Tại Sao “AI-Ready” Đã Trở Thành Cụm Từ Được Lạm Dụng Nhất Trong Đám Mây

“AI-ready” xuất hiện trong mọi bản trình bày của nhà cung cấp và mọi chương trình nghị sự mà tôi đã xem xét trong năm qua. Cụm từ này ở khắp mọi nơi. Nhưng ý nghĩa của nó không còn rõ ràng.

Khi một CFO nói về AI-ready, cô ấy có nghĩa là ngân sách đã được phê duyệt. Khi một CIO nói về nó, anh ấy có nghĩa là các nền tảng đã được thiết lập. Khi một nhà tư vấn nói về nó, họ có nghĩa là phạm vi công việc. Khi một thành viên hội đồng quản trị nói về nó, họ có nghĩa là tư thế phòng thủ. Cùng hai từ. Bốn cuộc trò chuyện.

Kết quả là dễ đoán trước: các công ty tuyên bố sẵn sàng cho AI dựa trên định nghĩa nào làm họ cảm thấy tự hào nhất, sau đó xem các dự án thử nghiệm của họ thất bại trong sản xuất vì lý do không ai dự đoán — vì không ai thực sự giải quyết cùng một vấn đề.

Cụm từ này không phải là vấn đề. Sự hiểu biết bên dưới nó mới là vấn đề. Và nó đáng được sửa chữa, vì ý nghĩa thực sự của “AI-ready” có rất ít liên quan đến những gì hầu hết các công ty đang mua.

Lớp Platform Đã Chín Muồi, Nhưng Đó Không Phải Là Khoảng Trống

Khi được yêu cầu định nghĩa, hầu hết mọi người đều đưa ra cùng một ý tưởng. AI-ready có nghĩa là một tư thế kỹ thuật: các nền tảng đã được thiết lập, kiến trúc danh tính đã được định nghĩa, quản lý tài liệu đã được ghi lại, khả năng quan sát đã được triển khai, kiểm soát FinOps đã được kích hoạt, có thể có một Giám đốc AI được thuê.

Điều này không sai. Những thứ này rất quan trọng, và lớp kỹ thuật đã phát triển đáng kể. Tại hội nghị Google Cloud Next tuần trước, thông điệp rất rõ ràng — “kỷ nguyên thử nghiệm đã kết thúc, kỷ nguyên của đại lý đã đến.” Danh tính, quản lý và khả năng quan sát đang được xây dựng trực tiếp vào nền tảng itself. Các nhà cung cấp dịch vụ lớn đang hội tụ về các khả năng tương tự với tốc độ tương tự.

Đây là một sự thay đổi thực sự, và đáng được xem xét nghiêm túc. Nhưng khi lớp platform chín muồi, công việc còn lại của khách hàng không biến mất — nó trở nên rõ ràng hơn. Có một lớp giữa nền tảng và con người của bạn mà không có nhà cung cấp nào sẽ xây dựng cho bạn. Hầu hết các công ty chưa bắt đầu.

Lớp Thiếu Sót: Lớp Harness

Gọi nó là lớp harness. Lớp middleware quyết định giữa con người và AI — công cụ chuỗi làm cho nó không thể cho một hệ thống tự động deviate từ spec, guardrails, hoặc mục tiêu của bạn.

Trong phát triển phần mềm, lớp harness không phải là mô hình. Đó là hệ thống spec, cơ sở hạ tầng thử nghiệm, cổng kiểm tra, chính sách triển khai — scaffolding giữ cho đầu ra AI được căn chỉnh với những gì kinh doanh thực sự cần, không phải những gì nền tảng nghĩ “mã tốt” trông như thế nào nói chung.

Nền tảng được xây dựng để trở nên tổng quát. Sự căn chỉnh với kinh doanh là một vấn đề xây dựng, và chỉ bạn mới có thể giải quyết nó. Hầu hết các công ty chưa bắt đầu. Họ đang triển khai AI trên các nền tảng chín muồi và tin tưởng vào các mặc định để thực thi sự căn chỉnh. Các mặc định không bao giờ làm được điều đó.

Nhưng ngay cả với một lớp harness hoạt động, lớp kỹ thuật không phải là khoảng trống. Khoảng trống của con người mới là vấn đề.

Khoảng Trống Thực Sự: Hành Vi Con Người

Tuần trước, tôi đã dành 45 phút để soạn một email thủ công trước khi tôi nhận ra mình đang làm gì.

Tôi làm việc trong không gian này mỗi ngày. Tôi có quyền truy cập vào các công cụ tốt nhất, hiểu biết sâu sắc về khi và cách sử dụng chúng, và một động lực cá nhân mạnh mẽ để tối đa hóa AI trong công việc của mình. Và tôi vẫn mặc định theo cách cũ — soạn thảo dòng theo dòng, với cùng một ký ức cơ mà tôi đã sử dụng trong 20 năm — trước khi nhận ra mình đang làm gì.

Nếu sự sẵn sàng tồn tại ở cấp độ nền tảng, nó sẽ sẵn sàng. Nếu nó tồn tại ở cấp độ lớp harness, nó sẽ sẵn sàng. Nhưng sự sẵn sàng, như nó thực sự diễn ra, tồn tại ở một nơi khác — trong khoảng trống giữa những gì có thể và những gì được tiếp cận. Nhân với mỗi cá nhân, trên mỗi nhiệm vụ, hàng nghìn lần mỗi tuần.

Đó là khoảng trống mà không ai đang giải quyết. Không phải là công nghệ không thể giúp đỡ. Nhưng 20 đến 65 năm ký ức cơ không thể thay đổi theo một kế hoạch dự án.

Một khi bạn chấp nhận điều đó, toàn bộ khuôn khổ của “AI-ready” bắt đầu trông sai.

“AI-Ready” Không Phải Là Đường Chấm Chấm

“Sẵn sàng” ngụ ý một đường chấm chấm, và không có đường chấm chấm nào. Các công ty trông có vẻ sẵn sàng cho AI đang đứng ở chân của đoạn đường tiếp theo, và những công ty không có vẻ sẵn sàng đang đứng ở chân của một đoạn đường trước đó. Cả hai đều đang nhìn lên công việc họ chưa làm.

Đó là lý do tại sao “Liệu chúng tôi đã sẵn sàng cho AI?” là câu hỏi sai. Nó đối xử với sự sẵn sàng như một trạng thái bạn đạt được, khi trong thực tế nó là một thang đo bạn leo — một lần một đoạn. Câu hỏi tốt hơn là thực tế: đoạn tiếp theo của sự sẵn sàng mà con người của chúng tôi cần, và ai là người chịu trách nhiệm đưa họ đến đó? Bạn không ngân sách cho sự sẵn sàng cho AI như một điểm đến, vì không có điểm đến nào như vậy. Bạn ngân sách cho đoạn tiếp theo của con voi, và sau đó là đoạn tiếp theo.

Đối với hầu hết các công ty, đoạn tiếp theo là ở cấp độ cá nhân — và đó là nơi công việc mà không ai chuẩn bị thực sự sống.

Mỗi Nhân Viên Giờ Đã Quản Lý Một Đội AI

Mỗi người đóng góp cá nhân trong kinh doanh của bạn giờ đã được kỳ vọng sẽ quản lý một đội chuyên gia đa dạng gồm 20 người mà họ không thuê và không hiểu rõ.

Nhân viên viết nội dung của bạn có một nhà nghiên cứu, một biên tập viên và một người dịch. Nhà phát triển của bạn có một kỹ sư junior và một người xem xét mã. Người quản lý sản phẩm của bạn có một nhà phân tích, một nhà thiết kế và một người tổng hợp phỏng vấn khách hàng. Bất kể vai trò, bất kể cấp bậc, mỗi người trong công ty của bạn giờ đã có một đội. Họ không yêu cầu nó. Họ không được đào tạo cho nó. Chất lượng đầu ra của họ giờ phụ thuộc vào cách họ quản lý nó.

Đây là những gì sự sẵn sàng thực sự yêu cầu — và nó không phải là quản lý thay đổi. Quản lý thay đổi là thủ tục: các quy trình mới, đào tạo mới, công cụ mới được triển khai từ trên xuống. Những gì đang xảy ra ở đây là một điều khác. Mỗi người phải học cách ủy quyền, đánh giá và nghi ngờ đầu ra trên các lĩnh vực họ không được đào tạo. Đó không phải là một thủ tục. Đó là một định nghĩa công việc, xảy ra ở mọi cấp độ, mà không có một cuốn sách hướng dẫn.

Gọi nó là gì bạn muốn — sự thông thạo, thực hành, chỉ huy. Nhãn mác ít quan trọng hơn sự công nhận rằng đây là công việc. Hầu hết các công ty vẫn chưa có một tên cho nó, chứ không nói đến một kế hoạch.

Tư Duy Lại Về Cách Đo Lường Sự Sẵn Sàng

Dừng đo lường sự sẵn sàng như một danh sách kiểm tra. Bắt đầu đo lường nó ở nơi nó thực sự sống — ở cấp độ cá nhân — và thiết kế tổ chức xung quanh cơ bắp, không phải nền tảng.

Three điều theo sau. Dừng hỏi “liệu chúng tôi đã sẵn sàng cho AI” và bắt đầu hỏi “đoạn tiếp theo của sự sẵn sàng cho con người của chúng tôi là gì, và ai sở hữu nó.” Đầu tư vào khả năng con người với cùng mức độ khẩn cấp bạn đầu tư vào khả năng nền tảng — hầu hết các hội đồng quản trị đã đảo ngược tỷ lệ này theo một thứ tự lớn. Và thuê và thưởng cho khả năng quản lý một đội chuyên gia AI đa dạng, vì đó là sàn mới, không phải một mục tiêu kéo dài.

“AI-ready” không phải là một cụm từ sai. Đó là cụm từ bị hiểu lầm nhất trong đám mây — và sự hiểu lầm này đang khiến các công ty mất nhiều hơn những gì họ nhận ra. Các công ty làm đúng điều này sẽ không phải là những công ty có nhiều nền tảng nhất. Họ sẽ là những công ty mà con người đã thực sự thay đổi những gì họ tiếp cận.