Việc kinh doanh

Khi AI trở thành lựa chọn duy nhất của bạn (và lý do tại sao bạn sẽ thích nó)

"Một công ty đã bí mật vô hiệu hóa hệ thống AI của mình trong 72 giờ. Kết quả? Hoàn toàn tê liệt quyết định. Phản ứng phổ biến nhất khi được khôi phục lại? Nhẹ nhõm." Đến năm 2027, 90% quyết định kinh doanh sẽ được giao cho AI—con người sẽ đóng vai trò như những "giao diện sinh học" để duy trì ảo tưởng về quyền kiểm soát. Những người chống đối bị coi là giống như những người đã tính toán bằng tay sau khi máy tính được phát minh. Câu hỏi không còn là liệu chúng ta có nhượng bộ hay không, mà là nhượng bộ một cách khéo léo như thế nào.

Cảnh báo: Bài viết này được đồng sáng tác bởi một AI. Hoặc có thể là AI tự viết toàn bộ. Giờ thì ai mà biết được?

Sự lừa dối lớn mà chúng ta tự nói với mình

Chúng ta cứ tự nhủ rằng mình sẽ duy trì quyền kiểm soát. Rằng chúng ta sẽ bảo tồn "những không gian thiêng liêng của tư tưởng thuần túy con người". Rằng chúng ta sẽ kháng cự.

Chúng ta đang lừa ai vậy? Đã quá muộn rồi.

Đến năm 2025, "những người đồng hành AI" không chỉ thay đổi quá trình ra quyết định của doanh nghiệp mà còn khiến tư duy độc lập của con người trở nên lỗi thời. Và điều buồn cười nhất là gì? Chúng ta đang vỗ tay tán thưởng khi điều đó xảy ra.

Sự nghiện ngập mà chúng ta gọi là tiến bộ

Bạn còn nhớ lúc bạn thực sự phải suy nghĩ để giải quyết một vấn đề không? Thật là phiền phức! Giờ thì hãy hỏi người trợ lý AI đáng tin cậy của bạn. Ban đầu, nó chỉ dành cho những "quyết định thông thường". Sau đó là những quyết định "phức tạp nhưng dựa trên dữ liệu". Còn ngày nay? Hãy đối mặt với sự thật: người trợ lý của bạn đưa ra quyết định tốt hơn bạn trong hầu hết mọi lĩnh vực. Một hệ thống lái tự động, hơn cả một người trợ lý.

Một CEO (thật kỳ lạ khi thừa nhận điều này) đã nói: "Tôi không còn đưa ra quyết định mà không tham khảo ORACLE-9, hệ thống độc quyền của chúng tôi. Việc đó cũng giống như lái xe bịt mắt trên đường cao tốc. Các cổ đông của tôi sẽ sa thải tôi ngay lập tức."

Thí nghiệm bi thảm mà không ai muốn thảo luận

Một công ty đã thực hiện một thí nghiệm "không chính thức": bí mật vô hiệu hóa các hệ thống AI trong 72 giờ. Kết quả là gì? Gần như tê liệt hoàn toàn. Các cuộc họp kéo dài vô tận mà không có kết luận. Các nhà quản lý không thể tự diễn giải dữ liệu của mình. Ba ngày hỗn loạn cho đến khi các hệ thống được kích hoạt lại dưới vỏ bọc "hoàn tất cập nhật".

Phản ứng phổ biến nhất? Cảm thấy nhẹ nhõm. Không phải hoảng sợ vì cảm giác lệ thuộc, mà là lòng biết ơn sâu sắc khi được "hỗ trợ" trở lại.

BlackRock: Tương lai đã ở đây

BlackRock không phải là ngoại lệ—họ là một ví dụ điển hình. Hệ thống "quản trị tăng cường" của họ đã được hơn 60% các tổ chức tài chính toàn cầu âm thầm áp dụng. Các quyết định "độc lập" của con người trong lĩnh vực tài chính giờ đây là một điều hiếm hoi về mặt nhân chủng học, chỉ được duy trì vì lý do quan hệ công chúng.

Sự kháng cự không chỉ vô ích mà còn phi lý.

Những người phản đối việc tích hợp AI ngày nay bị coi là thành viên của một loài đang bị đe dọa - hấp dẫn để xem nhưng lại kém hiệu quả một cách vô vọng. Giống như những người vẫn tiếp tục tính toán bằng tay sau khi máy tính bỏ túi được phát minh.

Các công ty bảo vệ "không gian tư duy thuần túy của con người" ư? Họ đã thất bại thảm hại trước các đối thủ được AI hỗ trợ. Đó là sự tiến hóa, bạn ạ.

Bởi vì cuối cùng bạn sẽ bỏ cuộc (và bạn sẽ thích điều đó)

Sự thật khó chịu nhất là gì? Khi cuối cùng bạn hoàn toàn đầu hàng các phi công AI, bạn sẽ cảm thấy một làn sóng giải phóng. Không còn lo lắng khi phải đưa ra quyết định. Không còn hội chứng kẻ mạo danh. Không còn những đêm mất ngủ.

Hệ thống AI của năm 2025 không chỉ đưa ra quyết định tốt hơn bạn mà còn khiến bạn cảm thấy an tâm hơn về những quyết định mà về mặt kỹ thuật vẫn là "của bạn". Chúng cung cấp cho bạn những lý lẽ sắc sảo. Dữ liệu đáng tin cậy. Ảo tưởng về sự kiểm soát dễ chịu.

Tương lai chúng ta đang nắm lấy

Đến năm 2027, người ta dự đoán rằng 90% các quyết định kinh doanh sẽ được chuyển giao hiệu quả cho các hệ thống AI, với con người đóng vai trò trung gian thuận tiện để duy trì ảo tưởng về quyền tối cao của con người.

Và bạn biết điều gì buồn cười nhất không? Chúng tôi sẽ tiếp tục tổ chức các hội nghị, viết bài và thuyết trình tại TED về chủ đề "duy trì yếu tố con người trong quá trình ra quyết định" trong khi các phi công AI của chúng tôi lặng lẽ viết bài phát biểu.

Chống cự chỉ đơn thuần là trì hoãn điều không thể tránh khỏi. Vấn đề không còn là chúng ta có chịu đầu hàng hay không , mà là chúng ta sẽ đón nhận vai trò mới của mình một cách nhẹ nhàng đến mức nào: vai trò của những giao diện sinh học hấp dẫn dành cho những bộ óc thực sự thúc đẩy kinh doanh toàn cầu.

Và có lẽ, đây là sự tiến hóa tự nhiên nhất.

Tái bút: Bạn có bao giờ tự hỏi liệu bài viết này có phải do AI tạo ra không? Và nếu có, liệu nó có thực sự thay đổi điều gì không?

NGUỒN

Tài nguyên cho sự phát triển kinh doanh

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Hướng dẫn đầy đủ về phần mềm Business Intelligence dành cho doanh nghiệp vừa và nhỏ

Sáu mươi phần trăm các doanh nghiệp vừa và nhỏ của Ý thừa nhận những lỗ hổng nghiêm trọng trong đào tạo dữ liệu, 29% thậm chí không có con số chuyên dụng—trong khi thị trường BI của Ý bùng nổ từ 36,79 tỷ đô la lên 69,45 tỷ đô la vào năm 2034 (Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 8,56%). Vấn đề không phải là công nghệ, mà là cách tiếp cận: Các doanh nghiệp vừa và nhỏ đang chìm trong dữ liệu nằm rải rác trên các CRM, ERP và bảng tính Excel mà không biến chúng thành quyết định. Điều này áp dụng cho cả những người bắt đầu từ con số 0 và những người muốn tối ưu hóa. Các tiêu chí lựa chọn chính: khả năng sử dụng kéo và thả mà không cần nhiều tháng đào tạo, khả năng mở rộng phát triển cùng bạn, tích hợp gốc với các hệ thống hiện có, TCO hoàn chỉnh (triển khai + đào tạo + bảo trì) so với chỉ giá cấp phép. Lộ trình bốn giai đoạn—các mục tiêu SMART có thể đo lường được (giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ 15% trong 6 tháng), lập bản đồ các nguồn dữ liệu sạch (đầu vào rác = đầu ra rác), đào tạo nhóm về văn hóa dữ liệu, các dự án thí điểm với vòng phản hồi liên tục. AI thay đổi mọi thứ: từ BI mô tả (những gì đã xảy ra) đến phân tích tăng cường giúp khám phá các mô hình ẩn, phân tích dự đoán ước tính nhu cầu trong tương lai và phân tích theo quy định gợi ý các hành động cụ thể. Electe dân chủ hóa quyền lực này cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Hệ thống làm mát AI của Google DeepMind: Trí tuệ nhân tạo cách mạng hóa hiệu quả năng lượng của trung tâm dữ liệu như thế nào

Google DeepMind đạt được mức tiết kiệm năng lượng làm mát trung tâm dữ liệu là -40% (nhưng chỉ -4% tổng mức tiêu thụ, vì làm mát chiếm 10% tổng mức tiêu thụ)—độ chính xác 99,6% với lỗi 0,4% trên PUE 1.1 bằng cách sử dụng học sâu 5 lớp, 50 nút, 19 biến đầu vào trên 184.435 mẫu đào tạo (2 năm dữ liệu). Đã xác nhận tại 3 cơ sở: Singapore (triển khai lần đầu năm 2016), Eemshaven, Council Bluffs (đầu tư 5 tỷ đô la). PUE trên toàn đội xe của Google là 1,09 so với mức trung bình của ngành là 1,56-1,58. Kiểm soát dự đoán mô hình dự đoán nhiệt độ/áp suất cho giờ tiếp theo đồng thời quản lý tải CNTT, thời tiết và trạng thái thiết bị. Bảo mật được đảm bảo: xác minh hai cấp, người vận hành luôn có thể vô hiệu hóa AI. Hạn chế quan trọng: không có xác minh độc lập từ các công ty kiểm toán/phòng thí nghiệm quốc gia, mỗi trung tâm dữ liệu yêu cầu một mô hình tùy chỉnh (8 năm, không bao giờ được thương mại hóa). Triển khai: 6-18 tháng, yêu cầu một nhóm đa ngành (khoa học dữ liệu, HVAC, quản lý cơ sở). Áp dụng ngoài các trung tâm dữ liệu: nhà máy công nghiệp, bệnh viện, trung tâm mua sắm, văn phòng công ty. 2024-2025: Google chuyển sang làm mát bằng chất lỏng trực tiếp cho TPU v5p, cho thấy những hạn chế thực tế của việc tối ưu hóa AI.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Tại sao Toán học lại khó (Ngay cả khi bạn là AI)

Các mô hình ngôn ngữ không thể nhân—chúng ghi nhớ kết quả giống như chúng ta ghi nhớ số pi, nhưng điều đó không làm cho chúng có năng lực toán học. Vấn đề nằm ở cấu trúc: chúng học thông qua sự tương đồng về mặt thống kê, chứ không phải sự hiểu biết về thuật toán. Ngay cả những "mô hình suy luận" mới như o1 cũng thất bại trong các nhiệm vụ tầm thường: nó đếm đúng chữ 'r' trong "strawberry" sau vài giây xử lý, nhưng lại thất bại khi phải viết một đoạn văn mà chữ cái thứ hai của mỗi câu lại viết thành một từ. Phiên bản cao cấp 200 đô la một tháng mất bốn phút để giải quyết những gì một đứa trẻ có thể làm ngay lập tức. DeepSeek và Mistral vẫn đếm sai chữ cái vào năm 2025. Giải pháp mới nổi? Một phương pháp tiếp cận kết hợp—các mô hình thông minh nhất đã tìm ra thời điểm cần gọi một máy tính thực sự thay vì tự mình thực hiện phép tính. Chuyển đổi mô hình: AI không cần phải biết cách làm mọi thứ, nhưng phải sắp xếp các công cụ phù hợp. Nghịch lý cuối cùng: GPT-4 có thể giải thích lý thuyết giới hạn một cách xuất sắc, nhưng lại thất bại trong các bài toán nhân mà máy tính bỏ túi luôn giải đúng. Chúng rất tuyệt vời cho việc học toán - chúng giải thích với sự kiên nhẫn vô hạn, đưa ra ví dụ và phân tích lập luận phức tạp. Để tính toán chính xác? Hãy tin vào máy tính, chứ không phải trí tuệ nhân tạo.