Giới thiệu
Khi trí tuệ nhân tạo trưởng thành và mở rộng trong các doanh nghiệp, các nhà lãnh đạo trong các ngành đang phải vật lộn để thu hút mọi người tham gia. Đồng thời, họ phải quản lý mối quan hệ khách hàng và nhân viên trong bối cảnh kỳ vọng đang thay đổi trong kỷ nguyên chuyển đổi kỹ thuật số.
Bài viết dưới đây xem xét cách vượt qua các rào cản của việc triển khai AI và hoàn thành việc đưa các công cụ AI vào sản xuất. Các nhà lãnh đạo cũng sẽ học cách biết khách hàng muốn gì, cách tránh nơi làm việc độc hại và cách điều hành các phiên động não hiệu quả.
Vượt qua 3 rào cản phổ biến để sử dụng các công cụ AI
Các công cụ ra quyết định do AI hỗ trợ có tiềm năng tăng hiệu quả, cải thiện chất lượng dịch vụ, giảm chi phí và tăng doanh thu. Nhưng điều này chỉ xảy ra nếu người lao động sử dụng các công cụ. Thông thường, họ không.
Các dự án AI phải đối mặt với sự phản kháng từ các nhân viên tuyến đầu trong các ngành từ chăm sóc sức khỏe đến bán lẻ. Sự phản kháng này thường xuất phát từ ba xung đột lợi ích giữa các nhà phát triển AI, ban lãnh đạo công ty và người dùng cuối. Một cách tiếp cận toàn diện hơn để thực hiện có thể vượt qua những rào cản này.
Vấn đề 1: Các công cụ AI mang lại lợi ích cho tổ chức chứ không phải cho người dùng cuối. Điều này thường xảy ra khi các tổ chức sử dụng phân tích dự đoán để tăng giá trị hạ nguồn, vì nó buộc người dùng cuối phải nhập dữ liệu hoặc đưa ra quyết định không liên quan đến vai trò của họ. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển AI nên tập trung vào các vấn đề mà người dùng cuối phải đối mặt trong công việc hàng ngày của chính họ, trong khi các nhà quản lý nên đưa ra các biện pháp khuyến khích hữu hình cho việc sử dụng các công cụ.
Vấn đề 2: Các công cụ yêu cầu thêm lao động của người dùng cuối. Việc tăng cường tương tác với các công cụ AI, đặc biệt là các quy trình làm việc công nghệ điển hình của người lao động bên ngoài, chỉ khiến công việc trở nên khó khăn hơn. Các công cụ có thể tự động hóa việc truy xuất, kiểm tra và xác thực dữ liệu và có thể cung cấp thông tin chi tiết về các ứng dụng mà nhân viên đã sử dụng, sẽ giảm thiểu tác động đến khối lượng công việc của người dùng cuối.
Vấn đề 3: Các công cụ hạn chế quyền tự chủ của người dùng cuối. Các công cụ quy định cung cấp hỗ trợ ra quyết định dựa trên bằng chứng – và theo dõi xem ai đó có chấp nhận các khuyến nghị đó hay không – có vi phạm các đánh giá trực quan của người dùng cuối hay không. Các công cụ AI sẽ hỗ trợ người dùng cuối đưa ra quyết định trong khi giao “cuộc gọi cuối cùng” cho họ. Hiểu được điều này cho và nhận đòi hỏi sự tham gia của người dùng cuối sớm trong vòng đời phát triển.
Biết 5 đặc điểm của một công ty 'cường quốc AI'
Gần 2/3 doanh nghiệp vẫn chưa thấy giá trị từ các khoản đầu tư vào AI của họ và 45% coi AI là rủi ro đối với hoạt động kinh doanh của họ theo một cách nào đó. Đó là bởi vì các công ty này có xu hướng nghiên cứu AI và vẫn chưa đưa các công cụ AI của họ vào sản xuất, Thomas H. Davenport, một học giả thỉnh giảng tại MIT Initiative về Kinh tế Kỹ thuật số và Randy Bean, Giám đốc điều hành của NewVantage Partners, viết.
Mastercard không phải là một trong những công ty đó. Hỗ trợ cho AI bắt đầu từ Giám đốc điều hành Michael Miebach và đã được xây dựng thông qua sự kết hợp giữa mua lại và phát triển tài năng nội bộ. Ví dụ về Mastercard, một “cường quốc AI” tự mô tả, cho thấy có năm trụ cột của một công ty hoạt động dựa trên AI :
Cung cấp năng lượng cho các sản phẩm và dịch vụ. Mastercard bắt đầu với việc phát hiện gian lận nhưng có kế hoạch áp dụng AI cho tất cả các thành phần của chu kỳ thanh toán.
Cung cấp năng lượng cho hoạt động kinh doanh nội bộ. Các ứng dụng dự đoán hỗ trợ các quy trình từ dự báo kinh doanh (với độ chính xác 99%) đến bảo trì máy chủ.
Hỗ trợ khách hàng. Mastercard làm việc với các khách hàng doanh nghiệp để xác định các trường hợp sử dụng riêng của họ cho AI – và để tạo ra một bằng chứng về khái niệm trong vòng ít nhất là sáu tuần.
Theo đuổi AI vì mục đích tốt. Công ty đang điều hành các dự án AI nhắm mục tiêu phát triển cộng đồng, tài chính vi mô và xây dựng tài năng khoa học dữ liệu trong các lĩnh vực chưa được khai thác.
Ưu tiên AI có đạo đức. Trong nỗ lực phát triển AI của mình, Mastercard nhấn mạnh quyền sở hữu, quyền kiểm soát và khả năng thu lợi từ dữ liệu của chính họ.
FANPAGE
Youtube
Suy nghĩ lại những giả định này về những gì khách hàng muốn
Nhà khoa học nghiên cứu chính của MIT giải thích trong một hội thảo trên web gần đây. Tuy nhiên, các giả định cũng củng cố thành kiến vô thức và sàng lọc những đổi mới đi ngược lại với thực tế. Trong một thế giới luôn thay đổi, các công ty cần phải suy nghĩ lại 5 giả định phổ biến này về kỳ vọng của khách hàng .
Khách hàng coi trọng sự tiếp xúc của con người. Nhiều khách hàng thực sự thích tự phục vụ và tin rằng con người làm chậm quá trình tương tác.
Trải nghiệm trực tiếp tốt hơn so với kỹ thuật số. Trải nghiệm kỹ thuật số cho phép các công ty tiếp cận khán giả trên toàn thế giới đồng thời mang lại sự tiện lợi tốt hơn với chi phí thấp hơn.
Mọi người sẽ không trả giá đầy đủ cho kỹ thuật số. Mọi người trả tiền cho giá trị, và sự tiện lợi là một phần quan trọng của giá trị đó. Bằng cách cung cấp sự tiện lợi, kỹ thuật số có thể cung cấp giá trị đáng kể.
Các hạn chế dịch vụ thời đại dịch chỉ là tạm thời. Nó chỉ ra rằng một số dịch vụ bị cắt giảm trong đại dịch, chẳng hạn như dịch vụ chỉnh trang giường buổi tối hàng ngày trong phòng khách sạn, có thể được định giá quá cao.
Con đường cũ là con đường đúng đắn. Các mô hình kinh doanh truyền thống không chỉ có trước đại dịch; chúng có thể có trước điện thoại thông minh, Internet hoặc thậm chí là điện thoại.
Khi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp thách thức những giả định này, đây là những câu hỏi họ nên ghi nhớ:
- Nhân viên bán hàng đang giúp đỡ ai - khách hàng hay các quy trình nội bộ không hiệu quả và lỗi thời của chúng tôi?
- Làm cách nào để chúng tôi tối ưu hóa các tương tác trực tiếp và kỹ thuật số cho khách hàng, không chỉ cho chính chúng tôi?
- Sở thích thay đổi như thế nào theo phân khúc khách hàng?
- Khi nào thì kỹ thuật số tốt hơn - và chúng ta có thể tính phí nhiều hơn, chứ không phải ít hơn, cho nó?
- Khách hàng thực sự cần những dịch vụ mà chúng tôi cắt giảm bao nhiêu trong đại dịch?
Tránh 5 thuộc tính của văn hóa doanh nghiệp độc hại
Nhiều đặc điểm của một công ty có thể góp phần tạo nên một nền văn hóa xấu, nhưng có sự khác biệt giữa các yếu tố văn hóa gây khó chịu hoặc thất vọng và những yếu tố thực sự độc hại. Trong một nghiên cứu với hơn 1,3 triệu lượt đánh giá Glassdoor, các giảng viên cao cấp của MIT đã xác định năm thuộc tính chung của một nền văn hóa doanh nghiệp độc hại . Đây là những đặc điểm có tác động tiêu cực lớn nhất đến cách nhân viên đánh giá văn hóa doanh nghiệp.
Không đại diện cho nhân viên theo giới tính, chủng tộc, bản dạng và khuynh hướng tình dục, khuyết tật và tuổi tác – cùng với văn hóa thân hữu và thiên vị bất thành văn nói chung.
Đối xử thiếu tôn trọng với nhân viên thể hiện ở việc thiếu cân nhắc, lịch sự và không tôn trọng người khác.
Hành vi phi đạo đức và không trung thực – hoặc tệ hơn là không tuân thủ các quy định hiện hành của tiểu bang và liên bang.
Môi trường làm việc khó khăn trong đó các đồng nghiệp tích cực phá hoại lẫn nhau.
Quản lý lạm dụng công khai bắt nạt, hạ thấp hoặc nói xấu nhân viên.
Một văn hóa doanh nghiệp độc hại đi kèm với một cái giá đắt. Các công ty gặp khó khăn hơn trong việc thu hút và giữ chân nhân tài, trong khi những nhân viên ở lại làm việc kém năng suất hơn và dễ mắc bệnh mãn tính hơn. Và không ai là miễn nhiễm: Ngay cả những công ty được xếp hạng cao về văn hóa doanh nghiệp cũng có khả năng chứa đựng “túi độc hại về văn hóa” với các đơn vị kinh doanh, chức năng công việc hoặc khu vực địa lý.
Đưa những lời phê bình mang tính xây dựng vào quá trình sáng tạo
Quy tắc cơ bản chính cho các phiên động não – không chỉ trích – có từ cuối những năm 1940. Nhưng nghiên cứu gần đây cho thấy những lời chỉ trích mang tính xây dựng có thể khuyến khích sự sáng tạo và trí tưởng tượng bổ sung . Chìa khóa, theo phó giáo sư MIT là hiểu ngữ cảnh của bài tập động não.
Trong bối cảnh hợp tác nơi các mục tiêu của các thành viên trong nhóm được thống nhất với nhau, những lời chỉ trích có thể kích thích sự sáng tạo. Trong một phiên cạnh tranh hơn – ví dụ, một phiên mà người tham gia được khuyến khích ưu tiên các ý tưởng, hoặc một phiên mà các nhóm rơi vào hai phe, chẳng hạn như công nhân và người quản lý – thì sự phân biệt đối xử có nhiều khả năng gây ra xung đột hơn.
Trước khi tiến hành một buổi brainstorming, các nhà lãnh đạo cần phải hiểu động lực của các nhóm đến với nhau. Nếu có khả năng xảy ra xung đột, các tổ chức có thể chọn tham gia một phiên bao gồm các ý tưởng tự do cùng với những lời chỉ trích, sau đó tiếp tục với một phiên để xem xét các ý tưởng. Trong cách thiết lập như vậy, các thành viên trong nhóm ít có khả năng chỉnh sửa ý tưởng của họ hơn – và quá trình sáng tạo ít có khả năng bị phá hoại hơn.
Reference:
Zach Church (Jul 5, 2022), Implementing AI and managing relationships: 5 ideas from MIT Sloan Management Review, from https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/implementing-ai-and-managing-relationships-5-ideas-mit-sloan-management-review
