Chủ doanh nghiệp dùng AI: câu trả lời của tôi và 8 phòng ban nên bắt đầu từ đâu

Tối qua tôi có buổi Zoom hướng dẫn AI cơ bản cho các anh chị chủ doanh nghiệp, chuẩn bị vào chương trình Kinh Doanh Bán Lẻ Tinh Gọn. Gần cuối buổi, một chị đưa tay hỏi một câu mà tôi tin nhiều người đang giữ trong lòng mà ngại nói ra:

“Chị là chủ doanh nghiệp, thì có cần dùng AI không? Hay học để biết AI nó là gì, rồi đưa nhân sự đi học?”

Câu hỏi rất thật. Và rất hợp lý. Người chủ thì thiếu thời gian, việc gì giao được thì giao.

Nhưng tôi trả lời chị là không. Cái này không giao được.

Trả lời ngắn cho bạn: chủ doanh nghiệp là người PHẢI dùng AI sớm nhất, không phải người dùng sau cùng. Vì việc chính của người chủ là đọc dữ liệu, ra quyết định và dựng chiến lược, mà đó đúng là ba việc AI hỗ trợ được nhiều nhất. Cho nhân sự đi học là đúng, nhưng chưa đủ. Sếp không dùng thì cả công ty dùng theo kiểu mạnh ai nấy làm.

Dưới đây là lý do, có số liệu, và cách từng phòng ban nên bắt đầu.

Tấm hình tôi đưa lên, và chuyện tôi đi kiểm lại từng con số

Trong buổi Zoom tôi có đưa lên một biểu đồ đang lan truyền: 2.500 chấm tượng trưng cho 8,1 tỉ người, tô màu theo mức độ dùng AI. Ý nó là 84% chưa từng dùng AI, 16% dùng bản miễn phí, 0,3% chịu trả khoảng 20 đô la mỗi tháng, và 0,04% đưa AI vào công việc như một nhân sự thật.

Sau buổi đó tôi đi tra lại. Vì tôi có thói quen này: cái gì mình đưa lên trước mặt người khác thì mình phải chịu trách nhiệm về nó.

Kết quả là thế này.

Con số 84% thì gần đúng. Microsoft Research đo bằng dữ liệu sử dụng thật, không phải hỏi ý kiến, và công bố quý 1 năm 2026: 17,8% dân số thế giới trong độ tuổi 15 tới 64 đã dùng AI tạo sinh. Tức khoảng 82% chưa dùng. Nửa cuối năm 2025 con số chưa dùng đúng là 83,7%, gần như trùng khít với tấm hình.

Hai con số 0,3% và 0,04% thì tôi không tìm được nguồn gốc. Không có báo cáo nghiên cứu nào đứng sau chúng. Thực tế còn cao hơn: riêng OpenAI đã công bố hơn 50 triệu người trả tiền, tự nó đã là hơn 0,6% dân số thế giới.

Vậy tấm hình đó có nên bỏ không? Không. Cái nó nói đúng vẫn còn nguyên, chỉ cần thay số cho chuẩn: người dùng AI thì nhiều, người trả tiền thì ít, người thật sự giao việc cho AI như giao cho một nhân sự thì cực kỳ ít.

Chỗ này thì có số liệu nghiêm túc. McKinsey khảo sát 1.993 tổ chức ở 105 quốc gia giữa năm 2025: 88% tổ chức đã dùng AI ở ít nhất một chức năng. Nghe qua thì như cả thế giới đã bắt nhịp. Nhưng chỉ 39% quy được bất kỳ tác động nào lên lợi nhuận, và đa số trong nhóm đó nói dưới 5%. Khoảng 6% được xếp vào nhóm thật sự tạo ra kết quả. Còn AI agent, cái mà người ta gọi là giao việc cho máy tự chạy, thì ở bất kỳ phòng ban đơn lẻ nào cũng không quá 10% tổ chức nhân rộng được.

Gần như tổ chức nào cũng đã bắt đầu. Rất ít nơi thu được tiền về.

Ở Việt Nam, khoảng cách còn rõ hơn

Đây là con số tôi thấy đáng ngồi lại lâu nhất.

AWS phối hợp Strand Partners khảo sát 1.000 lãnh đạo doanh nghiệp Việt Nam, công bố tháng 9 năm 2025: 18% doanh nghiệp Việt đã ứng dụng AI, khoảng 170.000 doanh nghiệp. Nhưng bóc ra thì 74% mới ở mức cơ bản, 17% mức trung cấp, và chỉ 9% coi AI là một cấu phần cốt lõi trong cách mình vận hành.

Cứ 100 doanh nghiệp thì 18 nơi có dùng. Trong 18 nơi đó, 9 phần trăm làm bài bản.

Thú vị là con số 18% này trùng gần như chính xác với Cục Thống kê Mỹ đo trên khoảng 1,2 triệu doanh nghiệp. Và khi tách theo quy mô thì mới thấy rõ khoảng cách: 37% doanh nghiệp từ 250 lao động trở lên đã dùng, còn nhóm dưới 20 lao động thì tỉ lệ gần như không thay đổi qua từng kỳ đo.

Khoảng cách giữa doanh nghiệp lớn và doanh nghiệp nhỏ không đứng yên. Nó đang doãng ra.

Còn về người tiêu dùng thì người Việt mình không hề chậm. Cũng báo cáo Microsoft đó, Việt Nam đạt 26,5%, cao hơn mức trung bình thế giới, đứng thứ hai Đông Nam Á sau Singapore. Nhưng có một chỉ số khác làm tôi suy nghĩ: khảo sát WIN International trên hơn 32.000 người cho thấy Việt Nam đứng thứ ba thế giới về mức độ TIN vào AI, nhưng chỉ đứng thứ 17 trên 40 về mức độ DÙNG thật, dưới trung bình toàn cầu.

Mình tin AI nhiều hơn mình dùng AI. Đó là khoảng cách giữa điều mình nói và điều mình làm.

Vì sao người chủ càng phải tự dùng

Quay lại câu hỏi của chị.

Nhiệm vụ chính của người chủ là gì? Kiểm soát hệ thống, ra quyết định, và dựng chiến lược phát triển. Không phải chạy quảng cáo, không phải soạn hợp đồng, không phải trả lời tin nhắn khách.

Ngày trước, muốn ra một nhận định thì phải đọc. Đọc báo cáo giấy, đọc file, đọc sổ, ngồi dò từng dòng hết buổi này sang buổi khác. Bây giờ người lãnh đạo có thể đưa toàn bộ đống dữ liệu đó cho AI đọc, chắt lọc, chỉ ra chỗ bất thường, rồi đề xuất phương án. Việc của mình là hỏi cho đúng và duyệt cho tỉnh.

Nhưng đây mới là chỗ tôi muốn bạn để ý.

Dataiku phối hợp Harris Poll khảo sát 500 CEO các công ty lớn và tìm ra một nghịch lý: 89% CEO tin AI có thể lập kế hoạch chiến lược tốt hơn một số cấp dưới của họ, 94% tin AI tư vấn tốt hơn một thành viên hội đồng quản trị. Trong khi đó, số lần một CEO thật sự mở AI ra dùng chỉ khoảng ba lần mỗi tháng.

Niềm tin thì rất lớn. Còn tần suất sử dụng là ba lần mỗi tháng.

Bạn thấy chỗ hụt chưa? Nếu AI thật sự làm được như bạn tin, thì ba lần một tháng là con số của một người chưa đưa nó vào nếp làm việc hằng ngày.

Và một khảo sát khác của McKinsey, đầu năm 2025, có thêm một phát hiện đáng nhớ: yếu tố tương quan mạnh nhất với việc AI tạo ra lợi nhuận thật ở doanh nghiệp lớn không phải là ngân sách, không phải là công cụ, mà là CEO trực tiếp nắm việc quản trị AI. Chỉ 28% tổ chức có được điều đó.

Nhân sự của bạn đã dùng AI trước bạn rồi

Phần này tôi mong bạn đọc kỹ, vì nó là lý do thứ hai và tôi cho là quan trọng hơn cả lý do thứ nhất.

McKinsey hỏi cả hai phía trong cùng một doanh nghiệp. Ban lãnh đạo ước tính chỉ khoảng 4% nhân viên dùng AI cho ít nhất 30% công việc hằng ngày. Hỏi lại chính nhân viên thì con số thật là 13%.

Nhân viên đang dùng AI gấp hơn ba lần mức sếp tưởng.

Vì sao sếp không biết? Slack khảo sát 17.372 nhân viên văn phòng ở 15 quốc gia và tìm ra câu trả lời: 48% ngại thừa nhận với sếp rằng mình có dùng AI. Lý do hàng đầu không phải công ty cấm, chuyện đó chỉ chiếm 21%. Lý do là họ sợ bị coi là gian lận, sợ bị đánh giá là kém năng lực, sợ bị nói là lười.

KPMG cùng Đại học Melbourne khảo sát hơn 48.000 người ở 47 quốc gia, ra thêm hai con số nữa: 70% nhân viên đang dùng công cụ AI công cộng miễn phí trong khi chỉ 42% dùng công cụ do công ty cấp. Và 48% đã từng tải thông tin công ty, gồm số liệu tài chính, bán hàng, dữ liệu khách hàng, lên các công cụ công cộng đó.

Đọc lại giùm tôi câu vừa rồi. Dữ liệu khách hàng của bạn, có thể đang nằm trên một công cụ miễn phí nào đó, do một bạn nhân viên tự tải lên với thiện chí làm nhanh cho xong việc.

Còn nếu bạn định giải quyết bằng cách ra lệnh cấm thì có số này: cũng khảo sát KPMG, tỉ lệ vi phạm cao nhất lại rơi vào chính những công ty CẤM dùng AI (67%), cao hơn nơi có hướng dẫn rõ ràng (56%), và cao hơn hẳn nơi không có quy định gì (33%).

Cấm không làm người ta ngừng dùng. Cấm chỉ làm người ta ngừng kể.

Vậy nên câu trả lời của tôi cho chị hôm qua là: bạn không dùng AI thì bạn vẫn có AI trong công ty, chỉ là bạn không biết nó đang chạy ở đâu, ai đang đưa gì vào, và kết quả nó trả ra có ai kiểm không. Người chủ dùng AI không phải để làm thay nhân viên. Là để đặt được luật chơi.

8 phòng ban nên dùng AI thế nào

Đây là phần chị hỏi tiếp sau đó, mà tôi trả lời chưa hết trong buổi Zoom. Tôi viết lại đầy đủ ở đây.

Tôi xếp theo đúng thứ tự tôi khuyên một doanh nghiệp nhỏ nên làm: chỗ nào thấy kết quả nhanh nhất thì làm trước.

1. Marketing và nội dung. Đây là cửa vào phổ biến nhất, ở Việt Nam càng rõ. Khảo sát của Sapo trên 15.000 nhà bán hàng cuối năm 2025 cho thấy marketing và quảng cáo đứng đầu với 59,9%, rồi tới phân tích dữ liệu và báo cáo 52%. Việc nên giao: viết bản nháp đầu, soạn nhiều phiên bản tiêu đề để chạy thử, dựng nội dung theo lịch, chuyển một bài dài thành nhiều dạng ngắn.

Nhưng phải nói luôn cái bẫy, vì tôi vừa đọc một nghiên cứu đủ làm mình khiêm tốn lại. Nhóm nghiên cứu của MSI chạy hàng loạt thử nghiệm đối chứng trên hàng triệu người dùng và sản phẩm thật, công bố tháng 2 năm 2026: mô tả sản phẩm do AI viết chỉ tăng 2,1% doanh số, còn tiêu đề quảng cáo Google do AI viết thì giảm 4,5%, dù mức giảm này chưa đủ ý nghĩa thống kê để nói chắc. Song song đó, khảo sát của Content Marketing Institute cho thấy 87% người làm marketing nói AI giúp họ làm nhanh hơn, nhưng chỉ 39% nói nội dung thật sự hiệu quả hơn.

AI giúp bạn làm nhiều hơn. Nó không tự động làm hay hơn. Hai chuyện khác nhau.

2. Bán hàng. Việc nên giao: soạn kịch bản gọi, tóm tắt lịch sử một khách trước khi gặp, viết lại báo giá, gom câu hỏi khách hay hỏi thành bộ trả lời chuẩn. Gartner khảo sát đầu năm 2026 và tính ra AI tiết kiệm trung bình 4,8 giờ mỗi tuần cho một nhân viên bán hàng. Nhưng 72% tổ chức không tái đầu tư số giờ đó vào việc giá trị cao hơn.

Tiết kiệm được thời gian mà không biết bỏ thời gian đó vào đâu thì coi như chưa tiết kiệm.

Còn con số tôi thấy hợp với doanh nghiệp nhỏ nhất lại nằm trong chính nghiên cứu MSI nói ở trên: chatbot tư vấn trước khi bán, chạy bằng AI tạo sinh, làm tăng 16,3% doanh số. Đáng chú ý là trong thí nghiệm đó, nhóm đối chứng vốn không có tư vấn viên nào cả. Nghĩa là AI thắng đậm nhất ở đúng chỗ mà trước giờ bạn không có người phục vụ: tin nhắn lúc mười giờ đêm, khách hỏi ngày chủ nhật, cái giỏ hàng bỏ dở lúc bạn đang ngủ.

3. Chăm sóc khách hàng. Đây là chỗ có bằng chứng mạnh nhất trong tất cả, vì nó được đăng trên một tạp chí kinh tế hàng đầu sau bình duyệt. Nghiên cứu của Brynjolfsson, Li và Raymond trên 5.179 nhân viên và 3 triệu cuộc trò chuyện: nhân viên có AI hỗ trợ giải quyết nhiều hơn 14% số vụ mỗi giờ.

Nhưng con số đắt nằm ở chỗ chia nhỏ ra. Nhân viên mới, ít kinh nghiệm, tăng tới 34%. Nhân viên giỏi nhất gần như không nhanh hơn, chất lượng còn giảm nhẹ. Người mới vào hai tháng có AI làm ngang người đã làm hơn sáu tháng không có AI.

Với doanh nghiệp nhỏ hay thay người, đây là tin rất tốt: AI rút ngắn thời gian đào tạo người mới. Đó mới là giá trị thật, không phải chuyện cắt người.

Và xin đừng đi quá. Klarna từng cho AI xử lý 2,3 triệu hội thoại trong tháng đầu, tương đương công việc của 700 nhân viên. Tới tháng 5 năm 2025 chính giám đốc điều hành của họ thừa nhận đã đi quá xa theo hướng sai, rồi tuyển lại người thật. Gartner khảo sát tháng 10 năm 2025 cũng cho thấy chỉ 20% tổ chức thật sự cắt giảm nhân sự chăm sóc khách hàng vì AI, 55% giữ nguyên người dù lượng việc tăng lên.

4. Kế toán và tài chính. Phòng này ít được nhắc nhưng lại có nghiên cứu làm trên đúng đối tượng của chúng ta. Choi và Xie đăng trên Journal of Accounting Research năm 2026, dùng dữ liệu giao dịch thật của 79 doanh nghiệp nhỏ và vừa: rút ngắn 7,5 ngày chu kỳ chốt sổ hằng tháng, sổ sách chi tiết hơn 12%, và số khách phục vụ được mỗi tuần tăng 18%.

Rút ngắn 7,5 ngày chốt sổ nghĩa là gì với người chủ? Nghĩa là bạn biết tháng vừa rồi lời lỗ ra sao sớm hơn một tuần rưỡi. Ra quyết định sớm hơn một tuần rưỡi. Với doanh nghiệp nhỏ, đó là khác biệt rất lớn.

Việc nên giao: phân loại chứng từ, đối chiếu, dựng báo cáo dòng tiền theo tuần, giải thích một khoản bất thường bằng tiếng Việt dễ hiểu cho người không rành kế toán.

5. Nhân sự. Mức dùng đang thấp. Trong kỳ khảo sát giữa năm 2024 của McKinsey, chỉ khoảng 13% tổ chức dùng AI tạo sinh cho nhân sự, và SHRM khảo sát gần 1.900 tổ chức cuối năm 2025 thì có 39% triển khai. Việc nên giao: sàng hồ sơ vòng đầu, soạn mô tả công việc, dựng bộ câu hỏi phỏng vấn theo vị trí, viết tài liệu hướng dẫn người mới, tóm tắt phản hồi nội bộ.

Có một nghiên cứu đối chứng trên khoảng 70.000 ứng viên tại 43 doanh nghiệp cho thấy ứng viên được phỏng vấn vòng đầu bằng AI có xác suất nhận được lời mời làm việc cao hơn 12%, và còn đi làm sau 30 ngày cao hơn 18%.

Nhưng cảnh báo quan trọng từ chính SHRM: 87% tổ chức nói hiệu suất cải thiện, trong khi 56% thừa nhận không hề đo lường chính thức. Nói cách khác, phần lớn cái gọi là “thấy tốt hơn” chỉ là cảm giác.

6. Vận hành, kho, chuỗi cung ứng. Tôi phải thành thật ở đây: đây là phòng ban có ít bằng chứng đo được nhất. MHI và Deloitte khảo sát 500 chuyên gia đầu năm 2026 cho thấy 41% doanh nghiệp chuỗi cung ứng đang dùng AI, tăng từ 30% năm trước. Nhưng số liệu về hiệu quả cụ thể cấp ngành thì gần như chưa có ai công bố đầy đủ. Ở Việt Nam, khảo sát Sapo cũng cho thấy dự báo nhu cầu và tồn kho chỉ đạt 24,4%, thấp hơn nhiều so với marketing.

Việc nên giao ở mức an toàn: dự báo hàng bán chạy theo mùa dựa trên dữ liệu bán của chính bạn, cảnh báo hàng tồn lâu, soạn quy trình cho từng vị trí. Đừng giao quyết định nhập hàng cho AI khi bạn chưa có dữ liệu sạch. Dữ liệu đầu vào sai thì kết quả đầu ra cũng sai, chuyện đó AI không sửa giúp bạn được.

7. Công nghệ và kỹ thuật. Nếu công ty bạn có người làm phần mềm hoặc dựng website, đây là nơi hiệu quả của AI thể hiện rõ nhất. Nghiên cứu gộp ba thí nghiệm tại Microsoft, Accenture và một công ty Fortune 100 trên 4.867 lập trình viên cho ra mức tăng 26% số tác vụ hoàn thành.

Nhưng báo cáo DORA của Google Cloud trên gần 5.000 chuyên gia công nghệ có một con số làm tôi tỉnh: 90% dùng AI hằng ngày, hơn 80% nói năng suất tốt lên, mà chỉ 24% thật sự tin tưởng vào đoạn mã AI viết ra. Họ dùng nhiều, họ vẫn phải kiểm.

8. Pháp chế, hợp đồng, tuân thủ. Mức dùng ở cấp tổ chức thuộc nhóm thấp nhất, khoảng 11% trong cùng kỳ khảo sát McKinsey nói trên. Việc nên giao: đọc hợp đồng dài rồi chỉ ra điều khoản bất lợi, so hai bản hợp đồng tìm chỗ khác nhau, tóm tắt quy định mới. Tuyệt đối giữ người thật ở khâu duyệt cuối.

Thomson Reuters khảo sát 1.816 chuyên gia ở 62 quốc gia đầu năm 2026 cho ra đúng cái khoảng cách tôi nói ở trên: 74% cá nhân dùng AI vài lần mỗi tuần, nhưng chỉ 40% nói tổ chức của họ đang dùng, và 33% thừa nhận dùng công cụ chưa được phê duyệt.

Nhìn lại tám phòng ban, bạn thấy quy luật chưa? Chỗ nào việc lặp đi lặp lại nhiều, chữ nghĩa nhiều, dữ liệu sẵn có nhiều thì AI phát huy ngay. Chỗ nào phải chịu trách nhiệm bằng chữ ký và tiền thật thì AI chỉ được làm nháp.

Nói cho rõ: có chỗ AI làm hại

Tôi không viết bài này để bán cho bạn một giấc mơ.

Nghiên cứu của Dell’Acqua và cộng sự trên 758 chuyên viên tư vấn của BCG cho ra hai kết quả trái ngược trong cùng một thí nghiệm. Với những việc nằm TRONG vùng AI làm tốt, người có AI hoàn thành nhiều hơn 12%, nhanh hơn 25%, chất lượng cao hơn 40%. Nhưng với những việc nằm NGOÀI vùng đó, người dùng AI lại có xác suất đưa ra lời giải đúng thấp hơn 19 điểm phần trăm so với người không dùng.

Dùng AI sai chỗ thì tệ hơn không dùng.

Còn đây là nghiên cứu làm tôi khiêm tốn nhất. Humlum và Vestergaard ghép dữ liệu hành chính của 25.000 lao động tại 7.000 nơi làm việc ở Đan Mạch và theo dõi trong hai năm. Kết quả: người dùng AI tiết kiệm được khoảng 2,8% tổng giờ làm, tức chừng 25 phút mỗi ngày có dùng. Nhưng không có tác động đáng kể nào lên thu nhập hay số giờ làm. Số thời gian tiết kiệm được thì 80% chảy sang việc khác.

Thêm nữa, McKinsey ghi nhận 51% tổ chức đã dùng AI gặp ít nhất một hậu quả tiêu cực, gần một phần ba trong số đó là do AI trả lời sai. Và khảo sát KPMG cho thấy 66% nhân viên đã từng dùng thẳng kết quả AI mà không kiểm lại, 56% thừa nhận đã mắc lỗi trong công việc vì AI.

Cho nên tôi không nói AI là phép màu. Tôi nói nó là công cụ, mà công cụ thì có chỗ dùng đúng và chỗ dùng sai.

Tôi cũng từng nghĩ mình chỉ cần biết sơ sơ

Nói ra cho công bằng: tôi cũng từng nghĩ như chị hỏi hôm qua.

Giai đoạn đầu tôi nghĩ mình là chủ thì chỉ cần hiểu khái niệm, biết nó làm được gì, còn lại giao cho anh em. Học một khoá, thấy hợp lý, rồi về giao việc. Được vài tuần thì tôi phát hiện mình không kiểm được chất lượng đầu ra của chính đội mình. Anh em đưa lên một bản kế hoạch, tôi đọc thấy trơn tru, mà không biết chỗ nào là suy nghĩ của người, chỗ nào là máy viết cho có.

Người không tự dùng thì không có khả năng thẩm định. Đó là bài học tôi trả bằng thời gian.

Bây giờ ở công ty thứ hai của tôi, tôi chạy theo mô hình một người cộng với AI. Tôi ra quyết định và duyệt, AI làm phần còn lại. Còn bên Đồ Nghề Tự Chọn, cách tôi làm là học xong thì áp thẳng vào việc thật, đóng gói thành quy trình, rồi mới đưa cho AI thực thi theo quy trình đó.

Thứ tự đó tôi cho là không đảo được: phải giỏi việc trước, rồi mới lấy AI nhân tốc độ lên. Bạn có năng lực thật thì AI nhân nó lên. Bạn chưa nắm việc thì AI nhân cái chưa nắm đó lên, nhanh hơn và nhiều hơn.

Tất nhiên đây là cách của tôi, ở quy mô của tôi, trong ngành của tôi. Tôi không dám nói nó đúng cho mọi mô hình. Doanh nghiệp bạn có thể có đặc thù về dữ liệu, về nghề, về pháp lý mà tôi không biết. Những gì tôi viết ở đây là trải nghiệm và cách tôi đọc số liệu, không phải lời bảo đảm kết quả kinh doanh cho ai cả. Bạn thử nhỏ trước, đo lại, rồi hãy nhân lên.

Nếu bạn đang thấy AI xa vời và hơi ngợp, tôi có viết riêng một bài về chuyện đó: Dùng AI trong công việc, đừng sợ như tôi từng sợ cái bảng tính Excel. Còn nếu bạn đang phân vân nên giao việc gì cho ai trong đội, mời bạn đọc Tách phòng Marketing và Sale. Và nếu bạn mới chuyển từ đi làm sang làm chủ, 10 sai lầm tôi trả bằng tiền và những đêm mất ngủ có thể tiết kiệm cho bạn vài học phí.

Nói với chị, và với bạn

Với tư duy của tôi thì dù ở cấp nào, mình cũng phải dùng AI. Nó giống tin học văn phòng ngày trước. Hồi đó ai cũng thấy cái bảng tính là ghê gớm, giờ không ai coi đó là kỹ năng đặc biệt nữa.

Nó không khó. Cái khó là tư duy dùng sao cho hiệu quả, dùng thế nào để nó mang lại lợi ích cho chính mình và cho công ty mình.

Nên câu trả lời cho chị là: chị vẫn cho nhân sự đi học, cái đó đúng. Nhưng chị đừng đứng ngoài. Người đứng ngoài thì không nắm được quyền kiểm soát.

Nếu bạn muốn ngồi lại bàn kỹ hơn chuyện này, xem doanh nghiệp của bạn nên bắt đầu ở phòng ban nào trước, dữ liệu đang có gì và thiếu gì, thì bạn có thể đặt một buổi tư vấn riêng, có thu phí, với tôi tại đây. Mỗi doanh nghiệp một hoàn cảnh, nói chuyện trực tiếp vẫn nhanh hơn đọc một bài viết chung.

Tháng vừa rồi, có bao nhiêu quyết định bạn đưa ra mà dữ liệu thì nằm sẵn trong công ty, chỉ là không ai đọc kịp?

Trong công ty bạn lúc này, đã có ai đang dùng AI mà bạn không biết chưa?

Và nếu tuần sau bạn phải chọn đúng một phòng ban để bắt đầu, bạn chọn phòng nào?

Tôi hiểu bạn vì tôi cũng từng đứng ở chỗ đó. Chúc bạn đủ tỉnh táo để không chạy theo đám đông, và đủ kiên nhẫn để tự mình bắt tay vào thử.

Nguyễn Quốc Trung

Về tác giả
Tôi là Nguyễn Quốc Trung, nhà huấn luyện, tư vấn và doanh nhân trong lĩnh vực đào tạo. Tôi chia sẻ những bài học thật về khởi nghiệp, kinh doanh và phát triển bản thân, đúc kết từ chính hành trình xây dựng doanh nghiệp của mình.

Nếu bài viết này chạm đến Bạn, đừng bỏ lỡ bản tin hàng tuần của tôi: mỗi tuần một góc nhìn thật về tư duy, kinh doanh và hành trình từ làm thuê đến làm chủ, gửi thẳng vào hộp thư của Bạn.

👉 Hãy để lại email tại ô đăng ký nhận tin ngay bên dưới ↓ để cùng tôi đi xa hơn!

Give more · Gain more. Cho đi nhiều hơn, để đời mở ra rộng hơn.