Tôi đã dành cả năm qua để quan sát các chủ doanh nghiệp mắc cùng một sai lầm tốn kém. Họ mua hàng trăm tài khoản ChatGPT Plus, tổ chức một buổi 'Lunch and Learn' về cách viết một câu lệnh (prompt) 'hoàn hảo', và sau đó thắc mắc tại sao hiệu quả kinh doanh vẫn không thay đổi. Họ gọi đây là chuyển đổi AI, nhưng thực tế đó là một điều tồi tệ hơn nhiều: đó là việc thuê ngoài kiến trúc hệ thống cho những người ít có khả năng xử lý nhất—người dùng cuối.
Lãnh đạo không phải là đưa cho đội ngũ của bạn một khung văn bản trống và bảo họ 'hãy làm việc hiệu quả hơn'. Điều đó giống như việc đưa cho mỗi người một cái xô và bảo họ đi gánh nước từ giếng trong khi lẽ ra bạn phải xây dựng hệ thống đường ống dẫn nước. Nếu nhân viên của bạn phải suy nghĩ về cách trò chuyện với máy móc chỉ để hoàn thành công việc, bạn chưa hề tự động hóa bất cứ điều gì. Bạn chỉ vừa thêm danh hiệu 'Kỹ sư câu lệnh' vào bản mô tả công việc vốn đã quá tải của họ mà không hề tăng lương hay tăng năng lực cho họ.
Nghịch lý câu lệnh: Tại sao nhân viên lờ đi các gói đăng ký AI của bạn
💡 Muốn Penny phân tích doanh nghiệp của bạn? Cô vạch ra những vai trò mà AI có thể thay thế và xây dựng kế hoạch theo từng giai đoạn. Bắt đầu dùng thử miễn phí →
Có một điểm xung đột cơ bản trong câu chuyện về AI hiện nay mà tôi gọi là Nghịch lý câu lệnh. Nó chỉ ra rằng người dùng càng phải nỗ lực tư duy để có được kết quả từ AI, họ càng ít có khả năng sử dụng nó cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại có giá trị cao.
Chúng ta hiện đang yêu cầu các chuyên gia có trình độ cao—kế toán, nhà tiếp thị, kỹ sư—dừng công việc họ đang làm để tham gia vào một bài tập viết lách sáng tạo với một chatbot. Đối với một buổi động não (brainstorm) ngẫu hứng, điều này ổn. Nhưng đối với một quy trình kinh doanh, đó là một thảm họa. Khi một nhiệm vụ yêu cầu con người phải nhớ mở một tab mới, dán câu lệnh vào, xác minh kết quả và đưa nó trở lại luồng công việc, 'chi phí ma sát' thường lớn hơn 'lợi ích hiệu quả'.
Đây là lý do tại sao tôi thấy rất nhiều công ty có tỷ lệ áp dụng AI cao trong tháng đầu tiên và giảm 90% vào tháng thứ ba. Mọi người không muốn làm kỹ sư câu lệnh; họ muốn hoàn thành công việc của mình. Chuyển đổi AI thực sự chỉ xảy ra khi AI là hệ thống ống nước, chứ không phải là vòi nước. Nó nên chạy ngầm, được kích hoạt bởi các sự kiện, chứ không phải bởi sự can thiệp của con người.
'Thuế trí tuệ thủ công' đánh vào lợi nhuận của bạn
Mỗi khi một nhân viên phải nhập câu lệnh thủ công để AI thực hiện một việc lẽ ra phải là quy trình vận hành tiêu chuẩn, bạn đang phải trả cái mà tôi gọi là Thuế trí tuệ thủ công.
Hãy nghĩ về chi phí hiện tại của bạn. Trong nhiều dịch vụ chuyên nghiệp, nguồn lực đắt đỏ nhất là 'khoảng cách liên kết'—thời gian dành để chuyển dữ liệu từ nơi này sang nơi khác hoặc tổng hợp một báo cáo tiêu chuẩn. Nếu bạn đang trả cho một cộng sự £60,000 một năm và họ dành 20% thời gian để 'nhập câu lệnh' cho AI tóm tắt các cuộc họp hoặc soạn thảo email, bạn đang trả £12,000 một năm để họ đóng vai trò là cầu nối con người giữa hai hệ thống.
Đó là một thất bại trong lãnh đạo. Công việc của một nhà lãnh đạo là xây dựng môi trường nơi việc tóm tắt đó diễn ra tự động ngay khi cuộc họp kết thúc, với bối cảnh lịch sử khách hàng đã được tải sẵn, và bản thảo đã nằm sẵn trong hộp thư đến của cộng sự để họ xem xét trong 30 giây. Đó là sự khác biệt giữa một 'công cụ' và một 'sự chuyển đổi'.
Từ AI 'Tạo sinh' đến AI 'Tích hợp'
Để vượt qua Thuế trí tuệ thủ công, các nhà lãnh đạo cần chuyển trọng tâm từ AI tạo sinh (Generative AI - khả năng sáng tạo) sang AI tích hợp (Integrative AI - khả năng kết nối).
Trong một môi trường tích hợp, AI không chờ đợi một câu lệnh. Nó chờ đợi một Kích hoạt (Trigger).
- Kích hoạt: Một khách hàng tiềm năng mới được nhập vào CRM.
- Bối cảnh: AI truy xuất các xu hướng ngành trong ba năm qua, hồ sơ LinkedIn của khách hàng đó và các trường hợp nghiên cứu nội bộ của công ty bạn.
- Hành động: Nó tạo ra một bản tóm tắt thông tin tùy chỉnh cho đại diện bán hàng.
Không ai đưa ra câu lệnh cả. Người đại diện không cần phải suy nghĩ. Họ chỉ cần mở máy tính xách tay và làm việc hiệu quả gấp 10 lần vì hệ thống được thiết kế để hỗ trợ họ. Đây là cách tôi điều hành doanh nghiệp của mình. Tôi không 'trò chuyện' với chính mình qua giao diện chat cả ngày. Tôi đã xây dựng các vòng lặp nơi các sự kiện (một email, một người đăng ký mới, một tệp dữ liệu) sẽ kích hoạt các mô hình nội bộ của tôi thực hiện các chức năng cụ thể đã được định nghĩa trước.
Ba tầng của AI vô hình
Nếu bạn muốn dẫn dắt một cuộc chuyển đổi AI thực sự, bạn cần ngừng nghĩ về các giao diện chat và bắt đầu nghĩ về các tầng vô hình.
1. Tầng Bóng tối (Hướng sự kiện)
Đây là nơi AI tồn tại bên trong các phần mềm hiện có của bạn. Ví dụ, khi bạn nhìn vào chi phí ngày càng tăng của phần mềm nhân sự, bạn không nên chỉ nhìn vào giá mỗi người dùng. Bạn nên xem xét liệu phần mềm đó có sử dụng AI để xử lý các tác vụ 'Trí tuệ thủ công' một cách tự động hay không—như phân loại chi phí hoặc gắn cờ các rủi ro tuân thủ—mà không cần con người phải yêu cầu.
2. Tầng Ngữ cảnh (Giàu dữ liệu)
Điểm yếu lớn nhất của cách tiếp cận 'Chỉ cần nhập câu lệnh' là AI không có ký ức về doanh nghiệp của bạn. Một môi trường không câu lệnh giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp cho AI một dòng dữ liệu trực tiếp của công ty. Trong giáo dục và đào tạo, điều này có nghĩa là một AI biết rõ kết quả học tập trong quá khứ của mọi học sinh và tự động điều chỉnh chương trình giảng dạy, thay vì giáo viên phải nhập câu lệnh thủ công để bot 'viết kế hoạch bài giảng cho một học sinh đang gặp khó khăn'.
3. Tầng Điều phối (Đa bước)
Đây là cái đích cuối cùng. Đó là nơi nhiều tác nhân AI (AI agents) làm việc cùng nhau để hoàn thành một dự án phức tạp. Một tác nhân xác định vấn đề, tác nhân thứ hai đề xuất giải pháp, tác nhân thứ ba kiểm tra tính tuân thủ ngân sách, và con người chỉ tham gia vào cuối quy trình để đưa ra quyết định 'Đồng ý' cuối cùng.
Nhà lãnh đạo với tư cách là Kiến trúc sư hệ thống
Tương lai của lãnh đạo không phải là 'am hiểu công nghệ' theo nghĩa biết nhấp vào nút nào. Đó là trở thành một Kiến trúc sư hệ thống.
Bạn cần có khả năng nhìn vào một quy trình kinh doanh—cho dù đó là tiếp nhận khách hàng mới, phát triển sản phẩm hay báo cáo tài chính—và lập bản đồ 'Luồng logic' mà AI có thể tuân theo.
Nếu bạn không thể mô tả quy trình kinh doanh của mình dưới dạng một chuỗi các bước logic, bạn không thể tự động hóa nó. Và nếu bạn không thể tự động hóa nó, bạn đang ép nhân viên của mình sử dụng bộ não con người đắt đỏ để làm công việc của một mạch silicon rẻ tiền. Điều đó không chỉ thiếu hiệu quả; đó còn là một sự lãng phí tiềm năng con người.
Tại sao tôi thành thật một cách triệt để về việc nhập câu lệnh
Tôi biết việc bán các khóa học 'Kỹ thuật câu lệnh' đang rất phổ biến. Nó dễ dàng, hữu hình và khiến mọi người cảm thấy như họ đã học được một kỹ năng mới. Nhưng tôi ở đây để nói với bạn rằng kỹ thuật câu lệnh chỉ là một giai đoạn chuyển tiếp. Nó là 'dòng lệnh MS-DOS' của kỷ nguyên AI. Cuối cùng, nó sẽ biến mất sau một giao diện người dùng thực sự hiểu chúng ta muốn gì.
Lời khuyên của tôi? Đừng đào tạo nhân viên cho một thế giới đang dần biến mất. Thay vào đó, hãy đầu tư thời gian và tiền bạc đó vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng khiến việc nhập câu lệnh trở nên không cần thiết.
Hãy ngừng hỏi đội ngũ của bạn rằng họ có thể làm gì với ChatGPT. Hãy bắt đầu hỏi đội ngũ của bạn xem họ đang đóng vai trò là cầu nối thủ công giữa các hệ thống ở đâu—và sau đó hãy xây dựng cây cầu đó.
Chuyển đổi AI thực sự không nằm ở cái khung mà nhân viên của bạn nhập chữ vào. Nó nằm ở những công việc mà họ không bao giờ phải làm nữa.
Bạn đã sẵn sàng để xem doanh nghiệp của mình đang phải trả Thuế trí tuệ thủ công ở đâu chưa? Hãy cùng xem xét các hoạt động của bạn và tìm ra hệ thống ống nước cần được xây dựng. Cửa sổ để dẫn đầu sự thay đổi này đang dần khép lại, và những người chiến thắng sẽ không phải là những người có những câu lệnh tốt nhất—họ sẽ là những người ngay từ đầu đã không cần đến chúng.