Quang Trương
Pearl
Vì sao có những tập đoàn triển khai AI cho hàng nghìn người mà gần như không gây ồn ào, nhưng hiệu quả lại lan rất sâu?
AI trong doanh nghiệp thường được nhắc đến như những dự án thí điểm hào nhoáng, vài nhóm kỹ thuật thử nghiệm công cụ mới rồi trình bày kết quả cho lãnh đạo. Nhưng nếu nhìn vào câu chuyện của Citi, bạn sẽ thấy một cách làm khác, lặng lẽ hơn, chậm rãi hơn, và cũng thực tế hơn rất nhiều.
Thay vì hỏi “AI có thể làm được gì”, Citi dành gần hai năm để trả lời một câu hỏi khó hơn, làm sao để AI trở thành một phần công việc hàng ngày của hàng nghìn con người rất khác nhau, từ công nghệ, vận hành, quản lý rủi ro cho đến chăm sóc khách hàng. Kết quả là khoảng 4.000 nhân viên AI nội bộ, không phải kỹ sư chuyên sâu, mà là những người hiểu đủ để dùng, giải thích và giúp người khác dùng đúng.
Những “nhà vô địch” này không đóng vai trò giảng viên chính thức. Họ đơn giản là người trong nhóm, hiểu công việc thực tế, và sẵn sàng chỉ cho đồng nghiệp cách dùng AI vào những việc rất cụ thể. Cách làm này giải quyết một vấn đề quen thuộc trong doanh nghiệp lớn, công cụ thì có nhưng không ai biết khi nào nên dùng, dùng vào việc gì.
Đào tạo vì thế trở thành trung tâm. Nhân viên có thể nhận huy hiệu nội bộ khi hoàn thành khóa học hoặc chứng minh được AI giúp họ làm việc hiệu quả hơn. Những huy hiệu này không gắn với tăng lương hay thăng chức, nhưng lại tạo ra sự công nhận và uy tín trong tổ chức. AI lan tỏa không phải nhờ mệnh lệnh từ trên xuống, mà nhờ sự thúc đẩy giữa các đồng nghiệp với nhau.
Các công cụ AI đang được dùng cho những việc rất đời thường, tóm tắt tài liệu, soạn ghi chú nội bộ, phân tích dữ liệu, hỗ trợ viết mã. Không có ứng dụng nào mang tính đột phá riêng lẻ, điểm khác nằm ở chỗ chúng được đưa vào quy trình làm việc hàng ngày của rất nhiều người.
Đi kèm với đó là quản trị rủi ro chặt chẽ. Nhân viên chỉ được dùng các công cụ AI đã được phê duyệt, dữ liệu nào được phép đưa vào, kết quả được xử lý ra sao đều có quy định rõ. Điều này làm chậm một số thử nghiệm, nhưng đổi lại, ban lãnh đạo cảm thấy đủ tin tưởng để mở quyền truy cập rộng hơn. Trong ngành tài chính, niềm tin thường quan trọng hơn tốc độ.
Ở đây cũng có một tín hiệu văn hóa mạnh. Khi nhân viên không chuyên kỹ thuật được khuyến khích tham gia, AI thôi không còn là “đặc quyền” của kỹ sư hay nhà khoa học dữ liệu. Nó trở thành một phần của cách làm việc, giống như bảng tính hay phần mềm trình chiếu từng làm được trong quá khứ.
Tất nhiên, mô hình này không hoàn hảo. Việc áp dụng do đồng nghiệp dẫn dắt phụ thuộc nhiều vào sự hứng thú lâu dài, và không phải nhóm nào cũng tiến nhanh như nhau. Citi phải luân phiên những người tiên phong và liên tục cập nhật nội dung đào tạo để tránh tình trạng hỗ trợ không đồng đều.
Điểm đáng chú ý là Citi coi AI như hạ tầng, không phải một cuộc cách mạng cần chứng minh giá trị ngay lập tức. Thay vì hỏi AI có thể thay đổi toàn bộ mô hình kinh doanh hay không, họ hỏi AI có thể gỡ bỏ những vướng mắc nhỏ nào trong công việc hiện tại. Cách đặt câu hỏi này giúp việc đo lường tiến độ trở nên dễ hơn và giảm áp lực phải tạo ra những cú nhảy vọt.
Câu chuyện này cũng thách thức một giả định phổ biến, rằng AI phải được thúc đẩy từ tầng lãnh đạo cao nhất. Ở Citi, lãnh đạo ủng hộ, nhưng động lực chính lại đến từ những nhân viên tình nguyện sẵn sàng học và chia sẻ. Trong các tổ chức lớn, nguồn năng lượng từ dưới lên như vậy rất hiếm, nhưng thường quyết định công nghệ mới có thực sự sống lâu hay không.
Khi nhiều doanh nghiệp đang loay hoay vì AI triển khai chậm, kinh nghiệm của Citi gợi ra một hướng suy nghĩ khác. Có thể vấn đề không nằm ở việc thiếu công cụ hay chiến lược, mà nằm ở cách công việc thực sự diễn ra, từng nhóm một, từng con người một. Và đó cũng là câu hỏi mà nhiều doanh nghiệp Việt Nam có lẽ nên tự đặt ra khi nói về AI trong nội bộ mình. (artificialintelligence)
AI trong doanh nghiệp thường được nhắc đến như những dự án thí điểm hào nhoáng, vài nhóm kỹ thuật thử nghiệm công cụ mới rồi trình bày kết quả cho lãnh đạo. Nhưng nếu nhìn vào câu chuyện của Citi, bạn sẽ thấy một cách làm khác, lặng lẽ hơn, chậm rãi hơn, và cũng thực tế hơn rất nhiều.
Thay vì hỏi “AI có thể làm được gì”, Citi dành gần hai năm để trả lời một câu hỏi khó hơn, làm sao để AI trở thành một phần công việc hàng ngày của hàng nghìn con người rất khác nhau, từ công nghệ, vận hành, quản lý rủi ro cho đến chăm sóc khách hàng. Kết quả là khoảng 4.000 nhân viên AI nội bộ, không phải kỹ sư chuyên sâu, mà là những người hiểu đủ để dùng, giải thích và giúp người khác dùng đúng.
Bắt đầu từ con người, không phải từ công cụ
Điểm khác biệt lớn nhất của Citi nằm ở chỗ họ không bắt đầu bằng việc áp một nền tảng AI mới cho toàn công ty. Thay vào đó, ngân hàng này mời nhân viên tình nguyện trở thành “AI Champions”, những người được tiếp cận sớm với đào tạo, tài nguyên nội bộ và các phiên bản AI đã được phê duyệt.Những “nhà vô địch” này không đóng vai trò giảng viên chính thức. Họ đơn giản là người trong nhóm, hiểu công việc thực tế, và sẵn sàng chỉ cho đồng nghiệp cách dùng AI vào những việc rất cụ thể. Cách làm này giải quyết một vấn đề quen thuộc trong doanh nghiệp lớn, công cụ thì có nhưng không ai biết khi nào nên dùng, dùng vào việc gì.
Đào tạo vì thế trở thành trung tâm. Nhân viên có thể nhận huy hiệu nội bộ khi hoàn thành khóa học hoặc chứng minh được AI giúp họ làm việc hiệu quả hơn. Những huy hiệu này không gắn với tăng lương hay thăng chức, nhưng lại tạo ra sự công nhận và uy tín trong tổ chức. AI lan tỏa không phải nhờ mệnh lệnh từ trên xuống, mà nhờ sự thúc đẩy giữa các đồng nghiệp với nhau.
AI được dùng hàng ngày, nhưng luôn có lan can bảo vệ
Ở Citi, AI không được giới thiệu như một thứ mới mẻ để trình diễn, mà như một phản ứng trước quy mô vận hành khổng lồ. Khi một tổ chức có hơn 180.000 nhân viên, chỉ cần những cải thiện nhỏ về hiệu suất cũng đủ tạo ra tác động lớn.Các công cụ AI đang được dùng cho những việc rất đời thường, tóm tắt tài liệu, soạn ghi chú nội bộ, phân tích dữ liệu, hỗ trợ viết mã. Không có ứng dụng nào mang tính đột phá riêng lẻ, điểm khác nằm ở chỗ chúng được đưa vào quy trình làm việc hàng ngày của rất nhiều người.
Đi kèm với đó là quản trị rủi ro chặt chẽ. Nhân viên chỉ được dùng các công cụ AI đã được phê duyệt, dữ liệu nào được phép đưa vào, kết quả được xử lý ra sao đều có quy định rõ. Điều này làm chậm một số thử nghiệm, nhưng đổi lại, ban lãnh đạo cảm thấy đủ tin tưởng để mở quyền truy cập rộng hơn. Trong ngành tài chính, niềm tin thường quan trọng hơn tốc độ.
Bài học về mở rộng quy mô AI trong doanh nghiệp lớn
Câu chuyện của Citi cho thấy một điều khá rõ, để mở rộng AI, doanh nghiệp không cần biến mọi nhân viên thành chuyên gia. Điều cần là đủ nhiều người hiểu công cụ ở mức vừa đủ, dùng có trách nhiệm và có thể giải thích cho người khác. Khi đào tạo hàng nghìn người thay vì vài chục chuyên gia, sự phụ thuộc vào một nhóm nhỏ sẽ giảm đi.Ở đây cũng có một tín hiệu văn hóa mạnh. Khi nhân viên không chuyên kỹ thuật được khuyến khích tham gia, AI thôi không còn là “đặc quyền” của kỹ sư hay nhà khoa học dữ liệu. Nó trở thành một phần của cách làm việc, giống như bảng tính hay phần mềm trình chiếu từng làm được trong quá khứ.
Tất nhiên, mô hình này không hoàn hảo. Việc áp dụng do đồng nghiệp dẫn dắt phụ thuộc nhiều vào sự hứng thú lâu dài, và không phải nhóm nào cũng tiến nhanh như nhau. Citi phải luân phiên những người tiên phong và liên tục cập nhật nội dung đào tạo để tránh tình trạng hỗ trợ không đồng đều.
Điểm đáng chú ý là Citi coi AI như hạ tầng, không phải một cuộc cách mạng cần chứng minh giá trị ngay lập tức. Thay vì hỏi AI có thể thay đổi toàn bộ mô hình kinh doanh hay không, họ hỏi AI có thể gỡ bỏ những vướng mắc nhỏ nào trong công việc hiện tại. Cách đặt câu hỏi này giúp việc đo lường tiến độ trở nên dễ hơn và giảm áp lực phải tạo ra những cú nhảy vọt.
Câu chuyện này cũng thách thức một giả định phổ biến, rằng AI phải được thúc đẩy từ tầng lãnh đạo cao nhất. Ở Citi, lãnh đạo ủng hộ, nhưng động lực chính lại đến từ những nhân viên tình nguyện sẵn sàng học và chia sẻ. Trong các tổ chức lớn, nguồn năng lượng từ dưới lên như vậy rất hiếm, nhưng thường quyết định công nghệ mới có thực sự sống lâu hay không.
Khi nhiều doanh nghiệp đang loay hoay vì AI triển khai chậm, kinh nghiệm của Citi gợi ra một hướng suy nghĩ khác. Có thể vấn đề không nằm ở việc thiếu công cụ hay chiến lược, mà nằm ở cách công việc thực sự diễn ra, từng nhóm một, từng con người một. Và đó cũng là câu hỏi mà nhiều doanh nghiệp Việt Nam có lẽ nên tự đặt ra khi nói về AI trong nội bộ mình. (artificialintelligence)