Thế giới sẽ cần khoảng 106 nghìn tỷ đô la đầu tư vào năm 2040 để đáp ứng nhu cầu về cơ sở hạ tầng

Việc sử dụng AI để tăng năng suất khó có thể tạo ra lợi thế bền vững. Giá trị thực sự của AI sẽ nằm ở việc định hình lại các sản phẩm, mô hình kinh doanh và cấu trúc thị trường trước khi các đối thủ cạnh tranh làm được điều đó.

TẢI XUỐNG
Bài viết (9 trang)
Thế giới kinh doanh đang phải vật lộn với một nghịch lý về trí tuệ nhân tạo: Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh và trí tuệ nhân tạo tác nhân đang tăng lên, đầu tư đang tăng tốc, nhưng tác động bền vững đến hiệu suất lại khó đạt được . Tình trạng này phản ánh “Nghịch lý Solow”, lấy cảm hứng từ câu nói dí dỏm của nhà kinh tế học Robert Solow rằng “bạn có thể thấy thời đại máy tính ở khắp mọi nơi trừ số liệu thống kê năng suất”.1Tính đến cuối năm 2025, gần 90% công ty đã triển khai AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh, theo một cuộc khảo sát gần đây, nhưng 94% số người được hỏi cho biết họ không thấy giá trị “đáng kể” từ những khoản đầu tư đó.2Mặc dù nhiều giám đốc điều hành coi AI là yếu tố thiết yếu cho khả năng cạnh tranh trong tương lai của công ty họ, nhưng trọng tâm của họ cho đến nay chủ yếu vẫn là các dự án thí điểm nhằm tìm kiếm sự cải thiện năng suất từng bước nhỏ thay vì những chuyển đổi sâu rộng hơn.

Sự thiếu kết nối này cho thấy sự hiểu sai về cách trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra và phân phối lại giá trị kinh tế. Việc cải thiện năng suất khó có thể mở rộng lợi nhuận hoặc mang lại lợi thế bền vững cho các công ty vì cạnh tranh có xu hướng làm giảm hiệu quả năng suất, mang lại lợi ích cho khách hàng nhiều hơn là cho các công ty áp dụng chúng. Giá trị thực sự từ AI sẽ đến từ việc định hình lại các sản phẩm, mô hình kinh doanh và cấu trúc thị trường theo những cách mở rộng hoặc phân bổ lại lợi nhuận. Điều quan trọng nhất không phải là AI sẽ thay đổi ngành của bạn như thế nào mà là nó sẽ thay đổi nền kinh tế cạnh tranh ra sao.

Con đường phát triển của các công nghệ mang tính cách mạng trong quá khứ như đường sắt, điện và máy tính cho thấy sự đột phá đó có thể diễn ra như thế nào. Các công nghệ đa năng hiếm khi tạo ra giá trị chỉ trong một đợt duy nhất. Những cải tiến ban đầu về năng suất giúp tăng hiệu quả, nhưng tác động kinh tế thực sự đến sau đó—khi các sản phẩm mới xuất hiện, mô hình kinh doanh thay đổi và chuỗi giá trị được cấu hình lại—thường phân phối lại giá trị giữa các doanh nghiệp trong ngành thay vì tăng giá trị một cách đồng đều. Ví dụ, khi điện lần đầu tiên xuất hiện trong các nhà máy, nhiều doanh nghiệp chỉ đơn giản là thay thế động cơ hơi nước bằng động cơ điện, thu được lợi ích về hiệu quả nhưng vẫn giữ nguyên bố cục trục truyền động. Bước đột phá đến sau đó, khi các động cơ nhỏ cho phép các nhà quản lý sắp xếp lại máy móc theo quy trình làm việc, và cuối cùng là khi các công ty thiết kế lại nhà máy của họ dựa trên điện, tạo ra các mô hình hoạt động mới.

Những câu hỏi mà các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên đặt ra là: Thông qua những cơ chế nào và với tốc độ nào, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ tạo ra, mở rộng hoặc dịch chuyển các nguồn lợi nhuận? Và điều đó có ý nghĩa gì đối với chiến lược của chúng ta? Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá ba làn sóng thay đổi chồng chéo nhau: tăng năng suất, khác biệt hóa và giảm chi phí giao dịch. Tăng năng suất sẽ rất quan trọng, nhưng khó có thể quyết định ai là người chiến thắng. Các nhà điều hành cần nhìn xa hơn hiệu quả để hướng đến sự đổi mới sản phẩm và dịch vụ, và cuối cùng là cách AI sẽ định hình lại cấu trúc ngành và phân phối lại lợi nhuận.

Tăng năng suất: Đang nhanh chóng trở thành điều kiện tiên quyết
Bài viết này có mức độ liên quan và hữu ích như thế nào đối với bạn?

Những hiểu biết được yêu thích nhất
Tình hình trí tuệ nhân tạo năm 2025: Các tác nhân, sự đổi mới và sự chuyển đổi
Các tác nhân, robot và chúng ta: Hợp tác kỹ năng trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo
Siêu năng lực trong môi trường làm việc: Trao quyền cho mọi người để khai phá tối đa tiềm năng của AI
Ngành thời trang năm 2026: Khi luật lệ thay đổi
Tổ chức theo mô hình tác nhân: Những đường nét của mô hình tiếp theo cho kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.
Tác động tức thời nhất của AI là đối với năng suất. Bằng cách tự động hóa các tác vụ và tối ưu hóa quy trình làm việc, các công cụ AI có thể cải thiện đáng kể tốc độ, độ chính xác và chất lượng đồng thời giảm chi phí.

Hầu hết các ứng dụng hiện tại của trí tuệ nhân tạo (AI) là những công cụ giúp tăng tốc các công việc hiện có. Ví dụ, JPMorgan Chase sử dụng AI để quét các giao dịch nhằm phát hiện dấu hiệu gian lận trong thời gian thực.3Trong khi đó, BMW sử dụng công nghệ thị giác máy tính (một dạng trí tuệ nhân tạo mô phỏng thị giác con người) để tự động hóa việc kiểm tra chất lượng trên dây chuyền sản xuất.4Các ứng dụng này giúp giảm thiểu công sức thủ công và cải thiện tính nhất quán, nhưng về cơ bản vẫn giữ nguyên quy trình làm việc cơ bản.

Lợi ích lớn hơn sẽ xuất hiện khi trí tuệ nhân tạo (AI) được tích hợp vào toàn bộ quy trình. Tại Siemens, AI giúp điều phối bảo trì dự đoán và lập kế hoạch sản xuất cũng như luồng công việc để giảm thiểu sự biến động trong vận hành và thời gian ngừng hoạt động.5Thay vì tối ưu hóa các tác vụ riêng lẻ, công ty sử dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện hiệu suất ở cấp độ hệ thống.

Đi đầu trong việc cải thiện năng suất, trí tuệ nhân tạo (AI) đang bắt đầu điều phối hoạt động một cách năng động và trên quy mô lớn. Các trung tâm phân phối của Amazon sử dụng AI để quản lý đội robot, định tuyến, vị trí hàng tồn kho và các quyết định về năng lực.6Các hãng hàng không và khách sạn đang tích hợp dự báo nhu cầu, định giá, lập lịch trình phi hành đoàn và tối ưu hóa sử dụng tài sản để rút ngắn chu kỳ và cải thiện hệ số tải. Trong môi trường này, AI không chỉ đơn thuần hỗ trợ ra quyết định mà còn liên tục điều phối các hệ thống phức tạp, trong khi con người ngày càng tập trung vào giám sát và quản lý các trường hợp ngoại lệ.

Mặc dù việc cải thiện năng suất rất có giá trị, nhưng chúng hiếm khi làm tăng lợi nhuận—chúng thường ảnh hưởng đến mức hiệu suất tối thiểu của ngành, chứ không phải mức tối đa. Vai trò chiến lược của năng suất chủ yếu mang tính phòng thủ và hỗ trợ: Nó thiết lập lại kỳ vọng về chi phí, tốc độ và chất lượng, đồng thời giải phóng nguồn lực để đầu tư vào những lĩnh vực khác. Ngoại lệ chính trong trường hợp trí tuệ nhân tạo là khi việc tăng năng suất làm thay đổi kinh tế đơn vị từ chi phí biến đổi sang chi phí cố định trên quy mô lớn. Trong những trường hợp như vậy, chi phí thấp hơn cho phép sản lượng lớn hơn, từ đó tiếp tục giảm chi phí đơn vị, tạo ra lợi thế tự củng cố.

Để tận dụng tối đa động lực này, các công ty cần có lợi thế đi trước. Những người tiên phong có thể mở rộng quy mô nhanh hơn, giữ vững vị thế chi phí thấp hơn và khiến các đối thủ khó bắt kịp một khi lợi ích bắt đầu tích lũy. Ngay cả khi mô hình này diễn ra ở quy mô khiêm tốn, các công ty nắm bắt được lợi ích về năng suất trước các đối thủ có thể tạm thời mở rộng biên lợi nhuận, tái đầu tư lợi nhuận và thiết lập lại mức chi phí cơ bản của ngành theo hướng có lợi cho họ. Những lợi thế này sẽ giảm dần khi việc áp dụng lan rộng, nhưng chúng có thể rất quan trọng—đặc biệt là trong các ngành mà vị thế chi phí định hình sức mạnh định giá và khả năng đầu tư.

Sự khác biệt hóa: Thúc đẩy tăng trưởng
Đổi mới sản phẩm, dịch vụ và mô hình kinh doanh là nơi trí tuệ nhân tạo (AI) vượt ra ngoài việc cải thiện cách thức làm việc để mở ra cánh cửa cho sự tăng trưởng mới. Cũng như các công nghệ đột phá trước đây, giá trị lớn nhất sẽ không đến từ riêng AI mà từ những đổi mới bổ sung: các quy trình được thiết kế lại, các sản phẩm và mô hình kinh doanh mới, và các cấu trúc hệ sinh thái mới được xây dựng xung quanh công nghệ cốt lõi.

Các tổ chức thu được giá trị vượt trội từ sự đổi mới dựa trên trí tuệ nhân tạo thường xây dựng một vài lợi thế củng cố lẫn nhau, tích lũy và tạo nền tảng cho những rào cản cạnh tranh mới. Khi khả năng của AI lan rộng, lợi thế chuyển dịch khỏi các tính năng sản phẩm cố định, vị thế chi phí hoặc thương hiệu và hướng tới những thế mạnh được hỗ trợ bởi AI, ngày càng được củng cố theo thời gian: dữ liệu độc quyền giúp cải thiện hiệu suất theo thời gian; lợi ích cho khách hàng, được tạo ra bởi hiệu ứng mạng lưới hoặc bằng cách tích hợp AI trực tiếp vào quy trình làm việc của khách hàng, giúp giảm động lực chuyển đổi; và chu kỳ học tập và lặp lại nhanh hơn.

Trở lại với ví dụ về nhà máy, việc đưa điện vào sử dụng đã cải thiện hiệu quả, nhưng phải đến khi các động cơ điện phân tán cho phép tổ chức lại các nhà máy dựa trên quy trình làm việc thay vì khoảng cách đến nguồn điện thì dây chuyền lắp ráp, sản xuất hàng loạt và chuỗi cung ứng công nghiệp mới mới trở nên khả thi. Tương tự, điện khí hóa đã tạo điều kiện cho việc làm lạnh, điều này đã định hình lại ngành bán lẻ thực phẩm và chuỗi cung ứng toàn cầu, đồng thời cung cấp năng lượng cho cơ sở hạ tầng đô thị, làm thay đổi các thành phố. Điện năng là yếu tố thiết yếu, nhưng sự mở rộng lớn nhất về lợi nhuận lại đến từ những đổi mới bổ sung, giúp tái cấu trúc các ngành công nghiệp xung quanh dạng năng lượng mới này.

Trí tuệ nhân tạo (AI) dường như đang đi theo một quỹ đạo tương tự. Các mô hình nền tảng (bao gồm cả các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn) là những công cụ hỗ trợ mạnh mẽ. Tuy nhiên, sự khác biệt bền vững sẽ không đến từ việc tiếp cận các công nghệ này—vốn sẽ ngày càng trở nên phổ biến—mà đến từ cách các tổ chức sử dụng chúng để thiết kế lại các sản phẩm/dịch vụ, cải tổ kinh tế kinh doanh và định hình lại hệ sinh thái.

Quá trình này thường diễn ra theo từng giai đoạn. Giai đoạn đầu tiên cải thiện trải nghiệm khách hàng trong cấu trúc ngành hiện có. Hãy xem xét dịch vụ gọi xe. Mạng lưới taxi truyền thống phân bổ nguồn cung chủ yếu thông qua xếp hàng vật lý—tài xế tiếp theo có sẵn trong hàng taxi. Các công ty như Uber và Lyft phân bổ chuyến đi bằng thuật toán cho tài xế có sẵn gần khách hàng nhất, giảm thời gian chờ đợi, tăng tính minh bạch và cải thiện việc sử dụng tài sản. Tài sản cơ bản—một chiếc xe có tài xế—vẫn không thay đổi; điều thay đổi là phương pháp phối hợp và trải nghiệm khách hàng. Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện mở rộng logic này hơn nữa: Phân bổ, định giá, định tuyến và ưu đãi có thể được tối ưu hóa trong thời gian thực, liên tục cải thiện cả trải nghiệm người dùng và hiệu quả kinh tế của hệ thống.

Giai đoạn thứ hai mở rộng phạm vi sản phẩm. Các nền tảng được xây dựng xung quanh một số dịch vụ gọi xe đã mở rộng mô hình sang các phân khúc liền kề như giao đồ ăn, nơi logic phối hợp tương tự điều phối các tương tác giữa nhà hàng, người giao hàng và khách hàng, tạo ra các mô hình tiêu dùng theo yêu cầu mới. Bước tiến tiếp theo có thể là taxi tự lái được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, bằng cách loại bỏ người lái, sẽ thay đổi căn bản cấu trúc chi phí và khả năng mở rộng của dịch vụ và có khả năng biến đổi nền kinh tế của giao thông đô thị.

Nói một cách tổng quát hơn, trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép cung cấp những dịch vụ mà trước đây không thể thực hiện được. Trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, American Express sử dụng AI để điều chỉnh các ưu đãi và đề xuất gần như theo thời gian thực dựa trên hành vi giao dịch và các tín hiệu rủi ro.7Trong lĩnh vực khoa học sự sống, các phân tử được thiết kế bằng trí tuệ nhân tạo cho phép các công ty dược phẩm đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc.8Trong những trường hợp này, AI không chỉ đơn thuần cải thiện chất lượng dịch vụ mà còn thay đổi cả những gì có thể được cung cấp.

Giai đoạn thứ ba và quan trọng nhất—và là chất xúc tác lớn nhất cho sự mở rộng lợi nhuận—là sự tái cấu trúc mô hình kinh doanh. Ở đây, AI định hình lại chính nền kinh tế cạnh tranh. Các doanh nghiệp mới dựa trên AI minh họa cho sự thay đổi này. Ví dụ, Harvey đang định nghĩa lại dịch vụ pháp lý bằng cách kết hợp AI thế hệ mới với quy trình làm việc và dữ liệu pháp lý độc quyền để cung cấp các dịch vụ mà trước đây cần đến đội ngũ luật sư, làm mờ ranh giới giữa phần mềm và dịch vụ. Tương tự, Khanmigo đang định hình lại giáo dục thông qua việc dạy kèm dựa trên AI, cung cấp hướng dẫn cá nhân hóa, liên tục, thách thức nền kinh tế của các mô hình giảng dạy truyền thống và một kèm một. Trong cả hai trường hợp, lợi thế cạnh tranh nằm ở việc tích hợp AI vào dịch vụ cốt lõi theo cách thay đổi cấu trúc chi phí, mở rộng khả năng tiếp cận và tạo ra giá trị mới.

Amazon Prime là một ví dụ khác về sự đổi mới bổ sung tạo ra sự khác biệt về cấu trúc. Dịch vụ này đã chuyển cạnh tranh từ cấp độ giao dịch sang cấp độ mối quan hệ. Mô hình đăng ký của nó đã tăng tần suất mua hàng và khả năng dự đoán nhu cầu, trong khi cá nhân hóa dựa trên AI và tối ưu hóa hậu cần đã cải thiện trải nghiệm khách hàng. Việc mở rộng các dịch vụ của Prime bao gồm mua sắm, phát trực tuyến và lưu trữ đã làm sâu sắc thêm sự gắn kết và tăng chi phí chuyển đổi. Theo thời gian, dữ liệu hành vi, phạm vi hệ sinh thái và nhiều điểm tiếp xúc với khách hàng đã củng cố lẫn nhau. Thuật toán rất quan trọng, nhưng lợi thế bền vững đến từ việc thiết kế lại mô hình kinh doanh xoay quanh dữ liệu, tích hợp hệ sinh thái và giá trị trọn đời của khách hàng.9

Không giống như năng suất, đổi mới sản phẩm, dịch vụ và mô hình kinh doanh có thể mở rộng nguồn lợi nhuận—nhưng chỉ khi những đổi mới này được bảo vệ bởi những rào cản cạnh tranh mạnh mẽ. Lợi thế sẽ thuộc về các tổ chức đi tiên phong, học hỏi nhanh hơn các đối thủ và xây dựng năng lực phát triển bền vững ngay cả khi các phương pháp hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo trở thành chuẩn mực trong ngành.

Giảm chi phí giao dịch: Thúc đẩy những thay đổi mang tính hệ thống sâu rộng
Làn sóng thay đổi cuối cùng là làn sóng có tác động mạnh mẽ nhất—và cũng khó lường nhất. Trí tuệ nhân tạo (AI) hứa hẹn không chỉ thay đổi sản phẩm hay hoạt động mà còn cả cấu trúc thị trường bằng cách giảm đáng kể chi phí giao dịch.

Nhiều ngành công nghiệp được xây dựng dựa trên sự ma sát. Khách hàng gặp khó khăn trong việc so sánh các lựa chọn, việc phối hợp giữa nhiều nhà cung cấp rất phức tạp, việc chuyển đổi tốn kém, và các bên trung gian phát triển mạnh bằng cách quản lý sự bất đối xứng thông tin hoặc sự phức tạp trong hoạt động. Trí tuệ nhân tạo (đặc biệt là các hệ thống tác nhân) làm suy yếu những nền tảng này bằng cách làm cho thông tin minh bạch, tự động hóa việc phối hợp và đưa ra quyết định gần như tức thời. Kết quả là, giá trị chuyển dịch khỏi việc quản lý ma sát và tập trung vào các điểm kiểm soát chiến lược hoặc công nghệ mới như quyền sở hữu giao diện khách hàng hoặc dữ liệu, quyền truy cập đặc quyền vào nhu cầu, hoặc khả năng điều phối các hệ sinh thái phức tạp. Điểm kiểm soát nào mang lại đòn bẩy mạnh nhất sẽ khác nhau tùy theo ngành, nhưng mô hình cơ bản là nhất quán: Khi chi phí giao dịch giảm, lợi thế chuyển sang các công ty chiếm giữ các vị trí quan trọng trong chuỗi giá trị có ma sát thấp hơn (xem phần phụ lục, “Điểm kỳ dị Coase: Tại sao chi phí giao dịch định hình thị trường và cách các tác nhân AI có thể vẽ lại chúng”).

Chia sẻ

Thanh bên
Điểm kỳ dị Coase: Tại sao chi phí giao dịch định hình thị trường và trí tuệ nhân tạo có thể định hình lại thị trường như thế nào
Hai kịch bản minh họa cách thức sự gián đoạn mang tính hệ thống này có thể xảy ra. Trong ngành năng lượng, các tác nhân AI có thể kết nối trực tiếp khách hàng với các nhà cung cấp năng lượng, tự động tối ưu hóa giá cả và mức sử dụng, giảm vai trò truyền thống của các trung gian bán lẻ hoặc loại bỏ hoàn toàn họ. Trong lĩnh vực ngân hàng, các tác nhân AI có thể thúc đẩy tiết kiệm của cá nhân bằng cách phân bổ lại tiền gửi hoặc chuyển đổi nhà cung cấp để tối ưu hóa lãi suất, vượt qua sự trì trệ khiến khách hàng không muốn thay đổi ngân hàng và gây áp lực lên nguồn giá trị cốt lõi của các tổ chức tài chính. Theo phân tích của McKinsey, một phần ba trong số 70 nghìn tỷ đô la tiền gửi tiêu dùng toàn cầu nằm trong các tài khoản séc có lãi suất gần bằng không, và nếu 5 đến 10% số tiền đó được phân bổ lại cho các mức lãi suất cao nhất hiện có, lợi nhuận tiền gửi của ngân hàng có thể giảm 20% hoặc hơn, định hình lại nền kinh tế ngân hàng bán lẻ . Chắc chắn, các quy định, sự thiếu tin tưởng của người tiêu dùng và sự trì trệ của các tổ chức có thể làm chậm tốc độ và định hình con đường của những thay đổi này, nhưng vì chúng sẽ tạo ra những lựa chọn đơn giản hơn và kết quả tốt hơn cho khách hàng, nên hướng đi này có khả năng sẽ được duy trì.

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) được tích hợp vào các tương tác với khách hàng và loại bỏ những trở ngại, nó có tiềm năng định hình lại thị trường theo ba cách cơ bản. Thứ nhất, nó có thể thay đổi cách khách hàng tìm kiếm và lựa chọn nhà cung cấp. Điều này là bởi vì các tác nhân AI dịch ý định và sở thích thành các đề xuất được chọn lọc (như trường hợp trợ lý ảo Rufus của Amazon).10Nhờ đó, cạnh tranh chuyển dịch khỏi sự chú trọng vào khả năng hiển thị và đầu tư tiếp thị, tập trung vào tính phù hợp và vị thế trong các hệ sinh thái được hỗ trợ bởi AI. Không giống như quá trình ra quyết định của con người, vốn mang tính nhất thời và bị hạn chế bởi sự tập trung có giới hạn, các tác nhân liên tục tìm kiếm, đánh giá và tinh chỉnh các lựa chọn. Việc khám phá trở nên liên tục thay vì chỉ thỉnh thoảng, và cạnh tranh ngày càng phụ thuộc vào xếp hạng thuật toán và dữ liệu sản phẩm có cấu trúc hơn là khả năng ghi nhớ thương hiệu. Trong môi trường như vậy, giá trị chuyển sang những yếu tố liên tục định hình hoặc ảnh hưởng đến thứ hạng. Khi các tác nhân học hỏi từ các tương tác và cải thiện, những lợi thế nhỏ về tính phù hợp hoặc chất lượng dữ liệu có thể tích lũy, hướng một phần nhu cầu không cân xứng về một nhóm nhà cung cấp hạn chế và khiến những vị trí đó khó bị thay thế.

Thứ hai, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào quyết định mua hàng giúp giảm đáng kể chi phí giao dịch và chuyển đổi. Bằng cách tự động hóa quá trình so sánh, đăng ký và chuyển đổi, các tác nhân AI làm suy yếu những lợi thế xuất phát từ sự trì trệ của khách hàng. Điều này đã được thấy rõ ở các công ty khởi nghiệp như Taupia, cho phép các doanh nghiệp nhỏ và hộ gia đình chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ một cách liền mạch sang những nhà cung cấp có ưu đãi tốt hơn.

Thứ ba, AI định hình lại vai trò trung gian khi giao diện khách hàng chuyển từ các trang web, trung tâm cuộc gọi và môi giới sang các tác nhân và nền tảng hội thoại. Kết quả là, một số trung gian truyền thống có thể sẽ bị giảm vai trò. Ví dụ, sự hợp tác giữa OpenAI và Klarna nhằm mục đích cho phép khám phá sản phẩm thông qua hội thoại với tính năng so sánh giá tích hợp, loại bỏ nhu cầu về các trang web so sánh truyền thống và các nền tảng liên kết.

Với ba sự thay đổi này, các doanh nghiệp hiện tại có thể cần phải suy nghĩ lại về nơi và cách thức cạnh tranh của họ khi ma sát dần giảm đi trong chuỗi giá trị. Một số sẽ hợp tác với các nền tảng AI để duy trì sự hiện diện khi việc tìm kiếm thông tin chuyển dịch khỏi các kênh truyền thống. Những doanh nghiệp khác sẽ chuyên môn hóa hơn nữa—ví dụ, trong các dịch vụ mà sự tin tưởng, khả năng phán đoán và trách nhiệm của con người vẫn là yếu tố quyết định, với AI hỗ trợ chứ không thay thế chuyên môn. Ví dụ, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, AI có thể hỗ trợ chẩn đoán trong khi các bác sĩ lâm sàng cung cấp dịch vụ chăm sóc bệnh nhân thấu cảm và vẫn chịu trách nhiệm về các quyết định điều trị. Vẫn còn những doanh nghiệp khác sẽ xây dựng hoặc tham gia vào các hệ sinh thái cung cấp các giải pháp liền mạch từ đầu đến cuối, đơn giản hóa trải nghiệm khách hàng và tạo ra động lực khiến khách hàng không muốn chuyển đổi.

Mỗi lộ trình này không chỉ đơn thuần là đạt được lợi thế công nghệ mà còn là đảm bảo vị thế cho phép duy trì lợi nhuận khi cấu trúc thị trường thay đổi. Các tổ chức chỉ đơn thuần thích ứng với những thay đổi đang diễn ra có thể duy trì lợi nhuận, ít nhất là trong một thời gian. Những tổ chức xác định được lĩnh vực mà AI có thể định hình lại trải nghiệm khách hàng một cách cơ bản, và đầu tư vào việc cung cấp trải nghiệm đó theo những cách riêng biệt, có thể nắm bắt được phần giá trị vượt trội.

Sự gián đoạn mang tính hệ thống là nơi tác động của AI diễn ra không đồng đều nhất—và mang tính quyết định nhất. Khi chi phí giao dịch giảm, lợi nhuận không chỉ được mở rộng mà còn được phân bổ lại, với giá trị dịch chuyển sang các điểm kiểm soát mới trong khâu khám phá, phối hợp và quan hệ khách hàng. Các thị trường truyền thống hấp dẫn có thể thu hẹp hoặc biến mất hoàn toàn khi rào cản gia nhập sụp đổ, quyền lực giữa nhà cung cấp, trung gian và người mua thay đổi, và việc thay thế trở nên dễ dàng hơn. Các doanh nghiệp hiện hữu tiếp tục dựa vào các nguồn lợi thế cạnh tranh truyền thống có nguy cơ bị thu hẹp vào các vai trò hẹp hơn, mang tính hàng hóa hóa cao hơn. Những doanh nghiệp hành động sớm để định vị mình ở những nơi giá trị có khả năng tập trung có thể định nghĩa lại vai trò của họ trước khi các cấu trúc ngành mới, ít ma sát hơn hình thành.

Cạnh tranh trong nền kinh tế được định hình lại bởi trí tuệ nhân tạo: Những tác động đối với các nhà lãnh đạo
Sự đột phá do trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại đang thay đổi căn bản ý nghĩa của việc đạt được và duy trì lợi thế cạnh tranh . Để dẫn dắt quá trình chuyển đổi này, các CEO cần vượt ra khỏi những dự án thí điểm tập trung vào năng suất và tìm hiểu sâu hơn về cách AI có thể thay đổi nền kinh tế của doanh nghiệp. Các nhà lãnh đạo có thể bắt đầu với bốn bước sau:

Đánh giá tác động của AI đến lợi nhuận. Các nhà lãnh đạo cần xây dựng một cái nhìn chi tiết về cách AI sẽ định hình lại nền kinh tế ngành – giá trị được tạo ra, mất đi hoặc chuyển dịch ở đâu. Họ cũng cần đánh giá tác động của việc cải thiện năng suất nhờ AI và, quan trọng hơn, của sự đổi mới và chi phí giao dịch thấp hơn đối với doanh thu, chi phí và tỷ suất lợi nhuận.
Xây dựng hoặc củng cố lợi thế cạnh tranh dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI). Khi việc ứng dụng AI lan rộng, sự khác biệt sẽ đến từ cách các công ty xây dựng và kết hợp các lợi thế cạnh tranh khó sao chép. Các nhà lãnh đạo nên đánh giá những nguồn lợi thế nào có thể tồn tại trong môi trường do AI chi phối, từ dữ liệu độc quyền đến hiệu ứng mạng lưới đến lợi thế chi phí mang tính cấu trúc. Ưu tiên hàng đầu là phát triển một hệ thống lợi thế cạnh tranh vững chắc phù hợp với vị thế của bạn và củng cố chúng trước khi đối thủ làm được điều đó hoặc trước khi lợi thế được củng cố ở nơi khác.
Biến tốc độ thành lợi thế cấu trúc. Khả năng thử nghiệm, học hỏi và mở rộng quy mô nhanh hơn đối thủ cạnh tranh là nguồn lợi thế chính trong nền kinh tế định hình bởi trí tuệ nhân tạo. Khi chu kỳ thử nghiệm được rút ngắn và chi phí lặp lại giảm xuống, các tổ chức hành động nhanh chóng sẽ cải thiện với tốc độ cao hơn. Thử nghiệm nhanh hơn tạo ra nhiều dữ liệu hơn; nhiều dữ liệu hơn cải thiện mô hình và chất lượng quyết định; hiệu suất tốt hơn thu hút nhiều người dùng và hoạt động hơn. Theo thời gian, động lực tích lũy này làm gia tăng khoảng cách giữa người dẫn đầu và người tụt hậu. Do đó, các CEO nên đầu tư vào việc tăng tốc độ của tổ chức—loại bỏ các điểm nghẽn, đẩy nhanh triển khai và cho phép học hỏi liên tục—nhận ra rằng lợi thế không chỉ đến từ những gì bạn xây dựng mà còn từ tốc độ bạn cải thiện.
Tái cấu trúc doanh nghiệp . Nắm bắt cơ hội từ trí tuệ nhân tạo (AI) đòi hỏi phải tái cấu trúc căn bản các đơn vị và chức năng kinh doanh xung quanh một nền tảng AI có khả năng mở rộng. Điều này bao gồm thiết kế lại các quy trình từ đầu đến cuối, hiện đại hóa cơ sở hạ tầng dữ liệu và công nghệ, tích hợp AI vào việc ra quyết định và vận hành, cũng như định hình lại vai trò, quản trị và phương thức làm việc. Các tổ chức hàng đầu không chỉ thử nghiệm với AI; họ đang xây dựng lại cách thức vận hành doanh nghiệp để AI có thể mở rộng trên nhiều chức năng và liên tục cải thiện hiệu suất.
Theo thời gian, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ ảnh hưởng đến mọi ngành công nghiệp, nhưng nó sẽ không tạo ra giá trị theo cùng một cách ở mọi nơi—hoặc cho tất cả mọi người. Các công ty có vị thế tốt nhất để đón nhận sự thay đổi này sẽ coi AI như một bước ngoặt chiến lược. Họ sẽ sử dụng những lợi ích về năng suất để duy trì vị thế cạnh tranh, đổi mới để mở rộng và bảo vệ lợi nhuận, và đưa ra những lựa chọn sớm và có chủ đích để định hình cấu trúc thị trường mới nổi và vai trò của họ trong đó.

Đối với các nhà quản lý, sự thật khó chịu là: Trí tuệ nhân tạo (AI) không phải là một cuộc cách mạng về năng suất—mà là một sự tái cấu trúc cạnh tranh. Lịch sử đầy rẫy những ví dụ về các công ty nhầm lẫn hiệu quả với lợi thế. Họ tối ưu hóa trong khi những người khác tái cấu trúc hoàn toàn. Họ cắt giảm chi phí trong khi những người khác chiếm lĩnh thị phần thống lĩnh—và cả lợi nhuận khổng lồ đi kèm. Khi mọi chuyện lắng xuống, người chiến thắng không phải là những người áp dụng công nghệ nhanh nhất mà là những người hiểu được giá trị đang dịch chuyển về đâu sớm nhất—và định vị bản thân để nắm bắt lấy nó.

Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ không tạo ra giá trị một cách đồng đều. Trong nhiều trường hợp, nó chỉ đơn giản là phân phối lại giá trị. Cơ hội hành động hẹp hơn so với tưởng tượng. Trong nền kinh tế vận hành bởi AI, lợi thế sẽ tích lũy nhanh chóng và việc nắm bắt giá trị sẽ được đảm bảo nhanh chóng.

Bài viết này có mức độ liên quan và hữu ích như thế nào đối với bạn?

Giới thiệu về tác giả(các tác giả)
Antoine Montard là giám đốc phụ trách năng lực khách hàng tại văn phòng Lisbon của McKinsey, Dago Diedrich là đối tác cấp cao tại văn phòng Düsseldorf, và Tanguy Catlin là đối tác cấp cao tại văn phòng Boston.

Các tác giả xin chân thành cảm ơn Katherine Dellar và Stefano De Nicola vì những đóng góp của họ cho bài viết này.