Lauri Kien Kotcher, CEO và Đồng sáng lập Different Day – Loạt phỏng vấn

Lauri Kien Kotcher, CEO và Đồng sáng lập Different Day, là một nhà lãnh đạo doanh nghiệp dày dạn kinh nghiệm, người xây dựng thương hiệu, thành viên hội đồng quản trị và cố vấn chiến lược, với sự nghiệp trải dài qua trí tuệ nhân tạo, sản phẩm tiêu dùng, bán lẻ, chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài chính và vốn tư nhân. Trước khi thành lập Different Day, bà từng là CEO và thành viên hội đồng quản trị của quip, nơi bà dẫn dắt sự chuyển đổi rộng lớn từ chăm sóc răng miệng sang sức khỏe răng miệng, giới thiệu các sản phẩm mới, tái cấu trúc mô hình đăng ký trực tiếp tới người tiêu dùng và giảm chi phí vận hành. Trước đó, bà đã lãnh đạo The Shade Store và Hello Products, đưa công ty sau đạt mức tăng trưởng đáng kể và được Colgate mua lại vào năm 2020. Các vị trí lãnh đạo trước đó của bà bao gồm các vai trò cao cấp tại L Catterton, Godiva Chocolatier, Lehman Brothers và Pfizer Consumer Healthcare, cùng 15 năm làm việc tại McKinsey & Company, nơi bà trở thành đối tác và đồng dẫn dắt bộ phận hàng tiêu dùng Bắc Mỹ của công ty. Kotcher cũng là thành viên hội đồng quản trị của Freshpet, mang lại kinh nghiệm sâu rộng về chiến lược tăng trưởng, đổi mới, marketing, sáp nhập và mua lại, cũng như chuyển đổi tổ chức.

Different Day giúp các tổ chức trung bình thị trường biến những thách thức vận hành thành các ứng dụng trí tuệ nhân tạo thực tiễn, được tùy chỉnh và tích hợp với môi trường công nghệ hiện có của họ. Thay vì tập trung vào các dự án AI thí nghiệm hay phần mềm đa năng, công ty phát triển các giải pháp đầu cuối nhằm giảm công việc thủ công, cải thiện khả năng hiển thị, tăng tốc tăng trưởng doanh thu, củng cố biên lợi nhuận và khám phá những hiểu biết kinh doanh hữu ích. Công việc của họ bao gồm dự báo nhu cầu, lập kế hoạch cung ứng và tồn kho, trí tuệ bán hàng, đối chiếu hỗ trợ tài chính, tuân thủ, phân tích hợp đồng, quản lý quan hệ khách hàng và báo cáo hiệu suất. Different Day định vị đội ngũ của mình như một đối tác từ giai đoạn khám phá vấn đề ban đầu đến triển khai và chuyển giao kiến thức, cho phép khách hàng vận hành và tiếp tục cải thiện các ứng dụng nội bộ.

Bạn đã dành hàng thập kỷ dẫn dắt quá trình chuyển đổi tại McKinsey, Godiva, hello products, The Shade Store và quip trước khi đồng sáng lập Different Day. Điều gì thuyết phục bạn rằng các công ty trung bình thị trường cần một đối tác AI mới, và những vấn đề vận hành nào bạn cho rằng các nhà cung cấp công nghệ và công ty tư vấn hiện tại đang không giải quyết?

Thật đáng ngạc nhiên, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp thường sống trong bóng tối. Với vai trò CEO và CMO điều hành các thương hiệu tiêu dùng và nhà bán lẻ trung bình thị trường đang phát triển nhanh, tôi không bao giờ có thể nắm bắt rõ ràng toàn bộ phạm vi các yếu tố đang di chuyển của doanh nghiệp. Dữ liệu của chúng tôi thường tồn tại trong các silo rời rạc theo kênh, địa lý và người chịu trách nhiệm chức năng. Tôi cảm thấy AI có thể cuối cùng kết nối những điểm này và giúp chúng tôi phát hiện những gì còn thiếu, nhưng tôi không biết nên gọi ai hoặc bắt đầu từ đâu. Different Day đã trở thành câu trả lời cho câu hỏi đó.

Các công ty trung bình thị trường có ít nguồn lực hơn so với các doanh nghiệp lớn, nhưng chúng cũng có thể ít quan liêu và nợ kỹ thuật hơn. Cách tiếp cận triển khai AI của họ nên khác như thế nào so với sách hướng dẫn của doanh nghiệp lớn?

Các công ty trung bình thị trường sở hữu một siêu năng lực phi thường mà họ cần khai thác. Họ nên nhắm tới việc nhảy vọt qua các đối thủ lớn hơn vì tốc độ là lợi thế thực sự của họ. Quan điểm của chúng tôi là có thể biến hầu hết các doanh nghiệp trung bình thị trường thành các tổ chức bản địa AI, như thể chúng được khởi động từ năm 2026. Các doanh nghiệp lớn âm thầm lo sợ rằng AI sẽ cho phép các đối thủ nhỏ hơn cân bằng sân chơi, sử dụng các đồng đội AI để di chuyển nhanh hơn mà không cần tăng nhân sự. Ít người hơn đồng nghĩa với việc ít người quyết định làm gì, cách làm gì và mục tiêu là gì, vì vậy sơ đồ tổ chức nhỏ hơn trở thành tài sản, không phải là hạn chế.

Khi đánh giá hoạt động của một công ty, bạn phân biệt như thế nào giữa một quy trình thực sự hưởng lợi từ AI và một quy trình sẽ được giải quyết tốt hơn bằng tự động hoá truyền thống, phần mềm cải tiến hoặc thiết kế lại quy trình?

Tôi tin vào cách tiếp cận “trần trụi”: hãy lược bỏ quy trình xuống mức cơ bản nhất. Đơn giản hoá quy trình nên được thực hiện trước AI. Bắt đầu với một tờ giấy trắng – bạn sẽ làm gì ở đây nếu phần mềm cũ và các giải pháp tạm thời không tồn tại? Hầu hết các quy trình hiện có được xây dựng để tránh các công cụ cồng kềnh, không phải vì chúng là cách làm đúng. Khi hợp đồng đến thời gian gia hạn, hãy hỏi những tính năng bạn đang sử dụng, và với một vài ngoại lệ, AI có thể xây dựng một giải pháp tùy chỉnh hơn so với những gì bạn có hiện nay. Dù luôn có những hệ thống cần giữ lại, như ERP hoặc CRM, chúng tôi thiết kế các tiện ích mở rộng chính xác mà bạn cần và không hơn.

Different Day cho biết có thể bắt đầu với một nguyên mẫu trong 72 giờ và chuyển giao sản phẩm sẵn sàng sản xuất trong vòng vài tuần. Điều gì khiến tốc độ này khả thi, và những điều kiện kỹ thuật, bảo mật hoặc tổ chức nào có thể làm chậm quá trình triển khai?

Nó có vẻ như một lời hứa quá mức, nhưng đó là phản ánh lợi thế độc đáo của chúng tôi – một công ty được thành lập bởi những người hiểu cả kinh doanh LÀM và công nghệ. Đội ngũ của chúng tôi là bản địa AI, vì vậy quá trình xây dựng diễn ra nhanh hơn rất nhiều so với phát triển phần mềm truyền thống. Điều không thay đổi là giai đoạn khám phá: ai sở hữu quy trình, ai còn cần đồng ý, kết quả bạn nhắm tới là gì và bao nhiêu, những gì đã thất bại trước đây. Bỏ qua công việc này ở đầu sẽ xuất hiện lại sau này; trong tích hợp, trong triển khai, với chi phí cao hơn rất nhiều. Tốc độ chỉ khả thi vì chúng tôi tập trung vào việc hiểu biết trước khi viết mã.

Nhiều doanh nghiệp trung bình thị trường hoạt động trên các bảng tính rời rạc, hệ thống cũ và nguồn dữ liệu không đồng nhất. Thông thường cần chuẩn bị dữ liệu bao nhiêu trước khi AI có thể tạo ra kết quả vận hành đáng tin cậy?

Dữ liệu rời rạc mà hầu hết các công ty trung bình thị trường phải sống cùng thực chất là cơ hội, không phải trở ngại. Công cụ của chúng tôi hiển thị chính xác nơi có khoảng trống, và công ty quyết định có nên và cách nào để lấp đầy chúng. Trước AI, những khoảng trống này vô hình; ai đó chỉ đơn giản đẩy các bảng tính vào quyết định hoặc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu không đầy đủ mà không nhận ra. Giờ đây, các đội ngũ có thể nhìn thấy khoảng trống và cân nhắc quyết định một cách hợp lý thay vì cho rằng dữ liệu đã chắc chắn.

Những chỉ số nào các nhà điều hành nên thiết lập trước khi bắt đầu một dự án AI, và họ nên mong đợi thấy bằng chứng về lợi tức đầu tư có ý nghĩa trong bao lâu?

AI có thể mới, nhưng các nguyên tắc kinh doanh cổ điển vẫn tồn tại. Nơi AI gặp khó khăn là khi mọi người nghĩ rằng mọi quy tắc cũ đã biến mất. Mỗi dự án AI cần một mục tiêu rõ ràng ngay từ đầu, dù là doanh số, nhận diện thương hiệu, biên lợi nhuận, tốc độ quyết định, hoặc tăng sản lượng mà không tăng nhân sự, kèm theo một khung thời gian thực tế để đạt được mục tiêu. Thời gian thực hiện thay đổi tùy thuộc vào số lượng kết nối dữ liệu, hệ thống nội bộ và bên ngoài liên quan, và mức độ công cụ cần học trước khi đầu ra trở nên vững chắc. Bạn nên thấy một dạng kết quả nào đó vào khoảng ba tháng; các dự án phức tạp hơn sẽ mất thời gian lâu hơn. Điều quan trọng là thiết kế dự án theo giai đoạn, để không phải chờ đợi một kết quả “big‑bang” duy nhất.

Different Day nhấn mạnh các ứng dụng bao gồm dự báo nhu cầu, lập kế hoạch cung ứng, trí tuệ hợp đồng, đối chiếu hỗ trợ tài chính và tín hiệu bán hàng thời gian thực. Những trường hợp sử dụng nào đang tạo ra kết quả lặp lại nhất hiện nay, và những trường hợp nào vẫn phụ thuộc mạnh vào ngành và mô hình vận hành của công ty?

Đừng đánh giá thấp yếu tố lặp lại của AI. Ở nhiều khía cạnh, các doanh nghiệp về cấu trúc giống nhau hơn chúng ta nhận ra, từ các hợp đồng chung đến việc đáp ứng nhu cầu khách hàng bằng khả năng nội bộ. Trí tuệ hợp đồng và đối chiếu hỗ trợ tài chính là những trường hợp lặp lại nhất hiện nay; cả hai đều có tham số và đầu ra rõ ràng, vì vậy công cụ biết chính xác mình đang giải quyết gì. Dự báo nhu cầu và lập kế hoạch cung ứng khó hơn: có nhiều bộ dữ liệu, nhiều kênh và sự biến đổi lớn giữa các mô hình vận hành của các công ty. Một thứ như thông báo khách hàng thời gian thực nằm ở mức trung bình, phụ thuộc vào công nghệ hiện tại và các kênh của công ty.

Một doanh nghiệp nên quyết định mua sản phẩm AI có sẵn, tự xây dựng nội bộ hay phát triển ứng dụng tùy chỉnh với đối tác bên ngoài như thế nào? Những câu hỏi nào giúp phát hiện sự phức tạp không cần thiết hoặc rủi ro khóa vendor?

Tránh các tiêu đề clickbait về AI và hoài nghi với những bài đăng trên LinkedIn làm cho việc xây dựng công cụ tinh vi nội bộ trở nên dễ dàng. Hãy tự xây dựng nội bộ chỉ khi công cụ thực sự đơn giản, chẳng hạn như một bảng điều khiển kéo một vài bảng tính vào một giao diện sạch sẽ cho một vài đồng nghiệp. Ngay khi bạn cần dữ liệu thời gian thực từ các hệ thống nội bộ và bên ngoài, điều đó vượt quá khả năng của một đội không kỹ thuật với các công cụ DIY. AI có sẵn có giới hạn tương tự như SaaS có sẵn luôn có. Nó sẽ cho bạn cái nhìn tổng quan về dữ liệu chung, nhưng sẽ không cung cấp những sắc thái đặc thù cho doanh nghiệp và đối thủ cạnh tranh của bạn.

Những sai lầm phổ biến nhất bạn thấy các công ty mắc phải khi chuyển từ một buổi trình diễn AI ấn tượng sang một hệ thống mà nhân viên phải tin tưởng và sử dụng hàng ngày là gì?

Tôi đang chứng kiến một dịch “prototype‑itis”: các công ty rơi vào bẫy 10 % hiển thị của tảng băng trôi. Nguyên mẫu có vẻ ấn tượng, nhưng công việc thực sự diễn ra dưới bề mặt: kiểm tra dữ liệu và kiểm tra lại, kiểm tra mọi liên kết hệ thống và bảo mật dữ liệu. Sau đó là quản lý thay đổi: dạy mọi người cách sử dụng, giới hạn của nó, khi nào con người cần giữ vai trò trong vòng lặp và những câu hỏi cần đặt ra với đầu ra của nó. AI nên phù hợp với mục đích, không phải là sự thay thế cho phán đoán của con người, đặc biệt trong một công ty trung bình thị trường mà phán đoán đó đã được xây dựng qua nhiều năm.

Khi AI được nhúng vào các hoạt động cốt lõi, bạn dự đoán vai trò của các nhà quản lý và nhân viên tuyến đầu sẽ thay đổi như thế nào, và các nhà lãnh đạo trung bình thị trường nên làm gì ngay bây giờ để đảm bảo AI nâng cao đội ngũ của họ thay vì chỉ thêm một lớp công nghệ nữa?

“Quản lý” từng ám chỉ việc chỉ đạo con người. Ngay lập tức, nó đã trở thành việc quản lý các đại lý và hệ thống. Hãy bắt đầu bằng việc lập bản đồ những điểm đau lớn nhất của đội và cô lập công việc thủ công, lặp đi lặp lại; đó là nơi AI nên bắt đầu, trước khi bạn giao cho nó những quyết định phức tạp hơn. Hãy đi chậm trước khi chạy, đặc biệt trong một công ty trung bình thị trường nơi niềm tin phải được xây dựng qua từng chiến thắng.

Thank you for the great interview, readers who wish to learn more should visit Different Day.