Nghề quản lý đang bước vào một giai đoạn mà lợi thế từ kinh nghiệm không còn đứng một mình. Trước đây, nhà quản lý càng làm lâu, càng tích lũy được nhiều tình huống để tham chiếu khi giải quyết vấn đề. Nhưng khi tốc độ thay đổi của thị trường và công nghệ ngày càng nhanh, khoảng cách giữa những gì một người đã trải qua và những gì doanh nghiệp sắp phải đối mặt ngày càng lớn. AI đang thu hẹp khoảng cách đó bằng khả năng tiếp cận và xử lý lượng thông tin vượt xa trải nghiệm của một cá nhân.

Nhà quản lý vì thế không thể chỉ tích lũy thêm kinh nghiệm; họ phải nâng cấp cách sử dụng kinh nghiệm, cách tìm kiếm thông tin và cách ra quyết định. Đây là một trong những thay đổi quan trọng mà AI đang mang đến cho nghề quản lý. 

AI đang thay đổi cách nhà quản lý tạo ra giá trị

Công việc quản lý về bản chất gắn rất chặt với việc xử lý thông tin và đưa ra quyết định. Nhà quản lý cần biết điều gì đang xảy ra, xác định nguyên nhân, lựa chọn phương án, phân bổ nguồn lực và tổ chức đội ngũ để đạt được mục tiêu. Trước đây, một phần lớn lợi thế của nhà quản lý đến từ vốn kinh nghiệm được tích lũy trong quá trình làm việc. Người càng trải qua nhiều tình huống thường càng có nhiều cơ sở để phán đoán tình huống mới.

Nhưng kinh nghiệm của một cá nhân luôn có giới hạn. Một nhà quản lý có thể đã trải qua hàng trăm vấn đề trong sự nghiệp, nhưng không thể trải qua tất cả những biến động có thể xảy ra trên thị trường. Một sản phẩm mới, một nhóm khách hàng mới, một mô hình kinh doanh mới hay một công nghệ mới đều có thể tạo ra những bài toán chưa từng xuất hiện trong kinh nghiệm của họ. Trong khi đó, AI có khả năng tổng hợp lượng thông tin rất lớn, phân tích nhiều dữ liệu cùng lúc và đưa ra những góc nhìn mà một cá nhân khó có thể tự thu thập trong cùng khoảng thời gian.

Vì vậy, AI không đơn giản thay thế một số công việc của nhà quản lý. Quan trọng hơn, nó thay đổi nguồn tri thức mà nhà quản lý có thể sử dụng để làm công việc của mình. Nếu trước đây kinh nghiệm cá nhân có thể là nguồn tham chiếu chủ yếu, thì hiện nay nhà quản lý có thêm dữ liệu, tri thức bên ngoài và khả năng phân tích của AI. Điều đó buộc họ phải học cách kết hợp những gì mình từng trải qua với những gì mình chưa từng biết để xử lý những vấn đề luôn có những biến số mới.

AI khiến nhà quản lý phải học lại những gì?

Sự xuất hiện của AI vì thế không chỉ đặt ra câu hỏi “Nhà quản lý có biết sử dụng AI hay không?”, mà là “AI đang thay đổi cách họ quản lý như thế nào?”. Khi nguồn thông tin được mở rộng, công việc được thực hiện theo cách mới và yêu cầu đối với con người cũng thay đổi, nhà quản lý cần nhìn lại chính phương thức quản lý của mình ở 5 khía cạnh quan trọng.

Học lại cách xác định vấn đề

Kinh nghiệm giúp nhà quản lý nhận diện vấn đề nhanh. Khi đã trải qua nhiều tình huống, họ thường có khả năng nhìn thấy một vài dấu hiệu và liên tưởng ngay đến những trường hợp tương tự trong quá khứ. Đây là một lợi thế rất lớn, bởi nó giúp tiết kiệm thời gian và tránh phải bắt đầu lại từ đầu với mỗi vấn đề phát sinh. Tuy nhiên, điểm hạn chế nằm ở chỗ con người thường có xu hướng nhìn vấn đề mới thông qua những gì mình đã từng biết. Một tình huống có vẻ quen thuộc chưa chắc đã có cùng nguyên nhân, bởi bối cảnh, dữ liệu và các biến số xung quanh có thể đã thay đổi.

AI khiến nhà quản lý có điều kiện để mở rộng góc nhìn trước khi đưa ra kết luận. Thay vì chỉ dựa vào những gì từng trải qua, họ có thể sử dụng AI để tổng hợp dữ liệu liên quan, phân tích vấn đề từ nhiều khía cạnh, đưa ra các giả thuyết khác nhau hoặc tìm kiếm những yếu tố có thể chưa được xem xét. Điều này không có nghĩa nhà quản lý phải bỏ qua kinh nghiệm, mà cần sử dụng kinh nghiệm như một điểm khởi đầu để đặt câu hỏi thay vì xem nó là câu trả lời cuối cùng. Kinh nghiệm giúp nhà quản lý nhận diện nhanh, nhưng khả năng mở rộng và kiểm chứng góc nhìn mới giúp họ xác định đúng vấn đề.

Học lại cách ra quyết định

Khi đã xác định được vấn đề, nhà quản lý phải lựa chọn phương án và chịu trách nhiệm với kết quả. Đây cũng là một lĩnh vực mà kinh nghiệm từng tạo ra lợi thế rất lớn. Một nhà quản lý lâu năm thường có khả năng đưa ra quyết định nhanh bởi họ đã từng gặp những tình huống tương tự và biết cách nào đã từng hiệu quả. Tuy nhiên, khi AI có thể cung cấp nhiều dữ liệu, phương án và kịch bản hơn, nhà quản lý không còn chỉ cần dựa vào câu hỏi “Trước đây tôi đã xử lý thế nào?”. Họ cần biết cách đánh giá những thông tin mới mà mình chưa từng có trước đây.

AI có thể giúp phân tích các phương án, chỉ ra ưu nhược điểm, nhận diện rủi ro hoặc mô phỏng những kịch bản khác nhau, nhưng AI không thể tự quyết định phương án nào phù hợp nhất với mục tiêu, nguồn lực và mức độ chấp nhận rủi ro của doanh nghiệp. Nhà quản lý vẫn phải lựa chọn và chịu trách nhiệm. Vì vậy, năng lực ra quyết định trong thời đại AI không còn đơn thuần nằm ở việc có nhiều kinh nghiệm để đưa ra câu trả lời nhanh, mà nằm ở khả năng kết hợp kinh nghiệm, dữ liệu và nhiều góc nhìn để đánh giá một vấn đề trước khi quyết định. Nhà quản lý không nhất thiết phải là người biết nhiều câu trả lời nhất, nhưng phải là người biết cách đánh giá câu trả lời nào đáng tin và phù hợp với hoàn cảnh cụ thể.

Học lại cách quản lý công việc

AI cũng đang thay đổi cách công việc được thực hiện, từ đó buộc nhà quản lý phải nhìn lại cách mình quản lý công việc. Trước đây, một phần đáng kể thời gian của nhà quản lý được dành cho việc giao việc, theo dõi tiến độ, tổng hợp báo cáo, kiểm tra kết quả và xử lý các công việc phát sinh. Nhưng khi AI có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu, tổng hợp báo cáo, xử lý các nhiệm vụ lặp lại hoặc theo dõi một số chỉ số theo thời gian thực, cách phân chia và kiểm soát công việc truyền thống sẽ không còn phù hợp trong mọi trường hợp.

Câu hỏi của nhà quản lý vì thế không chỉ còn là “Việc này giao cho ai?”, mà phải mở rộng thành “Việc này nên được thực hiện như thế nào giữa con người và AI?”. Công việc nào cần con người trực tiếp thực hiện, công việc nào có thể tự động hóa, đâu là điểm cần kiểm tra, ai chịu trách nhiệm cuối cùng và quy trình cần được thiết kế lại ra sao là những câu hỏi ngày càng quan trọng. Điều đó đòi hỏi nhà quản lý chuyển từ việc quản lý từng đầu việc sang thiết kế cách thức công việc được thực hiện. Khi công nghệ thay đổi cách tạo ra kết quả, nhà quản lý cũng phải biết tổ chức lại quy trình, vai trò và cơ chế phối hợp thay vì chỉ tiếp tục vận hành theo cách đã quen thuộc.

Học lại cách tổ chức lại đội ngũ

Khi công việc thay đổi, đội ngũ cũng sẽ phải thay đổi theo. AI có thể khiến một số nhiệm vụ được thực hiện nhanh hơn, một số công việc được tự động hóa và một số vị trí có phạm vi trách nhiệm rộng hơn. Điều đó có thể dẫn đến những thay đổi về số lượng nhân sự, cơ cấu vai trò, cách phân bổ công việc và thậm chí cả số tầng quản lý trong tổ chức. Một bộ máy từng hoạt động hiệu quả trong điều kiện cũ không có nghĩa sẽ tiếp tục là bộ máy phù hợp khi phương thức làm việc đã thay đổi.

Nhà quản lý vì vậy phải học cách nhìn lại đội ngũ dựa trên yêu cầu mới của công việc: vai trò nào còn cần thiết, công việc nào nên phân bổ lại, năng lực nào đang thiếu, vị trí nào cần thay đổi phạm vi trách nhiệm và những hoạt động nào nên được con người phối hợp với AI. Đây không đơn thuần là bài toán cắt giảm hay thay thế nhân sự, mà là bài toán thiết kế lại tổ chức để sử dụng tốt hơn cả nguồn lực con người và công nghệ. Nhà quản lý càng có khả năng nhìn tổ chức như một hệ thống thay vì chỉ quản lý từng cá nhân, họ càng có khả năng thích ứng với những thay đổi do AI tạo ra.

Học lại cách phát triển con người

AI cũng đặt ra yêu cầu mới đối với cách nhà quản lý nhìn nhận và phát triển nhân viên. Trước đây, một nhân viên giỏi thường được đánh giá cao bởi khả năng thực hiện tốt một công việc chuyên môn, chẳng hạn phân tích dữ liệu, viết nội dung, tổng hợp thông tin hay thực hiện một quy trình. Nhưng khi AI có thể hỗ trợ ngày càng nhiều hoạt động như vậy, tiêu chuẩn về năng lực con người cũng phải thay đổi. Nhà quản lý không thể chỉ hỏi nhân viên có làm tốt công việc hiện tại hay không, mà phải nhìn xa hơn: năng lực nào sẽ giúp họ tiếp tục tạo ra giá trị khi công việc thay đổi?

Điều này khiến vai trò của nhà quản lý trong phát triển con người trở nên quan trọng hơn. Họ cần xác định những năng lực mà AI có thể hỗ trợ và những năng lực con người vẫn cần làm chủ, đồng thời giúp nhân viên phát triển khả năng tư duy, phán đoán, giải quyết vấn đề, giao tiếp, phối hợp và thích ứng với những tình huống chưa có tiền lệ. Phát triển nhân sự vì thế không còn chỉ là đào tạo để nhân viên làm tốt công việc đang có, mà phải chuẩn bị cho họ khả năng làm tốt một công việc có thể sẽ thay đổi trong tương lai.

Nếu không thay đổi, điều gì sẽ xảy ra?

Thách thức lớn nhất mà AI đặt ra cho nhà quản lý không phải là việc họ có biết sử dụng một công cụ AI hay không. Một nhà quản lý hoàn toàn có thể sử dụng AI để viết báo cáo, phân tích dữ liệu hay chuẩn bị kế hoạch nhưng vẫn giữ nguyên cách tư duy và phương thức quản lý cũ. Họ vẫn có thể xác định vấn đề dựa chủ yếu vào những gì từng trải qua, ra quyết định theo những công thức quen thuộc, tổ chức công việc theo cơ cấu cũ và phát triển nhân viên dựa trên những yêu cầu của công việc hiện tại.

Khi đó, AI chỉ trở thành một công cụ mới được đặt vào một phương thức quản lý cũ. Nhà quản lý có thể làm một số việc nhanh hơn, nhưng chưa chắc đã quản lý tốt hơn. Trong khi đó, môi trường kinh doanh tiếp tục thay đổi và tạo ra những vấn đề mà kinh nghiệm trong quá khứ không thể cung cấp đầy đủ câu trả lời.

Điều đáng quan tâm vì thế không phải là nhà quản lý có bao nhiêu năm kinh nghiệm, mà là họ có khả năng cập nhật và mở rộng năng lực của mình nhanh đến đâu. Một người có nhiều năm kinh nghiệm vẫn có lợi thế rất lớn nếu biết sử dụng kinh nghiệm để đặt ra giả thuyết, kết hợp với dữ liệu mới và sẵn sàng thay đổi khi bối cảnh thay đổi. Ngược lại, kinh nghiệm có thể trở thành một giới hạn nếu nó khiến nhà quản lý tin rằng những gì từng hiệu quả sẽ tiếp tục hiệu quả trong mọi hoàn cảnh.

Kết luận

AI không làm kinh nghiệm trở nên vô giá trị. Ngược lại, kinh nghiệm vẫn là một tài sản quan trọng giúp nhà quản lý hiểu bối cảnh, nhận diện tín hiệu và đưa ra phán đoán. Nhưng khi vấn đề của doanh nghiệp luôn xuất hiện với những biến số mới, trong khi AI giúp mở rộng đáng kể lượng dữ liệu và góc nhìn mà một cá nhân có thể tiếp cận, chỉ dựa vào những gì mình từng trải qua sẽ ngày càng không đủ.

Nhà quản lý cần học lại cách xác định vấn đề để không vội áp dụng khuôn mẫu cũ, học lại cách ra quyết định dựa trên nhiều nguồn thông tin hơn, học lại cách quản lý công việc khi con người và AI cùng tham gia, học lại cách tổ chức đội ngũ trước những thay đổi về công việc và học lại cách phát triển con người cho những năng lực của tương lai. Năng lực quản lý trong thời đại AI vì thế không chỉ nằm ở việc một người đã trải qua bao nhiêu năm, mà ở khả năng biến những gì đã trải qua thành nền tảng để tiếp tục học hỏi, cập nhật và thích ứng.

Khi môi trường quản lý ngày càng phức tạp, việc phát triển năng lực quản lý một cách chuyên nghiệp, bài bản càng trở nên quan trọng, bởi kinh nghiệm cho nhà quản lý những gì họ đã từng biết, còn năng lực quản lý giúp họ biết cách xử lý những vấn đề mà họ chưa từng gặp.