Par Chadha, Nhà sáng lập, CEO và CIO của HandsOn Global Management – Chuỗi phỏng vấn

Par Chadha, Nhà sáng lập, CEO và CIO của HandsOn Global Management, là một doanh nhân, nhà đầu tư và giám đốc công nghệ với hàng thập kỷ kinh nghiệm trong việc xây dựng và mở rộng các doanh nghiệp dựa trên công nghệ. Kể từ khi thành lập HandsOn Global Management vào năm 2001, ông đã tập trung vào các khoản đầu tư vào tự động hoá quy trình làm việc, dữ liệu lớn, tự động hoá quy trình robot (RPA), công nghệ nhận thức và trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe, bảo hiểm và thị trường pháp lý. Ông cũng là Đồng sáng lập Rule14 và từng giữ vị trí Chủ tịch và Chủ tịch điều hành của Exela Technologies, cũng như Chủ tịch SourceHOV.

HandsOn Global Management (HGM) Limited là một công ty dựa trên công nghệ, hoạt động tại giao điểm của đầu tư chiến lược và dịch vụ kinh doanh, kết hợp việc triển khai vốn với chuyên môn vận hành để xây dựng và mở rộng các doanh nghiệp dựa trên công nghệ. Công ty ngày càng tập trung vào các dịch vụ chăm sóc sức khỏe dựa trên AI, bao gồm quản lý chu kỳ doanh thu, mã hoá y tế, lắng nghe môi trường, và phân tích dữ liệu y tế, đồng thời áp dụng tự động hoá và tối ưu hoá quy trình dựa trên AI trong toàn bộ quy trình doanh nghiệp. HGM mô tả mô hình của mình là sự kết hợp giữa công ty đầu tư và nhà cung cấp dịch vụ đa dạng, sử dụng mua lại, tích hợp công nghệ và thực thi vận hành để theo đuổi tăng trưởng lâu dài trên các thị trường bao gồm Bắc Mỹ, Châu Á – Thái Bình Dương và Trung Đông.

Bạn đã thành lập HandsOn Global Management vào năm 2001, rất trước khi trí tuệ nhân tạo trở thành một chủ đề đầu tư chính. Điều gì đã truyền cảm hứng ban đầu để bạn thành lập công ty, và triết lý đầu tư của nó đã phát triển như thế nào cùng với những tiến bộ trong tự động hoá quy trình, trí tuệ dữ liệu và AI tác nhân?

Tên HandsOn mô tả cách tôi suy nghĩ về tổ chức. Nếu bạn không thể thực sự tham gia—nếu bạn thụ động—bạn không phù hợp với tổ chức của chúng tôi. Tôi kỳ vọng những người quản lý doanh nghiệp, bao gồm cả bản thân tôi, thực hành những gì tôi gọi là lãnh đạo phục vụ. Nhiệm vụ của chúng tôi là phục vụ những người làm việc cho chúng tôi và giúp họ đạt được thành công hơn.

Công nghệ đã thay đổi đáng kể, nhưng câu hỏi cơ bản không thay đổi nhiều: công nghệ cho phép doanh nghiệp làm gì tốt hơn?

Với tự động hoá, tôi luôn nhìn vào cái tôi gọi là năng lực linh hoạt. Nếu một nhân viên có thể xử lý 100 giao dịch và tự động hoá cho phép người đó xử lý 250, bạn đã tạo ra năng lực tăng trưởng mà không tăng chi phí tương đương. Điều này làm cho doanh nghiệp lợi nhuận cao hơn và có khả năng mở rộng.

Hiện nay AI đang đưa điều đó lên một tầm cao hơn rất nhiều. Chúng tôi đang chuyển sang các quy trình làm việc dựa trên AI, nơi có sự điều phối của nhiều nhiệm vụ khác nhau, với con người và AI tác nhân cùng tham gia. Tôi nghĩ những công ty kiểu này sẽ có nhu cầu rất cao và sẽ là một trong những công ty gây gián đoạn mạnh mẽ nhất.

Vì vậy, công nghệ đã phát triển, nhưng triết lý của chúng tôi vẫn giữ nguyên: thực hành trực tiếp: hiểu vấn đề vận hành, xác định nơi có thể tạo ra năng suất, và biến công nghệ thành một doanh nghiệp.

Là cả CEO và Giám đốc Đầu tư, những đặc điểm nào phân biệt một công ty AI có tiềm năng trở thành doanh nghiệp bền vững so với một công ty chỉ hưởng lợi từ sự hào hứng ngắn hạn quanh công nghệ này?

Đối với tôi, điểm khác biệt là liệu bạn có thể biến khoản đầu tư thành một doanh nghiệp hay không. Nếu không, đầu tư chỉ là một chi phí.

Có thể có rất nhiều sự hào hứng quanh sở hữu trí tuệ hoặc công nghệ mới, nhưng vẫn cần có người sử dụng nó. Nó phải giải quyết một vấn đề, có đề xuất giá trị, và cuối cùng tạo ra doanh thu.

Lấy tự động hoá làm ví dụ. Bạn cũng phải hiểu chức năng mà bạn đang tự động hoá. Marketing, bán hàng, mua sắm, nhân sự, tài chính, hành chính, báo cáo thuế và bảo mật là những chức năng rất khác nhau. Tự động hoá phải được thiết kế dựa trên những gì doanh nghiệp thực tế thực hiện. Một trạm xăng có những nhu cầu rất cụ thể. Một nhà hàng có những nhu cầu đặc thù.

Những công ty tồn tại lâu sẽ là những công ty mà khách hàng có thể thấy được sự khác biệt—lợi nhuận cao hơn, khả năng mở rộng tốt hơn, năng lực tăng lên, hoặc khả năng thực hiện điều mà trước đây họ không thể làm được về mặt kinh tế. Công nghệ quan trọng, nhưng cuối cùng nó phải trở thành một doanh nghiệp.

HandsOn Global Management đảm nhận vai trò vận hành tích cực trong việc xây dựng, mua lại và chuyển đổi các công ty. Cách tiếp cận thực tiễn này thay đổi cách bạn đánh giá các khoản đầu tư AI so với mô hình vốn mạo hiểm truyền thống hay vốn tư nhân như thế nào?

Tôi không tin vào việc ngồi trên vị trí cao và chỉ đạo mọi người làm gì. Cách tiếp cận của tôi luôn là những người làm việc cho bạn có những khoảng trống, và nhiệm vụ của bạn là giúp lấp đầy những khoảng trống đó và khiến họ thành công.

Điều đó có nghĩa là khi chúng tôi xem xét một khoản đầu tư, chúng tôi suy nghĩ về mặt vận hành. Ai sẽ điều hành? Nó sẽ được định vị như thế nào? Khách hàng và đối tác là ai? Giá trị đề xuất là gì? Nó có thể mở rộng được không?

Tôi làm việc chặt chẽ với các đội ngũ quản lý, nhưng tôi cũng muốn người vận hành dẫn dắt. Tôi sẽ giới thiệu, để người đó tiếp quản, vẫn được sao chép và sẵn sàng hỗ trợ. Đối với chúng tôi, sở hữu một khoản đầu tư và vận hành một doanh nghiệp không phải là hai hoạt động hoàn toàn tách rời.

Nhiều doanh nghiệp đang thử nghiệm AI, nhưng ít công ty thực sự triển khai thành công trên các hoạt động quan trọng. Điều gì tách biệt các tổ chức chuyển từ các dự án thí điểm riêng lẻ sang việc áp dụng ở quy mô sản xuất?

Một phần lớn là liệu tổ chức tự mình đã sẵn sàng thay đổi hay chưa.

Công nghệ có thể tiến nhanh hơn con người. Chúng tôi có những người vừa ra trường, biết AI, biết các tác nhân, và có thể trở nên năng suất nhanh chóng. Đồng thời, những người có năm, mười hoặc hai mươi năm kinh nghiệm chuyên môn có thể gặp khó khăn khi chuyển từ vùng an toàn sang vùng mới. Chúng tôi thấy cùng một hành vi này ở Hoa Kỳ, Ấn Độ, Philippines và châu Âu.

Điều này trở thành vấn đề tổ chức, không chỉ là vấn đề công nghệ.

Các công ty thực hiện chuyển đổi sẽ sẵn sàng thay đổi quy trình làm việc. Khi bạn điều phối các nhiệm vụ khác nhau với con người và AI tác nhân làm việc trong quy trình, bạn đang thay đổi cách công việc được thực hiện.

Nếu các công ty không thực hiện sự chuyển đổi đó, người khác sẽ làm. Tôi nghĩ nó trở thành việc phải làm hoặc chết. Những công ty gây gián đoạn sẽ tiến lên, còn những công ty không làm sẽ bị gián đoạn.

Các sáng kiến chăm sóc sức khỏe của HGM bao gồm mã hoá y tế tự động, trí tuệ giọng nói và hội thoại, phân tích dự đoán, và các AI tác nhân hoạt động trên các quy trình hành chính và lâm sàng. Bạn cho rằng AI có thể loại bỏ được lượng ma sát lớn nhất trong chăm sóc sức khỏe mà không ảnh hưởng đến độ chính xác, quyền riêng tư hoặc niềm tin của bệnh nhân như thế nào?

Một trong những vấn đề lớn nhất trong chăm sóc sức khỏe là chúng ta đã số hoá các chức năng riêng lẻ, nhưng không nhất thiết kết nối toàn bộ doanh nghiệp. Các yêu cầu bồi hoàn, đăng ký, quản lý chăm sóc, nhà thuốc, dịch vụ nhà cung cấp, phân tích và chu kỳ doanh thu vẫn có thể hoạt động như các hệ thống rời rạc. Điều này tạo ra công việc trùng lặp, kém hiệu quả, chi phí cao hơn và trải nghiệm kém.

Tôi không nghĩ câu trả lời chỉ là một ứng dụng khác. Trí tuệ phải được nhúng vào quy trình làm việc. Cơ hội là đưa dữ liệu, quy trình và con người lại với nhau để AI có thể giúp hiểu những gì đang diễn ra, dự đoán những gì sẽ tới, đề xuất hành động và tự động hoá công việc có thể tự động hoá một cách thích hợp.

Công việc hành chính là nơi rõ ràng để bắt đầu. Các nhà cung cấp vẫn phải đối mặt với quy trình thủ công, phê duyệt trước và gánh nặng hành chính. Nếu công nghệ có thể đơn giản hoá những quy trình này, bạn tạo ra năng lực lớn hơn cho chuyên gia và cuối cùng nhiều thời gian hơn cho việc chăm sóc.

Nhưng niềm tin lại quan trọng vô cùng trong chăm sóc sức khỏe. Bảo mật, tuân thủ và quản trị phải là một phần của kiến trúc. Công nghệ nên đơn giản hoá sự phức tạp, không làm tăng thêm. Mục tiêu không phải là AI vì AI. Đó là chăm sóc tốt hơn, chi phí thấp hơn, hiệu suất vận hành tốt hơn và trải nghiệm tốt hơn cho thành viên và nhà cung cấp.

Trong các ngành được quy định như chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài chính, bảo hiểm và chính phủ, các công ty nên xác định quyết định nào có thể giao cho các AI tác nhân tự động và quyết định nào vẫn cần sự xem xét của con người như thế nào?

Tôi nghĩ trách nhiệm trở thành ranh giới phân chia.

Trong các doanh nghiệp được quy định, cuối cùng luôn có người chịu trách nhiệm về những gì đang được trình bày. Trong an ninh mạng, ví dụ, các cơ quan quản lý có thể yêu cầu ban quản lý và hội đồng giám đốc công bố thông tin rất nhanh, và ban điều hành cao cấp có thể phải ký các tuyên bố công khai. Vấn đề là không ai biết mọi thứ, đặc biệt là nhanh chóng như vậy.

AI có thể kết hợp các công cụ, thiết lập tiêu chuẩn cơ bản, tổ chức thông tin và làm cho một quy trình trở nên hiệu quả hơn nhiều. Nhưng điều đó không làm mất đi trách nhiệm.

Chăm sóc sức khỏe là một ví dụ tốt. AI có thể dự đoán, phát hiện, đề xuất và tự động hoá, nhưng không phải tất cả các chức năng này đều mang mức độ rủi ro giống nhau. Kiến trúc phải nhận ra nơi tự động hoá là phù hợp và nơi con người cần vẫn tham gia. Quyết định càng quan trọng, quản trị, khả năng giải thích và trách nhiệm càng trở nên quan trọng.

Tôi không xem đây là lựa chọn giữa AI hoàn toàn tự động và công việc hoàn toàn thủ công. Câu hỏi là AI có thể thực hiện công việc hiệu quả ở đâu và ở đâu con người vẫn cần đưa ra phán đoán hoặc chịu trách nhiệm cho kết quả.

Bạn là đồng sáng lập Rule14, một nền tảng được thiết kế để tìm kiếm, giám sát, phân tích và tóm tắt thông tin theo thời gian thực. Các mô hình ngôn ngữ lớn và AI sinh ra đã thay đổi những gì có thể trong khai thác dữ liệu như thế nào, và những thách thức dữ liệu nền tảng nào vẫn cần được giải quyết?

Các mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra cơ hội làm cho công việc dựa trên thông tin trở nên quy mô hơn rất nhiều.

Chúng tôi có các doanh nghiệp mà hàng trăm luật sư và các chuyên gia khác làm việc với nội dung và thông tin, và trong quá khứ họ đã sử dụng nhiều công cụ cũ hơn so với các mô hình ngôn ngữ lớn. Điều tôi quan tâm là cách bạn có thể lấy các nền tảng được xây dựng cho một mục đích, đóng gói chúng đúng cách và sử dụng chúng cho một mục đích hoàn toàn khác ở quy mô lớn.

Không chỉ đơn giản là một mô hình có thể tóm tắt một thứ gì đó. Bạn có thể thay đổi kinh tế học của cách xử lý, đóng gói và truyền tải một lượng lớn thông tin.

Nhưng tôi sẽ không cho rằng chỉ vì bạn có một mô hình ngôn ngữ lớn, bạn đột nhiên biết mọi thứ. Thông tin nền tảng vẫn quan trọng, và trong thực tế thông tin có thể không đầy đủ hoặc không có sẵn khi bạn cần. Các mô hình giúp chúng ta năng suất cao hơn rất nhiều; chúng không loại bỏ nhu cầu hiểu những thông tin bạn thực sự có.

Hệ sinh thái chiến lược của HGM bao gồm các công ty hoạt động trong mã hoá y tế tự động, tài liệu lâm sàng môi trường, quy trình làm việc thông minh, thanh toán, xử lý dữ liệu và nền tảng phát triển AI. Bạn tạo ra sự hợp tác kỹ thuật và thương mại có ý nghĩa trên một danh mục đầu tư như thế nào mà không ép các công ty vào một hệ sinh thái nhân tạo?

Bạn sử dụng mỗi công ty cho những gì chúng làm tốt nhất.

Tôi đã mô tả điều này trong an ninh mạng như việc tạo một câu lạc bộ nhỏ. Chúng tôi là nhà cung cấp dịch vụ, và các công ty khác là chuyên gia trong lĩnh vực của họ. Chúng tôi sử dụng mỗi công ty cho khả năng tốt nhất của nó. Khi kết hợp với chúng tôi, họ mở rộng tới khách hàng của chúng tôi, và chúng tôi nhận được lợi ích từ những gì họ rất giỏi.

Điều đó khác với việc nói mỗi công ty phải sử dụng mọi công ty khác chỉ vì chúng nằm trong cùng một danh mục. Mục tiêu là kết hợp các khả năng lại thành một thứ mà khách hàng thực sự có thể sử dụng.

Nội bộ, tôi áp dụng cách tiếp cận tương tự. Tôi kết nối những người phù hợp và để người vận hành dẫn dắt. Họ sẽ cùng nhau xác định những gì có thể làm chung, ngân sách là bao nhiêu và liệu nó có thuộc vào lộ trình sản phẩm hay không.

Sự hợp tác phải tạo ra giá trị. Nếu không, không có lý do nào để ép buộc.

Bạn đã dẫn dắt các khoản đầu tư, mua lại và chuyển đổi vận hành trên nhiều khu vực và ngành công nghiệp. Bạn đã học được gì về việc điều chỉnh sản phẩm AI cho các môi trường quy định, văn hoá kinh doanh, ngôn ngữ và mức độ trưởng thành số khác nhau?

Văn hoá quan trọng, và các mối quan hệ cá nhân cũng quan trọng.

Khi mọi người chỉ biết nhau qua danh bạ văn phòng, số điện thoại hoặc email, tôi gọi đó là một mối quan hệ vô tính. Điều đó có thể hoạt động khi mọi thứ bình thường. Nhưng khi bạn đang xây dựng, mở rộng, sửa chữa gì đó hoặc đối mặt với rắc rối, việc biết người phía bên kia trở nên quan trọng hơn rất nhiều.

Việc đi lại dạy bạn rằng các thị trường không giống nhau. Bạn học được người dân ăn gì, họ theo dõi môn thể thao nào, hệ thống giáo dục của họ như thế nào, những gì nhạy cảm về văn hoá và những gì tạo ra rào cản không cần thiết. Bạn càng biết nhiều về quốc gia, con người và cách họ sống, bạn càng giảm được khoảng cách trong mối quan hệ.

Công nghệ cũng tương tự. Các thị trường khác nhau ở các giai đoạn khác nhau. Một số quốc gia tiến hơn Hoa Kỳ trong một số dịch vụ chuyên nghiệp, trong khi chúng tôi có thể tiến hơn ở các hình thức tự động hoá khác.

Bạn không thể cho rằng có thể lấy một mô hình, đặt nó ở mọi nơi và mong đợi cùng một kết quả. Bạn phải hiểu cách thị trường đó thực sự hoạt động và xây dựng mối quan hệ với những người sẽ sử dụng nó.

Khi AI tác nhân, tự động hoá nhận thức và AI vật lý tiếp tục hội tụ, bạn cho rằng những cơ hội nào vẫn bị đánh giá thấp, và bạn sẽ đưa ra lời khuyên gì cho các nhà sáng lập đang xây dựng công ty cho giai đoạn tự động hoá tiếp theo này?

Tôi nghĩ quy trình làm việc dựa trên AI sẽ có nhu cầu rất, rất cao—điều phối nhiều nhiệm vụ khác nhau với con người và AI tác nhân cùng tham gia. Tôi tin rằng những công ty này sẽ là một trong những công ty gây gián đoạn mạnh mẽ nhất.

Sự gián đoạn cũng sẽ rộng hơn so với mong đợi của mọi người. Mọi người thường nghĩ tự động hoá ảnh hưởng đến tầng lớp công nhân thấp. Quan điểm của tôi là thường là tầng lớp trung gian. Nhân viên cấp cao có thể làm nhiều hơn, vì vậy họ cần ít tầng lớp trung gian hơn. Lập trình, kiểm thử, nhập dữ liệu và phân tích dữ liệu đang được tự động hoá, trong khi quy trình làm việc và bảng điều khiển giảm nhu cầu quản lý một số chức năng đó.

Tiếp theo là khía cạnh vật lý. Các nhà hàng đang trở nên tự động hoá. Công việc trước đây cần người trong mùa thu hoạch và gieo trồng đang được thay thế bằng các máy móc tự động, robot và máy bay không người lái. Cảnh quan này đang thay đổi rất nhanh.

Sẽ có khó khăn trong quá trình chuyển đổi đó. Các động cơ năng suất cần ít người hơn. Nhưng nếu chúng ta không nâng cao năng suất, chúng ta sẽ không thể cạnh tranh với các quốc gia có dân số lớn hơn và cấu trúc chi phí rất khác. Nếu chúng ta làm đúng, tôi nghĩ đây có thể là khởi đầu của một thế kỷ Mỹ mới.

Đối với các nhà sáng lập, tôi sẽ tập trung vào quy trình làm việc và năng suất mà bạn đang tạo ra. Xây dựng một thứ trở thành một phần của cách công việc thực sự được thực hiện, hiểu nơi con người vẫn còn tham gia trong quy trình, và nhận ra rằng các tổ chức áp dụng công nghệ của bạn cũng đang trải qua một cuộc chuyển đổi lực lượng lao động lớn.

Cảm ơn bạn đã tham gia buổi phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập HandsOn Global Management.