Tái tư duy thiết kế tổ chức trong kỷ nguyên AI tác nhân

Trong bối cảnh các tác nhân AI cấp doanh nghiệp đang được áp dụng nhanh chóng, một sự ngắt kết nối đang xuất hiện giữa tham vọng và việc thực thi. Mặc dù 85% tổ chức cho biết họ muốn trở thành tác nhân trong vòng ba năm tới, nhưng 76% lại cho rằng các hoạt động và cơ sở hạ tầng hiện tại của họ không thể hỗ trợ sự thay đổi đó. Họ viện dẫn sự thiếu sẵn sàng về con người, quy trình và quy trình làm việc. Vấn đề băng dính Thách thức đặt ra là nhiều tổ chức thường chồng chất các tác nhân AI lên các hoạt động hiện có, thay vì hình dung lại mô hình hoạt động và cách thức công việc cần được tái cấu trúc, ông Prasun Shah, Giám đốc Công nghệ toàn cầu về tư vấn lực lượng lao động và Giám đốc AI tại PwC UK Consulting, giải thích. “Họ đang nhúng các nhân viên AI vào một mô hình hoạt động của con người”, chồng chất các tác nhân AI lên các cấu trúc nơi làm việc hiện có khi “điều này giống như thêm băng dính vào các phần của một mô hình hoạt động đang bị hỏng”. Việc làm như vậy có thể đang ngăn cản các tổ chức khai thác toàn bộ giá trị mà AI tác nhân mang lại, tạo ra những trường hợp mà sự vỡ mộng có thể nhanh chóng len lỏi vào. Giá trị đầy đủ đó nằm ở khả năng của các tác nhân trong việc thực hiện toàn bộ quy trình làm việc với sự can thiệp hạn chế của con người. Chúng có thể điều phối các nhiệm vụ phức tạp, đưa ra quyết định độc lập, điều chỉnh theo điều kiện thay đổi và lặp lại hiệu suất. Trong các thử nghiệm ban đầu trải rộng từ dịch vụ khách hàng, nhân sự và bán hàng, người ta đã ước tính rằng các tác nhân AI có thể tăng tốc các quy trình kinh doanh lên tới 30% đến 50% và thời gian làm việc có giá trị thấp từ 25% đến 40% khi được triển khai ở quy mô lớn. Nhưng với khả năng này đi kèm là sự phức tạp lớn hơn và nhu cầu về một sự thay đổi trên toàn doanh nghiệp. Phát triển vốn từ vựng AI Nền tảng AI tác nhân doanh nghiệp Ema mô tả sự thay đổi này là chuyển đổi kinh doanh tác nhân (ABT), một thuật ngữ mà họ đã đặt ra vào năm ngoái khi hợp tác với HFS Research, nhằm mục đích lấp đầy khoảng trống mà họ nhận thấy trong từ vựng hiện có về các tác nhân AI, và cung cấp cho các doanh nghiệp một khuôn khổ mới để suy nghĩ về việc áp dụng công nghệ của riêng họ. “Không có từ vựng hiện có nào nắm bắt được toàn bộ phạm vi của sự thay đổi”, ông Surojit Chatterjee, Giám đốc điều hành và người sáng lập Ema, giải thích. “Chuyển đổi số là về việc chuyển từ giấy sang phần mềm. Chuyển đổi AI là về việc thêm trí tuệ nhân tạo vào các quy trình hiện có. Co-pilot là về AI hỗ trợ trong các nhiệm vụ khác nhau của con người. Nhưng ABT là một cái gì đó hoàn toàn khác biệt: Đó là sự tích hợp các tác nhân AI vào cấu trúc của tổ chức.” Đối với Shah, thuật ngữ chuyên biệt (ABT) “giúp thúc đẩy nhu cầu thiết kế lại toàn bộ tổ chức: mô hình hoạt động, quy trình làm việc, quyền ra quyết định và hệ thống quản lý hiệu suất.” Ông nhấn mạnh rằng “mọi thứ cần thiết để đảm bảo các tác nhân đó thực sự là những người tham gia tích cực vào việc tạo ra giá trị, chứ không chỉ là các công cụ điểm hoặc công cụ hỗ trợ năng suất.” Theo Ema, ABT bao gồm ba trụ cột cốt lõi: ngăn xếp công nghệ của tổ chức, lực lượng lao động và các chỉ số được sử dụng để thành công. Các tác nhân AI như mô liên kết Trụ cột đầu tiên của ABT là ngăn xếp công nghệ. “Ngăn xếp công nghệ hiện có của bạn được thiết kế cho các quy trình làm việc do con người vận hành, lấy ứng dụng làm trung tâm,” Chatterjee nói. “Nó cần được xem xét lại khi tác nhân là một tác nhân AI hoạt động ở tốc độ máy móc trên nhiều hệ thống đồng thời.” Ông Shah giải thích, khi các tác nhân AI được tích hợp vào một tổ chức, các doanh nghiệp sẽ cần chuyển đổi từ một tập hợp các quy trình và bước tuyến tính sang tái cấu trúc công việc theo một cách rất khác. Điều này là do giá trị của các tác nhân AI không nằm ở việc trở thành một lớp khác trong ngăn xếp công nghệ hiện có, mà là một mô liên kết, di chuyển giữa hoặc xuyên qua các lớp để điều phối một nhiệm vụ cấp cao hoặc truy xuất và diễn giải dữ liệu từ nhiều ứng dụng riêng biệt. Ông cho biết, các tác nhân AI có thể tạo ra “sự khác biệt cạnh tranh thực sự cho một doanh nghiệp” bằng cách đưa ra quyết định dựa trên khả năng ngữ cảnh hóa này. “Đó sẽ là chiến trường tiếp theo.” Để xây dựng mô liên kết này, các nhà lãnh đạo cần điều chỉnh ngăn xếp công nghệ của họ để đưa ra các quyết định chất lượng cao hơn từ các tác nhân AI, ưu tiên quyền truy cập đồng thời vào nhiều bộ dữ liệu và ứng dụng để phát triển kiến thức ngầm. Ông Chatterjee cho biết: “Các tổ chức thực hiện sự thay đổi kiến trúc này sẽ thực sự trở nên thích ứng hơn. Khi một yêu cầu kinh doanh mới xuất hiện, bạn không phải chờ sáu tháng để nhà cung cấp phần mềm xây dựng một tính năng. Bạn cấu hình một nhân viên AI bằng ngôn ngữ tự nhiên và kết nối nó với các hệ thống cần thiết. Thời gian từ kinh doanh đến quy trình sản xuất giảm từ vài tháng xuống còn vài ngày.” Lực lượng lao động, được thiết kế lại Khi các tác nhân AI được triển khai cho nhiều trường hợp sử dụng hơn, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải xem xét ý nghĩa của điều này đối với động lực trong toàn bộ lực lượng lao động của họ, trụ cột thứ hai của ABT. Cấu trúc lực lượng lao động ngày nay ít khác biệt so với mô hình phân cấp của những ngày đầu công nghiệp hóa. Để tối đa hóa hiệu quả và quy mô, các quy trình được tiêu chuẩn hóa, các nhiệm vụ được phân định rõ ràng giữa các đơn vị kinh doanh chiến lược (SBU) và nhân viên thăng tiến trong một tổ chức dựa trên khả năng tối ưu hóa đầu ra từ các nhóm cấp dưới. Nhưng với các tác nhân AI có thể thực hiện, điều phối và tối ưu hóa các nhiệm vụ – thường không cần sự điều phối của quản lý – ranh giới của hệ thống phân cấp đã được thiết lập đó trở nên mờ nhạt. Trong một lực lượng lao động kết hợp các tác nhân AI và nhân viên con người, các nhà quản lý sẽ được giải phóng khỏi nhiều nhiệm vụ dựa trên việc thực hiện nhưng đảm nhận các trách nhiệm mới liên quan đến việc quản lý các nhóm hỗn hợp. Ông Shah cho biết, các nhà quản lý “sẽ cần có khả năng quản lý các vấn đề xung quanh sự tin cậy, khả năng giải thích, an toàn tâm lý và thậm chí cả động lực địa vị” để điều hướng những căng thẳng mới có thể phát sinh trong một lực lượng lao động hỗn hợp. Tác động của AI tác nhân lên các cấu trúc lực lượng lao động hiện có cũng vượt xa lớp quản lý. McKinsey dự đoán rằng đến năm 2030, ba phần tư số công việc hiện tại sẽ yêu cầu thiết kế lại, nâng cao kỹ năng hoặc tái triển khai, và các tổ chức sẽ cần hành động nhanh chóng để sửa đổi việc tuyển dụng, giữ chân và trả lương. Từ đầu ra đến kết quả Các chỉ số thành công là trụ cột thứ ba và cuối cùng của ABT. Khi các tác nhân AI được sử dụng như