Từng mất 1 năm tự code CRM: bài học cho CEO đang vibe code với AI

Một năm tự xây CRM và bài học đầu tiên

Năm 2017, mình cần một hệ thống CRM có thể kết nối với HostBill đang chạy trong công ty. Tìm mãi không có sản phẩm nào vừa nhu cầu, nên mình quyết định tự code. Tính thêm, nếu làm tốt thì có thể đóng gói thành SaaS để bán.

Mình mất khoảng một năm, tự làm từ frontend đến backend — thời điểm đó chưa có AI hỗ trợ viết code như bây giờ. TodayCRM có hơn 20 tính năng: quản lý lead, deal, contact, KPI; mạng nội bộ kiểu Facebook; kudo cards; email marketing; dòng tiền; task, dự án; đào tạo online, thi trắc nghiệm và nhiều loại báo cáo.

Dùng nội bộ khá ổn, mình mở miễn phí cho vài chục doanh nghiệp dùng thử để xin góp ý. Rồi mình phát hiện doanh nghiệp nào cũng muốn chỉnh riêng, vì mỗi nơi có một nghiệp vụ và cách vận hành khác nhau. Cuối cùng, CRM phù hợp để dùng nội bộ nhưng không đi xa được như một sản phẩm SaaS.

Sau đó mình phải tự hỏi: mình làm vì công ty thực sự cần, vì mê code, hay vì nhìn thấy một cơ hội kinh doanh? Đây cũng là câu hỏi nhiều CEO nên đặt ra trước khi bắt đầu một dự án vibe code.

Đừng nhầm khả năng làm ra với lý do nên làm

Tự xây một phần mềm, đưa vào công ty và giải quyết được một bài toán trước đây phải làm bằng Excel là cảm giác rất đã. Nhưng làm được không đồng nghĩa với nên làm. Một công cụ có thể chạy tốt ở công ty mình vẫn có thể thất bại khi đưa sang doanh nghiệp khác.

Trước khi code, hãy hỏi: vấn đề này có liên quan đến mục tiêu chiến lược không; đội ngũ có thực sự dùng không; có giải pháp sẵn nào rẻ và nhanh hơn không; nếu không xây thì doanh nghiệp mất gì; nếu xây thì chỉ số nào sẽ cải thiện? Vibe code làm giảm chi phí tạo nguyên mẫu, nhưng không thay thế bài toán chọn đúng vấn đề.

Tầng chiến lược: AI chỉ là vai phụ

CEO thường phải phân tích ngành, đối thủ, khách hàng, năng lực bên trong và môi trường bên ngoài trước khi chọn hướng đi. AI có thể cào thông tin, tóm tắt pháp lý, tìm góc nhìn về đối thủ và gợi ý phân khúc khách hàng. Nhưng AI chưa thay được việc tổng hợp bối cảnh và chịu trách nhiệm cho lựa chọn chiến lược.

Tầng này cần ba thứ: dữ liệu, mô hình AI và khung phân tích. Mô hình thì ngày càng nhiều người có thể dùng như nhau. Khung phân tích mới là thứ tạo khác biệt, và nó đến từ học hành bài bản cùng trải nghiệm thực tế. Mình từng phân tích khoảng 100 ý tưởng và phần lớn kết luận là không nên làm — đó cũng là một kết quả tốt.

Tầng thực thi và vận hành: nơi AI tạo giá trị lớn nhất

AI có thể trở thành một lực lượng lao động: chat tư vấn, hỗ trợ chốt đơn, viết nội dung, tổng hợp báo cáo, theo dõi chỉ số và xử lý các việc lặp lại. AI cũng có thể đọc báo cáo, phát hiện bất thường và đề xuất cảnh báo.

Nhưng muốn AI kiểm soát đúng, CEO phải biết cần kiểm soát cái gì, cảnh báo ngưỡng nào và vấn đề nào đáng ưu tiên. Họp ngày, tuần, tháng, quý vẫn cần con người; AI chỉ giúp dữ liệu và việc chuẩn bị nhẹ hơn.

Phần mềm, quy trình và SOP cũng nằm ở tầng này. Vibe code giúp xây nhanh hơn, nhưng không tự tạo ra tư duy hệ thống. Nếu nghiệp vụ chưa rõ, quy trình không ai dùng và người chịu trách nhiệm không được xác định, code thêm chỉ tạo ra một hệ thống phức tạp hơn.

Mỗi phòng ban nên hỏi AI tạo ra kết quả gì

Marketing nên hỏi AI có giúp định vị thương hiệu rõ hơn và hiểu khách hàng sâu hơn không. Sản phẩm nên hỏi AI có giúp làm nhanh hơn, đúng nhu cầu hơn không. Kế toán nên hỏi AI có giảm sai sót và giúp nhìn ra vấn đề dòng tiền sớm hơn không. Kinh doanh nên hỏi khách hàng có hài lòng hơn, chịu trả thêm tiền và doanh thu có tăng không.

Ở doanh nghiệp, AI có thể làm nhiều việc nhưng vẫn cần người giỏi để lead các việc quan trọng, thiết kế công việc cho AI, đặt tiêu chuẩn đầu ra và chịu trách nhiệm về kết quả.

Tầng tài chính: không hiểu thì đừng giao AI hoạch định

Năm trước mình từng làm file kế hoạch tài chính và bán hàng hơn 10 sheet bằng tay, mất gần một tháng. Năm nay có AI hỗ trợ, công việc chỉ còn khoảng một tuần. Nhưng AI chỉ giúp nhanh hơn; nó không học thay mình các khái niệm nền tảng.

Muốn giao AI lập kế hoạch, CEO vẫn phải hiểu doanh thu, lợi nhuận, dòng tiền, ROA, ROE, vòng quay vốn, điểm hòa vốn và các giả định trong kế hoạch. Nếu AI nhắc đến ROA, ROE hay vòng quay dòng tiền mà mình không hiểu, nên tạm dừng việc dùng AI để hoạch định và quay lại học tài chính trước.

CEO nên dùng AI như thế nào để không bị FOMO?

AI hiện tham gia vào một phần của chuỗi giá trị: làm lực lượng lao động, làm công cụ hỗ trợ hoặc giúp kiểm soát. Nó chưa thay được độ nhạy với cơ hội thị trường, việc phân tích bối cảnh, xác định mục tiêu và chọn hướng đi của một CEO có kinh nghiệm. Nó cũng chưa chắc hiểu khách hàng bằng bạn và đội ngũ của bạn.

Bản thân mình dùng AI nhiều nhất cho việc học. Kiến thức phải vào đầu mình trước, sau đó mới điều khiển được đội quân AI. Việc của CEO vẫn là học mỗi ngày, hiểu doanh nghiệp, hiểu AI và biết tập trung vào đâu.

Đừng như mình năm 2017, bỏ một năm code CRM cho vài chục người dùng. Vibe code có thể giúp chúng ta xây nhanh hơn, nhưng tư duy quản trị mới giúp chúng ta biết nên xây cái gì.