Khoảng trống kiến thức do AI tạo ra là lỗ hổng bảo mật mới. Cách khắc phục.

Các công ty công nghệ đang đặt một canh bạc quen thuộc: AI có thể làm việc nhanh hơn và rẻ hơn con người. Dù điều này có thể đúng trong nhiều trường hợp, AI cũng đang được dùng như một lý do dễ dàng để sa thải nhân viên.

Trong một báo cáo của PwC được chia sẻ vào đầu năm nay, 56% các CEO cho biết đến nay họ chưa thấy lợi ích tài chính đáng kể từ các khoản đầu tư vào AI. Chỉ 12% báo cáo đồng thời tiết kiệm chi phí và tăng doanh thu nhờ AI. Ngoài ra, một nghiên cứu tháng 2 của National Bureau of Economic Research cho thấy gần 90% các công ty cho biết AI không tác động đến việc làm hoặc năng suất trong ba năm qua. Những kết quả này làm rõ một sự thật đáng chú ý: nhiều tổ chức vẫn chưa thấy lợi ích về doanh thu và năng suất mà AI ban đầu hứa hẹn, và để bù đắp tổn thất, họ tiếp tục sa thải hàng nghìn nhân viên.

Nhưng có điều không được nói tới trong các cuộc họp công bố kết quả tài chính: khi bạn sa thải người quản lý khách hàng đang lưu giữ trong đầu mười năm bối cảnh quan hệ khách hàng, hoặc kỹ sư bảo đảm chất lượng có kiến thức tổ chức là yếu tố duy nhất giúp phát hiện lỗi trước khi chúng đến tay khách hàng, bạn không chỉ cắt bỏ mỡ thừa. Bạn đang phá những bức tường chịu lực. Chi phí làm lại công việc, khách hàng rời bỏ và những vấn đề chất lượng kéo theo hiếm khi xuất hiện trong cùng bản trình bày từng ăn mừng việc giảm nhân sự. Chúng được âm thầm tính vào các quý sau, quy cho điều kiện thị trường rồi quên lãng. Khoảng cách giữa lời hứa của việc tái cấu trúc dựa trên AI và kết quả thực tế là có thật, đang tăng lên và tại nhiều tổ chức vẫn hoàn toàn không được thừa nhận.

Chi phí thực sự của chu kỳ này không tập trung ở một nơi. Chúng lan ra mọi nhóm còn lại sau các đợt cắt giảm. Lập trình viên tiếp nhận khối lượng công việc của những kỹ sư đã rời đi, đồng thời nhận các công cụ AI vẫn quá non trẻ để bù đắp số nhân sự mất đi. Nhóm sản phẩm mất bối cảnh từng giúp kế hoạch phát triển bám sát thực tế khách hàng. Nhóm hỗ trợ quá tải và chất lượng trả lời giảm sút, trong khi khách hàng lập tức nhận ra nội dung kém chất lượng do AI tạo ra trong phản hồi cho yêu cầu của mình. Gánh nặng không tập trung mà phân tán, và chính sự phân tán góp phần khiến nó dễ bị bỏ qua trong báo cáo hằng quý. Tuy nhiên, trong bức tranh rộng hơn ấy, các nhóm CNTT đối mặt với một dạng riêng biệt và trầm trọng hơn của vấn đề. Họ không chỉ phải làm nhiều hơn với nguồn lực ít hơn. Họ phải quản lý hạ tầng được xây dựng nhanh chóng mà thiếu kiến thức tổ chức từng tạo nên tính gắn kết của nó. Đồng thời, họ xử lý thủ tục nghỉ việc của đồng nghiệp đã rời đi và tiếp nhận người thay thế, khi các công ty âm thầm đảo ngược những đợt cắt giảm từng được công khai ca ngợi.

Khi năm tiếp tục trôi qua và các tổ chức cố gắng thực hiện lời hứa của AI, đã đến lúc nhận ra rằng chúng ta mất nhiều hơn doanh thu khi cắt bỏ chuyên môn con người nhân danh hiệu quả nhờ AI. Tin tốt là có thể hưởng lợi từ cả hai thế giới. Nhưng điều đó đòi hỏi cách tiếp cận AI thực tế và thực dụng hơn, đặt con người ở trung tâm chiến lược.

Điều gì mất đi khi kiến thức rời khỏi tổ chức

Kiến thức vận hành cốt yếu nằm ở con người và được áp dụng thông qua óc phán đoán của con người, không phải hệ thống. Khi những người đó rời đi, kiến thức cũng đi theo họ. Dù mô hình tinh vi đến đâu, AI hiện nay không thể lấp đầy khoảng trống ấy.

Ngay cả khi năng lực AI mở rộng, tự động hóa thiếu bối cảnh tinh tế vẫn tạo ra những điểm mù nguy hiểm trong các lĩnh vực quan trọng:

• Phán đoán và chiến lược: Trực giác, kiến thức tổ chức và hiểu biết thị trường không thể được xếp gọn vào các tập dữ liệu, kể cả dữ liệu phi cấu trúc.
• Bối cảnh và nhận thức tình huống: Con người nhận ra sắc thái và ý định, đồng thời biết xử lý những vùng xám nơi quy tắc cứng nhắc có thể không còn hiệu quả.
• Đồng cảm và niềm tin: Những thời điểm có hệ quả lớn hoặc cảm xúc mạnh, đặc biệt khi liên quan đến khách hàng hay nhân viên, cần phản hồi lấy con người làm trung tâm.
• Giám sát và trách nhiệm giải trình: Phải có người chịu trách nhiệm phát hiện sai sót và thiên lệch hoặc chủ động ngăn thông tin sai lệch. Chỉ nói “Bạn nói đúng, để tôi thử lại” sau khi đưa ra thông tin hoàn toàn sai là chưa đủ.
• Trí nhớ tổ chức và bối cảnh hệ thống: Hiểu tại sao các nhóm xây dựng hạ tầng theo một cách nhất định — hoặc tại sao không làm vậy —, những gì họ đã thử và những trường hợp ngoại lệ chưa ai ghi chép.
• Lãnh đạo và quản trị: Xác định chính sách và mức chấp nhận rủi ro, đồng thời tuân thủ giới hạn đạo đức, vẫn là trách nhiệm căn bản của con người.

AI có thể đưa ra hiểu biết hữu ích, đề xuất hành động và tăng tốc thực hiện, nhưng không thể thay thế trí nhớ tổ chức giúp ngăn thảm họa hoặc bảo đảm trách nhiệm giải trình giúp phát hiện chúng trước khi tình hình vượt ngoài tầm kiểm soát.

Các tổ chức sáng suốt đang làm gì khác biệt

Các tổ chức thành công với AI không loại con người khỏi phương trình. Họ dùng AI để đơn giản hóa những quy trình thường lệ, lặp lại gây trở ngại cho hoạt động hằng ngày. Nhờ đó, thời gian và những nguồn lực quan trọng khác được giải phóng để con người tìm cách sáng tạo mới mang lại lợi ích kinh doanh lớn hơn. Họ sử dụng AI như công cụ để “chạy cùng”, khuếch đại năng lực con người.

Hãy xem hoạt động CNTT. Những nhóm này vốn đã quá tải, quản lý hạ tầng rộng lớn với nguồn lực hạn chế. AI, hoặc có lẽ cụ thể hơn là học máy (ML), có thể mang lại giá trị thực sự ở đây. AI và ML có thể tự động hóa các nhiệm vụ thường lệ từng tốn nhiều thời gian và khiến các chuyên gia có giá trị bị vùi trong công việc vận hành: nghiên cứu và thử nghiệm bản vá, phân loại yêu cầu hỗ trợ, tạo luồng công việc, khám phá và lập bản đồ rủi ro.

Những nhiệm vụ này là nền tảng của hoạt động CNTT nhưng tiêu tốn lượng thời gian khổng lồ. Điều đó đặc biệt rõ khi môi trường số của tổ chức mở rộng, bức tranh lỗ hổng thay đổi và nhân viên ngày càng mong đợi trải nghiệm số tích cực trên thiết bị làm việc. Khi các nhóm không thực hiện tốt những việc cơ bản — quản lý hoặc giám sát các khả năng và quy trình này — vì quá tải, hậu quả rất nghiêm trọng: ngừng hoạt động, bản vá không được áp dụng, rò rỉ dữ liệu và vi phạm bảo mật.

Ngược lại, nếu dùng AI hiệu quả để đơn giản hóa công việc trong các lĩnh vực này, nhân viên CNTT có thời gian làm những gì AI không thể: giảm nợ kỹ thuật, cải thiện hệ thống và quy trình hiện có, thiết kế lại kiến trúc để tăng khả năng chống chịu và bảo tồn kiến thức tổ chức giúp các hệ thống quan trọng tiếp tục hoạt động. Đó không chỉ là hiệu quả. Đó là giảm thiểu rủi ro và tạo nền tảng vững chắc hơn cho tăng trưởng dài hạn.

Áp dụng AI đúng cách

Các tổ chức bắt đầu bằng việc cân nhắc kỹ cách ứng dụng và áp dụng AI, đồng thời ưu tiên tạo điều kiện sử dụng an toàn và hiệu quả, đang thấy — và sẽ tiếp tục thấy — lợi ích lớn hơn từ chiến lược AI của mình. Tối ưu hóa không đến từ việc cắt giảm nhân sự.

Nó đến từ việc đầu tư vào con người, thiết kế lại luồng công việc và đào tạo các nhóm về cách sử dụng AI tốt nhất.

Điều này không mới. Công nghệ đã phát triển qua những chu kỳ thế hệ suốt hàng trăm năm. Mỗi lần, chúng ta lại có xu hướng lặp lại cùng những sai lầm. Chúng ta đi quá đà và cố biến một bước tiến cụ thể thành thuốc chữa bách bệnh. Không thiếu những kẻ bịp bợm lợi dụng sự tuyệt vọng ấy, hứa hẹn quá mức rồi biến mất trước khi có thể đo lường kết quả. Thực tế, AI và ML có thể làm điều máy tính vẫn luôn làm: thực hiện một số nhiệm vụ nhanh hơn và chính xác hơn con người. Những ai tìm ra cơ hội này và áp dụng AI một cách thực dụng để cùng làm việc với nó sẽ nhanh chóng thấy lợi tức đầu tư. Trong thực tế, điều đó có nghĩa là:

• Dùng AI để loại bỏ nhiệm vụ có giá trị thấp, không phải óc phán đoán có giá trị cao của con người
• Thiết kế luồng công việc có con người tham gia để giảm rủi ro của những quyết định có hệ quả lớn
• Xác định rõ lộ trình chuyển cấp xử lý khi hệ thống AI thất bại hoặc đưa ra kết quả không chắc chắn
• Phân công rõ trách nhiệm đối với các quyết định dựa trên AI
• Đào tạo các nhóm xem xét kỹ lưỡng kết quả AI thay vì chấp nhận một cách mù quáng ^[1]

Cái giá thực sự của việc làm sai

Chu kỳ hiện nay trong ngành công nghệ, với sa thải hàng loạt rồi âm thầm tuyển dụng trở lại, không phải sự dịch chuyển nhân tài. Đó là chuyển giao rủi ro. Các tổ chức đổi hàng chục năm trí nhớ tổ chức lấy vài tháng tốc độ tự động hóa, còn lãnh đạo CNTT phải gánh trách nhiệm quản lý hậu quả.

AI mang lại lợi ích thực sự, nhưng chúng có giá trị nhất khi AI được dùng để bảo tồn và tăng cường chuyên môn thay vì thay thế nó. Những công ty tiếp tục thịnh vượng trong kỷ nguyên AI không phải các công ty cắt giảm mạnh nhất hay triển khai nhiều công cụ AI nhất. Đó là những công ty dùng AI một cách thấu đáo để tự động hóa công việc đơn điệu và tăng cường sức sáng tạo, sự hợp tác cùng chuyên môn của con người.

Bởi khi hệ thống tiếp theo hỏng, hoặc xảy ra đợt ngừng hoạt động hay sự cố an ninh mạng tiếp theo, bạn sẽ không muốn robot hay máy móc dẫn dắt việc khôi phục hệ thống hoặc liên lạc với khách hàng. Khi ấy, bạn sẽ muốn — và cần — người có kiến thức cùng bối cảnh lịch sử sâu sắc vẫn còn làm việc trong tổ chức.

Nếu muốn khai mở toàn bộ tiềm năng AI, chúng ta phải tập trung dùng nó cho những nhiệm vụ đơn điệu và ngừng lấy AI làm lý do biện minh cho kết quả kinh doanh yếu kém. ^[1]