Các công ty đã tái cấu trúc mọi thứ cho AI. Ngoại trừ cách họ đưa ra quyết định.

Hỏi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp điều gì mang lại lợi thế cạnh tranh cho công ty họ, họ thường sẽ chỉ ra dữ liệu, công nghệ hoặc nhân tài. Hiếm khi họ sẽ nói đó là các quyết định.

Tuy nhiên, mỗi doanh nghiệp thực hiện hàng ngàn quyết định mỗi ngày, từ mức giá cần đặt, người cần gọi, hàng tồn kho, hoặc nơi đầu tư, và phần lớn vẫn chậm chạp, rải rác và phụ thuộc vào việc người phù hợp có mặt trong phòng. Các tổ chức đã dành nhiều năm đầu tư vào nền tảng dữ liệu, chương trình phân tích và sáng kiến AI để cải thiện những quyết định đó, nhưng kết quả lại không đồng đều. Khảo sát State of AI 2025 của McKinsey cho thấy 88% người trả lời cho biết tổ chức của họ thường xuyên sử dụng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh, nhưng chỉ 39% báo cáo bất kỳ tác động đo lường được ở cấp doanh nghiệp nào đối với lợi nhuận trước lãi vay và thuế (EBIT), một thước đo phổ biến của lợi nhuận hoạt động. Phát hiện này không bao quát mọi hình thức giá trị AI, nhưng nó minh họa khó khăn rộng hơn trong việc chuyển đổi việc áp dụng rộng rãi thành các kết quả kinh doanh có thể đo lường được.

Trí tuệ quyết định (Decision Intelligence) nhằm thu hẹp khoảng cách đó: biến quá trình ra quyết định thành một năng lực. Nó lấy dữ liệu, phân tích và AI mà tổ chức đã có và kết nối chúng lại, để các quyết định diễn ra thông minh hơn, nhanh hơn và nhất quán hơn trên toàn bộ doanh nghiệp. Thay vì tập trung vào việc tạo ra nhiều hiểu biết hơn, nó tập trung vào việc đảm bảo hiểu biết đúng thời điểm đúng quyết định.

Hơn một thập kỷ công tác trong các chương trình khách hàng, dữ liệu và chuyển đổi của tôi đã phát hiện ra cùng một mô hình trong các ngành và môi trường vận hành khác nhau: những tổ chức tạo ra giá trị lớn nhất từ AI không nhất thiết là những tổ chức tạo ra nhiều hiểu biết nhất. Họ là những người kết nối những hiểu biết đó trực tiếp với quyết định và hành động. Cũng quan trọng không kém, mỗi quyết định đều dạy cho hệ thống điều gì đó. Kết quả trở thành phản hồi, quyết định tiếp theo trở nên sắc bén hơn, và theo thời gian tổ chức phát triển bộ nhớ thể chế tích lũy thay vì reset khi một cuộc họp kết thúc.

Hiểu biết chỉ là khởi đầu

Đối với nhiều công ty, tạo ra hiểu biết không phải là phần khó nhất. Nhiệm vụ khó hơn là xây dựng một lộ trình rõ ràng từ hiểu biết đến hành động.

Các nhà lãnh đạo có thể nhìn thấy nơi cơ hội đang hình thành và rủi ro đang xuất hiện, nhưng quy trình quyết định thường vẫn không thay đổi vì thông tin nằm ở một phần của tổ chức trong khi quyền lực và thực thi lại ở nơi khác.

Các công ty phá vỡ mô hình này áp dụng một bài kiểm tra thực tiễn cho mọi mô hình, chỉ số và khuyến nghị: quyết định nào sẽ thay đổi, ai sẽ thực hiện và trong thời gian bao lâu? Nếu không có câu trả lời rõ ràng, kết quả chỉ là một báo cáo thay vì công cụ thúc đẩy doanh nghiệp tiến lên.

Bài kiểm tra đó thay đổi trọng tâm từ cải thiện khả năng hiển thị sang cải thiện những gì sẽ xảy ra tiếp theo.

Khi người thông minh nhất trong phòng trở thành nút thắt

Khi một quyết định định giá phụ thuộc vào một nhân viên bán hàng có kinh nghiệm có mặt, mọi quyết định đều phải chờ đợi một lời mời lịch, giống như một con đường mười làn hợp nhất vào một con đường một làn. Mỗi tổ chức đều có những người mà phán đoán luôn tốt hơn mức trung bình, dù họ biết khi nào giảm giá quá sâu, khách hàng nào có khả năng phản hồi với một ưu đãi, hoặc khi nào nên làm ngoại lệ. Kiến thức chuyên môn đó tạo ra giá trị thực, nhưng cũng trở thành nút thắt khi quá nhiều quyết định phụ thuộc vào việc người đó có sẵn.

Trí tuệ quyết định làm cho kiến thức chuyên môn này trở nên rộng rãi hơn bằng cách nhúng các mô hình, quy tắc kinh doanh và phán đoán tổ chức trực tiếp vào các công cụ mà mọi người đã sử dụng. Thay vì yêu cầu một chuyên gia tham gia cá nhân vào mỗi quyết định, tổ chức ghi lại các mẫu, rào chắn và logic đằng sau những quyết định đó để suy nghĩ tốt nhất của mình có thể hướng dẫn các giao dịch hàng ngày ở quy mô, không chỉ những tình huống được nâng cấp.

Lợi thế tích lũy của một tổ chức học hỏi

Một quyết định của ủy ban có thể tan biến khi cuộc họp kết thúc, trong khi một vòng quyết định được thiết kế tốt sẽ ghi nhớ những gì đã quyết định, theo dõi những gì xảy ra tiếp theo và đưa kết quả đó trở lại mô hình và quy trình. Mỗi chương trình thăng tiến, đề nghị giữ chân, phân bổ và can thiệp đều trở thành bằng chứng cải thiện quyết định tiếp theo, cho phép phán đoán của tổ chức trở nên nhất quán hơn theo thời gian.

Hầu hết các tổ chức giỏi trong việc ghi lại kết quả, nhưng ít hơn nhiều tổ chức học hỏi một cách hệ thống từ chúng. Những cuộc tranh luận giống nhau lại được lặp lại, những ngoại lệ giống nhau được xem xét lại, và những bài học giống nhau được khám phá lại, trong khi các tổ chức tiến lên tích hợp việc học trực tiếp vào quy trình quyết định để cải tiến trở nên liên tục thay vì rời rạc.

Cho AI hành động trong khi giữ con người kiểm soát

Biên giới tiếp theo là chuyển từ khuyến nghị sang thực thi. Các mô hình dự đoán có thể chỉ ra những gì có khả năng xảy ra, trong khi các hệ thống tác nhân có thể hành động dựa trên dự đoán đó bằng cách kích hoạt tiếp cận, điều chỉnh giảm giá, cân bằng lại phân bổ, hoặc khởi động hành động tốt nhất tiếp theo trong giới hạn do con người định nghĩa.

Theo Gartner, đến năm 2027, 50% quyết định kinh doanh sẽ được tăng cường hoặc tự động hóa bởi các tác nhân AI như một phần của các sáng kiến Trí tuệ quyết định, nhưng công ty cũng nhấn mạnh rằng các hệ thống này đòi hỏi quản trị hiệu quả, quản lý rủi ro và giám sát con người. Sự tinh tế này quan trọng vì các tổ chức cần xác định quyết định nào được hưởng lợi từ tự động hóa, quyết định nào cần phê duyệt và quyết định nào nên vẫn do con người lãnh đạo. 

Vai trò của đội ngũ ngày càng trở thành việc đặt ý định, xác định ranh giới, thiết lập lộ trình nâng cấp và giám sát kết quả, cho phép con người dành ít thời gian hơn để phê duyệt các hành động cá nhân và nhiều thời gian hơn để xác định các giới hạn mà AI hoạt động.

Từ các chương trình AI toàn diện sang khởi đầu tập trung, có giai đoạn

Những người áp dụng thành công nhất hiếm khi bắt đầu bằng một cuộc chuyển đổi toàn doanh nghiệp. Họ bắt đầu với hai hoặc ba quyết định mà những quyết định tốt hơn, nhanh hơn có thể rõ ràng làm thay đổi kết quả, sau đó điều chỉnh mức độ tự chủ phù hợp với mức độ rủi ro.

Các quyết định có mức độ rủi ro cao thường bắt đầu ở chế độ tăng cường, với AI đưa ra khuyến nghị, con người quyết định, và mỗi kết quả xây dựng một hồ sơ hiệu suất. Các quyết định có rủi ro thấp, có thể đảo ngược thường là những quyết định đầu tiên chuyển sang tự động hóa vì hậu quả của việc sai lầm dễ dàng kiểm soát và học hỏi, cho phép tự chủ được kiếm được quyết định sau quyết định.

Nghiên cứu từ PwC’s 2026 AI Performance Study củng cố cách tiếp cận này. Các tổ chức đạt kết quả AI mạnh mẽ nhất có khả năng cao gấp 2,8 lần trong việc tăng số quyết định được thực hiện mà không có sự can thiệp của con người, đồng thời cũng có khả năng cao hơn đáng kể trong việc có các khung AI có trách nhiệm và cấu trúc quản trị liên chức năng, cho thấy cách quản trị mạnh mẽ có thể hỗ trợ tự động hóa có trách nhiệm ở quy mô.

Trí tuệ quyết định vào hành động

Trí tuệ quyết định trở nên dễ hiểu hơn khi được nhìn qua lăng kính của các quyết định kinh doanh cụ thể.

Trong bán lẻ, lợi nhuận thường nằm ở các chương trình khuyến mãi và giảm giá: sản phẩm nào nên khuyến mãi, khi nào khuyến mãi và mức giảm giá bao nhiêu. Các mô hình tối ưu hoá AI kết nối với tín hiệu nhu cầu, vị trí tồn kho và mục tiêu lợi nhuận có thể đề xuất hoặc điều chỉnh khuyến mãi trong các rào chắn đã định. Bain ước tính rằng các thay đổi được hỗ trợ AI trong lĩnh vực bán hàng, bao gồm tối ưu hoá khuyến mãi, có thể cải thiện lợi nhuận ròng của nhà bán lẻ từ một đến hai điểm phần trăm trên chi phí hàng bán và hoạt động bán hàng. Giá trị không chỉ đến từ phân tích tốt hơn, mà còn từ việc biến những phân tích đó thành hàng ngàn quyết định nhất quán diễn ra đúng thời điểm.

Trong viễn thông, quyết định thường là giảm churn. Một mô hình có thể đánh dấu một khách hàng lâu năm mà hóa đơn tăng sau khi thay đổi gói cước, người đã liên hệ hỗ trợ hai lần vì dịch vụ bị ngắt, và việc sử dụng ứng dụng giảm trong tháng qua. Câu hỏi vận hành cụ thể hơn là liệu khách hàng này có rủi ro: công ty nên giải quyết vấn đề dịch vụ trước, cung cấp tín dụng hoá đơn, đề xuất gói cước phù hợp hơn, hay chuyển trường hợp cho chuyên gia giữ chân? Trí tuệ quyết định kết hợp tín hiệu rủi ro với giá trị khách hàng, tính đủ điều kiện ưu đãi, lịch sử liên hệ và quy tắc kênh để chọn can thiệp, thời điểm và mức độ can thiệp của con người có khả năng giữ chân khách hàng mà không cần giảm giá không cần thiết.

Trong chăm sóc sức khỏe, quyết định cốt lõi là lộ trình chăm sóc: can thiệp nào cho bệnh nhân và khi nào. Hồ sơ lịch sử, tín hiệu thời gian thực, mô hình dự đoán và theo dõi kết quả làm việc cùng nhau để hỗ trợ các quyết định nhất quán hơn về điều trị, tiếp cận và quản lý chăm sóc. Trong các ngành rất khác nhau này, công nghệ có thể tương tự, nhưng quyết định mà nó hỗ trợ quyết định nơi tác động kinh doanh xuất hiện.

Xây dựng nền tảng đúng

Không có gì trong số này hoạt động nếu không có nền tảng đúng, vốn vừa là tổ chức vừa là kỹ thuật. Năm năng lực đặc biệt quan trọng khi các tổ chức bắt đầu áp dụng Trí tuệ quyết định.

Ngữ cảnh và chuyên môn tổ chức. Đầu vào có giá trị nhất cho Trí tuệ quyết định thường là kiến thức thể chế: phán đoán, kinh nghiệm và các quy tắc không viết ra mà hướng dẫn những người xuất sắc nhất của tổ chức. Ví dụ, mô hình của một nhà bán lẻ có thể đề xuất giảm giá sâu hơn dựa trên tồn kho và nhu cầu, trong khi một thương gia có kinh nghiệm biết không nên giảm giá ngay một mặt hàng chủ lực trước một chiến dịch lớn hoặc không nên bắt chước đối thủ khi vị trí tồn kho của họ chỉ tạm thời. Ghi lại những ngoại lệ này trong logic quyết định và rào chắn giúp hệ thống phản ánh cách doanh nghiệp thực sự hoạt động, không chỉ những gì dữ liệu gợi ý riêng lẻ.

Dữ liệu kết nối, có thể hành động. Nghiên cứu của Bain năm 2026 cho thấy 60% giám đốc điều hành cho biết nền tảng dữ liệu của họ không đủ vững mạnh và/hoặc công nghệ của họ chưa sẵn sàng mở rộng AI một cách hiệu quả. Do đó, một nền tảng dữ liệu đáng tin cậy, dễ tiếp cận, chất lượng cao và đủ kết nối là một tiền đề quan trọng. Trí tuệ quyết định kết nối dữ liệu đó với thời điểm quyết định để các tổ chức có thể hành động ngay lập tức.

Tích hợp vào quy trình làm việc hiện có. Các quyết định cần được đưa vào các hệ thống mà con người đã làm việc hoặc tự động kích hoạt hành động. API và tích hợp tác nhân cung cấp kết nối cuối cùng giữa mô hình và giá trị kinh doanh.

Rào chắn cho tự chủ có trách nhiệm. Các giới hạn như mức lợi nhuận tối thiểu, yêu cầu tuân thủ, tiêu chuẩn thương hiệu và lộ trình nâng cấp cho phép các quyết định do AI đưa ra di chuyển nhanh chóng mà không hy sinh kiểm soát.

Niềm tin & quản trị. Trách nhiệm rõ ràng, khả năng giải thích, giám sát và quản trị xây dựng sự tin tưởng vào các quyết định do AI đưa ra và cung cấp các kiểm soát cần thiết để mở rộng chúng một cách có trách nhiệm. 

Đo lường và học hỏi. Trí tuệ quyết định đòi hỏi một cách rõ ràng để đo lường liệu các quyết định có tạo ra kết quả mong muốn hay không. Kết nối hành động với kết quả tạo ra các vòng phản hồi cho phép mô hình, quy tắc và logic quyết định cải thiện theo thời gian.

Vậy, tiếp theo là gì?

Các tổ chức sẽ vượt trội trong vài năm tới sẽ coi quá trình ra quyết định như một năng lực có thể được thiết kế, đo lường, được AI hỗ trợ và liên tục cải thiện như bất kỳ chức năng kinh doanh nào khác. Các mô hình đang cải thiện nhanh chóng, và nhiều tổ chức đã có dữ liệu họ cần. Thách thức tiếp theo là kết nối dữ liệu và trí tuệ đó với các quyết định một cách nhất quán và quy mô.

Một điểm khởi đầu tốt là xác định những quyết định quan trọng nhất và xem xét cách chúng được đưa ra hiện nay. Nếu câu trả lời phụ thuộc vào người đang có mặt trong phòng, đó là nơi công việc bắt đầu.