Rào cản thực sự đối với AI doanh nghiệp không phải là cải thiện KPI năng suất. Đó là việc 'từ bỏ' những thói quen cũ, các chuyên gia cho biết

Khi Amazon gần đây tháo dỡ bảng xếp hạng AI nội bộ, sự việc này đã phơi bày một vấn đề sâu rộng hơn trong quá trình triển khai AI của các doanh nghiệp Mỹ. Bảng xếp hạng theo dõi cái gọi là "tokenmaxxing" — một hiện tượng doanh nghiệp đang thịnh hành, trong đó nhân viên tối đa hóa mức tiêu thụ sức mạnh xử lý AI để chứng minh họ đang sử dụng công nghệ. Nhưng nhân viên đã gian lận hệ thống để thổi phồng điểm năng suất của mình.

Đây là ví dụ điển hình của một vấn đề sâu xa hơn: Các công ty đang coi AI như một cuộc chạy đua tốc độ hành chính thay vì là sự chuyển đổi kinh doanh thực sự.

Phát biểu trong tuần này tại Fortune Brainstorm Tech ở Aspen, Colorado, một nhóm chuyên gia trong ngành lập luận rằng tương lai của công việc không thể chỉ đơn giản là chồng chất các công cụ đắt tiền lên các quy trình lỗi thời. Thay vào đó, họ cho rằng các doanh nghiệp phải tái cơ cấu cơ bản cách thức vận hành của nhân viên.

"Mức độ đầu tư vào công nghệ so với con người đang mất cân đối một cách đáng buồn," China Widener, Phó chủ tịch mảng công nghệ, truyền thông và viễn thông của Deloitte, cho biết. "Cứ mỗi đô la chi ra, chỉ khoảng bảy xu là dành cho con người, còn 93 xu là dành cho công nghệ."

Sự mất cân đối này lý giải tại sao lợi nhuận tài chính từ AI cho đến nay vẫn tập trung ở các công ty có nhiều nguồn lực nhất. Chris Bedi, Giám đốc khách hàng và cố vấn AI doanh nghiệp tại ServiceNow, cho biết khoảng 90% các trường hợp sử dụng AI doanh nghiệp tập trung hoàn toàn vào năng suất nội bộ và quản lý chi phí thay vì thúc đẩy tăng trưởng doanh thu. Vì hầu hết các công ty đang phòng thủ, họ đang bị bỏ lại phía sau. Một nghiên cứu gần đây của PwC tiết lộ rằng chỉ 20% công ty đang nắm bắt gần ba phần tư tổng giá trị kinh tế của AI.

Để phá vỡ vòng luẩn quẩn này, Bedi kêu gọi các nhà lãnh đạo thoát khỏi những "cuộc trò chuyện KPI" hời hợt chỉ theo dõi số phút và giờ tiết kiệm được, thay vào đó tập trung vào các kết quả then chốt thực sự của tổ chức. Phil Wiser, cựu EVP và CTO tại Paramount, đề xuất một giải pháp mang tính cơ cấu: tạo ra một đội ngũ kỹ thuật tập trung, "triển khai tiền phương" có thể nhúng vào các bộ phận khác nhau của doanh nghiệp để giúp họ tái định hình triệt để các chức năng kinh doanh cụ thể của mình.

Wiser cho biết các thế hệ trẻ cũng vẫn còn hoài nghi về AI, một phần vì lượng "AI slop" (nội dung AI kém chất lượng) họ thấy mỗi ngày. Họ tự hỏi tại sao họ phải tương tác với công nghệ này khi nó dường như không cải thiện cuộc sống của họ, ông nói, lập luận rằng ngành này đang gặp vấn đề về thông điệp vì quá tập trung vào lợi nhuận doanh nghiệp và đang đánh mất câu chuyện về giá trị nhân văn của AI. 

Cuối cùng, các chuyên gia cho rằng rào cản thực sự của việc tích hợp AI là tâm lý. Sự chuyển đổi thực sự đòi hỏi phải "gột bỏ thói quen cũ," Widener của Deloitte cho biết. Yêu cầu các chuyên gia từ bỏ những quy trình làm việc đã mang lại thành công cho họ trong hai mươi năm là một yêu cầu lớn nhưng cần thiết, bà nói. Nếu các lãnh đạo không xây dựng được niềm tin và truyền thông rõ ràng về cách AI nâng cao năng lực con người, họ có nguy cơ kích hoạt sự phản đối văn hóa trên diện rộng.

"Nếu bạn có vấn đề về niềm tin," Widener nói, "bạn sẽ có vấn đề về văn hóa."

Thêm từ hội nghị Fortune Brainstorm Tech thường niên lần thứ 25:

Boris Cherny của Anthropic, người tạo ra Claude Code, cho biết có những ngày ông quản lý hàng chục nghìn AI Agent cùng một lúc

CEO của Northwood Space cho biết biên giới tiếp theo của nền kinh tế vũ trụ nằm ở cơ sở hạ tầng mặt đất

'Không phải khoảnh khắc Allbirds': CEO mới của Xbox cho biết bà đang đưa máy console trở về cội nguồn gaming, không phải AI

Câu chuyện này ban đầu được đăng tải trên Fortune.com