Sau hai năm rưỡi khởi nghiệp và hoàn toàn ứng dụng trí tuệ nhân tạo, công ty này thực tế lại trở nên "truyền thống" hơn.

Tác giả: Digital Life Kazik

Hôm nay là một thời điểm khá đặc biệt.

Vì tôi đã điều hành công ty của mình được hai năm rưỡi rồi, nên năm nay chính thức là Năm của Trái Đất.

Trong hai năm rưỡi qua, công ty đã vượt qua nhiều khó khăn và đối mặt với vô số tình huống sinh tử, nhưng may mắn thay, nó đã sống sót.

Hơn nữa, tôi vẫn ổn và công ty sắp chuyển địa điểm lần nữa.

Do số lượng nhân viên ngày càng tăng, mặc dù đội ngũ và hoạt động kinh doanh đã mở rộng rất thận trọng, nhưng vẫn không đủ chỗ cho tất cả mọi người. Vì vậy, chúng tôi vừa chuyển văn phòng vào cuối năm ngoái, nhưng giờ lại phải chuyển đến một địa điểm mới nữa.

Hôm nọ tôi trò chuyện với vài người bạn, và tất cả chúng tôi đều hơi ngạc nhiên. Họ nói: "Bạn đã sử dụng AI nhiều như vậy rồi, sao vẫn cứ tuyển thêm người? Về lý thuyết, chẳng phải số lượng nhân viên sẽ ngày càng ít đi và văn phòng sẽ ngày càng nhỏ hơn sao? Chẳng phải chỉ cần khoảng chục người ngồi trong một phòng, mỗi người quản lý khoảng chục nhân viên kỹ thuật số, và làm công việc của hàng trăm người trước đây là đủ sao?"

Đây là trí tuệ nhân tạo! Nghe thật hiện đại và hấp dẫn.

Tôi nói, "Vớ vẩn."

Thực tế là tỷ lệ ứng dụng AI của chúng ta hiện nay gần như đạt 100%. Hầu như mọi người trong công ty đều đang sử dụng các trợ lý ảo khác nhau. Tất cả các vị trí, bao gồm tài chính, nhân sự, pháp lý, kinh doanh, môi giới, vận hành, v.v., đều đã sử dụng trợ lý ảo để tạo ra đủ loại quy trình và công cụ.

Tuy nhiên, có một số việc mà trí tuệ nhân tạo không thể đẩy nhanh tiến độ, và những việc đó lại trở nên quan trọng nhất đối với nhân viên của chúng ta.

Trí tuệ nhân tạo càng tiên tiến, chúng ta càng sử dụng nó nhiều hơn, nhưng theo hiểu biết của mọi người, và cả của tôi, chúng ta lại ngày càng trở nên "truyền thống" hơn.

Đây là một hiện tượng rất thú vị. Trong các cuộc phỏng vấn vài ngày trước và trong các bữa tối với một số người bạn tối qua, mọi người đều khá quan tâm đến sự chuyển đổi của doanh nghiệp nhờ trí tuệ nhân tạo, vì vậy họ thường xuyên nói chuyện với tôi về điều này và hỏi tôi tại sao tôi không ghi lại những trải nghiệm này.

Nhân dịp kỷ niệm một năm thành lập công ty, tôi xin được chia sẻ cách thức mà chúng tôi, một công ty nhỏ, tương đối truyền thống với chưa đến 40 nhân viên, sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong cấu trúc tổ chức của mình.

Dĩ nhiên, tôi không ở vị trí của một ông chủ thành công để chỉ bảo mọi người cách quản lý công ty; chúng tôi còn xa mới đạt được điều đó. Chúng tôi hoàn toàn không thành công. Tôi chỉ cảm thấy mình có thể chia sẻ một vài kinh nghiệm với các bạn.

Vậy, chúng ta hãy bắt đầu.

I. Tích hợp AI toàn diện

Tôi đã gặp vô số công ty mà khi các nhà quản lý bàn về việc áp dụng AI, phản ứng đầu tiên của họ thường rất giống nhau: xây dựng một hệ thống, hoặc tìm một người phụ trách, và thiết lập một nền tảng AI.

Trông rất chuyên nghiệp và khiến tôi cảm thấy rất an toàn.

Tôi hoàn toàn hiểu ý tưởng này; chúng tôi cũng đã làm điều tương tự cách đây rất lâu khi tôi còn làm công việc tư vấn.

Tuy nhiên, sau đó chúng tôi phát hiện ra rằng phương pháp này cũng có những nhược điểm.

Nó có vẻ là hệ thống được tổ chức tốt nhất, nhưng cũng là hệ thống dễ bị biến thành một trung tâm lập kế hoạch khác trong công ty nhất.

Ví dụ, nếu một chuyên gia nhân sự gặp vấn đề với việc sàng lọc ứng viên dựa trên trí tuệ nhân tạo, trước tiên họ nên nêu rõ các yêu cầu của mình.

Hoặc, nếu một doanh nghiệp muốn tạo ra một công cụ phân tích AI cho khách hàng, trước tiên họ nên viết một tài liệu yêu cầu.

Vấn đề phát sinh ở tuyến đầu của hoạt động kinh doanh, nhưng các yêu cầu phải trải qua nhiều cấp bậc quản lý trước khi đến được người thực sự tạo ra công cụ đó.

Chúng ta đều biết rằng thông tin bị mất đi; với mỗi lần truyền tải, phần lớn ngữ cảnh bị mất đi, và đến khi sản phẩm cuối cùng được hoàn thiện, thế giới đã thay đổi đến mức không thể nhận ra.

Điều đáng lo ngại nhất là nhân viên tuyến đầu sẽ ngày càng thành thạo trong việc đưa ra yêu cầu, trong khi những người ở khâu trung gian sẽ ngày càng thành thạo trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Cuối cùng, chỉ có một vài người trong công ty thực sự sở hữu khả năng sáng tạo.

Nhưng tôi không nghĩ các tổ chức trong kỷ nguyên AI nên như vậy. Chúng nên là những tổ chức mà mọi người đều có thể sử dụng AI hoặc tạo ra các công cụ để giải quyết vấn đề, chứ không chỉ bị giới hạn ở các nền tảng AI được gọi là như vậy.

Vì vậy, sau này, dù là trong công ty của mình hay khi trò chuyện với bạn bè là chủ doanh nghiệp, tôi đều đưa ra những lời khuyên rất thận trọng.

Các công ty có ít hơn 100 nhân viên ban đầu nên thận trọng khi thiết lập nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI).

Không phải các nền tảng AI là vô giá trị. Các hệ thống quy mô lớn, như Lark, phần mềm tài chính, và cơ sở hạ tầng bảo mật và phân quyền thống nhất chắc chắn cần nhân sự chuyên môn để quản lý.

Tuy nhiên, phần khung giữa này nên càng mỏng càng tốt.

Nó bảo vệ quyền truy cập, bảo mật, chi phí, tiêu chuẩn dữ liệu và các ranh giới bất khả xâm phạm, đồng thời giải quyết một số vấn đề về máy chủ và mã thông báo cho mọi người. Các vấn đề còn lại liên quan mật thiết đến hoạt động kinh doanh và thay đổi hàng ngày cần được giải quyết bởi những người trực tiếp tiếp cận vấn đề bằng trí tuệ nhân tạo (AI).

Dù bạn sử dụng tác nhân trực tiếp, tạo công cụ dựa trên tác nhân, hay thực hiện thu thập dữ liệu web, viết kịch bản hoặc RPA, điều đó không quan trọng, nhưng bạn phải tự mình giải quyết vấn đề.

Vì chỉ có họ mới thực sự hiểu được những điểm khó khăn nằm ở đâu, từ đó giảm thiểu tối đa việc rò rỉ thông tin trong quá trình giao tiếp.

Vì vậy, trong công ty chúng tôi, mọi thứ có thể khá khắc nghiệt. Có rất nhiều vấn đề và quy trình cần tối ưu hóa, nhưng không có vị trí cụ thể nào giúp bạn phát triển các giải pháp. Chỉ có bạn và người đại diện mới có thể giải quyết những vấn đề này. Cho dù đó là Codex, Workbuddy, Claude Code hay bất kỳ nền tảng nào khác, điều đó không quan trọng, nhưng nhân viên kinh doanh phải tự mình giải quyết chúng.

Quá trình này có thể sẽ rất khó chịu lúc ban đầu.

Một số người không thể diễn tả được nó, một số thì sợ lập trình, và một số lại dành rất nhiều thời gian để tạo ra một thứ nhỏ bé, hầu như không thể sử dụng được.

Trong nhiều trường hợp, lần đầu tiên sử dụng tác nhân để giải quyết một nhiệm vụ thường chậm hơn so với việc thực hiện thủ công.

Nhưng sự vụng về này lại đặc biệt quan trọng.

Hãy tin tôi, trí tuệ nhân tạo không phức tạp đến vậy. Khi ai đó lần đầu tiên biến những vấn đề họ gặp phải trong công việc thành một thứ gì đó hữu ích, dù có thể còn thô sơ, thì nhận thức của họ về công việc sẽ thay đổi.

Trước đây, ông chỉ có thể chịu đựng được những thủ tục và những phần mà ông không hài lòng.

Giờ đây, lần đầu tiên anh nhận ra rằng chính mình có thể thay đổi quy trình.

Sau này tôi nhận ra rằng điều quý giá nhất mà trí tuệ nhân tạo mang lại cho người lao động bình thường có thể không chỉ là hiệu quả công việc, mà còn là cảm giác tự chủ đã bị đánh mất từ lâu.

Tôi đặc biệt khuyến khích mọi người sử dụng Agent để tối ưu hóa những khía cạnh công việc mà họ cảm thấy chưa hài lòng.

Tôi cho rằng đây là điều được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo, vì vậy giờ đây tôi đánh giá cao hơn cấu trúc "nền tảng trung gian mỏng, tuyến đầu dày".

II. Dữ liệu là động lực của mọi thứ

Dĩ nhiên, việc cử đặc vụ đến từng người không tự động tạo ra một tổ chức đúng nghĩa thời đại trí tuệ nhân tạo.

Nhiều công ty đã liên hệ với tôi để thảo luận về trí tuệ nhân tạo, và khi lắng nghe họ, tôi luôn gặp phải cùng một câu hỏi.

Họ không có dữ liệu.

Trước đây, không có bản ghi chép đầy đủ các cuộc họp, thông tin liên lạc với khách hàng nằm rải rác trong nhật ký trò chuyện của nhiều người khác nhau, thậm chí cả hợp đồng và báo giá cũng không thể tìm thấy trong một phiên bản thống nhất. Không có hoạt động đánh giá sau dự án sau khi dự án hoàn thành.

Nhiều trải nghiệm quan trọng nhất chỉ tồn tại trong tâm trí của một số ít nhân viên kỳ cựu.

Cái này hoàn toàn vô dụng; nó không phải là một tác nhân chút nào.

Đối với một tổ chức, giờ đây tôi càng tin chắc hơn rằng:

Người đại diện không quan trọng bằng dữ liệu; điều quan trọng nhất là dữ liệu.

Cá nhân tôi tin vào sự hình thành dữ liệu đột ngột.

Chúng tôi tại Virtual Media hoạt động trong lĩnh vực MCN (Mạng lưới đa kênh), và đã ký hợp đồng với hàng trăm blogger cũng như kết nối với gần một trăm thương hiệu.

Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để bảo tồn dữ liệu nội dung, dữ liệu kinh doanh và dữ liệu hợp tác trong quá khứ như những tài sản dữ liệu trong tổ chức của chúng tôi.

Hơn nữa, những thứ khó phù hợp với các trường tiêu chuẩn sẽ được coi là các tính năng, được gắn nhãn là các thẻ không cấu trúc, và sau đó được đưa vào các bảng đa chiều của Lark một cách đồng nhất.

Chưa kể, toàn bộ biên bản cuộc họp, tài liệu, kiến thức và quy trình hoạt động chuẩn (SOP) của chúng ta cũng sẽ được bổ sung vào kho kiến thức.

Công việc thường nhật của đội ngũ quản lý chúng tôi hiện nay bao gồm việc gắn thẻ nhiều blogger mà chúng tôi đã hợp tác.

Làm việc này quả thật rất mệt mỏi.

Nhiều bản ghi không thể hiện giá trị của chúng ngay lập tức, và việc gắn thẻ không thể hoàn hảo ngay từ lần đầu tiên. Ngay cả một chi tiết được lưu hôm nay cũng có thể trở nên vô dụng sau sáu tháng.

Nhưng tôi vẫn nghĩ chúng ta nên giữ lại nó.

Bởi vì những gì một công ty thực sự sở hữu không bao giờ chỉ là tiền trong tài khoản, thiết bị trong văn phòng và danh sách nhân viên.

Và tất cả dữ liệu và bối cảnh mà bạn đã tích lũy được trong những năm qua.

Mô hình có thể mua được, token có thể mua được, và Codex có thể được sử dụng bởi mọi công ty.

Nhưng hãy tin tôi, bối cảnh mà một công ty để lại sau vô số ngày cụ thể là thứ gần như không thể mua được ở bên ngoài.

Do đó, chiến lược mà tôi áp dụng nội bộ là giữ lại tất cả những gì cần được giữ lại.

Tuy nhiên, cái gọi là "lưu trữ mọi thứ" không có nghĩa là chỉ đơn giản là đưa tất cả mọi thứ vào một cơ sở tri thức hoặc bảng đa chiều rồi coi như xong việc.

Vì có quá nhiều xung đột trong thế giới thực, các quy tắc cũ thường lẫn lộn với các quy tắc mới, giống như mã chúng ta tạo ra bằng Vibe Coding. Ví dụ, hai phòng ban có thể có hai cách hiểu khác nhau về cùng một chỉ số, và các mẫu hợp đồng lỗi thời vẫn có thể xuất hiện ở đầu kết quả tìm kiếm. Các chuyên viên sẽ không giúp các tổ chức giải quyết được sự hỗn loạn này.

Nó sẽ chọn đáp án trông giống nhất và sau đó thực thi lỗi với tốc độ của trí tuệ nhân tạo.

Do đó, dữ liệu chúng ta lưu trữ phải có nguồn gốc, khung thời gian và người chịu trách nhiệm.

Chúng ta phải dám loại bỏ những thứ cũ kỹ, phải có người phân xử những ý kiến trái chiều, và những quyết định thực sự ảnh hưởng đến tiền bạc, hợp đồng và con người phải được xem xét lại thường xuyên và dữ liệu phải được làm sạch.

Điều quan trọng cần hiểu là một người đại diện sẽ không tự động biến một công ty hỗn loạn thành một công ty chuyên nghiệp và có tổ chức.

Quản trị dữ liệu đằng sau đó mới là công việc thực sự khó khăn, mệt mỏi và phức tạp, nhưng đó cũng là điều kiện cần thiết và đủ điều kiện để một tổ chức có thể tiến một bước nhảy vọt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

III. Quay trở lại bản chất của lập trường

Khi dữ liệu dần được thu thập và các nhân viên được phân công vào từng vai trò, một điều thú vị khác đã xảy ra.

Con người không trở nên giống máy móc hơn.

Thay vào đó, chúng ngày càng trở nên giống con người hơn.

Ví dụ, một chuyên gia kinh doanh có thể dành 50% thời gian để sắp xếp dữ liệu, tạo bảng biểu, nghiên cứu thông tin và chỉnh sửa hợp đồng, trong khi 50% thời gian còn lại dành cho việc gặp gỡ khách hàng.

Nhân viên môi giới đã đảm nhận phần lớn công việc ban đầu, vì vậy có thể chỉ cần 20% thời gian. 80% thời gian còn lại có thể được sử dụng để gặp gỡ khách hàng, hiểu rõ mối quan tâm của họ và hoàn thiện giải pháp một cách toàn diện và chi tiết hơn.

Đại diện của chúng tôi cũng vậy.

Trước đây, họ dành rất nhiều thời gian để thu thập dữ liệu, sắp xếp hồ sơ và liên tục xác nhận thông tin. Giờ đây, những công việc này có thể dần được chuyển giao cho người đại diện, cho phép họ trò chuyện với thêm một blogger, lắng nghe kỹ hơn tình trạng hiện tại của người kia và dành nhiều thời gian hơn để duy trì mối quan hệ khó định lượng.

Về cơ bản, bộ phận nhân sự, pháp lý, nội dung và vận hành đều giống nhau.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đặc biệt giỏi trong việc thực hiện các nhiệm vụ có thể được mô tả, lặp lại và xác minh.

Khi những nhiệm vụ này được bóc tách từng lớp một, điều cuối cùng được hé lộ chính là điều khó đẩy nhanh tiến độ nhất.

Giao tiếp chân thành giữa người với người.

Điều đó đặc biệt đúng với một công ty như chúng tôi, có hoạt động kinh doanh rất truyền thống và gần như hoàn toàn là B2B.

Ví dụ, liệu khách hàng có còn sẵn lòng trả lời cuộc gọi của bạn sau khi sự cố đã xảy ra hay không.

Liệu một blogger có sẵn lòng dành vài năm tới cho bạn hay không, v.v.

Codex có thể giúp bạn chuẩn bị tài liệu, ghi nhớ chi tiết và xem lại từng thông tin liên lạc.

Nhưng nó không thể chiếm thời gian của bạn hoặc giao tiếp trực tiếp với người khác thay bạn.

Đó là lý do tại sao tôi luôn nói rằng trong thời đại trí tuệ nhân tạo, lòng tin và thương hiệu quý giá hơn cả kim cương.

Việc tích lũy những thứ này rất khó khăn; luôn cần rất nhiều thời gian để quản lý.

Khi phục vụ ai đó, bạn được một điểm vì giữ lời hứa. Bạn được thêm một điểm nữa vì dũng cảm giải quyết vấn đề thay vì trốn tránh. Bạn được thêm một điểm nữa vì thực sự có mặt để giúp đỡ khi họ đang gặp khó khăn, thay vì chỉ đưa ra những lời bào chữa lịch sự.

Nó chậm kinh khủng.

Trớ trêu thay, trí tuệ nhân tạo càng phát triển nhanh thì giá thành lại càng cao.

Đây là lý do tại sao càng có nhiều đại lý, công ty càng trở nên truyền thống hơn.

Công việc kinh doanh ngày nay giống với con người thời xưa, người phải liên tục ra ngoài gặp gỡ khách hàng.

Giờ đây, người đại diện giống như người thực sự cần phải hiểu rõ blogger, nắm bắt blogger và đồng hành cùng blogger trên hành trình đó.

Các nhà quản lý ngày càng không thể trốn tránh trách nhiệm bằng cách dựa vào các báo cáo; họ phải đối mặt với xung đột, đưa ra phán đoán và gánh chịu hậu quả.

Trí tuệ nhân tạo đã giải quyết mọi vấn đề liên quan đến hiệu quả, và mối quan hệ lâu đời nhất giữa con người đã được đưa lên hàng đầu.

IV. Thời gian tiết kiệm

Đến đây, có một câu hỏi khá hóc búa.

Đó là nơi mà thời gian tiết kiệm được nhờ người đại lý cuối cùng được sử dụng.

Nhiều công ty nói về trí tuệ nhân tạo, và phép tính ưa thích của họ là tiết kiệm giờ làm việc.

Một quy trình trước đây mất 4 giờ nay chỉ mất 20 phút. Một vị trí trước đây phục vụ 20 người nay có thể phục vụ 50 người. Một kế hoạch trước đây mất hai ngày để lập nay có thể được soạn thảo trong nửa giờ.

Những con số này chắc chắn rất quan trọng.

Nhưng nếu thời gian tiết kiệm được cuối cùng lại bị lấp đầy bởi nhiều cuộc họp hơn, nhiều báo cáo hơn, nhiều phê duyệt hơn và nhiều biểu mẫu mà chẳng ai đọc, thì công ty sẽ chỉ trở nên bận rộn hơn mà thôi.

Nếu một nhân viên trước đây chỉ làm 5 việc mỗi ngày nay phải làm đến 20 việc do sử dụng phần mềm quản lý dự án, và tất cả 20 việc đó đều phải nộp ngay lập tức, thì người đó sẽ không cảm thấy công nghệ đã giải phóng mình.

Anh ta chỉ cảm thấy rằng chiếc roi quất nhanh hơn.

Tôi nghĩ đây là một khía cạnh mà cấp trên có thể dễ dàng bỏ qua.

Từ góc nhìn của công ty, việc nâng cao hiệu quả hoạt động đương nhiên là một điều tốt.

Chúng ta sẽ rất phấn khởi, cảm thấy rằng những rào cản đã được phá bỏ, và giờ đây chúng ta có thể làm được nhiều việc mà trước đây không thể làm được.

Tôi cũng sẽ làm như vậy.

Nếu bạn có nhiều khả năng hơn, bạn sẽ muốn thực hiện nhiều dự án hơn. Tương tự, nếu một đại lý có thể phục vụ nhiều blogger hơn, họ sẽ muốn ký hợp đồng với nhiều blogger hơn; nếu một nhóm phát triển kinh doanh có thể xử lý nhiều thông tin hơn, họ sẽ muốn tiếp cận nhiều khách hàng hơn; và nếu quá trình sản xuất nội dung nhanh hơn, họ sẽ muốn đề cập đến nhiều chủ đề hơn.

Những kỹ năng tích lũy được nhanh chóng được lấp đầy bằng những tham vọng mới.

Tôi nghĩ đây có lẽ là một trong những lý do tại sao chúng ta ngày càng có nhiều nhân viên và cần phải chuyển văn phòng.

Trí tuệ nhân tạo không nhất thiết sẽ làm cho các công ty nhỏ lại.

Điều đầu tiên nó khuếch đại có lẽ là tham vọng của công ty và người đứng đầu.

Tôi đã ghi điều này lại để nhắc nhở bản thân.

Tham vọng không phải là điều sai trái; một công ty nên tiến về phía trước.

Nhưng nếu mọi sự hiệu quả nhỏ nhặt cuối cùng đều dẫn đến số lượng công việc cao hơn, lịch trình dày đặc hơn và nhiều việc hơn, thì những gì chúng ta gọi là quy trình do AI điều khiển chẳng khác gì làm thêm giờ mà nhân viên bình thường khó lòng từ chối.

Vì vậy, tại công ty, tôi ngày càng ít có xu hướng hỏi nhân viên đó đã tiết kiệm được bao nhiêu giờ làm việc.

Điều tôi thực sự muốn hỏi là, cuối cùng thì ai sẽ được nhận tất cả số giờ làm việc đó?

Giúp khách hàng tiết kiệm thời gian cho công việc kinh doanh.

Hãy trả lại thời gian cho người đại diện cho blogger.

Hãy trả lại thời gian của bộ phận nhân sự cho những nhân viên thực sự cần được lắng nghe.

Hãy dành thêm thời gian pháp lý cho những phán quyết khó khăn, thay vì chỉ sửa đổi một cách máy móc định dạng của ấn bản thứ 27.

Hãy trả lại thời gian cho đội ngũ biên tập nội dung để họ có thể trải nghiệm, thỏa mãn sự tò mò và viết về những điều thực sự đáng giá.

Nó cũng giúp người bình thường lấy lại một phần thời gian của chính mình.

Anh ấy có thể học hỏi điều mới, làm việc tốt hơn và về nhà sớm hơn để có một bữa ăn tử tế.

Các nhà quản lý thường nhầm lẫn giữa nhân viên và năng suất.

Nhưng tôi nghĩ con người không giống như những cục pin đang chờ bị các tác nhân hút cạn kiệt.

Theo tôi, giá trị tổ chức lớn nhất của trí tuệ nhân tạo là mọi người nên có niềm đam mê và niềm vui thực sự hơn đối với nó.

Chỉ bằng cách này, bạn mới có thể khơi dậy lại sự tò mò về thế giới và xây dựng được lòng tin hơn khi giao tiếp với người khác.

V. Người quản lý là gì?

Rồi đến phần tàn nhẫn nhất: chính là các nhà quản lý.

Trước đây, người quản lý có thể dễ dàng chứng minh giá trị của mình bằng cách giao nhiệm vụ.

Tổ chức các cuộc họp, thúc giục tiến độ, thu thập báo cáo hàng ngày, xử lý phê duyệt, chia nhỏ một nhiệm vụ thành 10 bước, và sau đó kiểm tra xem mọi người đã tuân thủ nghiêm ngặt 10 bước đó hay chưa.

Tuy nhiên, vì các tác nhân đảm nhận phần lớn công việc thực thi, việc quản lý này ngày càng trở nên khó khăn.

Nhân viên mang theo các công cụ Codex của riêng mình, cho phép họ nghiên cứu tài liệu, phát triển giải pháp, viết kịch bản và vận hành một quy trình mà trước đây cần nhiều bộ phận phối hợp thực hiện.

Ở thời điểm này, điều mà các nhà quản lý thực sự cần làm là không nên thực hiện quá nhiều hành động.

Thay vào đó, chúng ta nên hỏi:

Mục tiêu cụ thể là gì?

Điều gì tuyệt đối không thể sai?

Công ty có thể chấp nhận những rủi ro nào?

Kết quả đó nên được coi là hoàn hảo đến mức độ nào?

Trong trường hợp xảy ra tai nạn, ai là người đưa ra quyết định cuối cùng?

Nếu có sự cố xảy ra, ai sẽ chịu trách nhiệm?

Tôi thấy những việc này đặc biệt khó khăn, và tôi hoàn toàn không có cách nào để tạo ra một bài thuyết trình PowerPoint đẹp mắt.

Nhưng đó là thực tế của công tác quản lý.

Một người quản lý không biết cách viết bản hướng dẫn vẫn còn thời gian để học hỏi.

Nếu một người quản lý không thể xác định rõ mục tiêu, không thể đưa ra phán đoán và chỉ đổ lỗi cho cấp dưới khi có vấn đề phát sinh, thì tôi nghĩ ngay cả người có quyền lực nhất cũng không thể cứu vãn được tình hình.

Đôi khi tôi thậm chí cảm thấy rằng tác động lớn nhất của AI đối với các nhà quản lý không liên quan đến việc các công cụ đó mới hay cũ, mà là trong kỷ nguyên AI, nhiều điểm yếu trước đây bị che giấu trong các quy trình đang dần được AI phơi bày.

Trước đây, chúng ta có thể nói rằng chúng ta không đủ nhân lực, thông tin không được sắp xếp hợp lý, hoặc khâu thực thi chưa được đảm bảo.

Nhưng giờ thì bạn đang nói về cái gì vậy?

Sau khi chuyên viên đã thu thập đầy đủ thông tin, đưa ra giải pháp và giảm chi phí thực hiện, nếu bạn vẫn không thể đưa ra quyết định cuối cùng đầy do dự thì còn gì để nói nữa?

Tôi cũng vậy.

Tôi không thể mong đợi mọi người tự mình sáng tạo trong khi đồng thời yêu cầu mọi chi tiết phải được thực hiện theo ý tưởng của tôi.

Tôi không thể nói mình là người chú trọng kết quả trong khi lại đánh giá một người dựa trên số giờ làm thêm, tốc độ trả lời tin nhắn và vẻ mặt bận rộn của họ.

Tôi không thể bỏ rơi những mục tiêu không rõ ràng rồi lấy lý do cần phải học cách sử dụng AI để chuyển giao trách nhiệm quản lý cho nhân viên.

Thực chất, đây là những dấu hiệu cho thấy sự thiếu năng lực trầm trọng của tôi.

Do đó, cách các tổ chức sẽ phát triển trong kỷ nguyên AI thường phụ thuộc vào hình thái của công ty trước đây.

Một công ty không tin tưởng con người sẽ sử dụng các đặc vụ để tiến hành giám sát chi tiết hơn.

Một ông chủ quen nắm quyền kiểm soát sẽ sử dụng người đại diện để ra lệnh nhanh hơn.

Chỉ có công ty nào thực sự tôn trọng con người mới có thể biến các đặc vụ thành công cụ trong tay những nhân viên bình thường.

Trí tuệ nhân tạo sẽ không bao giờ tự động mang lại khả năng quản lý tiên tiến.

Nó chỉ cho thấy mặt khuất của mặt trăng.

VI. Người mới đến nên làm gì?

Đây là một lĩnh vực mà chúng ta đang làm chưa tốt, nhưng cũng là điều chúng ta đang cố gắng tìm ra giải pháp. Khi tuyển dụng người mới, chúng ta không biết cách đào tạo họ. Ví dụ, một người mới trong ngành công nghiệp nội dung có thể bắt đầu bằng việc tìm kiếm thông tin, chỉnh sửa tiêu đề, biên soạn các nghiên cứu điển hình và viết bản thảo đầu tiên. Một chuyên viên phát triển kinh doanh mới sẽ bắt đầu bằng việc sắp xếp thông tin khách hàng, tham dự các cuộc họp, ghi biên bản và chỉnh sửa đề xuất. Một chuyên viên pháp lý mới sẽ bắt đầu bằng việc đọc qua các hợp đồng và điều khoản cơ bản nhất.

Những công việc này tẻ nhạt và đôi khi rất mệt mỏi.

Nhưng trong quá khứ, con người thường phát triển các giác quan của mình thông qua những công việc tưởng chừng như bình thường này.

Nhưng giờ đây, chuyên viên của chúng tôi có thể cung cấp cho người mới câu trả lời đạt 80 điểm chỉ trong vài phút.

Nó đặc biệt thú vị trong thời gian ngắn.

Một nhân viên mới có thể hoàn thành công việc trong tuần đầu tiên, trong khi trước đây việc đó phải mất đến sáu tháng. Từ góc độ công ty, điều này giúp giảm chi phí đào tạo, và nhân viên mới cảm thấy mình đột nhiên trở nên năng lực hơn rất nhiều.

Tuy nhiên, sự cải thiện đột ngột về năng suất không nhất thiết có nghĩa là một người đã thực sự trưởng thành.

Nếu anh ta không trải qua những kiến thức nền tảng đó, anh ta sẽ không có cơ hội hiểu được lý do tại sao tác nhân lại hành động như vậy, và khi trí tuệ nhân tạo đưa ra câu trả lời sai nhưng trông rất giống câu trả lời đúng, anh ta thậm chí sẽ không suy nghĩ đến lần thứ hai.

Điều tôi lo sợ nhất không phải là việc người mới không biết cách sử dụng AI.

Điều tôi lo sợ là anh ta sẽ chỉ sử dụng trí tuệ nhân tạo và sẽ không bao giờ có cơ hội phát triển khả năng phán đoán của riêng mình.

Nói thẳng ra, người mới gia nhập luôn là nhóm yếu nhất trong một tổ chức.

Thường thì, anh cảm thấy khá lạc lõng, không chắc nên hỏi những câu hỏi gì, quy tắc nào đã hết hiệu lực, hay liệu anh có thực sự có thẩm quyền đưa ra quyết định khi người lãnh đạo bảo anh "tự mình làm lấy".

Người đại diện tạo ra kết quả đầu ra, nhưng không nhất thiết có khả năng gánh chịu hậu quả.

Nếu công ty chỉ nhìn vào kết quả, anh ta có thể bị cuốn theo câu trả lời đạt 80 điểm đó cho đến khi mắc phải sai lầm nghiêm trọng ở một điểm rất quan trọng, và sau đó công ty sẽ hỏi anh ta, "Tại sao anh không hiểu điều này?"

Tôi cũng rất lo lắng, vì điều này rất bất lợi cho sự phát triển của những người mới.

Đối với công ty chúng tôi, tôi đã suy nghĩ về việc thiết kế lại lộ trình phát triển cho nhân viên mới.

Con đường này chắc chắn không nhằm mục đích khiến những người mới tiếp tục làm những công việc nặng nhọc vô nghĩa, cũng không nhằm mục đích đẩy mọi người trở lại thời kỳ lao động chân tay để trau dồi kỹ năng của họ.

Thay vào đó, chúng tôi dành càng nhiều thời gian càng tốt để anh ấy giải thích lý do tại sao người đại diện lại làm như vậy, để anh ấy so sánh các giải pháp khác nhau, để anh ấy trực tiếp gặp gỡ khách hàng, để anh ấy thấy hậu quả của sai lầm, để anh ấy đưa ra phán đoán khi có người ủng hộ và để anh ấy ký tên vào sản phẩm cuối cùng.

Tôi nghĩ điều mà người mới cần không bao giờ chỉ là tốc độ làm việc nhanh hơn.

Cậu ấy cần được phép mắc một vài sai lầm một cách an toàn, cần được người thực sự hiểu biết sửa chữa, và cần biết rằng một ngày nào đó chính cậu ấy cũng có thể là người hỗ trợ người khác.

Việc cung cấp cho người mới một công cụ có thể tạo ra câu trả lời đạt 80 điểm là điều dễ dàng.

Việc vạch ra lộ trình để anh ấy trở thành bậc thầy mới chính là quản lý thực sự.

VII. Bản chất của chúng ta

Vậy nên, quay trở lại vấn đề ban đầu, đó là lý do tại sao tôi nói rằng càng có nhiều trí tuệ nhân tạo trong công ty, chúng ta càng giống một công ty truyền thống hơn.

Bởi vì một khi AI tăng tốc mọi thứ có thể được tăng tốc, những phần thực sự khó khăn của một tổ chức mà AI không thể tăng tốc cuối cùng sẽ lộ diện.

Dữ liệu có thể được sắp xếp tự động, nhưng lòng tin thì không.

Hợp đồng có thể được lập nhanh chóng, nhưng trách nhiệm pháp lý thì không.

Giao tiếp chân thành giữa người với người là điều không thể. Cũng giống như thông tin khách hàng chắc chắn có thể được phân tích, việc khách hàng có còn tin tưởng bạn khi nhận được tin xấu hay không là điều bạn không thể tính toán chỉ bằng phân tích.

Những thứ này cũ kỹ, chậm chạp và không hấp dẫn.

Nhưng vận mệnh của một công ty nhỏ thường phụ thuộc vào những điều này.

Đối với công ty chúng tôi, chúng tôi không phải là một trong những công ty gặp rào cản về công nghệ. Chúng tôi chỉ là một công ty nhỏ trong thời đại này đang cố gắng tạo dựng chỗ đứng riêng, hỗ trợ các đối tác và tìm cách tồn tại theo cách riêng của mình.

Chúng tôi tồn tại được là nhờ vẫn còn những khách hàng sẵn lòng tin tưởng giao phó ngân sách cho chúng tôi, những blogger sẵn lòng tin tưởng giao phó sự nghiệp của họ cho chúng tôi, những nhà lãnh đạo ngành sẵn lòng hợp tác với chúng tôi trong các sự kiện trực tiếp và thậm chí cả các chương trình giải trí, và một nhóm đồng nghiệp sẵn lòng tin tưởng rằng chúng ta có thể tiếp tục làm việc cùng nhau để "kết nối mọi thứ trong kỷ nguyên AI".

Vì vậy, tôi ngày càng tin chắc rằng giá trị thực sự của dữ liệu, các tác nhân và tự động hóa trong một tổ chức không nằm ở việc loại bỏ con người khỏi các khâu trung gian.

Chúng ta tạo ra rất nhiều thẻ blogger không phải để rồi một ngày nào đó chúng ta không cần biết đến các blogger nữa.

Chính vì vậy, khi người đại diện gặp anh ấy, anh ấy sẽ hiểu rõ hơn những gì mình đã trải qua trong quá khứ và những gì mình cần hiện tại.

Các doanh nghiệp yêu cầu đại lý thu thập thông tin khách hàng không phải để rồi sau đó không bao giờ gặp lại khách hàng nữa.

Chính vì vậy, khi bạn ngồi xuống gặp khách hàng, bạn không cần phải lãng phí thời gian vào những công việc chuẩn bị đáng lẽ phải làm trước đó.

Chúng tôi lưu trữ các cuộc họp, tài liệu và quy trình chuẩn không phải để tổ chức có thể hoàn toàn dựa vào hệ thống.

Mục đích là để đảm bảo những người mới không phải cầu xin sự giúp đỡ hoặc bắt đầu lại từ đầu, tránh được những sai lầm mà những người khác đã gặp phải.

Trí tuệ nhân tạo (AI) có nhiệm vụ loại bỏ những tổn thất không cần thiết trong các tương tác giữa người với người.

Sau đó, hãy cho mỗi người thêm thời gian để thực sự hiểu rõ người kia.

Đây mới chính là bản chất thật sự của chúng ta.

Chúng tôi không phải là một siêu công ty có thể tự vận hành trên nền tảng đám mây chỉ với vài chục nhân viên.

Chúng tôi là một nhóm người bình thường, với sự hỗ trợ của công nghệ tiên tiến nhất thời đại này, đang nỗ lực làm tốt những việc rất truyền thống.

Phục vụ khách hàng tốt, đồng hành cùng blogger tốt, hướng dẫn người mới tốt, giữ lời hứa và làm cho cuộc sống tốt đẹp hơn cho những người bạn làm việc cùng.

Vì vậy, chúng ta đang sử dụng trí tuệ nhân tạo ngày càng nhiều hơn, và chúng ta đang trở nên truyền thống hơn, nhưng tôi không nghĩ đây là một bước thụt lùi.

Vấn đề là công nghệ dần dần loại bỏ lớp vỏ ngoài của hiệu quả.

Cuối cùng chúng ta đã thấy rõ điều quan trọng nhất giữa con người là gì.

Tóm lại

Khi viết những dòng này, nhìn lại hai năm rưỡi vừa qua, tôi thực sự cảm thấy khá xúc động.

Chúng tôi đã trải qua nhiều cuộc khủng hoảng sinh tử và đưa ra nhiều quyết định sai lầm.

Mặc dù tôi vẫn còn sống và sắp chuyển đến một văn phòng lớn hơn, nhưng tôi không dám khẳng định rằng chúng tôi đã tìm ra câu trả lời đúng.

Tôi không biết liệu việc áp dụng hoàn toàn trí tuệ nhân tạo có phù hợp với mọi công ty hay không.

Tôi không biết liệu một cấu trúc tổ chức với tầng lớp trung lưu mỏng và tuyến đầu dày đặc có phải là cách tiếp cận tốt cho kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo hay không.

Tôi không biết liệu lộ trình phát triển mà chúng tôi đã thiết kế cho nhân viên mới có thực sự hiệu quả hay không.

Nhưng có ít nhất một điều mà giờ đây tôi ngày càng chắc chắn hơn.

Sự thay đổi về tổ chức trong kỷ nguyên AI thoạt nhìn có vẻ chỉ liên quan đến những thay đổi về công cụ, quy trình, dữ liệu và hiệu quả, nhưng cuối cùng, nó kiểm tra cách một công ty đối xử với nhân viên của mình.

Bạn có sẵn lòng trao quyền sáng tạo cho những người đang ở tuyến đầu không?

Bạn có sẵn lòng dành lại thời gian tiết kiệm được nhờ phần mềm quản lý bất động sản cho khách hàng, người viết blog, nhân viên và cuộc sống cá nhân của mình không?

Bạn có sẵn lòng cho người mới cơ hội mắc lỗi và trưởng thành khi họ còn non nớt không?

Liệu họ có sẵn sàng đứng ra nhận trách nhiệm về hậu quả thay vì trốn tránh sau các quy trình và báo cáo khi vấn đề phát sinh?

Đây là những yếu tố quyết định tương lai của một công ty.

Cuối cùng, tôi xin kết thúc bài viết này bằng một câu trích dẫn từ tác phẩm *Xa Nhà* của Antoine de Saint-Exupéry.

Ông ấy nói:

"Sự vĩ đại của một nghề nghiệp có lẽ nằm ở khả năng kết nối mọi người. Trên đời chỉ có một thứ xa xỉ thực sự, đó chính là mối quan hệ giữa con người."

Trước đây, khi đọc những lời như vậy, tôi có thể đã nghĩ chúng khá lãng mạn.

Nhưng sau hai năm rưỡi điều hành công ty, trải qua những thời điểm công ty có thể không trụ vững, và chứng kiến số lượng người xung quanh mình dần tăng lên, giờ đây tôi cảm thấy câu nói này là sự thật.

Cuối cùng, trong tương lai chúng ta cũng có thể tạo ra một số chuyên mục đặc biệt để chia sẻ cách các đồng nghiệp ở nhiều bộ phận khác nhau, như tài chính, pháp lý, nhân sự, vận hành và kinh doanh, sử dụng AI. Cá nhân tôi thấy việc quan sát cách họ sử dụng nó khá truyền cảm hứng.