Articles

1 thg 6, 2026Masahiro TaimaTriển khai AITechnologyManagement

Phương pháp quyết định thực hiện hoặc rút lui đầu tư DX/IT dựa trên nghiên cứu mới nhất - Cách tiếp cận tích hợp IS Success Model, IT Business Value, Real Options, J-Curve, RBV/VRIO

Product

Bắt đầu miễn phí (Sắp ra mắt) Tư vấn Enterprise

Career

mign đang tích cực tuyển dụng những người muốn cùng phát triển dịch vụ AI Agent chuyên biệt

Đây là bản dịch tự động từ bản gốc tiếng Nhật

1. Mở đầu

Tôi thường xuyên có cơ hội giao tiếp với nhiều doanh nghiệp và các nhân viên chính phủ, nhưng gần đây tôi cảm thấy sự quan tâm của nhiều người đến việc triển khai AI ngày càng gia tăng. Có vẻ như mọi người đang cảm thấy lo ngại về tốc độ phát triển của AI.
Tuy nhiên, khi thực hiện các dự án DX như vậy, có sự khác biệt lớn giữa các tổ chức doanh nghiệp về cách họ đưa ra quyết định đầu tư và thúc đẩy quy trình phê duyệt nội bộ.
Một số doanh nghiệp đặt ra các KPI, lặp đi lặp lại các POC, và cẩn thận xác minh hiệu quả triển khai, nhưng mặt khác, trong nhiều trường hợp, quyết định triển khai được quyết định dựa trên trực giác của các giám đốc điều hành.
Mặc dù DX không thể đạt được 100% chắc chắn thành công, nhưng những cách tiếp cận và suy nghĩ để tối đa hóa khả năng thành công đã được thiết lập thông qua tích lũy kiến thức kể từ khi Adam Smith công bố lý thuyết đầu tư hơn 250 năm trước, nhưng tôi cảm thấy rằng kiến thức như vậy chưa được nhiều người tận dụng đầy đủ.
Tại đây, tôi muốn tổng hợp các suy nghĩ cơ bản về DX, khung quyết định đầu tư và cách tiếp cận thực tế dựa trên các nghiên cứu mới nhất.

2. Hầu hết các DX đều thất bại

Dữ liệu và trường hợp nghiên cứu về thất bại

Đầu tư vào DX hoặc IT là một chiến lược không thể thiếu đối với các doanh nghiệp hiện đại, nhưng từ nhiều cuộc điều tra và nghiên cứu, thực tế khắc nghiệt được thể hiện rằng hầu hết các doanh nghiệp không đạt được kết quả mong đợi và kết thúc bằng thất bại.

  • Chỉ 16% doanh nghiệp đạt được thành công hoàn toàn Rất ít doanh nghiệp có thể liên kết các nỗ lực chuyển đổi kỹ thuật số với cải thiện hiệu suất bền vững, và theo một cuộc điều tra, tỷ lệ những người trả lời rằng chuyển đổi kỹ thuật số "cải thiện hiệu suất và duy trì thay đổi đó lâu dài" chỉ chiếm 16% trên toàn bộ. Hơn nữa, ngay cả trong ngành công nghệ cao và viễn thông, tỷ lệ thành công không vượt quá 26%, và trong các ngành truyền thống như dầu khí, ô tô, cơ sở hạ tầng và dược phẩm, tỷ lệ thành công giảm xuống 4-11% (McKinsey & Company, 2018).
  • 70% cải cách kỹ thuật số không đạt được mục tiêu và nhiều khoản đầu tư bị lãng phí Dữ liệu từ một cuộc điều tra khác cũng chỉ ra rằng khoảng 70% chuyển đổi kỹ thuật số không đạt được mục tiêu ban đầu. Nếu xem xét chi tiết, 44% tạo ra giá trị nhất định nhưng không đạt được mục tiêu và với sự thay đổi lâu dài hạn chế nằm trong "vùng lo ngại", còn 26% chỉ tạo ra giá trị dưới 50% mục tiêu và được phân loại vào "vùng thảm họa" hoàn toàn không mang lại thay đổi bền vững. Điều này cho thấy rằng quỹ, thời gian và nỗ lực tổ chức đã chi phí trở thành tổn thất lớn (Boston Consulting Group, 2020).
  • Trường hợp "quán tính tổ chức" và "lợi thế hiện có" cản trở cải cách (ví dụ như Kodak) Mô hình kinh doanh và năng lực cơ bản (những thế mạnh cốt lõi) mà doanh nghiệp từng đạt được trong quá khứ thường trở thành "cơ cứu cứng nhắc", cản trở DX. Ví dụ đại diện của điều này là Kodak. Công ty này bị ràng buộc bởi quán tính cấu trúc như các quy trình sản xuất tối ưu hóa hiện có và quan hệ khách hàng trong bối cảnh sóng công nghệ phá hoại là nhiếp ảnh kỹ thuật số, và đã bỏ lỡ cơ hội thực hiện cải cách toàn bộ (phá sản năm 2012). Thậm chí khi các giám đốc điều hành hiểu được giá trị của kỹ thuật số, những tài sản hữu hình và vô hình sâu sắc trong tổ chức trở thành trở ngại, khiến đầu tư không kết quả, một ví dụ thất bại điển hình (Vial, 2019).
  • Tập trung quá nhiều vào công nghệ và sự gián đoạn do "khía cạnh con người (sự kháng cự của nhân viên)" Hầu hết các thất bại của DX được gây ra không phải do vấn đề về công nghệ, mà bởi sự xem nhẹ các khía cạnh về văn hóa tổ chức và con người (mô hình hoạt động, quy trình, nhận thức của nhân viên). Khi các công cụ kỹ thuật số mới được triển khai, sự kháng cự mạnh từ các nhân viên muốn bảo vệ các quy trình kinh doanh hiện có hoặc "mệt mỏi do đổi mới" thường xảy ra. Nếu lợi ích của sự thay đổi chưa được hiển thị đầy đủ cho bộ phận hiện trường, và chỉ dừng lại ở việc triển khai công nghệ từ trên xuống dưới, việc này sẽ gây ra sự phản đối từ bộ phận hiện trường, cách làm việc mới không định hình, và do đó, nhiều tài liệu chỉ ra rằng DX thường kết thúc bằng thất bại (Boston Consulting Group, 2020; Vial, 2019).

Như vậy, thất bại của DX hoặc IT không phải do tính chưa hoàn thiện của chính công nghệ, mà bởi các yếu tố phức tạp về con người và cấu trúc như văn hóa tổ chức, sự kháng cự tâm lý của nhân viên và quản lý cấp trung, và sự bám víu vào kinh doanh hiện có đó có ảnh hưởng lớn.

Tại sao nó lại thất bại

Đầu tư vào DX (Chuyển đổi kỹ thuật số) hoặc IT được thúc đẩy tại nhiều doanh nghiệp, nhưng hầu hết không thể đạt được kết quả mong đợi và thất bại. Các nguyên nhân không chỉ giới hạn ở các vấn đề kỹ thuật mà còn sâu sắc trong các khía cạnh tổ chức, tâm lý và kinh tế.

  • Thiếu "đầu tư bổ sung" cho tài sản vô hình Khi triển khai công nghệ chung như AI hoặc hệ thống IT mới, chỉ đầu tư vào những thứ nhìn thấy được như mua phần cứng hoặc phần mềm không tạo ra giá trị thực. "Đầu tư bổ sung cho tài sản vô hình" như xây dựng quy trình kinh doanh mới, đào tạo lại nhân viên, và thiết kế lại cấu trúc tổ chức là điều cần thiết. Nếu xem nhẹ đầu tư bổ sung và thời gian học tập cho nó, sẽ rơi vào "hiệu ứng đường cong J về năng suất" nơi năng suất thực tế giảm trong giai đoạn đầu triển khai, và đầu tư được phán quyết là thất bại trước khi kết quả xuất hiện (Brynjolfsson et al., 2021).
  • Tài chính quản trị "không phù hợp" và sự quản lý dự án lỏng lẻo Hầu hết các thất bại của dự án IT không phải do khiếm khuyết của chính công nghệ, mà bởi sự đánh giá công suất dự án lỏng lẻo, thiếu quản lý các bên liên quan hiệu quả, và quản lý rủi ro không đầy đủ, những điều này xuất phát từ sự rối loạn chức năng của quản trị IS (Hệ thống Thông tin) (Schryen, 2013). Ngoài ra, nếu các giám đốc điều hành không có tư duy quản trị linh hoạt (thái độ thích ứng linh hoạt với sự thay đổi tình huống và gỡ bỏ nhanh chóng những trở ngại ở bộ phận hiện trường), và không thể ứng phó thích hợp với rủi ro, điều này cũng trở thành yếu tố quyết định khiến cải cách bị gián đoạn (Boston Consulting Group, 2020).
  • Quán tính tổ chức và thất bại của "quản lý thay đổi (Change Management)" Những thế mạnh được tích lũy bởi doanh nghiệp trong thành công quá khứ trở thành "cơ cứu cứng nhắc" khi thay đổi môi trường, tạo ra "quán tính tổ chức" cản trở cải cách. Hơn nữa, khi triển khai công nghệ kỹ thuật số mới, sự kháng cự mạnh phát sinh từ quản lý cấp trung (lớp cấp trung bị đóng băng) muốn bảo vệ lợi ích hiện tại và nhân viên bộ phận hiện trường bị mệt mỏi do những thay đổi lặp đi lặp lại. Nếu quản lý thay đổi không đủ để vượt qua những bức tường tâm lý và cấu trúc như vậy, số hóa sẽ không định hình trong tổ chức và kết thúc bằng thất bại (Boston Consulting Group, 2020; Vial, 2019).
  • Sự "thiên vị nhận thức" được hé lộ bởi kinh tế hành vi và sự méo mó trong quyết định đầu tư Các nghiên cứu kinh tế hành vi chỉ ra rằng trong đánh giá trước DX·IT (phân tích chi phí-lợi ích, v.v.), thiên vị nhận thức của con người méo mó phán đoán và gây ra thất bại. Ví dụ, "thiên vị khả dụng" là chỉ nhớ những ví dụ nổi bật, "thiên vị duy trì hiện trạng" là ưa thích duy trì trạng thái hiện tại, "thiên vị lạc quan" là dự đoán quá cao kết quả dự án, v.v., có ảnh hưởng. Hơn nữa, "thiên vị chiến lược" cũng dễ xảy ra khi người thúc đẩy dự án cố ý đánh giá chi phí thấp hơn và lợi ích cao hơn để nhận được sự chấp thuận nội bộ, và thường xuyên dẫn đến quá mức đầu tư với các kế hoạch không thực tế (Boardman et al., 2018).

Như vậy, thất bại của DX hoặc IT không phải do tính chưa hoàn thiện của công nghệ, mà bởi sự kết hợp phức tạp của nhiều yếu tố như thiên vị tâm lý trong đánh giá đầu tư, thiếu đầu tư trong các cải cách tổ chức bổ sung, sự kháng cự hiện trường và sự vắng mặt của quản trị.
Dưới đây, tôi muốn tổng hợp những kiến thức và cách tiếp cận cần thiết để tránh những thất bại như vậy.

3. Đầu tư thực chất là gì

Trước tiên, hãy tổng hợp các loại đầu tư và phương pháp tiếp cận từ nhiều quan điểm khác nhau như kinh tế, tài chính, vốn nhân lực và chính sách công cộng.

  • Từ góc độ kinh tế vi mô: phân bổ tài nguyên theo thời gian khác nhau và tối ưu hóa tiêu thụ Trong kinh tế học vi mô, đầu tư được định nghĩa là "phân bổ tài nguyên theo thời gian khác nhau (ở thời điểm nào và loại đầu tư nào)" để hy sinh tiêu thụ hiện tại, đưa tài nguyên vào, và nâng cao thu nhập hoặc tiện ích (sự hài lòng) trong tương lai. Lý thuyết đầu tư tối ưu, nơi đặt nền tảng cho lĩnh vực này, cho thấy "định lý phân tách" (có thể xem xét riêng biệt "quyết định đầu tư" và "quyết định về thời gian tiêu thụ") rằng các nhà đầu tư tiến hành đầu tư sản xuất có ích thực đến điểm nơi "giá trị hiện tại ròng (NPV)" được tối đa hóa, sau đó tối ưu hóa thời gian tiêu thụ của chính họ thông qua việc cho vay và vay vốn tại thị trường tài chính (Hirshleifer, 1958) (tuy nhiên, vì nó giả định một thị trường vốn hoàn hảo, cần điều chỉnh trong thực tế).
  • Từ góc độ kinh tế vĩ mô: tích lũy vốn vật chất và giá trị thị trường Trong kinh tế học vĩ mô, đầu tư được xử lý từ góc độ vĩ mô là tích lũy vốn vật chất (máy móc, nhà máy, cơ sở hạ tầng, v.v.) để nâng cao năng lực sản xuất của toàn quốc. Keynes lập luận rằng đầu tư được thực hiện khi lợi nhuận kỳ vọng từ tài sản vốn mới được xem xét để giới thiệu (máy móc, hệ thống IT hoặc bất động sản, v.v.) (tỷ suất thu nhập biên của vốn, IRR) vượt quá lãi suất thị trường (lãi suất cho vay cùng một khoản tiền từ ngân hàng) (Keynes, 1936). Hơn nữa, trong "lý thuyết q" của Tobin (1969), khi giá trị thị trường của doanh nghiệp (tổng giá trị vốn thị trường + giá trị nợ thị trường) vượt quá chi phí tái tạo vốn hiện có (chi phí xây dựng lại cùng một doanh nghiệp), tỷ lệ (q > 1) được giải thích là doanh nghiệp có động lực mạnh để mở rộng cổ phần vốn bằng cách thực hiện đầu tư vật chất mới (khi q > 1, doanh nghiệp đầu tư vào chính mình, khi q < 1, họ không đầu tư mới mà mua lại các doanh nghiệp hiện có. Các công ty siêu sao như Apple, NVIDIA, Microsoft có q từ 5-10 trở lên, vì vậy họ đang tích cực tự đầu tư).
  • Từ quan điểm chiến lược kinh doanh: tính linh hoạt dưới tình trạng không chắc chắn và "Real Options" Trong lĩnh vực chiến lược kinh doanh, đầu tư nhằm mục đích xây dựng lợi thế cạnh tranh hoặc ứng phó với tính không chắc chắn của môi trường. Đặc biệt đối với đầu tư vào IT hoặc kinh doanh mới, vì các chi phí chìm (chi phí lỡ đã chi tiêu) dễ xảy ra một khi được thực thi, khả năng quyết định linh hoạt để mở rộng hoặc rút lui từ đầu tư theo sự thay đổi tình huống trong tương lai là điều gọi là "Real Options" cực kỳ quan trọng (Trigeorgis & Reuer, 2017). Ngoài ra, đầu tư IT không chỉ là mua hệ thống, mà còn được định vị như phân bổ tài nguyên chiến lược để nâng cao khả năng động hoặc tính linh hoạt của tổ chức, và thích ứng với sự thay đổi của môi trường (Drnevich & Croson, 2013).
  • Từ góc độ tài chính: sự theo đuổi "Rủi ro và Lợi suất" tại thị trường Trong tài chính, đầu tư chủ yếu đề cập đến phân bổ vốn cho tài sản tài chính như cổ phiếu hoặc trái phiếu. Tại đây, nó được định nghĩa là hành động theo đuổi thu nhập (lợi tức) tương xứng bằng cách chịu rủi ro (tính không chắc chắn). Các tham gia thị trường sở hữu một "triết lý đầu tư" độc đáo của riêng họ liên quan đến tính không hiệu quả của thị trường hoặc đặc tính hành vi của các nhà đầu tư (thị trường hiệu quả đến mức nào, tại sao xảy ra sai định giá cổ phiếu, tôi thắng ở đâu, tôi lo ngại về rủi ro nào), và triển khai chiến lược đầu tư (đầu tư giá trị, đầu tư tăng trưởng, giao dịch chênh lệch giá, v.v.) dựa trên nó để tối ưu hóa danh mục đầu tư (Damodaran, n.d.).
  • Từ góc độ vốn nhân sự và tài sản vô hình: "Tính bổ sung động" và "Hiệu ứng đường cong J" của năng suất Trong nền kinh tế hiện đại, đối tượng đầu tư không chỉ là thiết bị vật chất mà còn dịch chuyển mạnh mẽ sang "tài sản vô hình" như kiến thức, kỹ năng và văn hóa tổ chức. Đã được chứng minh rằng đầu tư vào "vốn nhân sự" thông qua giáo dục và đào tạo sở hữu "tính bổ sung động (đầu tư sớm nâng cao năng suất của các đầu tư sau này. Ví dụ, những người có nền tảng vững chắc sẽ tăng trưởng đáng kể từ các đầu tư bổ sung.)" (Heckman & Mosso, 2014). Hơn nữa, đầu tư vào các công nghệ đa năng mới như CNTT và trí tuệ nhân tạo (AI) chỉ phát huy giá trị thực khi kèm theo các đầu tư bổ sung vào tài sản vô hình như thiết kế lại quy trình kinh doanh và đào tạo lại nhân sự. Do đó, giai đoạn đầu triển khai sẽ thấy năng suất tạm thời giảm do chi phí học tập và điều chỉnh, nhưng lâu dài sẽ mang lại sự tăng trưởng vượt bậc, được gọi là "hiệu ứng đường cong J của năng suất" (Brynjolfsson et al., 2021).
  • Từ góc độ đầu tư công: Sửa chữa "thất bại thị trường" và tối đa hóa lợi ích ròng xã hội Đầu tư công được thực hiện bởi chính phủ và các tổ chức khác không nhằm theo đuổi lợi nhuận tài chính của các doanh nghiệp tư nhân, mà nhằm tối đa hóa lợi ích của toàn xã hội (thặng dư xã hội). Điều này được thực hiện để sửa chữa các "thất bại thị trường" như vấn đề môi trường hoặc thiếu hụt nguồn cung cấp hàng hóa công cộng. "Phân tích chi phí-lợi ích (Cost-Benefit Analysis: CBA)" được sử dụng để đánh giá đầu tư. Các dự án mà "lợi ích ròng xã hội (Net Social Benefit)" - tức là lợi ích xã hội (mức giá mà mọi người sẵn sàng trả) trừ đi chi phí xã hội (chi phí cơ hội) - là dương sẽ được thực hiện như là đầu tư mong muốn về mặt xã hội (Boardman et al., 2018).

Như vậy, đầu tư không chỉ đơn thuần là chi tiêu tiền mà là "phân bổ nguồn tài nguyên giữa các thời điểm nhằm tạo ra giá trị trong tương lai hoặc ứng phó với tính không chắc chắn". Từ phân tích trên, có thể thấy rằng đầu tư DX và CNTT liên quan đến các góc độ kinh tế vi mô, kinh tế vĩ mô, chiến lược kinh doanh và vốn nhân sự.

4. Làm thế nào để đánh giá đầu tư DX 

Có những hạn chế trong đánh giá ROI đơn giản cho đầu tư DX

Khi đánh giá đầu tư DX và CNTT của doanh nghiệp, nhiều tài liệu đã chỉ ra rằng có những hạn chế trong việc sử dụng các chỉ số tài chính tĩnh đơn giản như ROI (tỷ suất lợi nhuận đầu tư) để đánh giá.

  • Đầu tư bổ sung vào tài sản vô hình và "hiệu ứng đường cong J" dẫn đến đánh giá thấp ban đầu Công nghệ đa năng (GPT) như AI và CNTT là nền tảng của DX không tạo ra giá trị chỉ bằng cách triển khai hệ thống mà chỉ phát huy hiệu quả thực khi kèm theo "đầu tư bổ sung vào tài sản vô hình" như thiết kế lại quy trình kinh doanh và phát triển kỹ năng nhân viên. Tuy nhiên, vì tích lũy tài sản vô hình và học tập mất thời gian, giai đoạn đầu triển khai sẽ xuất hiện "hiệu ứng đường cong J" khi chi phí đi trước và năng suất tạm thời thấp hơn. Do đó, ROI ngắn hạn sẽ đánh giá thấp giá trị tăng trưởng vượt bậc trong tương lai (Brynjolfsson et al., 2021).
  • Sự tồn tại của độ trễ thời gian khi kết quả xuất hiện (hiệu ứng chậm trễ) Nhiều nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng có sự trễ tính bằng năm trong quá trình các hệ thống thông tin (IS) hoặc đầu tư kỹ thuật số phát triển thành các kết quả tài chính thực tế hoặc cải thiện hiệu suất, với sự tham gia của sự thích ứng và học tập của tổ chức (Lag effects). Do đó, nếu cố gắng đo lường ROI trong một khoảng thời gian ngắn ngay sau khi đầu tư, sẽ dẫn đến đánh giá sai lầm rằng đầu tư đã thất bại (Schryen, 2013).
  • Thiếu hụt "lựa chọn thực tế (giá trị của tính linh hoạt)" trong điều kiện bất định Các phép tính ROI và giá trị hiện tại ròng (NPV) truyền thống dựa trên giả định về dự báo dòng tiền tương lai xác định. Tuy nhiên, đối với các đầu tư DX có mức độ bất định cao, chính quyền được tiến hành đầu tư quy mô nhỏ ban đầu và linh hoạt mở rộng, sửa đổi hoặc rút khỏi đầu tư tùy theo sự thay đổi của tình hình (lựa chọn thực tế) sở hữu giá trị lớn. Giá trị của sự linh hoạt chiến lược như "đảm bảo các lựa chọn trong tương lai" này không thể nắm bắt hoàn toàn trong khung ROI đơn giản (Drnevich & Croson, 2013; Trigeorgis & Reuer, 2017).
  • Khó khăn trong việc đo lường "tác động ròng (lợi ích ròng)" đa chiều và khả năng nội bộ Thành công của đầu tư DX không chỉ nằm trong lợi nhuận tài chính trực tiếp như tăng doanh thu hoặc giảm chi phí. Việc tăng cường các khả năng nội bộ vô hình khó định lượng như cải thiện chất lượng quyết định, nuôi dưỡng văn hóa tổ chức nhanh nhẹn và cải thiện sự hài lòng của khách hàng hoặc nhân viên cũng là thành quả quan trọng. Đánh giá ROI bỏ qua những yếu tố này sẽ đánh giá thấp đáng kể tổng lợi ích ròng (tác động ròng) mà hệ thống mang lại cho tổ chức và toàn xã hội (DeLone & McLean, 2016; Schryen, 2013).
  • Không phù hợp với nền tảng tạo ra giá trị thông qua hiệu ứng mạng lưới hoặc hệ sinh thái Chiến lược kinh doanh kỹ thuật số hiện đại không chỉ nhằm mục đích cải thiện hiệu quả hoạt động của chính mình mà còn nhằm tận dụng hiệu ứng mạng lưới thông qua nền tảng hoặc xây dựng hệ sinh thái kinh doanh phối hợp với các đối tác bên ngoài. Cơ chế tạo ra giá trị mới này mở rộng động và theo hàm số vượt ra ngoài khuôn khổ của doanh nghiệp, vôn đó không thể được điều vào khung ROI truyền thống đo lường lợi nhuận tuyến tính và ngắn hạn chỉ dựa trên vốn đầu tư của chính mình (Bharadwaj et al., 2013).

Như vậy, vì đầu tư DX kèm theo tích lũy lâu dài tài sản vô hình, đảm bảo tính linh hoạt chiến lược trước những thay đổi trong môi trường, và xây dựng các mô hình kinh doanh mới thông qua mạng lưới, nên có những hạn chế cơ bản trong việc đo lường chính xác giá trị của nó bằng chỉ một chỉ số tài chính là ROI.

Định nghĩa về thành công của đầu tư DX

Thành công của đầu tư DX và CNTT của doanh nghiệp không phải là đơn chiều - chỉ là liệu có thể triển khai hệ thống mới theo kế hoạch hay không - mà được định nghĩa bằng các chỉ số đa chiều và đa lớp.

  • Cải thiện hiệu suất tài chính và thị trường (Đạt được giá trị kinh tế) Định nghĩa thành công phổ biến nhất và khách quan nhất của đầu tư CNTT là cải thiện các chỉ số tài chính như ROI (tỷ suất lợi nhuận đầu tư), ROA (tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản), tăng doanh thu và cải thiện hiệu suất thị trường như giá cổ phiếu hoặc giá trị doanh nghiệp. Đặc biệt trong bối cảnh DX, các doanh nghiệp lãnh đạo kỹ thuật số thành công được cho là có tỷ lệ tăng trưởng lợi nhuận cao gấp 1,8 lần và tỷ lệ tăng trưởng giá trị doanh nghiệp cao gấp 2 lần so với các doanh nghiệp chậm tiến, do đó, mức độ tạo ra giá trị kinh tế (Value) so với các mục tiêu cụ thể trở thành tiêu chí quan trọng của thành công (BCG, 2020; Liang et al., 2010; Schryen, 2013).
  • Tối ưu hóa quy trình kinh doanh và cải thiện năng suất (Tạo ra giá trị nội bộ) Giá trị nội bộ được tạo ra khi hệ thống chất lượng cao và thông tin được người dùng sử dụng thích hợp cũng là định nghĩa quan trọng của thành công. Cụ thể, có thể kể đến giảm chi phí, tối ưu hóa và tự động hóa quy trình kinh doanh, tăng tốc độ phản hồi khách hàng và ra quyết định, v.v. Việc đầu tư CNTT nâng cao "năng suất (Productivity)" của nhân viên và tăng hiệu quả hoạt động được xem là chỉ số thành công trung tâm ở mức hoạt động (DeLone & McLean, 2016; Schryen, 2013; Vial, 2019).
  • Tăng cường khả năng tổ chức và định mức "sự thay đổi bền vững" Triển khai tài nguyên CNTT không chỉ dừng lại ở việc thay thế công cụ mà còn được định nghĩa là thành công nếu tăng cường cả khả năng nội bộ của tổ chức (liên kết quy trình và quản lý kiến thức) lẫn khả năng bên ngoài (xây dựng quan hệ với khách hàng và nhà cung cấp). Đặc biệt trong DX, thay vì chỉ cải thiện hiệu suất tạm thời, trạng thái được xem là thành công thực sự khi cách làm việc nhanh nhẹn và tinh thần kỹ thuật số định mức thành văn hóa tổ chức và tổ chức có thể liên tục thích ứng với những thay đổi về môi trường, tức là tạo ra "sự thay đổi bền vững (Sustainable change)" (BCG, 2020; Liang et al., 2010).
  • Thiết lập lợi thế cạnh tranh thông qua mô hình kinh doanh mới Thành công trong kỷ nguyên kỹ thuật số được định nghĩa bằng "tạo ra và chiếm lĩnh giá trị mới" phá vỡ khung tham chiếu hiện tại. Cụ thể, thông qua các phương thức như số hóa sản phẩm và dịch vụ, xây dựng nền tảng đa bên, tận dụng những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu và thông tin khổng lồ, v.v., việc cách mạng hóa trải nghiệm khách hàng và thiết lập sự khác biệt cạnh tranh độc đáo hoặc chiến lược được nhấn mạnh là tiêu chí thành công của chiến lược kinh doanh kỹ thuật số (Bharadwaj et al., 2013; Vial, 2019).
  • Tạo ra "tác động ròng (lợi ích ròng)" từ cấp độ cá nhân đến toàn xã hội Thành công của hệ thống thông tin bắt đầu từ cải thiện sự hài lòng của người dùng cá nhân hoặc hiệu suất công việc, nhưng ảnh hưởng của nó dần mở rộng. Định nghĩa thành công cuối cùng là đầu tư CNTT không chỉ mang lại lợi ích cho cá nhân, nhóm làm việc và tổ chức mà còn mang lại "tác động ròng dương (lợi ích ròng: Net Impacts / Net Benefits)" cho toàn bộ ngành công nghiệp và xã hội như cải thiện phúc lợi tiêu dùng, tăng hiệu quả thị trường, tạo ra việc làm mới, được định nghĩa theo nghĩa rộng nhất (DeLone & McLean, 2016).

Như vậy, thành công của đầu tư DX và CNTT được định nghĩa không chỉ là lợi nhuận tài chính ngắn hạn mà còn là tạo ra giá trị tổng hợp (tác động ròng) bao gồm cải thiện hiệu quả hoạt động, khả năng biến đổi tổ chức, xây dựng mô hình kinh doanh mới và ảnh hưởng tích cực đến xã hội.

Phương pháp đánh giá đầu tư DX thích hợp

Để đánh giá một cách thích hợp đầu tư DX hoặc CNTT của doanh nghiệp, thay vì phụ thuộc vào các chỉ số tài chính ngắn hạn (như ROI), cần sử dụng một khung tính toán đa chiều và dài hạn.

  • Đánh giá đa chiều dựa trên "Mô hình Thành công Hệ thống Thông tin (IS Success Models)" Việc đánh giá thành công của hệ thống thông tin bằng một tiêu chí duy nhất như "liệu có thể triển khai trong ngân sách hay không" là không thích hợp. Theo "Mô hình Thành công IS" do DeLone và McLean đề xuất, đánh giá hệ thống phải được thực hiện toàn diện trên sáu chiều tương liên với nhau: ba chiều chất lượng bao gồm "chất lượng hệ thống" kỹ thuật, "chất lượng thông tin" được xuất ra và "chất lượng dịch vụ" của bộ phận CNTT, cộng với ba chiều về "sử dụng", "sự hài lòng của người dùng" bởi người dùng và "lợi ích ròng (Net Impacts)" cuối cùng. Thay vì phụ thuộc vào một chỉ số duy nhất, điều quan trọng là đánh giá đa góc độ bằng cách kết hợp những khía cạnh này. (DeLone & McLean, 2016; Petter et al., 2008)
  • Đánh giá phân cấp và bối cảnh trong "Giá trị Kinh doanh CNTT (IT Business Value)" Khi đánh giá cách đầu tư CNTT tạo ra giá trị kinh doanh (IT Business Value), việc giả định rằng đầu tư sẽ ngay lập tức dẫn đến thành quả tài chính của doanh nghiệp là nguy hiểm. Mô hình đánh giá hướng tới quy trình được nhiều nghiên cứu hỗ trợ cho rằng đầu tư CNTT trước tiên cải thiện "Hiệu suất Quy trình" như tăng tốc độ hoạt động kinh doanh hoặc nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng, từ đó trở thành trung gian để sóng tác động đến "Hiệu suất Doanh nghiệp/Tổ chức" cuối cùng (thành quả tài chính và thị trường), đòi hỏi một đánh giá phân cấp như vậy. Thêm vào đó, vì những thành quả này bị ảnh hưởng lớn bởi các yếu tố môi trường như doanh nghiệp, ngành công nghiệp, quốc gia, nên cần thiết phải thiết kế đánh giá có xem xét bối cảnh. (Schryen, 2013)
  • Đánh giá "Khả năng tổ chức" dựa trên RBV (Resource-Based View) Từ quan điểm Mô hình dựa trên tài nguyên (RBV), không phải tài nguyên IT đơn lẻ sẽ trực tiếp tạo ra lợi nhuận tài chính, mà IT giúp nâng cao "Khả năng (Capability)" của tổ chức mới là điều dẫn đến cải thiện hiệu suất. Do đó, trong đánh giá không chỉ tập trung vào việc triển khai hệ thống mà còn phải đo lường mức độ "Khả năng nội bộ" như chia sẻ kiến thức trong tổ chức và "Khả năng bên ngoài" như khả năng thích ứng với thị trường được tăng cường như thế nào là điều không thể thiếu. (Liang et al., 2010)
  • "Hiệu ứng Đường cong J" và đánh giá dài hạn trên cơ sở chênh lệch thời gian (Time Lag) Để đánh giá giá trị thực của đầu tư DX, cần phải xem xét "chênh lệch thời gian (Lag effects)" từ lúc đầu tư cho đến khi kết quả xuất hiện. Khi triển khai công nghệ mục đích chung mới như AI (GPT), cần có những khoản đầu tư bổ sung vào tài sản vô hình như thiết kế lại quy trình nghiệp vụ và đào tạo nhân viên, do đó giai đoạn triển khai ban đầu sẽ có sự giảm năng suất tạm thời, tiếp theo đó là sự gia tăng đột phá được gọi là "hiệu ứng Đường cong J của năng suất". Việc đo lường trong thời gian ngắn có nguy cơ đánh giá thấp hơn mức thực tế của đầu tư, do đó nên tích hợp việc đánh giá giá trị tạo ra dài hạn vào quá trình đánh giá. (Brynjolfsson et al., 2021; Schryen, 2013)
  • Đánh giá tính linh hoạt thông qua "Real Options" (Quyền tùy chọn thực) trong điều kiện không chắc chắn Trong đầu tư DX dưới điều kiện môi trường không chắc chắn và thay đổi nhanh chóng, việc bắt đầu từ các khoản đầu tư nhỏ ban đầu và có quyền linh hoạt quyết định mở rộng hoặc rút lui đầu tư tùy theo học tập từ tình hình hiện tại (Real Options) tự nó đã có giá trị lớn. Thay vì chỉ dựa vào đánh giá NPV (Giá trị hiện tại ròng) hoặc ROI dựa trên dự báo dòng tiền xác định theo cách truyền thống, nên tính đến "giá trị của tính linh hoạt chiến lược để bảo toàn các lựa chọn trong tương lai, giảm thiểu rủi ro hạ tầng trong khi nhắm đến cơ hội tăng trưởng". (Trigeorgis & Reuer, 2017)

Theo cách này, việc đánh giá đầu tư DX phù hợp không chỉ dừng lại ở việc đo lường lợi nhuận tài chính ngắn hạn, mà cần phải tích hợp "nhiều quan điểm" bao gồm chất lượng hệ thống, cải thiện quy trình, nâng cao khả năng tổ chức và bảo đảm tính linh hoạt chiến lược từ góc nhìn dài hạn.

5. Cách sử dụng Khung làm việc để quyết định và thực hiện đầu tư DX

Quyết định đầu tư DX nên được thiết kế như một cánh cổng giai đoạn (Stage Gate - tiến tới giai đoạn tiếp theo nếu đáp ứng các điều kiện) theo thứ tự đi qua 5 bộ mẫu, điều này được xem là phù hợp nhất về mặt học thuật và thực tiễn. Tiến hành xem xét theo thứ tự: RBV/VRIO → IT Business Value → Real Options → J-Curve → IS Success Model.
Tiến hành đánh giá bằng cách sử dụng bảng kiểm tra chẳng hạn như Excel, vì vậy tốt nhất nên tìm kiếm bộ mẫu trên Internet hoặc tạo bằng AI.

A. Lọc lựa ở cấp độ chiến lược: RBV/VRIO

Mục đích

  • Xem xét lý do đầu tư, ý nghĩa chiến lược

Thủ tục thực hiện

  1. Xác định các khả năng được thúc đẩy/tăng cường bằng đầu tư DX mục tiêu
  2. Đánh giá từng mục V/R/I/O trong khung VRIO với điểm từ 1-5
  3. Từ kết quả phân tích VRIO xác định trạng thái lợi thế cạnh tranh (Tình trạng không lợi / Cân bằng / Lợi thế tạm thời / Lợi thế tiềm năng chưa được khai thác / Lợi thế cạnh tranh bền vững)
  4. Xác nhận điểm Sensing / Seizing / Transforming trong sheet "Khả năng động"
  5. Nắm bắt khoảng cách giữa tầm quan trọng chiến lược và trạng thái hiện tại theo VRIO cũng như kiểm tra các hành động được khuyến nghị

Điều kiện vượt qua

  • Được phân loại là "Lợi thế cạnh tranh bền vững" hoặc "Lợi thế tiềm năng chưa được khai thác", hoặc được xếp là tình trạng không lợi nhưng "Tầm quan trọng chiến lược 4 trở lên" và được xác định là bắt buộc phải xây dựng
  • Có đóng góp rõ ràng vào bất kỳ 3 chiều nào của Khả năng động

Trường hợp không vượt qua

  • Dừng ở "Cân bằng cạnh tranh" → Xử lý dưới một khung ngân sách riêng biệt như đầu tư hiệu quả (mục đích giảm chi phí) chứ không phải đầu tư chiến lược
  • "Tình trạng không lợi + Tầm quan trọng chiến lược thấp" → Không thực hiện đầu tư

B. Thiết kế Cơ chế Nhân quả: IT Business Value

Mục đích: Xem xét đường dẫn nhân quả tạo ra giá trị và các điều kiện tiên quyết
Thủ tục thực hiện:

  1. Đánh giá các yếu tố thúc đẩy/cản trở 3 cấp độ (Công ty/Cạnh tranh/Vĩ mô) từ 1-5
  2. Chẩn đoán mức độ sẵn sàng của tài nguyên IT (Công nghệ + Nhân lực) và tài nguyên tổ chức bổ sung
  3. Đặt mục tiêu quy trình nghiệp vụ và cải thiện chịu tác động từ cải thiện quy trình
  4. Trực quan hóa chuỗi nhân quả từ tài nguyên → Quy trình → Kết quả tổ chức
  5. Định nghĩa KPI cho kết quả quy trình và kết quả tổ chức

Điều kiện vượt qua:

  • Điểm trung bình trong bối cảnh công ty là 3.5 trở lên (không có yếu tố cản trở mạnh)
  • Mức độ sẵn sàng của cả tài nguyên IT và tài nguyên bổ sung đều từ 3 trở lên
  • Đầu tư được tập trung vào lĩnh vực có tổng tầm quan trọng cải thiện quy trình nghiệp vụ cao
  • Điểm tổng hợp có trọng số từ 3.0 trở lên

Trường hợp không vượt qua điển hình:

  • Mức độ sẵn sàng của tài nguyên tổ chức bổ sung (Quy trình/Văn hóa/KPI) thấp → Thiết kế lại thành gói bao gồm đầu tư bổ sung
  • Điểm công ty thấp trong đánh giá bối cảnh → Cam kết của ban lãnh đạo và chuẩn bị quản trị là ưu tiên hàng đầu
  • Đường dẫn nhân quả ở mức "Có IT thì có chuyện gì đó xảy ra" và thiếu tính cụ thể → Trả lại yêu cầu quy hoạch

C. Đánh giá dưới Điều kiện Không chắc chắn và Quyết định Hình thức Đầu tư: Real Options

Mục đích: Xem xét thời điểm để thực hiện đầu tư dưới điều kiện không chắc chắn
Thủ tục thực hiện:

  1. Chọn loại đầu tư (Trì hoãn / Đầu tư giai đoạn / Mở rộng / Rút lui / Chuyển đổi)
  2. Ước tính các tham số: S (PV của Dòng tiền khi thành công), K (Số tiền đầu tư), T (Khoảng thời gian cân nhắc quyết định), σ (Độ không chắc chắn)
  3. Nếu đánh giá đơn giản thì dùng Black-Scholes, nếu là loại đầu tư phức tạp như PoC → triển khai toàn quy mô với nhiều quyết định nhiều giai đoạn thì dùng mô hình nhị phân
  4. Xác nhận độ nhạy cảm với σ·T thông qua phân tích độ nhạy cảm

Quy tắc đánh giá:

  • Phí bảo hiểm tùy chọn > 0 và NPV mở rộng > NPV tĩnh → Trì hoãn hoặc đầu tư giai đoạn có lợi
  • Phí bảo hiểm tùy chọn đầu tư giai đoạn > Chi phí đầu tư PoC → Khuyến nghị thực hiện PoC
  • σ cao × T dài → Giá trị của việc chờ đợi lớn

D. Mô phỏng Hiệu ứng Dài hạn: J-Curve

Mục đích: Hiểu thời điểm hiệu ứng biểu hiện hoặc độ sâu của điểm thấp nhất
Thủ tục thực hiện:

  1. Thiết lập khoảng thời gian đầu tư (5-10 năm), độ trễ (Tài sản vô hình 1-3 năm, Đo lường 1 năm), tỷ lệ suy giảm (khoảng 15%), hệ số tác động
  2. Nhập kế hoạch hàng năm cho đầu tư đo lường và đầu tư vô hình (Quy trình/Nhân tài/Tổ chức/Dữ liệu)
  3. Xác nhận giá trị ròng tích lũy, dòng tiền chiết khấu, NPV
  4. Trực quan hóa độ sâu của thung lũng Đường cong J và thời điểm phục hồi
  5. Thiết lập KPI để đo lường tích lũy tài sản vô hình thông qua theo dõi KPI trung gian (Tỷ lệ tiêu chuẩn hóa quy trình, Số lượng nhân viên DX, Lượng dữ liệu, v.v.)

Ví dụ về cách sử dụng khi giải thích cho lãnh đạo:

  • "Cho đến năm thứ 3, giá trị ròng tích lũy là âm. Tuy nhiên đây chính là J-curve mà Brynjolfsson-Rock-Syverson (2021) AEJ:Macro chỉ ra, nếu tài sản vô hình được tích lũy thì từ năm thứ 4 trở đi sẽ chuyển sang dương"
  • "Nếu KPI trung gian được tích lũy theo kế hoạch, thì hiệu ứng tài chính được chứng minh bằng học thuật sẽ biểu hiện với độ trễ"

E. Theo dõi Thực thi và Cải thiện: IS Success Model

Mục đích: Nắm bắt tiến độ triển khai
Thủ tục thực hiện:

  1. Thực hiện khảo sát tại 3 thời điểm: Giai đoạn tham chiếu (Trước đầu tư) / Ngay sau triển khai (3 tháng) / Sau khi ổn định (6-12 tháng)
  2. Thu thập câu trả lời từ 10-30 người dùng hiện trường + IT + Trưởng phòng chủ trách (Đánh giá 5 mức độ cho: ①Chất lượng hệ thống·②Chất lượng thông tin·③Chất lượng dịch vụ·④Sử dụng·⑤Sự hài lòng của người dùng·⑥Lợi ích ròng)
  3. Trực quan hóa sự chênh lệch bằng biểu đồ radar 6 chiều
  4. Theo dõi liên tục KPI lợi ích ròng

Chiều được dùng cho đánh giá ngắn hạn so với đánh giá dài hạn:

  • Ngắn hạn (3-6 tháng): Xem xét ①Chất lượng hệ thống·②Chất lượng thông tin·③Chất lượng dịch vụ·④Sử dụng
  • Dài hạn (12-24 tháng): Xem xét ⑤Sự hài lòng của người dùng·⑥Lợi ích ròng

6. Kết luận

Theo cách này, các dự án DX hay triển khai IT thường được đánh giá dựa trên chủ quan hoặc ROI đơn giản, nhưng bằng cách tiến hành đánh giá từ nhiều góc độ khác nhau, có thể tăng cao xác suất thành công.

Một thách thức của bài viết này là nội dung tích hợp 5 khung làm việc mặc dù bao gồm các quan điểm toàn diện, nhưng như một khung làm việc lại có ấn tượng tốn nhiều thời gian để phân tích. Về mặt đó, bằng cách tạo ra phiên bản đơn giản, có thể trở nên dễ sử dụng hơn cho nhiều người, do đó nếu có thể tiến hành như một chủ đề trong tương lai thì sẽ rất tốt.

Tài liệu tham khảo

  1. Acemoglu, D., & Johnson, S. (2023). Power and progress: Our thousand-year struggle over technology and prosperity. Tóm tắt: Cuốn sách thảo luận về tác động của sự phát triển công nghệ và tự động hóa đối với thị trường lao động và bất bình đẳng từ góc nhìn lịch sử và chính trị kinh tế.
  2. Aghion, P., Akcigit, U., & Howitt, P. (2014). What do we learn from Schumpeterian growth theory? Handbook of Economic Growth. Tóm tắt: Bài báo tổng hợp một cách có hệ thống những kiến thức từ cơ sở cho đến xác thực của lý thuyết tăng trưởng kinh tế loại Schumpeter có lấy phá hoại sáng tạo làm lõi.
  3. Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (Eds.). (2019). The economics of artificial intelligence: An agenda. University of Chicago Press. Tóm tắt: Cuốn sách định vị AI là công nghệ mục đích chung (GPT) và thảo luận một cách đa chiều về tác động của nó đối với tăng trưởng kinh tế, việc làm, bất bình đẳng, quy định, v.v.
  4. Akerlof, G. A., & Shiller, R. J. (2009). Animal spirits: How human psychology drives the economy, and why it matters for global capitalism. Princeton University Press. Tóm tắt: Cuốn sách giải thích từ góc nhìn kinh tế học hành vi cách các yếu tố tâm lý của con người (Anh hùng thú) gây ra những biến động kinh tế vĩ mô và khủng hoảng tài chính.
  5. Boston Consulting Group. (2020). Flipping the odds of digital transformation success. Tóm tắt: Báo cáo thực tiễn phân tích các yếu tố thực tiễn để nâng cao tỷ lệ thành công của các khoản đầu tư DX trong doanh nghiệp cũng như căn nguyên của những thất bại.
  6. Bharadwaj, A., El Sawy, O. A., Pavlou, P. A., & Venkatraman, N. (2013). Digital business strategy: Toward a next generation of insights. MIS Quarterly, 37(2), 471-482. Tóm tắt: Bài báo đề xuất khái niệm "Chiến lược kinh doanh kỹ thuật số" trong đó IT và chiến lược kinh doanh hợp nhất, và tổ chức theo các góc nhìn như tỷ lệ và tốc độ.
  7. Bloom, N., Floetotto, M., Jaimovich, N., Saporta-Eksten, I., & Terry, S. J. (2018). Really uncertain business cycles. Econometrica, 86(3), 1031-1065. Tóm tắt: Bài báo phân tích tác động của độ không chắc chắn ở cấp độ vĩ mô và vi mô đối với chu kỳ kinh doanh, chỉ ra cơ chế mà sự gia tăng độ không chắc chắn gây ra sự suy giảm năng suất.
  8. Boardman, A. E., Greenberg, D. H., Vining, A. R., & Weimer, D. L. (2018). Cost-benefit analysis: Concepts and practice (5th ed.). Cambridge University Press. Tóm tắt: Cuốn sách toàn diện bao gồm lý thuyết, khái niệm và phương pháp thực tiễn của "Phân tích chi phí-lợi ích (CBA)" được sử dụng trong đánh giá đầu tư công cộng và các dự án.
  9. Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2025). Generative AI at work. Tóm tắt: Bài báo chứng minh tác động của việc triển khai AI sinh mô tả đến năng suất của nhân viên (đặc biệt là nâng cao hiệu suất của lao động kỹ năng thấp).
  10. Brynjolfsson, E., Rock, D., & Syverson, C. (2021). The productivity J-curve: How intangibles complement general purpose technologies. American Economic Journal: Macroeconomics, 13(1), 333-372. Tóm tắt: Bài báo chứng minh "hiệu ứng J-curve" – triển khai các công nghệ mục đích chung như AI cần đầu tư bổ sung vào tài sản vô hình, dẫn đến sự suy giảm năng suất ban đầu và cải thiện lâu dài.
  11. Damodaran, A. (n.d.). Investment philosophies. Tóm tắt: Tài liệu giải thích cơ chế của các triết lý và chiến lược đầu tư khác nhau (giá trị, tăng trưởng, thời gian, v.v.) dựa trên sự không hiệu quả của thị trường và đặc điểm hành vi của nhà đầu tư.
  12. DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2016). Information systems success measurement. Foundations and Trends in Information Systems, 2(1), 1-116. Tóm tắt: Monograph thảo luận về sự phát triển của mô hình thành công IS nổi tiếng (mô hình D&M) và đo lường đa chiều của chất lượng hệ thống thông tin, sử dụng, và lợi ích ròng.
  13. Drnevich, P. L., & Croson, D. C. (2013). Information technology and business-level strategy: Toward an integrated theoretical perspective. MIS Quarterly, 37(2), 483-509. Tóm tắt: Bài báo xây dựng một góc nhìn lý thuyết tích hợp về mối quan hệ giữa đầu tư IT và chiến lược kinh doanh từ nhiều góc độ lý thuyết (RBV, lựa chọn thực, v.v.).
  14. Enholm, I. M., Papagiannidis, E., Mikalef, P., & Krogstie, J. (2022). Artificial intelligence and business value: A literature review. Information Systems Frontiers, 24(5), 1709-1734. Tóm tắt: Bài báo xem xét có hệ thống các tài liệu hiện có về cách triển khai AI trong các tổ chức tạo ra giá trị kinh doanh và trình bày chương trình nghiên cứu.
  15. Fisher, I. (1930). The theory of interest. Tóm tắt: Tác phẩm cổ điển nổi tiếng đã xây dựng nền tảng cho lý thuyết đầu tư và lãi suất hiện đại, bao gồm "định lý phân tách" dựa trên phân bổ tài nguyên giữa các thời kỳ, ưu tiên thời gian, và cơ hội đầu tư.
  16. Hassler, J., Krusell, P., & Olovsson, C. (2016). Environmental macroeconomics. In Handbook of Macroeconomics (Vol. 2). Tóm tắt: Tài liệu phân tích mối quan hệ giữa biến đổi khí hậu và kinh tế vĩ mô bằng cách sử dụng các mô hình đánh giá tích hợp (IAM), tổng hợp các phương pháp đánh giá kinh tế học về vấn đề môi trường.
  17. Heckman, J. J., & Mosso, S. (2014). The economics of human development and social mobility. Annual Review of Economics, 6, 689-733. Tóm tắt: Bài báo kinh tế học lao động làm sáng tỏ cơ chế "tính bổ sung động" – cách môi trường giai đoạn sơ khai và đầu tư sớm vào vốn nhân lực ảnh hưởng đến học tập và hình thành kỹ năng sau này.
  18. Hirshleifer, J. (1958). On the theory of optimal investment decision. Journal of Political Economy, 66(4), 329-352. Tóm tắt: Bài báo cổ điển lựa chọn định lý Fisher bằng cách chứng minh sự phân tách giữa tối đa hóa giá trị hiện tại ròng (NPV) và ưu tiên tiêu thụ trong quyết định đầu tư tối ưu.
  19. Keynes, J. M. (1936). The general theory of employment, interest and money. Tóm tắt: Tác phẩm lịch sử đã thiết lập nền tảng cho kinh tế vĩ mô, thảo luận về tính không chắc chắn của tương lai, hiệu suất cân biên của vốn trong quyết định đầu tư, và vai trò của animal spirits.
  20. Kundisch, D., & Meier, C. (2011). IT/IS project portfolio selection in the presence of project interactions: Review and synthesis of the literature. Wirtschaftsinformatik Proceedings 2011. Tóm tắt: Bài báo hệ thống hóa các tài liệu về ảnh hưởng của các tương tác giữa các dự án IT khác nhau (kỹ thuật, hiệu suất, tài nguyên, v.v.) đến lựa chọn danh mục đầu tư.
  21. Liang, T. P., You, J. J., & Liu, C. C. (2010). A resource-based perspective on IT and firm performance: A meta analysis. Industrial Management & Data Systems, 110(8), 1150-1177. Tóm tắt: Bài báo thực nghiệm thực hiện phân tích meta về ảnh hưởng của tài nguyên IT nâng cao khả năng của tổ chức và tác động đến hiệu suất kinh doanh từ góc nhìn của Xem dựa trên Tài nguyên (RBV).
  22. Challapally, A., Pease, C., Raskar, R., & Chari, P. (2025). The GenAI divide: State of AI in business 2025. MIT NANDA. Tóm tắt: Báo cáo phân tích tình trạng "chia rẽ GenAI" – nhiều tổ chức chưa đạt đến triển khai thực tế hoặc mở rộng quy mô trong việc triển khai AI sinh mô tả, và những lý do tại sao.
  23. McKinsey & Company. (2018). Unlocking success in digital transformations. Tóm tắt: Báo cáo phân tích tỷ lệ thành công thấp của DX và các yếu tố chung ở các doanh nghiệp thành công bao gồm văn hóa tổ chức, lãnh đạo, và quản lý thay đổi linh hoạt.
  24. Petter, S., DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2008). Measuring information systems success: Models, dimensions, measures, and interrelationships. European Journal of Information Systems, 17(3), 236-263. Tóm tắt: Bài báo xem xét định tính hơn 180 nghiên cứu thực nghiệm dựa trên mô hình thành công IS của D&M, kiểm chứng các mối quan hệ giữa các khái niệm cấu thành như chất lượng hệ thống và lợi ích ròng.
  25. Schryen, G. (2013). Revisiting IS business value research: What we already know, what we still need to know, and how we can get there. European Journal of Information Systems, 22(2), 139-169. Tóm tắt: Bài báo tổng kết các nghiên cứu trước đây về giá trị kinh doanh của IT và trình bày hướng đi của nghiên cứu trong tương lai, bao gồm các vấn đề về đánh giá tài sản vô hình, hiệu ứng trễ, và khả năng tổ chức.
  26. Schumpeter, J. A. (1934). Theorie der wirtschaftlichen entwicklung [The theory of economic development]. Tóm tắt: Tác phẩm cổ điển "Lý thuyết Phát triển Kinh tế" thảo luận về cách kết hợp mới, đổi mới, và vai trò của doanh nhân thúc đẩy sự phát triển kinh tế và chu kỳ kinh tế.
  27. Tobin, J. (1969). A general equilibrium approach to monetary theory. Journal of Money, Credit and Banking, 1(1), 15-29. Tóm tắt: Bài báo giải thích cơ chế quyết định đầu tư vật chất trong kinh tế vĩ mô bằng cách sử dụng "Tobin's q" – tỷ lệ giữa giá trị thị trường của doanh nghiệp và chi phí tái tạo tài sản hiện có.
  28. Trigeorgis, L., & Reuer, J. J. (2017). Real options theory in strategic management. Strategic Management Journal, 38(1), 42-63. Tóm tắt: Bài báo xem xét thảo luận về quyết định chiến lược của doanh nghiệp trong môi trường có tính không chắc chắn cao bằng cách sử dụng "lý thuyết lựa chọn thực" – tập trung vào giá trị của tính linh hoạt.
  29. Vial, G. (2019). Understanding digital transformation: A review and a research agenda. Journal of Strategic Information Systems, 28(2), 118-144. Tóm tắt: Bài báo xem xét các tài liệu về Phép biến đổi Kỹ thuật số (DX), mô hóa ảnh hưởng của công nghệ kỹ thuật số đến cấu trúc tổ chức và quy trình tạo ra giá trị.

Đã đọc

Đọc tiếp ↓

Chia sẻ bài viết này