AI, Công cụ và Sự chuyển đổi: Bài toán vượt xa việc 'trang bị' chatbot

Một doanh nghiệp lớn điển hình của Mỹ ngày nay sở hữu hàng trăm, thậm chí hàng nghìn phần mềm khác nhau, từ những hệ thống ghi chép sổ cái (system of record) khổng lồ như SAP, Workday đến vô số ứng dụng SaaS theo chiều dọc. Trong bối cảnh đó, việc AI có thể quét sạch sự phức tạp này là một ý tưởng đầy cám dỗ nhưng có thể là sự hiểu lầm căn bản về cách phần mềm ra đời và cách con người sử dụng chúng.

Nhà phân tích Benedict Evans, trong bài viết mới nhất, đã chỉ ra một sự thật phũ phàng: hầu hết mọi người không phải là "người xây dựng công cụ". Nếu bạn dành toàn bộ thời gian cho các vụ ly hôn phức tạp hoặc các hợp đồng bán hàng lớn, bạn sẽ không có suy nghĩ "mình có thể viết một script để tự động hóa việc này". Chính sự mù quáng trước các cơ hội tự động hóa ngay trước mắt là rào cản đầu tiên, chứ không phải khả năng viết code.

Sự khác biệt giữa việc "chế tạo công cụ" và "thay đổi cách vận hành"

Ngay cả khi một doanh nghiệp đã xác định được bài toán cần giải quyết, việc triển khai AI vẫn là một câu chuyện dài. Nhiều quy trình chạm tới 50 hay 500 người, trải dài qua 5 phòng ban và 3 hệ thống dữ liệu khác nhau. Một nhân viên xuất sắc có thể có ý tưởng tuyệt vời để cải thiện quy trình xử lý công nợ (accounts payable), nhưng anh ta không thể tự mình thay đổi cách cả công ty làm việc. Việc đó phải trở thành một quyết định mua sắm, một dự án và một quy trình bán hàng kéo dài 18 tháng.

Tác giả đưa ra một mô hình hữu ích để suy nghĩ về điều này: một dải phổ từ thể chế hóa (institutionalised) đến ứng biến (improvised). Ở một đầu, bạn có các tác vụ cố định, lặp đi lặp lại được chuẩn hóa trong các công cụ lớn như SAP, Carta. Ở đầu kia, bạn có các tình huống ngoại lệ, các câu hỏi một lần, được giải quyết một cách mơ hồ trong "không gian tự do" như Excel, email, Google Sheets, và các cuộc gọi hội nghị.

Điều quan trọng là các luồng công việc không đứng yên. Khi một tác vụ "ứng biến" nào đó trở nên quan trọng, lặp lại thường xuyên và có rủi ro tài chính, công ty sẽ phải trải nhựa cho con đường mòn – tức là thể chế hóa nó thành một phần mềm chính thức với đầy đủ kiểm toán, bảo mật và trách nhiệm giải trình. Chính dòng chảy liên tục này (bó lại và tháo gỡ) là lý do vì sao các công ty có hàng trăm ứng dụng.

AI chỉ là một "không gian tự do" mới, không phải lời giải cuối cùng

Evans lập luận rằng AI, đặc biệt là chatbot, chỉ đơn giản là một "không gian tự do" mới ngồi cạnh Excel và email, chứ không phải là thứ thay thế tất cả. Nó sẽ tiếp nhận các tác vụ từ các ứng dụng hiện tại và cũng sẽ mất các tác vụ cho chúng. Một công ty nhỏ có thể dùng Google Sheets lâu hơn vì AI khiến nó mạnh hơn, nhưng rồi một startup SaaS mới có thể xuất hiện với một giải pháp tốt hơn cho chính vấn đề đó. AI chỉ tạo ra những lựa chọn mới và dịch chuyển các ngưỡng, chứ không thay đổi bản chất của câu hỏi.

Thực tế triển khai AI tại doanh nghiệp trong ba năm qua đã chứng minh điều này. Mọi công ty lớn đều "trang bị" Copilot cho nhân viên, nhưng chỉ một số ít người dùng thường xuyên và hiệu quả, trong khi phần lớn còn lại hầu như không sử dụng. Vấn đề này không khác gì việc phát cho mọi người một chiếc PC và Lotus 123 vào năm 1983 hay kết nối internet và trình duyệt web vào năm 1997. Việc có công nghệ không đồng nghĩa với việc biết cách dùng nó để thay đổi quy trình xử lý hóa đơn hay quản lý chuỗi cung ứng.

Ba câu hỏi chiến lược cho mọi lãnh đạo

Thay vì chỉ chạy các dự án thí điểm (pilot) lẻ tẻ, Evans cho rằng mỗi công ty phải tự hỏi ba câu hỏi lớn khi đối mặt với một công nghệ nền tảng mới:

• Mua, xây dựng và triển khai thế nào? Sử dụng sản phẩm đi kèm của Microsoft/Google hay tự phát triển, hoặc mua từ startup?
• Mức độ thay đổi vận hành là bao nhiêu? Ví dụ, email và bảng tính có ý nghĩa gì với một công ty bảo hiểm so với một hãng luật? Câu trả lời là hoàn toàn khác biệt.
• Mô hình kinh tế của ngành có bị đe dọa? Liệu AI có tạo ra áp lực cạnh tranh mới hay là một mối đe dọa hiện hữu?

Việc chỉ cấp quyền truy cập Claude cho mọi người không trả lời được những câu hỏi này. Điều này dẫn đến một hệ quả trớ trêu: AI tạo ra rất nhiều cơ hội mới cho các công ty tư vấn (Accenture, Big Four...) và thậm chí cả các "deployco" từ chính các phòng lab lớn. Nếu doanh nghiệp muốn triển khai AI, họ cần một đội ngũ kỹ sư triển khai tiền phương (forward-deployed engineer) – người có thể nhìn thấy các cơ hội mà chính các chuyên gia trong ngành không nhận ra.

Cuối cùng, tác giả nhắc lại một bài học lịch sử: với mọi công nghệ mới, chúng ta thường bắt đầu bằng việc dùng nó để làm công việc cũ nhanh hơn. Nhưng điều tạo ra sự khác biệt thực sự, điều thay đổi thế giới, lại là những thứ mà trước đó không ai có thể tưởng tượng ra. Giá trị đích thực của AI không nằm ở việc tự động hóa những quy trình hiện có mà nằm ở việc tạo ra những điều hoàn toàn mới mẻ, vượt xa những gì chúng ta đang hình dung hôm nay.