Các CEO/Founder nổi tiếng trên thế giới không dùng AI chỉ để viết nhanh hơn. Họ đang biến AI thành trợ lý điều hành, công cụ ra quyết định và một phần trong cách doanh nghiệp vận hành. Những case thực tế dưới đây cho thấy AI tạo ra giá trị thế nào khi được đặt đúng vào vấn đề cần giải quyết.
Satya Nadella: Dùng AI trước khi ra quyết định
Công việc của một CEO không thiếu thông tin. Vấn đề là thông tin thường nằm rải rác trong email, tin nhắn, biên bản họp, báo cáo và nhiều hệ thống khác nhau. Trước một cuộc họp, lãnh đạo có thể phải đọc lại hàng chục tài liệu chỉ để hiểu dự án đang ở đâu và đâu là vấn đề cần đặt câu hỏi.
Satya Nadella, CEO Microsoft, sử dụng Microsoft 365 Copilot như một lớp hỗ trợ tổng hợp thông tin trong công việc hằng ngày. Năm 2025, ông chia sẻ một số câu lệnh AI phục vụ các nhu cầu như chuẩn bị cuộc họp, cập nhật dự án, đánh giá tiến độ ra mắt sản phẩm và kiểm tra cách mình đang phân bổ thời gian.
Trước khi gặp một người, Nadella có thể yêu cầu AI phân tích những lần tương tác trước đó để dự đoán năm vấn đề có khả năng đang được người này quan tâm. Khi cần theo dõi dự án, ông yêu cầu Copilot tổng hợp dữ liệu từ email, cuộc họp và tin nhắn, sau đó trình bày KPI so với mục tiêu, kết quả đã đạt được, rủi ro, động thái của đối thủ và những câu hỏi khó có thể xuất hiện.
Dara Khosrowshahi: Tự tạo công cụ phù hợp với cách làm việc của mình
Dara Khosrowshahi, CEO Uber, từng sử dụng nhiều ứng dụng quản lý công việc của bên thứ ba. Tuy nhiên, không ứng dụng nào hoàn toàn phù hợp với cách ông muốn tổ chức công việc.
Thay vì tiếp tục thích nghi với một công cụ có sẵn, Khosrowshahi đã dùng AI để “vibe code” một ứng dụng quản lý công việc cá nhân. Ông thừa nhận ứng dụng này không đẹp hoặc nhiều tính năng bằng các sản phẩm thương mại, nhưng nó hoạt động đúng theo cách ông muốn.
Trong cuộc phỏng vấn được Semafor đăng lại trên LinkedIn, Khosrowshahi cho rằng đây chính là sức mạnh của AI: một người không nhất thiết phải là lập trình viên chuyên nghiệp vẫn có thể tạo ra công cụ nhỏ phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình.
Nhưng việc CEO Uber dùng AI không dừng ở năng suất cá nhân. Các kỹ sư tại Uber còn tạo ra “Dara AI”, một chatbot mô phỏng cách CEO đặt câu hỏi. Nhân viên có thể trình bày thử với phiên bản AI trước khi gặp Khosrowshahi, qua đó phát hiện điểm yếu trong slide, dự đoán câu hỏi khó và chuẩn bị lập luận tốt hơn.
Tobi Lütke: Biến AI thành một phần của văn hóa làm việc
Tobi Lütke, CEO Shopify không xem khả năng ứng dụng AI là một kỹ năng dành riêng cho bộ phận công nghệ. Nó cần trở thành một phần trong năng lực nghề nghiệp của mỗi nhân viên.
Theo bài viết chính thức của Shopify, doanh nghiệp đã đạt mức độ phổ cập cao đối với các công cụ lập trình AI, cấp hàng nghìn giấy phép Cursor và cho nhân viên quyền tiếp cận rộng rãi với các mô hình AI.
Cách làm này thể hiện vai trò rõ ràng của CEO trong quá trình ứng dụng AI. Nếu lãnh đạo chỉ yêu cầu nhân viên “hãy sử dụng AI nhiều hơn” nhưng bản thân không dùng, không đưa AI vào quy trình đánh giá và không tạo môi trường thử nghiệm, hoạt động ứng dụng rất dễ dừng ở một vài cá nhân hứng thú.
Tom Hunt: Dùng AI để loại bỏ công việc hành chính sau cuộc họp
Tom Hunt, nhà sáng lập và CEO của Fame, ứng dụng AI Autimation với chuỗi công việc lặp lại sau các cuộc họp với khách hàng.
Trước đây, account manager phải ghi lại nội dung cuộc họp, tổng hợp đầu việc, tạo thẻ Trello, giao nhiệm vụ cho thành viên liên quan và viết bản tóm tắt vào kênh Slack của khách hàng. Nếu phát hiện khách hàng không hài lòng hoặc có nguy cơ ngừng sử dụng dịch vụ, nhân viên phải chờ đến buổi trao đổi tiếp theo với quản lý để báo cáo.
Fame đã kết nối các công cụ lại thành một quy trình. AI ghi âm và chuyển cuộc họp thành văn bản, tóm tắt nội dung, xác định đầu việc, tạo thẻ Trello và đăng bản cập nhật vào Slack. Hệ thống còn quét nội dung cuộc họp để phát hiện tín hiệu liên quan đến nguy cơ khách hàng rời bỏ, sau đó thông báo sớm cho người quản lý.
Case được Hunt chia sẻ trong một bài viết về tự động hóa giao tiếp với khách hàng trên LinkedIn.
Eric Yuan: Dùng AI để mở rộng khả năng hiện diện của lãnh đạo
Eric Yuan, nhà sáng lập kiêm CEO Zoom, theo đuổi một ý tưởng tham vọng hơn: tạo ra “digital twin” có thể đại diện cho con người trong một số hoạt động giao tiếp.
Trong cuộc họp công bố kết quả kinh doanh quý I năm tài chính 2026 của Zoom, Yuan sử dụng một avatar AI để trình bày phần phát biểu được chuẩn bị trước. Sau đó, con người thật của ông vẫn tham gia phần hỏi đáp trực tiếp với nhà đầu tư.
Case này cho thấy AI có thể hỗ trợ lãnh đạo tạo nội dung video, truyền đạt các thông tin đã được phê duyệt hoặc xuất hiện trong những hoạt động lặp lại. Trong tương lai, Yuan hình dung trợ lý AI có thể tham dự một số cuộc họp, xử lý email và thực hiện công việc thay người dùng.
Eze Jane Chinyere: Bài học từ việc cố tự động hóa mọi thứ
Không phải case nào cũng dẫn đến kết quả tích cực. Nhà sáng lập Eze Jane Chinyere từng chia sẻ rằng cô đã để AI tham gia vào gần như toàn bộ hoạt động kinh doanh trong ba tháng, từ email tiếp cận khách hàng, nội dung, chiến lược đến nghiên cứu.
Kết quả là cô dành nhiều thời gian hơn để sửa đầu ra, xử lý lỗi, viết lại câu lệnh và quản lý công cụ. AI không giúp công việc nhẹ hơn mà tạo ra một lớp vận hành mới.
Sau trải nghiệm này, cô thay đổi nguyên tắc sử dụng: AI thu thập thông tin, nhưng con người ra quyết định. Những việc như chiến lược, định vị và thấu hiểu khách hàng vẫn cần sự tham gia trực tiếp của founder.
Case này phản ánh một trong những trở ngại phổ biến khi ứng dụng AI trong doanh nghiệp: tự động hóa trước khi hiểu rõ vấn đề. Nếu thông điệp bán hàng chưa thuyết phục, AI chỉ giúp gửi một thông điệp chưa tốt đến nhiều người hơn. Nếu quy trình nội bộ đang rối, tự động hóa có thể khiến sai sót diễn ra nhanh hơn.
Lời kết
Những case trên cho thấy AI chỉ phát huy giá trị khi doanh nghiệp xác định đúng vấn đề cần giải quyết. Nếu quy trình hiện tại còn thiếu rõ ràng, dữ liệu phân tán và chưa có tiêu chí đo lường, việc đưa thêm công cụ AI vào có thể khiến hoạt động vận hành phức tạp hơn mà chưa chắc tạo ra hiệu quả.
Khóa đào tạo kỹ năng số của NodeX được thiết kế không chỉ hướng dẫn nhân viên sử dụng công cụ, mà còn giúp đội ngũ nhìn lại quy trình, xác định bài toán thực tế và xây dựng cách đo lường phù hợp. Từ một vấn đề cụ thể trong công việc, học viên có thể phát triển thành use case AI, thử nghiệm trong phạm vi nhỏ và đánh giá kết quả trước khi doanh nghiệp nhân rộng.
Thông tin liên hệ:
- Trụ sở chính: Lux 6, Vinhomes Golden River, Số 2 Tôn Đức Thắng, Quận 1, HCM
- Văn phòng Hà Nội: Tòa nhà Charmvit, số 117 Trần Duy Hưng, Phường Trung Hòa, Quận Cầu Giấy, Hà Nội.
- Văn phòng Đà Nẵng: 02B Lê Lợi, Hải Châu, Đà Nẵng.
- Điện thoại: 0908.993.022
- Email: ai@nodex.asia
- Fanpage: NodeX Asia
