Từ quản lý con người đến đồng bộ những trí tuệ tự chủ.
Trong lịch sử phát triển của doanh nghiệp, cách con người tổ chức lao động luôn chịu ảnh hưởng sâu sắc từ công nghệ mà họ sở hữu.
Cuộc cách mạng công nghiệp tạo ra những nhà máy, dây chuyền sản xuất và mô hình quản lý phân cấp. Cuộc cách mạng máy tính tạo ra những nhân viên tri thức, những phòng ban chuyên môn và các hệ thống quản trị doanh nghiệp.
Nhưng phần lớn các tổ chức ngày nay vẫn vận hành dựa trên một nguyên lý tương đối cũ: con người quản lý công việc của những con người khác.
Một người quản lý phân chia nhiệm vụ, truyền đạt thông tin, hướng dẫn cách thực hiện, theo dõi tiến độ và đánh giá kết quả. Những người thực thi được tổ chức thành các nhóm chuyên môn, phối hợp với nhau thông qua các cuộc họp, báo cáo và quy trình.
Mô hình này đã được sử dụng rộng rãi, bởi năng lực và tri thức của mỗi cá nhân luôn có giới hạn.
Tuy nhiên, sự xuất hiện của AI đang làm thay đổi một trong những giả định nền tảng đó.
Khi mỗi cá nhân đều có thể sở hữu một hệ thống AI với kho tri thức rộng lớn, khả năng phân tích, lập kế hoạch và hỗ trợ thực thi, liệu chúng ta còn cần tổ chức con người theo cách cũ?
Tôi cho rằng AI không chỉ thay đổi cách chúng ta làm việc.
AI đang mở ra khả năng thay đổi chính cấu trúc tổ chức lao động của con người.
1. Từ tổ chức dựa trên mệnh lệnh sang tổ chức dựa trên kết quả
Trong mô hình doanh nghiệp truyền thống, tổ chức thường được xây dựng theo cấu trúc phân cấp.
Lãnh đạo đưa ra chiến lược, các cấp quản lý chuyển chiến lược thành kế hoạch, sau đó phân rã thành những nhiệm vụ cụ thể để nhân viên thực hiện.
Thông tin di chuyển từ trên xuống dưới dưới dạng mệnh lệnh, hướng dẫn và nhiệm vụ. Kết quả di chuyển từ dưới lên trên dưới dạng báo cáo, tiến độ và đề xuất.
Có thể gọi đây là mô hình Command-Based Organization.
Cấu trúc này tồn tại vì một số lý do rất thực tế.
Thứ nhất, tri thức không được phân phối đồng đều. Người có nhiều kinh nghiệm thường phải hướng dẫn người ít kinh nghiệm hơn.
Thứ hai, khả năng thực thi của mỗi cá nhân bị giới hạn bởi chuyên môn. Một lập trình viên không nhất thiết hiểu marketing, một marketer không nhất thiết hiểu kỹ thuật, và một nhà thiết kế không nhất thiết hiểu mô hình tài chính.
Thứ ba, việc phối hợp giữa các cá nhân đòi hỏi một lượng lớn hoạt động quản lý và truyền đạt thông tin.
AI đang làm thay đổi cả ba yếu tố này.
Một cá nhân với sự hỗ trợ của AI có thể tiếp cận tri thức từ nhiều lĩnh vực, giải quyết những vấn đề vượt ra ngoài chuyên môn truyền thống và tự tổ chức một phần đáng kể quá trình thực thi.
Điều này không khiến mọi người trở nên có năng lực như nhau. Nhưng nó làm giảm sự phụ thuộc vào người khác trong những công việc mang tính hướng dẫn, tìm kiếm tri thức và thực thi thông thường.
Khi đó, tổ chức có thể chuyển dần sang mô hình Outcome-Based Organization.
Thay vì giao cho một người danh sách những việc cần làm, tổ chức giao cho họ một kết quả cần đạt được.
Thay vì kiểm soát cách thức thực hiện, tổ chức xác định mục tiêu, nguồn lực, tiêu chuẩn và những giới hạn cần tuân thủ.
Thay vì liên tục yêu cầu báo cáo tiến độ, tổ chức quan sát các chỉ số kết quả được đồng bộ từ quá trình làm việc.
Sự thay đổi này có thể được mô tả đơn giản:
Tổ chức truyền thống: Lãnh đạo → Quản lý → Nhiệm vụ → Người thực hiện → Báo cáo.
Tổ chức AI-Native: Lãnh đạo → Mục tiêu chung → Các Creative Space tự chủ → Kết quả.
Trong mô hình mới, vai trò của con người không biến mất.
Nhưng quan hệ giữa con người với con người thay đổi.
Chúng ta chuyển từ việc quản lý quá trình làm việc của nhau sang việc thống nhất mục tiêu và đồng bộ kết quả.
2. Creative Space – Đơn vị lao động mới trong tổ chức AI-Native
Trước đây, một cá nhân trong doanh nghiệp thường được định nghĩa bởi chức danh và chuyên môn.
Chúng ta có Developer, Designer, Marketer, Business Analyst, Project Manager và nhiều vị trí khác.
Mỗi vị trí đại diện cho một tập hợp kỹ năng mà doanh nghiệp cần để thực hiện một phần của quy trình sản xuất.
Tuy nhiên, khi AI có khả năng hỗ trợ nhiều hoạt động chuyên môn, ranh giới giữa các vị trí bắt đầu thay đổi.
Một developer có thể tự nghiên cứu thị trường, thiết kế giao diện, xây dựng sản phẩm và triển khai thử nghiệm.
Một marketer có thể tự phân tích dữ liệu, xây dựng công cụ tự động hóa và kiểm chứng những giả thuyết kinh doanh.
Một người làm sản phẩm có thể trực tiếp biến ý tưởng thành prototype mà không cần đi qua toàn bộ chuỗi phân công truyền thống.
Điều đáng chú ý không phải là AI biến một người thành chuyên gia trong mọi lĩnh vực.
Điều quan trọng hơn là AI mở rộng phạm vi những vấn đề mà một cá nhân có thể tự mình giải quyết.
Từ đó, tôi hình dung một đơn vị lao động mới, gọi là Creative Space – Không gian sáng tạo.
Một Creative Space được hình thành từ năm thành phần:
Creative Space = Human + AI + Knowledge + Tools + Context
Trong đó:
- Human là chủ thể đặt vấn đề, đưa ra phán đoán, sáng tạo và chịu trách nhiệm.
- AI là hệ thống hỗ trợ tư duy, phân tích, lập kế hoạch và thực thi.
- Knowledge là kho tri thức mà cá nhân có thể tiếp cận và tích lũy.
- Tools là những công cụ và năng lực kỹ thuật giúp biến ý tưởng thành hành động.
- Context là ngữ cảnh về mục tiêu, lịch sử quyết định, môi trường và những vấn đề đang được giải quyết.
Creative Space không đơn thuần là một nhân viên sử dụng chatbot.
Đó là một môi trường làm việc có khả năng tích lũy tri thức, duy trì ngữ cảnh và hỗ trợ cá nhân thực hiện những công việc ngày càng phức tạp.
Trong môi trường này, mỗi người có thể phát triển một cách tư duy và phương pháp giải quyết vấn đề riêng.
Họ không cần thực hiện công việc giống nhau, sử dụng công cụ giống nhau hoặc đi theo một quy trình cứng nhắc.
Điều tổ chức cần quan tâm là kết quả mà họ tạo ra và khả năng kết nối kết quả đó với mục tiêu chung.
Creative Space cho phép mỗi cá nhân có mức độ tự chủ cao hơn, trong khi vẫn là một phần của tổ chức.
Đây có thể là một trong những thay đổi quan trọng nhất của văn hóa lao động trong thời đại AI.
3. Metrics trở thành giao thức đồng bộ giữa con người
Một trong những lý do khiến doanh nghiệp truyền thống cần nhiều hoạt động quản lý là vì thông tin về công việc không được cập nhật một cách tự nhiên.
Người quản lý phải liên tục đặt câu hỏi:
Công việc đang đến đâu?
Có vấn đề gì xảy ra?
Bao giờ hoàn thành?
Tại sao tiến độ chậm?
Có cần hỗ trợ từ bộ phận khác không?
Phần lớn các cuộc họp và báo cáo tồn tại để giải quyết vấn đề bất cân xứng thông tin này.
Nhưng trong một tổ chức AI-Native, khi mỗi Creative Space đều có khả năng theo dõi công việc và phân tích kết quả, trạng thái hoạt động có thể được đồng bộ một cách tự động.
Hãy hình dung một nhóm đang xây dựng sản phẩm SaaS.
Người phụ trách sản phẩm tập trung vào Activation và Retention.
Người phụ trách kỹ thuật tập trung vào chất lượng hệ thống, tốc độ phát hành và độ ổn định.
Người phụ trách marketing tập trung vào CAC, Conversion và ROAS.
Người phụ trách kinh doanh tập trung vào Revenue, Margin và khả năng tăng trưởng.
Mỗi người có thể sử dụng phương pháp riêng để giải quyết vấn đề.
Họ không cần liên tục trình bày toàn bộ quá trình làm việc cho những người còn lại.
Thay vào đó, kết quả được phản ánh thông qua những chỉ số chung.
Metrics trở thành một phần của giao thức giao tiếp giữa các Creative Space.
Tuy nhiên, chỉ số không thể thay thế hoàn toàn giao tiếp.
Một hệ thống chỉ tập trung vào Metrics có thể khiến các nhóm tối ưu con số mà đánh mất mục tiêu thực sự phía sau nó.
Marketing có thể tối ưu số lượng người dùng mới nhưng làm giảm chất lượng khách hàng.
Engineering có thể tối ưu tốc độ phát hành nhưng làm tăng nợ kỹ thuật.
Product có thể tối ưu thời gian sử dụng nhưng không tạo ra giá trị kinh doanh tương ứng.
Mỗi bộ phận đều đạt chỉ tiêu riêng, nhưng toàn bộ tổ chức lại không đạt được mục tiêu chung.
Vì vậy, một tổ chức AI-Native không thể chỉ đồng bộ các con số.
Tôi cho rằng giao thức đồng bộ cần bao gồm ba thành phần:
Đồng bộ = Chỉ số + Ngữ cảnh + Cam kết
Metrics phản ánh kết quả.
Context giải thích nguyên nhân, những thay đổi và các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả.
Commitments xác định cam kết giữa các cá nhân về kết quả, thời hạn, tiêu chuẩn và những phụ thuộc lẫn nhau.
Ba thành phần này giúp mỗi Creative Space có thể hoạt động độc lập tương đối mà không đánh mất sự thống nhất của tổ chức.
Quan trọng hơn, chúng làm giảm nhu cầu giao tiếp chỉ để truyền đạt trạng thái công việc.
Con người có thể dành nhiều thời gian hơn cho những cuộc trao đổi thực sự tạo ra giá trị.
4. Từ Manager sang Leader – Khi quản lý trở thành thiết kế hệ thống
Nếu mỗi cá nhân có khả năng tự tổ chức công việc với sự hỗ trợ của AI, vai trò của người quản lý sẽ thay đổi như thế nào?
Trong mô hình truyền thống, người quản lý thường đảm nhiệm năm chức năng chính: phân công công việc, hướng dẫn thực hiện, giám sát tiến độ, đánh giá kết quả và điều phối nguồn lực.
AI có thể hỗ trợ hoặc tự động hóa đáng kể ba chức năng đầu tiên.
Một hệ thống AI có thể phân rã mục tiêu thành kế hoạch, hỗ trợ cá nhân lựa chọn phương pháp thực hiện và theo dõi tiến độ thông qua dữ liệu.
Điều này làm giảm nhu cầu tồn tại của những tầng quản lý chỉ có chức năng truyền đạt nhiệm vụ và thu thập báo cáo.
Nhưng nó không làm mất đi nhu cầu lãnh đạo.
Ngược lại, khi năng lực thực thi của từng cá nhân tăng lên, việc xác định phương hướng chung càng trở nên quan trọng.
Trong tổ chức AI-Native, người lãnh đạo cần tập trung vào những vấn đề khác:
Vision: Chúng ta đang cố gắng tạo ra điều gì?
Strategy: Tại sao chúng ta lựa chọn hướng đi này thay vì những hướng đi khác?
Constraints: Những giới hạn nào không được vượt qua?
Resource Allocation: Nguồn lực nên được đầu tư vào đâu?
Alignment: Làm thế nào để những cá nhân tự chủ vẫn cùng hướng đến một mục tiêu?
Culture: Những giá trị và nguyên tắc nào định hướng cách chúng ta đưa ra quyết định?
Người lãnh đạo không còn cần biết chi tiết mọi công việc đang được thực hiện.
Thay vào đó, họ cần hiểu hệ thống đang vận hành như thế nào và những điều kiện nào giúp hệ thống tạo ra kết quả tốt hơn.
Có thể xem đây là sự chuyển dịch:
From Managing People to Designing Organizations.
Từ quản lý con người sang thiết kế tổ chức.
Tất nhiên, không phải mọi doanh nghiệp đều có thể loại bỏ các cấp quản lý trung gian. Những tổ chức lớn, hoạt động trong môi trường rủi ro cao hoặc có nhiều phụ thuộc phức tạp vẫn cần những vai trò điều phối và kiểm soát phù hợp.
Nhưng AI mở ra khả năng giảm đáng kể chi phí quản lý trong những tổ chức tri thức, đặc biệt là các doanh nghiệp công nghệ.
Một nhóm nhỏ có thể vận hành với phạm vi hoạt động lớn hơn nhiều so với trước đây.
Và người lãnh đạo có thể dành nhiều năng lượng hơn cho chiến lược, thay vì bị cuốn vào việc điều phối từng nhiệm vụ hằng ngày.
5. Doanh nghiệp trở thành mạng lưới những không gian sáng tạo
Nếu Creative Space trở thành đơn vị lao động cơ bản, cấu trúc tổ chức cũng có thể thay đổi.
Doanh nghiệp truyền thống thường được xây dựng theo phòng ban.
Mỗi phòng ban sở hữu một nhóm chuyên môn, một người quản lý và một tập hợp trách nhiệm.
Công việc di chuyển giữa các phòng ban thông qua quy trình.
Nhưng trong tổ chức AI-Native, doanh nghiệp có thể được hình dung như một mạng lưới những Creative Space tự chủ.
Mỗi Creative Space có năng lực thực thi riêng, kho tri thức riêng và mục tiêu riêng.
Các Creative Space kết nối với nhau thông qua những cam kết về kết quả, hay Outcome Contracts.
Một Outcome Contract xác định kết quả cần bàn giao, tiêu chuẩn chấp nhận, thời hạn và những phụ thuộc giữa các bên.
Ví dụ, một Creative Space phụ trách sản phẩm có thể đưa ra mục tiêu cải thiện tỷ lệ kích hoạt người dùng.
Creative Space phụ trách kỹ thuật cam kết cung cấp những năng lực cần thiết cho thử nghiệm.
Creative Space phụ trách marketing cam kết mang đến nhóm người dùng phù hợp.
Tất cả cùng hướng đến một kết quả kinh doanh, nhưng mỗi cá nhân được tự chủ trong cách giải quyết phần việc của mình.
Khi mục tiêu thay đổi, các mối liên kết cũng có thể thay đổi.
Một người có thể tham gia nhiều dự án mà không cần liên tục xây dựng lại toàn bộ môi trường tri thức.
Một nhóm có thể hình thành quanh một mục tiêu, hoàn thành nhiệm vụ và tái cấu trúc cho mục tiêu tiếp theo.
Doanh nghiệp khi đó không còn chỉ là một hệ thống phân cấp chức danh.
Nó trở thành một Network of Autonomous Creative Spaces – mạng lưới những không gian sáng tạo tự chủ.
Cấu trúc này đặc biệt phù hợp với những tổ chức phát triển sản phẩm, nghiên cứu công nghệ và xây dựng nhiều mô hình kinh doanh song song.
Thay vì mở rộng quy mô chủ yếu bằng cách bổ sung nhân sự và tầng quản lý, doanh nghiệp có thể mở rộng thông qua việc nâng cao năng lực của từng Creative Space và chất lượng phối hợp giữa chúng.
6. AI không làm mất đi giao tiếp giữa con người, mà thay đổi mục đích của giao tiếp
Có một câu hỏi thú vị xuất hiện từ mô hình này.
Nếu mỗi người đều sở hữu một kho tri thức rộng lớn và có khả năng tự giải quyết nhiều vấn đề, liệu con người có cần giao tiếp với nhau nhiều như trước?
Tôi cho rằng câu trả lời không đơn giản là có hoặc không.
AI có thể làm giảm nhu cầu giao tiếp để thực thi, nhưng làm tăng giá trị của giao tiếp để sáng tạo và ra quyết định.
Trong doanh nghiệp truyền thống, một phần lớn giao tiếp diễn ra để truyền đạt thông tin, hướng dẫn công việc, cập nhật trạng thái và xin phê duyệt.
Đó là những hoạt động cần thiết, nhưng không phải lúc nào cũng tạo ra giá trị sáng tạo.
Khi AI có thể đảm nhiệm một phần đáng kể những hoạt động này, con người có cơ hội tập trung vào những cuộc trao đổi ở cấp độ cao hơn.
Chúng ta giao tiếp để tranh luận về một ý tưởng.
Để tìm ra một góc nhìn mới.
Để phản biện một chiến lược.
Để giải quyết những mâu thuẫn về giá trị và ưu tiên.
Để xây dựng niềm tin và tạo ra những mục tiêu chung.
Điều này dẫn đến một nghịch lý thú vị.
Một doanh nghiệp càng AI-Native có thể càng ít cần những cuộc họp mang tính hành chính, nhưng lại càng cần những cuộc đối thoại có chất lượng giữa con người.
Bởi AI có thể hỗ trợ chúng ta tìm kiếm câu trả lời, nhưng việc quyết định câu hỏi nào đáng theo đuổi, mục tiêu nào có ý nghĩa và những đánh đổi nào có thể chấp nhận vẫn cần đến phán đoán và trách nhiệm của con người.
Trong môi trường đó, giao tiếp không còn chủ yếu là phương tiện truyền tải công việc.
Giao tiếp trở thành phương tiện đồng bộ tư duy, hình thành niềm tin và kiến tạo ý nghĩa chung.
Đây có lẽ mới là sự thay đổi sâu sắc nhất trong quan hệ lao động của thời đại AI.
7. Newsoft – Xây dựng văn hóa tổ chức AI-Native
Tại Newsoft, chúng tôi đang từng bước tiếp cận mô hình tổ chức này như một định hướng dài hạn.
Xuất phát điểm của Newsoft là một doanh nghiệp phát triển phần mềm, nơi năng lực sản xuất truyền thống phụ thuộc nhiều vào số lượng kỹ sư, chuyên môn kỹ thuật và quy trình quản lý dự án.
Tuy nhiên, sự phát triển của AI đang tạo ra một cơ hội để chúng tôi nhìn nhận lại cách tổ chức công việc.
Thay vì đặt câu hỏi làm thế nào để quản lý nhiều lập trình viên hơn, chúng tôi bắt đầu đặt câu hỏi:
Làm thế nào để mỗi cá nhân có thể sở hữu năng lực của cả một nhóm làm việc?
Đây là nền tảng cho định hướng xây dựng văn hóa AI-Native tại Newsoft.
Mỗi cá nhân là một Creative Space
Chúng tôi hướng đến việc mỗi thành viên không chỉ là người thực hiện những nhiệm vụ được giao, mà là một chủ thể có khả năng tự giải quyết vấn đề.
Mỗi người được khuyến khích xây dựng môi trường làm việc riêng với AI, các công cụ tự động hóa, kho tri thức và phương pháp thực thi phù hợp.
Một kỹ sư không nhất thiết chỉ dừng lại ở việc viết mã.
Họ có thể tham gia thiết kế kiến trúc, phát triển giao diện, kiểm thử và tìm hiểu trải nghiệm người dùng với sự hỗ trợ của AI. Phạm vi được mở rộng đến đâu cần dựa trên năng lực thực tế và mức độ kiểm chứng của kết quả, thay vì chỉ dựa vào việc công cụ có thể tạo ra một đầu ra.
Điều chúng tôi hướng tới là một thành viên hiểu vấn đề mình đang giải quyết, biết sử dụng AI để mở rộng năng lực và chịu trách nhiệm về sản phẩm cuối cùng.
Mục tiêu chung, phương pháp riêng
Một Creative Space chỉ có ý nghĩa trong tổ chức khi kết quả của nó đóng góp vào mục tiêu chung.
Vì vậy, tự chủ cần đi cùng sự rõ ràng: vấn đề nào cần giải quyết, ai là người hưởng lợi, thế nào là một kết quả đạt yêu cầu và những giới hạn nào phải được tôn trọng. Khi các điều kiện này đã được thống nhất, mỗi thành viên có thể lựa chọn công cụ và phương pháp phù hợp với mình.
Tinh thần này gần với văn hóa We Build của Newsoft: biến ý tưởng thành sản phẩm, đưa sản phẩm đến người dùng, học từ phản hồi và tích lũy năng lực cho vòng xây dựng tiếp theo.
Tri thức cá nhân cần trở thành năng lực tổ chức
Nếu mọi kinh nghiệm chỉ nằm trong cuộc trò chuyện riêng giữa một người và AI, doanh nghiệp có thể trở nên phụ thuộc hơn vào từng cá nhân. Một người rời dự án cũng có thể mang theo toàn bộ ngữ cảnh mà người khác cần để tiếp tục công việc.
Vì vậy, Creative Space cần có khả năng kết nối với kho tri thức chung. Những quyết định quan trọng, lý do lựa chọn, kết quả thử nghiệm và hướng dẫn vận hành cần được lưu lại ở nơi đội ngũ có thể tiếp cận theo đúng quyền hạn.
Mỗi cá nhân có thể giữ cách làm riêng, nhưng tri thức cần thiết để tiếp nối công việc phải trở thành tài sản có thể sử dụng của tổ chức. AI có thể hỗ trợ ghi nhận và tổng hợp; con người vẫn cần kiểm tra tính chính xác và quyết định điều gì đáng được lưu giữ.
Tự chủ đi cùng trách nhiệm
AI có thể đề xuất kế hoạch, tạo mã hoặc thực hiện thao tác, nhưng người sở hữu công việc vẫn phải chịu trách nhiệm về chất lượng, bảo mật và tác động của kết quả.
Những hành động có ảnh hưởng lớn cần có người quyết định rõ ràng. Quyền truy cập dữ liệu, ngân sách sử dụng công cụ, phạm vi tự động hóa và điều kiện chuyển cho người phụ trách cần được thiết kế ngay từ đầu.
Đây cũng là một điểm kết nối với định hướng Nes Agent — nền tảng AI Agent của Newsoft: đưa AI vào quy trình làm việc với phạm vi quyền hạn, cơ chế phê duyệt và khả năng kiểm tra hành động rõ ràng.
AI-Native, theo cách nhìn này, là một quá trình trưởng thành về tổ chức. Công cụ mở rộng năng lực thực thi; văn hóa và thiết kế hệ thống giúp năng lực đó tạo ra giá trị chung.
8. Bắt đầu chuyển dịch từ một kết quả cụ thể
Một doanh nghiệp không cần thay đổi toàn bộ cơ cấu để thử nghiệm mô hình này. Có thể bắt đầu từ một nhóm nhỏ và một kết quả có thể kiểm chứng.
Ví dụ, với mục tiêu cải thiện trải nghiệm kích hoạt của sản phẩm SaaS, các bên có thể thống nhất một cam kết kết quả gồm:
- Kết quả: giúp người dùng mới hoàn thành hành động đầu tiên tạo ra giá trị trong sản phẩm.
- Cách đo: thống nhất hành động kích hoạt, nhóm người dùng, nguồn dữ liệu và thời gian quan sát trước khi thử nghiệm.
- Tiêu chuẩn: cải thiện tỷ lệ kích hoạt mà vẫn đáp ứng các yêu cầu về độ ổn định, quyền riêng tư và chất lượng trải nghiệm.
- Phụ thuộc: kỹ thuật cung cấp khả năng đo lường và triển khai; marketing đưa đến đúng nhóm người dùng; sản phẩm thiết kế và đánh giá thử nghiệm.
- Quyền quyết định: chỉ rõ ai được thay đổi trải nghiệm, ai duyệt các thay đổi có rủi ro và ai xử lý khi các ưu tiên xung đột.
- Nhịp đồng bộ: cập nhật chỉ số cùng ngữ cảnh, trao đổi khi có trở ngại hoặc quyết định vượt phạm vi cam kết.
Đây là một ví dụ minh họa cho Outcome Contract, không phải kết quả thực nghiệm đã được công bố tại Newsoft. Giá trị của nó nằm ở việc làm rõ quan hệ phối hợp trước khi trao quyền tự chủ.
Sau mỗi vòng thử nghiệm, nhóm cần xem xét cả kết quả và cách phối hợp: việc gì AI hỗ trợ tốt, việc gì vẫn cần chuyên gia, quyết định nào thiếu ngữ cảnh và tri thức nào cần chia sẻ để lần sau làm tốt hơn.
Nếu tốc độ tăng nhưng lỗi, chi phí hoặc gánh nặng kiểm tra cũng tăng, mô hình cần được điều chỉnh. Nếu từng cá nhân làm việc hiệu quả hơn nhưng các kết quả không kết nối được với nhau, tổ chức cần sửa cách thiết kế mục tiêu và cam kết.
Sự chuyển dịch chỉ có ý nghĩa khi năng lực cá nhân, chất lượng phối hợp và giá trị cho người dùng cùng được cải thiện.
Tổ chức tương lai được xây dựng từ những con người có năng lực lớn hơn
AI đang đặt ra một câu hỏi mới cho doanh nghiệp: khi năng lực thực thi của mỗi cá nhân được mở rộng, chúng ta nên tổ chức công việc như thế nào?
Câu trả lời tôi hình dung là một tổ chức trong đó mỗi người có một không gian sáng tạo đủ mạnh, một mục tiêu đủ rõ và những cam kết đủ minh bạch để làm việc tự chủ mà vẫn phối hợp được với nhau.
Trong tổ chức ấy, lãnh đạo dành nhiều hơn cho việc xác định phương hướng và thiết kế điều kiện làm việc. Chỉ số đi cùng ngữ cảnh. Quyền tự chủ đi cùng trách nhiệm. Tri thức cá nhân được kết nối thành năng lực chung.
Và khi bớt phải trao đổi chỉ để biết công việc đang đến đâu, con người có thể dành nhiều hơn cho việc tranh luận về điều đáng làm, những đánh đổi cần chấp nhận và giá trị muốn cùng nhau tạo ra.
Sự chuyển dịch từ quản lý con người sang đồng bộ những trí tuệ tự chủ bắt đầu từ cách chúng ta thiết kế mục tiêu, trách nhiệm và quan hệ phối hợp giữa con người với nhau.
Đó là hướng đi Newsoft muốn từng bước xây dựng trong hành trình trở thành một doanh nghiệp AI-Native.