Vai trò của con người trong cách vận hành AI

Tuy nhiên, AI không tự quyết định doanh nghiệp nên làm gì. Đằng sau một kết quả do AI tạo ra vẫn cần con người xác định mục tiêu, cung cấp dữ liệu, kiểm tra kết quả và chịu trách nhiệm về quyết định cuối cùng.

Vì vậy, khi ứng dụng AI, doanh nghiệp không chỉ cần quan tâm AI làm được gì, mà còn phải hiểu rõ vai trò của con người trong cách vận hành AI.

AI không thay thế hoàn toàn vai trò của con người

Một trong những hiểu lầm phổ biến khi triển khai AI là xem AI như một công cụ có thể tự xử lý toàn bộ công việc.

Trên thực tế, AI hoạt động dựa trên dữ liệu, yêu cầu và bối cảnh mà con người cung cấp. Nếu mục tiêu không rõ ràng, dữ liệu thiếu hoặc quy trình chưa được chuẩn hóa, AI có thể tạo ra kết quả nhanh nhưng chưa chắc phù hợp với nhu cầu thực tế.

Chẳng hạn, AI có thể tổng hợp báo cáo doanh số trong vài giây. Nhưng việc xác định chỉ số nào cần theo dõi, kết quả nào bất thường và doanh nghiệp nên hành động ra sao vẫn cần người có chuyên môn và hiểu hoạt động kinh doanh.

Do đó, AI nên được nhìn nhận như một lớp công nghệ hỗ trợ con người thay vì một hệ thống hoàn toàn độc lập.

Con người giữ vai trò gì khi doanh nghiệp vận hành AI?

Vai trò của con người không biến mất khi AI được đưa vào quy trình. Ngược lại, con người chuyển từ trực tiếp thực hiện nhiều tác vụ sang thiết kế, định hướng và kiểm soát cách AI hoạt động.

1. Xác định vấn đề AI cần giải quyết

Doanh nghiệp trước tiên cần xác định đâu là vấn đề đang tiêu tốn nhiều thời gian, có tính lặp lại hoặc cần xử lý lượng lớn dữ liệu. Từ đó mới lựa chọn cách ứng dụng AI phù hợp.

Ví dụ:

• Nhân viên mất nhiều thời gian tổng hợp báo cáo từ nhiều nguồn.

• Bộ phận chăm sóc khách hàng phải phân loại hàng trăm yêu cầu mỗi ngày.

• Quản lý cần tìm nhanh thông tin từ kho tài liệu nội bộ.

• Nhân viên phải thực hiện nhiều bước kiểm tra và cập nhật dữ liệu giống nhau.

Khi bài toán đã rõ, AI mới có thể được đưa vào đúng vị trí trong quy trình thay vì sử dụng AI theo phong trào.

2. Cung cấp dữ liệu và bối cảnh cho AI

AI chỉ có thể đưa ra kết quả phù hợp khi được cung cấp thông tin đủ và đúng.

Đây là lý do dữ liệu doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong quá trình ứng dụng AI. Tài liệu, lịch sử công việc, thông tin khách hàng, quy trình nội bộ hay dữ liệu vận hành cần được tổ chức để AI có thể khai thác khi cần.

Nếu dữ liệu nằm rải rác ở email, file cá nhân, nhóm chat và nhiều hệ thống khác nhau, AI sẽ khó có được đầy đủ bối cảnh để đưa ra kết quả đáng tin cậy.

Con người vì thế vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng và duy trì nguồn dữ liệu mà AI sử dụng.

3. Kiểm tra và đánh giá kết quả AI

AI có thể tạo nội dung nhanh, phân tích dữ liệu hoặc đưa ra đề xuất, nhưng không có nghĩa mọi kết quả đều chính xác.

Con người cần kiểm tra những thông tin quan trọng trước khi sử dụng, đặc biệt với các công việc liên quan đến tài chính, khách hàng, nhân sự hoặc quyết định kinh doanh.

Thay vì kiểm tra thủ công mọi đầu ra của AI, doanh nghiệp có thể xây dựng các mức kiểm soát khác nhau:

Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp tận dụng tốc độ của AI nhưng vẫn duy trì sự kiểm soát cần thiết.

Con người nắm vai trò điều phối

Khi AI đảm nhận nhiều tác vụ thủ công, vai trò của nhân viên cũng dần thay đổi. Trước đây, một nhân viên có thể dành phần lớn thời gian để nhập dữ liệu, tìm kiếm thông tin, tổng hợp báo cáo hoặc thực hiện các bước lặp lại. Khi những công việc này được AI hỗ trợ, nhân viên có thêm thời gian tập trung vào những nhiệm vụ cần tư duy, giao tiếp và ra quyết định.

Điều này tạo ra một mô hình vận hành mới:

Con người xác định mục tiêu → AI xử lý tác vụ → Con người kiểm tra → AI tiếp tục thực hiện → Con người đưa ra quyết định.

Ở mô hình này, hiệu quả không chỉ đến từ khả năng của AI mà còn phụ thuộc vào cách doanh nghiệp thiết kế sự phối hợp giữa người và AI.

Khi AI Agent xuất hiện, vai trò con người càng quan trọng

Sự phát triển của AI Agent đang đưa AI từ việc trả lời câu hỏi sang thực hiện nhiều bước công việc theo một mục tiêu nhất định.

Một AI Agent có thể nhận yêu cầu, tìm kiếm dữ liệu, thực hiện các tác vụ và trả về kết quả theo quy trình đã được thiết lập. Điều này giúp giảm đáng kể lượng công việc thủ công mà nhân viên phải trực tiếp xử lý.

Nhưng càng để AI thực hiện nhiều bước, doanh nghiệp càng cần xác định rõ:

• AI được phép làm gì?

• AI được truy cập dữ liệu nào?

• Công việc nào AI có thể tự thực hiện?

• Trường hợp nào cần chuyển cho con người?

• Ai chịu trách nhiệm kiểm tra kết quả?

• Khi AI đưa ra kết quả sai, quy trình xử lý như thế nào?

Đây chính là phần quản trị AI mà doanh nghiệp cần chuẩn bị song song với việc triển khai công nghệ.

Lark Suite hỗ trợ mô hình phối hợp giữa người và AI

Với các doanh nghiệp đang xây dựng môi trường làm việc tập trung, Lark Suite có thể được sử dụng để kết nối dữ liệu, tài liệu, quy trình và AI trong cùng một hệ sinh thái.

Các công cụ như Docs, Sheets, Base, Approval và Messenger giúp doanh nghiệp tập trung thông tin và quy trình vào một môi trường thống nhất. Khi dữ liệu và công việc được tổ chức tốt, AI có thêm bối cảnh để hỗ trợ xử lý công việc.

Quan trọng hơn, doanh nghiệp có thể xác định rõ phần việc nào để AI xử lý và phần việc nào vẫn cần con người tham gia. Đây là nền tảng để xây dựng quy trình AI hỗ trợ con người, thay vì cố gắng để AI thay thế toàn bộ quy trình.

Doanh nghiệp cần chuẩn bị gì cho cách vận hành mới?

Ứng dụng AI hiệu quả không bắt đầu bằng việc tìm một công cụ AI mạnh nhất. Doanh nghiệp cần bắt đầu từ cách công việc đang được vận hành.

Trước tiên, cần chuẩn hóa dữ liệu và quy trình để AI có đủ thông tin làm việc. Tiếp theo là phân chia rõ trách nhiệm giữa AI và con người, đặc biệt ở những bước cần phê duyệt hoặc quyết định. Cuối cùng, doanh nghiệp cần liên tục đánh giá kết quả để điều chỉnh cách AI được sử dụng.

AI có thể xử lý nhanh hơn, nhưng con người vẫn là bên xác định AI nên làm gì, làm đến đâu và kết quả đó có được phép sử dụng hay không.

Vì vậy, khi AI ngày càng tham gia sâu vào vận hành doanh nghiệp, lợi thế không nằm ở việc doanh nghiệp sử dụng AI nhiều đến đâu, mà ở cách con người thiết kế và kiểm soát mối quan hệ giữa con người và AI.