Vì sao việc tự ứng dụng AI không còn là điều tùy chọn đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nữa.

Trong giới công nghệ, “thức ăn cho chó“Doublefooding” là cách nói ngắn gọn cho một ý tưởng đơn giản nhưng đầy thách thức: sử dụng sản phẩm của chính mình theo cách mà khách hàng của mình sử dụng. Ban đầu, nó là một nguyên tắc thực tiễn giữa các nhóm phần mềm khi thử nghiệm các công cụ chưa hoàn thiện nội bộ, nhưng trong kỷ nguyên AI doanh nghiệp, “dogfooding” đã trở nên quan trọng hơn nhiều. Khi các hệ thống AI chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang cốt lõi của hoạt động kinh doanh, việc tự mình sử dụng chúng không còn chỉ là một thực tiễn về sản phẩm nữa mà đang trở thành một nghĩa vụ của người lãnh đạo.

Ứng dụng nội bộ trước khi có AI: Một kỷ luật lãnh đạo đã được chứng minh.

Việc tự mình trải nghiệm sản phẩm (dogfooding) từ lâu đã đóng vai trò quyết định đến sự thành công hay thất bại của các nền tảng công nghệ lớn, ngay cả trước khi trí tuệ nhân tạo (AI) xuất hiện.

Trong những ngày đầu của phần mềm doanh nghiệp, Microsoft yêu cầu phần lớn nhân viên công ty phải sử dụng các phiên bản thử nghiệm của Windows và Office nội bộ.Cái giá phải trả là có thật: năng suất giảm sút, hệ thống gặp trục trặc, và sự thất vọng gia tăng. Nhưng sự ma sát đó đã phơi bày những khiếm khuyết mà không môi trường thử nghiệm nào có thể tái tạo được. Quan trọng hơn, nó buộc ban lãnh đạo phải trực tiếp trải nghiệm hậu quả của các quyết định về sản phẩm. Những sản phẩm vượt qua được thử nghiệm nội bộ thường thành công ở thị trường bên ngoài. Những sản phẩm không thành công sẽ được sửa chữa – hoặc âm thầm bị bỏ rơi – trước khi khách hàng kịp nhìn thấy chúng.

Nguyên tắc đó cũng xuất hiện dưới nhiều hình thức khác nhau ở các công ty dẫn đầu về công nghệ khác.

Tại IBM, sự phụ thuộc nội bộ vào phần mềm trung gian của chính nóCác nền tảng phân tích và công cụ tự động hóa trở nên thiết yếu trong quá trình chuyển đổi sang phần mềm và dịch vụ doanh nghiệp. Điều nổi lên là một thực tế khó chịu: các công cụ vượt qua các đánh giá mua sắm thường thất bại trong điều kiện vận hành thực tế phức tạp. Việc tự sử dụng sản phẩm trong nội bộ đã định hình lại các ưu tiên sản phẩm xoay quanh tính tích hợp, độ tin cậy và tuổi thọ—những yếu tố chỉ trở nên rõ ràng thông qua sự phụ thuộc nội bộ lâu dài.

Một phiên bản quyết liệt hơn của cách tiếp cận này đã xuất hiện tại Amazon. Các nhóm nội bộ buộc phải sử dụng cơ sở hạ tầng thông qua cùng một API mà sau đó được cung cấp ra bên ngoài.Không có bất kỳ lối tắt nội bộ nào. Nếu một dịch vụ chậm, dễ gặp sự cố hoặc thiếu tài liệu hướng dẫn, Amazon sẽ nhận ra ngay lập tức. Kỷ luật này không chỉ cải thiện hoạt động mà còn đặt nền móng cho một nền tảng điện toán đám mây toàn cầu phát triển từ nhu cầu thực tế chứ không phải từ thiết kế trừu tượng.

Ngay cả Google cũng phụ thuộc rất nhiều vào sử dụng nội bộ để kiểm tra khả năng chịu tải của hệ thống dữ liệu và máy học.Việc tự mình trải nghiệm hệ thống đã giúp phát hiện ra các trường hợp ngoại lệ, những lỗi trừu tượng và rủi ro vận hành hiếm khi xuất hiện trong các triển khai bên ngoài. Những áp lực này đã định hình các hệ thống ảnh hưởng đến các tiêu chuẩn ngành không phải vì chúng hoàn hảo, mà vì chúng đã chịu đựng được sự căng thẳng nội bộ liên tục ở quy mô lớn.

Vì sao trí tuệ nhân tạo làm thay đổi hoàn toàn cục diện?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã nâng tầm bài học này lên một cách đáng kể.

Khác với phần mềm truyền thống, hệ thống AI mang tính xác suất, nhạy cảm với ngữ cảnh và được định hình bởi môi trường mà chúng hoạt động. Sự khác biệt giữa một bản demo hấp dẫn và một hệ thống vận hành đáng tin cậy thường chỉ xuất hiện sau nhiều tuần sử dụng thực tế. Độ trễ, ảo giácNhững trường hợp ngoại lệ khó lường, những thất bại thầm lặng và những động lực không phù hợp không xuất hiện trong các bài thuyết trình. Chúng chỉ thể hiện qua trải nghiệm thực tế.

Tuy nhiên, nhiều nhà quản lý hiện đang đưa ra những quyết định quan trọng về việc triển khai AI vào hỗ trợ khách hàng, tài chính, nhân sự, xem xét pháp lý, giám sát an ninh và lập kế hoạch chiến lược—mà không trực tiếp sử dụng các hệ thống đó. Khoảng cách này không chỉ là lý thuyết. Nó làm tăng đáng kể rủi ro cho tổ chức.

Từ thực tiễn sản phẩm đến mệnh lệnh chiến lược

Các tổ chức sử dụng trí tuệ nhân tạo hiệu quả nhất không phải vì lý tưởng mà vì sự cần thiết, mà là vì chính bản thân họ đang áp dụng công nghệ này.

Các nhóm lãnh đạo soạn thảo thông tin nội bộ bằng cách sử dụng các trợ lý ảo của riêng họ. Họ dựa vào trí tuệ nhân tạo (AI) để tóm tắt các cuộc họp, phân loại thông tin, tạo ra các phân tích sơ bộ hoặc phát hiện các bất thường trong hoạt động. Khi hệ thống gặp trục trặc, ban lãnh đạo sẽ cảm nhận được sự ma sát ngay lập tức. Sự tiếp xúc trực tiếp đó làm rút ngắn các vòng phản hồi theo những cách mà không một ủy ban quản trị hay cuộc họp giao ban nào của nhà cung cấp có thể làm được.

Đây là lúc việc sử dụng sản phẩm nội bộ (dogfooding) không còn là một chiến thuật sản phẩm mà trở thành một nguyên tắc chiến lược.

Trí tuệ nhân tạo (AI) buộc các nhà lãnh đạo phải đối mặt với một thực tế khó khăn: giá trị và rủi ro giờ đây không thể tách rời. Chính những hệ thống giúp tăng tốc năng suất cũng có thể khuếch đại sai sót, thiên kiến ​​và điểm mù. Việc tự mình trải nghiệm sản phẩm giúp làm rõ những sự đánh đổi đó. Các nhà lãnh đạo học được cách AI thực sự tiết kiệm thời gian ở những lĩnh vực nào và ở những lĩnh vực nào nó âm thầm tạo ra gánh nặng trong việc xem xét lại. Họ khám phá ra những quyết định nào được hưởng lợi từ sự hỗ trợ của xác suất và những quyết định nào đòi hỏi sự phán đoán của con người mà không có sự can thiệp. Trong bối cảnh này, niềm tin được tạo dựng thông qua kinh nghiệm chứ không phải được giả định thông qua các số liệu.

Trí tuệ nhân tạo không phải là một tính năng — mà là một hệ thống.

Việc tự mình trải nghiệm sản phẩm cũng cho thấy một sự thật mang tính cấu trúc mà nhiều tổ chức đánh giá thấp: AI không phải là một tính năng. Nó là một hệ thống.

Mô hình chỉ là một thành phần. Các lời nhắc, quy trình truy xuất, độ cập nhật dữ liệu, khung đánh giá, logic leo thang, giám sát, khả năng kiểm toán và các đường dẫn ghi đè của con người cũng quan trọng không kém. Những sự phụ thuộc này chỉ trở nên rõ ràng khi AI được tích hợp vào các quy trình làm việc thực tế chứ không phải chỉ được trình diễn trong các dự án thí điểm có kiểm soát. Những nhà lãnh đạo tự mình thử nghiệm các hệ thống AI nội bộ sẽ phát triển trực giác về mức độ dễ bị tổn thương—hoặc khả năng phục hồi—thực sự của các hệ thống đó.

Quản trị chỉ thực sự hiệu quả khi các nhà lãnh đạo cảm nhận được rủi ro.

Có một khía cạnh quản trị mà các hội đồng quản trị đang bắt đầu nhận ra ở đây.

Khi các nhà điều hành không trực tiếp sử dụng hệ thống AI, trách nhiệm giải trình vẫn chỉ là trừu tượng. Các cuộc thảo luận về rủi ro vẫn chỉ mang tính lý thuyết. Nhưng khi lãnh đạo sử dụng AI trực tiếp, quản trị trở nên dựa trên kinh nghiệm thực tế. Các quyết định về lựa chọn mô hình, các biện pháp bảo vệ và các chế độ lỗi chấp nhận được được dựa trên thực tế chứ không phải ngôn ngữ chính sách. Giám sát được cải thiện không phải vì các quy tắc thay đổi, mà vì sự hiểu biết được sâu sắc hơn.

Niềm tin, sự chấp nhận và tín hiệu tổ chức

Việc tự mình trải nghiệm sản phẩm cũng định hình lại niềm tin trong tổ chức.

Nhân viên nhanh chóng nhận ra liệu ban lãnh đạo có thực sự sử dụng các công cụ được yêu cầu hay không. Khi các nhà điều hành thể hiện rõ sự phụ thuộc vào AI trong quy trình làm việc của chính họ, việc áp dụng sẽ lan rộng một cách tự nhiên. Công nghệ trở thành một phần trong hoạt động của công ty chứ không phải là một sáng kiến ​​bị áp đặt. Khi AI được coi là thứ "chỉ dành cho người khác", sự hoài nghi sẽ gia tăng và quá trình chuyển đổi bị đình trệ.

Điều này không có nghĩa là việc sử dụng nội bộ thay thế cho việc xác nhận của khách hàng. Hoàn toàn không phải vậy. Các nhóm nội bộ thường dễ tính hơn và có trình độ kỹ thuật cao hơn hầu hết khách hàng. Giá trị của việc tự sử dụng sản phẩm nằm ở chỗ khác: sớm phát hiện ra các lỗi, nhanh chóng có được cái nhìn sâu sắc hơn và hiểu rõ hơn về cảm giác thực sự của các thuật ngữ "có thể sử dụng được", "đáng tin cậy" và "đủ tốt".

Vấn đề về động lực: Việc tự sử dụng sản phẩm để thử nghiệm cho thấy điều gì.

Ngoài ra còn có một lợi ích ít được thảo luận hơn nhưng lại rất quan trọng ở cấp điều hành: việc tự sử dụng sản phẩm của mình giúp làm rõ các động cơ thúc đẩy.

Các sáng kiến ​​AI thường thất bại vì lợi ích mang lại cho tổ chức trong khi sự bất tiện và rủi ro lại đổ dồn lên cá nhân. Những nhà lãnh đạo tự mình thử nghiệm hệ thống AI sẽ cảm nhận ngay lập tức những sự không phù hợp đó. Họ nhận thấy AI tạo ra thêm công việc xem xét, chuyển giao trách nhiệm mà không có thẩm quyền, hoặc âm thầm làm suy yếu quyền sở hữu. Những hiểu biết này hiếm khi xuất hiện trên bảng điều khiển, nhưng chúng giúp định hình các quyết định tốt hơn.

Khoảng cách lãnh đạo giờ đây là một điểm yếu.

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang xây dựng cơ sở hạ tầng, chi phí cho những sai lầm trong quá trình này sẽ tăng lên. Những thất bại phần mềm ban đầu chỉ gây ra sự bất tiện nhỏ. Thất bại của AI có thể ảnh hưởng đến uy tín, quy định hoặc chiến lược. Trong môi trường đó, khoảng cách lãnh đạo là một điểm yếu.

Các công ty thành công trong giai đoạn tiếp theo của việc ứng dụng AI Những người sở hữu mô hình tiên tiến nhất hay ngân sách lớn nhất sẽ không phải là những người dẫn đầu. Họ sẽ được dẫn dắt bởi các nhà điều hành trải nghiệm AI theo cách tương tự như tổ chức của họ: không hoàn hảo, mang tính xác suất, đôi khi gây khó chịu—nhưng vô cùng mạnh mẽ khi được thiết kế dựa trên thực tế.

Theo nghĩa đó, "dogfooding" không còn chỉ là niềm tin vào sản phẩm nữa. Nó là việc giữ vững lập trường trong khi xây dựng các hệ thống ngày càng có khả năng suy nghĩ, đưa ra quyết định và hành động song hành cùng chúng ta.