Tác giả gốc: Satya Nadella, Giám đốc điều hành Microsoft.
Biên soạn bởi: Peggy
Gần đây tôi suy nghĩ rất nhiều về tương lai của các doanh nghiệp trong nền kinh tế vận hành bởi trí tuệ nhân tạo.
Sự chuyển đổi này khác biệt hoàn toàn so với bất kỳ cuộc di chuyển nền tảng nào trước đây. Trước đây, chúng ta sử dụng các hệ thống kỹ thuật số để nâng cao nguồn nhân lực; lần này, lần đầu tiên, chúng ta có thể thiết lập một vòng lặp nhận thức thực sự giữa con người và các hệ thống kỹ thuật số. Đây là một khái niệm Sự lật đổ cao vì nó sẽ thay đổi cách chúng ta hiểu về "công việc" trong một tổ chức.
Vấn đề cốt lõi thực sự không phải là cách sử dụng một công cụ hoặc hệ thống kỹ thuật số cụ thể, mà là làm thế nào các tổ chức có thể tiếp tục học hỏi, tích lũy tài sản trí tuệ, tạo sự khác biệt và phát triển mạnh mẽ trong một thế giới nơi các mô hình AI có thể liên tục hấp thụ và thương mại hóa chuyên môn của con người và tổ chức.
Mỗi công ty đều phải xây dựng cái mà tôi gọi là vốn nhân lực và vốn token. Vốn nhân lực bao gồm kiến thức, khả năng phán đoán, mạng lưới quan hệ, sự sáng tạo và khả năng nhận diện mẫu của nhân viên; trong khi vốn token là năng lực trí tuệ nhân tạo (AI) mà chính công ty tự xây dựng và sở hữu.
Điều quan trọng là, khi vốn token tăng trưởng, vốn con người sẽ không hề giảm đi tầm quan trọng. Ngược lại, nó sẽ càng trở nên quan trọng hơn. Tôi tin rằng năng lực hành động của con người sẽ trở thành động lực cốt lõi thúc đẩy tăng trưởng vốn token. Con người sẽ đặt ra những mục tiêu đầy tham vọng, kết nối các manh mối từ nhiều lĩnh vực khác nhau, xây dựng các mối quan hệ và xác định những mô hình thực sự quan trọng. Nếu không có sự hướng dẫn của con người, tỷ lệ băm sẽ chỉ mãi luẩn quẩn trong vòng tròn.
Điều này có nghĩa là cơ hội thực sự không nằm ở việc chọn ra mô hình tốt nhất, mà nằm ở việc xây dựng một vòng lặp học tập dựa trên mô hình đó, cho phép vốn con người và vốn trí tuệ nhân tạo cùng nhau tích lũy và tăng trưởng. Bạn có thể thuê ngoài một nhiệm vụ, hoặc thậm chí một công việc, nhưng bạn không bao giờ có thể thuê ngoài việc học hỏi của mình. Tương lai của một doanh nghiệp nằm ở khả năng cho phép quá trình học hỏi này liên tục được tích lũy giữa con người và trí tuệ nhân tạo.
Điều này đòi hỏi một cách tiếp cận kiến trúc mới: mỗi công ty cần có khả năng xây dựng các hệ thống tác nhân thông minh liên tục cải tiến theo thời gian trong khi vẫn giữ quyền kiểm soát tài sản trí tuệ của mình. Một công ty cần có khả năng thay thế mô hình "đa năng" mà không làm mất đi trình độ chuyên môn "nhân viên kỳ cựu"lắng đọng trong hệ thống học tập của mình. Đây sẽ là một thử thách quan trọng đối với quyền kiểm soát và chủ quyền của công ty trong tương lai.
Các doanh nghiệp cần chuyển đổi quy trình làm việc, kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm tích lũy lâu năm của mình thành các hệ thống AI có khả năng liên tục cải thiện sau lần lần sử dụng. Các tiêu chuẩn đánh giá sở hữu tư nhân nên đo lường xem mô hình có thực sự cải thiện kết quả việc kinh doanh mà doanh nghiệp quan tâm hay không, thay vì chỉ nhìn vào các tiêu chuẩn bên ngoài. Hoàn cảnh trường học tăng cường sở hữu tư nhân nên cho phép các mô hình trở nên mạnh mẽ hơn dựa trên các quỹ đạo thực tế trong tổ chức. Cơ sở tri thức doanh nghiệp sẽ giúp tìm kiếm thông tin trong nội bộ tổ chức và cải thiện hiệu quả sử dụng token.
Vòng lặp khép kín này sẽ trở thành một hình thức tài sản trí tuệ mới cho công ty. Tôi coi nó như một "cỗ máy leo núi". Hơn nữa, không giống như hầu hết tài sản, nó tăng trưởng theo cấp số nhân. Mỗi cải tiến quy trình làm việc tạo ra các tín hiệu huấn luyện tốt hơn, từ đó đẩy nhanh quá trình tích lũy kiến thức ngầm độc đáo của công ty. Các công ty thiết lập hệ thống này sớm hơn sẽ có được lợi thế khó có thể sao chép, bất kể khả năng của các mô hình riêng lẻ có được cải thiện đến mức nào trong tương lai.
Điều chúng ta ít muốn thấy nhất là một thế giới mà mọi công ty trong mọi ngành đều trao giá trị cho một vài mô hình duy nhất nuốt chửng mọi thứ. Nếu tất cả giá trị cuối cùng đều bị một vài mô hình chiếm đoạt, cấu trúc chính trị và kinh tế đơn giản sẽ không thể chấp nhận kết quả như vậy. Một trí tuệ nhân tạo (AI) có thể làm suy yếu toàn bộ một ngành công nghiệp trong tương lai sẽ không được chấp nhận ở cấp độ xã hội.
Hãy xem xét những gì đã xảy ra trong giai đoạn đầu của toàn cầu hóa: toàn bộ nền kinh tế công nghiệp đã bị bào mòn bởi việc thuê ngoài. Nhìn lên bề ngoài, số liệu GDP có vẻ khả quan, nhưng những thay đổi công nghiệp thực sự và việc mất việc làm là có thật, và hậu quả của chúng vẫn còn được cảm nhận cho đến ngày nay. Chúng ta không thể mang động lực này vào kỷ nguyên AI – cho phép một vài hệ thống AI thu về toàn bộ lợi nhuận kinh tế trong khi kiến thức của toàn bộ các ngành công nghiệp bị thương mại hóa và bị bào mòn dưới chân chúng.
Theo tôi, ưu tiên của chúng ta phải là xây dựng một hệ sinh thái tiên tiến, chứ không chỉ là một mô hình tiên tiến. Chỉ bằng cách này, giá trị mới có thể lan tỏa rộng rãi đến mọi công ty, mọi ngành nghề và mọi quốc gia. Trong một hệ sinh thái như vậy, mỗi tổ chức có thể có vòng lặp học tập riêng, mã hóa kiến thức nội bộ và cho phép vốn con người và vốn token cùng nhau tăng trưởng thông qua lãi kép.
Đây cũng là tinh thần nền tảng mà tôi luôn tin tưởng: giá trị được tạo ra trên nền tảng phải lớn hơn giá trị mà chính nền tảng đó thu được; mỗi công ty đều phải có khả năng liên tục đổi mới và tạo ra giá trị riêng của mình.
Khi đạt được điều này, các doanh nghiệp sẽ tạo ra giá trị cho chính mình và cho hoàn cảnh kinh tế mà họ hoạt động. Kỹ năng chuyên môn của nhân viên sẽ được nâng cao, khả năng phán đoán của họ sẽ trở thành một phần của hệ thống, và sẽ trở nên có thể nhân rộng và mở rộng quy mô, mang lại lợi nhuận cho công ty và cộng đồng xung quanh.
Đây là cách các doanh nghiệp tạo ra giá trị cho chính họ và cho toàn bộ nền kinh tế. Đây cũng là trạng thái cân bằng ổn định mà chúng ta nên cùng nhau xây dựng.
