Biên tập viên lưu ý: Satya Nadella, CEO của Microsoft, tin rằng trong thời đại AI, khả năng cạnh tranh thực sự của doanh nghiệp không nằm ở việc đặt cược vào mô hình mạnh nhất nào, mà ở khả năng kết tủa quy trình làm việc, kiến thức lĩnh vực, phán đoán tổ chức và kinh nghiệm nhân viên của chính mình thành một hệ thống học tập tiến hóa liên tục. Nói cách khác, doanh nghiệp không thể chỉ mua khả năng AI, mà phải sở hữu "vòng lặp học tập" của riêng mình (một hệ thống mà kinh nghiệm con người, quy trình nghiệp vụ và khả năng mô hình liên tục củng cố lẫn nhau).
Trong khuôn khổ này, các công ty trong tương lai sẽ đồng thời tích lũy hai loại vốn: vốn nhân lực, tức là kiến thức, khả năng phán đoán, mạng lưới quan hệ, khả năng sáng tạo và nhận biết mẫu của nhân viên; và Token Capital (khả năng AI do chính doanh nghiệp xây dựng và sở hữu). Nadella nhấn mạnh, AI sẽ không làm giảm giá trị của vốn nhân lực, ngược lại còn làm cho khả năng thiết lập mục tiêu, kết nối liên ngành và nhận biết các mẫu quan trọng của con người trở nên quan trọng hơn. Không có sự định hướng của con người, sức mạnh tính toán chỉ là xoay vòng tại chỗ; không có sự tích lũy kiến thức của chính tổ chức, mô hình dù mạnh đến đâu cũng chỉ là công cụ bên ngoài.
Nhận định cốt lõi nhất của bài viết này là: Một tiền tuyến không có sự hỗ trợ của hệ sinh thái sẽ không phải là một tương lai ổn định. Giá trị của AI không nên bị nuốt chửng bởi một số ít mô hình tổng quát, mà nên hình thành một hệ sinh thái tiên phong, cho phép mỗi công ty, mỗi ngành, mỗi quốc gia đều có thể sở hữu vòng lặp học tập của riêng mình. Doanh nghiệp cần xây dựng môi trường đánh giá riêng tư, môi trường học tăng cường riêng tư và cơ sở kiến thức có thể truy vấn, biến kinh nghiệm ngầm định thành khả năng hệ thống có thể tái sử dụng, có thể mở rộng, có thể lặp lại. Hào bảo vệ thực sự, có thể không phải là bản thân một mô hình nào đó, mà là ngay cả khi thay thế mô hình tổng quát, doanh nghiệp vẫn không mất đi kinh nghiệm "kiểu nhân viên cũ" mà mình đã tích lũy.
Đây cũng là chìa khóa cho chủ quyền doanh nghiệp trong thời đại AI: Ai có thể biến tri thức tổ chức thành một hệ thống sinh lời liên tục, người đó sẽ có thể giữ lại tài sản trí tuệ, khuếch đại khả năng của nhân viên, và giữ lại giá trị kinh tế mà AI mang lại trong chính hoạt động kinh doanh, ngành công nghiệp và cộng đồng của mình trong tương lai mô hình phát triển nhanh chóng.
Dưới đây là văn bản gốc:
Gần đây tôi luôn suy nghĩ, trong nền kinh tế được AI thúc đẩy, tương lai của doanh nghiệp sẽ như thế nào.
Lần chuyển đổi này khác với bất kỳ lần di chuyển nền tảng nào trước đây. Trước đây, chúng ta sử dụng hệ thống số để tăng cường vốn nhân lực; còn lần này, là lần đầu tiên chúng ta có thể thiết lập một vòng lặp nhận thức thực sự giữa con người và hệ thống số. Đây là một điều rất đảo lộn nhận thức, bởi vì nó sẽ thay đổi cách chúng ta hiểu về bản thân "công việc" bên trong doanh nghiệp.
Vấn đề thực sự then chốt, không phải là một công cụ hay hệ thống số nào đó được sử dụng như thế nào, mà là trong một thế giới mà mô hình AI có thể liên tục hấp thụ chuyên môn của con người và tổ chức, và hàng hóa hóa nó, tổ chức tiếp tục học hỏi, tích lũy tài sản trí tuệ, hình thành sự khác biệt, và tiếp tục phồn vinh như 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 kiến thức, khả năng phán đoán, mạng lưới quan hệ, khả năng sáng tạo và khả năng nhận biết mẫu của nhân viên; còn vốn Token, chính là khả năng AI do chính doanh nghiệp xây dựng và sở hữu.
Quan trọng là, khi vốn Token tăng lên, vốn nhân lực sẽ không trở nên kém quan trọng. Ngược lại, nó sẽ chỉ trở nên quan trọng hơn. Tôi tin rằng, tính chủ động của con người sẽ trở thành động lực cốt lõi cho sự tăng trưởng của vốn Token. Con người sẽ đặt ra những mục tiêu đầy tham vọng, kết nối các manh mối xuyên ngành, thiết lập các mối quan hệ, và nhận ra các mẫu thực sự quan trọng. Không có sự kéo theo định hướng của con người, sức mạnh tính toán chỉ là xoay vòng tại chỗ.
Điều này có nghĩa là, cơ hội thực sự không nằm ở việc chọn mô hình tốt nhất, mà là xây dựng một vòng lặp học tập trên mô hình, để vốn nhân lực và vốn Token cùng nhau sinh lời. Bạn có thể thuê ngoài một nhiệm vụ, thậm chí có thể thuê ngoài một công việc, nhưng bạn không bao giờ có thể thuê ngoài việc học của chính mình. Tương lai của doanh nghiệp, nằm ở khả năng để cho việc học này giữa người và AI tiếp tục sinh lời.
Điều này đòi hỏi một cách tiếp cận kiến trúc mới: mỗi doanh nghiệp đều nên có khả năng xây dựng hệ thống tác nhân thông minh sẽ không ngừng cải thiện theo thời gian, đồng thời vẫn giữ được quyền kiểm soát đối với tài sản trí tuệ của mình. Một công ty nên có thể thay thế một mô hình "dạng tổng quát", nhưng không bị mất đi kinh nghiệm chuyên môn kiểu "nhân viên cũ của công ty" đã tích lũy trong hệ thống học tập của mình. Đây sẽ là bài kiểm tra quan trọng để đo lường khả năng kiểm soát và chủ quyền của doanh nghiệp trong thời đại tương lai.
Doanh nghiệp cần biến quy trình làm việc, kiến thức lĩnh vực và khả năng phán đoán tích lũy lâu dài của mình thành hệ thống AI có thể liên tục cải thiện trong mỗi lần sử dụng. Đánh giá riêng tư nên đo lường xem mô hình có thực sự trở nên tốt hơn trên các kết quả kinh doanh mà doanh nghiệp quan tâm hay không, không chỉ nhìn vào các bài kiểm tra tiêu chuẩn bên ngoài. Môi trường học tăng cường riêng tư nên giúp mô hình trở nên mạnh hơn dựa trên các hành trình thực tế bên trong tổ chức. Cơ sở kiến thức của doanh nghiệp sẽ làm cho trí nhớ thể chế trở nên có thể truy vấn, và nâng cao hiệu quả sử dụng Token.
Vòng lặp này sẽ trở thành tài sản trí tuệ mới của doanh nghiệp. Tôi xem nó như một cỗ máy "leo dốc". Và, khác với hầu hết các tài sản khác, nó sẽ sinh lời. Mỗi lần cải tiến quy trình làm việc sẽ tạo ra tín hiệu huấn luyện tốt hơn, từ đó đẩy nhanh việc tích lũy kiến thức ngầm định riêng có của doanh nghiệp. Những công ty xây dựng hệ thống này sớm hơn sẽ có được một lợi thế khó sao chép, bất kể khả năng của từng mô hình đơn lẻ trong tương lai đột phá như thế nào.
Điều chúng ta không muốn thấy nhất, là một thế giới như thế này: mỗi công ty trong mọi ngành công nghiệp đều trao giá trị cho một số ít mô hình nuốt chửng mọi nội dung chúng nhìn thấy. Nếu tất cả giá trị cuối cùng đều bị một số ít môình nắm bắt, cấu trúc chính trị kinh tế căn bản sẽ không dung thứ kết quả này. Một tương lai AI rỗng ruột toàn bộ ngành công nghiệp, không thể có được sự cho phép ở cấp độ xã hội.
Hãy nghĩ về điều gì đã xảy ra trong giai đoạn đầu của toàn cầu hóa: toàn bộ nền kinh tế công nghiệp bị rỗng ruột do thuê ngoài. Nhìn bề ngoài, các con số GDP dường như khá tốt, nhưng sự chuyển dịch ngành thực sự và tác động việc làm thực sự tồn tại, và hậu quả của nó đến nay vẫn đang được cảm nhận. Chúng ta không thể đưa động thái này vào thời đại AI - để một số ít hệ thống AI nắm bắt toàn bộ lợi ích kinh tế, trong khi tri thức của toàn bộ ngành công nghiệp bị hàng hóa hóa, bị rỗng ruột dưới chân chúng.
Trong mắt tôi, ưu tiên của chúng ta phải là xây dựng một hệ sinh thái tiên phong, không chỉ là một mô hình tiên phong. Chỉ như vậy, giá trị mới có thể chảy rộng rãi đến mỗi công ty, mỗi ngành, mỗi quốc gia. Trong hệ sinh thái như vậy, mỗi tổ chức đều có thể sở hữu vòng lặp học tập của riêng mình, mã hóa tri thức thể chế của mình vào đó, và để vốn nhân lực và vốn Token cùng nhau sinh lời.
Đây cũng là tinh thần nền tảng mà tôi luôn đồng tình: Giá trị được tạo ra trên nền tảng, nên lớn hơn giá trị mà chính nền tảng nắm bắt; mỗi công ty đều nên có thể liên tục đổi mới, và tạo ra giá trị thuộc về mình.
Khi điều này được thực hiện, doanh nghiệp sẽ tạo ra giá trị cho chính mình, cũng sẽ tạo ra giá trị cho môi trường kinh tế mà mình đang ở. Năng lực chuyên môn của nhân viên sẽ được khuếch đại, khả năng phán đoán của họ sẽ trở thành một phần của hệ thống, trở nên có thể sao chép, có thể quy mô hóa, và những lợi ích này sẽ quay trở lại công ty và cộng đồng xung quanh.
Đây mới là cách doanh nghiệp tạo ra giá trị cho bản thân và nền kinh tế rộng lớn hơn. Cũng là trạng thái cân bằng ổn định mà chúng ta nên cùng nhau xây dựng.
