Biên giới tiếp theo của AI? Bạn đang ngồi trong đó

Gần như mọi tiêu đề về AI trong năm nay đều đề cập đến một khía cạnh nào đó của lớp kỹ thuật số trong công việc, từ các tác nhân viết mã đến các mô hình ghi chú trong các cuộc gọi hội nghị. Trong khi đó, cùng những nhân viên đang sử dụng AI để đạt hiệu quả đáng kể trên máy tính xách tay của họ lại bước vào các văn phòng thực tế, nơi không có bất kỳ hiệu quả nào như vậy.

Vấn đề với cuộc trò chuyện về AI trong vài năm qua là nó hầu như chỉ diễn ra trong nhà, và tôi nói điều đó một cách rất đích thực. Nó liên quan đến màn hình, cửa sổ trò chuyện và tài liệu — những thứ diễn ra giữa một người và một màn hình. Và suốt thời gian đó, văn phòng vật lý chỉ ngồi yên, được coi như một chi phí cố định cần quản lý thay vì một hệ thống có thể thực sự được hiểu và cải thiện.

Đặc biệt, các nơi làm việc linh hoạt hiện đại chịu ảnh hưởng của sự không khớp này giữa người được cho là sẽ có mặt và người thực sự xuất hiện, khiến mọi thứ trở nên khó quản lý hơn. Khi nhân viên đến, họ có thể không tìm được phòng họp, hoặc có thể lang thang trên tầng tìm một bàn trống như đang tìm chỗ đỗ xe tại trung tâm thương mại vào đêm Giáng sinh. Bản đồ tầng có lẽ được vẽ dựa trên phỏng đoán của ai đó hơn là dựa trên bằng chứng thực tế về cách mọi người sử dụng không gian.

Khả năng sử dụng không gian một cách hiệu quả không như chúng ta nghĩ là một vấn đề lớn hơn. Bất động sản thường là khoản chi lớn thứ hai của công ty, ngay sau chi phí nhân sự. Và, trong một khảo sát gần đây được thực hiện bởi The Collab Collective, sáu trên mười chuyên gia vận hành nơi làm việc cho biết loại ma sát nơi làm việc này — sự không thể quản lý hiệu quả các tài nguyên văn phòng như bàn làm việc và phòng họp — thực sự đã trở nên tồi tệ hơn trong năm qua.

Ma sát đó cũng có một mức chi phí, và nó đáng kể. Nhân viên mất từ hai đến bốn giờ mỗi tuần để tìm không gian, đuổi theo đồng nghiệp và làm việc quanh các hệ thống văn phòng rời rạc. Nếu tính toán dựa trên các con số lương chuẩn, một công ty có một nghìn nhân viên có thể mất tới 9 triệu đô la mỗi năm chỉ vì ma sát nơi làm việc.

Khoảng Trống Mù trong Kế Hoạch Bất Động Sản

AI có tiềm năng đáng kể để giải quyết những thách thức này. Cũng giống như AI có thể dự báo nhu cầu hoặc định tuyến các phiếu hỗ trợ, nó có thể học được bàn làm việc và phòng nào được ai sử dụng và vào thời điểm nào. Nó có thể nhận ra nơi thiết bị AV thường xuyên gặp sự cố và xác định các tầng hoặc không gian họp nào không được sử dụng.

Sổ tay cũ để quản lý một văn phòng cũng giả định lực lượng lao động thường xuất hiện theo lịch trình dự đoán được. Trong môi trường làm việc lai hiện nay, điều này hiếm khi xảy ra. Dữ liệu về mức độ chiếm dụng cho thấy mức độ dao động thực sự rộng lớn như thế nào. Công ty bất động sản thương mại CBRE đã phát hiện rằng hầu hết các tổ chức hoạt động ở công suất đầy đủ vào ngày văn phòng bận rộn nhất, nhưng chỉ khoảng một phần ba công suất đó vào một ngày trung bình. Khoảng cách này chính là lý do tại sao chỉ dựa vào số lượng nhân viên lại là cách lên kế hoạch không gian không đáng tin cậy. Một tầng được xây dựng cho đỉnh điểm vào thứ Hai sẽ phần lớn trống rỗng vào thứ Năm, và không có bất kỳ linh cảm nào có thể bắt được mô hình đó như dữ liệu sử dụng.

Các công cụ tự chúng làm tình hình tồi tệ hơn, vì hầu hết các công ty vận hành đặt chỗ, đăng ký khách, lập kế hoạch không gian, dịch vụ họp và phân tích như các hệ thống riêng biệt, không bao giờ được thiết kế để giao tiếp với nhau. Một công cụ lập lịch không biết phòng thực sự được sử dụng như thế nào không thể cung cấp thông tin hữu ích cho bộ phận cơ sở khi đến lúc đàm phán hợp đồng thuê. Phân tích nằm trong một bảng điều khiển không thể can thiệp và đặt lại chỗ cho ai đó vào phòng khác khi đặt chỗ của họ bị hủy.

Thực tế là, hầu hết các quyết định bất động sản ngày nay vẫn phần lớn dựa trên linh cảm và số lượng nhân viên hiện tại, chứ không phải dựa trên việc sử dụng thực tế. Cách tiếp cận này có thể chấp nhận được khi các văn phòng hoạt động với mức độ chiếm dụng ổn định, dự đoán được. Nhưng trong một thế giới lai, nơi mức độ tham dự dao động theo ngày trong tuần và theo nhóm, việc biện minh cho nó trở nên khó khăn hơn rất nhiều.

Khi được áp dụng đúng cách, AI trong nơi làm việc thực hiện đồng thời hai nhiệm vụ. Đối với nhân viên, nó giải quyết vấn đề hậu cần công việc bằng cách tự động ghép người với không gian có sẵn, hiển thị các tài nguyên đang trống theo thời gian thực và loại bỏ nhu cầu phải dời cuộc họp vào phút chót. Đối với các đội ngũ vận hành và cơ sở quản lý ngân sách, AI có thể phân tích tất cả những tín hiệu nhỏ — ai đã đặt gì, khi nào, tần suất ra sao, và phòng nào đang trống — để tạo ra một bức tranh rõ ràng về hiệu suất thực tế của không gian.

Thậm chí tốt hơn, khi một công ty có thể thấy cách không gian thực sự được sử dụng, các nhà quản lý có thể dựa vào nhu cầu thực tế để đưa ra quyết định bất động sản, giống như họ làm với bất kỳ quyết định phân bổ nguồn lực nào khác. Với thông tin này, họ có thể hợp nhất các tầng không ai sử dụng, bước vào việc gia hạn hợp đồng thuê với lợi thế thực tế và thiết kế lại bố cục văn phòng dựa trên cách các đội ngũ thực sự hợp tác.

Khi dữ liệu được hợp nhất, lợi nhuận sẽ nhanh chóng trở nên cụ thể. Giả sử một tổ chức phát hiện rằng 40% các cuộc họp của họ chỉ diễn ra trong một phần rất nhỏ các phòng hội nghị. Với thông tin này, các nhà quản lý vận hành có thể, ví dụ, dễ dàng xác định phòng nào nên được ưu tiên nâng cấp AV, và những phòng còn lại cần được suy nghĩ lại về thiết kế thay vì bảo trì thường xuyên.

Các công ty đã áp dụng AI vào mã nguồn, hàng đợi hỗ trợ và hộp thư của họ đã chứng kiến điều gì xảy ra khi dữ liệu tốt thay thế việc đoán mò. Văn phòng chỉ là nơi tiếp theo để áp dụng bài học đó. Thậm chí tốt hơn, những tổ chức đến trước không chỉ sẽ chi ít hơn cho không gian không sử dụng, mà còn sẽ trả lại cho nhân viên những giờ họ đã âm thầm mất đi do ma sát trong môi trường làm việc suốt thời gian qua.