng được sử dụng trong hầu hết các công việc sẽ thay đổi. Các nhà quản lý phải:

  • Dành ít nhất 5 giờ mỗi tuần để học các kỹ năng mới
  • Tham gia vào cộng đồng thực hành AI
  • Thử nghiệm các công cụ mới trong các dự án rủi ro thấp

Phát triển tầm nhìn về kỹ năng AI cho nhóm

Theo gợi ý của các chuyên gia trong ngành, các nhà quản lý nên chia kỹ năng AI của nhóm mình thành bốn cấp độ:

  • Trung tâm Xuất sắc (5%): Các chuyên gia kỹ thuật xây dựng hệ thống AI
  • “AI + X” (15%): Các chuyên gia trong lĩnh vực tích hợp AI vào lĩnh vực cụ thể của họ
  • Độ trôi chảy (30%): Nhân viên thường xuyên tương tác với các chuyên gia kỹ thuật
  • Trình độ đọc viết (50%): Mức cơ bản cho tất cả nhân viên

Cân bằng giữa kỹ năng bền vững và kỹ năng dễ hỏng

Các kỹ năng kỹ thuật nâng cao, chẳng hạn như sử dụng các khuôn khổ AI cụ thể, có thể nhanh chóng trở nên lỗi thời. Người quản lý phải:

  • Xây dựng nền tảng vững chắc về các kỹ năng sống (tư duy phản biện, giải quyết vấn đề, giao tiếp)
  • Cập nhật các kỹ năng kỹ thuật hiện tại
  • Áp dụng phương pháp hình chữ T để phát triển kỹ năng

Lợi thế cạnh tranh: Phối hợp tăng cường

Các công ty chỉ xem AI như một giải pháp cắt giảm chi phí đang bỏ lỡ tiềm năng chuyển đổi của quản lý tăng cường. Các nhà quản lý thành công vào năm 2025 không còn chống lại AI nữa, mà đang sử dụng nó để:

  • Tăng cường năng lực của nhóm
  • Giải phóng thời gian cho công việc chiến lược và sáng tạo
  • Đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn

Nhìn về tương lai

Lĩnh vực tiếp theo là cái mà một số tổ chức gọi là "trí tuệ lãnh đạo phân tán" - các hệ thống giúp điều phối việc ra quyết định giữa các mạng lưới quản lý với ít xung đột về thứ bậc hơn. Các thử nghiệm ban đầu cho thấy năng suất tăng 30-40% trong các sáng kiến phức tạp.

Đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, câu hỏi không phải là liệu AI có chuyển đổi đội ngũ quản lý cấp trung hay không, mà là liệu tổ chức của bạn đã sẵn sàng cho thực tế mới đang đến hay chưa. Những nhà quản lý có thể tự đổi mới mình thành những người điều phối tăng cường, với trọng tâm là phán đoán của con người và AI như một công cụ khuếch đại, sẽ là những người dẫn dắt các công ty thành công trong tương lai.

Nguồn

  1. McKinsey Digital. (2025, tháng 1). "AI tại nơi làm việc: Báo cáo năm 2025" . McKinsey & Company.
  2. Diễn đàn Kinh tế Thế giới. (2025, tháng 1). "2025: năm các công ty chuẩn bị thay đổi cách thức làm việc" . WEF.
  3. Tạp chí Quản lý MIT Sloan. (2025, tháng 1). "Thông tin chuyên sâu về lãnh đạo và AI cho năm 2025: Thông tin mới nhất từ Tạp chí Quản lý MIT Sloan" . MIT Sloan.
  4. Trường Kinh doanh và Quản lý Thụy Sĩ Geneva. (Tháng 11 năm 2024). "Kỹ năng Lãnh đạo năm 2025: 8 Kỹ năng Thiết yếu Mọi Nhà Lãnh đạo Cần có để Thành công trong Kỷ nguyên AI" . SSBM.
  5. Katanforoosh, K. (2025, tháng 1). "Tại sao mọi nhân viên đều cần sử dụng AI vào năm 2025" . Tuần lễ Thông tin.
  6. IBM. (Tháng 4 năm 2025). "Những kỹ năng AI bạn cần cho năm 2025" . IBMThink.
  7. Visor. (2025). "5 xu hướng lực lượng lao động hàng đầu do AI thúc đẩy năm 2025" . Visor.

Tài nguyên cho sự phát triển kinh doanh

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Quy định về AI cho các ứng dụng tiêu dùng: Cách chuẩn bị cho các quy định mới năm 2025

Năm 2025 đánh dấu sự kết thúc của kỷ nguyên "Miền Tây Hoang dã" của AI: Đạo luật AI của EU có hiệu lực vào tháng 8 năm 2024, với các yêu cầu về kiến ​​thức AI từ ngày 2 tháng 2 năm 2025, và quản trị cùng GPAI từ ngày 2 tháng 8. California dẫn đầu với SB 243 (ra đời sau vụ tự tử của Sewell Setzer, một cậu bé 14 tuổi đã phát triển mối quan hệ tình cảm với chatbot), trong đó áp đặt lệnh cấm các hệ thống khen thưởng cưỡng chế, phát hiện ý định tự tử, nhắc nhở "Tôi không phải là người" ba giờ một lần, kiểm toán công khai độc lập và phạt 1.000 đô la cho mỗi vi phạm. SB 420 yêu cầu đánh giá tác động đối với "các quyết định tự động có rủi ro cao" với quyền kháng cáo lên cơ quan chức năng. Thực thi thực tế: Noom bị kiện vào năm 2022 vì bot đóng giả làm huấn luyện viên con người, một khoản bồi thường trị giá 56 triệu đô la. Xu hướng quốc gia: Alabama, Hawaii, Illinois, Maine và Massachusetts phân loại việc không thông báo cho chatbot AI là vi phạm UDAP. Phương pháp tiếp cận rủi ro ba cấp độ—các hệ thống quan trọng (y tế/giao thông/năng lượng), chứng nhận trước khi triển khai, công bố thông tin minh bạch hướng đến người tiêu dùng, đăng ký mục đích chung và kiểm tra bảo mật. Quy định chắp vá mà không có quyền ưu tiên của liên bang: các công ty đa quốc gia phải điều chỉnh các yêu cầu thay đổi. EU từ tháng 8 năm 2026: thông báo cho người dùng về tương tác AI trừ khi nội dung rõ ràng do AI tạo ra được gắn nhãn là có thể đọc được bằng máy.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Quản lý những thứ không được tạo ra: Liệu châu Âu có nguy cơ mất đi sự liên quan về mặt công nghệ không?

Châu Âu chỉ thu hút được một phần mười đầu tư toàn cầu vào AI, nhưng lại tuyên bố áp đặt các quy tắc toàn cầu. Đây chính là "Hiệu ứng Brussels" - áp đặt các quy định toàn cầu thông qua sức mạnh thị trường mà không thúc đẩy đổi mới. Đạo luật AI có hiệu lực theo lịch trình so le cho đến năm 2027, nhưng các tập đoàn công nghệ đa quốc gia đang phản ứng bằng các chiến lược né tránh sáng tạo: viện dẫn bí mật thương mại để tránh tiết lộ dữ liệu đào tạo, đưa ra các bản tóm tắt tuân thủ kỹ thuật nhưng khó hiểu, sử dụng phương pháp tự đánh giá để hạ cấp hệ thống từ "rủi ro cao" xuống "rủi ro tối thiểu" và tham gia vào việc mua bán diễn đàn bằng cách chọn các quốc gia thành viên có quy định kiểm soát ít nghiêm ngặt hơn. Nghịch lý về bản quyền ngoài lãnh thổ: EU yêu cầu OpenAI tuân thủ luật pháp châu Âu ngay cả đối với việc đào tạo bên ngoài châu Âu - một nguyên tắc chưa từng thấy trong luật pháp quốc tế. "Mô hình kép" xuất hiện: các phiên bản giới hạn của châu Âu so với các phiên bản toàn cầu tiên tiến của cùng một sản phẩm AI. Rủi ro thực sự: Châu Âu trở thành một "pháo đài kỹ thuật số" bị cô lập khỏi đổi mới toàn cầu, với công dân châu Âu tiếp cận các công nghệ kém hơn. Tòa án Công lý đã bác bỏ lời biện hộ "bí mật thương mại" trong vụ kiện chấm điểm tín dụng, nhưng sự không chắc chắn trong diễn giải vẫn còn rất lớn—chính xác thì "tóm tắt chi tiết đầy đủ" nghĩa là gì? Không ai biết. Câu hỏi cuối cùng chưa được trả lời: EU đang tạo ra một con đường thứ ba đạo đức giữa chủ nghĩa tư bản Hoa Kỳ và sự kiểm soát của nhà nước Trung Quốc, hay chỉ đơn giản là xuất khẩu bộ máy quan liêu sang một lĩnh vực mà nó không cạnh tranh? Hiện tại: một quốc gia dẫn đầu thế giới về quy định AI, nhưng đang trong giai đoạn phát triển. Một chương trình khổng lồ.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Ngoại lệ: Nơi khoa học dữ liệu gặp gỡ những câu chuyện thành công

Khoa học dữ liệu đã đảo ngược mô hình: các giá trị ngoại lệ không còn là "lỗi cần loại bỏ" mà là thông tin giá trị cần được hiểu. Một giá trị ngoại lệ đơn lẻ có thể làm biến dạng hoàn toàn mô hình hồi quy tuyến tính - thay đổi độ dốc từ 2 thành 10 - nhưng việc loại bỏ nó có thể đồng nghĩa với việc mất đi tín hiệu quan trọng nhất trong tập dữ liệu. Học máy giới thiệu các công cụ tinh vi: Rừng Cô lập cô lập các giá trị ngoại lệ bằng cách xây dựng cây quyết định ngẫu nhiên, Hệ số Ngoại lệ Cục bộ phân tích mật độ cục bộ, và Bộ mã hóa Tự động tái tạo dữ liệu bình thường và đánh dấu những gì chúng không thể tái tạo. Có các giá trị ngoại lệ toàn cầu (nhiệt độ -10°C ở vùng nhiệt đới), các giá trị ngoại lệ theo ngữ cảnh (chi 1.000 euro ở một khu dân cư nghèo) và các giá trị tập thể (lưu lượng mạng đạt đỉnh đồng bộ cho thấy có tấn công). Một điểm tương đồng với Gladwell: "quy tắc 10.000 giờ" đang bị tranh cãi - Paul McCartney đã nói, "Nhiều ban nhạc đã biểu diễn 10.000 giờ ở Hamburg mà không thành công; lý thuyết này không phải là hoàn hảo." Thành công toán học châu Á không phải do di truyền mà do văn hóa: Hệ thống số trực quan hơn của Trung Quốc, canh tác lúa đòi hỏi sự cải tiến liên tục so với sự bành trướng lãnh thổ của nền nông nghiệp phương Tây. Ứng dụng thực tế: Các ngân hàng Anh thu hồi 18% tổn thất tiềm ẩn thông qua phát hiện bất thường theo thời gian thực, sản xuất phát hiện các lỗi vi mô mà kiểm tra thủ công có thể bỏ sót, chăm sóc sức khỏe xác thực dữ liệu thử nghiệm lâm sàng với độ nhạy phát hiện bất thường trên 85%. Bài học cuối cùng: Khi khoa học dữ liệu chuyển từ loại bỏ các giá trị ngoại lai sang hiểu rõ chúng, chúng ta phải xem những nghề nghiệp phi truyền thống không phải là những bất thường cần được khắc phục mà là những quỹ đạo giá trị cần được nghiên cứu.