Kem đánh răng. Xà phòng rửa tay. Nước tẩy rửa nhà bếp.
Rất có thể bạn đang có ít nhất một sản phẩm của Lion trong phòng tắm hoặc nhà bếp ngay lúc này.
Họ là một nhà sản xuất lâu đời, kinh điển mà chúng ta tin dùng hàng ngày.
Bạn sẽ nghĩ gì nếu tôi nói rằng công ty có vẻ truyền thống này hiện đang là một trong những công ty tiên tiến nhất tại Nhật Bản về việc sử dụng AI Tạo sinh (Generative AI)?
Thành thật mà nói, điều này thật bất ngờ, phải không?
Lion là một công ty có hơn 130 năm lịch sử. Thông thường, bạn sẽ nghĩ một công ty kiểu cũ sẽ là nơi xa rời AI nhất. Thế nhưng, họ lại đang ở vị trí tiên phong.
Câu chuyện này được chia sẻ bởi Norihiko Nakabayashi (Giám đốc điều hành phụ trách chiến lược số) trên chương trình PIVOT "&Questions", và nó thực sự vô cùng hấp dẫn.
Phần ấn tượng nhất? Trong nội bộ công ty, thời gian tìm kiếm qua hàng thập kỷ dữ liệu nghiên cứu đã được giảm xuống còn một phần năm.
Bài viết này sẽ phân tích hệ thống đó thành một khuôn mẫu mà bạn có thể áp dụng tại công ty của mình.
Vấn Đề: Chúng Ta Đã Cài Đặt AI, Nhưng Không Ai Sử Dụng
Hãy để tôi đề cập đến một điểm đau trước.
Công ty bạn đã giới thiệu ChatGPT hoặc các công cụ tương tự chưa? Nhiều công ty nhận thấy rằng chỉ có một vài người am hiểu công nghệ sử dụng nó. Họ đã tổ chức đào tạo. Họ đã làm PoC (Proof of Concept - Chứng minh Khái niệm). Nhưng nó không mang lại kết quả và rồi lụi tàn.
Trong ngành, điều này đôi khi được gọi là "PoC Death" (Cái chết PoC). Nó có nghĩa là chết ở giai đoạn PoC. Nó dừng lại ở chỗ "Có vẻ tiện lợi, nhưng công việc của tôi vẫn không thay đổi."
Tôi nghĩ nhiều công ty cảm thấy đau đớn trước thực tế đó.
Điều làm cho Lion trở nên tuyệt vời là họ đã vượt qua điều này. Họ không chỉ phân phối AI; họ đã tạo ra một hệ thống nơi các nhân viên tuyến đầu có thể "tự tạo ra AI". Đây là lý do tại sao bài viết này phù hợp với tất cả mọi người.
Tìm Kiếm Hàng Thập Kỷ Dữ Liệu Nghiên Cứu Ngay Lập Tức: Thời Gian Tìm Kiếm Giảm Xuống Còn 1/5
Đầu tiên, hãy nói về kết quả mạnh mẽ nhất.
Các nhà nghiên cứu của Lion trước đây thường mất rất nhiều thời gian để hỏi "Khoan, cái đó ở đâu nhỉ?" Các báo cáo nghiên cứu là những tệp PDF nặng về văn bản nằm rải rác trong nhiều thư mục. Để tìm thông tin cần thiết, họ phải mở hết thư mục này đến thư mục khác và tự tổng hợp chúng. Chỉ cần tưởng tượng thôi đã thấy mệt mỏi.
Vì vậy, vào năm 2024, họ đã tạo ra một công cụ trò chuyện chuyên biệt cho bộ phận R&D. Họ đưa hàng thập kỷ dữ liệu nghiên cứu — báo cáo, thành phần sản phẩm, đánh giá chất lượng — vào một nơi duy nhất.
Giờ đây, khi họ hỏi hệ thống trò chuyện nội bộ, nó sẽ tìm các tài liệu liên quan và thậm chí tổng hợp nhiều nguồn. "Tìm kiếm" đã trở thành "chỉ cần hỏi". Kết quả là, tốc độ và hiệu quả tìm kiếm được cải thiện gấp năm lần.
Điều này có vẻ nhỏ nhặt, nhưng nó rất lớn. R&D là cốt lõi của Lion. Đẩy nhanh tốc độ nghiên cứu đồng nghĩa với việc đẩy nhanh sự phát triển của công ty. "AI vì hiệu quả" là một cụm từ sáo rỗng, nhưng "các nhà nghiên cứu từng dành cả ngày để tìm kiếm trong các thư mục giờ đây chỉ cần hỏi một bot" là một hình ảnh cụ thể và mạnh mẽ.
Nền Tảng: Tạo Ra Lion AI Chat và Đạt 20.000 Lượt Sử Dụng Mỗi Tuần
Công cụ tìm kiếm này không tự nhiên xuất hiện. Có một trình tự. Trước đó, có một nền tảng rất quan trọng, mặc dù không hào nhoáng.
Khoảng ba năm trước, Lion đã xây dựng lại toàn bộ cơ sở hạ tầng dữ liệu công ty từ đầu. Tại sao? Ông Nakabayashi nói rằng nếu không có một cuộc đại tu triệt để, việc giới thiệu AI Tạo sinh sẽ bắt đầu nhỏ và kết thúc nhỏ.
Nhiều công ty lớn của Nhật Bản có dữ liệu và hệ thống "bị cô lập" (siloed) và không liên kết theo thời gian thực. Nếu nền tảng không vững chắc, việc thêm AI mới nhất sẽ chỉ mang lại kết quả hời hợt. Đầu tư vào những lĩnh vực vô hình sẽ mang lại kết quả sau này.
Chiến lược số của Lion có ba trụ cột: 1. Cơ sở hạ tầng quản lý, 2. Dân chủ hóa AI, và 3. Mở rộng kinh doanh mới. Bài viết này tập trung vào trụ cột thứ hai: dân chủ hóa.
Khi ChatGPT được công bố vào tháng 11 năm 2022, Lion đã hành động nhanh chóng. Họ nội bộ hóa một công cụ trò chuyện nội bộ có tên "Lion AI Chat" vào mùa Xuân năm 2023. Nhưng chỉ riêng công cụ thôi là chưa đủ. Lion tập trung vào việc áp dụng. Họ tổ chức các buổi thực hành, thu thập ý tưởng thông qua "Ideathon", và xây dựng cộng đồng trên Slack và Teams. Một công cụ là một "điểm", nhưng một cộng đồng là một "đường thẳng" dẫn đến sự duy trì.
Lion AI Chat rất thông minh; nó chuyển đổi giữa ChatGPT của OpenAI, Gemini của Google và Claude của Anthropic tùy thuộc vào nhiệm vụ. Họ cũng không lưu trữ lịch sử, hạ thấp rào cản tâm lý để ngay cả các giám đốc điều hành cũng có thể đặt những câu hỏi quan trọng. Hiện tại, nó được sử dụng 20.000 lần mỗi tuần và đang tăng lên.
Điểm Chính: Dân Chủ Hóa Phía "Người Tạo Ra"
Khi công cụ R&D được phát hành, các bộ phận khác ngay lập tức muốn có. Bộ phận văn phòng muốn tìm kiếm các quy định nội bộ; bộ phận tiếp thị muốn tìm kiếm dữ liệu thị phần. Mọi người đều muốn AI xử lý các công việc tẻ nhạt của họ.
Nhưng đội ngũ AI chuyên gia có giới hạn. Họ không thể xây dựng mọi thứ cho tất cả mọi người. Giải pháp của Lion? "Đây là các công cụ; hãy tự xây dựng lấy."
Đây chính là "Dân chủ hóa Phía Người Tạo Ra". Họ đã chọn một công cụ no-code có tên "Dify". Nó cho phép những người không có kỹ năng viết mã xây dựng các tác nhân AI (AI agents) — những trợ lý nhỏ xử lý các nhiệm vụ cụ thể. Chúng được chia sẻ trong một "Agent Hub", một chợ nội bộ nơi các công cụ tốt nhất sẽ nổi lên. Điều này tạo ra động lực to lớn.
Ngăn Chặn PoC Death: Đào Tạo 100 Người Thông Qua "Dojo"
Làm thế nào họ đào tạo những người tạo ra này? Họ xác định ba loại tài năng: 1. Digital Entry (toàn bộ nhân viên), 2. IT Digital (chuyên gia), và 3. Digital Utilization (tài năng lai ghép trong bán hàng/tiếp thị/nhân sự). Họ tập trung vào nhóm thứ ba — những người hiểu biết về kinh doanh và có thể làm cầu nối với công nghệ.
Họ chẩn đoán kỹ năng của 3.000 nhân viên bằng cách sử dụng biểu đồ radar để trực quan hóa khoảng cách. Sau đó, họ khởi động một "Dojo" (trại huấn luyện). Nó không chỉ là các bài giảng; những người tham gia phải mang một vấn đề thực tế tại nơi làm việc và chứng minh ROI. Nếu tác động kinh doanh thấp, các giảng viên sẽ thẳng thắn. Sự nghiêm ngặt này đảm bảo rằng các dự án không chết sau khi khóa đào tạo kết thúc.
Năm nay, họ đặt mục tiêu tạo ra 100 người tạo AI no-code. Khóa đào tạo kéo dài 2 tháng bao gồm việc kiểm kê các nhiệm vụ, chọn một nhiệm vụ phù hợp với AI, lập bản đồ quy trình làm việc và xây dựng ứng dụng trong Dify. Hơn 90% người tham gia tiếp tục sử dụng Dify sau khóa đào tạo vì nó thực sự làm cho công việc của họ dễ dàng hơn.
Mục Tiêu: Không Chỉ Tiết Kiệm Thời Gian, Mà Còn Chuyển Đổi
Mục tiêu của Lion không chỉ là giảm giờ lao động; đó là "Smart Work" (Làm việc Thông minh) — chuyển đổi cách họ làm việc để tạo ra giá trị cao hơn. Khi lực lượng lao động thu hẹp, họ cần mọi người có thể sử dụng và tạo ra AI để duy trì năng suất.
Họ thậm chí đang xây dựng các mô hình AI độc quyền. Trong khi AI tổng quát đưa ra các câu trả lời chung chung, một mô hình được đào tạo trên dữ liệu của Lion có thể đề xuất các thành phần được cấp bằng sáng chế cụ thể kèm bằng chứng. Họ cũng đang khám phá việc số hóa "kiến thức ngầm" từ các nhân viên kỳ cựu bằng cách phân tích video từ các buổi đào tạo tại chỗ (OJT).
Kết Luận: Vấn Đề Bạn Đang Giải Quyết Là Gì?
Ông Nakabayashi nhấn mạnh: "DX và số hóa chỉ là công cụ." Điều quan trọng nhất là bạn giải quyết vấn đề gì với chúng. "Tầm nhìn 2030" của Lion hướng tới một "khả năng sinh lời kiên cường", và mọi sáng kiến AI đều được kết nối với mục tiêu này.
Ba bài học rút ra cho công ty của bạn:
- Đừng dừng lại ở "mọi người sử dụng AI"; hãy hướng tới "mọi người tạo ra AI."
- Đào tạo phải dựa trên vấn đề và tập trung vào ROI để tránh "PoC Death."
- Đầu tư vào "tài năng lai ghép" (hybrid talent), những người hiểu cả công việc tuyến đầu và công nghệ.
Lion là một công ty kem đánh răng, nhưng họ đang sử dụng AI để thay đổi văn hóa và chính bản thân công ty. Công ty bạn chỉ đang tăng số lượng người dùng, hay bạn đang trao quyền cho những người tạo ra?
