Bài viết của CEO Microsoft Satya Nadella,

Microsoft CEO Satya Nadella viết bài báo,
Loại bài viết này mới đáng để đọc, đừng xem phần lớn AI viết ra.

Satya:

Tôi luôn suy nghĩ về hướng phát triển tương lai của công ty trong môi trường kinh tế do trí tuệ nhân tạo thúc đẩy.

Chuyển đổi này khác hoàn toàn so với bất kỳ cuộc cách mạng nền tảng nào trước đây. Trước đây, chúng ta sử dụng hệ thống số để nâng cao vốn nhân lực. Và bây giờ, chúng ta lần đầu tiên có thể xây dựng vòng phản hồi nhận thức thực sự giữa con người và hệ thống số. Điều này thật mới mẻ, vì nó hoàn toàn thay đổi cách chúng ta hiểu về công việc nội bộ doanh nghiệp.

Chìa khóa không nằm ở một số công cụ hoặc hệ thống số và cách sử dụng chúng, mà ở chỗ làm thế nào để tổ chức tiếp tục học hỏi, xây dựng quyền sở hữu trí tuệ, tạo ra sự khác biệt và phát triển mạnh mẽ trong thế giới mà các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể liên tục hấp thụ kiến thức của con người và tổ chức, rồi thương mại hóa chúng.

Mỗi công ty đều phải xây dựng thứ mà tôi gọi là vốn nhân lực và vốn token. Vốn nhân lực bao gồm kiến thức, khả năng phán đoán, mối quan hệ, sáng tạo và khả năng nhận diện mẫu của nhân viên, còn vốn token là khả năng trí tuệ nhân tạo mà công ty xây dựng và sở hữu.

Điều quan trọng là, khi vốn token tăng trưởng, giá trị của vốn nhân lực không giảm đi, mà còn tăng lên! Tôi tin rằng tính chủ động của con người sẽ là động lực thúc đẩy sự tăng trưởng của vốn token. Con người sẽ đặt ra mục tiêu lớn, liên kết thông tin từ các lĩnh vực khác nhau, xây dựng các mối quan hệ, và nhận diện các mẫu quan trọng nhất. Nếu không có sự hướng dẫn của con người, máy tính sẽ chỉ quanh quẩn tại chỗ.
Điều này có nghĩa là cơ hội thực sự không nằm ở việc chọn mô hình tốt nhất, mà ở việc xây dựng một vòng học tập dựa trên mô hình, để vốn nhân lực và vốn token có thể tăng trưởng theo lãi kép. Bạn có thể thuê ngoài một nhiệm vụ, thậm chí một công việc, nhưng bạn không thể thuê ngoài việc học hỏi. Tương lai của doanh nghiệp nằm ở khả năng tăng trưởng theo lãi kép của kết quả học tập giữa con người và trí tuệ nhân tạo.

Điều này đòi hỏi một phương pháp kiến trúc hoàn toàn mới, để mỗi doanh nghiệp có thể xây dựng hệ thống thông minh liên tục cải tiến theo thời gian, đồng thời vẫn giữ quyền kiểm soát quyền sở hữu trí tuệ của mình. Doanh nghiệp nên có khả năng thay thế các mô hình “chung chung” hiện có mà không mất đi kiến thức chuyên môn nội tại của “nhân viên kỳ cựu” trong hệ thống học tập của mình. Đây sẽ là thử thách then chốt về quyền kiểm soát và tự chủ của doanh nghiệp trong thời đại tương lai.

Doanh nghiệp cần chuyển đổi quy trình làm việc, kiến thức lĩnh vực và khả năng phán đoán tích lũy thành hệ thống trí tuệ nhân tạo, và làm cho hệ thống này liên tục cải thiện qua từng lần sử dụng. Đánh giá nội bộ nên có khả năng phát hiện xem mô hình có thực sự cải thiện các kết quả quan trọng đối với doanh nghiệp (chứ không chỉ dựa trên các tiêu chuẩn bên ngoài!) hay không. Môi trường học tăng cường nội bộ nên cho phép mô hình phát triển dựa trên dữ liệu thực của tổ chức. Kho kiến thức của nó giúp ghi nhớ tổ chức có thể truy vấn, đồng thời nâng cao hiệu quả sử dụng token.

Vòng lặp này sẽ trở thành quyền sở hữu trí tuệ mới của công ty. Tôi ví nó như một chiếc máy leo núi. Khác với hầu hết các tài sản, nó có hiệu ứng lãi kép. Mỗi lần cải tiến quy trình làm việc sẽ tạo ra tín hiệu huấn luyện tốt hơn, thúc đẩy quá trình tích lũy kiến thức tiềm ẩn độc quyền của công ty nhanh hơn. Những công ty xây dựng vòng lặp này từ sớm sẽ có lợi thế khó sao chép, bất kể họ sở hữu khả năng mô hình đơn lẻ mới nào.

Chúng ta không muốn thấy tất cả các ngành, tất cả các công ty đều trao giá trị cho một số ít các mô hình chiếm đoạt mọi thứ. Nếu tất cả giá trị tập trung vào một số ít mô hình, hệ thống chính trị và kinh tế chắc chắn sẽ không chấp nhận được. Xã hội sẽ không bao giờ để cho tương lai trí tuệ nhân tạo làm cạn kiệt toàn bộ ngành công nghiệp.

Hãy nghĩ về giai đoạn đầu của toàn cầu hóa đã xảy ra những gì, outsourcing đã làm cạn kiệt toàn bộ nền kinh tế công nghiệp. Bề ngoài, dữ liệu GDP có vẻ khả quan, nhưng chuyển dịch ngành công nghiệp là thực tế, hậu quả vẫn còn hiện hữu đến ngày nay. Chúng ta không thể để mô hình này lặp lại trong thời đại trí tuệ nhân tạo, nơi mà một số hệ thống AI chiếm đoạt tất cả lợi ích kinh tế, trong khi toàn ngành chỉ đứng nhìn kiến thức của mình bị thương mại hóa và cuối cùng bị phá hủy hoàn toàn.

Tôi nghĩ rằng, nhiệm vụ hàng đầu của chúng ta là xây dựng một hệ sinh thái tiên phong, chứ không chỉ là một mô hình tiên phong, để giá trị có thể lan tỏa rộng rãi đến từng công ty, từng ngành, từng quốc gia. Trong hệ sinh thái này, mỗi tổ chức có thể sở hữu vòng học tập mã hóa kiến thức tổ chức của mình, từ đó liên tục tích lũy vốn nhân lực và vốn token.

Từ nhỏ, tôi đã theo đuổi triết lý này: nền tảng có thể tạo ra giá trị lớn hơn chính nền tảng đó cung cấp, và mỗi công ty đều có thể liên tục đổi mới, tạo ra giá trị riêng của mình.

Khi điều này xảy ra, doanh nghiệp không chỉ tạo ra giá trị cho chính mình, mà còn tạo ra giá trị cho nền kinh tế xung quanh. Kiến thức chuyên môn của nhân viên sẽ được nâng cao, khả năng phán đoán của họ sẽ được tích hợp vào hệ thống có thể sao chép và mở rộng, và doanh nghiệp cùng cộng đồng xung quanh sẽ hưởng lợi từ đó.

Đây chính là cách doanh nghiệp tạo ra giá trị cho chính mình và nền kinh tế rộng lớn hơn. Và đó chính là sự cân bằng ổn định mà chúng ta nên cùng nhau xây dựng.