Trong thời đại chuyển đổi số, hàng nghìn CEO đang tận dụng ứng dụng AI để phân tích dữ liệu, dự báo rủi ro và hỗ trợ ra quyết định quản trị. Tuy nhiên, AI dù thông minh đến đâu vẫn không thể loại bỏ được yếu tố “người ra quyết định” – nơi cảm xúc, thiên kiến và trải nghiệm cá nhân đóng vai trò chi phối mạnh mẽ.
Theo báo cáo Harvard Business Review (2025), có tới 47% lãnh đạo thừa nhận họ từng ra quyết định sai dù có dữ liệu đầy đủ. Nguyên nhân không nằm ở công nghệ, mà ở “tư duy con người” – những góc khuất tâm lý khiến AI không thể sửa được.
Vì sao dữ liệu và AI không đảm bảo quyết định đúng?
Khi dữ liệu đúng nhưng con người hiểu sai
Trong quản trị hiện đại, AI quản trị được xem là “trợ lý số” mạnh mẽ nhất cho lãnh đạo doanh nghiệp. Các hệ thống này có thể phân tích hàng triệu dữ liệu, dự đoán xu hướng thị trường, nhận diện rủi ro và gợi ý phương án hành động với độ chính xác cao hơn con người. Tuy nhiên, một nghịch lý đang xảy ra: dữ liệu càng nhiều, quyết định lại càng dễ sai.
Vấn đề không nằm ở công nghệ, mà ở cách con người diễn giải dữ liệu. Dữ liệu chỉ phản ánh những gì đã xảy ra, trong khi quyết định quản trị lại hướng đến tương lai – nơi rủi ro, cảm xúc và yếu tố con người chiếm vai trò quan trọng. Một CEO có thể có bảng dashboard dữ liệu hoàn hảo, nhưng nếu hiểu sai bối cảnh hoặc đặt niềm tin tuyệt đối vào con số, họ vẫn có thể ra quyết định sai.
Ví dụ, trong giai đoạn đầu năm 2024, một số doanh nghiệp bán lẻ sử dụng AI dự báo doanh số đã tăng nhập hàng vì dự đoán nhu cầu cao. Nhưng mô hình không tính đến biến động hành vi tiêu dùng sau Tết, khiến tồn kho tăng gấp đôi. Dữ liệu không sai – chỉ là người đọc hiểu sai ý nghĩa thật sự của nó.
Điều đó cho thấy, AI chỉ hỗ trợ ra quyết định, không thay thế năng lực tư duy và trực giác quản trị. CEO giỏi không phải người có nhiều dữ liệu nhất, mà là người hiểu rõ dữ liệu nào đáng tin và dữ liệu nào cần được đặt câu hỏi.
Khi công nghệ tạo cảm giác “ảo tưởng kiểm soát”
Một sai lệch tư duy phổ biến khác là ảo tưởng rằng AI giúp con người ra quyết định chính xác tuyệt đối. Trên thực tế, AI chỉ thông minh trong phạm vi dữ liệu mà nó được huấn luyện. Nó không có cảm xúc, không hiểu văn hóa doanh nghiệp, và cũng không dự đoán được những yếu tố “phi dữ liệu” như hành vi nhân sự, chính trị nội bộ hay xu hướng xã hội đột biến.
AI quản trị giúp con người nhìn thấy bức tranh toàn cảnh, nhưng người lãnh đạo vẫn phải là người “đọc” bức tranh ấy. Nếu CEO để máy móc dẫn dắt hoàn toàn, tổ chức có thể rơi vào trạng thái ra quyết định dựa trên mô hình thay vì thực tế – điều từng khiến một số công ty công nghệ lớn phải điều chỉnh chiến lược gấp trong năm 2025.
Theo nghiên cứu của MIT Sloan (2025), ngay cả khi có dữ liệu hoàn hảo, con người vẫn ra quyết định sai trong 37% trường hợp do thiên kiến nhận thức, cảm xúc và niềm tin quá mức vào công nghệ. Điều này khẳng định rằng: AI có thể loại bỏ sai sót kỹ thuật, nhưng không thể loại bỏ sai lệch tư duy.
Do đó, trong kỷ nguyên AI quản trị, điều quan trọng không chỉ là “ứng dụng AI để ra quyết định”, mà còn là hiểu giới hạn của chính mình khi sử dụng AI. Nhà lãnh đạo phải biết khi nào nên tin dữ liệu, khi nào nên lắng nghe trực giác, và khi nào cần kết hợp cả hai để tạo ra quyết định quản trị đúng đắn và bền vững.
>>> Đọc thêm Những sai lầm phổ biến khi triển khai chiến lược AI-first trong doanh nghiệp
3 góc khuất trong tư duy khiến CEO ra quyết định quản trị sai trong thời đại AI
Ảo tưởng về dữ liệu – Khi CEO tin rằng “AI luôn đúng”
Khi “niềm tin vào dữ liệu” trở thành con dao hai lưỡi
Trong thời đại AI quản trị, dữ liệu được ví như “nhiên liệu” cho mọi quyết định. Nhiều CEO tin rằng chỉ cần có đủ dữ liệu và hệ thống AI mạnh, mọi quyết định quản trị sẽ trở nên chính xác và khách quan. Tuy nhiên, chính niềm tin tuyệt đối này lại trở thành bẫy tư duy nguy hiểm nhất.
Thực tế, AI chỉ thông minh bằng dữ liệu mà nó được huấn luyện. Một mô hình dù phức tạp đến đâu, nếu dữ liệu đầu vào bị lệch, thiếu tính đại diện hoặc lỗi thời, kết quả phân tích cũng sẽ sai lệch theo. Khi đó, ra quyết định dựa hoàn toàn vào AI không khác gì lái xe bằng bản đồ cũ — có thể đi nhanh, nhưng không chắc đi đúng hướng.
Các nhà nghiên cứu tại MIT từng chỉ ra rằng: “80% lỗi trong quyết định dựa trên AI không đến từ thuật toán, mà đến từ chất lượng và định kiến của dữ liệu.” Dữ liệu phản ánh thế giới, nhưng không bao giờ hoàn hảo — và CEO quên điều này chính là lúc quyết định sai xuất hiện.
Khi dữ liệu “nói dối” – những ví dụ cảnh báo cho nhà lãnh đạo
Một ví dụ điển hình đến từ lĩnh vực nhân sự. Năm 2023, một hệ thống tuyển dụng sử dụng AI tại Mỹ bị phát hiện đánh giá thấp ứng viên nữ, vì dữ liệu huấn luyện chủ yếu lấy từ hồ sơ của nam giới đã được tuyển thành công trong 10 năm trước. Hệ thống không “cố tình” phân biệt giới tính – nó chỉ học theo khuôn mẫu sai trong dữ liệu gốc.
Tưởng rằng đang tối ưu quy trình, nhưng thực ra doanh nghiệp đã ra quyết định quản trị sai, bỏ lỡ hàng loạt nhân tài và khiến văn hóa công ty bị tổn hại nghiêm trọng.
Tình huống tương tự xảy ra trong lĩnh vực tài chính. Một AI được giao dự đoán rủi ro tín dụng cho khách hàng cá nhân. Do dữ liệu lịch sử thiếu thông tin về nhóm thu nhập thấp, hệ thống vô tình đánh giá cao rủi ro của họ, khiến ngân hàng từ chối hàng nghìn khoản vay hợp pháp. Lần này, “AI sai” không chỉ gây thiệt hại kinh tế, mà còn vi phạm nguyên tắc bình đẳng tài chính.
Bản chất của vấn đề không phải AI kém, mà là CEO đã quên mất rằng dữ liệu không trung lập. Khi dữ liệu “kế thừa” thiên kiến xã hội, AI chỉ đang phản chiếu lại định kiến đó dưới vỏ bọc “khoa học và chính xác”.
Bài học cho lãnh đạo trong kỷ nguyên AI quản trị
Điều nguy hiểm nhất của “ảo tưởng dữ liệu” không nằm ở lỗi hệ thống, mà ở niềm tin tuyệt đối của con người vào máy móc. Khi CEO quá phụ thuộc vào AI, họ dễ đánh mất trực giác lãnh đạo – thứ năng lực đã được rèn qua hàng trăm quyết định và trải nghiệm thực tế.
Một CEO thông minh trong thời đại AI là người biết đặt câu hỏi với chính dữ liệu. Họ hiểu rằng mỗi con số đều có giới hạn, và không một mô hình nào có thể thay thế tư duy phản biện con người.
Ba bước giúp phá vỡ “ảo tưởng dữ liệu” trong doanh nghiệp:
-
Xây dựng văn hóa kiểm chứng dữ liệu: Không coi dữ liệu là “chân lý tuyệt đối” mà là “điểm khởi đầu cho đối thoại”.
-
Kết hợp AI với con người: Mỗi báo cáo từ AI phải được rà soát bởi ít nhất một chuyên gia nghiệp vụ để đảm bảo tính bối cảnh.
-
Đào tạo tư duy phản biện cho lãnh đạo: CEO cần học cách “nghi ngờ dữ liệu thông minh”, đặt câu hỏi về nguồn, thời gian, và mục tiêu của mỗi tập dữ liệu trước khi ra quyết định.
AI không sai — con người sai khi tin rằng AI không thể sai. Trong thời đại AI quản trị, CEO cần hiểu rằng dữ liệu chỉ là công cụ; ra quyết định quản trị đúng đắn vẫn là nghệ thuật của con người. Khi kết hợp dữ liệu khách quan với nhận thức chủ quan tỉnh táo, doanh nghiệp mới đạt được sự cân bằng giữa hiệu quả và nhân bản, giữa logic của máy và trí tuệ của người.
Thiên kiến xác nhận – Khi CEO chỉ tìm thông tin ủng hộ ý kiến của mình
Khi dữ liệu trở thành “tấm gương phản chiếu niềm tin” của người lãnh đạo
Một trong những “bẫy tư duy” phổ biến nhất trong AI quản trị là thiên kiến xác nhận (confirmation bias) – xu hướng con người chỉ tìm kiếm hoặc tin vào những thông tin củng cố cho niềm tin sẵn có. Vấn đề là: AI ngày nay được thiết kế để học thói quen người dùng, nên nó dễ dàng “phục vụ” thiên kiến đó. Khi CEO thường xuyên hỏi AI những câu hỏi theo hướng mình mong muốn, hệ thống sẽ học cách trả lời có lợi cho người hỏi, khiến lãnh đạo cảm thấy “AI cũng đồng ý với mình”.
Đây chính là bẫy ảo giác về sự khách quan. CEO nghĩ rằng mình ra quyết định quản trị dựa trên dữ liệu, nhưng thực tế chỉ đang “chọn lọc dữ liệu để hợp thức hóa quyết định đã có sẵn”. Kết quả là, thay vì giúp con người giảm thiên vị, AI lại khuếch đại thiên kiến cá nhân nếu người dùng không nhận thức được điều đó.
Khi CEO “nuôi” AI bằng góc nhìn phiến diện
Hãy tưởng tượng một CEO đang chuẩn bị ra quyết định đầu tư. Thay vì hỏi AI rằng “Dự án A có rủi ro gì?”, họ lại hỏi “Tại sao dự án A là cơ hội tốt?”. Câu hỏi này vô tình hướng AI đến một mục tiêu thiên lệch, buộc nó phải tìm lý do ủng hộ quan điểm tích cực. AI không biết phản biện, nó chỉ tối ưu theo cách bạn dạy nó.
Theo nghiên cứu của Wharton (2025), hơn 60% lãnh đạo doanh nghiệp thừa nhận rằng họ từng bỏ qua cảnh báo rủi ro từ AI, chỉ vì hệ thống ban đầu cho ra kết quả “phù hợp với trực giác cá nhân”. Điều này tạo ra một vòng lặp nguy hiểm: niềm tin củng cố dữ liệu, dữ liệu củng cố niềm tin, và cuối cùng cả hai dẫn đến quyết định sai.
Một ví dụ thực tế: Một tập đoàn công nghệ ở Nhật Bản từng dùng AI để dự báo doanh thu quý IV. CEO, vốn tin rằng “mùa lễ luôn bán tốt”, chỉ yêu cầu hệ thống phân tích những khu vực có doanh số cao, bỏ qua các thị trường đang giảm sút. Kết quả: khi doanh thu sụt mạnh, họ đổ lỗi cho “AI dự đoán sai”, trong khi chính cách đặt câu hỏi của CEO đã bóp méo dữ liệu ngay từ đầu.
Cách khắc phục – Tạo “văn hóa phản biện dữ liệu” trong doanh nghiệp
Để tránh rơi vào thiên kiến xác nhận, doanh nghiệp cần xây dựng cơ chế phản biện có hệ thống:
-
Khuyến khích AI đưa ra “phân tích ngược” (counter-analysis): Khi yêu cầu AI đề xuất giải pháp, CEO nên kèm theo câu hỏi “Những rủi ro hoặc quan điểm trái chiều là gì?”.
-
Phân quyền kiểm chứng chéo: Một nhóm độc lập (Data Governance) có thể rà soát lại các báo cáo do AI tạo ra, đảm bảo rằng chúng không chỉ phản ánh một chiều.
-
Huấn luyện tư duy ra quyết định phản biện: CEO và đội ngũ quản trị cần được đào tạo cách “đặt câu hỏi mở” để AI không chỉ phản hồi mà còn “thách thức” nhận định ban đầu của con người.
Khi dữ liệu được phản biện, AI quản trị trở thành đối tác trí tuệ, chứ không phải “người thừa hành” ý chí lãnh đạo. Sức mạnh của một quyết định quản trị đúng không nằm ở sự đồng thuận, mà ở khả năng đặt câu hỏi đúng và lắng nghe câu trả lời khó chịu nhất.
Hiệu ứng kiểm soát ảo – Khi CEO nghĩ mình “làm chủ được AI”
Ảo tưởng quyền lực trong kỷ nguyên AI
Nhiều CEO tự tin rằng họ kiểm soát được AI, rằng hệ thống chỉ làm theo chỉ đạo và không thể “vượt tầm” con người. Thế nhưng, AI quản trị vận hành theo logic riêng – dựa trên thuật toán, dữ liệu, và mục tiêu tối ưu hóa, chứ không hiểu ý định hay cảm xúc lãnh đạo. Và khi thuật toán ngày càng phức tạp, khả năng con người thực sự hiểu cách AI ra quyết định lại ngày càng giảm.
Đây gọi là hiệu ứng kiểm soát ảo (illusion of control) – khi lãnh đạo tưởng rằng mình đang chỉ huy, trong khi thực chất hệ thống AI đang dẫn dắt kết quả theo cơ chế riêng. Một ví dụ điển hình là AI dự báo tài chính. Khi AI liên tục đưa ra dự đoán “chính xác”, CEO sẽ càng tin tưởng và dần dần giao toàn quyền ra quyết định cho hệ thống. Đến khi AI sai (do biến động thị trường hoặc dữ liệu lỗi thời), hậu quả lại nhân lên gấp bội vì con người đã mất khả năng phản ứng độc lập.
Khi “quá tin tưởng AI” dẫn đến quyết định sai dây chuyền
Năm 2024, một tập đoàn logistic tại Singapore ra mắt hệ thống AI tối ưu tuyến vận chuyển. Dựa vào dữ liệu 3 năm, AI gợi ý thay đổi lộ trình nhằm tiết kiệm chi phí nhiên liệu. CEO đồng ý ngay, tin tưởng vào mô hình “đã chứng minh bằng dữ liệu”. Nhưng chỉ sau hai tuần, hệ thống sụp đổ vì AI không tính đến yếu tố thời tiết và hạ tầng mới – hai biến số mà con người vốn nắm rất rõ. Hàng trăm đơn hàng chậm trễ, thiệt hại hàng triệu USD.
Vấn đề không nằm ở AI, mà ở niềm tin mù quáng của CEO. Họ đã ra quyết định quản trị dựa trên ảo giác kiểm soát, tin rằng hiểu AI trong khi thực chất không nắm được cơ chế vận hành của nó.
Cách khắc phục – Trở lại vai trò “người cầm lái dữ liệu”
Để tránh hiệu ứng kiểm soát ảo, CEO cần chuyển từ “chỉ huy AI” sang “đồng hành chiến lược với AI”:
-
Hiểu rõ giới hạn của AI: AI chỉ giỏi trong phạm vi dữ liệu huấn luyện. CEO cần xác định những khía cạnh mà AI không thể bao quát – như yếu tố con người, văn hóa, đạo đức.
-
Giữ vòng lặp con người trong mọi quyết định: Trước khi thực thi, phải có bước “Human in the Loop” – nơi lãnh đạo hoặc chuyên gia xác nhận tính hợp lý của đề xuất.
-
Đặt quy tắc kiểm soát ngược (Reverse Oversight): Hệ thống AI cần được giám sát liên tục, có cơ chế dừng khẩn cấp hoặc điều chỉnh khi phát hiện sai lệch.
AI mạnh nhất khi có người dẫn đường thông minh. Một CEO bản lĩnh thời đại AI quản trị không phải người “ra lệnh cho máy”, mà là người biết nói chuyện với dữ liệu và đặt lại câu hỏi cho chính hệ thống mình tạo ra.
Kết luận
AI có thể xử lý hàng tỷ thông tin mỗi giây, nhưng quyết định quản trị đúng lại phụ thuộc vào khả năng nhận thức và tư duy phản biện của con người. Trong thời đại AI quản trị, CEO cần hiểu rằng: dữ liệu là công cụ, còn người lãnh đạo là “người định hướng”.
Nhận diện được 3 góc khuất tư duy – ảo tưởng dữ liệu, thiên kiến xác nhận và ảo tưởng kiểm soát – chính là bước đầu tiên để tránh ra quyết định sai và xây dựng văn hóa lãnh đạo tỉnh táo, bản lĩnh trong thời đại công nghệ.
