Các công ty dùng AI để cắt giảm nhà quản lý và có thể đang loại bỏ tầng giúp AI tạo ra giá trị

Sự trỗi dậy của AI đang khiến các tầng vận hành trong doanh nghiệp trở nên phẳng hơn, khi hoạt động điều phối tự động đảm nhận công việc trước đây do con người quản lý. Hiện nay, một nhà quản lý trung bình tại Mỹ phụ trách đội ngũ 12 người, tăng từ 8,2 người vào năm 2013, trong bối cảnh AI đẩy nhanh một thay đổi âm thầm nhưng sâu rộng đối với cách tổ chức nơi làm việc tại Hoa Kỳ. 

 Hiện tượng này được gọi là sự chuyển dịch sang “siêu quản lý”, khi các công ty dùng AI để giao cho nhà quản lý trách nhiệm đối với nhiều người hơn cùng lúc, dựa trên giả định rằng phần mềm AI làm tăng hiệu quả. 

Tuy nhiên, một nghiên cứu khác của Gallup phát hiện rằng nhà quản lý quyết định ít nhất 82% mức chênh lệch về sự gắn kết của nhân viên giữa các đơn vị kinh doanh. Điều này góp phần khiến mức độ gắn kết của nhân viên trên toàn thế giới cực kỳ thấp. Chỉ 31% nhân viên Hoa Kỳ chủ động gắn kết với công việc, còn trên toàn thế giới con số này chỉ ở mức 17%. Những tỷ lệ này không thay đổi trong 12 năm qua và cho thấy đại đa số nhân viên không thể phát triển hoặc đóng góp có ý nghĩa trong công việc. 

Vấn đề chủ yếu bắt nguồn từ khoảng cách giữa nhân viên và ban lãnh đạo công ty. Các nhà quản lý có quá nhiều nhân viên báo cáo trực tiếp và gần như không còn đủ thời gian hay năng lượng để theo sát đội ngũ của mình. 

Nếu AI loại bỏ công việc hành chính, lợi ích năng suất về lý thuyết phải giúp nhà quản lý có thêm thời gian để huấn luyện, phản hồi, giao tiếp và xây dựng quan hệ. Nhưng nếu doanh nghiệp phản ứng bằng cách giao thêm 5–10 nhân viên cho mỗi nhà quản lý, họ có thể chỉ đang biến phần hiệu quả mà AI mang lại thành phạm vi quản lý rộng hơn.

Darrin Murriner, đồng sáng lập kiêm CEO của Cloverleaf, cho biết: “Nhà quản lý là người kết nối các quy trình mới với những mối quan hệ và luồng công việc thực tế đang vận hành trong đội ngũ. Khi các quy trình này liên tục thay đổi, bỏ qua tầng đó sẽ khiến việc triển khai thất bại. Xây dựng thông qua tầng đó sẽ tạo ra mức độ áp dụng bền vững.” 

AI có thể khiến nhà quản lý trở nên không cần thiết — hoặc quan trọng hơn

Để giảm chi phí, các công ty đang chạy đua áp dụng AI và loại bỏ những tầng mà trước đây họ xem là thiết yếu. 

Điều này cũng hợp lý. Một nhà quản lý không còn phải dành nửa tuần để tổng hợp báo cáo và đôn đốc cập nhật trạng thái thực sự sẽ có năng lực dư ra. Mở rộng vai trò đó để phụ trách nhiều người hơn là một cách hợp lý để ghi nhận khoản tiết kiệm. 

Nhưng phép tính này bỏ qua những gì nhà quản lý thực sự làm. 

Khi AI có thể đảm nhận công việc thường nhật, tầng con người giúp biến dự án thành hiện thực và chuyển chiến lược thành hiệu suất của nhân viên lại trở thành một lợi thế mạnh của doanh nghiệp. 

Nếu doanh nghiệp loại bỏ tầng chịu trách nhiệm chuyển chiến lược tổ chức thành hành vi của nhân viên, lợi ích năng suất từ AI sẽ thực sự đi về đâu?

Murriner nói: “Điều này đáng lo ngại hơn nhiều, bởi mối quan hệ với nhà quản lý vẫn là yếu tố lớn nhất quyết định một người có tiếp tục gắn kết và ở lại công ty hay không. Nếu dàn mỏng tầng này thay vì đầu tư vào nó, bạn không chỉ cắt chi phí chung mà đang làm suy yếu mối quan hệ có khả năng giữ chân và phát triển những người giỏi nhất của mình.” 

Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra mối liên hệ giữa sự gắn kết của nhân viên ở cấp đơn vị kinh doanh và các chỉ số hiệu suất thiết yếu. Những chỉ số này bao gồm lợi nhuận, năng suất và chất lượng cao hơn, đồng thời tỷ lệ nghỉ việc, vắng mặt và hao hụt thấp hơn. 

Điều này xảy ra khi doanh nghiệp lựa chọn đầu tư vào chiến lược quản lý phù hợp, vì quản lý thực sự là gốc rễ của sự khác biệt về hiệu suất và tính gắn kết của đội ngũ. Mỗi người trong một đội có nhu cầu, giá trị, động lực và mức độ cần sự rõ ràng khác nhau. Tất cả những yếu tố này quyết định hiệu suất của nhân viên và phải được một nhà quản lý giỏi hỗ trợ. 

Tuy nhiên, nhà quản lý giỏi rất hiếm. Kiến thức, kinh nghiệm và kỹ năng có thể phát triển tài năng bẩm sinh thành thế mạnh, nhưng bản thân những tài năng bẩm sinh phù hợp cũng rất quan trọng: nếu thiếu chúng, dù được đào tạo hoặc tích lũy bao nhiêu kinh nghiệm cũng chưa chắc tạo ra hiệu suất xuất sắc.

Một nghiên cứu năm 2023 của CMB cho thấy chỉ khoảng một trong mười người sở hữu mức tài năng cao cần thiết để quản lý hiệu quả. Nhiều người có một số đặc điểm cần thiết, nhưng rất ít người sở hữu tổ hợp tài năng đặc biệt để giúp một đội đạt kết quả vượt trội và cải thiện đáng kể hiệu suất của công ty. Khi những người này đảm nhận vai trò quản lý, họ có nhiều khả năng gắn kết nhân viên và khách hàng một cách tự nhiên, giữ chân người có thành tích cao và duy trì văn hóa năng suất cao.

Murriner cho biết: “Câu chuyện năng suất tăng gấp mười lần mà mọi người quảng bá giả định rằng công nghệ là nút thắt. Hầu như không bao giờ như vậy. Nút thắt là liệu những người xung quanh công nghệ có thể sử dụng nó tốt hay không, và xây dựng năng lực đó chính là mục đích của quản lý.”

Vấn đề tiềm ẩn khi mở rộng phạm vi quản lý

Ban đầu, doanh nghiệp có thể cảm thấy đang tiết kiệm tiền khi cắt giảm chi phí quản lý, nhưng về lâu dài điều này có thể thực sự tốn kém hơn rất nhiều. 

Nếu trước đây một nhà quản lý có 7–8 nhân viên báo cáo trực tiếp và giờ có 15–20 người, họ sẽ có ít thời gian hơn cho các cuộc trao đổi riêng, huấn luyện chuyên sâu, phản hồi cá nhân, phát hiện sự mất gắn kết và hỗ trợ phát triển sự nghiệp của nhân viên. 

Khi lãnh đạo và nhân viên bị tách rời như vậy, khả năng nhân viên rời công ty cao hơn nhiều. Theo Cision Research, chi phí cho việc này bằng từ 50% đến 200% mức lương hằng năm của nhân viên đó. 

Các nghiên cứu gần đây cho thấy tổng chi phí trung bình của một trường hợp nghỉ việc đã tăng lên 45.236 USD cho mỗi nhân viên. 

Đây không chỉ là chi phí do nhân viên thiếu gắn kết mà còn thể hiện qua sự tắc nghẽn giữa ngân sách, kế hoạch, chiến lược và hoạt động thực thi. 

Murriner nói: “Mỗi đô la bạn chi cho AI vẫn phải đi qua một nhà quản lý trước khi trở thành giá trị kinh doanh. Cắt giảm nhà quản lý đúng lúc yêu cầu họ tiếp nhận thêm người là làm hoàn toàn ngược với điều cần thiết.”

Chẳng hạn, Cloverleaf tập hợp hoạt động đánh giá, huấn luyện cá nhân và thông tin chuyên sâu về đội ngũ trong một nền tảng, để những người phụ trách nhân tài có thể hợp nhất chi tiêu, củng cố đội ngũ và cải thiện hiệu suất bằng hướng dẫn phù hợp với từng người. Công ty sử dụng AI để thu thập dữ liệu, nhưng mọi thứ vẫn do con người xử lý. 

Murriner cho biết: “Những gì phải giữ lại tính con người là khả năng phán đoán và ý nghĩa. Phần lớn AI được xây dựng để đồng tình với bạn, nhưng sự đồng tình không phải là điều cần thiết trong một thời điểm khó khăn. Cần xác định điều gì thực sự quan trọng khi tình huống mơ hồ. Truyền đạt tin khó nghe theo cách người khác có thể thực sự tiếp nhận. Ở bên một người khi họ gặp trở ngại. Đó không phải vấn đề hiệu quả, và đối xử với chúng như vấn đề hiệu quả là cách khiến bạn mất người.”

Tương tự, Mariano Jurich, Senior AI Product Leader tại Making Sense, một công ty tập trung vào phát triển phần mềm và chuyển đổi số, cho rằng sự khác biệt giữa năng suất và giá trị kinh doanh thường bị bỏ qua.

“Tôi cho rằng các công ty đã sai khi đo đầu ra thay vì kết quả. Đầu ra là thứ bạn bàn giao, còn kết quả là điều thay đổi nhờ thứ đó. Làm cho một quy trình tồi chạy nhanh hơn không phải giá trị kinh doanh. Việc một quy trình hiện đang vận hành theo một cách nhất định không nhất thiết có nghĩa đó là cách nó nên vận hành để đạt mục tiêu kinh doanh và cuối cùng tạo ra giá trị.”

Trường hợp sử dụng tốt hơn: AI khuếch đại năng lực quản lý

Tình thế khó xử mới giờ đây liên quan nhiều hơn đến cách chúng ta dùng AI để cải thiện quản lý, chứ không đơn thuần là tăng năng suất. 

AI có thể xử lý công việc thường nhật. Nó có thể thực hiện các hoạt động không mang tính cá nhân trong phân tích dữ liệu, lập lịch, phân tích số liệu thống kê và hoạch định ngân sách. Điều này giải phóng thời gian và không gian tinh thần để nhà quản lý xử lý các vấn đề liên quan đến con người. 

Ví dụ, nếu trước đây nhà quản lý dành khoảng 30 phút chuẩn bị cho một cuộc họp, AI có thể tổng hợp thông tin liên quan và giúp họ chuẩn bị hiệu quả hơn nhiều. 

Trên thực tế, doanh nghiệp đang nghĩ rằng nhờ AI, họ có thể hoạt động với ít nhà quản lý hơn và giảm chi phí. Nhưng một phương trình thực tế hơn sẽ đánh giá cách AI tăng năng lực quản lý thông qua tự động hóa các nhiệm vụ thường nhật, giải phóng thời gian để lãnh đạo dành nhiều hơn cho huấn luyện, giao tiếp và phát triển đội ngũ.

Điều này cũng thể hiện trong cách doanh nghiệp đánh giá khoản đầu tư AI. Chẳng hạn, các nền tảng như MODO, một nền tảng AI cho doanh nghiệp đo lường việc áp dụng AI đang thay đổi luồng công việc và lợi tức đầu tư như thế nào, cho thấy nhiều tổ chức vẫn chưa có cái nhìn rõ ràng về những gì thực sự thay đổi sau khi triển khai AI.

Johnny Chang, đồng sáng lập kiêm CEO của Modo, nói với Unite.AI: “Thường có khoảng cách giữa điều ban lãnh đạo cho rằng AI đang làm và điều diễn ra trên thực tế: luồng công việc chưa thay đổi, mức độ áp dụng thấp và không ai nhìn thấy nơi giá trị được tạo ra hay không được tạo ra. Nếu không có đường cơ sở đó, rất khó biết khoản đầu tư có mang lại hiệu quả hay không.” 

Về cơ bản, các đội ngũ không cần thêm hệ thống hay phần mềm bóng bẩy chỉ vì bản thân chúng. Họ cần sự hỗ trợ và động lực từ những lãnh đạo có thể giúp họ thích nghi, hợp tác và cuối cùng đóng góp vào sự tăng trưởng của công ty.

Các nền tảng như Cloverleaf được thiết kế để loại hình quản lý đó có thể mở rộng tốt hơn, sử dụng AI để cung cấp cho nhà quản lý thông tin chuyên sâu và hoạt động huấn luyện phù hợp với từng người, đồng thời giữ mối quan hệ con người ở trung tâm quy trình.

Murriner cho biết: “Chúng tôi đã nghiên cứu gần 30.000 cuộc trò chuyện huấn luyện thực tế và trong một nửa số đó, nhân viên nêu tên một đồng nghiệp cụ thể chứ không phải một kỹ năng hay năng lực. Họ muốn được giúp đỡ về một người. Họ cũng yêu cầu được hỗ trợ để hiểu một đồng nghiệp thường xuyên gấp 2,5 lần so với yêu cầu giải quyết xung đột. Điều này cho thấy mọi người sẽ sớm thực hiện công việc xây dựng quan hệ nếu bạn cung cấp hỗ trợ cần thiết. Đó là thay đổi hành vi mà chúng tôi hướng đến và có thể đo lường được.”

Bài học rút ra không phải là AI không có chỗ trong quản lý, mà giá trị lớn nhất của nó có thể đến từ việc củng cố những người vốn đã chịu trách nhiệm lãnh đạo các đội ngũ. Các công ty coi nhà quản lý là chi phí cần loại bỏ có nguy cơ cắt bỏ chính tầng biến hiệu quả do AI thúc đẩy thành hiệu suất bền vững.

Murriner nói: “Mô hình đằng sau tất cả những điều này đều giống nhau. Khi củng cố nhà quản lý thay vì thay thế họ, mọi người tham gia phát triển, thực hiện công việc xây dựng quan hệ sớm hơn và đội ngũ đạt kết quả tốt hơn. Không điều nào trong số đó xảy ra khi bạn coi quản lý là một khoản chi phí cần cắt giảm.”