Tương lai của doanh nghiệp

Lời tác giả: Đây là bài luận thứ hai trong loạt bài về nền kinh tế tương lai của chúng tôi, thuộc một nền tảng mới dành cho những tiếng nói độc lập khám phá tương lai AGI. Bài viết thể hiện quan điểm của chúng tôi, không phải của OpenAI hay các đồng nghiệp.

Cả hai chúng tôi đều mới hai mươi bốn tuổi khi bắt đầu quản lý đội ngũ riêng tại OpenAI. Nhưng khi gặp đội ngũ của chúng tôi, bạn sẽ thấy chuyện đó bớt ấn tượng hơn.

Lẽ ra chúng tôi vẫn phải làm những việc chân tay lặt vặt. Ở tuổi hai mươi bốn, bạn thường ở nấc thấp nhất trên thang bậc doanh nghiệp. Bạn ghi biên bản họp và soạn vài bản ghi nhớ. Sau nhiều năm làm việc tẻ nhạt, nếu may mắn, bạn mới được giao phạm vi trách nhiệm rộng hơn.

Con đường của chúng tôi, cũng như của nhiều người trẻ ngày nay, đang khác đi. Ngay khi bước vào thị trường lao động, chúng tôi đã có những “nhân viên” làm theo yêu cầu của mình. Những trợ thủ này làm việc ngày đêm, cả cuối tuần lẫn ngày lễ. Họ rất giỏi những việc tẻ nhạt. Chúng tôi thậm chí còn có những nhà vô địch Olympic toán học trong đội ngũ để tư vấn. Những cấp dưới mới này vẫn mắc không ít lỗi. Nhưng họ đang tiến bộ, học cách hiểu nhu cầu của chúng tôi, còn chúng tôi học cách quản lý họ.

Không ai trong hai chúng tôi đã leo lên thang bậc doanh nghiệp. Thay vào đó, vai trò quản lý đã xuống tận nấc thang của chúng tôi. Bài luận này nói về lần thăng chức ấy, cùng những cách khác mà doanh nghiệp có thể tái tổ chức khi chúng ta bước vào kỷ nguyên trí tuệ.

Khi gia nhập doanh nghiệp, AI sẽ đứng ở đâu? Chúng tôi đưa ra ba kịch bản minh họa:

Không kịch bản nào sẽ diễn ra đúng như mô tả, nhưng chúng tôi cho rằng một số khía cạnh của cả ba sẽ thành hiện thực. Cả ba đều đã âm thầm diễn ra.

Trọng tâm ở đây không phải tự động hóa hoàn toàn, mà là một nền kinh tế đang chuyển đổi. Chúng tôi muốn tìm hiểu những doanh nghiệp kết hợp người và AI sẽ ra sao khi AI tiến bộ và len sâu vào các tổ chức hiện có.

Chúng tôi tin rằng mô hình doanh nghiệp lai này là một khái niệm quan trọng, bởi việc ứng dụng AI có hiệu quả không diễn ra tức thì. Khi các mô hình mới chỉ làm được một phần nhiệm vụ, những nhân viên cấp cơ sở vốn quen việc có thể là người dễ ứng dụng nhất. Khi các mô hình đảm nhiệm trọn vẹn những chức năng rộng hơn, cấp lãnh đạo có thể trực tiếp sử dụng các mô hình. Theo chúng tôi, AI càng có năng lực thì càng dễ ứng dụng: doanh nghiệp phải học công nghệ, nhưng người lao động lại tìm hiểu doanh nghiệp và có thể tự hòa nhập.

Chúng tôi sẽ phân tích ba dạng sơ đồ tổ chức mới, rồi xem các dạng sơ đồ này có ý nghĩa gì với tương lai của thủ tục rườm rà, quyền tự chủ của người lao động, quy mô doanh nghiệp và chênh lệch thu nhập.

Kịch bản đầu tiên có vẻ ít gây xáo trộn nhất. Ở đây, mọi người giữ nguyên vị trí và quan hệ báo cáo, bề ngoài vẫn làm công việc như trước. Sơ đồ tổ chức dành cho con người dường như không thay đổi từ hiện tại đến tương lai này.

Khác biệt nằm ở bên dưới chúng ta. Dưới mỗi nhân viên chuyên môn, một lực lượng lao động AI mới xuất hiện và báo cáo trực tiếp cho từng người. Sơ đồ tổ chức có thêm một tầng hầm, và tất cả chúng ta trở thành người quản lý.

Ban đầu, tầng hầm này còn dang dở. Mỗi người bắt đầu với một hoặc hai tác nhân, không giống nhân viên dày dạn mà giống thực tập sinh nhiệt tình cần được giám sát và rộng lượng bỏ qua sai sót. Kỳ vọng của chúng ta còn thấp: gửi email này, soạn bản ghi nhớ kia, trả lời các tin nhắn Slack khắp nơi. Giống nhân viên mới là con người, ban đầu các tác nhân được trao ít quyền tự chủ và ít lòng tin.

Nhưng khi các mô hình tiến bộ, tác nhân của chúng ta đảm nhiệm nhiều việc hơn mà cần ít giám sát hơn. Các tác nhân phối hợp với nhau. Có thể sẽ có AI quản lý và AI làm việc cơ bản, kế toán và luật sư, tất cả cùng phối hợp theo yêu cầu của bạn. Không còn là việc cầm tay chỉ việc cho thực tập sinh, bộ máy của bạn cuối cùng sẽ giống một doanh nghiệp nhỏ thực thụ, có sơ đồ tổ chức riêng và bạn đóng vai trò hội đồng quản trị.

Hãy lưu ý rằng kịch bản này không đồng nghĩa với sa thải. Ở đây, chúng ta ứng dụng AI mà không tự động hóa để thay thế chính mình. Thay vào đó, chúng ta tự động hóa để thay thế phiên bản trước đây của mình, rồi tiến lên trong hệ thống cấp bậc. AI đảm nhiệm ngày càng nhiều việc chúng ta từng làm. Công việc của chúng ta vẫn còn vì có nhiều thứ hơn để quản lý, và chúng ta chịu trách nhiệm cho khối lượng đầu ra lớn hơn.

Công việc không bất biến⁠(mở trong cửa sổ mới). Giả sử AI có thể làm chín mươi phần trăm những gì bạn từng làm. Bạn có thể kết luận rằng mình chỉ còn mười phần trăm công việc. Khả năng khác là bạn vẫn làm một công việc trọn vẹn, chỉ là công việc khác — giờ hướng đến mục tiêu lớn gấp mười lần. Đó là món quà quen thuộc của công nghệ: năng suất tăng, tham vọng tăng theo, và tiền lương cũng có thể tăng⁠(mở trong cửa sổ mới) cùng tham vọng ấy.

Tất cả phụ thuộc vào việc chúng ta còn tạo thêm giá trị⁠(mở trong cửa sổ mới) cho sản xuất hay không. Bài luận này tập trung vào những năm tới, khi tự động hóa chưa làm được mọi việc hoặc chưa được ứng dụng khắp nơi. Ngay cả nếu AI làm được tất cả, chúng ta vẫn có thể coi trọng một thứ hơn vì nó do con người tạo ra, hoặc nhất quyết để con người quyết định cuối cùng.

Điều đó cũng phụ thuộc vào nhu cầu của chúng ta. Nếu với tư cách người tiêu dùng, chúng ta không muốn sản lượng gấp mười lần, trạng thái cân bằng sẽ chuyển sang ít lao động hơn hoặc ít giờ làm hơn. Trong lịch sử, sản lượng tăng chưa bao giờ làm chúng ta thỏa mãn hoàn toàn. Chúng ta có nhiều hơn rất nhiều⁠(mở trong cửa sổ mới), nhưng chỉ làm việc ít hơn đôi chút⁠(mở trong cửa sổ mới). Nếu nhu cầu tiếp tục tăng khi sản lượng nhân lên — và chúng ta vẫn đóng góp thêm cho sản xuất — chúng ta sẽ chọn tiếp tục đổi sức lao động lấy tiêu dùng nhiều hơn. Ngược lại, nếu sản xuất dồi dào đến mức nhu cầu đã thỏa mãn, chúng ta có thể tự nguyện giảm lực lượng lao động.

Còn những phản biện khác mà chúng tôi sẽ bàn sau, chẳng hạn liệu số lượng doanh nghiệp nhỏ có tăng lên hay không. Chúng tôi vẫn cho rằng kịch bản này quan trọng vì việc ứng dụng phải bắt đầu từ đâu đó. Doanh nghiệp cần một cách chuyển đổi ổn định từ cơ cấu tổ chức hiện tại. Hỗ trợ nhân viên hiện có làm việc tốt hơn có thể là bước đầu dễ hơn so với tái cơ cấu toàn diện. Điều này đang diễn ra: từng người lao động lần lượt giao việc cho AI, trong khi chưa có cuộc cách mạng nào về tổ chức.

Kịch bản này dựa vào việc nhân viên tuyến đầu là những người đầu tiên “tuyển dụng” AI. Nhân viên cấp cơ sở — chứ không phải quản lý hay lãnh đạo — dẫn đầu việc ứng dụng AI. Điều đó có vẻ khả thi, chừng nào người giỏi nhất trong việc khiến AI làm được việc vẫn là người từng tự mình làm việc ấy.

Các mô hình đã tự động hóa được nhiều nhiệm vụ khoa học dữ liệu, nhưng một trưởng bộ phận không nắm phương pháp và chi tiết chuyên môn sẽ khó khai thác các công cụ này. Cho đến khi AI đủ chủ động để chỉ ra những điều bạn không biết (xem kịch bản tiếp theo), có lẽ nó vẫn hữu ích nhất với người vốn đã hiểu cách làm công việc.

Thay đổi lớn nhất trong kịch bản này dành cho người mới vào nghề. Sẽ không còn ai phải ở nấc thấp nhất, ít nhất là con người. Khi tuyển người trẻ, chúng ta sẽ không đưa họ xuống đáy doanh nghiệp với những việc tẻ nhạt. Những vị trí đó sẽ do một thứ không thấy phiền khi làm chúng đảm nhiệm.

Vì vậy, chúng ta mất đi một số con đường truyền thống để đào tạo người trẻ: học việc⁠(mở trong cửa sổ mới), học qua công việc cơ bản, tích lũy kinh nghiệm để khẳng định mình. Đó là những mất mát thực sự, nhưng nhìn chung chúng tôi vẫn coi thay đổi này là một đặc ân. Ngay cả nhân viên non kinh nghiệm nhất cũng có nguồn lực thử nghiệm nếu có ý tưởng hay. Cái cớ lâu đời nhất ở công sở, chúng ta không đủ nhân lực, đang mất dần hiệu lực. Một nhân viên mới có ý tưởng trò chơi điện tử tuyệt vời nhưng không thể xin thêm nhân sự nay có thể cứ thế làm ra nó.

Theo chúng tôi, kịch bản “thăng cấp” vẫn để lại nhiều điều cho người mới học hỏi: khả năng phán đoán, óc thẩm định, kỹ năng quản lý và tầm nhìn sáng tạo. Chúng ta sẽ có động lực rèn luyện các kỹ năng này vì chúng thể hiện ngay trong sản phẩm công việc. Chúng ta vẫn sẽ học qua thực hành⁠(mở trong cửa sổ mới), nhưng với phạm vi trách nhiệm lớn hơn. Những người kỳ cựu trong doanh nghiệp vẫn có động lực dìu dắt chúng ta một cách có trách nhiệm, bởi họ có cổ phần gắn với thành công của chúng ta. Cơ hội ở đây là một vai trò thú vị, giàu thử thách hơn cho mọi người ở mọi cấp bậc. Bất kỳ ai cũng có thể thể hiện tài năng khi được giao phạm vi lớn hơn; điều này ý nghĩa nhất với người mới vốn chưa có quyền hạn gì.

Con đường thứ hai để AI vào doanh nghiệp là đan xen vào sơ đồ tổ chức hiện có. Ở đây, các tác nhân không nằm dưới đáy mà là đồng nghiệp. Một quản lý theo mô hình truyền thống giao một phần công việc của nhóm cho mô hình, như cách cô giao việc cho bất kỳ nhân viên nào. AI đứng cạnh con người, chứ không chỉ ở bên dưới.

Khác biệt chính so với kịch bản đầu tiên: ở đây, AI làm việc hiệu quả được những quản lý hiện có là con người đưa vào sử dụng, chứ không chỉ các nhân viên chuyên môn. Để làm được vậy, nó phải đủ năng lực trở thành thành viên thực thụ của nhóm.

Con người có khả năng làm nhiều loại việc. Một chiếc búa hỗ trợ một nhiệm vụ; con người làm được nhiều hơn thế rất nhiều. Hành trình từ công cụ thành lực lượng lao động của AI là quá trình mở rộng phạm vi: tự động hóa nhiệm vụ, rồi vị trí công việc, tiếp đến đội ngũ, cuối cùng là doanh nghiệp. Mỗi bước mở rộng phạm vi đều đòi hỏi năng lực rộng hơn.

Một công việc giống chiếc vali chứa đầy nhiệm vụ. Với cả đội ngũ, chiếc vali ấy chật kín đủ loại công việc. Phạm vi càng nhiều nhiệm vụ, càng có nhiều điểm nghẽn tiềm ẩn. Chỉ cần một nhiệm vụ thiết yếu của nhóm liên quan đến lao động thể chất, sẽ cần cả một bộ thiết bị ngoại vi mới. Để có thể trực tiếp thay thế cả đội ngũ, AI phải đủ sức đảm nhiệm mọi trách nhiệm đa dạng của đội đó.

AI có khả năng đảm nhiệm phạm vi công việc lớn hơn sẽ khó xây dựng hơn. Nhưng với doanh nghiệp (và đây là sự bất đối xứng cốt lõi của toàn bộ quá trình chuyển đổi), phạm vi càng lớn thì càng dễ ứng dụng.

Lãnh đạo có thể trực tiếp đưa vào sử dụng một đội ngũ hoặc chức năng lớn đã được tự động hóa từ đầu đến cuối. Một công cụ có năng lực hẹp hơn không dễ triển khai từ cấp trên như vậy. Công cụ đơn giản hơn lại đòi hỏi sự đồng thuận rộng rãi và đào tạo lại lực lượng lao động.

Theo truyền thống, công nghệ mới làm giảm chi phí thực hiện một nhóm nhiệm vụ giới hạn. Sau đó, gánh nặng chuyển sang bên mua. Doanh nghiệp phải tìm cách khai thác công cụ mới, đồng thời đào tạo lại, tái tổ chức và xây dựng lại quy trình⁠(mở trong cửa sổ mới) xoay quanh công cụ đó. Phần mềm bảng tính không tự hòa nhập vào phòng kế toán; chính phòng kế toán đã thay đổi để phù hợp với phần mềm.

Người lao động thì ngược lại. Một thực tập sinh, nhân viên hay đội ngũ giỏi sẽ tự tìm cách trở nên hữu ích với bạn. Họ hỏi kỹ bạn, nắm bắt bối cảnh và nhận ra nhu cầu của bạn. Họ cho bạn biết cả những điều mà bạn chưa hề nhận ra mình không biết. Nhân sự giỏi nhất có thể tự hòa nhập công việc.

AI càng giống người lao động theo nghĩa này, có tính chủ động và khả năng thích ứng, doanh nghiệp càng ít phải học cách khai thác nó; thay vào đó, AI tự tìm cách giúp ích cho doanh nghiệp. Một lãnh đạo có lẽ sẽ không ngồi nghe bài giảng nhập môn phần mềm thiết kế chỉ để học công cụ mới. Nhưng họ sẽ sẵn lòng cân nhắc lời đề nghị kiểu: chỉ cần anh đồng ý, tôi sẽ dựng toàn bộ bộ phận tiếp thị cho anh.

Chúng ta quá thường xuyên coi việc tự động hóa một vị trí công việc là mục tiêu tối thượng của AGI. Đúng là chúng ta còn chưa đạt đến đó. Công việc phức tạp đến vậy chính vì năng lực của con người thật đáng nể. Dù vậy, rất ít⁠(mở trong cửa sổ mới) sản lượng của nền kinh tế đến từ những người làm việc đơn độc. Công việc có ích đóng góp cho đội ngũ, đội ngũ đóng góp cho doanh nghiệp, và doanh nghiệp sản xuất gần như mọi thứ chúng ta tiêu dùng.

Lấy một “công việc” làm thước đo AGI là chưa đánh giá đúng năng lực con người. Lao động không chỉ là thực hiện nhiệm vụ, hay thậm chí xử lý các phần việc ngoài thông lệ: đó còn là khả năng phối hợp phi thường, sự linh hoạt để làm những phần nhỏ trong một kết quả lớn hơn. Xem con người chỉ như một tập hợp nhiệm vụ là đánh giá quá rẻ chúng ta. Năng lực con người nằm ở các tổ chức của chúng ta⁠(mở trong cửa sổ mới) nhiều hơn ở từng cá nhân. AGI trong kinh tế phải đạt chuẩn của tập thể con người, không chỉ một con người.

Vì vậy, kịch bản “đan xen” có thể khá kém hiệu quả nếu AI vẫn giống công cụ, hay thậm chí một nhân viên, thay vì giống đội ngũ hoặc doanh nghiệp. Đặt một mô hình bên cạnh mỗi nhân viên đồng nghĩa với vô số điểm nối và lần bàn giao⁠(mở trong cửa sổ mới). Cách bố trí chắp vá này có thể làm chậm quá trình ứng dụng.

Chúng tôi thấy một cuộc đua giữa những triển khai sớm với năng lực hạn chế và các mô hình ra đời muộn hơn nhưng giỏi hơn. Bên thắng sẽ tùy thuộc vào việc các mô hình tương lai có được ứng dụng nhanh đến mức bù lại thời gian chờ các mô hình đạt năng lực ấy hay không.

Kịch bản “đan xen” này có thể cùng tồn tại với kịch bản “thăng cấp” đầu tiên. Doanh nghiệp có thể giảm số nhân sự khi AI tự động hóa một số chức năng, trong khi những người còn lại được giao trọng trách lớn hơn nhiều nhờ lực lượng tác nhân hỗ trợ. Điều quan trọng là bản thân kịch bản này không đồng nghĩa với giảm tổng việc làm của con người. Có thể sẽ có nhiều doanh nghiệp hơn, mỗi doanh nghiệp có ít nhân viên hơn.

Kịch bản thứ ba khó hình dung nhất. Ở đây, AI gia nhập doanh nghiệp ở vị trí phía trên con người. Hệ thống không còn là con người trên máy móc, mà là con người, AI, con người: một lớp tự động hóa kẹp ở giữa. Một số người “báo cáo” cho AI.

Nghe có vẻ xa vời, nhất là nếu đây là điểm khởi đầu để doanh nghiệp ứng dụng AI. Nhưng chúng tôi cho rằng điều này đã bắt đầu, ở những dạng ít triệt để hơn.

Ngay cả khi nghĩ AI sẽ cơ giới hóa lao động trí óc, chúng ta vẫn thường tập trung vào những cấp thấp. Chúng ta thường nói AI tự động hóa bảng tính và bộ slide, chứ không phải việc quản lý. Theo trực giác, tự động hóa sẽ leo dần lên hệ thống cấp bậc: việc trí óc tẻ nhạt trước, phán đoán sau cùng, và người quản lý là thành trì cuối cùng.

Nhưng công việc của quản lý chủ yếu diễn ra trên máy tính và trong đầu: đọc, họp, cân nhắc, ghi nhớ bối cảnh, ra quyết định. Sự hiện diện trực tiếp, đi thăm các tầng văn phòng và ở gần nhân viên vẫn có giá trị. Tuy nhiên, chính công việc cấp cơ sở, dù chủ yếu là trí óc, mới gắn với thế giới vật chất và công cụ nhiều hơn công việc quản lý. Người được sai đi photocopy là thực tập sinh, không phải sếp.

Khó dạy mô hình ra quyết định quản lý vì thành công không có thước đo rõ ràng và chỉ được đánh giá sau thời gian dài. Đào tạo người quản lý giỏi cũng khó vì những lý do tương tự⁠(mở trong cửa sổ mới). Chúng ta chưa biết các mô hình giỏi quản lý đến đâu. Có rất nhiều bài đánh giá lao động trí óc thiên về thực thi, nhưng rất ít bài đo được khả năng điều phối quy mô lớn ở tầm quản lý và lãnh đạo.

Dù vậy, vẫn đáng cân nhắc khả năng các mô hình hiện nay thực ra đã gần với năng lực của quản lý con người hơn là của nhân viên cấp cơ sở. Một số chức năng quản lý có thể được tự động hóa trước chính công việc mà các chức năng ấy giám sát.

Có lẽ phiên bản hoàn chỉnh của kịch bản “xếp tầng” là một AI đảm nhiệm việc tư duy, rồi lấp khoảng trống năng lực bằng những người làm theo hợp đồng báo cáo cho nó. Thế giới ấy có vẻ khá xa lạ với chúng ta. Rất nhiều điều sẽ phải thay đổi.

Nhưng có một hình thức tự nhiên hơn, và màn mở đầu đã diễn ra: tư vấn. Ngày nay, lãnh đạo có thể yêu cầu ChatGPT đọc hàng trăm kênh Slack, tài liệu, thư từ và tệp mã nguồn khắp công ty, rồi trả lời câu hỏi. Nhóm này thực sự làm gì? Lỗ hổng đó đang xuất hiện ở đâu? Mọi bộ phận trong tổ chức đều ngày càng dễ phân tích và nắm bắt⁠(mở trong cửa sổ mới) hơn với người lãnh đạo.

Từ lâu, lãnh đạo đã đưa những người trung gian thuê ngoài vào khắp sơ đồ tổ chức: họ gọi đó là tư vấn. Một công ty tư vấn quản lý đặt thêm một tầng phía trên bạn, trong thời gian ngắn với chi phí cao. Trong tương lai, chuyên gia tư vấn AI có thể rẻ đến mức không đáng kể và luôn hiện diện.

Các mô hình chỉ mới bắt đầu phân tích đáng tin cậy tài liệu và trao đổi trong doanh nghiệp. Óc thẩm định và tính chủ động của các mô hình vẫn cần hoàn thiện. Hiện tại, ChatGPT giúp những lãnh đạo chịu khó tìm hiểu nắm rõ hơn tổ chức của mình. Chúng tôi hình dung ChatGPT cuối cùng sẽ trở thành một đơn vị tư vấn toàn diện. Đơn vị này sẽ không thực sự “quản lý” nhân viên cấp dưới, mà là người thu thập thông tin nội bộ và cố vấn cho lãnh đạo, dùng kiến thức kinh doanh để rà soát mọi thứ, chủ động phát hiện vướng mắc và giúp xác định vấn đề cần ưu tiên xử lý.

Điều này có lợi hay có hại sẽ tùy thuộc vào người lãnh đạo. Tác động về mặt cơ cấu là tập trung hóa. Chúng tôi cho rằng xu hướng này sẽ rút ngắn khoảng cách giữa ban lãnh đạo cao nhất và hoạt động thực tế của công ty, trao thêm quyền lực cho cấp trên, trong khi trước đây những trở ngại thông tin khiến việc phân quyền quyết định có lợi hơn.

Chúng tôi thấy kịch bản này có ý nghĩa sâu rộng không chỉ vì khả năng dịch chuyển quyền lực, mà còn vì AI dưới dạng đơn vị tư vấn rất dễ được ứng dụng. Giống tư vấn truyền thống, đơn vị tư vấn AI không đòi hỏi lãnh đạo phải am hiểu kỹ thuật. Điều này khác với máy tính, vốn được ứng dụng từ dưới lên bởi những người biết gõ phím và dùng giao diện dòng lệnh. Bạn chỉ cần nói chuyện với cố vấn, còn chuyên môn kỹ thuật cứ để cố vấn lo. Làn sóng ứng dụng này có thể bắt đầu ngay từ phòng lãnh đạo. Đến lượt mình, đơn vị tư vấn có thể đẩy nhanh việc ứng dụng AI trong phần còn lại của tổ chức.

Có một lý do lớn khiến doanh nghiệp thiếu tin tưởng vào làm việc từ xa và thuê ngoài: khả năng bảo đảm công việc được thực hiện đúng cam kết. Doanh nghiệp chưa từng có cách ít tốn kém để quan sát đầy đủ mọi sắc thái của quá trình làm việc. Vì vậy, họ đo những biểu hiện làm việc bề ngoài⁠(mở trong cửa sổ mới): số lần nhấp chuột, chuyển động chuột, chấm trạng thái màu xanh — những tín hiệu chẳng mấy liên quan đến việc công việc có thực sự được làm tốt hay không.

AI mang đến một công cụ giám sát biết thấu hiểu. Nó có thể nhìn vào sản phẩm một người tạo ra và nhận ra tiến triển thực sự hướng đến những mục tiêu lớn hơn. Như chúng tôi sẽ phân tích ở phần tiếp theo, không nên triển khai thiếu cân nhắc⁠(mở trong cửa sổ mới) bất kỳ hình thức giám sát mới nào. Nhưng trong hoàn cảnh phù hợp, nó có thể tăng lòng tin và khuyến khích doanh nghiệp trao cho nhân viên nhiều tự do hơn.

Nếu công cụ giám sát hiểu rằng có nhiều con đường khác nhau dẫn đến kết quả tốt, nhân viên có thể làm việc theo cách mình muốn nhiều hơn. Tiến triển hướng đến kết quả tốt sẽ quan trọng hơn việc tuân theo một phương pháp định sẵn để cấp trên dễ theo dõi. Giám sát thông minh tạo sự linh hoạt và khiến lối làm việc chỉ để tỏ ra năng suất mà ai cũng ghét không còn đất sống.

Lợi ích ở đây giống việc công ty bảo hiểm giảm phí nếu bạn lắp thiết bị theo dõi trên xe. Nếu bạn tìm cách lách hệ thống, điều này bất lợi cho bạn; nếu bạn chỉ làm đúng công việc, công cụ giám sát có thể chứng minh điều đó và khiến quản lý tin bạn hơn.

Lòng tin ấy mở ra những khả năng mới. Chúng ta có thể thấy sự cởi mở mới⁠(mở trong cửa sổ mới) ở những doanh nghiệp trước đây ngại làm việc kết hợp, người có tư duy khác thường, nhân sự hợp đồng hay tuyển người xuất sắc ở những quốc gia xa xôi.

Nhân viên cấp cơ sở hiện gặp nhiều vấn đề với cơ cấu tổ chức. Thật nản lòng khi tận mắt thấy một vấn đề mà không có cách đưa nó đến tai cấp trên. Thật bất công khi mắc kẹt dưới một quản lý yếu kém, hoặc làm việc xuất sắc mà không được ghi nhận.

Theo chúng tôi, làn sóng tối ưu hóa kinh doanh đến cực độ trước đây được xây trên dữ liệu hạn chế, hướng dẫn sơ sài và thuật toán máy móc. Nếu bạn chỉ xử lý được tỷ số truyền, thì ai cũng trông như một bánh răng. Từ lâu, doanh nghiệp đã gặp khó khăn trong việc đo lường đóng góp của lực lượng lao động. Giám sát thông minh có thể nhận ra những đóng góp giá trị và cách làm độc đáo mà các chỉ số thô sơ hiện nay bỏ sót.

Từ ba kịch bản khái quát trên, giờ chúng tôi sẽ khám phá một số câu hỏi mang tính quyết định đối với tương lai doanh nghiệp.

Việc tạo ra sản phẩm nhìn chung khá tốn kém. Một ứng dụng, bộ phim, bộ slide, tính năng hay bản phân tích: tất cả đều tốn tiền, tốn thời gian và rất nhọc nhằn nếu phải làm lại. Khi gần như chỉ có một phát bắn, bạn phải đầu tư vào việc ngắm. Các chu kỳ lập kế hoạch, buổi họp thông qua lộ trình và hội đồng phê duyệt đều nhằm bảo đảm rằng khi doanh nghiệp cuối cùng bật đèn xanh, họ sẽ làm điều xứng đáng. Nhiều khâu kiểm soát trong hệ thống cấp bậc tồn tại vì việc thực thi từng rất đắt đỏ.

Trong nhiều lĩnh vực, AI đang làm chi phí tạo sản phẩm giảm mạnh, ít nhất đến giai đoạn nguyên mẫu, nếu chưa tới mức hoàn thiện. Chúng tôi tin rằng cách làm của doanh nghiệp cũng nên thay đổi: ngắm ít hơn, bắn nhiều hơn. Doanh nghiệp có thể tạo nguyên mẫu, quan sát, học nhanh, điều chỉnh hướng đi rồi làm lại. Việc tạo nguyên mẫu dễ dàng⁠(mở trong cửa sổ mới) sẽ dần đưa doanh nghiệp rời xa các cơ chế phục vụ lối sản xuất nặng về lập kế hoạch.

Ở dạng đơn giản nhất, đó là một nhóm thử nghiệm và cải tiến nhanh hơn. Nhìn triệt để hơn, ngay cả sự cần thiết của nhóm cũng bị đặt dấu hỏi. Nếu việc cùng lập kế hoạch bớt quan trọng, còn những ý tưởng đa dạng, độc lập trở nên quan trọng hơn, thì nên có một nhóm cải tiến nhanh hay nhiều cá nhân, mỗi người đưa ra nguyên mẫu hoạt động được của riêng mình? Nếu một nguyên mẫu thực tế truyền tải tầm nhìn tốt hơn bất kỳ tài liệu xác định phạm vi nào, liệu cách giao tiếp của chúng ta có thay đổi: chia sẻ nhiều hơn, sớm hơn, và chia sẻ sản phẩm thực tế thay vì bản ghi nhớ?

Chi phí tạo sản phẩm thấp có thể khiến doanh nghiệp nghiêng về trao quyền cho cá nhân. Điều đó có nghĩa là ít tầng quản lý trung gian và ít xin phép hơn, vì trước đây xin phép rẻ hơn bắt tay vào làm, còn giờ thì không.

Tuy vậy, như chúng tôi sẽ bàn tiếp, chính công nghệ giúp cá nhân tạo nguyên mẫu với ít rủi ro hơn cũng có thể áp đặt thêm nhiều tầng thủ tục.

Một lý do lớn khiến doanh nghiệp quản lý từ trên xuống là niềm tin rằng lãnh đạo đưa ra quyết định kinh doanh⁠(mở trong cửa sổ mới) tốt hơn nhân viên cấp thấp. Doanh nghiệp trả thù lao cao hơn cho người kỳ cựu giỏi chuyên môn ở cấp lãnh đạo; quản lý thường được đào tạo về chiến lược kinh doanh, còn nhân viên chuyên môn tập trung vào lĩnh vực của mình. Nếu AI đưa ra lời khuyên xuất sắc cho mọi nhân viên, khoảng cách về chất lượng quyết định sẽ thu hẹp. Quản lý sẽ có ít lý do hơn để can thiệp. Điều đó sẽ tăng quyền tự chủ của nhân viên và có thể giảm số tầng quản lý.

Tương tự, “đơn vị tư vấn AI” bảo đảm rằng không có việc quá hệ trọng nào diễn ra mà lãnh đạo không được cảnh báo. Nếu một nhân viên sắp đăng bài blog có thể gây hậu quả nghiêm trọng cho công ty, đơn vị tư vấn sẽ chủ động báo cho lãnh đạo. Điều này tạo lòng tin: cấp quản lý không cần lo sự cố lớn xảy ra mà mình không hay biết, nên cũng không cần kiểm soát quá chặt⁠(mở trong cửa sổ mới) cách nhân viên làm việc.

Nhưng đơn vị tư vấn AI là con dao hai lưỡi⁠(mở trong cửa sổ mới). Là công cụ giám sát thông minh, đơn vị này có thể giúp tăng lòng tin vào nhân viên, nhưng cũng có thể áp đặt quyết liệt hơn cách làm mà CEO ưa thích trên toàn tổ chức. Doanh nghiệp coi trọng tính nhất quán⁠(mở trong cửa sổ mới): không chỉ cần quyết định tốt, mà còn phải phù hợp với văn hóa, thương hiệu và lợi thế kinh tế theo quy mô của công ty. Một chuỗi nhà hàng có thể muốn dùng chung thực đơn ở mọi cơ sở nhượng quyền để mua nguyên liệu số lượng lớn và giúp khách hàng biết mình sẽ nhận được sản phẩm đồng nhất.

Liên quan đến điều này, lợi ích của lãnh đạo doanh nghiệp không phải lúc nào cũng trùng với lợi ích của nhân viên. Nhân viên tối ưu cho thành công trong mảng mình phụ trách⁠(mở trong cửa sổ mới), còn lãnh đạo quan tâm đến toàn doanh nghiệp. Người sở hữu cổ phần có ưu tiên khác với người làm công ăn lương, vì họ hưởng thành quả⁠(mở trong cửa sổ mới) từ việc lao động chăm chỉ hơn. Đơn vị tư vấn có thể buộc mọi người tuân thủ nghiêm ngặt hơn các quy trình cụ thể do cấp trên đề ra.

Nhìn tổng thể, chúng tôi cho rằng người lao động sẽ có thêm quyền tự chủ. Sự lạc quan ấy dựa trên kỳ vọng doanh nghiệp dùng AI để cảnh báo những ngoại lệ hệ trọng, đồng thời để nhân viên tự quyết nhiều hơn.

Chúng tôi tin AI sẽ đóng vai trò khung hỗ trợ: ngay cả khi lãnh đạo muốn giữ thương hiệu nhất quán, điều đó cũng chỉ là một giới hạn cần tuân theo khi làm việc. Nhân viên sẽ hiểu rõ hơn các ràng buộc kinh doanh hiện có và được bảo vệ tốt hơn trước rủi ro khi sáng tạo trong những khoảng tự do còn lại. Khi những rủi ro chính đã được kiểm soát, lãnh đạo có thể để nhân viên thử các cách tiếp cận mới có khả năng sinh lợi. Nhờ các trợ thủ AI bên dưới, người lao động cũng sẽ chịu trách nhiệm cho những kết quả đầu ra lớn hơn. Chúng tôi thấy nhiều cơ hội sáng tạo hơn khi điều hành công việc phức tạp hơn.

Lập luận về quyền tự chủ của người lao động cũng áp dụng cho quy mô doanh nghiệp. Ronald Coase⁠(mở trong cửa sổ mới) từng hỏi vì sao chúng ta tổ chức sản xuất trong doanh nghiệp thay vì thông qua một mạng lưới hợp đồng. Ngay cả máy bay cũng có thể được chế tạo hoàn toàn qua các hợp đồng trực tiếp giữa các bên, nhưng cách đó sẽ rất kém hiệu quả. Doanh nghiệp tạo lợi thế kinh tế theo quy mô, thống nhất lợi ích, tổ chức dự án lớn và loại bỏ nhu cầu thương lượng liên tục.

Bằng cách giúp giao tiếp dễ dàng hơn, AI có thể khiến cả doanh nghiệp lớn hơn lẫn nhỏ hơn trở nên hợp lý. Doanh nghiệp truyền thống là hạ tầng truyền thông tin lên trên và chỉ thị xuống dưới, đầy trở ngại và tình trạng tam sao thất bản. Một doanh nghiệp lớn hơn, với nhiều nhân viên con người hơn, sẽ bớt cồng kềnh nếu AI đóng vai trò lớp điều phối. Nhờ “đơn vị tư vấn AI”, một lãnh đạo có thể hiểu doanh nghiệp của mình như nhà sáng lập hiểu một công ty khởi nghiệp hai mươi người. Cô có thể theo dõi việc triển khai một sáng kiến thay vì đợi nghe báo cáo hàng quý, và được thông báo ngay khi có vấn đề. Tầm nhìn của cô có thể thấm sâu hơn vào toàn tổ chức. Mọi người hiểu rõ hơn công việc của nhau và các ưu tiên chung của tổ chức.

Nhưng cũng có thể diễn ra theo chiều ngược lại. Nếu giao tiếp thông suốt và việc tuân thủ dễ giám sát hơn, doanh nghiệp không cần đưa quá nhiều khâu trong chuỗi cung ứng vào nội bộ. Doanh nghiệp có thể tin tưởng hơn vào nhà cung cấp và nhà thầu bên ngoài.

Một động lực lớn của tích hợp dọc là thống nhất lợi ích. Có khái niệm hợp đồng không đầy đủ⁠(mở trong cửa sổ mới): một công ty hàng không vũ trụ có thể ký hợp đồng với công ty động cơ phản lực, nhưng với mọi điều không được quy định rõ trong hợp đồng, công ty động cơ có động lực cắt giảm chi phí và ưu tiên lợi nhuận riêng. Để tránh điều đó, công ty hàng không vũ trụ mua lại công ty động cơ phản lực. Cũng như quan hệ giữa nhân viên và cấp trên: nếu việc thực hiện hợp đồng dễ giám sát hơn và tranh chấp được phân xử thông minh thay vì đối chiếu máy móc từng mục, doanh nghiệp có thể yên tâm hơn khi dựa vào doanh nghiệp khác. Sẽ có ít lý do hơn để tự làm mọi thứ trong nội bộ.

Chúng tôi kỳ vọng sẽ có nhiều doanh nghiệp nhỏ hơn, nhưng cũng có những “công ty mẹ” AI khổng lồ, nơi vô số dự án khác nhau được triển khai trong cùng một doanh nghiệp. Mô hình tập đoàn có hiệu quả kinh tế khi mọi dự án đều khai thác một tài sản chung nào đó. Tài sản chung ấy có thể là tài nguyên tính toán, dù tài nguyên này dễ dàng được cung cấp theo từng lượng nhỏ khi cần. Một nhà máy hay đội robot dùng chung là lý do thuyết phục hơn.

Một “công ty mẹ” lớn cũng có thể hợp lý nhờ lợi ích thống nhất. Nếu một tổ chức lớn gồm AI và nguồn vốn hoàn toàn hướng đến sứ mệnh chung, chẳng hạn chữa khỏi ung thư, thì sẽ ít cần đến những sáng kiến nhỏ tách biệt hơn. Một doanh nghiệp AI có thể tránh tranh giành quyền lực, chia sẻ mọi thông tin và khi cần, tạo ra sự đa dạng sáng tạo giữa các tác nhân để khám phá nhiều hướng đi khác nhau.

Hệ thống hiện nay được kỳ vọng sẽ tưởng thưởng những nhân viên nổi bật. Họ thăng tiến và được trả thù lao cao hơn. Nhưng trong một thế giới có những mô hình cố vấn xuất sắc, người lao động sẽ tạo khác biệt bằng cách nào?

Nếu AI trao cho mọi người cùng một ý tưởng tuyệt vời, chúng ta sẽ có ít cơ hội tạo khác biệt hơn. Khoảng cách giữa các mức lương khi đó sẽ thu hẹp.

Những yếu tố chống lại sự thu hẹp ấy là khả năng phán đoán, óc thẩm định và phạm vi trách nhiệm. Nếu mỗi người đều lãnh đạo những doanh nghiệp AI bên dưới, giá trị còn lại của con người nằm ở khả năng ra quyết định. Nếu mỗi người chịu trách nhiệm cho hoạt động lớn hơn bên dưới mình, sự khác biệt giữa phán đoán tốt và kém sẽ có tác động rõ rệt hơn⁠(mở trong cửa sổ mới).

Từ lâu, chúng ta đã áp dụng lập luận này cho đỉnh sơ đồ tổ chức. Chúng ta lý giải thù lao của CEO⁠(mở trong cửa sổ mới) bằng quan điểm rằng quyết định ở cấp cao nhất chỉ cần tốt hơn đôi chút cũng có thể tác động rất lớn đến lợi nhuận. Bất bình đẳng thu nhập có thể tăng nếu một số người quản lý các doanh nghiệp AI bên dưới giỏi hơn để sử dụng nguồn lực khan hiếm.

Trách nhiệm càng lớn, lợi thế dù nhỏ của bạn so với người khác càng thể hiện rõ trên bảng lương. Mặt khác, AI sẽ cho mọi người lời khuyên tốt. Khác biệt ít đi sẽ thu hẹp khoảng cách thu nhập.

Ở đây cũng như trong các vấn đề khác, xu hướng nào thắng thế có lẽ phụ thuộc vào việc chúng ta chủ yếu tự đưa ra phán đoán hay làm theo phán đoán của AI.