Nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu đưa AI vào công việc, nhưng mức độ ứng dụng vẫn rất chênh lệch. Có nơi mới dừng ở các tác vụ đơn giản, trong khi một số công ty đã dùng AI để tái thiết quy trình vận hành. Từ thực tế đó, Ann Miura-Ko, đồng sáng lập quỹ đầu tư mạo hiểm Floodgate, đề xuất một khung 6 cấp độ AX cho doanh nghiệp, lấy hệ phân cấp xe tự lái làm phép so sánh.

Theo Miura-Ko, câu hỏi quan trọng không phải là doanh nghiệp “đã triển khai AI hay chưa”, mà là AI đã được tích hợp đến đâu trong vận hành và tổ chức đã đạt mức tự chủ nào.

Bà cho biết sau vài tuần làm việc với nhiều công ty, từ startup AI đến Ramp với khoảng 1.500 nhân viên, bà bắt đầu nhìn lại khái niệm “AI native”. Theo bà, khi công ty còn nhỏ, chỉ cần nhà sáng lập sử dụng AI rất sâu thì doanh nghiệp có thể tạo cảm giác như một tổ chức AI native. Tuy nhiên, khi quy mô mở rộng, tiêu chuẩn đó không còn đủ.

Miura-Ko nhấn mạnh rằng cũng như “cruise control” hay tính năng giữ làn chưa thể được xem là xe tự lái, việc một vài cá nhân trong công ty dùng AI thành thạo cũng không đồng nghĩa cả tổ chức đã chuyển đổi. AI không thể chỉ là năng lực riêng của nhóm sáng lập, mà phải trở thành một phần trong cách toàn doanh nghiệp vận hành.

Theo cách nhìn này, một công ty dùng ChatGPT để tóm tắt cuộc họp và một công ty triển khai agent có thể trực tiếp truy vấn hệ thống, kích hoạt workflow đều có thể nói là “đang dùng AI”, nhưng hai mô hình này khác nhau rất xa về năng lực vận hành.

Miura-Ko cho rằng khung đánh giá phù hợp nên xoay quanh bốn câu hỏi: AI có thể nhìn thấy những gì, AI có thể thực hiện những gì, ai có thể mở rộng hệ thống, và tổ chức có thực sự thay đổi hay chưa. Từ đó, bà chia mức độ ứng dụng AI trong doanh nghiệp thành 6 cấp.

Cấp 0 được bà gọi là “AI as theater”. Ở cấp độ này, AI không tiếp cận được dữ liệu có cấu trúc và cũng không thể thực hiện bất kỳ công việc nào tạo ra tác động thực chất đến kết quả vận hành.

Theo Miura-Ko, nếu CEO liên tục nói về chuyển đổi AI nhưng doanh nghiệp vẫn vận hành gần như không khác gì năm 2023, thì đó vẫn chỉ là cấp 0. “Tuyên bố không đồng nghĩa với triển khai”, bà nói.

Cấp 1 là giai đoạn nâng cao năng suất cá nhân. Ở mức này, từng nhân viên có thể dùng AI để viết bản nháp, tóm tắt nội dung hoặc hỗ trợ công việc hằng ngày, nhưng các hoạt động đó chưa tác động tới hệ thống chung. Nếu người dùng giỏi nhất rời công ty, workflow đó cũng biến mất. Vì vậy, Miura-Ko cho rằng những thống kê như “80% nhân viên sử dụng AI hằng tuần” tự thân không nói lên nhiều điều.

Cấp 2 là workflow ở cấp nhóm. Mỗi bộ phận bắt đầu xây dựng quy trình ứng dụng AI để xử lý công việc nhanh hơn và hiệu quả hơn trong phạm vi chức năng của mình. Tuy nhiên, nếu mỗi phòng ban tự xây một “AI stack” riêng và không kết nối với nhau, doanh nghiệp khi đó chỉ là tập hợp những “ốc đảo AI”, chưa thể được xem là AI native.

Cấp 3 là hạ tầng AI ở quy mô toàn tổ chức. Khi đó, AI có thể truy vấn dữ liệu trên phạm vi toàn công ty và thực hiện các hành động cụ thể như cập nhật CRM, tạo thông cáo báo chí (PR) hay đối soát hóa đơn. Điểm đáng chú ý là ngay cả nhân sự không phải kỹ sư cũng có thể tạo workflow và chia sẻ cho các nhóm khác. Theo Miura-Ko, nếu sơ đồ tổ chức của công ty đã thay đổi rõ rệt so với năm 2023, đó có thể là dấu hiệu của cấp 3.

Cấp 4 được bà mô tả là một “hệ điều hành càng dùng càng tốt hơn”. Ở giai đoạn này, hệ thống có thể học từ các lần vận hành trước để tự cải thiện theo thời gian.

Với cấp 4, những người không phải kỹ sư có thể trực tiếp xây dựng công cụ nội bộ trong môi trường production, trong khi các agent được trao quyền ra quyết định theo chính sách và hành động với mức tự chủ cao hơn. Tuy vậy, Miura-Ko lưu ý rằng nhiều tự động hóa không đồng nghĩa với cấp 4. Nếu doanh nghiệp chỉ có hàng trăm quy trình tự động rời rạc, thiếu liên thông và không được quản trị thống nhất, thì vẫn chưa đạt cấp độ này.

Cấp 5, theo định nghĩa của Miura-Ko, là “tổ chức tự lái” theo đúng nghĩa. Bà cho rằng đây vẫn là cấp độ chưa thực sự tồn tại trên thị trường.

Ở cấp này, vòng lặp vận hành cốt lõi của doanh nghiệp có thể tự cảm nhận tình huống thực tế, chẩn đoán vấn đề, khởi tạo tác vụ, thực thi trong phạm vi quyền hạn được giao, cập nhật bộ nhớ dùng chung và tiếp tục cải thiện hành vi trong tương lai. Vai trò của con người khi đó sẽ tập trung vào chiến lược, gu thẩm mỹ, quản trị rủi ro, các phán đoán dựa trên giá trị và xử lý ngoại lệ.

Miura-Ko kết luận rằng cũng như startup không phải là phiên bản thu nhỏ của tập đoàn lớn, doanh nghiệp AI cũng không phải là công ty truyền thống gắn thêm vài công cụ AI. Theo bà, đó phải là một tổ chức được tái cấu trúc xoay quanh một mô hình vận hành hoàn toàn mới.