Giám đốc điều hành Microsoft: Trong kỷ nguyên AI, làm thế nào để xác định hào bảo của một công ty?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Giám đốc điều hành Microsoft: Trong kỷ nguyên AI, làm thế nào để xác định hào bảo của một công ty?
Không phải mô hình, mà là vòng học tập khép kín.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả gốc: Satya Nadella, CEO của Microsoft
Biên dịch: Peggy
Gần đây, tôi liên tục suy ngẫm về tương lai của doanh nghiệp trong nền kinh tế do AI thúc đẩy.
Làn chuyển đổi lần này khác biệt hoàn toàn so với mọi đợt di chuyển nền tảng trước đây. Trước đây, chúng ta sử dụng các hệ thống kỹ thuật số nhằm tăng cường nguồn lực con người; còn lần này, đây là lần đầu tiên chúng ta có thể thiết lập một vòng phản hồi nhận thức thực sự giữa con người và hệ thống kỹ thuật số. Đây là một điều mang tính cách mạng sâu sắc, bởi nó sẽ thay đổi cách chúng ta hiểu bản thân khái niệm “công việc” bên trong doanh nghiệp.
Vấn đề then chốt thực sự không nằm ở việc một công cụ hay hệ thống kỹ thuật số cụ thể nào được sử dụng ra sao, mà nằm ở chỗ: trong một thế giới nơi mô hình AI có khả năng liên tục tiếp thu chuyên môn của con người và tổ chức rồi biến nó thành hàng hóa, tổ chức phải làm thế nào để tiếp tục học hỏi, tích lũy tài sản trí tuệ, tạo dựng sự khác biệt và duy trì sự phát triển bền vững.
Mỗi doanh nghiệp đều phải xây dựng cái tôi gọi là “vốn nhân lực” và “vốn token”. Vốn nhân lực bao gồm kiến thức, khả năng phán đoán, mạng lưới quan hệ, sức sáng tạo và năng lực nhận diện mẫu (pattern recognition) của nhân viên; còn vốn token là năng lực AI do chính doanh nghiệp xây dựng và sở hữu.
Điều quan trọng cần nhấn mạnh là khi vốn token gia tăng, vốn nhân lực không hề trở nên kém quan trọng hơn — trái lại, nó càng trở nên thiết yếu hơn. Tôi tin rằng tính chủ động của con người sẽ là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của vốn token. Chính con người đặt ra những mục tiêu đầy tham vọng, kết nối các manh mối xuyên lĩnh vực, xây dựng quan hệ và nhận diện những mẫu hình thực sự quan trọng. Không có định hướng từ con người, sức mạnh tính toán chỉ chạy tại chỗ.
Điều này hàm ý rằng cơ hội thực sự không nằm ở việc chọn ra mô hình tốt nhất, mà ở việc xây dựng trên nền tảng mô hình đó một vòng phản hồi học tập, qua đó vốn nhân lực và vốn token cùng tăng trưởng theo hiệu ứng lãi kép. Bạn có thể thuê ngoài một nhiệm vụ, thậm chí thuê ngoài cả một vị trí công việc — nhưng bạn tuyệt đối không thể thuê ngoài quá trình học tập của chính mình. Tương lai của doanh nghiệp nằm ở khả năng duy trì hiệu ứng lãi kép này liên tục giữa con người và AI.
Điều này đòi hỏi một cách tiếp cận kiến trúc mới: mỗi doanh nghiệp đều phải có khả năng xây dựng một hệ thống tác tử thông minh (intelligent agent system) ngày càng hoàn thiện theo thời gian, đồng thời vẫn giữ quyền kiểm soát hoàn toàn đối với tài sản trí tuệ của mình. Một công ty phải có thể thay thế một mô hình “đa năng” (general-purpose model), mà không làm mất đi kinh nghiệm chuyên môn đặc thù — giống như “nhân viên kỳ cựu của công ty” — đã được tích lũy và lưu trữ trong hệ thống học tập của mình. Đây sẽ là bài kiểm tra then chốt trong tương lai để đánh giá mức độ kiểm soát và chủ quyền của doanh nghiệp.
Doanh nghiệp cần chuyển đổi quy trình làm việc, kiến thức chuyên ngành và khả năng phán đoán tích lũy lâu dài của mình thành các hệ thống AI có thể cải tiến liên tục qua từng lần sử dụng. Việc đánh giá nội bộ (private evaluation) cần xác định xem mô hình có thực sự cải thiện trên các kết quả kinh doanh mà doanh nghiệp quan tâm hay không — chứ không chỉ dựa vào các bài kiểm tra chuẩn hóa bên ngoài. Môi trường học tăng cường riêng (private reinforcement learning environment) phải giúp mô hình trở nên mạnh mẽ hơn dựa trên các dữ liệu hành vi thực tế bên trong tổ chức. Cơ sở tri thức doanh nghiệp (enterprise knowledge base) sẽ biến ký ức tổ chức thành thứ có thể truy vấn được, đồng thời nâng cao hiệu suất sử dụng token.
Vòng phản hồi này sẽ trở thành tài sản trí tuệ mới của doanh nghiệp. Tôi coi nó như một “cỗ máy leo dốc”. Khác với phần lớn các loại tài sản khác, cỗ máy này phát triển theo hiệu ứng lãi kép. Mỗi lần cải tiến quy trình làm việc đều tạo ra tín hiệu huấn luyện tốt hơn, từ đó đẩy nhanh tốc độ tích lũy tri thức ẩn (tacit knowledge) độc đáo của doanh nghiệp. Những công ty sớm xây dựng được hệ thống như vậy sẽ đạt được lợi thế khó sao chép — bất kể khả năng của từng mô hình đơn lẻ có tiến bộ đến đâu trong tương lai.
Điều khiến chúng ta lo ngại nhất là một thế giới nơi mọi doanh nghiệp trong mọi ngành nghề đều nhường toàn bộ giá trị cho vài mô hình “nuốt chửng mọi thứ” mà họ thấy. Nếu toàn bộ giá trị cuối cùng đều bị chiếm đoạt bởi một số ít mô hình, cấu trúc chính trị – kinh tế chắc chắn sẽ không chấp nhận kết quả ấy. Một tương lai AI làm rỗng ruột toàn bộ ngành công nghiệp là điều không thể nhận được sự đồng thuận từ xã hội.
Hãy nhìn lại giai đoạn đầu của toàn cầu hóa: toàn bộ nền kinh tế công nghiệp đã bị “thuê ngoài” đến mức trống rỗng. Về mặt số liệu, GDP dường như vẫn ổn — nhưng sự dịch chuyển thực tế của chuỗi giá trị công nghiệp và tác động lên việc làm thì rõ ràng tồn tại, và hậu quả của nó vẫn đang được cảm nhận cho đến ngày nay. Chúng ta không thể tái diễn kịch bản này trong kỷ nguyên AI — để một số ít hệ thống AI chiếm trọn mọi khoản lợi ích kinh tế, trong khi tri thức ngành nghề lại bị thương mại hóa và làm cạn kiệt ngay dưới chân chúng.
Theo quan điểm của tôi, ưu tiên hàng đầu của chúng ta phải là xây dựng một hệ sinh thái tiên tiến — chứ không chỉ là một mô hình tiên tiến. Chỉ khi đó, giá trị mới có thể lan tỏa rộng rãi tới từng doanh nghiệp, từng ngành nghề và từng quốc gia. Trong hệ sinh thái như vậy, mỗi tổ chức đều có thể sở hữu vòng phản hồi học tập riêng, mã hóa tri thức tổ chức của mình vào đó, và thúc đẩy sự tăng trưởng lãi kép đồng thời giữa vốn nhân lực và vốn token.
Đây cũng chính là tinh thần nền tảng (platform spirit) mà tôi luôn ủng hộ: giá trị được tạo ra trên nền tảng phải lớn hơn giá trị nền tảng tự thu về; mỗi doanh nghiệp đều phải có khả năng đổi mới liên tục và tạo ra giá trị riêng.
Khi điều này trở thành hiện thực, doanh nghiệp vừa tạo ra giá trị cho chính mình, vừa tạo ra giá trị cho môi trường kinh tế nơi nó tồn tại. Chuyên môn của nhân viên sẽ được khuếch đại; khả năng phán đoán của họ sẽ trở thành một phần của hệ thống, có thể sao chép và mở rộng quy mô; và những lợi ích này sẽ quay trở lại công ty cũng như cộng đồng xung quanh nó.
Đây mới chính là cách doanh nghiệp tạo ra giá trị cho bản thân và cho nền kinh tế rộng lớn hơn. Cũng chính là trạng thái cân bằng bền vững mà chúng ta cần cùng nhau xây dựng.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@satyanadella
