Mỏ neo của thực tế
Khi bắt đầu luận chứng (argumentation), cần phải khởi đầu từ sự thật (fact) mà tất cả mọi người đều công nhận
Trong môi trường kinh doanh đầy biến động và cạnh tranh gay gắt ngày nay, việc đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác là vô cùng cần thiết. Một luận điểm dù phức tạp hay tinh vi đến đâu cũng cần được xây dựng dựa trên cơ sở đáng tin cậy.
1. Sự thật (Fact) – Nền móng vững chắc của Logic
Theo quan điểm của trường phái tư duy logic được trình bày trong các tài liệu nghiên cứu, quá trình triển khai logic (logic deployment) chính là sự tích lũy liên tục giữa căn cứ (reason) và kết luận (conclusion). Để chuỗi logic này không bị lung lay, căn cứ cơ bản nhất—hay điểm khởi đầu—bắt buộc phải là một Sự thật.
Do đó, việc triển khai logic chính là quá trình tích lũy liên tục của các căn cứ và kết luận. Vì đã có logic theo cấu trúc “Kết luận ← bởi vì ← Căn cứ 1”, thì logic tiếp theo sẽ là “Căn cứ 1 ← bởi vì ← Căn cứ 2”.
Thông qua việc lặp lại liên tục quá trình trên, chúng ta sẽ truy ngược được đến tận cùng của căn cứ cơ bản nhất. Căn cứ này bắt buộc phải là “sự thật”, cũng chính là nguyên tắc cơ bản thứ ba được đề cập trong các bài viết trước. Sơ đồ hóa như sau:
Kết quả cuối cùng ← bởi vì ← Căn cứ 1 ← bởi vì ← Căn cứ 2 …… ← Căn cứ Z (Sự thật)
Tương tự, nếu sử dụng “cho nên” để suy luận xuôi thì sẽ được thể hiện như sơ đồ bên dưới. Nói cách khác, đây là quá trình “xuất phát từ sự thật” để đi đến kết luận cuối cùng.
Căn cứ (Sự thật) → cho nên → Kết luận 1 → cho nên → Kết luận 2 …… → Quyết sách (Kết luận cuối cùng)
“Sự thật” được đề cập trong tư duy logic là để chỉ tình hình thực tế và những đạo lý, nguyên lý, nguyên tắc được đại chúng chấp nhận rộng rãi.
Nếu nền móng, tức Căn cứ Z (Sự thật), không vững chắc hoặc có thể bị lung lay, toàn bộ khối logic được xây dựng phía trên sẽ đổ vỡ ngay lập tức.
Sự thật trong kinh doanh
Trước hết, chúng ta cần thống nhất “sự thật” (facts) là gì. Trong khuôn khổ của tư duy logic kinh doanh, “sự thật” không phải là những gì chúng ta cảm thấy hay tin tưởng. Nó được định nghĩa là “tình hình thực tế và các đạo lý, nguyên lý, nguyên tắc được chấp nhận rộng rãi”.
Sự thật (Fact) được đề cập ở đây bao gồm những tình hình thực tế (hiện trạng) và những nguyên tắc, chân lý đã được đông đảo công chúng chấp nhận.
Vậy làm thế nào để xác định một điều là sự thật? Câu trả lời đơn giản nhất là thông qua Dữ liệu Định lượng (Quantitative Data), tức là các thông tin được thể hiện bằng con số cụ thể. Dữ liệu về doanh số bán hàng, khối lượng sản phẩm, hoặc tỷ lệ phổ cập thị trường là những minh chứng có sức thuyết phục cao nhất, bởi lẽ chúng khó bị bác bỏ hơn nhiều so với những ấn tượng chủ quan.
Khi một công ty sản xuất đồ uống phân tích thị trường, việc đưa ra nhận định “Sản lượng bia đang có xu hướng giảm, nhưng doanh số bán ra của bia loại ba (third-category beer) đang tăng lên” là một sự thật không thể chối cãi, vì nó được chứng minh bằng các con số.
Ngược lại, các nhận định mang tính chủ quan, cảm tính, như “Tôi thấy hình như giới trẻ bây giờ không thích uống rượu bia nữa” hay “Mọi người đang phát cuồng vì tiểu thuyết trên điện thoại” chỉ là ý kiến cá nhân và không thể được dùng làm căn cứ cơ sở cho một luận chứng kinh doanh nghiêm túc, nếu chưa được điều tra và xác nhận. Nếu khởi đầu bằng những nhận định mơ hồ này, kết luận cuối cùng của bạn sẽ thiếu tính thuyết phục. Việc bắt đầu một lập luận bằng những ý kiến chủ quan như trên sẽ khiến toàn bộ quá trình trở nên vô ích.
Tầm quan trọng của việc Xác nhận Hiện trường (Genchi Genbutsu)
Để đảm bảo căn cứ là sự thật, chúng ta không thể chỉ ngồi tại bàn làm việc và suy luận. Sự thật cần phải được quan sát và xác nhận qua thực tế.
Các tập đoàn lớn luôn chú trọng nguyên tắc này. Điển hình như Toyota với triết lý Genchi Genbutsu (hiện trường hiện vật), nghĩa là phải đến tận nơi để quan sát và xác nhận tình hình thực tế. Giả sử, nếu muốn tăng năng suất sản xuất của một nhà máy, nhà quản lý không thể tìm ra giải pháp nếu chỉ suy nghĩ trong văn phòng; họ cần phải đến nhà máy, quan sát những vấn đề tồn tại và những tài nguyên bị lãng phí để xây dựng đối sách dựa trên sự thật.
Tương tự, chủ tịch Kobayashi Yutaka của Kobayashi Pharmaceutical cũng thường xuyên đích thân đến siêu thị để quan sát và hỏi trực tiếp khách hàng lý do họ chọn mua sản phẩm của công ty mình. Ông không chỉ quan sát cách sản phẩm được trưng bày, mà còn trực tiếp hỏi những khách hàng đang chọn mua sản phẩm của mình: “Tại sao cô lại chọn sản phẩm này?”. Những câu trả lời trực tiếp, không qua bộ lọc của các báo cáo nghiên cứu thị trường, chính là những “sự thật” vàng giúp ông đưa ra các quyết định chiến lược.
Triết lý này dễ dàng thấy được ở các nhà lãnh đạo của thời đại số. Việc các lãnh đạo cấp cao thường xuyên có mặt tại siêu thị, lắng nghe phàn nàn của khách, hay thậm chí là tham gia vào quy trình giao hàng, giúp họ thu thập được những “sự thật” vi mô mà không một hệ thống BI (Business Intelligence) nào có thể tổng hợp được.
Phân tích sự thật trong bối cảnh thay đổi
Mặc dù sự thật phải được xây dựng trên dữ liệu, nhưng trong môi trường kinh doanh phức tạp, chúng ta cần có cái nhìn đa chiều và tinh tế hơn về cách áp dụng các dữ liệu này.
Lạm dụng Dữ liệu Định lượng
Nhiều người lầm tưởng rằng có con số cụ thể là có sự thật. Tuy nhiên, dữ liệu định lượng (quantitative data) cũng tồn tại nhiều hạn chế:
- Dữ liệu lỗi thời: Trong một thế giới thay đổi nhanh chóng, dữ liệu của quá khứ (ví dụ: dữ liệu 2006 dùng cho quyết định năm 2011) có thể không còn phù hợp để dự đoán tương lai.
- Dữ liệu thứ cấp thiếu chính xác: Dữ liệu được thu thập bởi bên thứ ba cho các mục đích khác có thể dẫn đến sai lệch khi chúng ta sử dụng trực tiếp.
- Thay đổi định nghĩa: Dữ liệu có thể bị bóp méo nếu định nghĩa về chỉ số hoặc phân loại bị thay đổi (ví dụ: việc tái cơ cấu phòng ban khiến doanh số của Bộ phận B chuyển sang Bộ phận A).
- Dữ liệu Đúng Nhưng Dẫn Đến Kết Luận Sai: Đây là cạm bẫy tinh vi nhất. Sách đã đưa ra một ví dụ xuất sắc về Australia: “Số liệu cho thấy lượng mưa bình quân đầu người của Australia rất cao” (Sự thật). “Kết luận: Australia là một quốc gia dồi dào tài nguyên nước” (Sai lầm). Thực tế, hầu hết người dân Australia đều đối mặt với tình trạng thiếu nước, vì mưa chủ yếu tập trung ở những vùng hoang vu, không có người ở.
Quan điểm Chuyên gia (Key Person’s Opinion)
Phần này đặc biệt quan trọng và thể hiện tư duy bậc cao. Trong kinh doanh, chúng ta không cần và cũng không nên chỉ dựa vào những “sự thật” được 100% mọi người công nhận. Một lập luận chỉ dựa trên những điều hiển nhiên thường sẽ dẫn đến một kết luận tầm thường và không có giá trị đột phá.
Một luận chứng logic chỉ dựa trên những sự thật hiển nhiên mà ai cũng biết thường là một luận chứng có giá trị thấp. Trong kinh doanh, các quyết định luôn phải hướng đến tương lai, điều mà dữ liệu quá khứ không thể nắm bắt được hoàn toàn.
Trong bối cảnh này, Quan điểm của Nhân vật Chủ chốt (Key Person’s Opinion) trong ngành lại đóng vai trò là một căn cứ vô cùng mạnh mẽ. Mặc dù đây chỉ là dự đoán và không phải sự thật đã xảy ra, nhưng ý kiến của những chuyên gia, nhà lãnh đạo tư tưởng (opinion leaders) hay những người có kinh nghiệm sâu sắc về ngành có thể vẽ ra bức tranh tương lai chính xác hơn nhiều so với việc chỉ dựa vào dữ liệu khách quan đơn thuần, nên tiếng nói của những người có tầm nhìn sâu sắc lại trở thành một nguồn “sự thật” đáng tin cậy hơn cả.
Ví dụ khi xem xét tốc độ phổ biến của xe điện (EV) trong tương lai, việc chỉ dựa vào dữ liệu bán hàng và công nghệ hiện tại là không đủ. Nếu đưa vào phân tích ý kiến của các chuyên gia trong ngành ô tô, pin, nhà báo chuyên môn và các lãnh đạo tư tưởng, độ tin cậy và sức thuyết phục của luận điểm sẽ tăng lên đáng kể.
Hay khi Steve Jobs quyết định ra mắt iPhone, không có bất kỳ “sự thật” dữ liệu nào cho thấy người tiêu dùng cần một chiếc điện thoại không có bàn phím vật lý. Ngược lại, mọi dữ liệu thị trường lúc đó (từ thành công của BlackBerry) đều chỉ ra điều ngược lại. “Sự thật” mà Steve Jobs dựa vào là niềm tin chắc chắn của ông về tương lai của giao diện người dùng, một “sự thật” được đúc kết từ hàng chục năm kinh nghiệm và trực giác thiên tài.
Tiêu chuẩn để chấp nhận một quan điểm như là “sự thật” cho mục đích luận chứng là: phải có cơ sở logic đủ để người khác chấp nhận. Nếu bạn thu thập được ý kiến chung từ ba (hoặc nhiều) nhân vật chủ chốt khác nhau, thông tin đó sẽ càng có độ tin cậy cao hơn.
Ứng dụng trong Doanh nghiệp
Trong hoạt động kinh doanh, chúng ta không cần theo đuổi sự nghiêm ngặt tuyệt đối 100% như trong nghiên cứu hàn lâm. Tốc độ là yếu tố thiết yếu. Một nhà tư duy bậc thầy không mù quáng tin vào dữ liệu, cũng không bay bổng với những nhận định chủ quan. Họ thực hành nghệ thuật cân bằng: kết hợp giữa dữ liệu khách quan trong quá khứ và những “sự thật” sâu sắc từ các chuyên gia về tương lai. Cuối cùng, tiêu chuẩn cao nhất để đánh giá một nền tảng lập luận không phải là “nó có đúng 100% không?”, mà là “liệu nó có đủ cơ sở Logic để thuyết phục người khác hay không?”.
Chấp nhận sự không hoàn hảo
Chúng ta cần cân bằng giữa dữ liệu khách quan (objective data) và các căn cứ mang tính thuyết phục cao như quan điểm chuyên gia (subjective but informed insights). Ngay cả khi không thể đưa ra một luận điểm khiến 100% mọi người hài lòng, việc đạt được sự đồng thuận của 60% đến 75% số người liên quan cũng đã là một thành công lớn, giúp thúc đẩy công việc tiến triển.
Luôn Kiểm tra Cân bằng
Luận chứng không được dựa trên một sự thật đơn lẻ. Giả sử một công ty thực phẩm muốn ra mắt sản phẩm cơm tiện lợi vị cà chua chỉ vì “phụ nữ trẻ quan tâm đến lycopene trong cà chua”. Dù sự thật đó đúng, kết luận này vẫn yếu ớt vì thiếu cân bằng.
- Thực tiễn áp dụng: Cần phải xem xét toàn cảnh và các yếu tố quan trọng khác: Xu hướng này kéo dài bao lâu? Chi phí có hợp lý không? Đã có đối thủ cạnh tranh nào làm chưa? Cà chua có thực sự phù hợp với cơm tiện lợi không?.
- Giống như việc xây dựng một tòa nhà logic, cần nhiều trụ cột (căn cứ) được chống đỡ vững chắc thay vì chỉ dựa vào một trụ cột duy nhất.
Nguyên tắc khởi đầu luận chứng từ sự thật không chỉ là một quy tắc logic, mà còn là kim chỉ nam giúp các nhà quản lý và chuyên gia đưa ra các phán đoán sắc bén, loại bỏ những yếu tố cảm tính và chủ quan, từ đó xây dựng các chiến lược kinh doanh có tính khả thi và sức thuyết phục cao. Điều này đòi hỏi chúng ta phải rèn luyện thói quen dò hỏi, kiểm chứng, và không ngừng tìm kiếm sự thật nền tảng trong mọi tình huống.
Chúng ta đã xác lập rằng nền tảng của một lập luận vững chắc phải là “Sự Thật”. Tuy nhiên, “sự thật” có hai bộ mặt: một bộ mặt nhìn về quá khứ, được thể hiện qua các con số và dữ liệu khách quan; và một bộ mặt hướng tới tương lai, thường được định hình bởi niềm tin và tầm nhìn sâu sắc của các chuyên gia. Một nhà tư duy non kinh nghiệm có thể rơi vào một trong hai thái cực: hoặc trở thành “nô lệ” của dữ liệu quá khứ, hoặc bay bổng với những tầm nhìn vô căn cứ.
Ngược lại, một nhà tư duy bậc thầy không mù quáng tin vào dữ liệu, cũng không bay bổng với những nhận định chủ quan. Họ thực hành Nghệ Thuật Cân Bằng: kết hợp giữa dữ liệu khách quan trong quá khứ và những “sự thật” sâu sắc từ các chuyên gia về tương lai. Đây là quá trình tổng hợp, đối thoại và hiệu chỉnh liên tục giữa hai nguồn “sự thật” này.
Sức Mạnh và Sự Hạn Chế của Dữ Liệu Khách Quan
Sức mạnh – Tấm gương chiếu hậu rõ nét
Dữ liệu khách quan – báo cáo tài chính, phân tích thị phần, tỷ lệ chuyển đổi, khảo sát người dùng – là không thể thiếu. Nó cung cấp một nền tảng vững chắc, một “sự thật” có thể kiểm chứng về những gì đã xảy ra. Nó giúp chúng ta trả lời các câu hỏi “Cái gì?”, “Bao nhiêu?”, “Khi nào?”. Dữ liệu giúp loại bỏ phỏng đoán, xác định các vấn đề vận hành và tối ưu hóa hiệu suất hiện tại.
Hạn chế – Điểm mù của tương lai
Tuy nhiên, dữ liệu quá khứ chỉ là tấm gương chiếu hậu. Nó không thể cho bạn thấy một khúc cua bất ngờ hay một con đường hoàn toàn mới phía trước. Việc quá phụ thuộc vào dữ liệu có thể dẫn đến chủ nghĩa gia tăng (Incrementalism) – chỉ dám thực hiện những cải tiến nhỏ, an toàn và có thể dự đoán được. Nó sẽ hoàn toàn bất lực trước những thay đổi mang tính đột phá (disruptive changes) trong công nghệ hoặc hành vi người tiêu dùng.
Trước khi iPhone ra đời, mọi dữ liệu khảo sát khách hàng của Nokia và BlackBerry đều chỉ ra rằng người dùng muốn có một chiếc điện thoại với thời lượng pin dài hơn và bàn phím vật lý tốt hơn. Nếu chỉ dựa vào dữ liệu này, sẽ không bao giờ có một cuộc cách mạng smartphone.
Tầm Nhìn Chiến Lược – Ánh Đuốc Soi Lối Tương Lai
Sức mạnh – Kiến tạo tương lai
Đây là nơi chứa đựng những “sự thật” định tính, những niềm tin cốt lõi về cách thế giới sẽ vận hành. Nó đến từ trực giác được mài giũa qua hàng chục năm kinh nghiệm, khả năng kết nối những điểm rời rạc mà người khác không thấy, và một tầm nhìn táo bạo về những gì có thể xảy ra. Tầm nhìn giúp trả lời các câu hỏi “Tại sao?” và “Sẽ ra sao nếu…?”. Nó là nguồn gốc của mọi sự đổi mới đột phá.
Hạn chế – Ranh giới mong manh với sự ảo tưởng
Rủi ro lớn nhất của tầm nhìn là nó có thể sai. Nó mang tính chủ quan cao và khó kiểm chứng. Một tầm nhìn không được thử thách và đối chiếu với thực tế có thể dễ dàng trở thành sự ảo tưởng, dẫn đến những quyết định sai lầm thảm hại, đốt cháy nguồn lực của công ty vào những dự án không tưởng.
Vô số startup đã thất bại không phải vì họ thiếu tầm nhìn, mà vì tầm nhìn của họ không giải quyết một vấn đề có thật trên thị trường, hoặc đi trước thời đại quá xa. Webvan, một startup giao hàng tạp hóa online vào cuối những năm 1990, có một tầm nhìn chính xác về tương lai, nhưng đã thất bại vì cơ sở hạ tầng và thói quen người dùng lúc đó chưa sẵn sàng.
Case Studies
Nghệ thuật này không phải là một phép cộng 50/50, mà là một vũ điệu tương tác, trong đó dữ liệu được dùng để thông báo, kiểm chứng và giảm thiểu rủi ro cho tầm nhìn.
- Netflix và Ván Cược “House of Cards”
- Dữ liệu khách quan: Netflix sở hữu kho dữ liệu khổng lồ về hành vi xem phim. Họ biết rằng những người dùng xem phim của đạo diễn David Fincher cũng thường xem phim có diễn viên Kevin Spacey. Họ cũng biết rằng phiên bản “House of Cards” của Anh rất được yêu thích. Dữ liệu này nói rằng: “Sự kết hợp này có xác suất thành công cao”.
- Tầm nhìn chiến lược: Reed Hastings có một “sự thật” cốt lõi: “Trong tương lai, các hãng phim sẽ rút lại nội dung để xây dựng nền tảng streaming riêng. Để sống sót và thống trị, Netflix phải sở hữu nội dung gốc độc quyền”.
- Sự cân bằng: Netflix đã không chỉ dựa vào tầm nhìn để “đốt tiền”. Họ đã dùng dữ liệu khách quan để xác thực rằng ván cược vào “House of Cards” là một ván cược có tính toán và xác suất thắng cao. Dữ liệu đã biến một tầm nhìn chiến lược táo bạo thành một quyết định đầu tư thông minh.
- Amazon và Sự Ra Đời của AWS (Amazon Web Services)
- Dữ liệu khách quan (Nội bộ): Amazon quan sát “sự thật” từ chính hoạt động của mình: việc xây dựng và vận hành một hạ tầng công nghệ thông tin đủ mạnh để phục vụ trang thương mại điện tử khổng lồ của họ là một thách thức cực kỳ tốn kém và phức tạp. Họ đã phải tự mình trở thành chuyên gia hàng đầu thế giới trong lĩnh vực này.
- Tầm nhìn chiến lược: Jeff Bezos và đội ngũ đã thực hiện một bước nhảy vọt logic: “Nếu chúng ta gặp vấn đề này, thì tất cả các công ty khác cũng sẽ gặp vấn đề tương tự. Sẽ ra sao nếu chúng ta ‘cho thuê’ hạ tầng và chuyên môn của mình?”. Đây là một tầm nhìn không có bất kỳ dữ liệu thị trường bên ngoài nào để chứng minh vào thời điểm đó.
- Sự cân bằng: Tầm nhìn này không phải là một ý tưởng viển vông. Nó được neo vào một “sự thật” đã được kiểm chứng một cách đau đớn từ chính nội bộ Amazon. Họ đã biến một vấn đề vận hành nội bộ thành một cơ hội kinh doanh toàn cầu. Họ đã khái quát hóa “sự thật” của riêng mình thành một “sự thật” phổ quát cho cả thị trường.
Cuối cùng thì…
Tiêu chuẩn để đánh giá một quyết định không chỉ là “nó có đúng với dữ liệu không?” hay “nó có đủ tầm nhìn không?”. Tiêu chuẩn cao nhất, như sách đã gợi ý, là “liệu nó có đủ cơ sở logic để thuyết phục người khác hay không?”. Điều này có nghĩa là, ngay cả một quyết định dựa trên tầm nhìn cũng phải được trình bày như một lập luận logic chặt chẽ. Tầm nhìn cung cấp Kết Luận, còn dữ liệu, kinh nghiệm và các phân tích hợp lý sẽ cung cấp Căn Cứ. Sự kết hợp hài hòa giữa chúng mới tạo nên một lập luận không thể bị bác bỏ.
Vậy thì,
- Trong công ty, các quyết định quan trọng thường được đưa ra dựa trên “dữ liệu cứng” hay “niềm tin của lãnh đạo” nhiều hơn? Sự cân bằng này được thể hiện như thế nào?
- Bạn, hoặc công ty của bạn đã bị một “sự thật” dữ liệu đánh lừa chưa? Nguyên nhân của sự nhầm lẫn đó là gì?
- Khi phải ra quyết định về một vấn đề hoàn toàn mới và chưa có dữ liệu, bạn sẽ tìm kiếm nguồn “sự thật” từ đâu?
