Gần đây, CEO của Shopify đã công bố một bản ghi nhớ nêu rõ rằng “Sử dụng AI hiệu quả hiện là kỳ vọng cơ bản của mọi người tại Shopify” và ông sẽ không chấp thuận các yêu cầu tuyển dụng mới nếu công việc có thể được thực hiện bằng AI. Quan điểm này phản ánh một xu hướng rộng hơn, với các công ty như Procter & Gamble và Citigroup cũng có kỳ vọng tương tự về việc áp dụng AI.
Trong năm tới, AI được dự đoán sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong hầu hết các quy trình làm việc chuyên nghiệp bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực và nâng cao khả năng ra quyết định. AI Agentic — các AI tự động — đang bắt đầu hợp nhất liền mạch với lực lượng lao động của con người, như đã thấy với việc OpenAI gần đây ra mắt Operator và các đợt triển khai tương tự từ Anthropic và Google.
Chỉ còn là vấn đề thời gian trước khi các tác nhân AI trở thành sự hiện diện thường xuyên tại nơi làm việc. Chúng đã được tích hợp vào quy trình làm việc của nhân viên trong:
- Hỗ trợ khách hàng (bán lẻ/thương mại điện tử): Các tác nhân AI xử lý các yêu cầu cấp một, khắc phục sự cố phổ biến và chuyển tiếp các trường hợp phức tạp, giải phóng con người cho dịch vụ chăm sóc tận tình.
- Quản lý chăm sóc sức khỏe: Các tác nhân hỗ trợ lên lịch hẹn, xác minh bảo hiểm và lập tài liệu theo thời gian thực trong các lần khám bệnh nhân, giảm gánh nặng hành chính cho nhân viên.
- Phát triển phần mềm (công nghệ): Các tác nhân mã hóa AI đề xuất sửa lỗi, viết tập lệnh kiểm tra và tạo mã mẫu, đẩy nhanh chu kỳ phát triển và giảm các tác vụ thủ công.
Điều này đặt ra một câu hỏi quan trọng: Những thách thức nào về sự sẵn sàng của nhân viên sẽ phát sinh khi lực lượng lao động của con người và tác nhân hòa trộn — và liệu các tổ chức có thực sự sẵn sàng cho sự thay đổi này không? Quan trọng hơn, làm thế nào các tổ chức ngày nay có thể trang bị cho nhân viên để phát triển mạnh mẽ trong cuộc cách mạng tác nhân sắp xảy ra này?
Mặc dù nhiều tổ chức đang bắt đầu triển khai các tác nhân AI vào quy trình làm việc, nhưng không nhiều tổ chức thực hiện các bước có ý nghĩa để chuẩn bị cho lực lượng lao động và các nhà lãnh đạo để áp dụng rộng rãi và tác động chuyển đổi mà nó sẽ mang lại.
Điều bắt buộc là họ phải bắt đầu chuẩn bị lực lượng lao động ngay bây giờ để theo kịp tốc độ thay đổi nhanh chóng. Các tổ chức chuẩn bị lực lượng lao động của mình tốt hơn để dự đoán sự chuyển đổi lớn có thể đạt được lợi thế cạnh tranh. Và lợi thế cạnh tranh thực sự nằm ở cách lực lượng lao động mở khóa và nhân lên giá trị của các tác nhân AI một cách độc đáo trong cả tổ chức và trên toàn bộ hệ thống giá trị.
Để tạo ra năng lực con người khác biệt trong kỷ nguyên đại lý, các nhà lãnh đạo phải thay đổi tư duy, kỹ năng và giải pháp đào tạo của lực lượng lao động.
Họ phải tuân theo ba phương pháp chính:
- Phát triển kiến thức kỹ thuật cơ bản ở quy mô lớn để đảm bảo nhân viên có thể hiểu và làm việc cùng với các công cụ AI.
- Đào tạo các nhóm về giám sát chiến lược của đại lý để họ có thể hướng dẫn và quản lý đầu ra AI hiệu quả.
- Tăng cường các kỹ năng mềm như tư duy phản biện, giao tiếp và khả năng thích ứng — những điểm mạnh của con người mà AI không thể sao chép.
Bài viết này sẽ xem xét cách hiện thực hóa các phương pháp này để chuẩn bị cho lực lượng lao động của con người và AI tích hợp, để doanh nghiệp có thể hoạt động tốt hơn — và theo kịp tốc độ thay đổi nhanh chóng hiện nay.
1. Phát triển Kỹ năng Hiểu biết Kỹ thuật ở Quy mô lớn.
Một thành phần quan trọng để nâng cao năng lực cho lực lượng lao động trong thế giới agentic là triển khai đào tạo hiểu biết kỹ thuật. Giải pháp học tập này có thể giống như tạo điều kiện cho một chương trình đào tạo tại chỗ được thiết kế riêng để giảng dạy các ứng dụng AI hoặc trại huấn luyện công nghệ AI agentic cho nhân viên trong tổ chức.
Khi phát triển chương trình học, hãy đảm bảo rằng nhân viên sẽ hiểu những điều cơ bản về AI, học máy và cách các agentic AI sử dụng, xử lý và tương tác với phần mềm ngoài việc đào tạo về cách sử dụng AI tạo ra để tăng năng suất, phân tích dữ liệu bằng AI và tự động hóa các tác vụ thường xuyên.
Bao gồm các nguyên tắc về cách các đại lý giao tiếp thông qua giao diện lập trình ứng dụng (API), một bộ quy tắc và giao thức cho phép các ứng dụng phần mềm khác nhau giao tiếp với nhau. Ví dụ: khi một ứng dụng thời tiết lấy dữ liệu từ một dịch vụ thời tiết, ứng dụng sẽ sử dụng API của dịch vụ đó để yêu cầu và nhận thông tin.
Bất chấp vai trò, tất cả người lao động sẽ cần hiểu những điều cơ bản và được khuyến khích thử nghiệm và chia sẻ kiến thức với những người khác thông qua các nhóm học tập ngang hàng. Điều này cũng có thể giúp củng cố việc học, tạo không gian để xây dựng dựa trên việc học để nâng cao kỹ năng và kiến thức của họ.
2. Đào tạo để Giám sát Chiến lược.
Khi các tác nhân AI ngày càng được tích hợp vào quy trình làm việc của nhân viên, các tổ chức phải thoát ra khỏi nâng cao kỹ năng số cơ bản. Họ phải phát triển một chương trình đào tạo tập trung vào giám sát chiến lược — một tập hợp các kỹ năng quan trọng của con người cần thiết để hướng dẫn, cộng tác và tối ưu hóa việc sử dụng các tác nhân thông minh trong các hoạt động hàng ngày.
Kỹ năng giám sát chiến lược là gì? Về bản chất, các kỹ năng này kết hợp sự sáng tạo, giải quyết vấn đề, tư duy sáng tạo và tư duy phản biện — tất cả đều cần thiết để điều hướng một nơi làm việc mà sự hợp tác giữa con người và tác nhân trở thành chuẩn mực.
- Sáng tạo là nền tảng. Nhân viên phải có khả năng hình dung cách các tác nhân thông minh có thể được sử dụng cùng nhau theo những cách mới lạ để chuyển đổi cách thức doanh nghiệp cung cấp giá trị.
- Ví dụ, một ngân hàng có thể triển khai các tác nhân AI để hỗ trợ trò chuyện, theo dõi gian lận và tư vấn tài chính. Một nhân viên sáng tạo có thể kết nối các chức năng này thành một hệ thống dịch vụ khách hàng thống nhất — nơi các tác nhân giao tiếp với nhau để phản hồi toàn diện cho vấn đề của khách hàng, thay vì thông qua việc chuyển giao riêng lẻ.
- Giải quyết vấn đề có thể cho phép nhân viên thiết kế lại quy trình làm việc để có sự hợp tác tối ưu giữa các tác nhân và giữa con người với tác nhân. Điều này bao gồm phát hiện ra các lỗi trong logic của tác nhân, quản lý các hậu quả không mong muốn và xác định các giải pháp thay thế.
- Ví dụ, một nhà bán lẻ sử dụng các tác nhân để theo dõi hàng tồn kho theo thời gian thực, dự báo nhu cầu và đàm phán với nhà cung cấp cần một nhân viên có thể định cấu hình lại các quy trình làm việc này thành một chuỗi cung ứng năng động, tự điều chỉnh — đồng thời tính đến luồng dữ liệu, sự liên kết đầu ra và mục tiêu kinh doanh.
- Tư duy phản biện và tư duy theo chiều ngang giúp lực lượng lao động dự đoán được những rủi ro phức tạp, thách thức các giả định và đánh giá các hiệu ứng lan tỏa của hành vi của tác nhân tự chủ.
Khi các tác nhân thông minh ngày càng tương tác nhiều hơn giữa các phòng ban, hệ thống và thậm chí là hệ sinh thái đối tác, nhân viên sẽ cần theo dõi các kết quả không mong muốn, giải quyết các mục tiêu xung đột của tác nhân và suy nghĩ vượt qua ranh giới — không chỉ trong nhóm của họ mà còn trên toàn tổ chức và ngành.
- Ví dụ, trong một công ty hậu cần sử dụng các tác nhân AI để quản lý tối ưu hóa tuyến đường, tự động hóa kho và giao tiếp với nhà cung cấp, một nhân viên có thể nhận thấy rằng khuyến nghị tiết kiệm thời gian của tác nhân làm giảm độ chính xác của việc giao hàng. Sử dụng tư duy phản biện, nhân viên đó sẽ điều tra sự đánh đổi, đánh giá lại logic đằng sau các quyết định của tác nhân và lập trình lại quy trình làm việc để cân bằng tốt hơn giữa tốc độ và độ tin cậy — ngăn ngừa sự gián đoạn dịch vụ vốn đã không được kiểm soát.
Những kỹ năng giám sát chiến lược này sẽ trở nên không thể thương lượng khi các tác nhân phát triển năng lực hơn và kết nối chặt chẽ hơn. Nhưng chúng sẽ không phát triển một cách tự nhiên. Các nhà lãnh đạo học tập và phát triển (L&D) phải có cách tiếp cận chủ động để nâng cao kỹ năng bằng cách cung cấp đào tạo có liên quan đến vai trò của nhân viên và được ngữ cảnh hóa trong quy trình làm việc của tổ chức.
Khả năng hướng dẫn sáng tạo, giải quyết vấn đề và suy nghĩ phản biện về các tác nhân thông minh sẽ là năng lực quyết định của lực lượng lao động tương lai — và nó bắt đầu từ cách chúng ta đào tạo ngày hôm nay.
3. Ưu tiên các kỹ năng mềm cho kỷ nguyên agentic.
Các kỹ năng xã hội và cảm xúc từ lâu đã định nghĩa thành công tại nơi làm việc sẽ trở nên quan trọng hơn trong thế giới agentic. Khi các tác nhân AI được tích hợp vào nhiều chức năng, mọi nhân viên tri thức thực sự trở thành “người quản lý”, chịu trách nhiệm giám sát các đối tác kỹ thuật số. Điều đó bao gồm chỉ đạo quy trình làm việc của tác nhân, kiểm tra đầu ra, ưu tiên các nhiệm vụ và đưa ra phán đoán về thời điểm cần can thiệp của con người.
Sự thay đổi này sẽ đòi hỏi nhiều hơn ở nhân viên về mặt nhận thức — và quan hệ giữa các cá nhân. Nhân viên sẽ không chỉ quản lý các tác nhân; họ sẽ hợp tác với những người đồng cấp đang quản lý nhóm đại lý của riêng họ. Giao tiếp mạnh mẽ giữa người với người sẽ rất cần thiết để thống nhất các mục tiêu, giải quyết các bất cập và đảm bảo sự gắn kết trong các hệ thống AI-con người kết hợp.
Các kỹ năng mềm như cộng tác, khả năng thích ứng, trí tuệ cảm xúc (EI) và giải quyết xung đột vẫn tiếp tục là điều không thể thiếu. Đây là những khả năng cho phép các nhóm giải quyết những thách thức mà công nghệ không thể giải quyết — từ sự hiểu lầm giữa các cá nhân đến hành vi không thống nhất của tác nhân.
Để duy trì khả năng cạnh tranh, các tổ chức phải phát triển cách thức đào tạo. Việc ưu tiên các kỹ năng lấy con người làm trung tâm này có thể giúp xác định công ty nào phát triển mạnh khi lực lượng lao động agent hình thành. Những công ty hành động ngay bây giờ sẽ có vị thế để mở khóa sự đổi mới, xây dựng lòng tin giữa các nhóm và dẫn đầu với sự tự tin trong một thế giới đang biến đổi nhanh chóng.
Dịch từ How to Prepare Your Workforce for Agentic AI
