Giám đốc điều hành Microsoft: Trong thời đại AI, làm thế nào để định nghĩa một lợi thế cạnh tranh của công ty?

Tiêu đề gốc: Một tiền tuyến không có hệ sinh thái không ổn định
Tác giả gốc: Satya Nadella, CEO Microsoft
Biên dịch: Peggy

Tác giả gốc:律动BlockBeats

Nguồn gốc bài viết:

Chuyển thể: Mars Finance

Lời người biên tập: CEO Microsoft Satya Nadella cho rằng, sức cạnh tranh thực sự của doanh nghiệp trong thời đại AI không nằm ở việc chọn ra mô hình mạnh nhất, mà ở khả năng biến quy trình làm việc, kiến thức lĩnh vực, đánh giá tổ chức và kinh nghiệm nhân viên thành một hệ thống học tập liên tục tiến hóa. Nói cách khác, doanh nghiệp không chỉ mua khả năng AI, mà còn phải có “chu trình học tập khép kín” của riêng mình (hệ thống liên tục củng cố kinh nghiệm con người, quy trình kinh doanh và khả năng mô hình).

Trong khung cảnh này, các công ty trong tương lai sẽ tích lũy hai loại vốn: vốn nhân lực, tức là kiến thức, khả năng đánh giá, mạng lưới quan hệ, sáng tạo và khả năng nhận diện mẫu của nhân viên; và Token Capital (vốn AI do chính doanh nghiệp xây dựng và sở hữu). Nadella nhấn mạnh rằng, AI không làm giảm giá trị của vốn nhân lực, ngược lại, nó sẽ làm cho mục tiêu, kết nối liên ngành và khả năng nhận diện mẫu quan trọng hơn. Không có hướng dẫn của con người, sức mạnh tính toán chỉ là vòng quay tại chỗ; không có sự tích lũy kiến thức nội bộ của tổ chức, dù mô hình có mạnh đến đâu cũng chỉ là công cụ bên ngoài.

Điều cốt lõi nhất của bài viết là: Không có tiền tuyến hỗ trợ hệ sinh thái, sẽ không có một tương lai ổn định. Giá trị của AI không nên bị chiếm đoạt bởi một số mô hình chung chung, mà phải hình thành một hệ sinh thái tiền tuyến, để mỗi công ty, mỗi ngành, mỗi quốc gia đều có thể sở hữu chu trình học tập của riêng mình. Các doanh nghiệp cần xây dựng môi trường đánh giá riêng, môi trường học tăng cường riêng và kho kiến thức có thể tra cứu, để chuyển hóa kinh nghiệm tiềm ẩn thành khả năng hệ thống có thể tái sử dụng, mở rộng và lặp lại. Thực sự lợi thế cạnh tranh có thể không phải là một mô hình cụ thể, mà là khả năng duy trì “kinh nghiệm như nhân viên cũ” của doanh nghiệp ngay cả khi thay thế mô hình chung.

Đây cũng là chìa khóa chủ quyền của doanh nghiệp trong thời đại AI: Ai có thể biến kiến thức tổ chức thành hệ thống sinh lợi liên tục, người đó sẽ giữ được IP trong quá trình mô hình phát triển nhanh, mở rộng khả năng của nhân viên và giữ lại giá trị kinh tế do AI mang lại trong chính doanh nghiệp, ngành và cộng đồng của mình.

Dưới đây là nội dung bài viết gốc:

Gần đây tôi luôn suy nghĩ về tương lai của doanh nghiệp trong nền kinh tế do AI thúc đẩy.

Chuyển đổi lần này khác biệt hoàn toàn so với bất kỳ lần chuyển đổi nền tảng nào trước đây. Trước đây, chúng ta sử dụng hệ thống số để nâng cao vốn nhân lực; còn lần này, là lần đầu tiên chúng ta có thể xây dựng chu trình nhận thức thực sự giữa con người và hệ thống số. Điều này rất đột phá vì nó sẽ thay đổi cách chúng ta hiểu về “công việc” trong nội bộ doanh nghiệp.

Vấn đề thực sự quan trọng không phải là một công cụ hoặc hệ thống số nào đó được sử dụng như thế nào, mà là trong một thế giới AI có thể liên tục hấp thụ kiến thức chuyên môn của con người và tổ chức, rồi thương mại hóa chúng, làm thế nào tổ chức tiếp tục học hỏi, tích lũy quyền sở hữu trí tuệ, tạo ra sự khác biệt và duy trì thịnh vượng.

Mỗi công ty đều phải xây dựng vốn nhân lực và vốn Token như tôi đã đề cập. Vốn nhân lực bao gồm kiến thức, khả năng đánh giá, mạng lưới quan hệ, sáng tạo và khả năng nhận diện mẫu của nhân viên; còn Token vốn là khả năng AI do chính doanh nghiệp xây dựng và sở hữu.

Quan trọng là, khi Token vốn tăng lên, vốn nhân lực không trở nên kém quan trọng hơn. Ngược lại, nó càng trở nên quan trọng hơn. Tôi tin rằng, khả năng chủ động của con người sẽ trở thành động lực trung tâm thúc đẩy sự tăng trưởng của Token vốn. Con người sẽ đặt ra mục tiêu đầy tham vọng, kết nối các lĩnh vực, xây dựng các mối quan hệ và nhận diện các mẫu quan trọng thực sự. Không có hướng dẫn của con người, sức mạnh tính toán chỉ là vòng quay tại chỗ.

Điều này có nghĩa là, cơ hội thực sự không nằm ở việc chọn mô hình tốt nhất, mà ở việc xây dựng một chu trình học tập trên mô hình đó, để vốn nhân lực và Token vốn cùng nhau sinh lợi liên tục. Bạn có thể thuê ngoài một nhiệm vụ, thậm chí thuê ngoài một công việc, nhưng bạn không thể thuê ngoài việc học của chính mình. Tương lai của doanh nghiệp nằm ở khả năng duy trì sự cộng hưởng liên tục giữa con người và AI trong quá trình học tập này.

Điều này đòi hỏi một kiến trúc mới: mỗi doanh nghiệp nên có khả năng xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo tự cải tiến theo thời gian, đồng thời vẫn giữ quyền kiểm soát sở hữu trí tuệ của chính mình. Một công ty nên có thể thay thế một mô hình “đa năng”, nhưng không mất đi “kinh nghiệm như nhân viên cũ” đã tích lũy trong hệ thống học tập của mình. Đây sẽ là thử nghiệm quan trọng để đánh giá khả năng kiểm soát và chủ quyền của doanh nghiệp trong thời đại mới.

Doanh nghiệp cần chuyển đổi quy trình làm việc, kiến thức lĩnh vực và khả năng đánh giá tích lũy lâu dài thành hệ thống AI có thể liên tục cải tiến trong từng lần sử dụng. Môi trường đánh giá riêng nên đo lường xem mô hình có thực sự cải thiện kết quả kinh doanh mà doanh nghiệp quan tâm hay không, chứ không chỉ dựa vào các tiêu chuẩn bên ngoài. Môi trường học tăng cường riêng nên giúp mô hình trở nên mạnh hơn dựa trên các dữ liệu thực tế nội bộ tổ chức. Kho kiến thức nội bộ sẽ biến ký ức hệ thống thành có thể tra cứu, nâng cao hiệu quả sử dụng Token.

Chu trình này sẽ trở thành quyền sở hữu trí tuệ mới của doanh nghiệp. Tôi xem nó như một “máy leo dốc”. Và khác với phần lớn tài sản, nó sẽ sinh lợi liên tục. Mỗi lần cải tiến quy trình làm việc sẽ tạo ra tín hiệu huấn luyện tốt hơn, thúc đẩy tích lũy kiến thức tiềm ẩn của doanh nghiệp nhanh hơn. Những công ty xây dựng hệ thống này sớm hơn sẽ có lợi thế khó sao chép, bất kể khả năng của mô hình trong tương lai có đột phá đến đâu.

Điều chúng ta không muốn thấy nhất là một thế giới: các công ty trong mọi ngành đều giao giá trị cho một số mô hình duy nhất, có khả năng chiếm đoạt tất cả nội dung. Nếu tất cả giá trị cuối cùng đều bị các mô hình nhỏ chiếm đoạt, cấu trúc chính trị và kinh tế sẽ không thể chấp nhận được kết quả đó. Một tương lai AI làm rỗng toàn bộ ngành công nghiệp sẽ không được xã hội chấp thuận.

Hãy nghĩ về giai đoạn đầu của toàn cầu hóa: toàn bộ nền kinh tế công nghiệp bị outsourcing rỗng ruột. Trên bề mặt, GDP có vẻ khả quan, nhưng thực tế chuyển dịch ngành và tác động đến việc làm vẫn còn rõ rệt, và hậu quả của nó vẫn còn cảm nhận đến ngày nay. Chúng ta không thể để điều này xảy ra trong thời đại AI — để một số hệ thống AI chiếm đoạt toàn bộ lợi nhuận kinh tế, trong khi kiến thức của toàn ngành bị commoditized, bị rút ruột dưới chân chúng.

Theo tôi, ưu tiên của chúng ta phải là xây dựng một hệ sinh thái tiền tuyến, chứ không chỉ là một mô hình tiền tuyến. Chỉ có như vậy, giá trị mới có thể lan tỏa rộng rãi đến từng công ty, ngành và quốc gia. Trong hệ sinh thái đó, mỗi tổ chức đều có thể sở hữu chu trình học tập của riêng mình, mã hóa kiến thức hệ thống và để vốn nhân lực cùng Token vốn cùng sinh lợi liên tục.

Đây cũng chính là tinh thần của nền tảng mà tôi luôn tin tưởng: giá trị tạo ra trên nền tảng nên lớn hơn giá trị nền tảng thu nhận; mỗi công ty đều có thể liên tục đổi mới và tạo ra giá trị riêng của mình.

Khi điều này trở thành hiện thực, doanh nghiệp sẽ tạo ra giá trị cho chính mình và cho môi trường kinh tế rộng lớn hơn. Năng lực chuyên môn của nhân viên sẽ được mở rộng, khả năng đánh giá của họ sẽ trở thành một phần của hệ thống, có thể sao chép và mở rộng quy mô, và những lợi ích này sẽ chảy trở lại doanh nghiệp và cộng đồng xung quanh.

Đây mới là cách doanh nghiệp tạo ra giá trị cho chính mình và nền kinh tế rộng lớn hơn. Cũng là điều chúng ta cần cùng nhau xây dựng để đạt được sự ổn định và cân bằng.