Ứng dụng AI trong tổ chức: một vài chiến thuật

• Các khảo sát gần đây cho thấy nhiều lao động tri thức đang sử dụng AI trong công việc
  • Khảo sát tại Đan Mạch vào tháng 1: 65% marketer, 64% nhà báo, 30% luật sư... sử dụng AI
  • Khảo sát lao động Mỹ vào tháng 8: khoảng 1/3 đang dùng AI tạo sinh
  • Công cụ được dùng nhiều nhất là ChatGPT, tiếp theo là Google Gemini
• Ở cấp độ cá nhân, hiệu quả tăng năng suất nhờ AI đã được chứng minh
  • Dùng GPT-4 giúp các tư vấn viên hoàn thành 18 đầu việc nhanh hơn 25%
  • Sử dụng GitHub Copilot giúp năng suất lập trình tăng 26%
  • Trong khảo sát tại Đan Mạch, người trả lời cho biết AI đã cắt một nửa thời gian của 41% công việc của họ
• Nhưng khi trao đổi với lãnh đạo và quản lý, họ thường nói rằng ngoài một số use case hẹp đã được cho phép thì hầu như không có việc sử dụng AI, và tác động tăng năng suất cũng gần như không đáng kể
  • Điều này là do có nhiều lý do khiến cải thiện hiệu suất cá nhân không chuyển hóa thành hiệu quả ở cấp độ tổ chức
• Để đạt kết quả ở cấp độ tổ chức, R&D nội bộ về cách sử dụng AI là điều bắt buộc
  • Không nên dựa vào các cách tiếp cận chung chung từ công ty tư vấn hay nhà cung cấp phần mềm doanh nghiệp
  • Không ai có thể chỉ ra cách dùng AI phù hợp riêng cho tổ chức đó
  • Ngay cả các công ty AI lớn cũng phát hành mô hình mà không biết rõ đâu là cách dùng tốt nhất
  • Mấu chốt là tìm ra sớm nhất cách sử dụng phù hợp với bối cảnh của mình
• R&D về cách dùng AI nên tận dụng cả đám đông (Crowd) gồm các nhân viên riêng lẻ và nhóm nghiên cứu chuyên trách (Lab)
  • Crowd: áp dụng AI để giải quyết vấn đề ngay tại hiện trường và tích lũy know-how
  • Lab: biến ý tưởng của Crowd thành sản phẩm và tìm kiếm các kịch bản sử dụng mới

Chiến thuật cho Crowd

• Theo khái niệm đổi mới do người dùng của giáo sư Eric von Hippel, nhiều đổi mới quan trọng không đến từ phòng thí nghiệm R&D trung tâm mà từ chính người dùng thực tế mày mò sản phẩm để giải quyết vấn đề của họ
• Chuyên gia có thể dễ dàng đánh giá tính hữu ích của AI qua quá trình thử-sai, nhưng người ngoài thì không.
• Qua khảo sát và trò chuyện, có thể thấy mọi người đang thử nghiệm với AI và cho rằng nó rất hữu ích, nhưng lại không chia sẻ với chủ lao động. Hầu như tổ chức nào cũng có những "cyborg bí mật" dùng AI nhưng không nói ra.
• Lý do xuất hiện các cyborg bí mật
  • Sợ bị trừng phạt vì dùng AI không phù hợp
  • Sợ rằng nếu nói ra mình dùng AI thì sẽ không còn được tôn trọng
  • Sợ rằng nếu AI thay một phần công việc thì mình hoặc đồng nghiệp sẽ bị sa thải
  • Nghĩ rằng dù công khai việc dùng AI cũng sẽ không được thưởng
  • Sợ rằng tăng năng suất sẽ chỉ dẫn tới kỳ vọng phải làm nhiều việc hơn
  • Không có cách nào để chia sẻ cách dùng AI
• Cách tận dụng sự giúp đỡ của các cyborg bí mật
  • Giảm nỗi sợ: thay vì đào tạo đạo đức AI một cách trừu tượng hay ban hành chính sách đáng sợ, hãy đưa ra "phạm vi thử nghiệm được phép" thật rõ ràng
  • Gắn với cơ chế thưởng: tạo phần thưởng cho việc công khai sử dụng AI. Với các cải thiện năng suất lớn, có thể trao thưởng tiền mặt tương đương vài tháng lương, thăng chức, làm việc tại nhà...
  • Làm gương cho cách dùng tích cực: ban lãnh đạo công khai chia sẻ cách họ sử dụng AI. Quản lý khuyến khích nhân viên thử giải quyết vấn đề bằng AI
  • Tạo cơ hội chia sẻ: tổ chức hackathon, buổi chia sẻ prompt... Tìm những người có năng khiếu với AI và tạo cộng đồng để họ chia sẻ điều đã học được
  • Cung cấp công cụ và đào tạo: cho phép tiếp cận trực tiếp các mô hình mới nhất, đồng thời tổ chức các buổi đào tạo về cách sử dụng AI
• Cần tạo cơ hội cho những người có năng lực đổi mới bằng AI trong tổ chức. Crowd có thể rất hữu ích, nhưng Lab với vai trò nỗ lực đổi mới tập trung cũng rất quan trọng.

Chiến thuật cho Lab

• Đổi mới phân tán là quan trọng, nhưng vẫn cần có một nỗ lực tập trung ở cấp trung tâm để làm R&D về ứng dụng AI trong tổ chức.
• Lab nên được cấu thành từ sự kết hợp giữa chuyên gia nghiệp vụ và nhân sự kỹ thuật/phi kỹ thuật.
• Có thể tuyển người cho Lab từ chính Crowd. Hãy tận dụng những cá nhân nhiệt huyết đã tìm ra cách dùng AI và chia sẻ lại cho công ty để hình thành Lab
• Lab nên tập trung vào xây dựng hơn là phân tích hay chiến lược trừu tượng. Cần xây dựng những thứ sau:
  • Phát triển benchmark AI cho tổ chức: xác định mô hình nào viết đúng phong cách nhất, xử lý được dữ liệu tài chính hay đọc tài liệu pháp lý tốt đến đâu... tức là đo xem từng mô hình làm tốt thế nào trên các công việc thực tế trong công ty
  • Xây dựng prompt và công cụ thực sự hiệu quả: biến ý tưởng từ Crowd thành sản phẩm và kiểm thử lặp đi lặp lại. Triển khai trong tổ chức và đo lường kết quả
  • Xây dựng những thứ hiện vẫn chưa hoạt động: thử dựng lên kịch bản mà AI agent thực hiện mọi công việc trong một quy trình kinh doanh cốt lõi, rồi xác định các điểm thất bại. Khi có mô hình mới ra mắt, gắn vào nguyên mẫu để xem có cải thiện không
  • Xây dựng những thứ mang tính kỳ diệu và khiêu khích: với những người vẫn chưa thực sự cảm nhận được AI, hãy trình diễn những điều đáng kinh ngạc hoặc gây sốc mà AI có thể làm. Hãy đẩy AI làm những việc tưởng như không thể, và cho thấy kết quả của các công cụ mới nhất. Thu hút sự chú ý của mọi người
• Crowd đổi mới, còn Lab xây dựng và kiểm thử. R&D nội bộ thành công cần có cả hai.

Đây mới chỉ là khởi đầu

• Về dài hạn, nếu năng lực AI tiếp tục tiến bộ thì chỉ đổi mới thôi là chưa đủ, mà sẽ cần một kiểu lãnh đạo có tính đến AI.
• Các tổ chức từ trước đến nay được xây dựng xoay quanh giới hạn và lợi thế của trí tuệ con người.
• Giờ đây cần tìm cách tái cấu trúc các quy trình và cấu trúc tổ chức đã được phát triển suốt hàng chục năm để tính đến kiểu "trí tuệ" khác thường của AI.
• Điều này vượt ra ngoài R&D, đòi hỏi phải xem xét cấu trúc tổ chức, mục tiêu, cũng như vai trò của con người và máy móc trong tổ chức tương lai.
• Nhưng ngay cả như vậy có lẽ vẫn chưa đủ cấp tiến
• Mục tiêu được tuyên bố công khai của các phòng thí nghiệm AI là xây dựng AI vượt con người trong mọi công việc trí tuệ
• Họ hứa hẹn rằng sắp xuất hiện AI cấp độ agent có thể tự lập kế hoạch và hành động
• Như có thể thấy trong roadmap của OpenAI, họ tin rằng có thể tạo ra AI thay thế công việc của tổ chức. Có thể tất cả những điều này sẽ không xảy ra, nhưng chỉ cần một phần trở thành hiện thực thì tổ chức sẽ trải qua những thay đổi sâu sắc hơn nhiều, theo những cách mà ngày nay còn khó tưởng tượng
• Cách tốt nhất để doanh nghiệp điều hướng sự bất định này là tự mình bắt đầu khám phá thế giới mới