Khoảng Trống Kiến Thức Mà Trí Tuệ Nhân Tạo Đang Tạo Ra Là Lỗ Hổng Bảo Mật Mới. Dưới Đây Là Cách Để Đóng Lỗ Hổng Này.

Các công ty công nghệ đang đặt cược vào một điều quen thuộc: trí tuệ nhân tạo (AI) có thể làm việc nhanh hơn và rẻ hơn con người. Trong nhiều trường hợp, điều này có thể đúng, nhưng nó cũng đang được sử dụng như một nút dễ nhấn cho việc sa thải.

Trong một báo cáo của PwC được chia sẻ vào đầu năm nay, 56% các CEO cho biết họ chưa thấy lợi ích tài chính đáng kể từ các khoản đầu tư vào AI cho đến nay, và chỉ 12% báo cáo thấy tiết kiệm chi phí và tăng trưởng doanh thu từ AI. Ngoài ra, một nghiên cứu vào tháng 2 của Văn phòng Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia cho thấy gần 90% các công ty cho biết AI chưa có tác động đến việc làm hoặc năng suất trong ba năm qua. Điều này nhấn mạnh một sự thật tiết lộ: nhiều tổ chức vẫn chưa thấy lợi nhuận và năng suất như mong đợi từ AI, và để bù đắp cho những tổn thất, họ tiếp tục cắt giảm hàng nghìn việc làm.

Nhưng điều mà các cuộc gọi lợi nhuận không nói đến là: khi bạn loại bỏ người quản lý tài khoản mang theo mười năm kinh nghiệm trong mối quan hệ, hoặc kỹ sư kiểm tra chất lượng (QA) mà kiến thức tổ chức của họ là điều duy nhất giúp bắt lỗi trước khi chúng đến với khách hàng, bạn không đang cắt giảm chất béo. Bạn đang cắt giảm các bức tường chịu tải. Chi phí tái làm việc, mất khách hàng, thất bại về chất lượng mà theo sau hiếm khi xuất hiện trong cùng một bản trình bàyslide deck đó đã kỷ niệm việc cắt giảm nhân sự. Chúng được hấp thụ âm thầm vào các quý sau, được quy cho điều kiện thị trường và bị quên lãng. Khoảng cách giữa những gì tái cấu trúc AI hứa hẹn và những gì nó thực sự mang lại là có thật, nó đang tăng lên và đối với nhiều tổ chức, nó vẫn hoàn toàn không được công nhận.

Chi phí thực sự của chu kỳ này không hạ cánh ở một nơi. Chúng lan rộng khắp mọi đội còn đứng sau sau khi cắt giảm. Các nhà phát triển hấp thụ khối lượng công việc của các kỹ sư đã rời đi, trong khi đồng thời được giao các công cụ AI vẫn còn quá non trẻ để bù đắp cho việc cắt giảm nhân sự. Các đội sản phẩm mất đi ngữ cảnh giúp giữ cho các bản đồ đường đi gắn với thực tế của khách hàng. Các tổ chức hỗ trợ bị kéo giãn mỏng và chất lượng phản hồi suy giảm khi khách hàng ngay lập tức nhận ra “slop” phản hồi cho các vé của họ. Gánh nặng không được tập trung, nó được phân tán, và sự khuếch tán này là một phần của lý do tại sao nó rất dễ bị bỏ qua trong một báo cáo hàng quý. Nhưng trong sự phân tán rộng lớn hơn đó, các đội IT phải đối mặt với một phiên bản riêng biệt và tăng dần của vấn đề. Họ không chỉ làm việc nhiều hơn với ít hơn. Họ được yêu cầu quản lý cơ sở hạ tầng được xây dựng nhanh, mà không có kiến thức tổ chức mang lại sự mạch lạc cho nó, trong khi đồng thời thực hiện việc rời đi của các đồng nghiệp đã rời đi và việc gia nhập của những người thay thế khi các công ty im lặng đảo ngược hướng cắt giảm mà họ đã công khai ca ngợi.

Khi chúng ta tiếp tục trong năm và các tổ chức tìm cách thực hiện tốt những lời hứa của AI, đã đến lúc chúng ta nhận ra rằng có nhiều hơn là doanh thu bị mất khi bạn cắt giảm chuyên môn của con người vì sự hiệu quả được kích hoạt bởi AI. Tin tốt? Bạn có thể có cả hai thế giới. Nhưng điều đó đòi hỏi phải có một cách tiếp cận thực tế và thực dụng hơn đối với AI. Một cách tiếp cận giữ con người ở trung tâm của chiến lược.

Điều gì bị mất khi kiến thức rời khỏi cửa ra vào

Kiến thức hoạt động quan trọng sống trong con người và được áp dụng thông qua phán quyết của con người, không phải hệ thống. Khi những người đó rời đi, kiến thức đó cũng rời đi cùng họ. Dù mô hình có tinh vi đến đâu, AI không thể lấp đầy khoảng trống đó ngày nay.

Ngay cả khi khả năng của AI mở rộng, tự động hóa mà không có ngữ cảnh tinh vi tạo ra những điểm mù nguy hiểm trong các lĩnh vực quan trọng:

• Phán quyết và chiến lược: Sự trực giác, kiến thức tổ chức và nhận thức thị trường không sống trong các tập dữ liệu, ngay cả những tập dữ liệu không có cấu trúc.
• Ngữ cảnh và nhận thức tình huống: Con người nhận ra sự tinh vi, ý định và có thể điều hướng các khu vực xám mà các quy tắc cứng nhắc có thể bị phá vỡ.
• Sự đồng cảm và niềm tin: Những khoảnh khắc có tác động cao hoặc mang tính cảm xúc (đặc biệt là những khoảnh khắc liên quan đến khách hàng hoặc nhân viên) đòi hỏi một phản hồi lấy con người làm trung tâm.
• Giám sát và trách nhiệm: Ai đó phải được giao nhiệm vụ xác định các thất bại, thiên vị hoặc vượt lên trên thông tin sai lệch. Chỉ đơn giản nói “Bạn đúng, hãy thử lại” sau khi cung cấp thông tin hoàn toàn không chính xác không giải quyết được vấn đề.
• Kiến thức tổ chức và ngữ cảnh hệ thống: Hiểu tại sao các đội xây dựng cơ sở hạ tầng theo một cách nhất định (hoặc không), những gì họ đã thử trước đó và những trường hợp biên mà không ai ghi chép.
• Lãnh đạo và quản trị: Xác định chính sách, dung sai rủi ro và tuân thủ các ranh giới đạo đức vẫn là một trách nhiệm cơ bản của con người.

AI có thể đưa ra những hiểu biết, đề xuất hành động và tăng tốc thực hiện, nhưng nó không thể thay thế kiến thức tổ chức ngăn chặn thảm họa hoặc cung cấp sự trách nhiệm giúp bắt những thảm họa đó trước khi chúng trở nên mất kiểm soát.

Điều mà các tổ chức thông minh đang làm khác biệt

Các tổ chức thành công với AI không loại bỏ con người khỏi phương trình. Họ sử dụng AI để tinh giản các quá trình lặp đi lặp lại gây ra ma sát trong hoạt động hàng ngày. Giải phóng con người để dành thời gian và các nguồn lực quan trọng khác để tìm ra những cách sáng tạo mới nhằm mang lại lợi ích kinh doanh lớn hơn. Họ đang sử dụng AI như một công cụ “chạy cùng” để khuếch đại lực.

Hãy xem xét thế giới của các hoạt động IT. Những đội này đã bị kéo giãn mỏng, quản lý cơ sở hạ tầng rộng lớn với phương tiện hạn chế. AI, hoặc cụ thể hơn, học máy (ML), có thể mang lại giá trị thực sự ở đây. AI/ML có thể tự động hóa các nhiệm vụ trước đây tốn thời gian và lặp đi lặp lại mà chôn vùi các chuyên gia có giá trị trong công việc vận hành.

Những nhiệm vụ này tạo thành nền tảng của các hoạt động IT, nhưng chúng tiêu tốn một lượng thời gian khổng lồ (đặc biệt là khi tài sản số của tổ chức mở rộng, cảnh quan dễ bị tấn công thay đổi và nhân viên ngày càng mong đợi có trải nghiệm kỹ thuật số tích cực với các thiết bị họ sử dụng để làm việc). Khi các đội không thực hiện tốt các nhiệm vụ cơ bản (quản lý hoặc giám sát các khả năng và quy trình này) vì họ đang lâm vào tình trạng quá tải, hậu quả sẽ rất nghiêm trọng: thời gian ngừng hoạt động, vá lỗi bị bỏ lỡ, rò rỉ dữ liệu, vi phạm bảo mật.

Mặt khác, khi bạn sử dụng AI một cách hiệu quả để tinh giản công việc trong những lĩnh vực này, bạn sẽ cho nhân viên IT thời gian để làm những gì AI không thể: xóa nợ kỹ thuật, cải thiện hệ thống và quy trình hiện có, tái kiến trúc để tăng cường độ bền và bảo tồn kiến thức tổ chức giúp giữ cho các hệ thống quan trọng hoạt động. Đó không chỉ là hiệu quả. Đó là giảm thiểu rủi ro. Và điều đó thiết lập một nền tảng vững chắc hơn cho tăng trưởng lâu dài.

Đúng cách áp dụng AI

Các tổ chức bắt đầu với việc áp dụng và采用 AI một cách sâu sắc, đồng thời ưu tiên cho việc kích hoạt an toàn và hiệu quả, đang thấy (và sẽ tiếp tục thấy) những thành công lớn hơn từ các chiến lược AI của họ. Tối ưu hóa không đến từ việc cắt giảm nhân sự.

Nó bắt nguồn từ việc đầu tư vào họ, thiết kế lại các quy trình làm việc và giáo dục các đội về cách sử dụng AI một cách tốt nhất.

Điều này thực sự không mới. Công nghệ đã được phát triển qua các chu kỳ thế hệ trong hàng trăm năm. Mỗi lần chúng ta có xu hướng lặp lại những sai lầm tương tự. Chúng ta quá tập trung và cố gắng biến một bước tiến cụ thể thành một loại thuốc chữa bách bệnh cho mọi vấn đề. Không có sự thiếu hụt những người bán hàng dầu rắn sẽ lợi dụng sự tuyệt vọng này, hứa hẹn quá mức và biến mất trước khi kết quả có thể được đo lường. Thực tế là AI/ML có thể thực hiện các nhiệm vụ nhất định với tốc độ và độ chính xác cao hơn con người. Những người tìm thấy những cơ hội và áp dụng AI một cách thực dụng, sẽ thấy sự trở lại đầu tư rất nhanh. Về mặt thực tế, điều đó có nghĩa là:

• Sử dụng AI để loại bỏ các nhiệm vụ có giá trị thấp, không phải phán quyết có giá trị cao
• Thiết kế các quy trình làm việc có con người trong vòng lặp để giảm thiểu rủi ro cho các quyết định có tác động cao
• Xác định rõ ràng các đường dẫn cấp khi các hệ thống AI thất bại hoặc tạo ra kết quả không chắc chắn
• Giao nhiệm vụ rõ ràng cho các quyết định được thúc đẩy bởi AI
• Đào tạo các đội để thẩm vấn đầu ra của AI, không chỉ đơn giản chấp nhận nó

Chi phí thực sự của việc làm sai

Chu kỳ hiện tại của ngành công nghệ với việc sa thải hàng loạt tiếp theo là việc tái tuyển dụng im lặng không phải là một sự thay đổi về nhân tài. Đó là một sự chuyển giao rủi ro. Các tổ chức đang trao đổi những thập kỷ kiến thức tổ chức để có được một vài tháng tốc độ tự động hóa, và các nhà lãnh đạo IT là những người phải gánh vác việc quản lý sự cố khi nó xảy ra.

AI mang lại những lợi ích thực sự, nhưng những lợi ích đó có ý nghĩa nhất khi bạn sử dụng AI để bảo tồn và khuếch đại chuyên môn, không thay thế nó. Các công ty sẽ tiếp tục thịnh vượng trong kỷ nguyên AI không phải là những công ty cắt giảm sâu nhất hoặc triển khai nhiều công cụ AI nhất. Họ là những công ty sử dụng AI một cách sâu sắc để tự động hóa sự nhàm chán và tăng cường sự sáng tạo, hợp tác và chuyên môn của con người.

Bởi vì khi hệ thống tiếp theo thất bại, hoặc sự cố ngừng hoạt động hoặc sự cố an ninh mạng tiếp theo xảy ra, bạn không muốn một robot hoặc máy móc ở tiền tuyến của việc khắc phục hệ thống hoặc giao tiếp với khách hàng. Đó là nơi bạn sẽ muốn (và cần) người có kiến thức lịch sử sâu sắc và kiến thức vẫn còn trong tòa nhà.

Nếu chúng ta muốn mở khóa toàn bộ tiềm năng của AI, điều quan trọng là phải tập trung vào việc sử dụng AI cho các nhiệm vụ bị sa lầy vào sự nhàm chán, và ngừng sử dụng nó như một lý do cho hiệu suất kinh doanh kém.