.svg){kind=small}
.svg){kind=small}
.svg){kind=small}
"AI tạo ra, con người chữa bệnh": công thức cách mạng hóa năng suất
Hãy tưởng tượng một nhà quản lý, chỉ trong một buổi sáng, phải lựa chọn giữa 50 đề xuất sáng tạo khác nhau cho một chiến dịch quảng cáo, đánh giá 30 hồ sơ xin việc cho một vị trí đang tuyển dụng, và lựa chọn giữa hàng chục nhà cung cấp cho một dự án mới. Cuối ngày, ngay cả việc chọn món ăn cho bữa tối cũng có vẻ như là một trở ngại không thể vượt qua.
Chào mừng đến với thế giới của sự mệt mỏi khi ra quyết định – một hiện tượng ngày càng phổ biến trong thời đại kỹ thuật số, nhưng một giải pháp phản trực giác đang xuất hiện.
Mệt mỏi khi quyết định là gì?
Mệt mỏi khi ra quyết định là một hiện tượng tâm lý đã được ghi nhận rõ ràng, mô tả sự suy giảm chất lượng quyết định sau một quá trình ra quyết định kéo dài . Việc ra quyết định liên quan đến các quá trình nhận thức có thể làm não bộ mệt mỏi, giống như lao động chân tay làm cơ thể mệt mỏi.
Vấn đề không chỉ đơn giản là "mệt mỏi" vì phải quyết định, mà là sự cạn kiệt thực sự các nguồn lực nhận thức dẫn đến ba hậu quả có thể xảy ra:
- Tê liệt quyết định : Không có khả năng đưa ra bất kỳ quyết định nào
- Quyết định bốc đồng : Những lựa chọn vội vàng để "giải thoát bản thân" khỏi gánh nặng của việc ra quyết định
- Sự trì hoãn : Liên tục trì hoãn các quyết định
Lưu ý: Điều quan trọng cần biết là nghiên cứu về tình trạng mệt mỏi khi ra quyết định hiện đang gây tranh cãi. Các nghiên cứu gần đây đã đặt câu hỏi về sự tồn tại của hiệu ứng này, cho rằng nó có thể là một " lời tiên tri tự ứng nghiệm ".
Tác động tiềm ẩn đến doanh nghiệp
Mệt mỏi khi ra quyết định không chỉ là vấn đề cá nhân—nó còn gây ra những hậu quả nghiêm trọng cho hiệu suất kinh doanh. Như nghiên cứu đã chỉ ra, "nó có thể dẫn đến chất lượng quyết định kém hơn, năng suất giảm và tỷ lệ sai sót tăng lên, tất cả đều có thể gây tổn hại đến lợi nhuận của công ty."
Ví dụ cụ thể trong thế giới việc làm
Quản lý quá tải : Một nhà quản lý vừa quản lý quan hệ khách hàng vừa quản lý hàng tồn kho phải đưa ra vô số quyết định nhỏ nhặt trong suốt cả ngày, từ việc ưu tiên yêu cầu của khách hàng đến việc đặt lại đơn hàng. Mỗi quyết định, dù nhỏ đến đâu, đều làm tăng gánh nặng nhận thức.
Quản lý nội dung kiệt sức : Một nhóm tiếp thị phải phân loại hàng trăm tùy chọn sáng tạo do AI tạo ra mỗi tuần có thể thấy mình bị tê liệt bởi sự lựa chọn thay vì được trao quyền bởi công nghệ.
Thời đại của sự phong phú của sự lựa chọn và nghịch lý AI
Vấn đề này càng trở nên trầm trọng hơn trong kỷ nguyên AI tạo ra. Theo báo cáo năm 2023 của Gartner, "số lượng tác phẩm nghệ thuật và sáng tạo được tạo ra bởi AI đã tăng gấp bốn lần kể từ năm 2020, với nội dung do AI tạo ra dự kiến sẽ chiếm 30% tổng số nội dung kỹ thuật số vào năm 2025. "
Những gì được cho là một công cụ hỗ trợ thường trở thành nguồn thông tin quá tải. Như một CMO trong danh sách Fortune 500 đã thú nhận: "Tôi từng phàn nàn về việc không có đủ định hướng sáng tạo. Giờ đây, tôi có 50 lựa chọn hợp lệ cho mỗi chiến dịch, và tôi dành nhiều thời gian để lựa chọn hơn là sáng tạo."
Câu trả lời truyền thống: AI Curator (Mô hình 1.0)
Phản ứng đầu tiên cho vấn đề này là sự phát triển của các trình quản lý AI tự động — hệ thống được thiết kế để lọc và lựa chọn nội dung hiện có mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người.
Ví dụ về Mô hình "Truyền thống"
Truyền thông & Báo chí : Washington Post sử dụng hệ thống AI để tuyển chọn và đề xuất các bài viết, cá nhân hóa nội dung dựa trên sở thích cá nhân của người đọc.
Lĩnh vực Bảo tàng : Bảo tàng Rijksmuseum ở Amsterdam đã triển khai AI để số hóa và quản lý bộ sưu tập đồ sộ của mình. Dự án "Chiến dịch Tuần tra Đêm" đã sử dụng AI để hỗ trợ phục chế và nghiên cứu bức tranh biểu tượng của Rembrandt.
Đổi mới văn hóa : Bảo tàng Nghệ thuật Nasher tại Đại học Duke đã thử nghiệm ChatGPT để quản lý toàn bộ một triển lãm từ bộ sưu tập của bảo tàng.
Giới hạn của Mô hình 1.0
Những ví dụ này, tuy thú vị, nhưng lại dựa trên một mô hình hạn chế: AI quản lý nội dung chủ yếu do con người tạo ra . Mô hình phản ứng này hoạt động tốt với các bộ sưu tập lịch sử hoặc nội dung hiện có, nhưng trở nên kém hiệu quả khi AI có thể tạo nội dung nhanh hơn nhiều so với khả năng quản lý nội dung đó.
Mô hình mới: "AI tạo ra, con người chữa lành" (Mô hình 2.0)
Một cách tiếp cận hiệu quả và mạnh mẽ hơn nhiều đang nổi lên: để AI làm những gì nó làm tốt nhất (tạo ra nhanh chóng) và con người làm những gì họ làm tốt nhất (đánh giá định tính).
Tại sao mô hình này vượt trội
Chuyên môn hóa tối ưu : AI có thể phân tích hàng nghìn nguồn 24/7, khám phá và phân tích nội dung và nguồn nhanh hơn con người, trong khi con người xuất sắc trong việc "cung cấp yếu tố con người độc đáo, kết nối cảm xúc và tư duy phản biện".
Tốc độ và Kiểm soát : AI tạo ra nội dung với tốc độ mà con người không thể làm được, trong khi quá trình tuyển chọn của con người vẫn duy trì kiểm soát chất lượng và định hướng chiến lược.
Ví dụ thực tế của Mô hình 2.0
Tự động hóa tiếp thị : Theo tài liệu của Social Media Examiner, các nhóm tiên tiến nhất đang tạo ra “ quy trình làm việc tự động kết nối các yếu tố kích hoạt với trợ lý AI và đích đến đầu ra ” nơi AI tạo ra nội dung trong khi con người quản lý nội dung.
Ứng dụng doanh nghiệp : IBM báo cáo rằng "các nhóm tiếp thị có thể sử dụng những công cụ này để lên ý tưởng hiệu quả, soạn thảo bản thảo và tạo ra nội dung chất lượng cao" nhưng nhấn mạnh rằng "phải đưa ra các hướng dẫn vì nội dung do AI tạo ra có thể thiếu tính độc đáo, sáng tạo và chiều sâu cảm xúc".
Một nghiên cứu điển hình: Sự ra đời của bài viết này
Động lực "AI tạo ra, con người chữa lành" xuất hiện ngay từ khi bài viết này được hình thành. Trong quá trình nghiên cứu và viết bài, quy trình làm việc chính xác sau đã diễn ra:
Giai đoạn tạo (AI) : Hệ thống AI nhanh chóng tạo ra khối lượng tìm kiếm từ hàng chục nguồn, tạo ra nội dung, trích dẫn và phân tích chỉ trong vài phút.
Giai đoạn quản lý ("Con người") : Người quản lý ngay lập tức xác định:
- Thông tin chưa được xác minh : Nhận ra thông tin không tồn tại hoặc không đúng sự thật trong tìm kiếm ban đầu.
- Lựa chọn định tính : Ưu tiên các nguồn học thuật và các nghiên cứu điển hình có thể xác minh
- Hướng đi chiến lược : Quyết định đảo ngược câu chuyện để đề xuất mô hình 2.0 là mô hình vượt trội
- Kiểm soát chất lượng : Đảm bảo lập luận nhất quán và được hỗ trợ bằng bằng chứng
Kết quả : Nội dung chính xác và hấp dẫn hơn nhiều so với nội dung mà AI tự tạo ra, được tạo ra chỉ trong một phần nhỏ thời gian so với nghiên cứu thủ công.
Chiến lược triển khai Mô hình 2.0
1. Xác định lại vai trò của nhóm
Theo Content Marketing Institute , các công ty phải quyết định chiến lược về nơi triển khai AI tạo sinh: liệu nó có nên tăng cường sức mạnh hiện có của nhóm hay bù đắp cho những thiếu sót của nhóm?
2. Quy trình làm việc có cấu trúc
Triển khai các quy trình mà “AI xử lý phần việc nặng nhọc trong khi người sáng tạo tập trung vào việc kể chuyện và xây dựng các kết nối chân thực”.
3. Kiểm soát chất lượng liên tục
Việc duy trì chất lượng và độ tin cậy có nghĩa là thêm các lớp cải tiến vào bản thảo do AI tạo ra để tăng thêm ý nghĩa, sắc thái và giọng điệu - những thứ mà AI không thể tự cung cấp được.”
4. Chuyên môn hóa AI
Sử dụng "AI như một công cụ để cải thiện quy trình làm việc, nhưng luôn kết hợp sự sáng tạo của con người để thêm nét cá nhân."
Tương lai: Từ người sáng tạo đến nhà chiến lược
Cũng như AI giúp việc sản xuất nội dung dễ dàng hơn bao giờ hết, khả năng nổi bật lại càng trở nên giá trị hơn một cách nghịch lý. Các nhà sáng tạo phải đối mặt với một lựa chọn: cạnh tranh về số lượng bằng cách sử dụng AI để sản xuất nhiều nội dung hơn, hay tập trung vào việc tuyển chọn và tính xác thực để nổi bật giữa sự ồn ào ngày càng tăng của công nghệ số.
Tuy nhiên, ý kiến lại không thống nhất. Một số nhà sáng tạo coi AI là một đồng minh giúp họ có thêm thời gian cho chiến lược và sáng tạo ý tưởng, cho phép họ tập trung vào việc kể chuyện và xây dựng cộng đồng.
Những người khác lo ngại rằng tự động hóa sản xuất có thể làm giảm giá trị công việc của họ hoàn toàn, khiến nhiều năm kinh nghiệm kỹ thuật trở nên vô nghĩa.
Những người khác cho rằng giá trị thực sự sẽ nằm ở khả năng điều phối AI như một công cụ, biến người sáng tạo thành "đạo diễn kỹ thuật số" thay vì chỉ là người sản xuất nội dung.
Năng lực then chốt mới
Trong mô hình 2.0, kỹ năng giá trị nhất không còn là tốc độ sản xuất (AI nhanh hơn), mà là chất lượng đánh giá của người quản lý . Nếu không có sự giám sát của con người trước và sau khi sử dụng AI tạo sinh, bạn có nguy cơ tạo ra nội dung chung chung, được thiết kế sẵn, dễ bỏ qua mà không ai muốn đọc.
Kết luận: Thời đại của sự quản lý thông minh
Mệt mỏi khi ra quyết định là một trong những thách thức khó lường của thời đại số, nhưng giải pháp không nằm ở việc hạn chế sự đổi mới. Mô hình quản lý AI truyền thống (1.0) - trong đó AI lựa chọn nội dung hiện có - là một bước đầu tiên quan trọng nhưng chưa đủ.
Tương lai thuộc về mô hình 2.0 : "AI tạo ra, con người chữa bệnh". Cách tiếp cận này thừa nhận rằng:
- AI vượt trội về tốc độ tạo ra và khối lượng
- Con người giỏi về phán đoán định tính và định hướng chiến lược
- Sự kết hợp của cả hai sẽ mạnh hơn rất nhiều so với việc sử dụng từng hệ thống riêng lẻ.
Bài học Siêu hình : Việc tạo ra bài viết này minh họa hoàn hảo nguyên tắc đã được thảo luận. AI ban đầu tạo ra một lượng thông tin khổng lồ - cả chính xác lẫn không chính xác, được trộn lẫn với nhau. Thay vì để người đọc tự xử lý lượng thông tin quá tải này (gây ra tình trạng mệt mỏi khi ra quyết định), người quản lý "con người" đã chọn lọc, xác minh và sắp xếp chỉ những thông tin phù hợp và đáng tin cậy nhất.
Trong một thế giới tràn ngập thông tin, chuyên môn thực sự không còn nằm ở việc tạo ra các lựa chọn, mà là biết cách chọn đúng. Tương lai không nằm ở việc AI thay thế con người, hay con người cạnh tranh với AI, mà nằm ở sự chuyên môn hóa hợp tác, nơi mọi người đều làm tốt nhất những gì mình làm.
Tương lai thuộc về những ai biết cách sắp xếp, không chỉ những ai biết cách sáng tạo.
Bài viết này dựa trên nghiên cứu được công bố bởi các tổ chức và học viện hàng đầu trong lĩnh vực AI, đặc biệt đề cập đến các nghiên cứu về quy trình làm việc hợp tác giữa AI và con người và việc triển khai AI trong việc ra quyết định kinh doanh.
