AI đang làm gián đoạn và chuyển đổi cách mọi người làm việc một cách đáng kể. Để hướng dẫn làn sóng công nghệ tiếp theo, hãy rút ra từ những gì đã học được trong thời kỳ phát triển của điện toán đám mây.
Trí tuệ nhân tạo sinh tạo đã tiến bộ với tốc độ đáng kinh ngạc. Kể từ khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, các phiên bản mới của AI sinh tạo đã được phát hành nhiều lần mỗi tháng.
Tốc độ thay đổi công nghệ có tác động lớn đến các tổ chức và lực lượng lao động. Theo khảo sát CEO của PricewaterhouseCoopers, 45% CEO cho biết công ty của họ sẽ không còn khả thi trong thập kỷ tới nếu họ tiếp tục đi theo con đường hiện tại. Tự động hóa dự kiến sẽ thay đổi một phần ba số việc làm toàn cầu trong 15 đến 20 năm tới.
AI và tốc độ thay đổi đã buộc các nhà lãnh đạo trong mọi ngành phải trả lời câu hỏi sau: Làm thế nào để nhân viên của bạn có thể hưởng lợi từ công nghệ mới, như GenAI, và chuẩn bị cho lực lượng lao động thích ứng nhanh chóng khi công nghệ phát triển?
May mắn thay, có những bài học có thể rút ra từ sự gián đoạn và chuyển đổi mà điện toán đám mây đã tạo ra vào đầu những năm 2000.
1. Đừng lo lắng về sự do dự ban đầu.
Điện toán đám mây cho phép thời gian ra thị trường nhanh hơn, khả năng mở rộng, hợp tác, bảo vệ dữ liệu và nhiều hơn nữa. Tuy nhiên, ngay cả với những lợi ích tiềm năng này, nhiều tổ chức vẫn do dự trong việc chuyển dữ liệu và hoạt động lên đám mây do lo ngại về an ninh, đầu tư vào cơ sở hạ tầng tại chỗ và sự không chắc chắn về độ tin cậy và thời gian hoạt động.
Cuối cùng, áp lực cạnh tranh và giá trị cụ thể mà những người đã chuyển sang đám mây thể hiện đã vượt qua sự hoài nghi đó. Một sự thay đổi tư duy cần phải xảy ra trước khi mọi người có thể chuyển từ công nghệ tại chỗ sang công nghệ đám mây. Điều gì có thể được học từ điều này khi xem xét AI?
Sự do dự ban đầu tương tự vẫn tồn tại. Các nhà lãnh đạo lo ngại về các vấn đề đạo đức, khả năng tiếp cận dữ liệu, mất việc làm, khả năng con người trở nên lỗi thời, và nhiều hơn nữa. Với AI, sự gián đoạn lớn là quá trình cải tiến như một quy trình tuyến tính đang đến hồi kết. Công nghệ cho phép chuyển đổi bền vững, nơi mà sự phức tạp được đơn giản hóa. Mỗi quy trình mới xuất hiện có thể được ghi lại và xem xét để cải tiến trong tương lai. Các nhà lãnh đạo tổ chức có thể đánh giá lại thường xuyên, theo thời gian thực, để cải tiến liên tục trở thành tự nhiên. Tuy nhiên, một sự thay đổi tư duy rộng rãi khác cần phải diễn ra để nhận ra cách mà AI tạo ra cơ hội để cải thiện và trở nên hiệu quả hơn.
2. Cần phải đào tạo lại và nâng cao kỹ năng để tận dụng các khả năng công nghệ mới.
Điện toán đám mây đã giới thiệu các lĩnh vực mới như kiến trúc đám mây, DevOps và kỹ thuật độ tin cậy trang web, yêu cầu đào tạo lại rộng rãi. Nhân viên CNTT đã được nâng cao kỹ năng thông qua các chứng chỉ, và các chuyên gia đám mây đã được thuê để quản lý việc di chuyển.
Với AI, khối lượng dữ liệu có thể được xử lý hiệu quả hơn. Các chương trình đào tạo lại về kỹ thuật AI và triển khai mô hình đang trở nên thiết yếu.
Sự chuyển đổi này cũng có nghĩa là các công ty phải hiểu kỹ năng mà lực lượng lao động của họ có và những kỹ năng nào sẽ cần thiết trong tương lai. Điều này sẽ yêu cầu một sự chuyển đổi từ việc tập trung vào công việc sang kỹ năng. Điều khác biệt so với quá khứ là AI sẽ không thay thế công việc mà con người làm – nó sẽ tăng cường công việc mà con người thực hiện. Con người và AI sẽ cần làm việc cùng nhau để học hỏi và cải thiện lẫn nhau.
Cách làm việc mới này về cơ bản coi AI như một đồng nghiệp hơn là một công nghệ tĩnh.
3. Một số vai trò cũ sẽ trở nên lỗi thời, nhưng các công việc mới sẽ xuất hiện.
Công nghệ mới đôi khi có thể có nghĩa là lực lượng lao động được coi như một chi phí cuối cùng mà máy móc có thể giảm thiểu. Mặc dù đúng là một số công việc sẽ trở nên lỗi thời, công nghệ mới cũng tạo ra những công việc chưa từng tồn tại trước đây. Với điện toán đám mây, nhu cầu bảo trì, nâng cấp và mua sắm phần cứng đã giảm đáng kể. Các vai trò như điều hành trung tâm dữ liệu và quản trị hệ thống cho cơ sở hạ tầng tại chỗ đã giảm. Tuy nhiên, các vai trò mới như vận hành đám mây, bảo mật đám mây, nhà phát triển/kỹ sư đám mây, kiến trúc sư giải pháp và nhà cung cấp dịch vụ quản lý đã xuất hiện.
Các vai trò có nhiệm vụ lặp đi lặp lại đang giảm do AI, nhưng các công việc mới như kỹ sư học máy, nhà khoa học dữ liệu và MLOps đang xuất hiện. Các vai trò khác có thể được tạo ra bao gồm quản lý sản phẩm AI, quản lý đạo đức AI và nhà phát triển AI hội thoại.
Điều quan trọng là các nhà lãnh đạo tổ chức có trách nhiệm triển khai AI để khai thác kỹ năng và khả năng của lực lượng lao động của họ. Họ sẽ phải nhìn về phía đổi mới và các cách làm việc mới để tạo sự khác biệt cho tổ chức của mình so với đối thủ cạnh tranh. Sự sáng tạo của nhân viên sẽ là một trong những tài sản quan trọng nhất trong kỷ nguyên AI mới này.
Giống như điện toán đám mây đã khởi xướng sự thay đổi rộng rãi, AI có tiềm năng trở thành “thời khắc máy in” của thời đại hiện tại, tái định hình cách mà các kỹ năng, vai trò, quy trình và mô hình kinh doanh mới được thúc đẩy khi nó trở thành một phần không thể thiếu trong các ngành công nghiệp.
Nội dung được dịch từ bài viết tiếng Anh, “3 Lessons for Navigating the AI Transformation” , trên báo inc.com. (Đăng ngày 8/7/2024)
Link gốc: https://www.inc.com/sania-khan/3-lessons-for-navigating-ai-transformation.html
Để lại một bình luận