Mức tăng năng suất chỉ có giá trị hạn chế nếu công việc vẫn phải đi qua các ủy ban, vòng phê duyệt, bước bàn giao và những bộ phận chức năng biệt lập như cũ. Nút thắt ngày càng nằm ở độ trễ tổ chức: thời gian để một tổ chức ra quyết định, thay đổi quy trình và biến năng lực mới thành kết quả kinh doanh.
Công việc trước đây cần nhiều chuyên gia, phòng ban hoặc nhiều tuần nỗ lực nay có thể hoàn thành nhanh hơn đáng kể. Điều này thay đổi cách các nhóm cộng tác, cách đưa ra quyết định và nơi cần chuyên môn.
Lợi ích được phát huy trọn vẹn khi các tổ chức cải tổ thiết kế, tư duy khác đi về quy trình làm việc, quản trị, động lực, luồng tri thức và cơ cấu ra quyết định để mức tăng năng suất nhờ AI được cộng hưởng trong toàn doanh nghiệp.
Các tổ chức vận hành theo AI cần cả nền tảng ổn định lẫn tuyến đầu linh hoạt, đồng thời phát huy những kỹ năng quý giá nhất của con người trong phán đoán và điều phối hành động.
Trên LinkedIn, Substack và các diễn đàn khác có nhiều thảo luận đại ý rằng: “Tôi không thấy ROI của AI.” Khi việc ứng dụng thực chất tăng tốc, chúng ta thấy nhiều ROI từ các giải pháp AI và việc sử dụng công cụ có sẵn như ChatGPT, Codex, Claude. Dù vậy, quan điểm đó vẫn dễ hiểu. Mặc dù năng suất cá nhân có thể tăng đáng kể, lợi ích cuối cùng vẫn bị hạn chế nếu quy trình làm việc của tổ chức không đổi. Thiết kế tổ chức của bạn cần phát triển.
Tuy nhiên, đáng tiếc là bạn không thể thiết kế một tổ chức để miễn nhiễm với tương lai, nhất là khi AI đang tiến triển quá nhanh. Không ai có thể tự tin khẳng định ba năm nữa một ngân hàng, công ty bảo hiểm, nhà bán lẻ, công ty năng lượng hay hãng tư vấn được tối ưu hóa cho AI nên có hình hài ra sao. Công nghệ, kinh tế học và mô thức công việc thay đổi quá nhanh, khiến khả năng thích ứng trở thành một trong những lợi thế định hình thập kỷ tới.
Nhưng nếu trí tuệ cấp chuyên gia luôn sẵn có tức thì và tác tử AI có thể tự chủ làm việc hàng giờ, thì phải thừa nhận rằng cách thức hoàn thành công việc sẽ và nên thay đổi. Điều đó cho thấy mô hình vận hành của bạn phải thay đổi để hưởng lợi từ công nghệ. Những tổ chức sẵn sàng thích ứng nhanh nhất với các mô thức công việc mới và ứng dụng công nghệ mới nổi sẽ thu được nhiều lợi ích nhất.
Cách dễ nhất để hiểu tác động của AI đối với tổ chức là bắt đầu bằng một giả định đơn giản. Giả định bất kỳ ai trong tổ chức cũng có thể tiếp cận ngay trí tuệ cấp chuyên gia. Hai năm trước, điều này còn khó hình dung, nhưng giờ gần như đã trở thành hiện thực. Và dù chưa hoàn hảo, có cơ sở để giả định rằng nó sẽ gần như hoàn hảo trong tương lai rất gần.
Thêm vào đó một giả định thứ hai. Giả định các tác tử tự chủ có thể phối hợp làm việc trong nhiều giờ, nhiều ngày và cuối cùng là nhiều tuần để hoàn thành những khối lượng công việc có ý nghĩa. Không chỉ một hay vài tác vụ, mà là cả một chuỗi công việc đáng kể thuộc nhiều chuyên môn. Một nhóm tác tử hoạt động như đội ngũ liên chức năng, có khả năng tự xác định quy trình làm việc.
Nếu cả hai điều này dù chỉ đúng về xu hướng, cách thức hoàn thành công việc sẽ (phải) thay đổi. Thời gian hoàn thành rút ngắn, hình thức cộng tác nội bộ thay đổi và nhịp độ biến chuyển tăng nhanh.
Thay đổi với tốc độ này có lợi cho sự phân quyền, tự chủ và đổi mới, trong khi hầu hết tổ chức lớn lại được xây dựng theo tư duy ngược lại.
Các doanh nghiệp lớn tập trung quyền lực vào những phòng ban phân chia theo chức năng. Họ tách chiến lược, công nghệ, dữ liệu, rủi ro, vận hành, tài chính, nhân sự và kinh doanh thành các cơ cấu riêng, mỗi nơi có ưu tiên, động lực và quan trọng nhất là cơ chế kiểm soát riêng.
Các ủy ban đầu tư, ban chỉ đạo, hội đồng kiến trúc, quy trình đánh giá rủi ro, cửa kiểm soát tuân thủ, quy trình mua sắm, chu kỳ lập kế hoạch hằng năm và luận chứng kinh doanh chi phối sự thay đổi. Một số nhóm quản lý thay đổi còn làm trung gian truyền đạt thông tin giữa các bên liên quan mà không tạo thêm giá trị.
Một lần nữa, không điều nào trong số này là phi lý; những cơ chế này tồn tại vì lý do chính đáng. Trong khi quản lý rủi ro, phân bổ vốn, ngăn trùng lặp, bảo vệ khách hàng và tạo trách nhiệm giải trình, chúng cũng áp đặt một nhịp độ. Nhịp độ đó có thể quá chậm trong một thế giới nơi các đối thủ vận hành theo AI có thể thử nghiệm, học hỏi và thiết kế lại công việc nhanh hơn nhiều.
Tín hiệu văn hóa cũng rất quan trọng. Tại nhiều tổ chức, cơ chế khuyến khích vẫn tưởng thưởng việc không bước ra ngoài ranh giới chức năng, bất kể lãnh đạo có nói “bạn được trao quyền ra quyết định” bao nhiêu lần. Tại sao? Bảo vệ đội ngũ. Bảo vệ ngân sách. Bảo vệ lộ trình. Tránh thất bại dễ thấy. Chuyển quyết định khó lên ủy ban. Không đi quá xa khỏi quy trình đã được phê duyệt.
Cách tiếp cận tập trung này hợp lý khi chi phí thử nghiệm cao và thay đổi chỉ thỉnh thoảng diễn ra theo hướng tiệm tiến thay vì mang tính cách mạng. Nhưng nó trở thành vấn đề khi năng lực tăng đáng kể sau mỗi vài tháng và những cơ hội tốt nhất được phát hiện bởi các nhóm gần với công việc nhất.
Ứng phó với AI bằng cách tập trung hóa truyền thống tạo ra độ trễ, cản trở việc đạt được ROI đáng kể. Nếu mọi thay đổi đều phải qua nhiều ủy ban trước khi tác động đến công việc thực tế, tổ chức sẽ học hỏi quá chậm.
Với những nhân viên muốn phát triển và tiến nhanh hơn, việc hạn chế cơ hội tận dụng AI khiến tổ chức của bạn trở thành nơi làm việc kém hấp dẫn hơn.
Hầu hết tổ chức đều bắt đầu từ năng lực AI của cá nhân. Đó là điểm khởi đầu đúng đắn. Mọi người cần biết cách giao việc cho AI, chất vấn AI, kiểm tra kết quả, bảo vệ thông tin nhạy cảm và nhận biết khi nào không nên sử dụng AI. Họ cần sự tự tin, óc phán đoán và kinh nghiệm thực tiễn.
Nhưng năng lực cá nhân có giới hạn. Một chuyên viên phân tích có thể tạo ra lượng phân tích gấp năm lần, nhưng hội đồng ra quyết định vẫn chỉ họp mỗi tháng. Một lập trình viên có thể tạo thêm mã, nhưng quy trình đánh giá và phát hành vẫn không đổi. Một chuyên viên tiếp thị có thể tạo thêm nội dung, nhưng việc phê duyệt thương hiệu vẫn nằm trong hàng chờ cũ.
Ngay cả ở cấp nhóm, thay đổi quy trình chưa chắc giúp tăng tốc nếu các bộ phận khác trong tổ chức vẫn vận hành như trước.
Vì vậy, cá nhân làm nhanh hơn, nhóm có thể nhanh hơn, nhưng tốc độ đầu ra cuối cùng vẫn bị các bộ phận khác trong luồng công việc xuyên suốt tổ chức kìm hãm. Đó là lý do hành trình AI phải đi từ năng lực cá nhân đến năng lực của nhóm, rồi tiến tới năng lực của toàn tổ chức.
Khi doanh nghiệp có thể thay đổi cơ cấu, động lực, quản trị, luồng tri thức và mô thức công nghệ, những lợi ích cục bộ do cá nhân và nhóm tạo ra sẽ trở thành giá trị doanh nghiệp.
Đó là một thách thức khó khăn, nhưng cũng là nơi có cơ hội khai mở giá trị. Các công ty vận hành theo AI ra đời trong vài năm gần đây, sau khi ChatGPT được phát hành, đã xây dựng quy trình tích hợp sẵn AI nên vẫn linh hoạt và vận hành với cơ cấu phẳng. Ngược lại, các doanh nghiệp lớn đưa AI vào quy trình hiện có, tạo ra một hệ thống chắp vá nhưng không thay đổi cách thức hoàn thành công việc.
Vận hành theo AI không có nghĩa là hỗn loạn, liều lĩnh hay ám ảnh công cụ. Điều đó không có nghĩa là mọi nhân viên tùy ý sử dụng mô hình mới nhất. Và chắc chắn không có nghĩa là lấy nhiệt huyết thay cho quản trị, hay giả vờ rằng không còn cần con người.
Mô hình thiết kế tổ chức cũ giả định rằng bạn có thể xác định trạng thái tương lai, xây dựng cơ cấu, triển khai thay đổi rồi ổn định nó. Cách đó quá chậm đối với AI.
Các tổ chức vận hành theo AI sẽ được thiết kế để thay đổi liên tục. Tổ chức vận hành theo AI là tổ chức liên tục thiết kế lại công việc dựa trên thế mạnh tổng hợp của con người, hệ thống AI, dữ liệu, quy trình và quản trị. Họ sẽ không đặt cược tất cả vào một bản thiết kế duy nhất. Họ sẽ xây dựng năng lực nhanh chóng xác định: quy trình nào cần thay đổi, vai trò nào cần phát triển, biện pháp kiểm soát nào cần thiết, kỹ năng nào quan trọng hơn, mô thức nào có thể tái sử dụng và giả định nào đã lỗi thời.
Điều đó đồng thời đòi hỏi hai yếu tố: nền tảng ổn định và tuyến đầu linh hoạt. Hai yếu tố này tạo thế cân bằng giữa tập trung hóa và trao quyền cho các nhóm gần với công việc.
Nền tảng ổn định mang lại cho tổ chức niềm tin và khả năng mở rộng. Toàn doanh nghiệp được tiếp cận các công cụ đã phê duyệt, mô thức tái sử dụng, tuyến truy cập dữ liệu, phương pháp đánh giá, biện pháp kiểm soát bảo mật, nguyên tắc quản trị, hệ thống giám sát, hạ tầng tri thức và quyền sở hữu rõ ràng.
Tuyến đầu linh hoạt là nơi công việc diễn ra, thay đổi thường xuyên và ít trở ngại. Các nhóm nhỏ, liên chức năng và gần với vấn đề được trao đủ quyền để thiết kế lại quy trình, áp dụng AI, thử nghiệm cách làm việc mới và đưa bài học trở lại tổ chức.
Sự cân bằng giữa phần lõi và tuyến đầu rất quan trọng. Kiểm soát tập trung quá mức khiến tổ chức học hỏi quá chậm. Trao quá nhiều tự do cục bộ khiến tổ chức phân mảnh. Tổ chức vận hành theo AI cần kỷ luật ở phần lõi và khả năng thích ứng ở tuyến đầu.
Kết luận hời hợt về tự động hóa công việc là AI làm giảm nhu cầu về con người. Điều này sẽ xảy ra ở một số lĩnh vực, chẳng hạn công việc tri thức lặp lại, ít phụ thuộc vào bối cảnh sẽ bị thu hẹp hoặc loại bỏ. Những công việc chủ yếu mang tính giao dịch như bù đắp thiếu sót của hệ thống, luân chuyển thông tin, phân tích ban đầu, soạn bản nháp đầu tiên và đưa ra phản hồi có “giá trị gia tăng” hạn chế đều sẽ chịu áp lực.
Nhưng mặt khác, “đóng góp” của con người sẽ được nâng lên một tầm mới: khi trí tuệ chuyên gia luôn sẵn có tức thì, những phẩm chất hiếm có của con người mà AI không thể và không nên thay thế sẽ là óc phán đoán, khả năng sáng tạo, trách nhiệm giải trình, hiểu biết bối cảnh và niềm tin.
Các tổ chức nên ngày càng chú trọng những người có thể ra quyết định trong tình huống mơ hồ. Những người hiểu lĩnh vực đủ sâu để định hướng AI và nhận ra khi AI sai. Những người biết đặt câu hỏi hay hơn. Những người có thể kết nối thực tế thương mại, kỹ thuật, vận hành và con người. Những người có thể xây dựng quan hệ, tạo dựng niềm tin và điều phối nhiều bên liên quan. Quan trọng hơn, khả năng nhanh chóng chuyển đổi bối cảnh và diễn giải thông tin chính xác trở nên thiết yếu hơn khi khối lượng công việc của cả tuần được dồn vào sáng thứ Hai.
Vì vậy, những người có kiến thức rộng sẽ trở nên giá trị hơn chứ không phải kém đi, nếu họ có thể nắm bắt bối cảnh xuyên suốt các chức năng và điều phối công việc có AI hỗ trợ. Các chuyên gia có thể trở nên giá trị hơn chứ không phải kém đi, vì tốc độ làm việc nhanh hơn tạo ra nhiều thời điểm đòi hỏi chất lượng và óc phán đoán. Còn lãnh đạo sẽ phải bớt đóng vai trò kiểm soát hoạt động và chuyển sang thiết kế hệ thống, bối cảnh và nhịp độ.
Những kỹ năng cần đầu tư không chỉ là “kỹ năng AI”. Đó còn là các phẩm chất con người trở nên quan trọng hơn khi AI đảm nhiệm nhiều tác vụ thực thi cấp thấp: tò mò, phán đoán, kiên cường, rõ ràng, sáng tạo, quyết đoán, hợp tác và thoải mái trước sự mơ hồ. Ngay từ bây giờ, tổ chức nên tuyển dụng, phát triển và khen thưởng những phẩm chất đó.
Việc dồn nén khối lượng công việc lớn như vậy rất căng thẳng, và các tổ chức vận hành theo AI không thể luôn hoạt động với tốc độ chóng mặt. Họ cần tạo dư địa và khoảng lặng để mọi người phục hồi và tái kết nối. Để phán đoán và quyết định hiệu quả, các tổ chức nên nuôi dưỡng môi trường nơi những cơ duyên bất ngờ có thể khơi nguồn ý tưởng mới lạ.
Hiện nay, nhiều doanh nghiệp vẫn chậm ứng dụng AI vào những việc vốn đã khả thi. Điều này tạo ra khoảng cách ngày càng lớn giữa sự tiến bộ về năng lực tác tử và mức độ ứng dụng năng lực đó.
Điều đó là bình thường. Các tổ chức lớn tiếp nhận công nghệ chậm do hệ thống cũ, ràng buộc pháp lý, sức cản văn hóa, dữ liệu phân mảnh, quyền sở hữu không rõ ràng và những rủi ro thực sự cần được quản lý.
Nhưng đến một lúc nào đó, đủ nhiều lãnh đạo, đội ngũ và đối thủ cạnh tranh sẽ tìm ra cách ứng dụng AI an toàn, lặp lại được vào quy trình thực tế. Các mô thức sẽ hoàn thiện, quản trị sẽ trở nên sâu sát hơn, tác tử sẽ đáng tin cậy hơn và niềm tin của tổ chức sẽ tăng lên. Khoảng cách giữa những gì AI có thể mang lại và những gì doanh nghiệp thực sự sử dụng sẽ bắt đầu thu hẹp.
Khi điểm bùng phát đó xuất hiện, lợi thế sẽ không thuộc về công ty có mô hình tốt nhất hay ngân sách AI lớn nhất, mà thuộc về tổ chức có thể nhanh chóng thay đổi cách thức hoàn thành công việc.
Những công ty tập trung hóa mọi quyết định, bảo vệ từng bộ phận, quản trị qua các ủy ban chậm chạp và khen thưởng người “không gây xáo trộn” sẽ khó theo kịp.
Những công ty xây dựng được nền tảng vững chắc và tuyến đầu linh hoạt sẽ học hỏi nhanh hơn. Họ sẽ sớm khám phá những quy trình tốt hơn, điều chuyển hợp lý nhân tài có kiến thức rộng, chuyên gia và lãnh đạo sang công việc giá trị cao hơn, đồng thời biến các thử nghiệm cục bộ thành mô thức có thể tái sử dụng.
Hiện tại, câu hỏi có thể là “Làm thế nào để áp dụng AI thành công?”, nhưng chẳng bao lâu nữa phải chuyển thành “Tổ chức của chúng ta có thể thích ứng nhanh đến đâu khi AI làm thay đổi công việc?”
Một tổ chức chậm chạp dù có AI mạnh vẫn sẽ chậm; một tổ chức linh hoạt có AI mạnh sẽ tạo ra tăng trưởng cộng hưởng.