AI tạo sinh đang đẩy các “ông lớn” tư vấn quản lý đến sát bờ vực sụp đổ?

https://fortune.com/2025/04/29/ntt-data-genai-head-david-pereira-says-ai-is-a-boon-to-consultants-but-also-a-potential-existential-threat/

Đối với các công ty dịch vụ chuyên nghiệp, AI là một trợ giúp lớn—nhưng cũng là mối đe dọa tiềm tàng về sự tồn tại

Tác giả: Jeremy Kahn
29 tháng 4, 2025, 12:54 PM EDT

David Pereira, trưởng bộ phận AI tạo sinh cho Châu Âu và Mỹ Latinh tại công ty tư vấn và dịch vụ công nghệ thông tin NTT Data. Pereira nói AI là một điều may mắn cho các nhà tư vấn—đẩy nhanh thời gian phát triển phần mềm và thực hiện nghiên cứu—nhưng cũng có thể tạo ra mối đe dọa đối với mô hình kinh doanh của các công ty này trong tương lai.

Tư vấn quản lý đứng cao trong danh sách các ngành có mô hình kinh doanh bị đe dọa bởi AI tạo sinh. Xét cho cùng, phân tích tài liệu viết, thực hiện nghiên cứu, viết báo cáo và lập trình ứng dụng phần mềm cho khách hàng là phần lớn công việc của các nhà tư vấn. Nếu khách hàng giờ đây có thể sử dụng một tác nhân AI "nghiên cứu sâu" để làm công việc này, liệu họ có còn cần thuê bạn? Ngay cả khi khách hàng thuê bạn, họ có thể mong đợi bạn sử dụng tác nhân như vậy và tính phí ít hơn—làm đảo lộn cấu trúc chi phí của doanh nghiệp tư vấn. Vì vậy, các nhà tư vấn quản lý phải đối mặt với AI có lẽ nhanh hơn các lĩnh vực khác—và cách họ làm điều đó có thể có bài học cho tất cả chúng ta.

Gần đây, tôi đã nói chuyện với David Pereira, người đứng đầu bộ phận AI tạo sinh cho Châu Âu và Mỹ Latinh tại NTT Data, nhà cung cấp dịch vụ tư vấn và dịch vụ công nghệ thông tin thuộc sở hữu của Tập đoàn NTT của Nhật Bản. Công việc của Pereira không chỉ là về cách NTT Data sử dụng AI để giúp chuyển đổi doanh nghiệp của khách hàng. Đó còn là về cách NTT Data đang tự chuyển đổi để đáp ứng thời điểm AI tạo sinh. Pereira cho tôi biết phân tích của chính NTT Data cho thấy 40% doanh thu của công ty tư vấn có thể bị đe dọa bởi AI tạo sinh. Vì vậy, việc thực hiện đúng quá trình chuyển đổi này là một dự án có tầm quan trọng lớn. "Có một thách thức ở đó, nhưng cũng là cơ hội cho chúng tôi," ông nói.

Pereira nói NTT Data đã tổ chức phản ứng của mình đối với AI tạo sinh xoay quanh bốn luồng công việc chính. Quan trọng nhất, ông nói, là "chuyển đổi tài năng và văn hóa." Công ty tư vấn đang đào tạo tất cả nhân viên để hiểu và sử dụng AI. Nó cũng đang suy nghĩ kỹ về cách các vai trò trong công ty sẽ thay đổi—và chủ động tìm cách cấu hình lại lực lượng lao động xung quanh việc sử dụng AI.

Luồng thứ hai được gọi là "phát triển giá trị" và liên quan đến cách NTT Data sử dụng AI tạo sinh trực tiếp cho và với khách hàng. Ở đây, công ty đã đạt được một số con số lớn: Sử dụng AI tạo sinh để tự động hóa 2 triệu giờ phát triển phần mềm—90% dành cho khách hàng—trong năm tài chính vừa qua, kết thúc vào ngày 31 tháng 3. Sự hỗ trợ lập trình này có nghĩa là NTT Data đã có thể nâng biên lợi nhuận trung bình của các dự án cung cấp dịch vụ công nghệ thông tin lên khoảng 2%, Pereira nói.

Định giá dựa trên giá trị, Thánh Grail của mọi nhà cung cấp AI

Nhưng các khách hàng của NTT Data có nhận thức được công ty đang sử dụng AI tạo sinh để cung cấp một số dịch vụ và yêu cầu công ty tính phí ít hơn không? Pereira nói, trong một số trường hợp câu trả lời là có. Nhưng trong các trường hợp khác, công ty tính giá cố định hoặc đã thuyết phục khách hàng chuyển sang cách thức định giá dựa trên giá trị, trong đó NTT Data được trả tiền dựa trên một bộ chỉ số KPI cụ thể của khách hàng. Thỏa thuận thường được cấu trúc như một khoản thanh toán "dựa trên thành công", trong đó nếu KPI không chuyển động đúng hướng, NTT Data không nhận được gì, nhưng khoản bồi thường cũng tăng lên tương ứng với mức độ cải thiện của KPI.

Loại mô hình định giá này là Thánh Grail cho nhiều người bán dịch vụ dựa trên AI. Nhưng như Pereira lưu ý, nhiều khách hàng không thoải mái khi chuyển sang hệ thống này vì không thích chi phí biến đổi. "Họ mong đợi biết chi phí của dự án trước đó," ông nói.

Luồng thứ ba là cái mà Pereira gọi là "mô hình sản xuất" của NTT Data, một nền tảng công nghệ mà công ty đã phát triển để triển khai các mô hình và giải pháp AI tạo sinh. Một trong những cân nhắc chính ở đây, ông nói, là xây dựng một nền tảng "cắm và chạy"—nơi dễ dàng thay thế các mô hình AI từ các nhà cung cấp khác nhau. Với tốc độ phát triển nhanh của công nghệ, ông nói, điều cần thiết là không bị ràng buộc vào bất kỳ mô hình hoặc nhà cung cấp cụ thể nào. "Chúng tôi cần có nền tảng riêng, để có thể quyết định chiến lược của mình độc lập với chiến lược của các nhà cung cấp," Pereira nói.

Luồng công việc thứ tư và cuối cùng tập trung vào "quy trình nội bộ", hoặc các chức năng hỗ trợ của chính NTT Data, như nhân sự, kế toán và tiếp thị, và đưa AI vào tất cả các phòng ban này để làm cho hoạt động hiệu quả hơn. Pereira nói năm ngoái công ty đã tự động hóa 54.000 giờ làm việc nội bộ trong luồng này. Điều này bao gồm các nhiệm vụ như hợp lý hóa quá trình đưa vào các nhà cung cấp mới vào hệ thống mua sắm và đấu thầu và sử dụng AI để giúp sàng lọc hồ sơ của ứng viên việc làm.

Liệu vẫn còn tồn tại ranh giới giữa dịch vụ và phần mềm?

Mặc dù Pereira rất hào hứng về tiềm năng của các tác nhân AI, ông nói NTT Data thận trọng về việc đưa vào các nhiệm vụ dịch vụ khách hàng, vì một số lý do. Một là đơn giản là chúng chưa thực sự đáng tin cậy. Đó là "đưa vào những rủi ro lớn, và tôi không nghĩ các tổ chức thực sự chuẩn bị để quản lý loại rủi ro này [với] các quy trình hoàn toàn tự động," ông nói. Một lý do khác là NTT Data muốn nhấn mạnh giá trị mà các nhà tư vấn con người cung cấp. Tự động hóa có thể làm cho các nhà tư vấn con người của công ty hiệu quả hơn, nhưng nếu khách hàng xem AI là động lực chính tạo ra giá trị của công ty, thì công ty sẽ gặp rắc rối. "Bởi vì nếu 100% giá trị đến từ tự động hóa, thì chúng tôi nằm ngoài phương trình," ông nói.

Toàn bộ ngành công nghiệp, Pereira nói, phải tìm ra cách phân biệt giữa việc cung cấp dịch vụ và cung cấp phần mềm. Bởi vì, ông nói, nếu mọi thứ trở thành phần mềm, thì các công ty tư vấn nói chung sẽ kết thúc.

Với điều đó, đây là phần còn lại của tin tức AI tuần này.

Jeremy Kahn
[email protected]
@jeremyakahn