VNR Content
Pearl
Bài viết đăng trên tạp chí Harvard Business Review, mình lược dịch dưới đây để anh em trong ngành tham khảo. Bài viết của tác giả Amy Weber, một nhà tương lai học định lượng, Giám đốc điều hành của Viện Tương lai Ngày nay và là giáo sư về tầm nhìn xa chiến lược tại Trường Kinh doanh Stern của Đại học New York.
Gần đây, Giám đốc điều hành của một ngân hàng nổi tiếng đã gọi cho tôi để thảo luận về triển vọng của AI. Ban đầu, chúng tôi dự định cải thiện khả năng phát hiện gian lận và dịch vụ khách hàng thông qua nhiều tình huống khác nhau, nhưng với những tin tức dồn dập gần đây, rõ ràng là anh ấy có tham vọng lớn hơn. Giống như nhiều ngành, ngân hàng gặp vấn đề về lao động: khoảng cách giữa cầu lao động lành nghề và cung lao động sẵn sàng quay lại văn phòng và tuân thủ các quy định trước đại dịch.
Anh ấy tin rằng AI có thể tạo ra có thể giải quyết được vấn đề này. Những công cụ mới này có thể giảm chi phí và tăng hiệu quả thông qua tự động hóa, nhưng liệu chúng có thể giải quyết được vấn đề thiếu hụt nhân tài không? Nói một cách đơn giản: AI sẽ thay thế con người trong bao lâu?
Cuộc trò chuyện lặp lại những cuộc trò chuyện mà tôi đã có từ tháng 11 năm ngoái với hàng chục giám đốc điều hành kinh doanh từ bảo hiểm, sản xuất, dược phẩm và thậm chí cả các hãng phim Hollywood — nơi mà các tác giả và diễn viên hiện đang đình công. Tất cả họ đều muốn biết cách tạo ra nhiều giá trị hơn với ít nguồn nhân lực hơn. Tôi hỏi vì mùa thu năm ngoái, ChatGPT, một chatbot do OpenAI phát triển, bất ngờ trở nên phổ biến, chứng tỏ khả năng AI có thể tự động tạo ra email, giấy tờ, công thức nấu ăn, báo cáo tài chính, bài báo và ý tưởng. Goldman Sachs ước tính 300 triệu việc làm sẽ bị loại bỏ hoặc giảm đáng kể trong thập kỷ tới.
Tình trạng bất ổn bắt đầu. Tin tuyển dụng dành cho "kỹ sư prompt", những người yêu cầu các hệ thống như ChatGPT tạo nội dung, đưa ra mức lương hàng năm từ 300.000 USD trở lên. GPT-4 của OpenAI đã vượt qua kỳ thi luật sư của Hoa Kỳ và gợi ý rằng trong tương lai gần, chúng ta có thể không cần luật sư để xử lý các giao dịch. Trên thực tế, Walmart đang tạo nguyên mẫu một hệ thống AI tổng quát (không liên quan đến OpenAI) để định hình một số hợp đồng với nhà cung cấp; mặt khác, 75% luật sư hợp đồng và nhân viên mua sắm cho biết giờ đây họ thích làm việc với AI hơn là đàm phán với các đối tác con người. Med-PaLM 2 của Google, một mô hình được đào tạo chuyên biệt về kiến thức y khoa, hiện đang trả lời các câu hỏi trắc nghiệm y khoa với trình độ chuyên môn của một bác sĩ. Vào mùa hè năm 2023, các đối tác sẽ bắt đầu thử nghiệm một ứng dụng có thể xem phim X-quang và viết báo cáo chụp quang tuyến vú một cách tự động mà không cần sự tham gia của bác sĩ.
Lĩnh vực này đang phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc, vì vậy không có gì ngạc nhiên khi rất nhiều giám đốc điều hành đã đưa ra kết luận tương tự: Chỉ trong vài năm nữa, các hệ thống AI mạnh mẽ sẽ thực hiện công việc nhận thức ở cùng cấp độ (hoặc thậm chí cao hơn) lực lượng lao động con người. Bị quyến rũ bởi các khả năng của AI, lo lắng về việc tìm kiếm và giữ chân nhân viên có trình độ, đồng thời cảm thấy bất an về những điều chỉnh thị trường gần đây hoặc thiếu kỳ vọng của các nhà phân tích, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hình dung ra một nơi làm việc trong tương lai sẽ không có nhiều người như ngày nay. Theo tôi, đây là một đánh giá sai lầm rất lớn.
Đầu tiên, còn quá sớm để dự đoán chắc chắn về tương lai của AI - đặc biệt khi xem xét rằng AI tổng quát chỉ là một lĩnh vực nhỏ trong số các lĩnh vực được kết nối với nhau, mỗi lĩnh vực đều ở một giai đoạn phát triển khác nhau. Những công việc nào AI sẽ loại bỏ và khi nào mọi người có thể đoán được. Hệ thống AI chỉ thực hiện một nhiệm vụ thôi là chưa đủ; đầu ra của nó phải được chứng minh là đáng tin cậy, được tích hợp vào quy trình làm việc hiện có và được quản lý để tuân thủ, rủi ro và các vấn đề pháp lý.
Thứ hai, trong thời kỳ gián đoạn công nghệ nhanh chóng, các nhà lãnh đạo có thể trở nên quá tập trung vào lợi ích trước mắt hơn là vào mạng lưới giá trị của họ sẽ biến đổi như thế nào trong tương lai. Khi AI phát triển, nó sẽ yêu cầu chúng ta phải hình dung lại toàn bộ lĩnh vực kinh doanh bất cứ lúc nào trước khi chúng ta hiểu đầy đủ về tương lai. Hãy nhớ lại những ngày đầu của Internet và trình duyệt web công cộng, khi chúng được coi là trò giải trí. Không ai có thể tưởng tượng rằng hai sự thay đổi cơ bản này sẽ xảy ra trên quy mô lớn. Vào thời điểm đó, đơn giản là không thể dự đoán được nó sẽ tác động như thế nào đến cuộc bầu cử tổng thống hay việc thành lập các công ty nghìn tỷ đô la đầu tiên trên thế giới.
Để chắc chắn, các nhà điều hành ngày nay phải đưa ra quyết định trong môi trường hoạt động phức tạp nhất mà tôi từng thấy kể từ những ngày đầu của Internet. Có thể hiểu được, những nhà lãnh đạo lo lắng về việc bỏ lỡ làn sóng công nghệ tiếp theo đang vô tình đặt cược rủi ro cao vào tương lai của công ty họ. Để chuẩn bị cho một thế giới không chắc chắn, nơi trí tuệ nhân tạo và con người sẽ cùng tồn tại và tương lai sẽ phát triển theo những cách chưa xác định, các nhà lãnh đạo có thể thực hiện các bước sau.
Năm 1970, Marvin Minsky, nhà khoa học máy tính có ảnh hưởng và đồng sáng lập AI, nói với tạp chí Life rằng trí tuệ nhân tạo nói chung - một khả năng nhận thức không thể phân biệt được với con người - AI - sẽ xuất hiện sau ba năm nữa. Vào những năm 1970, sức mạnh tính toán cần thiết cho loại AI này chưa tồn tại và siêu máy tính chủ yếu chỉ mang tính lý thuyết. Điều tương tự cũng xảy ra với máy tính cá nhân. Datapoint 2200 và bộ xử lý của nó cuối cùng đã trở thành nền tảng quan trọng cho cái mà sau này chúng ta gọi là máy tính cá nhân. Những tham vọng lớn lao mà Minsky và các đồng nghiệp của ông đã hứa hẹn không bao giờ thành hiện thực, đồng thời nguồn tài trợ và tiền lãi cũng cạn kiệt. Điều đó lại xảy ra vào năm 1987, khi các nhà khoa học máy tính và các công ty một lần nữa đưa ra những lời hứa táo bạo về thời gian biểu của AI, nhưng vẫn gặp phải trở ngại.
Mặc dù mạnh mẽ nhưng các công cụ AI sáng tạo chủ đạo ngày nay, ChatGPT, Midjourney và DALL-E 2, vẫn chưa phải là những sản phẩm hoàn chỉnh. Chẳng bao lâu nữa, mọi người sẽ không hài lòng với tính mới của chúng và nhận ra rằng mặc dù AI có thể tạo ra nội dung nhưng nó chưa đủ tốt cho các ứng dụng thực tế. Tương tự như vậy, vẫn còn những ngày đầu đề cập đến các công cụ AI cụ thể trong y học, khí hậu và khoa học đời sống. Vẫn còn rất nhiều việc phải làm để AI tạo ra có thể đạt được những điều kỳ diệu đã hứa về quy mô và hiệu quả chi phí. Hãy nhớ rằng, những công cụ này chỉ mang tính lý thuyết cho đến gần đây.
Các nhà điều hành cần phải hiểu rõ về khả năng thực tế mà AI tạo ra sẽ phát huy trong tổ chức của họ ngày nay. Họ cũng nên có cái nhìn thực tế về những cơ hội và rủi ro mà AI tạo ra cuối cùng sẽ giải phóng. Chúng ta chỉ mới bắt đầu một cuộc hành trình dài. Từ những gì tôi quan sát được, rất ít nhà lãnh đạo đang phát triển một chiến lược thực tế nhằm kết nối các hoạt động ngày nay với tầm nhìn ngày mai, hòa nhập xã hội trong các nhóm mà họ quản lý và điều chỉnh các chỉ số hiệu suất cho phù hợp.
Gần đây, tôi đã gặp một giám đốc điều hành của một công ty hàng tiêu dùng đóng gói (CPG) đa quốc gia đang mong muốn hợp tác với một công ty AI có tính sáng tạo. Tôi đã hướng dẫn họ qua một tình huống có thể xảy ra: Công cụ trò chuyện trả lời một số câu hỏi của khách hàng về sở thích và mục tiêu của họ, đồng thời tự động điền vào giỏ hàng trực tuyến những mặt hàng họ cần trong tuần. Tuy nhiên, thương hiệu CPG này không xuất hiện trong giỏ hàng—hoặc nếu có thì nó không xuất hiện đầu tiên trong danh sách. Giống như Google và Amazon phát minh ra các cơ chế và quy tắc mới để tối ưu hóa công cụ tìm kiếm, trong tương lai, AI tổng hợp trên các nền tảng như nhà bán lẻ và ứng dụng giỏ hàng sẽ tạo ra những thách thức mới cho các công ty CPG có thể tham gia vào quá trình Ra quyết định quan trọng. trong chuỗi giá trị.
Thứ hai, đánh giá dữ liệu nào công ty đang tạo ra và cách AI tổng hợp sẽ sử dụng dữ liệu đó ở hiện tại và trong tương lai. Dữ liệu thương mại là vô giá vì một khi mô hình được đào tạo, việc chuyển dữ liệu này sang hệ thống khác có thể rất tốn kém và cồng kềnh về mặt kỹ thuật. Rất khó để các nền tảng mới nổi có thể tương tác với nhau. Đây là thiết kế. Các nền tảng AI sáng tạo đang phát triển thành những khu vườn có tường bao quanh, nơi các công ty tạo ra công nghệ kiểm soát mọi khía cạnh trong hệ sinh thái của họ. Các công ty AI lớn nhất đang cạnh tranh để giành thị phần và lượng dữ liệu khổng lồ cần thiết để làm cho mô hình của họ trở nên cạnh tranh nhất. Bằng cách tiếp thị nền tảng của họ cho các công ty, họ hy vọng sẽ khóa họ bằng dữ liệu của họ.
Các hệ thống AI ngày nay được tạo ra bằng công nghệ gọi là học tăng cường (RHLF). Về cơ bản, hệ thống AI yêu cầu phản hồi liên tục của con người, nếu không chúng có nguy cơ học và ghi nhớ thông tin sai. Càng nhiều dữ liệu đầu vào thì càng cần nhiều chú thích, nhãn và đào tạo. Ngày nay, ở những nơi như Kenya và Pakistan, công việc này đã được tự động hóa. Khi AI trưởng thành, nhu cầu về các chuyên gia có kiến thức chuyên môn cũng tăng theo. Nhiều lãnh đạo doanh nghiệp mà tôi gặp không có kế hoạch cho tương lai bao gồm bộ phận RHLF nội bộ để liên tục giám sát, kiểm tra và điều chỉnh các hệ thống và công cụ AI. (Không nhà lãnh đạo nào muốn thấy một hệ thống AI không được giám sát quyết định cách tự phát triển.)
Ngay cả khi có sự tham gia của con người được đào tạo, các công ty vẫn phải liên tục phát triển các kế hoạch để đối mặt với rủi ro khi làm việc với các hệ thống AI có tính sáng tạo, đặc biệt là các hệ thống do bên thứ ba vận hành. Bởi vì hệ thống AI không tĩnh; chúng đang được cải thiện theo thời gian. Với mỗi sự phát triển mới, những rủi ro và cơ hội tiềm ẩn mới sẽ xuất hiện. Nếu không nhanh chóng loại bỏ những dự báo này, không thể loại trừ trước tất cả các kết quả tiêu cực tiềm ẩn. (Chưa thể xây dựng mô phỏng Monte Carlo có thể dự đoán tương lai với độ chính xác hoàn toàn.) Thay vào đó, cần có một nhóm chuyên trách chịu trách nhiệm giám sát quá trình học tập của các hệ thống AI tổng hợp và các thách thức an ninh mạng liên quan, đồng thời họ nên phát triển ngắn gọn. kịch bản “nếu-thì”. , hãy tưởng tượng những lỗi có thể xảy ra.
Tương tự như vậy, khi AI phát triển, cơ hội để mở ra sự tăng trưởng mới cũng sẽ tăng theo. Điều này có nghĩa là các công ty cũng nên có một nhóm phát triển kinh doanh nội bộ chuyên trách để phát triển các kịch bản ngắn hạn và dài hạn cho các công cụ mới nổi nhằm cải thiện năng suất và hiệu quả, thúc đẩy phát triển sản phẩm, thúc đẩy đổi mới, v.v.
Một lần nữa, khi nói đến AI, trọng tâm của các nhà lãnh đạo phải chuyển từ tiền tuyến lên hàng đầu. Điều này có vẻ phản trực giác, vì nhiều người coi AI sáng tạo là một cách để giảm chi phí vận hành. Các chatbot thông minh ngày nay sẽ sớm nhường chỗ cho các hệ thống đa phương thức, AI có thể giải quyết các vấn đề khác nhau và đạt được các mục tiêu khác nhau cùng một lúc. Hãy tưởng tượng một công ty bảo hiểm tài sản nơi mọi người bảo lãnh đều giao tiếp với AI. Ban đầu, người bảo lãnh phát hành có thể yêu cầu AI đánh giá rủi ro liên quan đến tài sản được bảo hiểm; sau khi phân tích văn bản ban đầu, cô ấy có thể yêu cầu AI tinh chỉnh kết quả bằng cách sử dụng hình ảnh báo cáo kiểm tra hoặc cuộc phỏng vấn âm thanh với các chủ hợp đồng tiềm năng. Cô ấy có thể qua lại giữa các nguồn dữ liệu khác nhau cho đến khi nhận được báo giá tốt nhất từ công ty bảo hiểm và khách hàng.
Chìa khóa để tận dụng hiệu quả AI đa phương thức là hiểu cách thức và nhiệm vụ ủy thác cho máy móc để con người và AI có thể hoàn thành nhiều việc hơn thông qua cộng tác. Tuy nhiên, ủy quyền là một vấn đề mà các chuyên gia thường gặp phải: quá nhiều, không đủ hoặc giao sai nhiệm vụ. Làm việc với AI đa phương thức đòi hỏi nhân viên phải nắm vững nghệ thuật ủy thác.
Một khi nhân viên hiểu cách giao nhiệm vụ hợp lý cho họ, điều đó sẽ trở thành một nhân tố thúc đẩy hiệu quả trong tổ chức. Các nhóm có thể có nhiều tham vọng hơn trong việc tăng doanh thu của công ty bằng cách lên ý tưởng và lập mô hình các luồng doanh thu mới, tìm kiếm và thu hút khách hàng mới cũng như theo đuổi nhiều cải tiến khác nhau đối với hoạt động chung của công ty.
Điều này cho thấy rằng chúng ta sẽ cần một cách tiếp cận khác để nâng cao kỹ năng trong tương lai. Hầu hết nhân viên không cần học cách viết mã hoặc cách viết các lời nhắc cơ bản. Thay vào đó, họ cần học cách tận dụng AI đa phương thức để thực hiện nhiều công việc hơn và tốt hơn. Bạn có thể tham khảo Excel, phần mềm được 750 triệu công nhân tri thức sử dụng hàng ngày. Phần mềm này bao gồm hơn 500 tính năng, nhưng đại đa số mọi người chỉ sử dụng vài chục tính năng vì họ không hiểu đầy đủ về cách kết hợp vô số tính năng mà Excel cung cấp với các công việc nhận thức hàng ngày. Hãy tưởng tượng một tương lai nơi AI, một phần mềm phức tạp hơn, sẽ có mặt ở khắp mọi nơi. Bao nhiêu tiện ích sẽ còn lại chỉ vì các nhà lãnh đạo doanh nghiệp tiếp cận quá hẹp việc nâng cao kỹ năng?
Điều tốt nhất mà tổ chức có thể làm trong thời điểm đầy thay đổi và không chắc chắn này là lập kế hoạch cho tương lai một cách có phương pháp. Điều này đòi hỏi chúng ta phải hiểu những hạn chế và lợi thế của AI tạo ra và áp dụng văn hóa đánh giá và cải tiến liên tục. Các nhà lãnh đạo nên chống lại sự cám dỗ cắt giảm nhân sự và sử dụng tầm nhìn chiến lược để tạo ra tương lai. Trong tương lai này, những người lao động có tay nghề cao có thể tận dụng lợi thế của AI, con người và AI hợp tác để đạt được năng suất, tính sáng tạo và hiệu quả cao hơn so với làm việc một mình.
Gần đây, Giám đốc điều hành của một ngân hàng nổi tiếng đã gọi cho tôi để thảo luận về triển vọng của AI. Ban đầu, chúng tôi dự định cải thiện khả năng phát hiện gian lận và dịch vụ khách hàng thông qua nhiều tình huống khác nhau, nhưng với những tin tức dồn dập gần đây, rõ ràng là anh ấy có tham vọng lớn hơn. Giống như nhiều ngành, ngân hàng gặp vấn đề về lao động: khoảng cách giữa cầu lao động lành nghề và cung lao động sẵn sàng quay lại văn phòng và tuân thủ các quy định trước đại dịch.
Cuộc trò chuyện lặp lại những cuộc trò chuyện mà tôi đã có từ tháng 11 năm ngoái với hàng chục giám đốc điều hành kinh doanh từ bảo hiểm, sản xuất, dược phẩm và thậm chí cả các hãng phim Hollywood — nơi mà các tác giả và diễn viên hiện đang đình công. Tất cả họ đều muốn biết cách tạo ra nhiều giá trị hơn với ít nguồn nhân lực hơn. Tôi hỏi vì mùa thu năm ngoái, ChatGPT, một chatbot do OpenAI phát triển, bất ngờ trở nên phổ biến, chứng tỏ khả năng AI có thể tự động tạo ra email, giấy tờ, công thức nấu ăn, báo cáo tài chính, bài báo và ý tưởng. Goldman Sachs ước tính 300 triệu việc làm sẽ bị loại bỏ hoặc giảm đáng kể trong thập kỷ tới.
Tình trạng bất ổn bắt đầu. Tin tuyển dụng dành cho "kỹ sư prompt", những người yêu cầu các hệ thống như ChatGPT tạo nội dung, đưa ra mức lương hàng năm từ 300.000 USD trở lên. GPT-4 của OpenAI đã vượt qua kỳ thi luật sư của Hoa Kỳ và gợi ý rằng trong tương lai gần, chúng ta có thể không cần luật sư để xử lý các giao dịch. Trên thực tế, Walmart đang tạo nguyên mẫu một hệ thống AI tổng quát (không liên quan đến OpenAI) để định hình một số hợp đồng với nhà cung cấp; mặt khác, 75% luật sư hợp đồng và nhân viên mua sắm cho biết giờ đây họ thích làm việc với AI hơn là đàm phán với các đối tác con người. Med-PaLM 2 của Google, một mô hình được đào tạo chuyên biệt về kiến thức y khoa, hiện đang trả lời các câu hỏi trắc nghiệm y khoa với trình độ chuyên môn của một bác sĩ. Vào mùa hè năm 2023, các đối tác sẽ bắt đầu thử nghiệm một ứng dụng có thể xem phim X-quang và viết báo cáo chụp quang tuyến vú một cách tự động mà không cần sự tham gia của bác sĩ.
Lĩnh vực này đang phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc, vì vậy không có gì ngạc nhiên khi rất nhiều giám đốc điều hành đã đưa ra kết luận tương tự: Chỉ trong vài năm nữa, các hệ thống AI mạnh mẽ sẽ thực hiện công việc nhận thức ở cùng cấp độ (hoặc thậm chí cao hơn) lực lượng lao động con người. Bị quyến rũ bởi các khả năng của AI, lo lắng về việc tìm kiếm và giữ chân nhân viên có trình độ, đồng thời cảm thấy bất an về những điều chỉnh thị trường gần đây hoặc thiếu kỳ vọng của các nhà phân tích, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hình dung ra một nơi làm việc trong tương lai sẽ không có nhiều người như ngày nay. Theo tôi, đây là một đánh giá sai lầm rất lớn.
Đầu tiên, còn quá sớm để dự đoán chắc chắn về tương lai của AI - đặc biệt khi xem xét rằng AI tổng quát chỉ là một lĩnh vực nhỏ trong số các lĩnh vực được kết nối với nhau, mỗi lĩnh vực đều ở một giai đoạn phát triển khác nhau. Những công việc nào AI sẽ loại bỏ và khi nào mọi người có thể đoán được. Hệ thống AI chỉ thực hiện một nhiệm vụ thôi là chưa đủ; đầu ra của nó phải được chứng minh là đáng tin cậy, được tích hợp vào quy trình làm việc hiện có và được quản lý để tuân thủ, rủi ro và các vấn đề pháp lý.
Thứ hai, trong thời kỳ gián đoạn công nghệ nhanh chóng, các nhà lãnh đạo có thể trở nên quá tập trung vào lợi ích trước mắt hơn là vào mạng lưới giá trị của họ sẽ biến đổi như thế nào trong tương lai. Khi AI phát triển, nó sẽ yêu cầu chúng ta phải hình dung lại toàn bộ lĩnh vực kinh doanh bất cứ lúc nào trước khi chúng ta hiểu đầy đủ về tương lai. Hãy nhớ lại những ngày đầu của Internet và trình duyệt web công cộng, khi chúng được coi là trò giải trí. Không ai có thể tưởng tượng rằng hai sự thay đổi cơ bản này sẽ xảy ra trên quy mô lớn. Vào thời điểm đó, đơn giản là không thể dự đoán được nó sẽ tác động như thế nào đến cuộc bầu cử tổng thống hay việc thành lập các công ty nghìn tỷ đô la đầu tiên trên thế giới.
Để chắc chắn, các nhà điều hành ngày nay phải đưa ra quyết định trong môi trường hoạt động phức tạp nhất mà tôi từng thấy kể từ những ngày đầu của Internet. Có thể hiểu được, những nhà lãnh đạo lo lắng về việc bỏ lỡ làn sóng công nghệ tiếp theo đang vô tình đặt cược rủi ro cao vào tương lai của công ty họ. Để chuẩn bị cho một thế giới không chắc chắn, nơi trí tuệ nhân tạo và con người sẽ cùng tồn tại và tương lai sẽ phát triển theo những cách chưa xác định, các nhà lãnh đạo có thể thực hiện các bước sau.
Được chuẩn bị
Có một nghịch lý ở đây: Chúng ta cần coi lực lượng lao động đang phát triển nhờ AI có khả năng tạo ra chứ không bị thay thế. Lực lượng lao động cần phát triển và nhân viên sẽ phải liên tục học các kỹ năng mới trong nhiều năm. Các nhà lãnh đạo phải thực hiện một cách tiếp cận mới để tối đa hóa tiềm năng của AI trong tổ chức của họ, đòi hỏi phải theo dõi những phát triển chính trong AI một cách khác nhau, sử dụng các quy trình lặp đi lặp lại để phát triển lực lượng lao động sẵn sàng và quan trọng nhất là tạo ra các kịch bản tương lai được chứng minh bằng bằng chứng thách thức lối suy nghĩ thông thường trong các tổ chức .Vậy các nhà lãnh đạo có thể ứng phó thế nào trong giai đoạn này?
Đầu tiên, hãy hạ thấp kỳ vọng về những gì AI có thể và sẽ làm cho doanh nghiệp. Trong lịch sử, AI đã trải qua nhiều giai đoạn, bao gồm đột phá, tăng vốn và những khoảnh khắc ngắn ngủi được quan tâm phổ biến, sau đó là bỏ lỡ kỳ vọng và giảm vốn.Năm 1970, Marvin Minsky, nhà khoa học máy tính có ảnh hưởng và đồng sáng lập AI, nói với tạp chí Life rằng trí tuệ nhân tạo nói chung - một khả năng nhận thức không thể phân biệt được với con người - AI - sẽ xuất hiện sau ba năm nữa. Vào những năm 1970, sức mạnh tính toán cần thiết cho loại AI này chưa tồn tại và siêu máy tính chủ yếu chỉ mang tính lý thuyết. Điều tương tự cũng xảy ra với máy tính cá nhân. Datapoint 2200 và bộ xử lý của nó cuối cùng đã trở thành nền tảng quan trọng cho cái mà sau này chúng ta gọi là máy tính cá nhân. Những tham vọng lớn lao mà Minsky và các đồng nghiệp của ông đã hứa hẹn không bao giờ thành hiện thực, đồng thời nguồn tài trợ và tiền lãi cũng cạn kiệt. Điều đó lại xảy ra vào năm 1987, khi các nhà khoa học máy tính và các công ty một lần nữa đưa ra những lời hứa táo bạo về thời gian biểu của AI, nhưng vẫn gặp phải trở ngại.
Mặc dù mạnh mẽ nhưng các công cụ AI sáng tạo chủ đạo ngày nay, ChatGPT, Midjourney và DALL-E 2, vẫn chưa phải là những sản phẩm hoàn chỉnh. Chẳng bao lâu nữa, mọi người sẽ không hài lòng với tính mới của chúng và nhận ra rằng mặc dù AI có thể tạo ra nội dung nhưng nó chưa đủ tốt cho các ứng dụng thực tế. Tương tự như vậy, vẫn còn những ngày đầu đề cập đến các công cụ AI cụ thể trong y học, khí hậu và khoa học đời sống. Vẫn còn rất nhiều việc phải làm để AI tạo ra có thể đạt được những điều kỳ diệu đã hứa về quy mô và hiệu quả chi phí. Hãy nhớ rằng, những công cụ này chỉ mang tính lý thuyết cho đến gần đây.
Các nhà điều hành cần phải hiểu rõ về khả năng thực tế mà AI tạo ra sẽ phát huy trong tổ chức của họ ngày nay. Họ cũng nên có cái nhìn thực tế về những cơ hội và rủi ro mà AI tạo ra cuối cùng sẽ giải phóng. Chúng ta chỉ mới bắt đầu một cuộc hành trình dài. Từ những gì tôi quan sát được, rất ít nhà lãnh đạo đang phát triển một chiến lược thực tế nhằm kết nối các hoạt động ngày nay với tầm nhìn ngày mai, hòa nhập xã hội trong các nhóm mà họ quản lý và điều chỉnh các chỉ số hiệu suất cho phù hợp.
Gần đây, tôi đã gặp một giám đốc điều hành của một công ty hàng tiêu dùng đóng gói (CPG) đa quốc gia đang mong muốn hợp tác với một công ty AI có tính sáng tạo. Tôi đã hướng dẫn họ qua một tình huống có thể xảy ra: Công cụ trò chuyện trả lời một số câu hỏi của khách hàng về sở thích và mục tiêu của họ, đồng thời tự động điền vào giỏ hàng trực tuyến những mặt hàng họ cần trong tuần. Tuy nhiên, thương hiệu CPG này không xuất hiện trong giỏ hàng—hoặc nếu có thì nó không xuất hiện đầu tiên trong danh sách. Giống như Google và Amazon phát minh ra các cơ chế và quy tắc mới để tối ưu hóa công cụ tìm kiếm, trong tương lai, AI tổng hợp trên các nền tảng như nhà bán lẻ và ứng dụng giỏ hàng sẽ tạo ra những thách thức mới cho các công ty CPG có thể tham gia vào quá trình Ra quyết định quan trọng. trong chuỗi giá trị.
Thứ hai, đánh giá dữ liệu nào công ty đang tạo ra và cách AI tổng hợp sẽ sử dụng dữ liệu đó ở hiện tại và trong tương lai. Dữ liệu thương mại là vô giá vì một khi mô hình được đào tạo, việc chuyển dữ liệu này sang hệ thống khác có thể rất tốn kém và cồng kềnh về mặt kỹ thuật. Rất khó để các nền tảng mới nổi có thể tương tác với nhau. Đây là thiết kế. Các nền tảng AI sáng tạo đang phát triển thành những khu vườn có tường bao quanh, nơi các công ty tạo ra công nghệ kiểm soát mọi khía cạnh trong hệ sinh thái của họ. Các công ty AI lớn nhất đang cạnh tranh để giành thị phần và lượng dữ liệu khổng lồ cần thiết để làm cho mô hình của họ trở nên cạnh tranh nhất. Bằng cách tiếp thị nền tảng của họ cho các công ty, họ hy vọng sẽ khóa họ bằng dữ liệu của họ.
Các hệ thống AI ngày nay được tạo ra bằng công nghệ gọi là học tăng cường (RHLF). Về cơ bản, hệ thống AI yêu cầu phản hồi liên tục của con người, nếu không chúng có nguy cơ học và ghi nhớ thông tin sai. Càng nhiều dữ liệu đầu vào thì càng cần nhiều chú thích, nhãn và đào tạo. Ngày nay, ở những nơi như Kenya và Pakistan, công việc này đã được tự động hóa. Khi AI trưởng thành, nhu cầu về các chuyên gia có kiến thức chuyên môn cũng tăng theo. Nhiều lãnh đạo doanh nghiệp mà tôi gặp không có kế hoạch cho tương lai bao gồm bộ phận RHLF nội bộ để liên tục giám sát, kiểm tra và điều chỉnh các hệ thống và công cụ AI. (Không nhà lãnh đạo nào muốn thấy một hệ thống AI không được giám sát quyết định cách tự phát triển.)
Ngay cả khi có sự tham gia của con người được đào tạo, các công ty vẫn phải liên tục phát triển các kế hoạch để đối mặt với rủi ro khi làm việc với các hệ thống AI có tính sáng tạo, đặc biệt là các hệ thống do bên thứ ba vận hành. Bởi vì hệ thống AI không tĩnh; chúng đang được cải thiện theo thời gian. Với mỗi sự phát triển mới, những rủi ro và cơ hội tiềm ẩn mới sẽ xuất hiện. Nếu không nhanh chóng loại bỏ những dự báo này, không thể loại trừ trước tất cả các kết quả tiêu cực tiềm ẩn. (Chưa thể xây dựng mô phỏng Monte Carlo có thể dự đoán tương lai với độ chính xác hoàn toàn.) Thay vào đó, cần có một nhóm chuyên trách chịu trách nhiệm giám sát quá trình học tập của các hệ thống AI tổng hợp và các thách thức an ninh mạng liên quan, đồng thời họ nên phát triển ngắn gọn. kịch bản “nếu-thì”. , hãy tưởng tượng những lỗi có thể xảy ra.
Tương tự như vậy, khi AI phát triển, cơ hội để mở ra sự tăng trưởng mới cũng sẽ tăng theo. Điều này có nghĩa là các công ty cũng nên có một nhóm phát triển kinh doanh nội bộ chuyên trách để phát triển các kịch bản ngắn hạn và dài hạn cho các công cụ mới nổi nhằm cải thiện năng suất và hiệu quả, thúc đẩy phát triển sản phẩm, thúc đẩy đổi mới, v.v.
Một lần nữa, khi nói đến AI, trọng tâm của các nhà lãnh đạo phải chuyển từ tiền tuyến lên hàng đầu. Điều này có vẻ phản trực giác, vì nhiều người coi AI sáng tạo là một cách để giảm chi phí vận hành. Các chatbot thông minh ngày nay sẽ sớm nhường chỗ cho các hệ thống đa phương thức, AI có thể giải quyết các vấn đề khác nhau và đạt được các mục tiêu khác nhau cùng một lúc. Hãy tưởng tượng một công ty bảo hiểm tài sản nơi mọi người bảo lãnh đều giao tiếp với AI. Ban đầu, người bảo lãnh phát hành có thể yêu cầu AI đánh giá rủi ro liên quan đến tài sản được bảo hiểm; sau khi phân tích văn bản ban đầu, cô ấy có thể yêu cầu AI tinh chỉnh kết quả bằng cách sử dụng hình ảnh báo cáo kiểm tra hoặc cuộc phỏng vấn âm thanh với các chủ hợp đồng tiềm năng. Cô ấy có thể qua lại giữa các nguồn dữ liệu khác nhau cho đến khi nhận được báo giá tốt nhất từ công ty bảo hiểm và khách hàng.
Chìa khóa để tận dụng hiệu quả AI đa phương thức là hiểu cách thức và nhiệm vụ ủy thác cho máy móc để con người và AI có thể hoàn thành nhiều việc hơn thông qua cộng tác. Tuy nhiên, ủy quyền là một vấn đề mà các chuyên gia thường gặp phải: quá nhiều, không đủ hoặc giao sai nhiệm vụ. Làm việc với AI đa phương thức đòi hỏi nhân viên phải nắm vững nghệ thuật ủy thác.
Một khi nhân viên hiểu cách giao nhiệm vụ hợp lý cho họ, điều đó sẽ trở thành một nhân tố thúc đẩy hiệu quả trong tổ chức. Các nhóm có thể có nhiều tham vọng hơn trong việc tăng doanh thu của công ty bằng cách lên ý tưởng và lập mô hình các luồng doanh thu mới, tìm kiếm và thu hút khách hàng mới cũng như theo đuổi nhiều cải tiến khác nhau đối với hoạt động chung của công ty.
Điều này cho thấy rằng chúng ta sẽ cần một cách tiếp cận khác để nâng cao kỹ năng trong tương lai. Hầu hết nhân viên không cần học cách viết mã hoặc cách viết các lời nhắc cơ bản. Thay vào đó, họ cần học cách tận dụng AI đa phương thức để thực hiện nhiều công việc hơn và tốt hơn. Bạn có thể tham khảo Excel, phần mềm được 750 triệu công nhân tri thức sử dụng hàng ngày. Phần mềm này bao gồm hơn 500 tính năng, nhưng đại đa số mọi người chỉ sử dụng vài chục tính năng vì họ không hiểu đầy đủ về cách kết hợp vô số tính năng mà Excel cung cấp với các công việc nhận thức hàng ngày. Hãy tưởng tượng một tương lai nơi AI, một phần mềm phức tạp hơn, sẽ có mặt ở khắp mọi nơi. Bao nhiêu tiện ích sẽ còn lại chỉ vì các nhà lãnh đạo doanh nghiệp tiếp cận quá hẹp việc nâng cao kỹ năng?
Một khuôn khổ để làm chủ lực lượng lao động AI đang thay đổi
Những thay đổi về lực lượng lao động là một tác dụng phụ không thể tránh khỏi của sự phát triển công nghệ và các nhà lãnh đạo cần có một cách nhìn có hệ thống để xem tổ chức của họ sẽ trông như thế nào khi AI phát triển. Để đạt được mục tiêu đó, khuôn khổ đơn giản này có thể giúp các nhà lãnh đạo dự đoán cách thức và thời điểm lực lượng lao động sẽ cần thay đổi để tận dụng sức mạnh của AI. Mục tiêu ở đây không phải là đưa ra những dự đoán dài hạn mà là chuẩn bị cho tổ chức khi AI tiếp tục phát triển (xem sơ đồ “Khung IDEA”).Điều tốt nhất mà tổ chức có thể làm trong thời điểm đầy thay đổi và không chắc chắn này là lập kế hoạch cho tương lai một cách có phương pháp. Điều này đòi hỏi chúng ta phải hiểu những hạn chế và lợi thế của AI tạo ra và áp dụng văn hóa đánh giá và cải tiến liên tục. Các nhà lãnh đạo nên chống lại sự cám dỗ cắt giảm nhân sự và sử dụng tầm nhìn chiến lược để tạo ra tương lai. Trong tương lai này, những người lao động có tay nghề cao có thể tận dụng lợi thế của AI, con người và AI hợp tác để đạt được năng suất, tính sáng tạo và hiệu quả cao hơn so với làm việc một mình.
