Cách Một Nhà Sản Xuất 90 Năm Tuổi Tìm Ra Phương Thức Để Con Người Tập Trung Vào Công Việc Sáng Tạo Thông Qua AI
Có một công ty tại Nhật Bản nơi 30.000 nhân viên và 8.000 tác nhân AI làm việc cạnh nhau.
Và đó không phải là một startup công nghệ tiên tiến.
Đó là Ricoh, gã khổng lồ sản xuất được thành lập năm 1936, sắp bước sang tuổi 90 trong năm nay.
Tôi muốn những ai đang nghĩ "Công ty chúng tôi quá lỗi thời cho AI" hãy đọc bài viết này.
Bởi vì điều Ricoh làm được không phải là kết quả của một nhóm thiên tài. Thực tế thì ngược lại: họ chỉ đơn giản tuân theo "trình tự đúng đắn."
Bằng cách đọc bài viết này, bạn sẽ hiểu tại sao tổ chức của bạn có thể cảm thấy "chúng tôi đã sử dụng ChatGPT hai năm rồi, nhưng không thấy kết quả."
Và bắt đầu từ ngày mai, bạn có thể đảo ngược thứ tự giới thiệu AI của mình.
Một Công Ty Nơi 30.000 Nhân Viên Và 8.000 Tác Nhân AI Ngồi Cùng Nhau
Đầu tiên là các con số.
Ricoh có khoảng 78.000 nhân viên trên toàn thế giới, với 30.000 người tại Nhật Bản.
Tính đến tháng 1 năm 2026, họ được cho là đang vận hành 8.000 tác nhân AI chỉ riêng tại Nhật Bản.
8.000. Đó là một con số đáng kinh ngạc.
Hơn thế nữa, 8.000 tác nhân này được tạo ra bởi chưa đến 3.000 nhân viên—chỉ khoảng 10% lực lượng lao động.
10% này đang chủ động xây dựng AI để xử lý công việc của họ.
Điều quan trọng cần nhớ là Ricoh là "công ty máy photocopy."
Nền tảng của họ là sản xuất. Mặc dù các dịch vụ kỹ thuật số và AI hiện chiếm hơn một nửa doanh thu của họ, nhưng ban đầu họ là một công ty sản xuất truyền thống, nơi mọi người vẽ bản thiết kế bằng tay và chuyển cho người tiếp theo.
Một công ty truyền thống như vậy đang cải tiến AI nhanh hơn nhiều startup.
Nhân tiện, có 45.000 công ty tại Nhật Bản trên 100 năm tuổi—nhiều hơn một nửa số công ty lâu đời trên thế giới.
Điều này có nghĩa là "già" không phải là cái cớ; thay vào đó, các công ty lâu đời mới có tiềm năng chưa được khai thác lớn nhất.
Lý Do Thực Sự Khiến AI Không Có Hiệu Quả Sau Hai Năm
Bây giờ là phần chính.
Ricoh đang chứng kiến sự gia tăng mạnh mẽ các cuộc tư vấn như thế này:
"Chúng tôi đã đặt ChatGPT vào những nơi chúng tôi nghĩ là cần thiết hai năm trước, nhưng nó không cho thấy kết quả. Nó không phá vỡ được các silo tổ chức."
Nhiều người có lẽ đồng cảm với điều này.
Có ba lý do chính.
1. Vấn Đề Năng Suất
Năng suất của Nhật Bản xếp thứ 29 trong số 38 quốc gia OECD (dữ liệu năm 2024). Gần như ở cuối bảng. So với Mỹ, quốc gia dẫn đầu thế giới về kỹ thuật số, nó chỉ bằng khoảng một nửa.
Tại sao? Nguyên nhân là "phong cách làm việc cá nhân hóa."
Dù bạn có đầu tư bao nhiêu vào CNTT, nếu cách thức làm việc không thay đổi thì năng suất sẽ không tăng.
2. Vấn Đề Dữ Liệu
Người ta nói rằng 70-90% dữ liệu trong một công ty là "dữ liệu phi cấu trúc."
Dữ liệu phi cấu trúc đề cập đến trực giác, mẹo vặt và bí quyết gắn liền với từng cá nhân—những bản vẽ tay hoặc kiến thức chỉ tồn tại trong đầu của một nhân viên kỳ cựu. Ricoh gọi đây là "kiến thức ẩn."
Nếu bạn yêu cầu AI giúp đỡ mà không tổ chức dữ liệu này trước, thì dữ liệu bạn cung cấp sẽ "bẩn."
Do đó, AI không thể hoạt động chính xác.
Thú vị là, AI đọc tài liệu có thể đột nhiên thất bại khi gặp một bảng biểu. Hoặc có thể xảy ra xung đột vì bí mật kỹ thuật không được đưa lên đám mây và phải lưu trữ nội bộ.
Tóm lại, ném AI vào một nhiệm vụ mà không xây dựng nền tảng trước sẽ không hiệu quả.
Bước 1: Hình Dung Hóa Công Việc Trước Và Loại Bỏ 20% Lãng Phí
Vậy, Ricoh đã bắt đầu từ đâu?
Đó không phải là triển khai AI.
Đầu tiên, họ tạo ra "khoảng trống để thở" cho nhân viên.
Những người không có thời gian không thể sử dụng các bản cập nhật và công nghệ mới. Vì vậy, Bước 1 là giải phóng thời gian.
Cụ thể, họ đã hình dung hóa công việc của 1.000 người thuộc 115 bộ phận trên toàn công ty.
Họ phát hiện ra một điều thú vị.
Trong thời gian làm việc từ xa trong đại dịch, các "cuộc họp điểm danh" đã gia tăng đáng kể vì quản lý không biết nhân viên đang làm gì.
Bằng cách nhìn vào dữ liệu, ban quản lý nhận ra, "Ồ, chúng ta không cần làm nhiệm vụ này nữa." Điều này đã loại bỏ 5-6% khối lượng công việc.
Tiếp theo, họ tìm thấy những nhiệm vụ tương tự đang được thực hiện riêng lẻ bởi các bộ phận khác nhau và hợp nhất chúng lại. Cắt giảm thêm.
Sau đó, họ tiêu chuẩn hóa "công việc thực sự cần thiết" còn lại. Khi đã được tiêu chuẩn hóa, công nghệ tự động hóa trở nên hiệu quả.
Bằng cách kiên trì thực hiện điều này trong hơn một năm, Ricoh đã đạt được cải thiện 20% về hiệu quả hoạt động.
Có một bài học ở đây để chúng ta học hỏi.
Phong cách Nhật Bản là "mọi người đều nhặt bóng và chuyền đi" là một thế mạnh, nhưng nó cũng tạo ra "công việc không cần phải làm."
Mọi người nhặt những quả bóng không phải của mình vì lòng tốt, nhưng khối lượng công việc cứ thế tăng lên.
Vì vậy, hãy thử hình dung hóa công việc của chính bạn trong một tuần.
Chỉ cần làm vậy, bạn sẽ thấy những điều như, "Khoan đã, mình có thực sự cần cuộc họp này không?"
Bước 2: Mọi Người Bắt Đầu Sử Dụng Chỉ "Một" AI
Khi đã thấy được con đường dẫn đến 10% của sự cải thiện 20% đó, Ricoh thực hiện bước tiếp theo:
"Mọi nhân viên sử dụng AI cho chính xác một nhiệm vụ."
Điểm mấu chốt ở đây là họ không chỉ đơn giản áp đặt nó lên tất cả mọi người.
Đầu tiên, họ thiết kế "lan can bảo vệ" để sử dụng AI an toàn. Sau đó, họ chia sẻ giáo dục và những câu chuyện thành công thông qua các hội thảo.
Bởi vì nền tảng (Bước 1: hình dung hóa và tiêu chuẩn hóa) đã có sẵn, dữ liệu cung cấp cho AI sạch sẽ. Đó là lý do AI hoạt động.
Mọi thứ đều xoay quanh trình tự này.
Kết quả là 8.000 tác nhân đã đề cập trước đó.
Đây là một ví dụ cụ thể.
Ricoh giải quyết các thách thức quản lý cho khách hàng. Họ nói chuyện với CEO của các tập đoàn lớn, vì vậy việc chuẩn bị là rất quan trọng.
Các nhân viên kỳ cựu từng dành 4-5 giờ cho mỗi công ty để đọc các báo cáo tổng hợp và thông tin công khai nhằm hình thành giả thuyết.
Bằng cách dạy kiến thức ẩn của nhân viên kỳ cựu đó cho AI, các tác nhân AI giờ đây tự xác minh giả thuyết và soạn thảo đề xuất.
Kết quả là, thời gian của nhân viên kỳ cựu đã giảm 75%. Những gì từng cần 100 đơn vị nỗ lực giờ chỉ còn 25.
Và có một lợi ích khác.
Trực giác của nhân viên kỳ cựu giờ đây được truyền lại cho nhân viên cấp trung và cấp dưới. Bằng cách làm việc với AI, kiến thức được chuyển giao.
Điều này không chỉ dành cho tiếp thị. Nó đang diễn ra ở văn phòng hậu cần, quản lý chuỗi cung ứng và tuyến đầu bán hàng.
4-5 giờ giảm xuống chỉ còn hơn 1 giờ. Nhiệm vụ "đọc tài liệu từ đầu mỗi lần" trong công ty của bạn có thể được xử lý theo cách tương tự.
Bước 3: Phân Bổ Lại Nhân Sự Cho "Công Việc Sáng Tạo" Với Thời Gian Tiết Kiệm Được
Đây là mục tiêu cốt lõi.
Sử dụng thời gian được giải phóng cho công việc chỉ con người mới có thể làm.
Ricoh có một phòng họp như thế này:
Phía sau một màn hình LED lớn, năm tác nhân AI được triển khai.
Khi nhân viên thảo luận, AI ghi chép lại, sửa lỗi tiếng Nhật, hiểu ý nghĩa và cấu trúc hóa thông tin.
Điều này cho phép nhân viên tập trung hoàn toàn vào thảo luận và lên ý tưởng. Cuối cùng, họ bỏ phiếu và đưa ra quyết định. AI thậm chí còn hỗ trợ người điều phối.
Và đây là phần đáng kinh ngạc.
Đối với kế hoạch quản lý trung hạn sắp tới, khoảng 10 giám đốc điều hành đã thảo luận trong phòng này.
Thông thường, việc này sẽ mất khoảng hai tháng.
Nó đã được hoàn thành trong bốn giờ.
Hai tháng thành bốn giờ.
Ý tưởng "đưa con người đến công việc sáng tạo" này cộng hưởng với lời của học giả quản lý Ken Kusunoki.
Công việc bao gồm "Work" và "Play."
"Work" là cung cấp kỹ năng để đổi lấy thù lao—những nhiệm vụ trong khuôn khổ quy tắc cố định. AI nhanh hơn, chính xác hơn và không bao giờ mệt mỏi với việc này.
Nhưng "Play" thì khác. Giống như Shohei Ohtani, đó là công việc nơi giá trị được tạo ra thông qua cảm nhận và phán đoán độc đáo.
AI lấy đi những nhiệm vụ cố định. Những gì còn lại cho con người là cảm nhận và phán đoán.
Chúng ta sử dụng AI càng tốt, công việc của con người càng trở nên tinh vi hơn.
Để thúc đẩy sự sáng tạo của nhân viên, Ricoh cũng đã điều hành một chương trình tăng tốc từ năm 2019.
Nhân viên và startup trình bày các ý tưởng kinh doanh mới. Họ cạnh tranh qua 200 ý tưởng để chọn ra 5-10. Họ đã làm điều này trong bảy năm.
Đây là cách họ nuôi dưỡng tính tự chủ và sáng tạo của nhân viên.
Công Ty Của Bạn Cũng Có Thể Làm Được, Miễn Là Bạn Không Làm Hỏng Trình Tự
Tóm lại:
Kết luận của Ricoh rất đơn giản.
"Đừng đặt AI vào nơi bạn muốn sử dụng nó ngay lập tức."
Hãy tuân theo trình tự này:
- Hình dung hóa công việc trước để tạo thời gian.
- Loại bỏ lãng phí và hợp nhất các nhiệm vụ tương tự.
- Tiêu chuẩn hóa.
- Chỉ sau đó, mới thiết lập môi trường để sử dụng AI một cách chính xác.
Nhờ có trình tự này, nhân viên bắt đầu hành động. Nếu bạn làm ngược lại, nó sẽ không hiệu quả.
Có một bài học quan trọng nữa.
AI có hai mặt.
Một là "biến tiêu cực thành không" bằng cách loại bỏ những nhiệm vụ khó khăn. Về nhà sớm, loại bỏ công việc tẻ nhạt. Mọi người đều yêu thích điều này ngay lập tức.
Nhưng chỉ điều đó thôi thì không bền vững.
Mặt kia là "đi từ không đến cộng"—nơi con người tạo ra giá trị mới. Việc triển khai AI chỉ trở nên thực sự khi điều này được thiết kế.
Cảm giác rằng hôm nay tốt hơn hôm qua và bạn là một phần của sự tiến bộ đó là điều thúc đẩy con người.
Takahiro Irisa của Ricoh đã nói:
"Nếu Ricoh có thể làm được, thì các công ty khác chắc chắn có thể."
Và cũng:
"Tôi tin rằng AI xuất hiện vì lợi ích của các công ty Nhật Bản."
Bởi vì AI đã học hầu hết dữ liệu mở. Những gì còn lại là dữ liệu đang ngủ yên bên trong các công ty.
Và Nhật Bản là quốc gia nắm giữ nhiều dữ liệu nội bộ doanh nghiệp nhất trên thế giới.
Trong một công ty lâu đời 90 năm tuổi hoặc trong công ty của bạn, có những kho báu đang ngủ yên mà chưa ai khai quật.
Vì vậy, trong một tuần bắt đầu từ ngày mai:
Hãy thử hình dung hóa công việc của chính bạn.
Nếu bạn thấy mình đang nghĩ, "Khoan đã, có thể mình không cần nhiệm vụ này," đó là vạch xuất phát của bạn.
Sự thiếu kết quả không phải do thiếu năng lực. Chỉ là trình tự đã bị đảo ngược.
