Mọi người cứ hỏi liệu AI có thiên vị chuyên gia hay người đa năng.
Tôi nghĩ đó là câu hỏi sai.
AI không chọn phe nào cả. Nó thay đổi sự đánh đổi.
Thế giới cũ buộc bạn phải chọn. Bạn có thể đi sâu, hoặc đi rộng. Chuyên gia có chiều sâu. Họ hiểu sản phẩm, chức năng, lĩnh vực, quy trình, các trường hợp ngoại lệ, và những bài học xương máu chỉ có được khi sống trong một vấn đề trong thời gian dài. Họ có thể trả lời những câu hỏi hóc búa trong lĩnh vực của mình.
Người đa năng có tầm nhìn rộng. Họ có thể kết nối các điểm mù giữa các nhóm, khách hàng, thị trường, chức năng và mô hình kinh doanh. Họ thấy được những mô hình mà người khác bỏ lỡ. Họ có thể làm cầu nối giữa các nhóm vốn không nói cùng một ngôn ngữ.
Cả hai đều có giá trị.
Cả hai đều chưa hoàn chỉnh.
Chuyên gia thường bị mắc kẹt trong một lĩnh vực hẹp. Người đa năng thường thiếu chiều sâu để đưa ra quyết định khó khăn. Sự đánh đổi đó đã định hình sơ đồ tổ chức hiện đại nhiều hơn chúng ta thừa nhận.
Rất nhiều thiết kế tổ chức được xây dựng dựa trên giới hạn về tầm nhìn của con người. Không một ai có thể nắm giữ đủ bối cảnh, chuyên môn, chính sách, chi tiết kỹ thuật, sắc thái khách hàng và phán đoán để đưa công việc phức tạp đi đến cùng. Vì vậy, chúng ta tạo ra các bước bàn giao.
Người kinh doanh bàn giao cho người kỹ thuật.
Người kỹ thuật bàn giao cho người sản phẩm.
Người sản phẩm bàn giao cho người pháp lý.
Pháp lý bàn giao cho bảo mật.
Bảo mật bàn giao cho IT.
IT bàn giao lại với ba bình luận và một lời mời họp.
Rất tinh vi. Cũng rất chậm.
Đó là phần mà AI thay đổi nhiều nhất.
AI không làm cho chuyên môn trở nên lỗi thời. Nó cũng không biến tất cả mọi người thành những người đa năng giỏi một cách thần kỳ. AI tấn công vào "thuế bàn giao".
Nó mang lại cho chuyên gia tầm nhìn rộng hơn.
Nó mang lại cho người đa năng chiều sâu hơn.
Nó cho phép nhiều người hơn đưa công việc đi xa hơn trước khi cần đến một người khác tham gia.
Phần cuối cùng đó mới quan trọng.
Mục tiêu không phải là loại bỏ các chuyên gia. Mục tiêu là ngừng sử dụng các chuyên gia như một hạ tầng định tuyến.
AI thay đổi cách công việc nên vận hành
Lấy một ví dụ đơn giản: nội dung hỗ trợ (enablement content).
Trong mô hình cũ, người chịu trách nhiệm về nội dung có thể cần đầu vào từ sản phẩm, pháp lý, IT, bảo mật, hỗ trợ thực địa và một số nhóm khác trước khi công việc trở nên mạch lạc. Một số sự phê duyệt đó là thật. Bạn vẫn cần Pháp lý khi cần phê duyệt pháp lý. Bạn vẫn cần Bảo mật khi cần phê duyệt bảo mật. Bạn vẫn cần một chuyên gia sản phẩm thực thụ khi câu trả lời quan trọng.
Nhưng rất nhiều sự qua lại không phải là phán đoán. Đó là dịch thuật. Đó là đánh giá bản thảo đầu tiên. Đó là xác định rủi ro cơ bản. Đó là yêu cầu người khác làm công việc suy nghĩ mà người chủ sở hữu lẽ ra có thể làm trước khi bàn giao.
Với AI, người chủ sở hữu nội dung đó sẽ có thể làm được nhiều hơn trước khi liên quan đến bất kỳ ai khác. Họ có thể soạn thảo nội dung, so sánh nó với chính sách, kiểm tra thông điệp, xác định các vấn đề pháp lý tiềm ẩn, kiểm tra các tuyên bố kỹ thuật và chuẩn bị một gói phê duyệt sạch sẽ hơn.
Chuyên gia vẫn phê duyệt. Nhưng bây giờ chuyên gia được sử dụng cho phán đoán, không phải dọn dẹp.
Đó là sự thay đổi.
AI không loại bỏ nhu cầu về chiều sâu. Nó làm giảm sự phụ thuộc được tạo ra bởi việc không có quyền truy cập ngay lập tức vào chiều sâu.
Điều này nghe có vẻ tinh tế, nhưng thực tế không phải vậy. Nó thay đổi mô hình vận hành. Nếu nhiều người hơn có thể mang nhiều bối cảnh hơn, thì công việc không cần phải đi qua cùng một số lượng điểm kiểm tra con người. Nếu phân tích bước đầu rẻ, các chuyên gia không nên dành thời gian để sửa các đầu vào nửa vời. Nếu chi phí phối hợp giảm, các nhóm không nên giữ lại các đường dẫn định tuyến cũ chỉ vì chúng quen thuộc.
Rất nhiều thứ chúng ta gọi là cộng tác chỉ là độ trễ với cách cư xử tốt hơn.
AI buộc chúng ta phải trung thực hơn về điều đó.
Chuyên gia vẫn quan trọng, nhưng chiều sâu cần tầm nhìn rộng
Đây là lý do tại sao tôi không mua lập luận đơn giản rằng tương lai thuộc về những người đa năng.
Nghe có vẻ hay. Nhưng nó cũng chưa hoàn chỉnh.
Một người đa năng nông cạn với AI vẫn là nông cạn. Họ có thể chỉ trở nên nhanh hơn trong việc tạo ra những điều vô nghĩa một cách tự tin, đó không hẳn là cuộc cách mạng mà chúng ta đã được hứa hẹn.
Chiều sâu vẫn quan trọng. Trên thực tế, chiều sâu có thể còn quan trọng hơn vì AI làm cho sự trôi chảy ở bề mặt trở nên rẻ. Bất kỳ ai cũng có thể yêu cầu AI tóm tắt một chủ đề. Bất kỳ ai cũng có thể tạo ra một bản thảo đầu tiên tươm tất. Bất kỳ ai cũng có thể tỏ ra hiểu biết trong năm phút.
Yếu tố khác biệt trở thành liệu bạn có biết đủ để phát hiện ra điều gì đang thiếu hay không.
Đó là nơi chuyên môn thể hiện.
Chuyên gia biết chi tiết nào sai. Chuyên gia biết giả định nào nguy hiểm. Chuyên gia biết khi nào câu trả lời nghe có vẻ đúng nhưng sẽ thất bại trong môi trường thực tế.
AI nâng sàn lên. Nó không xóa bỏ trần nhà.
Nhưng chuyên gia cũng phải thay đổi.
Chiều sâu mà không có tầm nhìn rộng sẽ trở thành một nút thắt cổ chai. Nếu giá trị của bạn chỉ là bạn biết một thứ và mọi người phải đợi bạn trả lời, AI đang trực tiếp nhắm vào mô hình đó.
Các chuyên gia giỏi nhất sẽ không chỉ bảo vệ lĩnh vực của họ. Họ sẽ mở rộng từ nó. Họ sẽ sử dụng AI để hiểu bối cảnh kinh doanh xung quanh, các hệ thống liền kề, tác động đến khách hàng, động lực cạnh tranh, các ràng buộc triển khai và rủi ro vận hành.
Tôi nghĩ về bác sĩ của tôi. Ông ấy là một chuyên gia TMJ — hàng thập kỷ trong một vấn đề hẹp, khó khăn. Loại chiều sâu mà bạn không thể giả tạo và không thể vội vàng.
Ông ấy đã có ý tưởng sản phẩm trong nhiều năm. Những thứ mà chỉ người sống trong vấn đề đó mới nghĩ đến để xây dựng. Nhưng những ý tưởng luôn chết ở cùng một chỗ. Không phải vì ý tưởng sai. Mà vì mọi thứ xung quanh ý tưởng đều yêu cầu một chuyên gia khác. Nghiên cứu thành phần. Phê duyệt quy định. Sản xuất. Nộp đơn xin cấp bằng sáng chế. Pháp lý. Mỗi thứ là một bước bàn giao cho một người mà ông ấy không có, không đủ khả năng chi trả, hoặc không biết cách bắt đầu cuộc trò chuyện.
Vì vậy, các ý tưởng vẫn chỉ là ý tưởng.
Điều đó đã thay đổi. Không phải vì ông ấy trở thành một nhà hóa học hay luật sư bằng sáng chế — chiều sâu của ông ấy vẫn là về hàm, không phải luật sở hữu trí tuệ. Nhưng bây giờ ông ấy có thể tự mình làm bước đầu. Nghiên cứu các thành phần. Lập bản đồ con đường quy định. Hiểu việc nộp đơn xin cấp bằng sáng chế thực sự liên quan đến điều gì trước khi ông ấy trả tiền cho ai đó để nộp đơn. Ông ấy có thể mang ý tưởng đi đủ xa để biết liệu nó có thật hay không.
Ông ấy vẫn cần luật sư bằng sáng chế. Ông ấy vẫn cần chuyên gia quy định. Nhưng bây giờ họ được đưa vào để đưa ra phán đoán, về một ý tưởng đã được suy nghĩ thấu đáo — không phải để dạy ông ấy những điều cơ bản hoặc hướng ông ấy đến người tiếp theo.
Chuyên môn của ông ấy chưa bao giờ là nút thắt cổ chai. Nút thắt cổ chai là quyền truy cập vào chuyên môn của tất cả những người khác.
Chiều sâu của họ trở thành mỏ neo.
AI mở rộng bán kính.
Người đa năng vẫn quan trọng, nhưng tầm nhìn rộng cần chiều sâu kiếm được
Điều tương tự cũng đúng với những người đa năng, nhưng theo chiều ngược lại.
Những người đa năng giỏi nhất sẽ không chỉ lơ lửng trên công việc kết nối các điểm mù. Họ sẽ sử dụng AI để đi sâu khi vấn đề đòi hỏi. Họ sẽ kiểm tra các giả định. Xây dựng nguyên mẫu. Đọc tài liệu. Phân tích dữ liệu. Hiểu đủ về kiến trúc để biết ràng buộc thực sự nằm ở đâu.
Tầm nhìn rộng của họ trở thành lợi thế.
AI mang lại cho họ chiều sâu theo yêu cầu.
Vì vậy, hồ sơ tương lai không phải là chuyên gia hay người đa năng. Đó là tầm nhìn rộng và chiều sâu theo yêu cầu.
Đi rộng khi vấn đề đòi hỏi sự kết nối.
Đi sâu khi quyết định đòi hỏi chuyên môn.
Biết khi nào AI là đủ.
Biết khi nào cần một chuyên gia con người.
Biết khi nào công việc đã sẵn sàng để phê duyệt và khi nào nó vẫn còn là một mớ hỗn độn nửa vời mặc một bộ quần áo đẹp.
Phán đoán đó chính là công việc.
Các nhà lãnh đạo cần thiết kế lại công việc
Điều này có ý nghĩa lớn đối với các nhà lãnh đạo.
Nếu mô hình vận hành của bạn vẫn cho rằng mọi câu hỏi cần phải đi qua năm con người, bạn không phải là AI native. Bạn chỉ chậm hơn với các công cụ tốt hơn.
Nếu mọi nhóm đang chờ đợi một nhóm khác để thúc đẩy công việc cơ bản tiến lên, bạn đã không thiết kế lại công việc. Bạn đã thêm AI vào cùng một chuỗi phụ thuộc cũ và gọi nó là chuyển đổi. Đó không phải là chiến lược. Đó là mua sắm với một bài phát biểu quan trọng.
Câu hỏi mà các nhà lãnh đạo nên đặt ra không chỉ là, "Làm thế nào để chúng ta làm cho mọi người năng suất hơn?"
Điều đó quá mơ hồ.
Câu hỏi tốt hơn là: chúng ta đang sử dụng con người như những bước bàn giao thay vì phán đoán ở đâu?
Câu hỏi đó phơi bày sự lãng phí.
Nó cho thấy nơi các chuyên gia đang bị kéo vào các đánh giá giá trị thấp. Nó cho thấy nơi những người đa năng đang điều phối công việc mà giờ đây họ có thể tự mình thực hiện. Nó cho thấy nơi các chuyên gia đang chờ đợi bối cảnh mà giờ đây họ có thể tự tạo ra. Nó cho thấy nơi các nhóm đang bảo vệ quy trình cũ thay vì thiết kế lại luồng công việc.
Đây là công việc lãnh đạo thực sự. Không phải mua công cụ. Không phải công bố các chương trình thí điểm. Không phải ăn mừng các số liệu sử dụng nói rất ít về việc liệu công việc có thay đổi hay không.
Công việc phải được thiết kế lại dựa trên một giả định mới: nhiều người hơn bây giờ có thể mang nhiều bối cảnh hơn.
Điều đó có nghĩa là một số bước bàn giao nên biến mất. Một số đường dẫn phê duyệt nên trở nên sạch sẽ hơn. Một số vai trò nên được mở rộng. Một số quy trình nên bị xóa bỏ. Một số chuyên gia nên được bảo vệ khỏi công việc giá trị thấp để họ có thể tập trung vào các quyết định thực sự đòi hỏi chuyên môn.
Điều đó không thoải mái vì các bước bàn giao không chỉ là quy trình. Chúng còn là bản sắc, quyền kiểm soát và quản lý rủi ro. Các nhóm xây dựng quyền lực xung quanh việc trở thành điểm dừng bắt buộc trong quy trình làm việc. Các nhà lãnh đạo xây dựng sự thoải mái xung quanh việc biết mọi rủi ro đều có chủ sở hữu ở một nơi khác.
AI gây áp lực lên tất cả những điều đó.
Nó đặt ra một câu hỏi khó hơn: nếu công việc bây giờ có thể di chuyển khác đi, tại sao chúng ta vẫn được tổ chức theo cách này?
Tài năng nên được đánh giá khác đi
Điều này cũng thay đổi cách chúng ta nên nghĩ về tài năng.
Mô hình tuyển dụng và phát triển cũ khen thưởng chuyên môn tĩnh. Bạn biết gì? Bạn đã làm việc ở đâu? Bạn đã phụ trách những sản phẩm nào? Bạn đã hỗ trợ những chức năng nào?
Những điều đó vẫn quan trọng, nhưng chúng không còn đủ nữa.
Câu hỏi mới là: bạn có thể tìm ra, xây dựng, xác thực và di chuyển điều gì mà không cần chờ đợi tổ chức đưa cho bạn một kịch bản?
Đó là một hồ sơ khác.
Bằng chứng về người xây dựng đánh bại phả hệ.
Hãy cho tôi thấy bạn đã xây dựng gì. Hãy cho tôi thấy bạn đã bị mắc kẹt như thế nào. Hãy cho tôi thấy nơi AI đã sai. Hãy cho tôi thấy bạn đã phục hồi như thế nào. Hãy cho tôi thấy bạn đã kết nối quyết định kỹ thuật với kết quả kinh doanh như thế nào.
Điều đó cho tôi biết nhiều hơn một câu trả lời trau chuốt về sự chuyển đổi.
Những người mày mò sẽ tăng trưởng nhanh hơn những người chờ đào tạo. Điều đó nghe có vẻ khắc nghiệt, nhưng tôi nghĩ nó đúng.
Đào tạo cho bạn biết những gì tổ chức đã biết. Mày mò cho bạn thấy những gì bây giờ có thể.
Trong một thế giới AI, khoảng cách giữa hai điều đó là rất lớn.
Người thử nghiệm với các agent, nguyên mẫu, quy trình làm việc, mã, nội dung và dữ liệu sẽ phát triển các bản năng mà chương trình hỗ trợ chính thức không thể theo kịp. Họ sẽ biết nơi các công cụ mạnh. Họ sẽ biết nơi chúng hỏng. Họ sẽ biết những gì bây giờ có thể được thực hiện trong một giờ mà trước đây mất hai tuần.
Bản năng đó trở thành một kỹ năng lãnh đạo.
Không phải vì mọi người cần trở thành kỹ sư.
Bởi vì mọi người cần hiểu công việc tốn kém bao nhiêu bây giờ.
Chi phí soạn thảo đã thay đổi.
Chi phí phân tích đã thay đổi.
Chi phí tạo nguyên mẫu đã thay đổi.
Chi phí học tập đã thay đổi.
Chi phí phối hợp cũng nên thay đổi.
Nếu chi phí thực hiện công việc giảm nhưng tổ chức vẫn giữ nguyên các bước bàn giao, nút thắt cổ chai không còn là năng lực. Đó là trí nhớ cơ bắp.
Đó là phần nguy hiểm.
Hầu hết các công ty sẽ không thất bại vì thiếu công cụ AI. Họ sẽ thất bại vì họ gắn AI vào một quy trình không nên tồn tại nữa. Họ sẽ sử dụng AI để làm cho quy trình làm việc cũ nhanh hơn, trong khi cơ hội thực sự là xóa bỏ một nửa quy trình làm việc.
Kiến trúc vẫn quan trọng
Có một phần nữa quan trọng: kiến trúc.
Tầm nhìn rộng và chiều sâu theo yêu cầu chỉ hoạt động nếu con người và agent có bối cảnh đáng tin cậy. Nếu dữ liệu cũ, phân mảnh, được phân quyền kém hoặc bị ngắt kết nối khỏi quy trình làm việc, AI chỉ giúp mọi người di chuyển nhanh hơn theo hướng sai.
Đó không phải là đòn bẩy. Đó là sự hỗn loạn với một giao diện đẹp hơn.
Người sử dụng AI cần quyền truy cập vào thông tin phù hợp, công cụ phù hợp, lan can bảo vệ phù hợp và các đường dẫn leo thang phù hợp. Nếu không, họ không thể di chuyển công việc đi xa hơn một cách an toàn. Họ chỉ có thể tạo ra nhiều tạo tác hơn, nhanh hơn.
Đây là lý do tại sao chiến lược AI không thể được giảm xuống thành đào tạo prompt hoặc áp dụng công cụ. Kiến trúc bên dưới quan trọng. Mô hình dữ liệu quan trọng. Mô hình phân quyền quan trọng. Tích hợp quy trình làm việc quan trọng. Đường dẫn leo thang quan trọng.
Nếu những phần đó bị thiếu, AI trở thành một cỗ máy sân khấu năng suất. Rất nhiều đầu ra. Không đủ sự di chuyển.
Kỹ năng mới
Đây không chỉ là một cuộc trò chuyện về sự nghiệp. Đó là một cuộc trò chuyện về mô hình vận hành.
Công việc nên di chuyển như thế nào khi nhiều người hơn có thể mang nhiều bối cảnh hơn?
Các chuyên gia nên được sử dụng như thế nào khi phân tích bước đầu rẻ?
Các nhóm nên được thiết kế như thế nào khi chi phí phối hợp giảm?
Các nhà lãnh đạo nên đánh giá tài năng như thế nào khi kiến thức có thể được tạo ra nhưng phán đoán vẫn phải được kiếm được?
Tôi cứ quay lại điều này:
Sơ đồ tổ chức cũ được xây dựng dựa trên giới hạn về tầm nhìn của con người.
AI thay đổi những giới hạn đó.
Điều đó không có nghĩa là mọi người trở nên giống nhau. Nó có nghĩa là ranh giới giữa các vai trò trở nên linh hoạt hơn.
Chuyên gia cần tầm nhìn rộng.
Người đa năng cần chiều sâu.
Chuyên gia vẫn quan trọng, nhưng họ nên được sử dụng cho phán đoán, không phải định tuyến cơ bản.
Người đa năng vẫn quan trọng, nhưng họ cần đủ chiều sâu để chuyển từ nhận dạng mô hình sang thực thi thực tế.
Các nhà lãnh đạo vẫn quan trọng, nhưng họ cần thiết kế lại công việc thay vì ăn mừng những lợi ích năng suất trong một mô hình hỏng.
Những người chiến thắng sẽ là những người biết khi nào nên đi rộng, khi nào nên đi sâu, và khi nào một con người khác thực sự cần tham gia.
Đó là kỹ năng mới.
Tầm nhìn rộng và chiều sâu theo yêu cầu.
