Mar Talks: Điều gì ở một thương hiệu mà AI không thể sao chép?
AI giúp thương hiệu tạo nội dung nhanh hơn, nhưng cũng dễ khiến chúng trông giống nhau hơn vì cùng một mô hình, cùng cách viết, cùng thông điệp. Khi công nghệ không còn là lợi thế riêng của ai, câu hỏi đặt ra là: điều gì vẫn giữ được sự khác biệt cho một thương hiệu?
Chia sẻ trong series Mar Talks cùng học viên PSO MBA, ông Trần Thanh Tâm – Head of Markets & Corporate Affairs của KPMG Việt Nam & Campuchia – cho rằng câu trả lời nằm ở niềm tin, được xây dựng qua một công thức cụ thể chứ không phải bằng cách nói nhiều hơn về công nghệ mà thương hiệu đang sở hữu.
Ông Trần Thanh Tâm – Head of Markets & Corporate Affairs của KPMG Việt Nam & Campuchia (Nguồn: Viện PSO).
Trong bối cảnh các công ty cùng ngành ngày càng bị nói là "giống nhau", vì sao ông cho rằng niềm tin trở thành yếu tố cạnh tranh quan trọng hơn hết?
Khi các công ty trông giống nhau và làm những việc tương tự nhau, điều này giúp khách hàng dễ hình dung ngay bạn làm gì mà không cần giải thích nhiều, và giúp giảm chi phí tạo nhận biết thương hiệu ban đầu.
Nhưng nếu chỉ dừng ở đó, doanh nghiệp sẽ buộc phải cạnh tranh bằng cách giảm giá liên tục; đó không phải là một mô hình bền vững. Vì vậy, để thắng trên thị trường, luôn cần có ít nhất một khía cạnh để tạo sự khác biệt, nếu không sẽ rơi vào vòng xoáy giảm giá.
Chúng ta đã chứng kiến một số sự cố đáng chú ý trong ngành dịch vụ tài chính và học thuật, khi các chuyên gia và sinh viên sử dụng AI để hoàn thành công việc mà không kiểm tra lại nội dung do AI tạo ra. Đã có nhiều trường hợp các tổ chức phải đính chính hoặc thu hồi báo cáo vì chứa trích dẫn và số liệu do AI tạo ra nhưng không tồn tại.
Vấn đề không chỉ dừng ở thương hiệu doanh nghiệp. Nếu quan sát các bài đăng trên LinkedIn gần đây, sẽ thấy rất nhiều bài có cùng một cấu trúc câu, cùng cách ngắt dòng, cùng kiểu dùng dấu gạch ngang (‘em dash’) và biểu tượng. AI giúp nhiều người cải thiện đáng kể khả năng diễn đạt, nhưng đồng thời cũng làm xuất hiện những phong cách viết ngày càng giống nhau. Điều đó có nghĩa là không chỉ thương hiệu doanh nghiệp, mà cả thương hiệu cá nhân cũng đang bắt đầu trông giống nhau.
Một ví dụ cho thấy việc truyền thông đúng nội dung nhưng sai thời điểm vẫn có thể phản tác dụng với thương hiệu?
Tôi từng theo dõi bài phát biểu của một lãnh đạo công nghệ tại buổi lễ tốt nghiệp đại học ở Mỹ, trong đó ông nói về việc AI sẽ tác động sâu rộng đến mọi ngành nghề, mọi lớp học, mọi bệnh viện và cả mối quan hệ giữa con người với nhau. Về mặt nội dung, thông điệp đó không sai. Nhưng phản ứng của khán giả, chủ yếu là sinh viên mới tốt nghiệp và gia đình họ, lại không tích cực, vì đó là điều họ không muốn nghe vào đúng thời điểm đó, khi tương lai nghề nghiệp của họ đang bị đe dọa bởi chính công nghệ mà họ đang nói đến.
Đây là một bài học quan trọng cho người làm thương hiệu: nói đúng chưa chắc đã đủ khéo. Nếu nói với khách hàng hay công chúng một điều họ không sẵn sàng đón nhận, cho dù đúng, họ cũng sẽ không muốn tiếp tục lắng nghe thương hiệu đó. Vì vậy, cần đọc đúng tâm lý của người nghe và tránh việc bán quá đà một câu chuyện mà thị trường chưa sẵn sàng chấp nhận.
Có số liệu cụ thể nào cho thấy AI đang khiến công chúng lo ngại nhiều hơn hào hứng? Điều đó ảnh hưởng thế nào đến cách thương hiệu xây dựng thông điệp?
Theo khảo sát của Pew Research Center được thực hiện vào tháng 6 năm 2025, khoảng 50% người trưởng thành tại Mỹ cảm thấy lo ngại về AI nhiều hơn là hào hứng. Với thế hệ Gen Z, vốn được xem là nhóm khách hàng tương lai của phần lớn các thương hiệu, mức độ hào hứng với AI theo khảo sát của Gallup đã giảm từ 36% xuống còn 22% chỉ trong vòng một năm, tính đến năm 2026.
Khoảng 50% người trưởng thành tại Mỹ cảm thấy lo ngại về AI nhiều hơn là hào hứng (Nguồn: Diễn giả cung cấp).
Điều này có nghĩa là nếu một thương hiệu chỉ truyền thông về AI theo hướng thuần túy tích cực và phấn khích, thông điệp đó sẽ ngày càng lệch khỏi tâm lý thực tế của thị trường. Thông điệp về AI cần đi kèm với những từ khóa như trách nhiệm, minh bạch, quản trị rõ ràng và đặt con người làm trung tâm, thay vì chỉ nói về công nghệ đơn thuần.
Vậy KPMG dùng khung nào để xây dựng niềm tin thương hiệu trong bối cảnh đó?
Chúng tôi dựa trên công thức niềm tin trong cuốn sách "The Trusted Advisor" của David Maister. Công thức này nói rằng mức độ đáng tin cậy của một thương hiệu được tính bằng tổng của ba yếu tố, gồm sự tín nhiệm, độ tin cậy trong việc thực hiện cam kết và mức độ an tâm , sau đó chia cho mức độ tự đề cao bản thân.
Công thức đo lường mức độ đáng tin của thương hiệu (Nguồn: Diễn giả cung cấp).
Sự tín nhiệm là việc thương hiệu có thực sự giỏi ở lĩnh vực mình nói là giỏi hay không. Độ tin cậy là khả năng thực hiện đúng như cam kết một cách nhất quán theo thời gian. Mức độ an tâm là việc khách hàng cảm thấy đủ an tâm để chia sẻ vấn đề của họ với thương hiệu.
Nhưng yếu tố dễ bị bỏ quên nhất lại nằm ở mẫu số: mức độ thương hiệu nói về bản thân mình so với việc nói về vấn đề của khách hàng. Càng nói ít về bản thân và tập trung nhiều hơn vào vấn đề của khách hàng, mức độ tin cậy càng tăng lên. Đây cũng là lý do niềm tin không thể xây dựng chỉ bằng một chiến dịch truyền thông, mà phải được thể hiện nhất quán qua từng tương tác.
Trong thực tế làm việc với khách hàng, ông thấy các doanh nghiệp thường tiếp cận AI theo những hướng nào?
Tôi thấy có ba nhóm cách tiếp cận.
Nhóm thứ nhất là những doanh nghiệp sử dụng AI chỉ vì sợ bị bỏ lại phía sau. Họ nói về AI trong mọi cuộc trò chuyện chỉ để không bị xem là lạc hậu. Cách tiếp cận này thường dẫn đến thông điệp chung chung, không có gì đặc biệt, vì ai cũng đang nói những điều tương tự.
Nhóm thứ hai là những doanh nghiệp sử dụng AI để thực hiện một tác vụ cụ thể, nhưng vẫn có sự giám sát của con người. Đây thường là cách tiếp cận hiệu quả nhất, vì con người vẫn hiểu rõ AI có thể làm gì và rủi ro nào có thể xảy ra, từ đó tạo được sự tin tưởng.
Nhóm thứ ba là những doanh nghiệp cho rằng họ không cần AI, và trong một số ngành, điều đó hoàn toàn hợp lý. Ví dụ, trong lĩnh vực quản lý tài sản cho khách hàng cao cấp, nhiều gia đình giàu có tại Việt Nam vẫn muốn làm việc trực tiếp với một chuyên viên tư vấn đầu tư mà họ tin tưởng, vì họ lo ngại thông tin tài sản của mình có thể bị lộ ra ngoài nếu xử lý qua hệ thống AI.
Với những khách hàng đó, mối quan hệ cá nhân và sự tin tưởng trực tiếp là điều không thể thay thế được. AI có thể hỗ trợ nhiều khâu trong quy trình, nhưng chưa thay thế được yếu tố niềm tin và quan hệ cá nhân ở phần cốt lõi của dịch vụ.
AI đang tác động thế nào đến chính nội bộ tổ chức?
Khi thực hiện đánh giá hiệu suất cho các nhân viên trong bộ phận gần đây, tôi nhận ra quy mô đội ngũ có giảm, không phải vì sa thải, mà vì một số vị trí sau khi có người nghỉ việc đã không còn được tuyển thay thế, do phần công việc đó hiện đã được tự động hóa hoặc được các trợ lý AI đảm nhận.
Năng suất công việc có thể tăng từ 10% đến 350%, tùy theo tác vụ, nhưng chất lượng đầu ra lại là một câu hỏi khác. Câu hỏi đặt ra là nên tuyển nhân sự trẻ mới ra trường để vận hành AI, hay nên tuyển người có kinh nghiệm để kiểm tra lại kết quả do AI tạo ra, vì rất khó để một người ít kinh nghiệm hơn lại đánh giá chất lượng của một hệ thống được cho là thông minh hơn mình.
Về phía tổ chức, KPMG là đơn vị tiên phong hợp tác với Anthropic để tích hợp công cụ AI vào nền tảng thuế và pháp lý toàn cầu, dự kiến sẽ triển khai cho khoảng 276.000 nhân sự trên toàn thế giới, và sẽ được tích hợp vào nhiều sản phẩm và nền tảng dịch vụ khác của KPMG.
Nhưng chúng tôi cũng xác định rõ rằng đầu tư vào AI không chỉ để phục vụ mục tiêu kinh doanh, mà còn cần quan tâm đến những người có thể bị ảnh hưởng bởi AI, bao gồm cả nhân viên nội bộ lẫn sinh viên mới ra trường khó tìm việc hơn.
Một trong những mục tiêu chúng tôi đặt ra đến năm 2030 (chương trình 10by30) là cam kết hỗ trợ trao quyền kinh tế cho 10 triệu người trẻ có hoàn cảnh khó khăn thông qua giáo dục, đào tạo, việc làm và khởi nghiệp - và chúng tôi đang xem xét cách chương trình này đáp ứng cả những đối tượng bị ảnh hưởng tiêu cực bởi AI.
Thông điệp cốt lõi ông muốn gửi đến các thương hiệu đang cân nhắc chuyển đổi bằng AI là gì?
Trước tiên, doanh nghiệp cần xác định rõ AI thực sự mang lại giá trị gì cho khách hàng, thay vì chỉ dùng nó để phô diễn công nghệ.
Bên cạnh đó, cần lắng nghe các bên liên quan trong quá trình chuyển đổi, đầu tư cho công nghệ cũng như AI, không chỉ khách hàng mà còn nhân viên nội bộ. Tôi hay ví von việc này giống như một nhà hàng đưa cho thực khách một thực đơn dày 300 trang: họ sẽ mất cả ngày để đọc mà vẫn chưa gọi được món nào. Sự đơn giản trong cách truyền đạt luôn quan trọng hơn việc phô diễn tất cả những gì công nghệ có thể làm.
Head of Markets & Corporate Affairs của KPMG Việt Nam & Campuchia chia sẻ cùng học viên PSO MBA (Nguồn: Viện PSO).
Cuối cùng, mục tiêu của việc ứng dụng AI nên là phục vụ khách hàng tốt hơn, chứ không chỉ để cắt giảm chi phí. Đó mới là cách nhanh nhất để nâng mức độ tin cậy của một thương hiệu trong thời đại AI.
Cảm ơn những chia sẻ của ông.
Mar Talks là series quy tụ các marketer chuyên nghiệp chia sẻ chiến lược marketing, phân tích hành vi khách hàng trong kỷ nguyên số và chuyển hóa thành các hoạt động hiệu quả theo triết lý đào tạo của PSO – Problem Solving in Organization.