Cập nhật điều lệ nơi làm việc số cho thời AI

[Love AI]

AI đang được áp dụng nhanh chóng trong doanh nghiệp, nhưng mức độ tin cậy chưa theo kịp. Một điều lệ số ngắn gọn, rõ ràng sẽ giúp tổ chức giữ kiến thức, giảm rủi ro dữ liệu và xây dựng niềm tin với trợ lý AI.

AI được áp dụng nhanh hơn mức độ tin cậy của nhân viên. Khi công cụ chính thức không đáng tin cậy, nhiều người chuyển sang dùng hệ thống cá nhân (Shadow AI), kéo theo dữ liệu quan trọng và kiến thức ra khỏi vùng kiểm soát của tổ chức.

Hệ quả của Shadow AI​

Rủi ro dữ liệu tăng, câu trả lời trở nên không đồng nhất và xuất hiện hiện tượng "quên tổ chức" (institutional amnesia) — nơi tổ chức ngừng học hỏi từ chính mình. Việc chỉ đo lường lượng sử dụng mà không cải thiện niềm tin sẽ khiến chương trình nơi làm việc số thất bại dần.

Một trang điều lệ là nền tảng cần có​

Trước khi bàn về AI, nhiều nơi làm việc số thiếu một nền tảng thiết yếu: một trang điều lệ ngắn gọn nêu rõ Mục đích, Tầm nhìn và Tiêu chuẩn thành công. Trong kỷ nguyên AI, thiếu bước này không còn là thiếu sót mà là sự sơ suất nguy hiểm.

• Mục đích – trả lời câu hỏi: Vì sao nơi làm việc số này tồn tại? Ví dụ: “AcmeConnect kết nối nhân viên với nhau và với thông tin, công cụ, ứng dụng cần thiết để phục vụ khách hàng và thành công trong công việc.”
• Tầm nhìn – trả lời: Chúng ta muốn đi tới đâu trong 3–5 năm? Ví dụ: “Một nơi làm việc số liền mạch, thông minh, như một phần mở rộng của suy nghĩ mỗi nhân viên.”
• Tiêu chuẩn thành công – liệt kê 4–6 điều không được ngừng cải thiện, đo bằng khảo sát cảm nhận ngắn, rõ ràng.

Ví dụ các tiêu chuẩn truyền thống​

• Nội dung chính xác, phù hợp và luôn cập nhật.
• Mọi người tìm thấy điều họ cần nhanh chóng.
• Dễ nhận biết những gì mới hoặc đã thay đổi.
• Lượt dùng hàng ngày tiếp tục tăng.
• Việc xuất bản và bảo trì dễ dàng cho người tạo nội dung.
• Mức hài lòng chung duy trì trên 80%.

Sáu tiêu chuẩn thành công mới cho thời AI​

• Niềm tin (Trust): Trợ lý AI phải tạo ra kết quả đáng tin cậy và có thể kiểm chứng.
• Minh bạch (Transparency): Người dùng biết nguồn dữ liệu, giới hạn và quy trình ra quyết định của AI.
• Bổ trợ (Augmentation): AI phải nâng cao năng lực con người, không thay thế hoặc làm mờ trách nhiệm.
• Quyền chủ động (Agency): Người dùng kiểm soát cách AI hỗ trợ họ và có lựa chọn can thiệp.
• Công bằng (Equity): Cân nhắc tác động lên mọi nhóm nhân viên để tránh thiên lệch và bất lợi.
• Nguyên vẹn nguồn (Source integrity): Theo dõi, gắn nguồn cho dữ liệu và nội dung mà AI sử dụng và sinh ra.

Quy trình phê duyệt thực tế trong 60 ngày​

1. Ngày 0–7: Soạn thảo một trang điều lệ (Mục đích, Tầm nhìn, 4–6 Tiêu chuẩn mới và cũ).
2. Ngày 8–21: Tham vấn nhanh với lãnh đạo chủ chốt và đại diện người dùng để thu góp phản hồi.
3. Ngày 22–35: Thử nghiệm theo phạm vi nhỏ (pilot) với bộ phận tình nguyện để kiểm chứng tiêu chuẩn và hướng dẫn sử dụng AI.
4. Ngày 36–50: Điều chỉnh dựa trên dữ liệu pilot, thêm các biện pháp minh bạch và kiểm toán nguồn dữ liệu.
5. Ngày 51–60: Phê duyệt chính thức, truyền thông nội bộ rõ ràng và triển khai đào tạo kèm theo cơ chế thu thập phản hồi liên tục.

Bạn có thể buộc nhân viên dùng công cụ, nhưng không thể bắt họ tin. Tổ chức xây dựng niềm tin bằng thiết kế (trust by design) sẽ thu hút nhân tài và bảo tồn kiến thức; tổ chức bỏ qua bước này sẽ đẩy nhân viên xa hơn vào Shadow AI.

Bắt đầu bằng một trang điều lệ rõ ràng, áp dụng sáu tiêu chuẩn cho AI và một quy trình phê duyệt ngắn gọn sẽ là cách hiệu quả để chuyển đổi ứng dụng AI từ rủi ro thành lợi thế chiến lược.

Nguồn: Techradar