Mua một tài khoản trí tuệ nhân tạo (AI) không khó. Điều khó hơn là biết dùng nó vào đâu, ai chịu trách nhiệm về kết quả và làm thế nào để khoản đầu tư thật sự cải thiện công việc.
Trong nhiều doanh nghiệp, quá trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) thường bắt đầu khá giống nhau: chọn công cụ, cấp tài khoản, tổ chức một buổi hướng dẫn rồi khuyến khích nhân viên sử dụng. Sau vài tuần, sự hào hứng ban đầu giảm dần. Một số người dùng thường xuyên, số khác chỉ thử vài lần. Lãnh đạo vẫn khó trả lời AI đã giúp tiết kiệm bao nhiêu thời gian, giảm bao nhiêu sai sót hoặc cải thiện dịch vụ ở điểm nào.
Có thể vấn đề không nằm ở công cụ. Doanh nghiệp chưa dành đủ thời gian để xác định mình đang muốn thay đổi công việc gì.
Trong cuộc trao đổi “Leading Through AI-Driven Change” của Harvard Business School Online, Giáo sư Linda A. Hill cho rằng việc đưa AI vào cách làm hiện tại sẽ khó hiệu quả nếu tổ chức không đồng thời xem lại cách công việc được thực hiện, cách các nhóm phối hợp và cách quyền quyết định được phân chia.
Trước khi muốn ứng dụng công cụ AI vào công việc, doanh nghiệp hãy làm rõ năm câu hỏi
- Doanh nghiệp đang muốn giải quyết vấn đề cụ thể nào?
- Công việc hiện nay đi qua những bước nào và đang vướng ở đâu?
- Phần việc nào có thể giao cho máy; phần việc nào con người phải tiếp tục quyết định?
- Dữ liệu cần dùng nằm ở đâu, có đáng tin cậy và được phép sử dụng hay không?
- Kết quả sẽ được đo bằng thời gian, chi phí, chất lượng hay trải nghiệm của người dùng?
Năm câu hỏi này giúp chuyển cuộc trao đổi từ “công cụ có những tính năng gì” sang “công việc cần thay đổi như thế nào”. Đây mới là điểm khởi đầu có ích.
AI thường thay đổi từng phần việc trước khi thay thế cả vị trí
Nói đến AI, nhiều người nghĩ ngay đến việc giảm nhân sự. Cách nhìn này dễ dẫn đến quyết định vội vàng. Trong phần lớn tình huống, nên tách một vị trí thành các nhiệm vụ cụ thể rồi đánh giá từng nhiệm vụ.
Chẳng hạn, trong quản trị nhân sự điện tử (eHRM), AI có thể hỗ trợ tra cứu chính sách, tổng hợp dữ liệu hoặc chuẩn bị nội dung hội nhập cho nhân viên mới. Trong văn phòng điện tử (eOffice), AI có thể phân loại, tìm kiếm, tóm tắt và dự thảo văn bản. Trong quản lý dịch vụ công nghệ thông tin (ITSM), AI có thể hỗ trợ phân loại yêu cầu, tóm tắt sự cố và gợi ý tài liệu xử lý.
Những việc này có thể giảm thời gian lặp lại, nhưng không có nghĩa hệ thống được tự quyết định mọi việc. Phê duyệt văn bản, đánh giá con người, xử lý sự cố nghiêm trọng hoặc đưa ra cam kết với khách hàng vẫn cần người có thẩm quyền xem xét và chịu trách nhiệm.
Dữ liệu hỗ trợ quyết định, không thay người quyết định
AI có thể trả lời rất trôi chảy, nhưng câu trả lời nghe có vẻ thuyết phục chưa chắc đã đúng. Doanh nghiệp vì vậy cần quy định rõ AI được dùng để tra cứu, đề xuất hay ra quyết định; ai kiểm tra đầu ra; khi nào phải có người phê duyệt; và ai chịu trách nhiệm nếu kết quả sai.
Cách làm phù hợp là dùng dữ liệu để hỗ trợ quyết định, thường được gọi là data-informed. Thuật ngữ này nhấn mạnh rằng dữ liệu và AI cung cấp thêm căn cứ, còn con người vẫn phải vận dụng kinh nghiệm, hiểu biết về hoàn cảnh và trách nhiệm nghề nghiệp.
Điều này đặc biệt quan trọng với nhân sự, tài chính, pháp lý, an toàn thông tin và những quyết định ảnh hưởng trực tiếp đến quyền lợi của người khác.
Doanh nghiệp cần người kết nối được giữa nghiệp vụ với công nghệ
Một dự án AI có thể có kỹ sư giỏi nhưng vẫn thất bại nếu người làm kỹ thuật không hiểu đủ công việc thực tế, còn người làm nghiệp vụ không diễn đạt được nhu cầu thành yêu cầu rõ ràng.
Vì thế, doanh nghiệp cần những người có thể làm việc qua ranh giới phòng ban: hiểu bài toán kinh doanh, trao đổi được với đội kỹ thuật, nhận biết yêu cầu về dữ liệu và pháp lý, đồng thời lắng nghe người trực tiếp sử dụng. Họ không nhất thiết biết sâu nhất về mọi lĩnh vực, nhưng phải giúp các bên hiểu nhau và cùng chịu trách nhiệm về kết quả.
Một lộ trình ngắn gọn để bắt đầu
- Xác định kết quả cần đạt: đó có thể là rút ngắn thời gian xử lý, giảm sai sót, nâng chất lượng phục vụ hoặc giúp nhân viên bớt việc lặp lại.
- Xem lại quy trình hiện tại: làm rõ các bước, điểm nghẽn, dữ liệu đầu vào, người quyết định và những khâu không tạo thêm giá trị.
- Chọn một tình huống ứng dụng: ưu tiên bài toán có giá trị rõ, dữ liệu tương đối sẵn, rủi ro có thể kiểm soát và người sử dụng sẵn sàng tham gia.
- Đặt nguyên tắc sử dụng: quy định dữ liệu được phép đưa vào, công cụ được phép dùng, quyền truy cập, cách kiểm tra và phương án xử lý khi hệ thống sai.
- Thử ở phạm vi nhỏ: cho một nhóm người dùng thực tế cùng tham gia, ghi nhận lỗi và giữ cách làm cũ làm phương án dự phòng trong giai đoạn đầu.
- Đo rồi mới mở rộng: theo dõi mức độ sử dụng, thời gian tiết kiệm, chất lượng đầu ra, tỷ lệ phải sửa, chi phí vận hành và các sự cố liên quan đến dữ liệu.
Sẵn sàng cho AI là một năng lực của tổ chức
Một doanh nghiệp sẵn sàng cho AI không nhất thiết là doanh nghiệp có nhiều công cụ nhất. Đó là doanh nghiệp biết chọn đúng vấn đề, tổ chức lại công việc, sử dụng dữ liệu có trách nhiệm, thử nghiệm có giới hạn và đo được giá trị trước khi mở rộng.
Từ kinh nghiệm xây dựng các giải pháp eHRM, eOffice và ITSM, SCTS tiếp cận AI từ nhu cầu vận hành thực tế. Mục tiêu không phải đưa AI vào mọi nơi, mà là xác định nơi công nghệ có thể giúp công việc rõ hơn, nhanh hơn và an toàn hơn.
Nguồn tham khảo: Linda A. Hill, “Leading Through AI-Driven Change”, Harvard Business School Online. Xem cuộc thảo luận
Tặng doanh nghiệp danh sách tự rà soát
SCTS đã chuẩn bị “12 câu hỏi giúp doanh nghiệp tự rà soát trước khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo”. Nhấp từ khóa SẴN SÀNG AI để nhận tài liệu và trao đổi với SCTS về một bài toán cụ thể của doanh nghiệp.