'Lỗ hổng 48 giờ' và thất bại cay đắng của Nokia

Nokia từng đổ hàng trăm triệu USD và liên tục tuyển dụng kỹ sư để đối đầu với iPhone. Dù vậy, các sản phẩm của hãng vẫn liên tục trễ hẹn chỉ vì một điểm nghẽn: quá trình biên dịch mã nguồn kéo dài tới 48 giờ.

Bối cảnh đó đang lặp lại ở thời điểm hiện tại. Nhiều tập đoàn ồ ạt đầu tư công cụ AI để nâng cao năng suất nhưng kết quả thu về lại không như kỳ vọng. Dù nhân viên viết code hay tạo nội dung nhanh hơn, tần suất tung sản phẩm ra thị trường vẫn giậm chân tại chỗ do quy trình phía sau bị tắc nghẽn.

Từ câu chuyện của Nokia, Giáo sư Howard Yu chuyên về Quản trị và Đổi mới tại Trường Kinh doanh IMD nhận định nếu không giải quyết dứt điểm các nút thắt trong vận hành, mọi khoản đầu tư công nghệ đắt đỏ đều trở nên vô nghĩa.

"Điểm nghẽn 48 giờ"

Gia nhập Nokia vào năm 2008, ông Risto Siilasmaa chứng kiến một nghịch lý. Ngân sách cho hệ điều hành Symbian lên tới hàng trăm triệu USD, nhân lực dồi dào nhưng các dự án phần mềm liên tục trễ hạn. Nguyên nhân không bắt nguồn từ năng lực kỹ sư hay sự thiếu quyết liệt của bộ máy lãnh đạo, mà xuất phát từ hạ tầng kỹ thuật.

Giáo sư Howard Yu (trái) và ông Risto Siilasmaa tại Diễn đàn Kinh doanh Bắc Âu năm 2025. Ảnh: Inc

Thời điểm đó, mỗi khi kỹ sư Nokia chỉnh sửa một đoạn mã, họ phải mất tròn 48 giờ chờ hệ thống biên dịch để xem kết quả. Nghiêm trọng hơn, việc tạo ra một bản đóng gói hoàn chỉnh cho toàn bộ hệ điều hành đòi hỏi thời gian lên tới hai tuần.

“Điều này giống như một đạo diễn trên trường quay phải chờ 48 giờ mới được xem lại cảnh quay vừa thực hiện để quyết định có cần quay lại hay không. Phải chờ 24 giờ đã là tồi tệ, chờ tới 48 giờ dài như một thế kỷ”, Risto Siilasmaa hồi tưởng trong cuốn sách Transforming NOKIA.

Trong khi đó tại Google, quá trình biên dịch tương tự chỉ mất chưa đầy 20 phút. Sự chênh lệch quá lớn này khiến mọi nỗ lực bơm tiền hay bổ sung nhân sự của Nokia gần như vô tác dụng.

Lịch sử dường như đang lặp lại với làn sóng Trí tuệ Nhân tạo. Nhiều doanh nghiệp ồ ạt trang bị công cụ AI cho kỹ sư, giúp lượng mã nguồn tạo ra tăng 20% mỗi ngày.

Tuy nhiên, tốc độ đưa sản phẩm đến tay khách hàng vẫn giậm chân tại chỗ. Điểm nghẽn lúc này chỉ đơn thuần chuyển sang khâu kiểm thử và đánh giá an toàn. Việc sở hữu một bàn phím gõ nhanh hơn ở đầu vào không thể đẩy nhanh toàn bộ dây chuyền ở đầu ra.

Risto Siilasmaa là doanh nhân công nghệ nổi tiếng người Phần Lan, nhà sáng lập hãng bảo mật F-Secure. Ông từng giữ ghế Chủ tịch Hội đồng Quản trị Nokia (2012, 2020) và được ghi nhận là người có công lớn trong việc chèo lái tập đoàn tái thiết kế chiến lược, chuyển trục sang kinh doanh hạ tầng mạng thông qua thương vụ thâu tóm Alcatel-Lucent.

Doanh nghiệp một người

Theo giáo sư Howard Yu, bài học từ Nokia buộc các nhà quản trị phải thay đổi tư duy. Theo ông, giá trị của AI không nằm ở việc tạo ra một "người gõ máy nhanh hơn", mà ở khả năng loại bỏ các mắt xích trung gian.

Paul Cheek, giảng viên về khởi nghiệp tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), gọi những tổ chức tiên phong là "Doanh nghiệp vận hành bằng AI" (AI-driven enterprise).

Trong cuốn sách No One Works Here, ông Paul Cheek mô tả bức tranh nơi công việc không còn cần đến một "quân đoàn" nhân sự phụ trách.

Dẫn chứng điển hình là Cursor, một công ty công cụ lập trình đạt mốc 100 triệu USD doanh thu định kỳ chỉ trong khoảng một năm với vài chục nhân sự. Để đạt cột mốc tương tự, LinkedIn hay Airbnb trước đây cần hơn 500 nhân viên và gần một thập kỷ.

Tác giả/Tác phẩm

No One Works Here: The AI-Driven Enterprise and the Future of Work

Tác giả: Paul Cheek · Xuất bản: 19/8/2025 · Harvard Business Review Press

Paul Cheek là nhà khởi nghiệp công nghệ, nhà đầu tư mạo hiểm và là giảng viên chuyên ngành khởi nghiệp tại Trường Quản lý Sloan thuộc Viện Công nghệ Massachusetts (MIT).

Trong No One Works Here, Cheek phân tích làn sóng doanh nghiệp thế hệ mới vận hành bằng AI (AI-driven enterprise), nơi các mô hình tổ chức tinh gọn có thể đạt quy mô hàng trăm triệu USD nhờ tối ưu hóa tự động và ứng dụng AI Agent thay vì mở rộng bộ máy nhân sự truyền thống.

Tư duy này có nét tương đồng với khái niệm "công ty một người" trong cuốn Company of One của tác giả Paul Jarvis. Paul Jarvis định nghĩa đó là mô hình kinh doanh tận dụng hệ thống và sự tự động hóa để tối ưu hóa lợi nhuận thay vì mở rộng quy mô nhân sự một cách máy móc.

Nhờ các AI Agent (tác vụ thông minh), một cá nhân hiện có thể tự hoàn thiện quy trình từ nghiên cứu thị trường, lập kế hoạch đến xây dựng sản phẩm chỉ trong vài phút.

Công việc không còn phải chuyển giao qua lại giữa các phòng ban hay chờ đợi nhà cung cấp dịch vụ. Dù các AI Agent hiện tại mới đạt mức năng lực trung bình, nhưng trong kinh doanh, một kết quả trung bình có ngay lập tức thường chiến thắng một giải pháp hoàn hảo nhưng xuất hiện quá trễ.

Tái thiết kế quy trình

Đa số tập đoàn lớn vận hành chậm chạp không phải do nhân viên lười biếng, mà vì các bộ phận hoạt động theo những nhịp độ lệch nhau. Tài chính chốt sổ theo quý, R&D lên kế hoạch 5 năm, trong khi bộ phận chăm sóc khách hàng lắng nghe phản hồi mỗi ngày. Sự lệch nhịp này tạo ra những điểm nghẽn cổ chai (bottleneck).

Doanh nghiệp cần tái thiết quy trình làm việc để không rơi vào cái bẫy giống Nokia. Ảnh: iStock.

Theo Giáo sư Howard Yu, để không rơi vào cái bẫy lịch sử của Nokia, các tổ chức cần thực hiện các bước tái cấu trúc thực tế thay vì kỳ vọng công nghệ mới tự giải quyết mọi vấn đề.

Đầu tiên, doanh nghiệp cần đo lường chính xác thời gian hoàn thành từng tác vụ từ đầu đến cuối. Việc này giúp phân định rõ đâu là thời gian thực làm việc và đâu là khoảng thời gian công việc bị bỏ trống để chờ người tiếp theo xử lý.

Tiếp theo, nhà quản lý phải tìm ra điểm nghẽn duy nhất trong toàn bộ hệ thống. Trong một quy trình cồng kềnh, luôn tồn tại một mắt xích "cổ chai" quyết định tốc độ của cả bộ máy. Nhận diện đúng mắt xích này giúp doanh nghiệp dồn nguồn lực xử lý triệt để.

Khi đã xác định được điểm nghẽn, tổ chức cần kiên quyết xóa bỏ các quy định và thủ tục hành chính cản trở. Thay vì tối ưu hóa sự phức tạp, việc loại bỏ các bước phê duyệt rườm rà mới là giải pháp căn cơ.

Cuối cùng, quá trình tái thiết kế nên được thực hiện thông qua những thử nghiệm nhỏ và linh hoạt. Việc chia nhỏ quy trình để thử nghiệm giúp doanh nghiệp dễ dàng đánh giá hiệu quả, điều chỉnh kịp thời nếu phát sinh sai sót và tránh gây xáo trộn lớn cho toàn bộ hệ thống.

"Tự động hóa một quy trình cồng kềnh chỉ tạo ra một quy trình cồng kềnh chạy bằng máy tính. Việc dũng cảm xóa bỏ các 'điểm nghẽn 48 giờ' mới là chìa khóa giúp doanh nghiệp bứt phá trong thời đại AI", ông Yu kết luận.