Bởi trong một thời đại mà công nghệ có thể xử lý hàng triệu dòng dữ liệu trong vài giây, thì cảm tính - dù sắc bén đến đâu -cũng không còn đủ để dẫn dắt tổ chức đi xa.
Ở các tập đoàn lớn hiện nay, khái niệm "AI-powered leadership" (lãnh đạo được hỗ trợ bởi AI) không còn là lựa chọn - mà là năng lực bắt buộc. Nhưng trong những lĩnh vực như bất động sản - nơi sự am hiểu thị trường, con người và bối cảnh được xem là "nghệ thuật của nghề", thì vai trò của AI thường bị nhìn nhận với sự dè dặt.
Vậy đâu là giới hạn thật sự? Và người lãnh đạo, trong kỷ nguyên của dữ liệu và tự động hóa, sẽ còn lại vai trò gì?
Khi kinh nghiệm không còn là lợi thế tuyệt đối
Trong gần hai thập kỷ qua, phần lớn các nhà quản lý trong ngành bất động sản Việt Nam đi lên từ thực địa. Họ là những người từng bán hàng từ giai đoạn nền đất, từng dẫn dắt đội ngũ giữa thị trường biến động, từng chốt deal với khách hàng bằng sự am hiểu, linh hoạt và "máu nghề".
Kinh nghiệm, trong giai đoạn tăng trưởng trước đây, là lợi thế gần như tuyệt đối. Nhưng trong bối cảnh thị trường đang tái định hình dưới tác động của dữ liệu và công nghệ, lợi thế đó đang bị thử thách -- bởi tốc độ phân tích và ra quyết định mà AI mang lại.
Câu hỏi đặt ra không phải là: "AI làm giỏi không?"
Mà là: "Nếu AI làm được những việc đó -- thì người quản lý cần tập trung vào điều gì?"
Môi trường ra quyết định đang thay đổi: Từ rõ ràng sang phức tạp
Trong nhiều năm, phần lớn các quyết định trong ngành bất động sản được đưa ra dựa trên các mô hình tuyến tính:
Có vấn đề → Thu thập dữ liệu → Phân tích → Chọn phương án → Triển khai.
Nhưng thực tế ngày nay hiếm khi vận hành gọn gàng như thế.
Đó là lúc mô hình Cynefin Framework của Dave Snowden trở nên cần thiết -- một công cụ giúp nhà quản lý phân loại bản chất của môi trường mình đang ra quyết định.
Nhận diện đúng môi trường ra quyết định với Cynefin Framework
Bạn đã từng gặp tình huống này chưa? Doanh số sụt giảm, khách hàng thường xuyên hủy cọc, và bạn nhanh chóng đưa ra các quyết định như tăng chiết khấu, thay đội sale, hoặc đẩy mạnh quảng cáo? Nếu có, rất có thể bạn đang mắc phải một sai lầm phổ biến của hầu hết các nhà quản lý bất động sản: nhìn nhận sai môi trường ra quyết định.
Cynefin Framework - Khuôn khổ để nhận diện môi trường
Cynefin Framework chia thế giới kinh doanh ra thành 5 bối cảnh khác nhau, giúp bạn biết mình đang đứng ở đâu trước khi quyết định đi về đâu:
1. Clear (Rõ ràng): Đây là những tình huống mà mối quan hệ nhân-quả hiển nhiên với tất cả mọi người. Bạn thấy vấn đề, áp dụng quy trình đã được chứng minh hiệu quả, và vấn đề được giải quyết. Tương tự như việc xử lý thủ tục pháp lý tiêu chuẩn trong dự án của bạn.
2. Complicated (Phức tạp kỹ thuật): Mối quan hệ nhân-quả vẫn tồn tại, nhưng không phải ai cũng nhìn thấy - cần chuyên gia phân tích. Giống như khi bạn cần định giá một bất động sản phức tạp với nhiều yếu tố ảnh hưởng.
3. Complex (Phức tạp hỗn hợp): Nơi mà bạn chỉ có thể thấy mối quan hệ nhân-quả sau khi đã hành động. Môi trường liên tục thay đổi, và không có "giải pháp đúng" nào có sẵn - bạn cần thử nghiệm, học hỏi và điều chỉnh.
4. Chaotic (Hỗn loạn): Không có mối liên hệ nhân-quả rõ ràng, khủng hoảng đang diễn ra. Bạn cần hành động ngay lập tức để tạo ra trật tự trước, rồi mới nghĩ đến giải pháp sau.
5. Confused (Không rõ mình đang ở đâu): Trạng thái mơ hồ khi bạn không chắc mình đang đối mặt với loại vấn đề gì - cần thu thập thêm thông tin để xác định miền thích hợp.
Vấn đề của nhà quản lý bất động sản: Hay nhầm miền quyết định
Bạn có nhận ra tình huống quen thuộc này không? Khi thị trường chững lại, khách hàng không cọc - nhiều lãnh đạo (có thể cả bạn) phản ứng như thể đang ở "miền rõ ràng": đưa ra chiết khấu, thay đội sale, chạy thêm ads.
Nhưng thực tế, bạn đang ở "miền phức tạp hỗn hợp" - nơi hành vi khách hàng thay đổi do niềm tin thị trường, chính sách vĩ mô, xu hướng dài hạn. Các giải pháp đơn giản không thể giải quyết vấn đề phức tạp. Khi bạn không nhận diện đúng bản chất môi trường, bạn sẽ đưa ra giải pháp sai - và kết quả là tiền mất tật mang.
AI giúp gì trong mô hình Cynefin?
AI không thể và không nên ra quyết định thay bạn - nhà lãnh đạo. Nhưng trong miền "Complex" - nơi không có giải pháp rõ ràng, chỉ có phản hồi sau khi thử nghiệm, AI có thể trở thành cánh tay đắc lực giúp bạn:
· Mô phỏng nhiều kịch bản thị trường nhanh chóng, thay vì phải thử nghiệm tất cả trong thực tế với chi phí cao
· Phân tích dữ liệu lịch sử và đề xuất mô hình hành vi khách hàng mà mắt thường không thấy được
· Giảm thời gian tìm hiểu vấn đề, để bạn dành năng lực cho phần cốt lõi: chọn điều gì đáng thử và đánh giá kết quả thế nào
Khi bạn hiểu rõ mình đang ở miền nào trong Cynefin Framework và biết cách tận dụng AI như một công cụ hỗ trợ, bạn sẽ không còn phải dựa vào may rủi hay cảm tính để đưa ra quyết định trong thị trường bất động sản đầy biến động như hiện nay.
Vấn đề không nằm ở dữ liệu -- mà nằm ở tư duy đặt câu hỏi
Nhiều quản lý hiện tại đã bắt đầu "dùng AI" -- nhưng là dùng một cách thụ động.
Họ hỏi: "Công cụ này làm được gì?"
Trong khi lẽ ra họ nên hỏi: "Vấn đề của tôi là gì -- và tôi có thể dùng AI để hiểu sâu hơn điều đó không?"
AI không tự tìm ra insight. Nó chỉ phản chiếu lại chất lượng câu hỏi mà bạn đang đặt.
Và điều đáng nói là: câu hỏi đúng thường không nằm trong dữ liệu, mà nằm trong năng lực phân tích chiến lược của người lãnh đạo.
Ứng dụng AI trong doanh nghiệp bất động sản
Một trong những sai lầm phổ biến nhất khi doanh nghiệp bắt đầu "dùng AI" -- là nghĩ rằng phải triển khai toàn diện ngay từ đầu.
Kết quả là:
Team vận hành không hiểu nên phản đối ngầm.
Nhân sự trẻ thì chạy tool theo sở thích cá nhân.
Cấp quản lý thì hoài nghi: "Thứ này có giúp ra doanh số không?"
Bởi thế, ứng dụng AI không bắt đầu bằng "chọn công cụ", mà bằng đặt đúng bài toán.
Ứng dụng cấp đội nhóm: Khởi đầu từ những việc nhỏ nhưng lặp lại nhiều
Trong một doanh nghiệp bất động sản, có rất nhiều "nút thắt" nhỏ trong vận hành -- nhưng nếu giải được bằng AI, có thể tiết kiệm hàng trăm giờ công mỗi tháng:
Marketing: chiến lược thương hiệu, content, Viết, lên kế hoạch content theo giai đoạn dự án
Sales: Soạn hồ sơ giới thiệu sản phẩm, đăng tin, email chăm sóc khách, tạo proposal cá nhân hóa
Quản lý dự án: Theo dõi tiến độ, nhắc deadline, chuẩn bị báo cáo tuần
Giám đốc: Tổng hợp báo cáo từ các phòng ban, đọc nhanh file PDF, phân tích đề xuất đầu tư
Điều quan trọng: Không để từng người tự dùng tool theo cảm hứng.
Mà thiết kế một quy trình gọn: → Ai dùng → Dùng lúc nào → Kết quả dùng vào đâu → Ai đánh giá hiệu quả.
Gợi ý từng bước triển khai
B1. Chọn 1-2 bài toán quen thuộc, lặp đi lặp lại, gây tốn thời gian.
B2. Giao cho quản lý cấp trung thử nghiệm công cụ AI hỗ trợ -- trong vòng 2 tuần.
B3. Tổng hợp kết quả: tiết kiệm bao nhiêu thời gian, có ra quyết định nhanh hơn không?
B4. Rút ra quy trình -- chia sẻ lại cho toàn bộ team theo từng bước đơn giản, ai cũng làm được.
AI không phải là một cuộc "chuyển đổi số". Nó là quá trình lãnh đạo dám thay đổi cách ra quyết định -- và dẫn dắt tổ chức thử nghiệm, học hỏi liên tục.
Năng lực không thể thay thế: Đặt lại câu hỏi, thiết kế quyết định
Chúng ta đang sống trong một thế giới nơi AI có thể viết bài, soạn email, lên ý tưởng, vẽ thiết kế, phân tích số liệu...
Càng ngày, AI càng "làm được" nhiều hơn.
Nhưng điều đó không có nghĩa con người đang dần bị thay thế. Ngược lại -- điều đó đặt ra yêu cầu cao hơn cho con người: phải hoạt động ở tầng tư duy cao hơn -- nơi AI chưa thể với tới.
Bloom's Taxonomy và vai trò còn lại của nhà quản lý
Mô hình thang bậc tư duy Bloom's Taxonomy phân chia năng lực nhận thức của con người thành 6 tầng:
Remember (Nhớ): Ghi nhớ luật, quy trình
Understand (Hiểu): Giải thích dữ liệu, diễn giải báo cáo
Apply (Áp dụng): Làm bảng Excel, lập kế hoạch
Analyze (Phân tích): So sánh phương án đầu tư
Evaluate (Đánh giá): Xem xét rủi ro, chọn phương án phù hợp
Create (Sáng tạo - Thiết kế): Thiết kế chiến lược, định hình mô hình kinh doanh
Ngày nay, AI đã làm rất tốt ở 3 tầng đầu tiên: nhớ -- hiểu -- áp dụng.
Một số hệ thống AI tiên tiến đã hỗ trợ phân tích sơ cấp. Nhưng:
AI không biết điều gì là đủ, điều gì là đáng bỏ qua.
AI không hiểu mục tiêu tổ chức, không nắm được bối cảnh văn hoá.
AI không sáng tạo ra chiến lược có chiều sâu từ dữ liệu -- nếu không có tư duy dẫn đường từ con người.
Từ tầng 4 trở đi -- đó là không gian chiến lược của lãnh đạo.
Và tầng 6 -- "Create" -- chính là nơi người quản lý bất động sản thiết kế sản phẩm, tư duy mô hình, định vị thị trường và ra quyết định sống còn.
Bạn không cần biết mọi thứ. Nhưng cần biết điều gì đáng để hỏi.
Ở thời điểm này, có lẽ nhiều người đang học AI vì sợ bị bỏ lại.
Vì truyền thông nói: "AI sẽ thay bạn."
Vì Gen Z dùng prompt nhanh hơn.
Vì thấy người khác tạo ra nội dung, báo cáo, thậm chí thiết kế -- chỉ bằng vài dòng lệnh.
Vì đêm qua, bạn lại thấy mình mở một video khác về "100 prompts AI dành cho lãnh đạo" - với hy vọng tìm ra công thức thần kỳ giữa thị trường đang rối bời.
Nhưng nếu bạn là người đang dẫn dắt một tổ chức, điều bạn cần không phải là học chạy theo tất cả công cụ, mà là học cách nhìn xa hơn -- sâu hơn -- có hệ thống hơn.
Hãy tự hỏi: Bao nhiêu quyết định quan trọng trong sự nghiệp của bạn thành công nhờ vào công cụ? Và bao nhiêu nhờ vào khả năng đặt câu hỏi đúng vào thời điểm đúng - khi tất cả mọi người chỉ nhìn thấy triệu chứng?
Bản
chất của một nhà quản lý giỏi -- chưa bao giờ là giỏi thao tác. Mà là giỏi tư duy.
Biết khi nào cần can thiệp.
Biết đặt lại câu hỏi.
Biết gạn lọc nhiễu động để nhìn ra bản chất.
Biết dẫn dắt người khác qua một môi trường không rõ ràng -- bằng cách tạo ra khung tham chiếu mới.
AI không thể làm thay điều đó.
AI không thể nhìn thấu thị trường bất động sản đang biến động, không thể cảm nhận sự thay đổi tâm lý khách hàng, không thể đồng cảm với nỗi lo của đội sales khi doanh số sụt giảm.
Nhưng AI có thể phản chiếu cách bạn đang nghĩ, giúp bạn ra quyết định không chỉ bằng kinh nghiệm -- mà bằng dữ kiện.
Giúp bạn mô phỏng trước khi thất bại.
Giúp bạn tổng hợp trước khi bị ngợp.
Giúp bạn nói được điều đúng -- vào đúng thời điểm, thay vì chỉ hy vọng vào trực giác.
Một ngày nào đó, giữa cuộc họp quan trọng, khi cả phòng đang hoang mang trước sự đảo chiều của thị trường, bạn có thể ngồi lại và nói với đội ngũ của mình:
"Tôi không biết tất cả công cụ mới, nhưng tôi biết vấn đề của tổ chức mình là gì. Tôi biết cần hỏi điều gì. Và tôi biết AI sẽ giúp tôi -- nếu tôi hỏi đúng."
Đó là lúc bạn không chỉ làm chủ công nghệ. Mà đang làm chủ vai trò lãnh đạo của chính mình -- trong một kỷ nguyên mới.
Hãy bắt đầu -- không phải từ việc học AI. Mà từ việc học lại cách đặt câu hỏi.
Nếu bạn đã đọc đến đây, có lẽ bạn cũng đang mang cùng một câu hỏi: Làm sao để không chỉ học AI như một công cụ, mà dùng nó để tái thiết cách chúng ta ra quyết định – sâu hơn, sáng hơn, và có hệ thống hơn?
Mình có chuẩn bị một không gian nhỏ – nơi những người làm nghề, đang quản lý và lãnh đạo trong ngành bất động sản, cùng nhau đặt lại câu hỏi:
AI đang thay đổi vai trò lãnh đạo thế nào?
Làm sao để ứng dụng vào tổ chức – mà không tạo thêm nhiễu?
Và đâu là bước đầu tiên phù hợp với chính mình?
Bạn có thể để lại thông tin tại đây – mình sẽ gửi lời mời phù hợp với nhu cầu bạn chọn: https://forms.gle/J7YS4Eocani79hPC8
