Sếp Rikkei Japan kể chuyện bán AI cho người Nhật và bài học đừng chạy đua theo phong trào

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành từ khóa phổ biến trên toàn cầu. Từ những tập đoàn công nghệ tại Thung lũng Silicon cho đến các công ty khởi nghiệp tại Việt Nam, đâu đâu người ta cũng nhắc đến sự "thần kỳ" của AI và cuộc cách mạng tự động hóa.

Thế nhưng, không phải quốc gia nào cũng sẵn sàng mở rộng vòng tay đón nhận AI. Nhật Bản chính là một ví dụ điển hình cho sự cẩn trọng đến mức "khắc nghiệt". Ông Phạm Quang Khang, Giám đốc tư vấn AI của Rikkei Japan, pháp nhân của Rikkeisoft tại Nhật Bản là người thấm thía hơn ai hết.

Trước khi gia nhập Rikkei Japan, ông Khang từng có thời gian làm việc tại Boston Consulting Group. Bề dày kinh nghiệm làm việc với các đại doanh nghiệp Nhật Bản giúp ông nhìn thấu những rào cản từ hệ thống kỹ thuật, cho đến "nếp nghĩ" hàng thập kỷ của giới lãnh đạo ở đây.

Quan điểm của ông Khang là ở một thị trường mà khách hàng luôn hoài nghi và đòi hỏi sự hoàn hảo, thì sự thẳng thắn và tính thực dụng sẽ là chìa khóa để mở ra cánh cửa.

Thị trường "khắc nghiệt"

Chủ đề về AI hiện nay rất nóng. Ở Việt Nam, đâu đâu người ta cũng nhắc đến AI. Còn ở Nhật Bản thì sao thưa ông?

Ông Phạm Quang Khang: Đầu tiên, chúng ta cần nhìn nhận AI qua hai giai đoạn là AI truyền thống và Gen AI (AI tạo sinh) nổi lên từ năm 2023. Trước năm 2023, Nhật Bản rất cẩn trọng trong việc ứng dụng AI vào doanh nghiệp.

Lý do là vì mọi người coi AI như một chiếc "hộp đen". Người ta không hiểu được tại sao AI lại đưa ra một quyết định như thế, dựa trên cơ sở nào. Điều đó khiến người Nhật vô cùng cẩn trọng khi đưa AI vào hệ thống.

Sự cẩn trọng này dẫn đến việc mức độ ứng dụng AI của Nhật Bản thường đi chậm hơn các nước Âu Mỹ và thậm chí chậm hơn cả Việt Nam, khoảng 4 đến 5 năm.

Từ năm 2023 trở đi, khi làn sóng Gen AI bùng nổ, Nhật Bản vẫn chậm, nhưng độ trễ đã thu hẹp lại chỉ còn khoảng một năm. Khi những công nghệ mới nhất ra mắt vào năm 2023, họ chọn cách nghe ngóng là chính.

Đến năm 2024, khi Gen AI trở thành xu hướng nhà nhà cùng làm, người Nhật mới thực sự nghiêm túc cân nhắc việc đưa vào sử dụng. Ví dụ, những công nghệ mới ra mắt vào cuối 2023 thì đến cuối 2024, đầu 2025, Nhật Bản mới tìm cách tích hợp vào hệ thống. Họ luôn có một độ lùi nhất định để quan sát.

Điều gì tạo nên sự cẩn trọng này, thưa ông? Liệu có phải do tính cách đặc trưng của người Nhật, hay còn những rào cản nào khác?

Ông Phạm Quang Khang: Theo tôi, có hai lý do chính. Thứ nhất là về văn hóa doanh nghiệp. Khác với tình trạng "sợ bị bỏ lỡ" rồi ồ ạt đưa công nghệ vào doanh nghiệp, người Nhật luôn muốn bắt đầu bằng các bước chứng minh tính khả thi. Họ phải làm thử, dò xét xem công nghệ đó có thực sự mang lại hiệu quả cho doanh nghiệp của mình hay không, rồi mới quyết định ứng dụng trên diện rộng.

Thứ hai là rào cản về hệ thống kỹ thuật. Có một điểm khác biệt giữa Nhật Bản và các nước đang phát triển. Ở Nhật, có những hệ thống công nghệ đã được xây dựng từ 30 đến 40 năm trước. Trong các lĩnh vực như ngân hàng hay công nghiệp nặng, tỷ trọng các công ty sử dụng hệ thống cũ này rất cao.

Để đưa những công nghệ như AI vào các hệ thống này, doanh nghiệp rất tốn công sức và chi phí để chuyển đổi. Rào cản tài chính và kỹ thuật cao khiến họ e dè.

Thêm đó, nhìn từ góc độ con người, những người đứng đầu các doanh nghiệp tại Nhật thường ở độ tuổi 50 đến 60. Thế hệ này thường cẩn trọng hơn nhiều so với lớp lãnh đạo trẻ tuổi. Sự chênh lệch thế hệ cũng góp phần hình thành nên sự khác biệt về tốc độ tiếp nhận công nghệ.

Trong một thị trường khắt khe và có phần chậm nhịp như vậy, Rikkei Japan đã làm thế nào để thuyết phục các khách hàng?

Ông Phạm Quang Khang: Chúng tôi không đi theo hướng tiếp cận đặt công nghệ lên hàng đầu. Chúng tôi không đến gặp khách hàng và nói rằng chúng tôi có sản phẩm Gen AI này, anh hãy mua đi.

Thay vào đó, chúng tôi ưu tiên giải quyết bài toán của khách hàng trước. Họ đang gặp vấn đề gì? Họ muốn tăng trưởng lợi nhuận, cắt giảm chi phí, tối ưu bộ máy hay tăng năng suất? Từ đó, chúng tôi mới tư vấn xem nên dùng công cụ nào, có thể là AI truyền thống, có thể là Gen AI, hoặc chỉ là một phần mềm thông thường.

Để đáp ứng được tính cẩn trọng của khách hàng Nhật, chúng tôi chọn cách đóng gói các giải pháp. Khi nhận thấy nhiều khách hàng cùng gặp chung một vấn đề, chúng tôi phát triển một hệ thống lõi chung. Việc xây dựng hệ thống lõi ban đầu mất nhiều thời gian, nhưng khi áp dụng cho khách hàng tiếp theo, chúng tôi chỉ cần tùy chỉnh thêm các chi tiết nhỏ. 

Điều này giúp đưa sản phẩm vào vận hành thực tế một cách nhanh nhất, giúp khách hàng nhanh chóng nhìn thấy hiệu quả của AI. Khi họ đã thấy rõ lợi ích thông qua các dự án thử nghiệm nhỏ, con đường để mở rộng ứng dụng AI vào toàn doanh nghiệp sẽ thông thoáng hơn rất nhiều.

Ông có thể chia sẻ một tình huống thực tế? Trong tình huống đó, AI đóng vai trò như thế nào và cách làm việc với khách hàng Nhật ra sao?

Ông Phạm Quang Khang: Chúng tôi đang làm việc với một khách hàng ngành sản xuất. Họ sở hữu hệ thống phần mềm viết bằng ngôn ngữ Cobol từ khoảng 30 năm trước.

Ngày xưa, khi viết hệ thống này, họ không hề có bản thiết kế tổng thể. Bộ phận nghiệp vụ cần gì thì kỹ sư viết thêm đoạn đó, cứ đắp dần lên và sử dụng liên tục suốt 30 năm qua. Đến năm vừa rồi, khi rà soát lại, bộ phận IT phát hiện ra cả công ty chỉ còn đúng hai người hiểu được hệ thống này. Một người chuẩn bị nghỉ hưu, người còn lại đã ngoài 50 tuổi.

Nghĩa là chỉ trong 5 đến 10 năm nữa, hệ thống này sẽ không còn ai có khả năng bảo trì hay sửa chữa. Nếu hệ thống xảy ra lỗi, toàn bộ dây chuyền sản xuất sẽ đình trệ. Đây là bài toán mang tính sống còn.

Họ buộc phải chuyển đổi hệ thống cũ này sang một ngôn ngữ hiện đại hơn. RikkeiSoft là một trong ba nhà cung cấp vượt qua vòng sơ tuyển, cạnh tranh trực tiếp với hai công ty nội địa Nhật Bản.

Hai công ty Nhật Bản kia thì hứa hẹn với khách hàng rằng AI có thể xử lý việc chuyển đổi mã nguồn với độ chính xác lên tới 90%. Nhưng chúng tôi thì chọn cách đối diện với thực tế. Chúng tôi thẳng thắn nói với khách hàng rằng AI hiện tại chỉ có thể hỗ trợ tối đa 30% đến 40% khối lượng công việc.

Khối lượng 60% còn lại bắt buộc phải dùng sức người, đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa đội ngũ kỹ sư của chúng tôi và những người am hiểu nghiệp vụ từ phía khách hàng. Chúng ta không thể trông chờ hoàn toàn vào AI.

Sự thẳng thắn và thực tế đó đã thuyết phục được khách hàng. Hiện tại, họ đang nghiêng về phía chúng tôi và hai bên đang thực hiện giai đoạn làm thử để chứng minh năng lực thực tế của công nghệ.

Nếu dự án này thành công, nó sẽ tạo ra một tiếng vang lớn, mở ra rất nhiều cơ hội cho các dự án chuyển đổi hệ thống tương tự tại thị trường này.

Biến AI thành công cụ thiết yếu

Ông từng nhắc tới yếu tố con người, cụ thể là các lãnh đạo doanh nghiệp. Theo quan sát của tôi, các lãnh đạo doanh nghiệp ở Việt Nam khá chuộng AI. Còn ở Nhật Bản, họ nhìn nhận AI ra sao, thưa ông?

Ông Phạm Quang Khang: Gần đây, các khách hàng Nhật bắt đầu có tâm lý sợ bị "tụt hậu". Hầu hết các đối tác hiện tại đều chủ động hỏi chúng tôi xem có đề xuất gì về AI cho doanh nghiệp của họ không. Họ rất tò mò muốn biết AI hiệu quả đến mức nào và áp dụng vào công ty họ thì sẽ đạt được gì.

Nhưng quá trình đi từ sự tò mò đến việc chốt hợp đồng lại là một câu chuyện hoàn toàn khác. Ở Việt Nam hay Âu Mỹ, khi doanh nghiệp mua một gói phần mềm có sẵn, nhân sự trong công ty sẽ tìm cách thay đổi cách làm việc của mình để khớp với hệ thống đó. Hệ thống được coi là chuẩn mực.

Còn ở Nhật thì ngược lại hoàn toàn. Họ mua phần mềm về nhưng họ yêu cầu nhà cung cấp phải chỉnh sửa phần mềm đó để khớp với quy trình vận hành hiện tại của họ. Với người Nhật, quy trình vận hành của họ là cái đúng, còn hệ thống phần mềm là cái sai, và cái sai phải được sửa cho bằng với cái đúng. Khách hàng Nhật không thích dùng hàng có sẵn. Cùng một gói phần mềm bán cho mười công ty Nhật thì sẽ biến thành mười phiên bản hoàn toàn khác nhau.

Chính vì vậy, chúng tôi không mang sản phẩm đến và ép họ phải thay đổi theo quy trình của mình. Chúng tôi giới thiệu các giải pháp lõi và nhấn mạnh rằng nếu dùng các giải pháp lõi này, thời gian chỉnh sửa và tích hợp riêng cho họ sẽ ngắn hơn rất nhiều so với việc làm mới từ đầu. Khi nghe cách tiếp cận đó, khách hàng Nhật biết rằng chúng tôi thấu hiểu văn hóa của họ và họ rất sẵn lòng hợp tác.

Nếu khách hàng nào cũng yêu cầu chỉnh sửa riêng như vậy thì khối lượng công việc sẽ vô cùng lớn. Trong khi xu hướng chung của thế giới là tạo ra những AI phổ biến, có tính đại chúng để dùng chung. Liệu cách làm "chiều" theo khách hàng Nhật Bản có thực sự hiệu quả không, thưa ông?

Ông Phạm Quang Khang: Đây chính xác là đặc thù của thị trường, là luật chơi chung mà bất kỳ ai muốn tồn tại ở Nhật Bản đều phải tuân theo. Không riêng gì chúng tôi, ngay cả những tập đoàn công nghệ khổng lồ trên thế giới khi tiến vào Nhật Bản cũng phải thích nghi với câu chuyện này.

Tôi có một người đồng nghiệp cũ hiện đang làm kỹ sư tại OpenAI. Nhiệm vụ của bạn ấy là đi gặp các doanh nghiệp Nhật Bản để giải quyết các bài toán cố hữu của họ, nhằm thuyết phục họ dùng sản phẩm của OpenAI. Các công ty Nhật thẳng thừng nói rằng họ không có ý định thay đổi cách làm việc để khớp với hệ thống của OpenAI. Họ có vấn đề riêng và yêu cầu OpenAI phải giải quyết vấn đề đó.

Kết quả là đội ngũ kỹ sư của OpenAI phải tìm hiểu, nghiên cứu và sau đó điều chỉnh chính sản phẩm của mình. Những tính năng mới mà bạn thỉnh thoảng thấy OpenAI cập nhật, nhiều trong số đó xuất phát từ việc họ phải giải quyết các bài toán cụ thể cho thị trường Nhật. Kể cả những công ty lớn nhất toàn cầu cũng phải chấp nhận làm theo cách của người Nhật.

Các doanh nghiệp chế tạo tại Nhật luôn tự hào về quy trình sản xuất với chất lượng hàng đầu thế giới của họ. Họ tin rằng quy trình đó là cốt lõi của sự thành công, nên mọi phần mềm đưa vào đều phải bám sát và phục vụ quy trình đó. Muốn làm ăn ở thị trường này, doanh nghiệp công nghệ phải xác định là "vất vả", phải nỗ lực đến cùng chứ không thể ngồi nhàn rỗi bán các sản phẩm đóng gói hàng loạt.

Quay trở lại với Rikkei Japan, đứng ở góc độ một công ty đi cung cấp các giải pháp AI cho đối tác, vậy trong chính nội bộ tổ chức của mình, việc sử dụng AI đang diễn ra như thế nào, thưa ông?

Ông Phạm Quang Khang: Chúng tôi đã tiếp cận và triển khai các bài toán về AI từ những năm 2015, 2016, thời điểm mà công nghệ nhận diện hình ảnh hay camera thông minh bắt đầu xuất hiện. Quá trình làm việc với các giải pháp học sâu đã được chúng tôi duy trì liên tục từ đó đến nay.

Tuy nhiên, khi Gen AI bùng nổ, chúng tôi nhìn nhận đây vừa là cơ hội, vừa là một thách thức lớn. Có một thực tế mà những người làm công nghệ đều thấy, đó là khi các công cụ hỗ trợ lập trình bằng AI ra đời, hiệu suất làm việc của các kỹ sư phần mềm mặc định sẽ tăng lên. Khi năng suất của một kỹ sư tăng lên, nhu cầu thuê nguồn lực gia công từ bên ngoài của các công ty khách hàng chắc chắn sẽ giảm đi.

Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến mô hình kinh doanh gia phần mềm truyền thống. Cổ phiếu của nhiều công ty hoạt động trong lĩnh vực này từng sụt giảm mạnh khi làn sóng Gen AI xuất hiện.

Do đó, từ đầu năm 2023, ban lãnh đạo công ty đã ra định hướng bắt buộc toàn bộ kỹ sư phải học, tìm hiểu và đưa AI vào trong dự án của mình. Đến năm 2025, gần như tất cả các dự án, tất cả nhân sự của chúng tôi đều sử dụng AI trong công việc hàng ngày. Không phải là những gì quá cao siêu, mà đơn giản là dùng AI như một công cụ thiết yếu để nâng cao năng suất cá nhân và giảm thiểu chi phí vận hành.

Việc ứng dụng này mang lại hai lợi ích lớn. Thứ nhất, tối ưu hóa chi phí nội bộ để duy trì lợi thế cạnh tranh. Thứ hai và quan trọng hơn, chính những rào cản, lỗi kỹ thuật hay điểm bất cập mà đội ngũ nội bộ gặp phải trong quá trình sử dụng AI sẽ trở thành những bài học kinh nghiệm quý giá.

Khi chúng tôi đến gặp khách hàng, chúng tôi không nói những lời sáo rỗng. Chúng tôi có thể khẳng định với họ rằng, tôi đã dùng công cụ này, tôi thấy điểm yếu của nó nằm ở đây, điểm mạnh nằm ở kia và đây là cách tôi đã khắc phục điểm yếu đó trong thực tế. Khách hàng luôn đánh giá cao những chia sẻ dựa trên trải nghiệm thật. Nếu bản thân anh chưa dùng công nghệ đó mà anh lại đi khuyên người khác dùng, thì sẽ không ai tin anh cả. Đó là quan điểm xuyên suốt trong cách chúng tôi làm nghề.

Bài học cho thị trường Việt Nam

Từ góc nhìn của một người tư vấn công nghệ ở nước ngoài, ông đánh giá thế nào về bức tranh ứng dụng AI tại thị trường Việt Nam hiện nay?

Ông Phạm Quang Khang: Theo quan sát của tôi, thị trường Việt Nam đang cho thấy sự tích cực nhiều hơn Nhật Bản. Nếu Nhật Bản đại diện cho sự cẩn trọng, thì Việt Nam lại thể hiện sự năng động, cởi mở và thích ứng cực kỳ nhanh nhạy.

Giới lãnh đạo doanh nghiệp tại Việt Nam, đa phần thuộc thế hệ 8X, 9X hoặc những người có tư duy rất mở, họ tiếp nhận công nghệ mới với tâm thế háo hức. Chúng ta thấy rõ sự bùng nổ của các cuộc thảo luận về AI, các khóa học ứng dụng ChatGPT, hay việc các doanh nghiệp đua nhau đưa AI vào quy trình làm việc.

Điều này tạo ra một động lực to lớn thúc đẩy tốc độ số hóa và ứng dụng công nghệ trên diện rộng. Sự nhạy bén này là một điểm cộng rất lớn, giúp các doanh nghiệp Việt nhanh chóng nắm bắt các công cụ mới để tối ưu hóa hiệu suất trong ngắn hạn.

Với sự nhạy bén như vậy, đâu là những thuận lợi và khó khăn mà các doanh nghiệp trong nước đang phải đối mặt khi đưa AI vào vận hành thực tế, thưa ông?

Ông Phạm Quang Khang: Về thuận lợi, rõ ràng nhất là tinh thần cởi mở từ tầng lớp lãnh đạo. Khi người đứng đầu sẵn sàng thử nghiệm, việc áp dụng công nghệ mới xuống các cấp nhân viên sẽ diễn ra trơn tru hơn rất nhiều.

Thứ hai, so với Nhật Bản, các doanh nghiệp Việt Nam, đặc biệt là các công ty quy mô vừa và nhỏ không bị gánh nặng bởi những "di sản hệ thống" quá cũ kỹ, rườm rà. Việc tích hợp các API, hay các công cụ AI có sẵn vào hệ thống hiện tại thường nhanh và ít tốn kém chi phí chuyển đổi.

Tuy nhiên, khó khăn cũng đi liền với đó. Tâm lý "sợ bị bỏ lỡ" dễ dẫn đến việc ứng dụng AI theo phong trào, mà chưa thực sự giải quyết được bài toán cốt lõi của doanh nghiệp. Đôi khi, việc mua một công cụ AI đắt tiền về nhưng nhân sự không biết cách sử dụng hiệu quả, hoặc quy trình làm việc chưa chuẩn hóa để AI có thể phát huy tác dụng, lại gây ra lãng phí lớn. Theo tôi, thách thức lớn nhất với doanh nghiệp Việt hiện nay không phải là "có dùng AI hay không", mà là "dùng AI để giải quyết bài toán cụ thể nào để tạo ra giá trị thực".

Từ câu chuyện triển khai AI tại thị trường Nhật Bản, theo ông, các doanh nghiệp công nghệ Việt Nam có thể rút ra bài học gì?

Ông Phạm Quang Khang: Bài học lớn nhất, theo tôi, là sự cân bằng giữa "tốc độ" và "chiều sâu". Việt Nam có tốc độ tiếp cận cái mới rất tốt, nhưng chúng ta cần học ở Nhật Bản sự chỉn chu và tư duy đi vào bản chất vấn đề.

Đối với các công ty cung cấp giải pháp công nghệ, kinh nghiệm là đừng chỉ bán hàng theo xu hướng. Khách hàng có thể tò mò mua thử, nhưng họ sẽ chỉ gắn bó nếu giải pháp đó thực sự giải quyết được "nỗi đau" của doanh nghiệp. Chúng ta có thể học cách may đo công nghệ cho vừa vặn với quy trình cốt lõi của khách hàng, thay vì bắt khách hàng "gọt chân" cho vừa giày.

Đối với các doanh nghiệp ứng dụng AI, lời khuyên của tôi là hãy nhìn nhận AI một cách thực tế. AI không phải là "đũa thần" giải quyết được 100% vấn đề. Giống như cách chúng tôi thuyết phục khách hàng Nhật, AI có thể làm tốt 30-40% công việc nặng nhọc, xử lý dữ liệu lớn, nhưng 60% còn lại vẫn cần sự nhạy bén, kinh nghiệm và quyết định của con người. Hãy bắt đầu từ những thử nghiệm nhỏ, đo lường hiệu quả rõ ràng, rồi mới nhân rộng. Đi nhanh là tốt, nhưng đi từng bước vững chắc dựa trên hiệu quả thực tế mới là nền tảng cho sự phát triển bền vững.

Xin cảm ơn ông!