Scott Ernst, CEO của Vyond – Loạt bài phỏng vấn

Ông đã nhiều lần dẫn dắt các công ty công nghệ trải qua những bước chuyển đổi lớn: từ góp phần mở rộng quy mô Compete khi công ty còn ở giai đoạn đầu cho đến khi được mua lại, đến đưa Macromill tiến hành IPO, rồi sau đó tái định vị Drift xoay quanh AI trước khi công ty được Salesloft mua lại. Khi tiếp quản Vyond trong một bước chuyển đổi công nghệ lớn khác, những bài học nào từ các trải nghiệm đó đang định hình cách ông tiếp cận kỷ nguyên AI?

Điều tôi nhận thấy qua tất cả những lần chuyển đổi đó là thay đổi công nghệ hiếm khi là phần khó nhất; khó nhất là giúp cả tổ chức cùng chuyển mình khi sự thay đổi đã trở nên rõ ràng. Tại Compete, bài học là phải có kỷ luật: xây dựng doanh nghiệp dẫn đầu trong một lĩnh vực từ nền tảng nhỏ đòi hỏi sự tập trung bền bỉ vào một vài yếu tố thực sự thúc đẩy hoạt động kinh doanh, thay vì chạy theo mọi cơ hội. Tại Macromill, quá trình mở rộng trên toàn cầu và đưa công ty lên sàn dạy tôi rằng tăng trưởng mà thiếu sự chặt chẽ trong vận hành thì cuối cùng cũng sẽ đổ vỡ…bạn cần có hệ thống báo cáo, dự báo và quản trị để mở rộng quy mô nhanh tương xứng với tốc độ phát triển của doanh nghiệp.

Drift là trường hợp gắn sát nhất với những gì đang diễn ra hiện nay. Khi ChatGPT ra mắt, chúng tôi đã xây dựng sản phẩm AI độc quyền của riêng mình, và phản ứng ban đầu là bảo vệ sản phẩm đó. Thay vào đó, chúng tôi đưa ra quyết định khó khăn hơn: cởi mở hơn và tái định vị toàn bộ công ty xoay quanh AI tạo sinh, vì tin rằng thị trường đang chuyển động nhanh hơn khả năng phòng thủ của lợi thế cạnh tranh. Đó không phải là quyết định về sản phẩm, mà là quyết định lãnh đạo, thể hiện niềm tin và khả năng nắm bắt thời điểm.

Bài học tôi mang theo đến Vyond là trong một bước chuyển đổi nền tảng thực sự, những công ty chiến thắng không phải là những công ty thận trọng nhất hay liều lĩnh nhất; đó là những công ty nhanh chóng thống nhất toàn bộ tổ chức quanh một quan điểm rõ ràng, rồi triển khai với tinh thần khẩn trương thực sự. Đó chính xác là quy trình chúng tôi đang thực hiện hiện nay: tìm hiểu điều gì là đúng ở thời điểm này, xác lập niềm tin vững chắc về hướng đi của thị trường và đưa toàn công ty tiến cùng một hướng trước khi cơ hội khép lại.

AI tạo sinh đã giúp doanh nghiệp tạo nội dung dễ dàng hơn rất nhiều, nhưng ông cho rằng thách thức lớn hơn hiện nay là đưa tri thức vào vận hành. Điều đó có ý nghĩa gì trên thực tế, và vì sao ông tin rằng chỉ tạo nội dung mới giải quyết được một phần nhỏ của vấn đề?

AI tạo sinh đã tháo gỡ nút thắt lớn nhất trong lịch sử sáng tạo nội dung: trước đây, việc này cần đến chuyên gia, quy trình sản xuất và thời gian chuẩn bị đáng kể. Giờ đây, gần như bất kỳ ai trong tổ chức cũng có thể tạo ra nội dung chỉ trong vài phút. Đây thực sự là một bước đột phá, nhưng đồng thời cũng có nghĩa là các bộ phận tiếp thị, nhân sự, bán hàng, CNTT và L&D đều đang tự tạo nội dung, thường xoay quanh cùng một nguồn tri thức, bằng những công cụ khác nhau và không có hệ thống lưu trữ thông tin thống nhất.

Đưa tri thức vào vận hành không chỉ là tạo thêm nội dung, mà quan trọng hơn là bảo đảm mọi người có thể tìm thấy và sử dụng thông tin chính xác: biết phiên bản đáng tin cậy và cập nhật của một nội dung nằm ở đâu, ai chịu trách nhiệm về nội dung đó, nội dung đã được phê duyệt hay chưa và nội dung được đưa vào những quy trình làm việc mà mọi người thực sự cần đến như thế nào—chẳng hạn như hệ thống quản lý học tập (LMS), hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), danh sách kiểm tra hội nhập nhân viên mới và công cụ theo dõi tuân thủ. Nếu thiếu lớp này, tình trạng mà tôi gọi là “Hỗn loạn trong giao tiếp” sẽ xuất hiện: nội dung bị trùng lặp, tiêu chuẩn thương hiệu ngày càng chệch hướng, các nhóm làm lại những việc đã có người thực hiện, và không ai có thể khẳng định chắc chắn phiên bản nào mới là chính xác. Phần lớn tình trạng hỗn loạn đó bắt đầu sớm hơn mọi người tưởng, trước cả khi một tài liệu được tạo ra, vào lúc chưa ai thực sự xác nhận đối tượng tiếp nhận, mục tiêu hay tài liệu nguồn làm căn cứ cho yêu cầu.

Việc tạo nội dung trả lời câu hỏi: “Chúng ta có thể tạo nội dung này nhanh chóng không?”, một vấn đề thực sự mà AI phần lớn đã giải quyết được. Đưa tri thức vào vận hành trả lời câu hỏi: “Liệu đúng người có thể tìm thấy đúng phiên bản đáng tin cậy của nội dung này vào đúng lúc họ cần, trong chính công cụ họ đang sử dụng hay không?” Vấn đề thứ hai lớn hơn, mang tính hệ thống hơn và vẫn còn lâu mới được giải quyết trên toàn ngành. Đây chính là cơ hội trước mắt chúng ta.

Các doanh nghiệp đang tích lũy khối lượng khổng lồ tài liệu, dữ liệu, bản tóm tắt do AI tạo ra và tri thức nội bộ. Theo ông, đâu là điểm đứt gãy lớn nhất giữa việc tiếp cận thông tin đó và truyền đạt thông tin theo cách nhân viên có thể hiểu và hành động dựa trên đó?

Vấn đề không phải là khả năng tiếp cận…hầu hết các doanh nghiệp đã có nhiều thông tin hơn mức một người có thể xử lý. Vấn đề nằm ở khâu chuyển đổi và độ tin cậy. Tri thức thường nằm trong các định dạng dày đặc, tĩnh như PDF, bản trình chiếu, wiki và tài liệu chính sách, vốn được tạo ra để lưu trữ và tra cứu chứ không phải để nhanh chóng nắm bắt. Để biến những nội dung đó thành thứ mà một người thực sự có thể tiếp thu và hành động dựa trên đó, cần có một bước chuyển đổi mà hầu hết tổ chức không đầu tư một cách có hệ thống.

Tôi nhận ra điều này rất rõ trong một cuộc trò chuyện với Phó chủ tịch phụ trách công nghệ tiếp thị doanh nghiệp của một khách hàng tại một công ty công nghệ thuộc Fortune 100. Vấn đề của ông ấy không phải là thiếu thông tin, mà là các bộ phận khác nhau trong một tổ chức rất lớn lại giải quyết cùng một vấn đề truyền thông theo những cách riêng lẻ, thiếu nhất quán. Vì vậy, tri thức dù có tồn tại ở đâu đó trong công ty cũng không thể đến được một cách đáng tin cậy với những người cần đến, dưới hình thức mà họ có thể sử dụng. Như ông ấy nói, ở một công ty lớn đến thế, tay trái và tay phải đơn giản là không liên lạc với nhau.

Đó mới là khoảng cách thực sự: doanh nghiệp có rất nhiều dữ liệu nhưng lại quá ít thông tin chuyên sâu. Giải pháp không phải là tạo thêm nội dung hay tăng thêm dung lượng lưu trữ, mà là xây dựng một quy trình có kỷ luật và, ngày càng cần thiết hơn, một hệ thống để chuyển tri thức nội bộ thô thành nội dung truyền đạt rõ ràng, trực quan và đáng tin cậy, rồi đưa nội dung đó vào các quy trình làm việc nơi những quyết định thực sự được đưa ra.

Khi các tác nhân AI có thể tự chủ chuyển đổi tri thức của công ty thành nội dung đào tạo, hỗ trợ bán hàng, tuân thủ hoặc truyền thông nội bộ, những khâu nào cần tiếp tục do con người kiểm soát và doanh nghiệp có thể an tâm để tác nhân hoạt động độc lập ở những khâu nào?

Nguyên tắc chung của tôi là để tác nhân đảm nhận phần việc, còn con người chịu trách nhiệm đánh giá, nhất là ở những khâu mà sai sót có thể gây ra hậu quả thực sự. Với những công việc ít rủi ro, có khối lượng lớn và lặp đi lặp lại, chẳng hạn như viết bản nháp đầu tiên, định dạng lại tri thức, điều chỉnh nội dung đã được phê duyệt sang ngôn ngữ hoặc khu vực mới, hay cập nhật mô-đun đào tạo khi tài liệu nguồn thay đổi, tác nhân có thể và nên được tự chủ ở mức cao. Đó chính là loại công việc hiện nay tiêu tốn rất nhiều thời gian nhưng mang lại rất ít giá trị chiến lược.

Con người phải giữ quyền kiểm soát chặt chẽ ở mọi khâu mà nội dung có thể gây ra rủi ro pháp lý, quy định, an toàn hoặc thương hiệu. Trong những trường hợp đó, con người cần là người kiểm tra cuối cùng trước khi bất cứ nội dung nào được đưa ra sử dụng, đồng thời tài liệu nguồn làm cơ sở phải có khả năng truy xuất đầy đủ.

Chúng tôi đã trực tiếp chứng kiến điều này ở một khách hàng trong lĩnh vực quốc phòng. Ban đầu, đội ngũ an ninh của họ không chấp thuận sử dụng AI trong quy trình làm việc, do tính nhạy cảm của công việc. Giải pháp không phải là trao cho tác nhân thêm quyền tự chủ, mà là xây dựng các rào chắn phù hợp: một thỏa thuận riêng bảo đảm dữ liệu của họ sẽ không bao giờ được dùng để huấn luyện các mô hình bên ngoài, cùng những điểm kiểm tra rõ ràng để đội ngũ của chính họ giữ quyền phê duyệt. Tôi cho rằng đây là mô hình có thể áp dụng rộng rãi: mức độ tự chủ của tác nhân tăng theo khả năng đảo ngược và mức độ rủi ro thấp của nhiệm vụ, còn mức độ kiểm soát của con người tăng theo mức độ quan trọng của niềm tin, việc tuân thủ hoặc rủi ro ảnh hưởng đến thương hiệu.

Việc quản trị thương hiệu trở nên phức tạp hơn nhiều khi hàng nghìn nội dung có thể được tạo tự động. Doanh nghiệp cần những biện pháp bảo vệ nào về mặt kỹ thuật và tổ chức để bảo đảm thông tin truyền thông do AI tạo ra luôn chính xác, nhất quán và phù hợp với chính sách của công ty?

Về mặt kỹ thuật, những biện pháp bảo vệ quan trọng nhất là các biện pháp bảo đảm nội dung do AI tạo ra dựa trên tài liệu nguồn đã được công ty phê duyệt và hệ thống thương hiệu của công ty, thay vì để AI tự do tạo nội dung. Nền tảng cần tự áp dụng các hướng dẫn về phong cách, tài sản thương hiệu và các giới hạn tùy chỉnh, chứ không thể trông chờ từng người dùng nhớ và tuân thủ. Điều đó có nghĩa là logo, màu sắc, mẫu thiết kế và tư liệu video tham chiếu đã được phê duyệt phải nằm ngay trong nền tảng, để mọi nội dung được tạo ra đều lấy từ cùng một nguồn thay vì từ bất kỳ phiên bản nào tình cờ có trên máy tính của ai đó trong tuần đó. Việc kiểm soát phiên bản và lưu vết kiểm tra cũng quan trọng không kém: khi nội dung được tạo, chỉnh sửa hoặc phê duyệt, doanh nghiệp cần truy xuất được nội dung đó về người yêu cầu, nguồn tài liệu được sử dụng và người đã phê duyệt. Điều này cũng đồng nghĩa với việc cung cấp cho người xét duyệt và các bên liên quan, chứ không chỉ người trực tiếp sử dụng công cụ, khả năng nhận xét và phê duyệt ngay trong cùng quy trình làm việc, để việc phê duyệt không diễn ra trong một chuỗi email riêng khiến chính dấu vết kiểm tra mà doanh nghiệp đang cố xây dựng bị đứt đoạn.

Về mặt tổ chức, biện pháp bảo vệ cốt yếu là phân định rõ trách nhiệm. Các doanh nghiệp chúng tôi hợp tác và quản trị tốt việc này đã không còn để từng đội tự chọn công cụ và quy trình riêng; thay vào đó, họ xem nền tảng truyền thông như một hệ thống dữ liệu chính thức…quyền truy cập được cấp có chủ đích, việc sử dụng được giám sát trên tổng thể và có một bộ phận quản trị tinh gọn chịu trách nhiệm thiết lập các tiêu chuẩn chung. Chúng tôi từng thấy các tổ chức lớn đánh giá rõ ràng liệu một nền tảng có thể trở thành hệ thống tiêu chuẩn dùng trên toàn công ty hay không, vì lý do này: đó là cách duy nhất để duy trì tính nhất quán ở quy mô lớn, thay vì tạo ra hàng nghìn nội dung riêng lẻ chỉ “tạm ổn” nhưng thực chất lại không thống nhất với nhau.

Nguyên tắc cốt lõi vẫn giống như nguyên tắc luôn được áp dụng trong quản trị thương hiệu, chỉ là hiện nay nó vận hành ở quy mô lớn hơn và tốc độ cao hơn nhiều. Điều đó có nghĩa là các cơ chế kiểm soát phải được tích hợp vào hệ thống, chứ không phải áp dụng sau khi sự việc đã xảy ra.

Thông tin bịa đặt trong chatbot đã đáng lo ngại, nhưng hậu quả có thể nghiêm trọng hơn nhiều khi thông tin sai lệch được đưa vào một video đào tạo hoặc tuân thủ trông có vẻ chính thống. Khi hoạt động truyền thông do AI tạo ra ngày càng được tự động hóa, doanh nghiệp nên chú trọng thế nào đến việc dựa trên nguồn tin cậy, xác minh và truy xuất nguồn gốc?

Anh nói đúng, mức độ rủi ro ở đây khác hẳn. Một câu trả lời bịa đặt trong cửa sổ trò chuyện sẽ bị chất vấn ngay lập tức. Còn một thông tin bịa đặt được lồng ghép trong video tuân thủ được trau chuốt, sản xuất chuyên nghiệp lại mang vẻ đáng tin cậy, khiến người xem ít có khả năng nghi ngờ hơn. Điều này hoàn toàn trái ngược với mức độ giám sát cần thiết, vốn phải cao nhất trong trường hợp này.

Nguyên tắc đầu tiên phải là dựa trên nguồn tin cậy: nội dung truyền thông do AI tạo ra cần được giới hạn trong tài liệu nguồn mà doanh nghiệp thực sự cung cấp… tức là tài liệu, chính sách và dữ liệu đã được phê duyệt của chính doanh nghiệp, thay vì kiến thức tổng quát của mô hình.

Nguyên tắc thứ hai là khả năng truy xuất nguồn gốc: phải có thể lần ngược từng nội dung được tạo ra đến đúng nguồn cụ thể dùng để tạo nội dung đó. Nhờ vậy, nếu có sai sót, ta có thể xác định chính xác sai sót bắt nguồn từ đâu và sửa ngay tại nguồn, thay vì chỉ vá phần nội dung đầu ra.

Nguyên tắc thứ ba là xác minh: các điểm kiểm tra phải được tích hợp vào chính quy trình làm việc, chứ không phải bổ sung sau đó. Người kiểm duyệt cần xem được các bước trung gian, chứ không chỉ xem video hoàn thiện, trau chuốt, bởi chính vẻ chỉn chu ấy khiến lỗi khó bị phát hiện hơn. Trên thực tế, điều đó có nghĩa là phải duyệt toàn bộ dàn ý hoặc bản dựng nháp theo từng cảnh trước khi tiến hành kết xuất bản cuối cùng tốn kém hơn, để phát hiện thông tin sai lệch hoặc tuyên bố không phù hợp với thương hiệu khi việc sửa lỗi vẫn còn rẻ và dễ dàng. Đây là một trong những lĩnh vực mà doanh nghiệp có lý do chính đáng để thận trọng. Vì vậy, các nền tảng giành được niềm tin của doanh nghiệp sẽ không phải là những nền tảng nhanh nhất, mà là những nền tảng đưa việc dựa trên nguồn tin cậy, truy xuất nguồn gốc và kiểm duyệt thành một phần cấu trúc trong cách hệ thống vận hành, chứ không biến chúng thành tùy chọn

Lớp thứ tư là đánh giá liên tục, chứ không chỉ kiểm duyệt ở bước cuối. Với một hệ thống vận hành theo cơ chế tác tử, việc kiểm tra video hoàn chỉnh là chưa đủ. Chúng tôi muốn biết rõ tác tử đã tạo ra video đó như thế nào. Chúng tôi liên tục theo dõi nội dung đầu ra và các quyết định mà tác tử đưa ra trong suốt quá trình, đồng thời kiểm tra xem chúng có luôn phù hợp với tài liệu nguồn, cơ sở tri thức và ý định ban đầu của khách hàng hay không. Nhờ vậy, chúng tôi có thể phát hiện tình trạng sai lệch hoặc chất lượng đầu ra suy giảm ngay khi video đang được tạo, thay vì chỉ nhận ra vấn đề sau khi video đã hoàn tất.

Các hệ thống AI ngày càng được kết nối trực tiếp với cơ sở tri thức và quy trình nghiệp vụ của doanh nghiệp. Ông có cho rằng thế hệ nền tảng truyền thông tiếp theo sẽ trở thành giao diện kết nối dữ liệu doanh nghiệp, tác tử AI và nhân viên, thay vì chỉ là công cụ tạo nội dung không?

Đúng vậy, và tôi nghĩ quá trình chuyển đổi này đã bắt đầu. Tạo nội dung là vấn đề đầu tiên, dễ nhận thấy nhất mà AI có thể giải quyết, bởi đây là nút thắt dễ thấy nhất. Nhưng khi việc tạo nội dung không còn là trở ngại, vị trí có giá trị hơn sẽ là ở giữa kho tri thức của doanh nghiệp… hệ thống CRM, LMS, các hệ thống chính sách, wiki nội bộ và những người cần chuyển hóa tri thức đó thành nội dung họ thực sự có thể sử dụng.

Đó là một vai trò khác biệt đáng kể so với công cụ tạo nội dung. Công cụ tạo nội dung chờ người dùng đưa ra yêu cầu. Còn một lớp giao diện nằm ngay trong các quy trình làm việc vốn đã lưu trữ tri thức, nắm bắt những thay đổi và giúp chuyển đúng thông tin đến đúng người mà không cần ai phải chủ động khởi chạy quy trình mỗi lần.

Chúng tôi đã bắt đầu thấy những dấu hiệu ban đầu cho thấy doanh nghiệp muốn có chính xác điều này. Khách hàng lớn ngày càng không còn yêu cầu chúng tôi làm công cụ video cho một nhóm, mà muốn biết liệu chúng tôi có thể trở thành hệ thống tiêu chuẩn cho toàn bộ tổ chức của họ hay không. Việc chuyển hóa tri thức nội bộ thành nội dung truyền thông sẽ giúp nhân viên ngoài nhóm sáng tạo nòng cốt—như nhân viên pháp chế, tuân thủ, các nhóm khu vực và quản lý tuyến đầu—đóng góp ý kiến mà không cần giấy phép đầy đủ hay phải trải qua quá trình làm quen phức tạp.

Các giao thức mở mới nổi như MCP và A2A cũng đang đẩy nhanh quá trình chuyển đổi này. MCP cung cấp cho các tác tử AI một phương thức tiêu chuẩn hóa để lấy ngữ cảnh đáng tin cậy từ các công cụ và hệ thống dữ liệu chính thức của chính doanh nghiệp, trong khi A2A cho phép các tác tử chuyên biệt từ những nền tảng khác nhau phối hợp với nhau. Trên thực tế, điều đó có nghĩa là một nền tảng như của chúng tôi không cần phải sở hữu mọi quy trình làm việc hay mọi dữ liệu doanh nghiệp mới có thể phát huy giá trị. Nền tảng có thể kết nối với các hệ thống mà công ty đã tin dùng, phối hợp với những tác tử khác khi phù hợp và tập trung vào thế mạnh của chúng tôi: chuyển ngữ cảnh đó thành nội dung truyền thông mà mọi người thực sự có thể hiểu và hành động theo. Đó là bước chuyển từ tạo nội dung sang xây dựng hạ tầng truyền thông, và tôi cho rằng toàn ngành sẽ đi theo hướng này.

Vyond hiện phục vụ các tổ chức trong lĩnh vực học tập và phát triển, nhân sự, hỗ trợ bán hàng, tuân thủ và truyền thông nội bộ. Theo ông, những lĩnh vực nào sẽ được AI vận hành theo cơ chế tác tử chuyển đổi sâu sắc nhất, và các quy trình làm việc đó có thể sẽ ra sao khi các tác tử ngày càng có năng lực hơn?

Tôi muốn nhắc đến tuân thủ và đào tạo, phát triển nhân sự là hai lĩnh vực có nhiều dư địa thay đổi nhất, chính vì hiện nay đây cũng là hai lĩnh vực chịu ảnh hưởng nặng nề nhất bởi tình trạng thông tin lỗi thời. Hoạt động đào tạo về tuân thủ thường được xây dựng một lần rồi cập nhật theo chu kỳ chậm, hằng năm hoặc sáu tháng một lần, mặc dù chính sách, quy định và rủi ro liên tục thay đổi. Khi các tác nhân có thể theo dõi một tài liệu chính sách gốc một cách đáng tin cậy và hiểu được những điểm thay đổi, nội dung về tuân thủ có thể chuyển từ một dự án sản xuất định kỳ thành nội dung được cập nhật liên tục. Đây là biện pháp thực sự giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro, chứ không chỉ nâng cao hiệu quả. Điều đó ngày càng có nghĩa là bản thân nội dung cần kèm theo hồ sơ rõ ràng, có thể kiểm tra, ghi nhận rằng nội dung được tạo ra với sự hỗ trợ của AI, vì các cơ quan quản lý cũng như khách hàng doanh nghiệp đang bắt đầu xem việc công khai như vậy là thông lệ tiêu chuẩn, chứ không phải điều có thể bổ sung sau.

Đào tạo và phát triển nhân sự cũng có động lực tương tự, nhưng cơ hội ở đây là cá nhân hóa chứ không chỉ là cập nhật kịp thời: thay vì xây dựng một mô-đun đào tạo cho người học trung bình, các tác nhân có thể giúp điều chỉnh nhịp độ, ví dụ và thậm chí cả hình thức cho phù hợp với vai trò và từng cá nhân, đồng thời vẫn dựa trên cùng nguồn tài liệu đã được phê duyệt và các tiêu chuẩn thiết kế giảng dạy. Với các tổ chức toàn cầu, điều này ngày càng bao gồm cả ngôn ngữ và giọng nói, nhờ đó cùng một chương trình đào tạo có thể đến với nhân viên tại nhà máy ở Brazil hoặc đội ngũ bán hàng ở Nhật Bản dưới hình thức thực sự phù hợp với địa phương, chứ không chỉ có phụ đề.

Hoạt động hỗ trợ bán hàng và truyền thông nội bộ cũng sẽ thay đổi, nhưng tôi cho rằng thay đổi đó thiên về tốc độ và tính phù hợp hơn là chuyển đổi cơ cấu… đưa thông điệp phù hợp đến đúng nhân viên bán hàng hoặc đúng đội ngũ nhanh hơn, dưới hình thức phù hợp với cách họ thực sự tiếp nhận thông tin. Điểm chung của tất cả những lĩnh vực này là: AI tác nhân không chỉ giúp từng lĩnh vực hoạt động nhanh hơn mà còn giúp chúng duy trì tính cập nhật theo cách mà các chu kỳ sản xuất thủ công ngày nay không thể thực hiện được.

Nếu nhìn xa hơn, khi các doanh nghiệp có khả năng liên tục chuyển hóa kiến thức nội bộ thành thông tin liên lạc được cá nhân hóa và cập nhật cho mọi nhân viên, điều đó có thể thay đổi như thế nào cách các tổ chức đào tạo nhân sự, chia sẻ chuyên môn và cuối cùng là vận hành?

Nếu điều đó trở thành hiện thực — và tôi tin là sẽ như vậy — thì nhịp vận hành của một công ty sẽ thay đổi, chứ không chỉ riêng chức năng đào tạo. Ngày nay, hầu hết các tổ chức truyền đạt thông tin theo từng đợt: một chu kỳ đào tạo tuân thủ hằng năm, một cuộc họp toàn công ty hằng quý, một bộ tài liệu hội nhập nhân viên mới được soạn một lần rồi dùng lại trong nhiều năm. Điều đó là hệ quả của việc trước đây sản xuất nội dung truyền thông vừa tốn kém vừa chậm chạp, chứ không phản ánh tốc độ thay đổi thực tế của doanh nghiệp.

Trong một thế giới mà kiến thức liên tục được chuyển hóa thành thông tin liên lạc cập nhật, cá nhân hóa cho từng nhân viên, hoạt động đào tạo sẽ không còn là một sự kiện mà trở thành một luồng thông tin liên tục, có khả năng thích ứng… mỗi người nhận được nội dung cập nhật vào đúng thời điểm cần thiết, với hình thức và mức độ chi tiết phù hợp với vai trò của mình, chứ không phải chờ đến nhiều tháng sau trong một đợt truyền thông. Chuyên môn sẽ không còn bị giới hạn trong phạm vi những cá nhân tình cờ nắm giữ nó, mà trở thành nguồn lực mà tổ chức có thể phân phối một cách hệ thống và luôn duy trì tính cập nhật.

Kết quả mà tôi luôn nghĩ đến là thời gian. Mỗi phút mà ngày nay một tổ chức dành để tìm kiếm thông tin phù hợp, tạo lại thứ đã có sẵn hoặc sửa chữa một thông điệp được gửi đi khi đã lỗi thời hoặc thiếu nhất quán đều là thời gian không được dành cho việc thực thi. Nếu các doanh nghiệp thực sự có thể liên tục thu hẹp khoảng cách giữa kiến thức và sự thấu hiểu ở quy mô lớn, thì những tổ chức làm được điều đó trước tiên không chỉ giao tiếp tốt hơn mà còn đơn giản là vận hành nhanh hơn những tổ chức vẫn hoạt động theo từng đợt.

Cảm ơn ông về cuộc phỏng vấn tuyệt vời. Độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập Vyond.