Bài viết của CEO Microsoft, Satya Nadella,

Bài viết do CEO Microsoft, Satya Nadella, viết về cách đi đúng hướng trong kỷ nguyên AI.

Đây mới là kiểu bài viết đáng để đọc; đừng xem phần lớn bài do AI của phe Trung Quốc tạo ra.

Satya:

Tôi vẫn luôn suy nghĩ về hướng phát triển tương lai của các công ty trong một môi trường kinh tế được thúc đẩy bởi AI.

Lần chuyển đổi này hoàn toàn khác biệt so với bất kỳ cuộc biến đổi nền tảng nào trước đây. Trước đây, chúng tôi dùng hệ thống số để nâng cao vốn nhân lực. Còn bây giờ, lần đầu tiên chúng tôi có thể thiết lập một vòng lặp nhận thức thật sự giữa con người và hệ thống số. Điều này thật mới mẻ, vì nó thay đổi triệt để cách chúng ta hiểu về công việc nội bộ trong doanh nghiệp.

Điểm mấu chốt không nằm ở một vài công cụ hay hệ thống số nào đó và cách sử dụng chúng, mà ở chỗ: trong một thế giới nơi các mô hình AI có thể liên tục hấp thụ chuyên môn của con người và tổ chức rồi biến nó thành hàng hóa, tổ chức sẽ tiếp tục học hỏi như thế nào, xây dựng tài sản trí tuệ ra sao, tạo khác biệt thế nào và phát triển mạnh mẽ thế nào.

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

Điều quan trọng là khi vốn token tăng lên thì giá trị của vốn nhân lực không hề giảm, mà còn tăng lên! Tôi tin rằng sự chủ động của con người sẽ là động lực cho sự tăng trưởng của vốn token. Con người sẽ đặt ra những mục tiêu lớn lao hơn, liên kết thông tin từ nhiều lĩnh vực khác nhau, xây dựng các mối quan hệ và nhận diện ra những mẫu hình quan trọng nhất. Nếu thiếu sự dẫn dắt của con người, máy tính sẽ quay lại đúng chỗ.

Điều này có nghĩa là cơ hội thực sự không nằm ở việc chọn mô hình tốt nhất, mà nằm ở việc xây dựng một vòng lặp học tập dựa trên mô hình để vốn nhân lực và vốn token có thể tăng trưởng theo hiệu ứng kép. Bạn có thể thuê ngoài một tác vụ, thậm chí cả một công việc, nhưng bạn không bao giờ thuê ngoài việc học. Tương lai của doanh nghiệp nằm ở việc liệu doanh nghiệp có thể tạo ra sự tăng trưởng theo hiệu ứng kép của “kết quả học tập” giữa con người và AI hay không.

Việc này đòi hỏi một cách tiếp cận kiến trúc hoàn toàn mới: để mỗi doanh nghiệp có thể xây dựng các hệ thống thông minh liên tục được cải tiến theo thời gian, đồng thời vẫn giữ quyền kiểm soát đối với tài sản trí tuệ của mình. Doanh nghiệp phải có thể thay thế những mô hình “mục đích chung” hiện có mà không đánh mất chuyên môn của các “chuyên gia kỳ cựu trong công ty” vốn được tích hợp sẵn trong hệ thống học tập của họ. Đây sẽ là bài kiểm tra then chốt đối với quyền kiểm soát và quyền tự chủ của doanh nghiệp trong thời đại sắp tới.

Doanh nghiệp cần chuyển quy trình làm việc, kiến thức theo lĩnh vực và các phán đoán tích lũy của chính mình thành hệ thống AI, và khiến chúng ngày càng được cải thiện qua mỗi lần sử dụng. Đánh giá riêng tư phải có khả năng nắm bắt xem mô hình có thật sự được cải tiến nhằm đạt các kết quả cốt lõi cho hoạt động kinh doanh hay không (chứ không chỉ là các chuẩn bên ngoài!). Môi trường học tăng cường riêng tư phải cho phép mô hình phát triển liên tục dựa trên dữ liệu thực từ bên trong tổ chức. Kho kiến thức của nó sẽ giúp “trí nhớ tổ chức” có thể truy vấn và nâng cao hiệu quả sử dụng token.

Vòng lặp này sẽ trở thành tài sản trí tuệ mới của công ty. Tôi ví nó như một cỗ máy leo núi. Khác với phần lớn tài sản, nó có hiệu ứng kép. Mỗi lần cải tiến một quy trình làm việc lại tạo ra tín hiệu huấn luyện tốt hơn, từ đó tăng tốc việc tích lũy tri thức ngầm độc nhất của công ty. Những công ty xây dựng vòng lặp này sớm sẽ sở hữu lợi thế khó sao chép, bất kể họ có năng lực đơn lẻ mới nào về mô hình.

Điều chúng tôi ít muốn thấy nhất là: tất cả các ngành, tất cả các công ty đều phải nhường giá trị cho chỉ một vài mô hình nắm quyền thu hết mọi thứ. Nếu toàn bộ giá trị tập trung vào một vài mô hình, thì hệ thống chính trị - kinh tế chắc chắn không thể dung thứ. Xã hội sẽ không bao giờ chấp nhận tương lai của AI “rút cạn” cả ngành.

Hãy nghĩ xem giai đoạn đầu của toàn cầu hóa đã diễn ra điều gì: thuê ngoài đã “rút cạn” toàn bộ nền kinh tế công nghiệp. Nhìn bề ngoài, số liệu GDP có vẻ vẫn ổn, nhưng việc dịch chuyển ngành nghề lại là một thực tế, và hậu quả cho đến nay vẫn còn hiện hữu. Chúng ta tuyệt đối không được phép để kịch bản này lặp lại trong kỷ nguyên AI—khi chỉ một số hệ thống AI nhất định giành lấy toàn bộ lợi ích kinh tế, còn cả ngành thì nhìn thấy tri thức của chính mình bị biến thành hàng hóa, cuối cùng bị phá hủy hoàn toàn.

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

Tôi từ nhỏ đã luôn tin vào triết lý rằng nền tảng có thể tạo ra nhiều giá trị gia tăng hơn giá trị mà chính nền tảng đó cung cấp; và mỗi công ty đều có thể liên tục đổi mới để tạo ra giá trị riêng của mình.

Khi điều đó xảy ra, doanh nghiệp không chỉ tạo ra giá trị cho chính họ, mà còn tạo ra giá trị cho nền kinh tế xung quanh. Chuyên môn của nhân viên sẽ được nâng cao, năng lực phán đoán của họ sẽ được hòa vào các hệ thống có thể sao chép và mở rộng, và doanh nghiệp lẫn cộng đồng xung quanh đều sẽ được hưởng lợi.

Đó là cách doanh nghiệp tạo ra giá trị cho bản thân và cho cả nền kinh tế rộng lớn hơn. Và đó cũng chính là sự cân bằng ổn định mà chúng ta cần cùng nhau xây dựng.