Hãy tưởng tượng bạn phải giải thích giá trị của một giấc mơ cho giám đốc tài chính của mình. Đó chính xác là những gì xảy ra khi bạn cố gắng đo lường lợi tức đầu tư của trí tuệ nhân tạo bằng các công cụ truyền thống. 49% các tổ chức rơi vào tình huống trớ trêu như trong tiểu thuyết của Kafka: họ biết AI đang tạo ra giá trị, nhưng họ không thể chứng minh điều đó bằng số liệu.
Vấn đề không nằm ở kỹ thuật, mà là ở bản thể luận. Trí tuệ nhân tạo không chỉ đơn thuần tự động hóa các quy trình hiện có—nó tái tạo, biến đổi và nâng chúng lên một tầm nhận thức cao hơn. Điều này giống như việc cố gắng đo lường tác động của công nghệ in ấn bằng cách chỉ đếm số trang được in ra, bỏ qua cuộc cách mạng tri thức mà nó đã tạo ra.
Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang bị mắc kẹt trong cái lồng vàng của những chỉ số quen thuộc: tiết kiệm thời gian, giảm chi phí, tự động hóa quy trình. Nhưng trong khi lợi nhuận tài chính vẫn rất quan trọng, giá trị chiến lược của AI còn vượt xa lợi nhuận thuần túy—từ việc cải thiện khả năng ra quyết định đến trải nghiệm khách hàng và hiệu quả hoạt động.
Hãy xem xét trường hợp của một công ty sản xuất triển khai hệ thống trí tuệ nhân tạo để quản lý hàng tồn kho. Hệ thống này giúp giảm chi phí lưu trữ hàng tồn kho và giảm thiểu thiệt hại doanh thu do hàng hết, dẫn đến tiết kiệm chi phí và tăng doanh thu. Nhưng đây chỉ là bước khởi đầu.
Điều mà các chỉ số truyền thống bỏ sót chính là hiệu ứng domino về nhận thức: các nhà quản lý, được giải phóng khỏi các quyết định vận hành lặp đi lặp lại, bắt đầu suy nghĩ chiến lược hơn. Nhân viên, được hỗ trợ bởi các dự báo chính xác, phát triển sự tự tin hơn trong các quyết định của họ. Toàn bộ tổ chức trở nên linh hoạt và thông minh hơn.
Trí tuệ nhân tạo đang phát triển: từ một công cụ tự động hóa hiệu quả trở thành một đối tác nhận thức tích hợp trong các quy trình ra quyết định chiến lược. Sự chuyển đổi thầm lặng này đòi hỏi những mô hình đo lường mới.
Hãy xem cách McKinsey mô tả sự tiến hóa này: tại các công ty tiên tiến nhất, thuật toán tham gia vào quá trình ra quyết định với dữ liệu sẵn có, cung cấp những hiểu biết mà các nhà quản lý sử dụng để đánh giá các lựa chọn chiến lược. Chúng ta không còn nói về tự động hóa nữa, mà là về sự khuếch đại nhận thức.
Một ví dụ cụ thể đến từ Grant Thornton Australia, nơi Microsoft 365 Copilot giúp nhân viên tiết kiệm từ hai đến ba giờ mỗi tuần. Nhưng giá trị thực sự không nằm ở số giờ tiết kiệm được mà là những gì nhân viên làm với những giờ đó: tư duy chiến lược, đổi mới và xây dựng mối quan hệ sâu sắc hơn với khách hàng.
Để nắm bắt được sự chuyển đổi đa chiều này, nên chia lợi tức đầu tư thành hai thước đo ở các khung thời gian khác nhau: điều này cho phép các nhóm theo dõi cả tiến độ ngắn hạn và giá trị tài chính dài hạn.
Đây là những dấu hiệu ban đầu cho thấy sáng kiến AI đang tạo ra giá trị, ngay cả khi giá trị đó chưa thể hiện rõ ràng dưới dạng doanh thu hoặc tiết kiệm chi phí:
Tác động có thể định lượng và hướng đến kết quả của đầu tư vào trí tuệ nhân tạo:
Khung phân tích của Gartner đưa ra một quan điểm mang tính cách mạng: cân bằng giữa Lợi tức đầu tư (ROI), Lợi tức trên nhân viên (ROE) và Lợi tức trong tương lai (ROF), đồng thời công nhận rõ ràng những lợi ích vô hình, dài hạn.
Nghiên cứu về Lợi tức đầu tư cho nhân viên (Return on Employee - ROI) đặc biệt hữu ích. Trí tuệ nhân tạo (AI) cải thiện cảm nhận về quyền tự chủ thông qua việc phân công nhiệm vụ thông minh. Trong các lĩnh vực sáng tạo, các thiết kế sơ bộ do AI tạo ra đóng vai trò như một khung hỗ trợ nhận thức, cho phép nhân viên tập trung vào việc hình thành ý tưởng ở cấp độ cao.
Newman's Own đưa ra một ví dụ cụ thể: bằng cách tiết kiệm 70 giờ mỗi tháng trong việc tóm tắt tin tức ngành và thêm 50 giờ mỗi tháng trong việc chuẩn bị các bản tóm tắt tiếp thị, công ty đã cải thiện đáng kể sự gắn kết và giữ chân nhân viên.
Việc đánh giá giá trị của trí tuệ nhân tạo (AI) cho thấy một sự phức tạp bất ngờ: trong khi nó làm tăng năng suất một cách khách quan, thì AI cũng có thể tạo ra cái mà các nhà nghiên cứu gọi là "căng thẳng công nghệ" - sự mệt mỏi về nhận thức đến từ việc liên tục thích nghi với các công cụ công nghệ mới.
Tính hai mặt này không phải là lỗi; đó là một đặc điểm cần được đo lường một cách tinh vi. Dữ liệu cho thấy trí tuệ nhân tạo hiệu quả sẽ giảm thiểu các tác động tiêu cực của chính nó : khi các hệ thống được thiết kế tốt và tích hợp vào quy trình làm việc, sự gia tăng quyền tự chủ được cảm nhận sẽ bù đắp cho những căng thẳng ban đầu khi áp dụng.
Ý nghĩa đối với việc đo lường:
Sự cân bằng năng động này khẳng định rằng AI không chỉ là một yếu tố nhân bội hiệu quả, mà còn là một công cụ mang tính chuyển đổi đối với trải nghiệm làm việc đòi hỏi các chỉ số đa chiều.
Việc triển khai AI không chỉ là một dự án công nghệ mà là một sự chuyển đổi tổ chức. Các công ty phải điều chỉnh cấu trúc và quy trình của mình để tận dụng tối đa AI: điều này có thể bao gồm việc sửa đổi quy trình ra quyết định để bao gồm những hiểu biết dựa trên dữ liệu hoặc suy nghĩ lại các cơ chế phối hợp giữa các bộ phận.
McKinsey nhấn mạnh rằng việc thiết kế lại quy trình làm việc có tác động lớn nhất đến khả năng của một tổ chức trong việc thấy được tác động lợi nhuận trước thuế và lãi vay (EBIT) từ việc sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh. Việc chỉ cài đặt các công cụ thông minh là chưa đủ—chúng ta cần phải suy nghĩ lại cách thức làm việc của mình.
Dưới đây là một số chỉ số cụ thể để đo lường sự chuyển đổi nhận thức:
Trước khi triển khai AI, hãy lập một bản đồ chi tiết về "cách bạn đưa ra quyết định hiện nay":
Các tổ chức tiên tiến nhận ra rằng các chỉ số hiệu suất của họ cần phải thông minh hơn và có khả năng hơn. Họ đầu tư vào các đổi mới thuật toán để làm cho các chỉ số của mình thông minh hơn, thích ứng hơn và có khả năng dự đoán tốt hơn.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển, và các chỉ số đo lường của bạn cũng cần phải thay đổi. Hãy triển khai các bảng điều khiển thời gian thực để nắm bắt cả hiệu quả hoạt động và khả năng nhận thức.
Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể phá bỏ rào cản về kỹ năng, giúp nhiều người hơn có được kỹ năng trong nhiều lĩnh vực, bằng bất kỳ ngôn ngữ nào và vào bất kỳ thời điểm nào. Tiềm năng chuyển đổi này đòi hỏi các công cụ đo lường xứng tầm với cuộc cách mạng đang diễn ra.
Mục tiêu không phải là thay thế các chỉ số tài chính truyền thống, mà là tích hợp chúng với các chỉ số nắm bắt được khía cạnh nhận thức và cảm xúc của sự chuyển đổi. Bởi vì trong thời đại mà trí tuệ nhân tạo (AI) thúc đẩy sự sáng tạo, năng suất và tác động tích cực, việc chỉ đo lường hiệu quả sẽ bỏ sót bức tranh toàn cảnh.
Trong khi chúng ta vẫn đang tranh luận về việc liệu trí tuệ nhân tạo (AI) có thay thế công việc của con người hay không, thì nó đã và đang thay thế một thứ quan trọng hơn nhiều: cách chúng ta suy nghĩ, đưa ra quyết định và tạo ra giá trị. Các tổ chức có thể đo lường và tối ưu hóa sự chuyển đổi nhận thức này sẽ không chỉ tồn tại được trong cuộc cách mạng AI mà còn dẫn đầu nó.
Vấn đề không phải là bạn có đủ khả năng đầu tư vào AI hay không, mà là bạn có đủ khả năng để không đo lường tác động nhận thức của nó hay không. Trong một thế giới nơi AI khuếch đại trí tuệ con người, những ai đo lường tốt nhất sẽ thắng lớn.
Tài liệu tham khảo và nguồn:
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)