Làm thế nào trí tuệ nhân tạo Agentic đang thay đổi tư vấn

Tư vấn truyền thống đã lâu được hiểu là đề xuất chậm, chu kỳ phân tích kéo dài và các bản trình bày cồng kềnh đến đúng lúc khi điều kiện thay đổi. Trong một thời đại bị gián đoạn nhanh chóng, cách tiếp cận đó không còn phù hợp.

Điều này là lý do tại sao nhiều người tin rằng trí tuệ nhân tạo Agentic có thể sẽ phá vỡ cách thức tư vấn truyền thống diễn ra. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo Agentic không chỉ phân tích dữ liệu hoặc tạo ra thông tin chi tiết theo yêu cầu. Chúng hoạt động giống như các cộng tác viên tự động bằng cách xác định vấn đề, xây dựng giả thuyết, chạy phân tích và liên tục thích nghi khi có dữ liệu mới xuất hiện. Theo Arda Ecevit, Đồng sáng lập và CEO của NexStrat, sự thay đổi này có ý nghĩa sâu sắc đối với cách công việc chiến lược được thực hiện.

“NexStrat là một nền tảng trí tuệ nhân tạo Agentic hỗ trợ người dùng kinh doanh – từ các giám đốc điều hành đến các nhà tư vấn quản lý – trong việc đưa ra quyết định, phát triển chiến lược và xây dựng kế hoạch hành động,” Ecevit nói. “Nó hỗ trợ toàn bộ hành trình từ chiến lược đến thực hiện.”

Từ tư vấn định kỳ đến chiến lược liên tục

Ecevit biết thế giới tư vấn rất rõ. Ông đã dành gần 15 năm trong tư vấn quản lý trước khi chuyển sang vị trí nội bộ với tư cách là Giám đốc Chiến lược và Chuyển đổi tại một nền tảng thương mại điện tử và giao hàng thực phẩm lớn. Kinh nghiệm đó đã cho ông thấy một trong những hạn chế cấu trúc của ngành: tư vấn theo nghĩa truyền thống là định kỳ.

“Tư vấn truyền thống không có khả năng mở rộng, nó không liên tục,” ông giải thích. “Bạn cần có ngân sách lớn, các dự án mất nhiều tháng để bắt đầu và một khi bạn nhận được báo cáo, bạn không thể thực sự lặp lại chúng khi có dữ liệu mới.”

Trí tuệ nhân tạo Agentic cung cấp một mô hình cơ bản khác. Thay vì các cam kết định kỳ, các nền tảng như NexStrat cung cấp hỗ trợ chiến lược luôn bật. Người dùng có thể quay lại các giả định, cập nhật phân tích và sửa đổi chiến lược gần như theo thời gian thực, tất cả những điều này sẽ là điều không thực tế hoặc tốn kém với các nhà tư vấn con người đơn độc.

“Trong mô hình truyền thống, bạn có thể may mắn nhận được câu trả lời trong sáu tháng,” Ecevit nói. “Với trí tuệ nhân tạo Agentic, bạn có thể bắt đầu tạo ra giả thuyết và lặp lại chúng trong vài phút.”

Thiết kế lại cấu trúc cốt lõi của tư vấn

Xu hướng này không chỉ là về tốc độ. Nó đã đang thay đổi cấu trúc rất cơ bản của chính các công ty tư vấn.

Martín Lewit, Phó Chủ tịch Phát triển Doanh nghiệp tại Nisum, một công ty tư vấn kỹ thuật số cho các công ty Fortune 500, cho biết: “Tự động hóa thông minh truyền thống mang lại tiết kiệm chi phí, nhưng trí tuệ nhân tạo Agentic giới thiệu những cách thức làm việc mới. Đối với các nhà lãnh đạo, câu hỏi trở thành không phải ‘Làm thế nào chúng ta tối ưu hóa các quy trình hiện có?’ mà ‘Những khả năng mới nào mà các giải pháp được thúc đẩy bởi AI có thể mở khóa?’”

Nate MacLeitch, CEO của QuickBlox, một công ty cung cấp các API và SDK trò chuyện và video được hỗ trợ bởi AI, nhấn mạnh cách AI đang trở thành một phần không thể thiếu trong các quy trình kỹ thuật số. “Chúng tôi hiện cho phép các doanh nghiệp xây dựng và tích hợp các trợ lý AI tự động hóa thu thập dữ liệu, cung cấp hỗ trợ hành chính và cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa. Sự thay đổi này cho thấy cách AI đang chuyển từ một tiện ích bổ sung tùy chọn sang một khả năng cốt lõi trong các quy trình làm việc.”

Diễn đàn Toàn cầu Boston gần đây đã nhấn mạnh cách trí tuệ nhân tạo đang xói mòn mô hình kim tự tháp truyền thống của tư vấn, nơi các đội lớn gồm các nhà phân tích trẻ thực hiện nghiên cứu và tổng hợp trong khi một nhóm nhỏ các đối tác cao cấp giải thích thông tin chi tiết và xây dựng chiến lược. Các hệ thống AI hiện tự động hóa nhiều công việc cấp thấp thông qua thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình và phân tích sơ bộ. Những điều này có thể cung cấp kết quả nhanh hơn và rẻ hơn so với các đội con người. Áp lực này buộc các công ty phải suy nghĩ lại về các mô hình nhân sự và cấu trúc giao hàng thay vì chỉ gắn AI vào các quy trình cũ.

Quan sát đó phản ánh những gì Ecevit nhìn thấy trên thị trường: “AI có thể thực hiện các công việc phân tích nặng để con người tập trung vào phán quyết và lãnh đạo cao cấp,” ông nói. Kết quả không chỉ là một lợi thế về tốc độ, mà là sự chuyển đổi của chính chuỗi giá trị tư vấn, từ một mô hình lao động nặng về tài nguyên sang một mô hình tập trung vào chuyên môn được tăng cường bởi AI.

Quyết định nhanh hơn và linh hoạt hơn

Tốc độ vẫn là một trong những lợi thế ngay lập tức của trí tuệ nhân tạo Agentic. NexStrat phản ánh cách tiếp cận giải quyết vấn đề dựa trên giả thuyết được sử dụng bởi các công ty chiến lược hàng đầu: làm rõ mục tiêu và hạn chế, xây dựng giả thuyết, tạo kế hoạch phân tích, chạy công việc dữ liệu và tinh chỉnh kết luận.

“Sự khác biệt là bạn có thể thực hiện tất cả những điều này có thể nhanh hơn một trăm lần,” Ecevit nói.

Tính linh hoạt này quan trọng trong một môi trường kinh doanh được định nghĩa bởi sự biến động, thay đổi quy định, động thái cạnh tranh, gián đoạn chuỗi cung ứng và thay đổi thị trường do công nghệ dẫn đầu. Các tác nhân của NexStrat có thể liên tục quét tìm các phát triển mới và đánh giá lại chiến lược khi điều kiện phát triển.

“Nếu một quy định mới được thông qua hoặc một yếu tố chi phí chính thay đổi, bạn có thể sửa đổi chiến lược gần như ngay lập tức,” Ecevit lưu ý. “Khả năng thích nghi liên tục là một yếu tố thay đổi cuộc chơi thực sự.”

Một tập hợp các trường hợp sử dụng rộng hơn và ngày càng tăng

NexStrat phục vụ cả các doanh nghiệp và công ty tư vấn, với việc áp dụng mạnh mẽ trên cả hai. Nền tảng này đã được sử dụng bởi các ngân hàng lớn, các công ty FMCG Fortune 500, các công ty công nghệ và các nhà tư vấn trên toàn cầu, và đã hoàn thành thành công một thử nghiệm với một trong những công ty tư vấn lớn nhất thế giới trong số “Tứ đại gia”. Đặc biệt, NexStrat hoạt động như một lực lượng nhân lên mạnh mẽ cho các công ty tư vấn boutique và các chuyên gia độc lập, cho phép họ mở rộng đáng kể khả năng giao hàng và hiệu quả với các nguồn lực hiện có trong khi giải phóng thời gian để tập trung vào phán quyết chuyên gia, thông tin chiến lược quan trọng, giao hàng cho khách hàng và tăng trưởng kinh doanh.

“Miễn là AI được đào tạo để suy nghĩ như một nhà tư vấn – sử dụng các quy trình, khuôn khổ và công cụ phân tích cấu trúc – nó có thể hỗ trợ các nhà ra quyết định con người và các nhà tư vấn trên nhiều vấn đề khác nhau,” Ecevit nói.

Ngoài chiến lược, NexStrat cũng đang dịch các chiến lược và quyết định thành kế hoạch và mục tiêu có thể thực hiện gần như ngay lập tức với trí tuệ nhân tạo Agentic. Nền tảng có thể phát triển các kế hoạch hành động chi tiết, xác định KPI và chủ sở hữu, và hoạt động như một “huấn luyện viên” theo dõi tiến度, xác định sự chậm trễ và phân tích nguyên nhân gốc rễ khi mục tiêu không được đáp ứng.

Sự bắt đầu của một kỷ nguyên tư vấn mới

Trí tuệ nhân tạo Agentic sẽ không làm cho các nhà tư vấn trở nên lỗi thời nhưng nó sẽ định nghĩa lại tư vấn là gì. Chiến lược đang trở nên nhanh hơn, lặp lại nhiều hơn và gắn chặt hơn vào hoạt động hàng ngày. Khi các nền tảng như NexStrat trưởng thành, chúng chỉ ra một tương lai nơi AI xử lý các công việc phân tích nặng, trong khi con người tập trung vào phán quyết, lãnh đạo và thay đổi, trong khi các cấu trúc cũ của ngành tư vấn đang nhường chỗ cho các mô hình tinh gọn và linh hoạt hơn.

Ở một mức độ nào đó, trí tuệ nhân tạo Agentic không chỉ thay đổi cách tư vấn được giao hàng. Nó đang thay đổi tại sao và ở đâu chuyên môn con người thêm giá trị. Và điều đó có thể là sự thay đổi sâu sắc nhất.

Thay đổi mà không thay thế

Mặc dù có những điểm tương đồng với công việc tư vấn, Ecevit rõ ràng rằng trí tuệ nhân tạo Agentic không phải là về việc loại bỏ hoàn toàn các nhà tư vấn con người.

“Chúng tôi không nói rằng đó là một sự thay thế hoàn toàn,” ông nói. “Bất cứ khi nào có các quyết định quan trọng hoặc không thể đảo ngược, hoặc khi các công ty gặp rắc rối, các nhà tư vấn con người sẽ tiếp tục có giá trị.”

Lewitt cũng đồng ý với ý tưởng rằng con người vẫn là trung tâm của việc ra quyết định AI. “Tại Nisum, chúng tôi sử dụng công nghệ để mở rộng những gì mọi người có thể đạt được,” Lewit nói, “AI không chỉ là một công cụ riêng biệt. Nó được tích hợp vào mọi phần của mô hình giao hàng của chúng tôi. Bằng cách kết hợp nó với phán quyết con người, chúng tôi giúp mọi người đưa ra quyết định thông minh hơn chứ không phải ít hơn.”

Điều gì thay đổi, Ecevit lập luận, là nơi giá trị đó nằm. Khi AI tiếp quản các nhiệm vụ phân tích và nghiên cứu nặng, điểm mạnh của các nhà tư vấn con người sẽ chuyển sang các lĩnh vực mà máy móc khó sao chép: thực hiện, thực thi, quản lý bên liên quan, giao tiếp và lãnh đạo thay đổi tổ chức.

“Những khía cạnh con người của công việc sẽ trở nên quan trọng hơn và hơn nữa,” Ecevit nói.

Asparuh Koev, CEO của công ty AI hậu cần Transmetrics, minh họa rằng, “Ngay cả khi một hệ thống có thể chạy trên tự động, chúng tôi vẫn không thể tưởng tượng nó mà không có phi công trong buồng lái. AI sẽ tiếp quản công việc lặp đi lặp lại và bảng tính, nhưng các chuyên gia con người vẫn không thể thiếu để giám sát, hướng dẫn và can thiệp khi cần.”

Trong thực tế, trí tuệ nhân tạo Agentic thậm chí có thể thay đổi khi nào các nhà tư vấn bên ngoài tham gia vào quá trình. Các công ty có thể sử dụng AI để phát triển các giả định và kế hoạch hành động mạnh mẽ bên trong, sau đó đưa ra các cố vấn bên ngoài để xác nhận quyết định, quản lý rủi ro hoặc hỗ trợ thực hiện.

Giữ con người vững chắc trong vòng lặp

Với sự tự chủ lớn hơn đến sự trách nhiệm lớn hơn – và Ecevit nhấn mạnh rằng giám sát con người vẫn là điều cần thiết.

“Trong quá trình phát triển, con người cần đảm bảo AI được đào tạo một cách đạo đức,” ông nói. “Trong quá trình triển khai, các ứng dụng phải được thiết kế với các cơ chế minh bạch, kiểm soát và quản trị để con người vẫn ở trong vị trí lái.”

Trong các quyết định có tác động cao, AI nên đánh dấu các khuyến nghị để xem xét của con người thay vì hành động đơn phương. Người dùng cũng cần có cái nhìn rõ ràng về cách các kết luận được đưa ra.

“Người dân cần hiểu được lý do và giả định đằng sau một hướng chiến lược,” Ecevit nói. “Họ nên có thể theo dõi nơi thông tin chi tiết đến từ đâu và AI đã đến với chúng như thế nào.”