Trong làn sóng đầu tư vào trí tuệ nhân tạo đang diễn ra trên toàn cầu, một hiện tượng đáng chú ý là giá trị vốn hóa của nhiều tập đoàn công nghệ liên tục lập kỷ lục trong khi hàng trăm nghìn lao động có trình độ cao lại lần lượt rời khỏi doanh nghiệp sau những đợt tái cấu trúc quy mô lớn. Hầu như mọi quyết định cắt giảm nhân sự đều được giải thích bằng một lý do quen thuộc: doanh nghiệp phải chuẩn bị cho kỷ nguyên AI. Cách lý giải ấy dần được xem như một điều hiển nhiên, đến mức rất ít người còn đặt câu hỏi liệu đó có thực sự là bản chất của kinh tế số hay không.
Điều đáng lo ngại là nhiều doanh nghiệp dường như đang đồng nhất chuyển đổi số với việc khai thác nhiều dữ liệu hơn, triển khai nhiều mô hình AI hơn và sử dụng ít con người hơn. Trong logic đó, dữ liệu được ví như mỏ dầu mới, AI trở thành động cơ tăng trưởng mới, còn lao động bị nhìn nhận chủ yếu như một khoản chi phí cần tối ưu. Báo cáo tài chính vì thế có thể đẹp hơn sau mỗi đợt tinh giản nhân sự, nhưng điều đó không đồng nghĩa với việc doanh nghiệp đã tạo ra nhiều giá trị hơn cho nền kinh tế.
Sự nhầm lẫn này xuất phát từ việc nhiều nhà quản trị đang đánh đồng giữa việc tối ưu chi phí với việc gia tăng giá trị. Cắt giảm nhân sự luôn là cách nhanh nhất để cải thiện lợi nhuận ngắn hạn, nhưng giá trị dài hạn của một doanh nghiệp chưa bao giờ được quyết định chỉ bởi số lượng nhân viên còn lại trên bảng lương. Điều quyết định sức mạnh cạnh tranh của doanh nghiệp luôn là khả năng tạo ra tri thức mới, đổi mới sản phẩm, duy trì niềm tin của khách hàng và tích lũy kinh nghiệm vận hành. Những yếu tố ấy đều được hình thành từ con người trước khi được chuyển hóa thành dữ liệu hay thuật toán.
Nhiều doanh nghiệp đang mắc phải sai lầm khi đánh đồng giữa việc tối ưu chi phí và gia tăng giá trị thông qua việc tinh giản nhân sự. Ảnh: Internet
Lịch sử của mọi cuộc cách mạng công nghiệp đều cho thấy công nghệ chưa bao giờ tự mình tạo ra giá trị. Máy hơi nước không tạo ra cuộc cách mạng sản xuất nếu không có những công nhân biết vận hành và cải tiến nó. Điện không làm thay đổi nền kinh tế nếu không có những kỹ sư biết thiết kế hệ thống điện. Máy tính và Internet cũng không tạo ra nền kinh tế số nếu hàng tỷ con người không học cách sử dụng chúng để làm việc, giao tiếp, sáng tạo và kinh doanh. Trí tuệ nhân tạo cũng không nằm ngoài quy luật ấy. Khác biệt duy nhất là lần đầu tiên trong lịch sử, nhiều doanh nghiệp lại coi việc nâng cấp kỹ năng để thích nghi với công nghệ mới không còn là trách nhiệm của chính mình.
Một thực tế khá phổ biến hiện nay là doanh nghiệp sẵn sàng đầu tư hàng tỷ đô la để xây dựng hạ tầng AI, mua bản quyền mô hình ngôn ngữ lớn hay mở rộng các trung tâm dữ liệu, nhưng lại xem việc học cách sử dụng AI là trách nhiệm cá nhân của người lao động. Nhân viên được khuyến khích tự học ngoài giờ, tự trả chi phí đào tạo và tự thích nghi nếu không muốn bị thay thế. Cách tiếp cận này vô tình chuyển toàn bộ chi phí chuyển đổi số sang người lao động, trong khi doanh nghiệp lại là bên hưởng phần lớn lợi ích từ việc gia tăng năng suất.
Nếu nhìn lại các giai đoạn phát triển trước đây của công nghiệp, cách hành xử ấy sẽ trở nên rất khó lý giải. Không một hãng hàng không nào đầu tư đội máy bay mới rồi yêu cầu phi công tự bỏ tiền học cách điều khiển. Không một bệnh viện nào lắp đặt hệ thống robot phẫu thuật nhưng lại coi việc làm chủ công nghệ mới là trách nhiệm hoàn toàn của bác sĩ. Không một nhà máy nào mua dây chuyền sản xuất hiện đại rồi để công nhân tự tìm cách vận hành. Đào tạo luôn được xem là một phần không thể tách rời của đầu tư công nghệ, bởi công nghệ chỉ phát huy giá trị khi con người có khả năng sử dụng nó.
Đó cũng là điểm mà nhiều doanh nghiệp đang bỏ qua khi triển khai AI. Họ nhìn thấy khoản lương phải trả cho một nhân viên nhưng không nhìn thấy giá trị của lượng tri thức mà người nhân viên ấy tích lũy trong nhiều năm làm việc. Mỗi lao động không chỉ mang theo kỹ năng chuyên môn mà còn sở hữu vốn kinh nghiệm, hiểu biết về khách hàng, quy trình nội bộ, văn hóa doanh nghiệp và vô số bài học chưa từng được ghi chép thành tài liệu. Khi một nhân sự rời khỏi tổ chức, phần tài sản vô hình ấy cũng rời đi cùng họ. Khoản mất mát này gần như không xuất hiện trên bất kỳ bảng cân đối kế toán nào, nhưng lại ảnh hưởng trực tiếp đến năng lực cạnh tranh dài hạn của doanh nghiệp.
Thước đo thành công của doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI không nên chỉ là số lượng nhân sự được cắt giảm hay mức tiết kiệm chi phí đạt được sau tự động hóa. Ảnh: Philip Võ
Nghịch lý lớn nhất của thời đại AI nằm ở chỗ các doanh nghiệp đang cố gắng tích lũy dữ liệu nhưng lại đánh mất chính nguồn tạo ra dữ liệu có giá trị nhất. Dữ liệu không tự xuất hiện trong các trung tâm dữ liệu. Mọi tập dữ liệu chất lượng đều là kết quả của hàng triệu giờ lao động, nghiên cứu, giao dịch, sáng tạo và tương tác của con người. AI cũng không tự tạo ra tri thức mới nếu không có lượng tri thức ấy để học hỏi. Điều mà AI thực sự làm rất tốt là khuếch đại tốc độ xử lý, khả năng phân tích và năng suất của những giá trị đã được con người tạo ra trước đó.
Chính từ thực tế này, ngày càng có nhiều nhà nghiên cứu bắt đầu đặt lại câu hỏi về nguồn gốc của giá trị trong nền kinh tế số. Một trong những hướng tiếp cận mới là Học thuyết Trường Kinh Tế Thống nhất (Unified Economic Field Theory (UEFT)), một khung tư duy cho rằng giá trị không nằm riêng trong lao động, dữ liệu hay công nghệ mà được hình thành từ sự tương tác của tất cả các yếu tố đó trong cùng một hệ thống kinh tế. Theo cách nhìn này, dữ liệu chỉ là sự phản chiếu đã được số hóa của hoạt động lao động; AI là công cụ khuếch đại khả năng khai thác dữ liệu; còn con người mới là chủ thể liên tục tạo ra giá trị mới. Nếu giả định này đúng, thì việc coi dữ liệu là tài sản quan trọng nhất nhưng lại xem lao động chỉ là chi phí cần cắt giảm sẽ trở thành một nghịch lý về mặt kinh tế.
Đó cũng là lý do nhiều chuyên gia bắt đầu cho rằng thước đo thành công của doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI không nên chỉ là số lượng nhân sự được cắt giảm hay mức tiết kiệm chi phí đạt được sau tự động hóa. Quan trọng hơn là doanh nghiệp đã đầu tư bao nhiêu để nâng cấp năng lực của lực lượng lao động, đã chuyển hóa được bao nhiêu kinh nghiệm của con người thành tri thức số và đã tạo ra bao nhiêu giá trị mới từ sự kết hợp giữa trí tuệ con người với trí tuệ nhân tạo. Đây mới là những chỉ số phản ánh năng lực cạnh tranh bền vững.
Cuộc cạnh tranh của thế kỷ XXI vì thế có lẽ sẽ không thuộc về những doanh nghiệp sở hữu nhiều máy chủ nhất hay những mô hình AI lớn nhất. Công nghệ rồi sẽ nhanh chóng được phổ cập, thuật toán sẽ liên tục được thay thế và hạ tầng sẽ ngày càng trở nên rẻ hơn. Điều khó sao chép nhất vẫn là một lực lượng lao động được đào tạo liên tục, biết sử dụng AI để mở rộng năng lực sáng tạo của chính mình và biết biến dữ liệu thành giá trị mới cho xã hội.
Kinh tế số, xét đến cùng, chưa bao giờ chỉ là câu chuyện của dữ liệu hay trí tuệ nhân tạo. Đó là câu chuyện về cách con người tạo ra giá trị trong một môi trường công nghệ mới. AI có thể thay đổi công cụ lao động, nhưng không thay đổi quy luật tạo ra giá trị. Doanh nghiệp nào xem AI là lý do để cắt giảm đầu tư vào con người có thể sẽ đạt được những con số lợi nhuận ấn tượng trong ngắn hạn, nhưng cũng có nguy cơ đánh mất nguồn vốn chiến lược quan trọng nhất của mình. Ngược lại, những doanh nghiệp coi AI là cơ hội để nâng cấp con người thay vì thay thế con người sẽ là những tổ chức tạo ra năng suất, sức sáng tạo và lợi thế cạnh tranh bền vững trong nhiều thập kỷ tới.
Có lẽ, kho vàng lớn nhất của nền kinh tế số chưa bao giờ nằm trong các trung tâm dữ liệu hay những mô hình AI ngày càng thông minh hơn. Kho vàng ấy vẫn nằm ở nơi nó luôn thuộc về: con người, bởi chính con người mới là nguồn gốc của dữ liệu, của tri thức, của đổi mới sáng tạo và của mọi giá trị mà công nghệ có thể khuếch đại.
Philip Võ
