Kinh Tế Mới Của Sự Phụ Thuộc Vào Trí Tuệ Nhân Tạo

Mỗi cuộc cách mạng công nghệ lớn đã thay đổi công cụ trước và chỉ sau đó mới thay đổi cách con người làm việc. Ngày nay, nhiều người vẫn coi trí tuệ nhân tạo (AI) chỉ là một công cụ năng suất khác. Tôi tin rằng đó là một quan điểm quá hẹp. Chúng ta đang ở trên ngưỡng của những thay đổi sâu sắc hơn, những thay đổi sẽ thay đổi cấu trúc của các tổ chức và phân phối truyền thống của vai trò và trách nhiệm.

Kết Thúc Của Chuỗi Quản Lý

Nhiều công ty, đặc biệt là các công ty khởi nghiệp, bắt đầu với các nhà sáng lập đảm nhận gần như mọi chức năng của doanh nghiệp. Họ xây dựng sản phẩm, thu hút khách hàng đầu tiên và quản lý hoạt động – tất cả cùng một lúc.

Tuy nhiên, khi doanh nghiệp phát triển, mô hình này cuối cùng sẽ đạt đến giới hạn của nó. Khối lượng công việc và chuyên môn cần thiết bắt đầu vượt quá, và các nhà sáng lập cần phải dần dần ủy quyền trách nhiệm và xây dựng một tổ chức trong đó các chức năng khác nhau được sở hữu bởi các chuyên gia.

Giám đốc điều hành ủy quyền một phần trách nhiệm của mình cho các trưởng bộ phận. Những người lãnh đạo, đến lượt, phân phối công việc trên các đội của họ. Đó là cách mà hệ thống phân cấp tổ chức dần dần hình thành.

Trong nhiều thập kỷ, tuy nhiên, hệ thống này có một ranh giới tự nhiên. Ở tận cùng là các cá nhân có đóng góp không có ai để ủy quyền. Họ là những người thực hiện công việc mình. Trong toán học, loại cấu trúc này được gọi là cây, và các nút cuối cùng được gọi là lá. Trong các tổ chức, những lá này đánh dấu kết thúc của chuỗi ủy quyền.

Lần đầu tiên trong lịch sử kinh doanh hiện đại, những lá này hiện có người hoặc thứ gì đó để ủy quyền công việc. Bây giờ gần như bất kỳ chuyên gia nào cũng có thể chuyển một phần công việc của mình cho AI: một đại lý kỹ thuật số có khả năng tạo ra một bản thảo đầu tiên, thực hiện nghiên cứu, viết mã, xem xét tài liệu hoặc thu thập thông tin trong vài phút.

Một Loại Người Lao Động Mới

Ngày nay, nhiều người lo lắng rằng AI sẽ thay thế người lao động. Ban đầu, có vẻ hợp lý khi giả định rằng càng nhiều công việc một công ty ủy quyền cho AI, chi phí hoạt động của nó sẽ giảm. Nhưng thực tế thì tinh vi hơn.

Mỗi hành động ủy quyền đi kèm với một giá. Khi một người quản lý giao nhiệm vụ cho một nhân viên, công ty trả lương cho nhân viên đó. Ủy quyền cho AI giới thiệu một mô hình kinh tế hoàn toàn khác. Thay vì chi phí lương, các công ty phải chịu chi phí cho các mô hình nền tảng, sử dụng API, tài nguyên tính toán, lưu trữ dữ liệu, cửa sổ ngữ cảnh, tích hợp và hàng chục dịch vụ khác mà các đại lý AI hiện đại phụ thuộc vào để hoạt động hiệu quả.

Trên thực tế, các tổ chức đang có được một loại người lao động mới. Người lao động này không bao giờ nghỉ phép và có thể hoạt động suốt ngày đêm, nhưng nó không miễn phí. Đó là lý do tại sao một trong những câu hỏi quan trọng nhất mà các công ty hiện đang phải đối mặt không phải là liệu họ có nên sử dụng AI hay không, mà là những nhiệm vụ nào thực sự đáng để ủy quyền cho các đại lý kỹ thuật số và những nhiệm vụ nào vẫn được xử lý hiệu quả hơn bởi con người.

Tôi đã có cơ hội quan sát sự thay đổi này trực tiếp trong thời gian tôi làm việc tại Keymakr. Các công cụ AI dần dần tìm thấy đường vào gần như mọi chức năng của công ty. Ví dụ, nhóm tiếp thị sử dụng các đại lý AI để xác định và phân tích các sự kiện trong ngành, thực hiện nghiên cứu thị trường và thu thập thông tin cạnh tranh. Trên toàn bộ hoạt động, AI đã tiếp quản việc xử lý tài liệu, báo cáo nội bộ, thu thập thông tin và nhiều nhiệm vụ thường xuyên khác.

Điều ấn tượng nhất với tôi là sự ủy quyền này được thực hiện một cách sâu sắc. Thay vì thay thế con người, AI xử lý công việc lặp đi lặp lại, tốn thời gian, cho phép các đội tập trung vào các nhiệm vụ đòi hỏi sự phán xét của con người, sáng tạo và tư duy chiến lược. Lợi ích có thể nhìn thấy ở mọi cấp độ của tổ chức, từ việc tối ưu hóa các quy trình hàng ngày đến hỗ trợ các sáng kiến và chiến dịch quy mô lớn của công ty.

Đó là khi tôi nhận ra rằng tác động lớn nhất của AI là thay đổi cơ bản cách công việc được phân phối trong toàn bộ tổ chức.

Chi Phí Ẩn Của AI

Một trong những sai lầm phổ biến nhất mà các công ty mắc phải là đánh giá chi phí của AI dựa trên giá của một đăng ký hàng tháng. Trên thực tế, đó chỉ là một phần nhỏ của toàn bộ nền kinh tế.

Chi phí thực sự bắt đầu xuất hiện khi AI được nhúng vào các hoạt động kinh doanh hàng ngày. Một đại lý phân tích tài liệu, một đại lý khác làm việc với CRM, một đại lý thứ ba chuẩn bị báo cáo và một đại lý thứ tư xử lý email. Mỗi đại lý dựa trên các mô hình khác nhau, tiêu thụ các lượng dữ liệu khác nhau và yêu cầu các mức tính toán khác nhau. Tại thời điểm này, công ty tích lũy một cơ sở hạ tầng kỹ thuật số hoàn chỉnh.

Chi phí thực sự của AI cuối cùng được xác định bởi hiệu quả sử dụng cơ sở hạ tầng đó.

Hãy nói hai nhân viên được giao một nhiệm vụ giống nhau. Người đầu tiên tự động sử dụng mô hình mạnh mẽ và đắt tiền nhất, bất kể yêu cầu đơn giản như thế nào. Người thứ hai hiểu rằng, trong hầu hết các trường hợp, một mô hình nhỏ hơn và ít tốn kém hơn là đủ, chỉ dành mô hình tiên tiến cho các nhiệm vụ mà chúng cung cấp giá trị bổ sung có ý nghĩa. Kết quả có thể giống hệt, nhưng chi phí hoàn thành nhiệm vụ có thể khác nhau hàng chục lần.

Nguyên tắc tương tự áp dụng cho dữ liệu. Không phải mọi đại lý AI đều cần xử lý hàng triệu bản ghi chỉ vì nó có khả năng kỹ thuật để làm như vậy. Trong nhiều trường hợp, hiệu quả hơn là thu hẹp không gian tìm kiếm, giảm lượng ngữ cảnh được truyền đến mô hình hoặc thiết kế lại quy trình xử lý dữ liệu hoàn toàn. Những quyết định nhỏ như vậy đang định hình nền kinh tế của AI trong các tổ chức.

Tôi tin rằng trong những năm tới, các công ty sẽ cạnh tranh về cách họ quản lý chi phí AI một cách hiệu quả. Các nhà lãnh đạo từng phải học cách quản lý con người. Bây giờ họ sẽ phải thành thạo một kỷ luật khác: quản lý lực lượng lao động kỹ thuật số. Những người chiến thắng sẽ là những người có thể đạt được cùng một kết quả với chi phí thấp nhất.

Các Công Việc Đầu Tiên Cảm Thấy Sự Thay Đổi

Những thay đổi lớn nhất đang xảy ra trong các vai trò mà một phần lớn công việc hàng ngày bao gồm các nhiệm vụ có cấu trúc, lặp đi lặp lại và dựa trên thông tin có thể được ủy quyền cho AI. Đây là những môi trường mà kinh tế của AI đã tạo ra trường hợp kinh doanh mạnh mẽ nhất.

Đó là lý do tại sao các vai trò đầu tiên thay đổi là những vai trò được xây dựng xung quanh một số lượng lớn các quy trình lặp đi lặp lại. Ngày nay, AI đang được áp dụng đặc biệt nhanh trong các lĩnh vực như thiết kế, phát triển phần mềm, dịch vụ pháp lý, tư vấn và hỗ trợ hành chính, đơn giản vì một phần lớn công việc có thể được ủy quyền.

Tôi tin rằng nhiều người đánh giá thấp tác động của AI. Họ đo lường nó bằng số lượng công việc biến mất. Nhưng nhiều nghề nghiệp có thể vẫn còn, ngay cả khi công việc hàng ngày của họ thay đổi đến mức vài năm từ nay, các kỹ sư, nhà thiết kế, luật sư và nhà tiếp thị vẫn giữ cùng một chức danh công việc trong khi thực hiện công việc cơ bản khác.

Tôi sẽ không ngạc nhiên nếu trong vài năm tới, các công ty ngừng đánh giá nhân viên chỉ dựa trên chuyên môn nghề nghiệp của họ. Đồng thời quan trọng sẽ là khả năng xây dựng và quản lý một hệ sinh thái cá nhân của các đại lý AI, hiểu điểm mạnh và hạn chế của các mô hình khác nhau, chọn công cụ phù hợp cho từng nhiệm vụ và kiểm soát chi phí của toàn bộ cơ sở hạ tầng AI.

Theo một nghĩa nào đó, mọi người lao động tri thức đang trở thành người quản lý. Sự khác biệt là một phần trong đội của họ không còn bao gồm con người, mà là các công nhân kỹ thuật số.

Ngày nay, thông qua công việc của tôi tại Introspector và sự hợp tác của tôi với các công ty xây dựng các giải pháp AI Vật lý, tôi thấy giai đoạn tiếp theo của sự tiến hóa này. Nếu câu hỏi đầu tiên là làm thế nào để tích hợp AI vào các quy trình kinh doanh, thì cuộc trò chuyện hiện đang chuyển hướng sang điều gì đó cơ bản hơn: làm thế nào để chia sẻ công việc giữa con người và các hệ thống thông minh để chúng thực sự bổ sung cho nhau và tạo ra giá trị kinh tế.

Đó là lý do tại sao tôi tin rằng quản lý AI đang dần trở thành một nghề riêng. Chúng ta đã thấy các tư vấn viên có nhiệm vụ giúp các tổ chức thiết kế các quy trình làm việc AI, chọn các công cụ phù hợp và tối ưu hóa chi phí. Và tôi chắc chắn, nhu cầu về loại chuyên môn này sẽ chỉ tiếp tục tăng.