Bài viết phản ánh về vai trò không thể thay thế của quá trình rèn luyện thực tế đối với các nhân viên ngân hàng đầu tư cấp thấp, bất chấp sự phát triển nhanh chóng của AI.
Công ty khởi nghiệp Rogo vừa huy động thành công 50 triệu USD với công nghệ có khả năng tự động hóa công việc nặng nhọc của các nhân viên trẻ như tạo pitch book, mô hình tài chính, phân tích dữ liệu.
Tuy nhiên, tác giả khẳng định rằng dù AI có thể loại bỏ các công việc lặp lại, nhưng nó không thể thay thế "sự học" thông qua quan sát, cảm nhận và tương tác trong môi trường thực tế.
Tác giả dẫn chứng về ngân hàng Robert W Baird – nơi nhân viên trẻ từng phải làm tới 110 giờ mỗi tuần, chỉ để được ăn pizza lúc 4 giờ sáng và nghe động viên tinh thần. Dù ngân hàng phủ nhận tính chính xác của các cáo buộc, ví dụ này thể hiện văn hóa làm việc khắc nghiệt.
Những giờ làm việc kéo dài không chỉ là cực hình mà còn giúp các nhân viên trẻ "sống cùng chi tiết", hình thành phản xạ nghề nghiệp và bản năng xử lý tình huống – thứ mà AI không thể thay thế.
Tác giả – từng bước vào ngành ngân hàng ở tuổi 30 sau thời gian làm luật sư – nhận ra rằng giá trị thật sự đến từ việc "có mặt ở đó": quan sát các sếp xử lý khách hàng, cách nói chuyện, cách điều chỉnh giọng điệu và tuân thủ những quy tắc ngầm trong ngành.
Mặc dù AI như Rogo đang cố tái tạo phần việc của cấp dưới, nhưng ngay cả nhà sáng lập của họ cũng thừa nhận AI chưa thể tái hiện tư duy chiến lược và khả năng cảm nhận như một đối tác cấp cao tại Tiger Global.
Ngân hàng đầu tư không đơn thuần là kỹ thuật số hay phân tích – mà là nghệ thuật kể chuyện, cảm xúc và chiến thuật – những kỹ năng chỉ có thể rèn luyện qua trải nghiệm thực tế.
📌 Sự thật không thể chối bỏ: AI như Rogo có thể giúp giảm tải công việc, nhưng không thể thay thế quá trình rèn luyện từ thực tiễn mà các nhân viên ngân hàng trẻ cần có để phát triển bản năng nghề nghiệp. Những kỹ năng như trực giác, chiến lược và cảm xúc không thể tải về, mà phải học từ trải nghiệm, đôi khi cả việc thức trắng đêm.
https://www.ft.com/content/e4eb5f3b-9c3a-445a-bbce-26455ea83f7c
#FT
Thành thạo đòi hỏi sự có mặt, nỗ lực và đôi khi phải làm việc muộn Craig Coben
Roula Khalaf, Biên tập viên của FT, chọn lọc các câu chuyện yêu thích của bà trong bản tin hàng tuần này. Tác giả là cựu giám đốc toàn cầu về thị trường vốn cổ phần tại Bank of America và hiện là giám đốc điều hành tại Seda Experts.
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng đầu tư đã mở ra một nghi thức quen thuộc của sự lo lắng. Nếu máy móc có thể tự động hóa các công việc nặng nhọc — biên soạn sách quảng cáo, xử lý các mô hình tài chính, tam giác hóa dữ liệu — điều gì sẽ xảy ra với các nhân viên trẻ?
Một báo cáo gần đây của FT về vòng gọi vốn 50 triệu đô la của công ty khởi nghiệp AI Rogo, do Thrive Capital của Josh Kushner dẫn đầu, đã làm gia tăng cuộc tranh luận. Công ty này tuyên bố công nghệ của họ có thể sao chép một số nhiệm vụ tốn nhiều công sức của nhân viên cấp dưới trong vài phút.
Sự lo lắng này dễ hiểu — nhưng không đúng chỗ. Nó dựa trên một khái niệm lãng mạn về đào tạo chỉ có một chút giống với thực tế. Quan niệm phổ biến hình dung các nhà phân tích trẻ hoàn thiện kỹ năng của họ thông qua sự lặp lại thô bạo: xây dựng mô hình, điều chỉnh slide, tinh chỉnh bản thuyết trình. Đó là một tầm nhìn lấy trực tiếp từ phim Groundhog Day, nơi nhân vật phát thanh viên của Bill Murray đạt được sự thành thạo về piano và điêu khắc băng thông qua các vòng lặp tập luyện vô tận. Làm đủ số lần, theo logic, và sự chuyên môn sẽ theo sau. Sự thành thạo nảy sinh từ sự đơn điệu.
Sức hấp dẫn của mô hình này nằm ở sự đơn giản của nó. Nhưng nó không giải thích được thực tế khó chịu, mơ hồ của sự phát triển chuyên môn: năng lực thường được hấp thụ hơn là được dạy và hiếm khi phát triển theo lịch trình.
Hãy xem xét báo cáo gần đây của Wall Street Journal về ngân hàng Robert W Baird, trích dẫn các cáo buộc rằng một số nhân viên trẻ bị bắt làm việc đến 110 giờ mỗi tuần, chỉ để được thưởng bằng một bữa tiệc pizza lúc 4 giờ sáng và một bài nói truyền động lực về việc "tiến lên". Ngân hàng sau đó cho biết một số cáo buộc được đăng trực tuyến xuất hiện trong báo cáo là gây hiểu lầm và không đầy đủ, và mô tả không công bằng về doanh nghiệp, lãnh đạo, thành viên nhóm và văn hóa của họ. Nhưng văn hóa làm việc nhiều giờ không hề xa lạ ở Wall Street. Và khi số giờ làm việc dài được đẩy đến mức cực đoan, chúng không còn là huấn luyện nữa mà giống như hành hạ được ngụy trang thành phát triển chuyên môn, hiểu lầm sự đau khổ như cam kết.
Tuy nhiên, hệ thống giờ làm việc dài có một số ưu điểm. Nó buộc phải đắm mình vào công việc, và những người bỏ qua nó hoàn toàn có thể bỏ lỡ trí nhớ cơ bắp chỉ đến từ việc trải qua các chi tiết. Các nhà phân tích bỏ qua công việc nặng nhọc cũng có thể bỏ lỡ nhịp điệu và phản xạ mà nó khắc sâu, dù quá trình có vẻ lãng phí đến đâu.
Tôi bước vào lĩnh vực ngân hàng đầu tư khá muộn — ở tuổi 30, sau một thời gian làm luật sư — và bỏ lỡ hầu hết các buổi tập định dạng thức khuya. Tuy nhiên, tôi đã học, không phải bằng cách nhớ các phím tắt trong Excel, mà bằng cách có mặt trong phòng: quan sát các chuyên viên ngân hàng cao cấp trong các cuộc họp; theo dõi cách họ quảng cáo, thuyết phục và xoay chuyển; thấy cách họ quản lý khách hàng và truyền đạt thông điệp. Sự học việc thực sự là môi trường xung quanh. Nó xảy ra trong các cuộc trò chuyện, trong sự im lặng, trong những điều chỉnh nhỏ về giọng điệu, trong các quy tắc không thành văn xung quanh dịch vụ khách hàng.
Tuy nhiên, việc bỏ qua quá trình rèn luyện ban đầu chắc chắn đã có cái giá. Có những ngày tôi ước mình đã học những điều cơ bản theo cách khó khăn, dù chỉ để tránh học chúng theo cách khó khăn hơn sau này. Không có đường tắt, chỉ có sự đánh đổi.
Đây là nghịch lý mà các nhân viên trẻ phải đối mặt: công việc họ ghét thường là nền tảng cho khả năng phán đoán họ sẽ cần. AI có thể giúp họ tránh một số công việc nhàm chán, nhưng nó không thể mô phỏng sự phát triển chậm, tích lũy của bản năng — một chút trực giác chỉ đến từ việc đã mắc lỗi hoặc đã thấy chúng được thực hiện.
Điều này đặt ra một câu hỏi sâu sắc hơn: các nhiệm vụ mà AI đang tự động hóa có phải là cách tốt nhất để đào tạo nhân viên trẻ? Hay đơn giản là cách thuận tiện nhất? AI có thể loại bỏ công việc lặp đi lặp lại, nhưng nó không thể sao chép trải nghiệm của việc quan sát, lắng nghe và học hỏi ở những nơi phụ.
Và đó thực sự là giới hạn của công nghệ hiện tại. Ngay cả nhà sáng lập của Rogo cũng thừa nhận thách thức thực sự là ước lượng phán đoán cấp cao, hỏi liệu AI có thể "suy nghĩ sâu sắc" như một đối tác tại công ty đầu tư Tiger Global không. Điều đó dường như còn xa vời.
Với tất cả sự tập trung vào con số, ngân hàng đầu tư không hoàn toàn hoặc thậm chí không chủ yếu là phân tích. Nó đòi hỏi bản năng tường thuật, trí thông minh cảm xúc và thời điểm chiến lược. Những kỹ năng này không thể được tải xuống hoặc cấy ghép vào não bộ của bạn. Chúng phải được kiếm được và học được.
AI có thể cắt giảm sự tốn kém từ ngân hàng đầu tư. Nó thậm chí có thể trả lại các ngày cuối tuần cho các chuyên viên ngân hàng trẻ. Nhưng nó sẽ không thay thế việc học nghề. Nếu có điều gì cần sửa đổi, đó là niềm tin rằng việc định dạng các slide lúc 3 giờ sáng là điều biến các chuyên viên ngân hàng trẻ thành cố vấn đáng tin cậy. Sự thật tinh tế và nhân văn hơn: một số ma sát là cần thiết và sự thành thạo đòi hỏi sự có mặt, nỗ lực và đôi khi phải làm việc muộn. Cuối cùng, các chuyên viên ngân hàng giỏi nhất không phải là những người có thể xây dựng một mô hình. Họ là những người biết phải làm gì với nó.