7 vai trò quản lý AI mới mà các nhà lãnh đạo cần thành thạo trong kỷ nguyên công nghệ

https://www.ft.com/content/f742dcdc-41ef-415d-adad-d828d23f739c

#FT

7 vai trò về AI mà các nhà quản lý cần phải nắm vững
Công nghệ đang đặt ra cho các nhà lãnh đạo những thách thức mới khi một số công việc dần bị loại bỏ

Nhu cầu "giữ con người trong vòng kiểm soát" đang trở thành một câu nói sáo rỗng, giống như tuyên bố rằng AI sẽ tạo ra những công việc tốt hơn, chứ không phải ít đi hơn. © VCG/VCG/Getty Images

Roula Khalaf, Tổng biên tập của FT, lựa chọn những câu chuyện yêu thích của mình trong bản tin hàng tuần này.

"Cơ sở kinh doanh chăm sóc cuối đời" hay "nhà dưỡng lão kinh doanh" là cách một số công ty mô tả điểm đến cuối cùng cho các hoạt động doanh nghiệp có nguy cơ bị AI xóa sổ.

Theo nhà đạo đức học về AI, Lollie Mancey, người đã giới thiệu cho tôi thuật ngữ này trong tháng này, việc sắp xếp một "cuộc hạ cánh mềm" cho những người làm việc trong các hoạt động như vậy là một trong những thách thức mới mà các nhà quản lý phải đối mặt.

Quan điểm của Mancey là không ai bước vào kinh doanh với hy vọng rằng di sản của họ sẽ là một doanh nghiệp chỉ bao gồm một số giám đốc điều hành và vài mô hình ngôn ngữ lớn. "Các tổ chức của chúng ta được tạo nên từ con người; chúng ta có văn hóa tổ chức và chúng ta cần phải bảo vệ điều đó."

Nhu cầu "giữ con người trong vòng kiểm soát" đang trở thành một câu nói sáo rỗng, giống như tuyên bố rằng AI sẽ tạo ra những công việc tốt hơn, chứ không phải ít đi hơn. Nhưng vòng kiểm soát đó cần được quản lý, thường theo những cách mới lạ và không quen thuộc. Tôi đã bổ sung vai trò của y tá chăm sóc giảm nhẹ (1) vào danh sách ngày càng dài các vai trò mà các nhà quản lý sẽ phải đảm nhiệm, khi AI tạo ra những thuật ngữ quản lý mới nghe có vẻ khó tin. Dưới đây là 6 vai trò khác.

1. Chất xúc tác cho khả năng mới

"Chúng ta phải 'giáo dục lực lượng lao động của mình trên diện rộng về những gì AI có thể làm được", Jacky Wright, Giám đốc công nghệ và nền tảng của McKinsey, cho biết. Wright hiện đang chịu trách nhiệm triển khai các công cụ AI cho công ty tư vấn này.

Theo Nitin Mittal, lãnh đạo toàn cầu về AI của Deloitte, làm quản lý giờ đây cũng có nghĩa là "trở thành chất xúc tác và người ủng hộ" cho những gì có thể được thực hiện khác đi nhờ công nghệ mới.

2. Người vẽ bản đồ bất định

Không ai nên đánh giá thấp "nỗi sợ bị thay thế" của nhân viên. FOBO (nỗi sợ bị lỗi thời) nằm ở đầu đối diện của phổ bất định so với FOMO (nỗi sợ bỏ lỡ cơ hội).

Matt Wood, Giám đốc công nghệ thương mại và đổi mới của PwC, người từng là Phó chủ tịch AI tại Amazon Web Services, cho biết cuộc tìm kiếm liên tục về hiệu quả "gây ra rất nhiều sự nghi ngờ trong nội bộ các tổ chức". Việc trấn an cả hai dạng hoang mang do AI gây ra sẽ là nhiệm vụ của các nhà quản lý.

3. Nhà thiết kế tổ chức

Các nhóm cần phải áp dụng sức mạnh của các công cụ AI đúng cách và vào đúng nơi.

Theo Aditya Bhasin, Giám đốc công nghệ và thông tin tại Bank of America, các nhà quản lý trước tiên cần xác định phần nào của nhiệm vụ có thể tự động hóa, "phần nào có thể được tăng cường và các quy trình mới sẽ trông như thế nào".

Tiếp theo, họ cần thiết kế lại công việc để đảm bảo nhân viên "thực hiện nhiều hơn các nhiệm vụ 'vì sao' và 'cái gì', đồng thời để máy thực hiện nhiều hơn phần 'như thế nào'", theo Harrick Vin, người đồng cấp của Bhasin tại Tata Consultancy Services.

4. Người khuếch đại tăng trưởng

Theo Wood của PwC, các nhà quản lý cần tự hỏi: "Những kỹ năng nào có thể được tăng tốc và khuếch đại bằng công nghệ này ngay hôm nay?"

Tuy nhiên, đôi khi họ cũng cần đóng vai trò là người điều chỉnh tham vọng. Tôi đã nghe một giám đốc điều hành năm ngoái mô tả tác động của việc áp dụng AI tạo sinh giống như một đợt thăng chức tức thì cho tất cả 2.000 nhân viên của ông.

Tuy nhiên, theo Mittal của Deloitte, để một chuyên viên tư vấn có thể ngồi xuống với một khách hàng quan trọng và "đảm bảo rằng anh ta cảm thấy thoải mái và tin rằng bạn có năng lực — điều đó đòi hỏi nhiều năm kinh nghiệm học hỏi và bạn không thể 'học' điều đó chỉ bằng cách dùng lời nhắc cho máy". Các nhà quản lý cần hướng dẫn đội ngũ của mình cẩn thận để họ phát triển những kỹ năng đó, thay vì nghĩ rằng họ có thể làm được tất cả chỉ vì có sự hỗ trợ của máy móc.

5. Người đánh giá ý tưởng

Nếu đầu ra của nhân viên được hỗ trợ bởi AI ít có khả năng là các dòng mã hoặc số lượng slide PowerPoint, thì vai trò của người quản lý sẽ nghiêng nhiều hơn về "khuyến khích đánh giá ngang hàng (bình duyệt) hoặc đảm bảo chất lượng, thay vì kiểm tra công việc của cá nhân hoặc đảm bảo họ có đủ năng lực kỹ thuật", theo Bhasin của Bank of America.

6. Người đàm phán về điều kiện làm việc

Các nhà quản lý có thể cần xem xét lại ngay cả những điều kiện cơ bản trong hợp đồng lao động dưới tác động của AI.

"Nếu bạn làm một công việc trong 2 giờ vì bạn đang sử dụng AI, bạn có được trả lương cho cùng 7 giờ mà bạn thường được trả không? Chúng ta sẽ xử lý chuyện đó như thế nào?" Mancey đặt câu hỏi.

Lời cảnh báo quan trọng

Cuộc tái cấu trúc công việc quản lý được dự báo này đi kèm với một số cảnh báo quan trọng.

Chuyên gia về công nghệ tại nơi làm việc Danielle Li, giáo sư tại Trường Quản lý Sloan của MIT, chỉ ra rằng "ai cũng biết cách nói về văn hóa và quản lý thay đổi", đó là lý do tại sao các nhà lãnh đạo thường định khung AI theo những thuật ngữ đó. Nhưng Li cho rằng họ cần thiết lập nền tảng để sử dụng AI hiệu quả, đặc biệt là dữ liệu có tổ chức và chất lượng cao.

Lợi ích tiềm năng của AI là rất lớn. Chẳng hạn, AI có thể được sử dụng để phổ biến những hiểu biết của các giáo viên và nhà quản lý giỏi, giúp giải quyết thách thức trong việc đào tạo lực lượng lao động về các cơ hội được cung cấp.

Tuy nhiên, trước tiên, các nhà quản lý cần tìm ra cách, theo lời của Li, "để tạo động lực, bù đắp và khơi dậy sự hứng thú... để ý tưởng nhỏ bé bên trong bạn" được chia sẻ với một cỗ máy. Và, tôi muốn bổ sung, làm thế nào để giải thích rằng cỗ máy đó có thể sắp đưa bạn, công việc của bạn và tổ chức nơi bạn làm việc, vào chuyến đi một chiều đến cơ sở kinh doanh chăm sóc cuối đời.

Seven AI roles managers must master
Technology is handing leaders new challenges as some jobs are wound down
Headshot for Andrew Hill
Andrew HillAdd to myFT

The need to ‘keep humans in the loop’ is becoming almost as much of a cliché as the claim that AI is about better jobs, not fewer jobs © VCG/VCG/Getty Images

Roula Khalaf, Editor of the FT, selects her favourite stories in this weekly newsletter.
The “business hospice” is how some companies are describing the final destination for corporate operations at risk of being wiped out by artificial intelligence.
Orchestrating a soft landing for people working in such activities is just one of the new challenges facing managers, according to AI ethicist, Lollie Mancey, who introduced me to the term this month.
Her point is that nobody goes into business hoping their legacy will be an enterprise that consists of a handful of executives and some large language models: “Our organisations are made of people; we have organisational culture and we need to protect that.”
The need to “keep humans in the loop” is becoming almost as much of a cliché as the claim that AI is about better jobs, not fewer jobs. But that loop needs managing, often in novel and unfamiliar ways. I’ve added palliative care nurse to the growing list of roles managers will have to acquire, as AI spawns new, improbable-sounding managerial jargon. Here are six more.
Possibility catalyser. We have to “educate our workforce en masse about what is possible” with AI, says Jacky Wright, McKinsey’s chief technology and platform officer, whose job includes rolling out AI tools to the consulting firm. Being a manager is now also about “being a catalyst and a champion” of what could be done differently with the new technology, adds Nitin Mittal, Deloitte’s global AI leader.
Uncertainty mapper. Nobody should underestimate employees’ “fear of being obsolete”. FOBO squats at the other end of the uncertainty spectrum from FOMO (fear of missing out). PwC’s commercial technology and innovation officer Matt Wood, formerly Amazon Web Services AI vice-president, says the constant quest for efficiency “drives a lot of mistrust inside organisations”. It falls to managers to try to soothe both forms of AI-driven panic.
Organisational designer. Teams need to apply the power of AI tools correctly and in the right place. Their managers need first to work out what parts of any task can be automated, “what can be augmented and what do the new processes look like”, says Aditya Bhasin, chief technology and information officer at Bank of America. Next, they need to redesign the work to ensure staff “do a lot more of the ‘why’ and the ‘what’, and let the machine do a lot more of the ‘how’”, according to Harrick Vin, Bhasin’s counterpart at Tata Consultancy Services.
Growth amplifier. Managers need to ask themselves “what skills can [they] accelerate and amplify using this technology today?” says PwC’s Wood.
Yet they will sometimes also need to act as ambition moderators. I heard one executive last year describe the effect of applying generative AI as an instant promotion for all 2,000 of his staff. But in the words of Deloitte’s Mittal, for a consultant to be able to sit down with an important client and “make sure he’s comfortable and feels that you’re credible — that’s years and years of learnt experience and you can’t ‘prompt’ yourself to it”. Managers need to mentor their team members carefully so they develop those skills and do not immediately assume they can do it all because they have the help of a machine.
Ideas evaluator. If the output of the AI-augmented worker is less likely to be lines of code or quantity of PowerPoint slides, the manager’s role becomes more one of “encouraging peer review or quality assurance, than of checking the individual’s work or making sure they have the technical competency”, says BofA’s Bhasin. 
Managers may need to re-examine even the basics of workers’ terms and conditions in light of AI. “If you are doing a job in two hours because you’re using AI, are you going to be paid for the same seven hours you would normally be paid for. How are we going to work that out?” asks Mancey.
This forecast reimagining of managerial work comes with some important caveats. Workplace technology expert Danielle Li, a professor at MIT Sloan School of Management, points out that “everybody knows how to talk about culture and change management”, which is why leaders inevitably frame AI in those terms. But she says they need to put in place the foundations for effective use of AI, notably properly organised, high-quality data.
The potential benefits of AI are many. It could be used, for instance, to disseminate expert teachers’ and managers’ insights, helping to meet the challenge of educating the workforce about the opportunities offered.
First, though, managers need to work out how, in Li’s words, “to incentivise, to compensate, to excite people . . . that the nugget of an idea that lives inside you” will be shared with a machine. And, I might add, how to explain that the same machine may be about to send you, your job and the organisation where you work, on a one-way trip to the business hospice.