AI và 'bài toán' tổ chức lại doanh nghiệp

AI làm thay đổi cấu trúc công việc

Có một thay đổi đang diễn ra khá âm thầm trong doanh nghiệp: Nhiều công việc chưa biến mất, nhưng cách thực hiện những công việc đó đã bắt đầu khác đi. Một nhân viên kinh doanh trước đây có thể dành hàng giờ để tìm kiếm thông tin khách hàng, đọc tài liệu, tổng hợp dữ liệu rồi chuẩn bị nội dung trao đổi. Nhưng giờ đây, khi có sự hỗ trợ từ AI, những phần việc này được rút ngắn, tạo thêm thời gian để nhân sự tập trung vào những công việc đòi hỏi kinh nghiệm và sự chủ động, giá trị của công việc vì thế cũng dịch chuyển theo.

Tại Công ty TNHH Sản xuất Thương mại và Dịch vụ Việt An Phát, AI đã được đưa vào nhiều nhóm công việc, từ kinh doanh, marketing, hành chính - văn phòng, kế toán đến kỹ thuật và quản lý. Ở mảng kinh doanh, công nghệ hỗ trợ tìm kiếm, tổng hợp thông tin khách hàng và chuẩn bị nội dung; marketing sử dụng AI để phát triển nội dung, hình ảnh, video và phân tích thị trường. Trong lĩnh vực kỹ thuật, công cụ này hỗ trợ tra cứu, dịch tài liệu chuyên môn, phân tích thông số và tìm nguyên nhân sự cố.

Bà Nguyễn Thị Hồng Trang - Giám đốc Công ty TNHH Sản xuất Thương mại và Dịch vụ Việt An Phát. (Ảnh: NVCC)

Theo bà Nguyễn Thị Hồng Trang - Giám đốc Công ty TNHH Sản xuất Thương mại và Dịch vụ Việt An Phát, khi AI đảm nhận những phần việc lặp lại, tìm kiếm và tổng hợp thông tin, nhân sự có thêm thời gian cho giao tiếp, xử lý tình huống và vận dụng kinh nghiệm thực tế. Như vậy, tác động của AI không nhất thiết bắt đầu bằng việc thay thế nhân sự, mà có thể bắt đầu từ việc thay đổi cách người lao động sử dụng thời gian và tạo ra giá trị.

Bà Nguyễn Thị Miền - Tổng Giám đốc Công ty Cổ phần Sản xuất và Thương mại de Charme cho rằng, đây chính là sự thay đổi về “cấu trúc công việc”, thay vì chỉ nhìn AI dưới góc độ số lượng nhân sự. Một chức danh có thể vẫn giữ nguyên, nhưng các nhiệm vụ bên trong đã dịch chuyển, kéo theo yêu cầu cao hơn về khả năng đánh giá, tư duy, giao tiếp, xử lý tình huống và ra quyết định.

Khi nội dung công việc thay đổi, ranh giới giữa các vị trí cũng dịch chuyển theo. Với sự hỗ trợ của AI, một nhân sự có thể đảm nhận nhiều công đoạn hơn, trong khi một số nhiệm vụ trước đây được phân chia giữa nhiều người có thể được sắp xếp lại.

Bà Nguyễn Thị Miền - Tổng Giám đốc Công ty Cổ phần Sản xuất và Thương mại de Charme. (Ảnh: NVCC)

Với nhà quản lý, thay đổi này đòi hỏi cách nhìn khác về tổ chức. Thay vì giữ nguyên cách giao việc chỉ vì đó là quy trình đã tồn tại từ trước, doanh nghiệp cần xác định phần việc nào công nghệ có thể hỗ trợ, phần nào vẫn cần con người trực tiếp đảm nhiệm, đồng thời xem lại những điểm giao giữa các vị trí. Khi đó, câu hỏi không còn chỉ là “AI làm được gì?”, mà là “công việc nên được tổ chức lại như thế nào khi AI đã có thể làm một phần trong đó?”.

Ứng dụng AI phải đi cùng đổi mới quy trình

Một doanh nghiệp có thể mua công cụ AI, đào tạo nhân viên sử dụng và nhanh chóng nhận được những kết quả đầu tiên. Nhưng nếu dữ liệu vẫn phải đi qua những khâu trung gian không cần thiết, các bộ phận vẫn bàn giao công việc theo cách cũ và những bước kiểm tra vốn hình thành từ nhiều năm trước vẫn được giữ nguyên, hiệu quả từ AI rất dễ bị mất đi ở những đoạn còn lại. Khi đó, một công đoạn có thể nhanh hơn, nhưng toàn bộ quy trình chưa chắc đã vận hành hiệu quả hơn.

Một công đoạn được rút ngắn chưa đồng nghĩa cả quy trình đã được cải thiện. Từ dữ liệu đầu vào đến kết quả cuối cùng vẫn có nhiều bước xử lý, bàn giao, kiểm tra và phê duyệt. Nếu chỉ tối ưu một mắt xích mà không nhìn lại cả chuỗi, “điểm nghẽn” có thể không biến mất mà chỉ chuyển sang một khâu khác.

Theo bà Nancy Ngô Thị Bích Quyên - Tổng Giám đốc Hanoi Coaching Group, Giám đốc điều hành Corporate Connections Hanoi A, doanh nghiệp vì thế không nên bắt đầu bằng việc lựa chọn một công cụ AI, mà cần xuất phát từ một vấn đề cụ thể trong hoạt động. Đó có thể là báo giá mất nhiều thời gian, báo cáo xử lý chậm hay phản hồi khách hàng chưa kịp thời. Từ “điểm nghẽn” đó, doanh nghiệp mới rà soát lại toàn bộ quá trình để xác định nguyên nhân, công đoạn nào có thể được AI hỗ trợ và kết quả cuối cùng cần cải thiện.

Theo bà Quyên, khi xem xét cách vận hành, doanh nghiệp cần nhìn cả chuỗi từ dữ liệu đầu vào, cách xử lý, các bước bàn giao đến khâu kiểm tra và phê duyệt. Chẳng hạn, AI có thể giúp tổng hợp dữ liệu nhanh hơn, nhưng nếu thông tin đầu vào vẫn được nhập thủ công hoặc kết quả vẫn phải chờ nhiều cấp phê duyệt, thời gian tiết kiệm được ở một khâu sẽ khó chuyển thành hiệu quả chung.

Khi AI tham gia sâu hơn, những cách làm vốn được xem là quen thuộc cũng cần được xem xét lại. Một số bước trung gian có thể không còn cần thiết, trong khi các khâu kiểm tra, đánh giá đầu ra lại cần được tăng cường để bảo đảm chất lượng và kiểm soát rủi ro.

Vấn đề kiểm soát vì thế phải được tính ngay trong quá trình thiết kế. AI có thể hỗ trợ xử lý dữ liệu, tổng hợp thông tin hay đưa ra phương án ban đầu, nhưng doanh nghiệp vẫn cần xác định rõ ai kiểm tra, ai phê duyệt và ai chịu trách nhiệm khi xảy ra sai sót. Với dữ liệu khách hàng, tài chính, hợp đồng hay thông tin nội bộ, phạm vi dữ liệu được sử dụng và quyền truy cập cũng cần được quy định rõ.

Bà Quyên cho rằng, trách nhiệm của con người phải được xác định tại từng công đoạn, nhất là những bước kiểm tra và ra quyết định. Đây là cơ sở để doanh nghiệp kiểm soát rủi ro khi công nghệ ngày càng tham gia sâu vào hoạt động.

Thử nghiệm để thích ứng với AI

Theo bà Hồng Trang, doanh nghiệp nên bắt đầu bằng những thử nghiệm nhỏ, tập trung vào các công việc có tần suất cao và dễ xác định kết quả. Thay vì triển khai AI đồng loạt, một số nhiệm vụ như tìm kiếm thông tin, tổng hợp dữ liệu, dịch tài liệu, lập báo cáo hoặc soạn thảo văn bản có thể được lựa chọn để thử trước. Qua đó, đội ngũ sẽ đánh giá công cụ nào thực sự phù hợp, cách khai thác nào hiệu quả và những điểm cần điều chỉnh trước khi mở rộng.

Bà Trang cũng lưu ý, giá trị của thử nghiệm còn nằm ở những kinh nghiệm được tích lũy sau mỗi lần áp dụng. Một công cụ phù hợp với bộ phận này chưa chắc đem lại kết quả tương tự ở bộ phận khác; một thao tác được rút ngắn cũng đặt ra yêu cầu mới về kỹ năng và cách xử lý. Vì vậy, quá trình thử nghiệm không chỉ giúp tìm ra cách sử dụng AI hiệu quả hơn mà còn giúp tổ chức hiểu rõ công nghệ phù hợp với từng nhóm công việc trong những điều kiện nào.

Bà Nancy Ngô Thị Bích Quyên - Tổng Giám đốc Hanoi Coaching Group. (Ảnh: NVCC)

Đồng quan điểm, bà Miền cho rằng, khả năng thích ứng với AI trước hết bắt đầu từ nhận thức của người lao động, chứ không chỉ phụ thuộc vào công cụ. Khi AI tham gia ngày càng sâu vào công việc, nhân sự cần chuyển từ tâm thế đơn thuần sử dụng công cụ sang chủ động khai thác và kiểm chứng kết quả. Người làm việc phải hiểu đủ sâu về lĩnh vực của mình để biết đặt câu hỏi, nhận diện thông tin bất hợp lý và chịu trách nhiệm với sản phẩm cuối cùng, thay vì mặc nhiên xem kết quả do AI tạo ra là đáp án hoàn chỉnh.

Từ góc độ này, sự thay đổi về nhận thức cũng kéo theo cách tiếp cận khác trong đào tạo. Thay vì phổ biến một vài công cụ cho toàn bộ nhân sự, nội dung học tập cần gắn với từng vị trí và tình huống công việc cụ thể. Nhân sự ở mỗi vị trí có nhu cầu khác nhau; vì vậy, nội dung đào tạo cần gắn với chính công việc đang đảm nhiệm, đồng thời rèn khả năng đánh giá, kiểm soát và chỉnh sửa kết quả do AI hỗ trợ.

Theo bà Miền, việc học hỏi cũng không nên dừng lại sau một khóa đào tạo. Khi AI được đưa vào công việc thường xuyên, những cách sử dụng hiệu quả, lỗi phát sinh hay năng lực còn thiếu cần được ghi nhận để tiếp tục điều chỉnh. Nhà quản lý cũng cần trực tiếp trải nghiệm công cụ để hiểu khả năng và giới hạn của AI, từ đó có cơ sở định hướng đội ngũ thay vì chỉ triển khai theo xu hướng.

Khi một cách làm cho thấy hiệu quả, doanh nghiệp có thể mở rộng sang các bộ phận khác, nhưng cần điều chỉnh công cụ, cách đào tạo và phối hợp cho phù hợp với từng vị trí, thay vì sao chép máy móc. Những kinh nghiệm từ giai đoạn thử nghiệm sẽ giúp việc ứng dụng AI thực chất hơn, từng bước trở thành một phần trong cách tổ chức và thực hiện công việc hằng ngày.

Giá trị của AI vì thế không nằm ở số lượng công cụ được đưa vào sử dụng, mà ở những thay đổi thực chất trong cách con người làm việc và doanh nghiệp vận hành. Khi người lao động hiểu công nghệ, nhà quản lý nắm được giới hạn của công cụ và cách triển khai được điều chỉnh từ thực tế, AI không chỉ giúp xử lý công việc nhanh hơn mà còn góp phần định hình lại cách doanh nghiệp tổ chức và tạo ra giá trị.