9X Việt làm quản lí tại Microsoft chỉ ra 'sơ đồ 4-4-2' trong vận dụng AI
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) thúc đẩy sự thay đổi mạnh mẽ ở nhiều ngành nghề, trong đó có tài chính; những kinh nghiệm vận dụng để AI trở thành trợ thủ của con người, thay vì con người lệ thuộc AI đang ngày càng được đón nhận và học hỏi.
Phóng viên Một Thế Giới đã có cuộc trao đổi với chuyên gia Phạm Thiện Minh (SN 1994), Quản lí Tài chính Cấp cao tại Microsoft, để làm rõ hơn cách định vị vai trò của AI trong mảng tài chính của một tập đoàn công nghệ hàng đầu.
Chưa có quy chuẩn chung về sử dụng
- Thưa anh Phạm Thiện Minh, khi vào làm vị trí quản lý tài chính cấp cao ở một "Big Tech" như Microsoft, thời gian đầu anh có cảm nhận như thế nào?
- Chuyên gia Phạm Thiện Minh: Theo cảm nhận của tôi, có hai khác biệt khá lớn so với những công ty mình làm việc trước kia. Thứ nhất là về quy mô, Microsoft có 220.000 người, gấp 10 lần hoặc hơn những công ty trước. Môi trường ở Microsoft như một hệ sinh thái rất nhiều công ty nhỏ bên trong công ty lớn chứ nó không chỉ là một công ty nữa.
Khác biệt thứ hai là về văn hóa. Riêng mảng của mình yêu cầu phải làm việc rất nhiều với bên châu Âu và châu Á. Chuỗi cung ứng của Microsoft bao gồm rất nhiều bên liên quan, đặc biệt là phần chip ở Đài Loan chẳng hạn.
- Microsoft là một trong những tập đoàn hàng đầu trên thế giới về AI ứng dụng AI. Vậy họ sử dụng AI như thế nào để quản lý được một chuỗi cung ứng quy mô toàn cầu như anh vừa mô tả?
- Chuyên gia Phạm Thiện Minh: Nếu để quản lý thì mình đánh giá là vẫn tương đối khó. Về khía cạnh chuỗi cung ứng, Microsoft không chuyên về sản xuất sản phẩm, ngoại trừ dòng máy tính Surface. Microsoft cần hợp tác với rất nhiều bên chuyên sản xuất phần cứng khác như Dell, Asus, HP... Việc vận dụng AI để quản lý chuỗi cung ứng mới chỉ trong nội bộ của Microsoft.
Thậm chí bên trong Microsoft, những ứng dụng về AI đang ở mức gọi là “Ném đủ bùn lên tường thì thế nào cũng có vài cục dính lại”, chứ chưa có cẩm nang hay bộ quy chuẩn đúng nghĩa nào cả. Công nghệ này đang phát triển liên tục, mô hình tuần này tưởng đúng nhưng tuần sau lại trở thành sai. Tình hình này đang dần trở nên bình thường hóa, cho nên chưa thể định hình được một bộ quy chuẩn về dùng AI.
Nhưng có những bước về tổng quan thì sử dụng AI lại rất hữu ích. Ví dụ điển hình là việc tổng hợp thông tin. Hoặc nắm bắt các xu hướng vĩ mô, cập nhật dữ liệu hằng tuần. Ngày xưa mình phải chỉnh thủ công bảng pivot hoặc chuyển qua lại các công thức trên excel; thì ngày nay có thể tự động hóa được hết những bước đó. AI giúp mình rút ngắn được khoảng 50% thời gian trong khâu đấy.
Còn những việc cần mức độ tư duy cao hơn như là ra quyết định, hoặc suy xét đúng sai, hoặc xác định tầm quan trọng, thì vẫn phải có khối óc con người. Nếu lạm dụng quá đà, dùng AI để quyết định thay cho mình thì sẽ rất nguy hiểm, Mình sử dụng AI để tổng hợp tất cả các dữ liệu trước khi phân tích và quyết định thôi. Còn nếu để nó phân tích và quyết định thay thì mình sẽ không nắm được sai sót ở đâu cả.
"Sơ đồ 4-4-2" trong vận dụng AI
- Một ngày làm việc ở Microsoft của anh thường diễn ra như thế nào?
- Chuyên gia Phạm Thiện Minh: Nếu mà tổng hợp, mình có thể chia làm 3 phần tỉ trọng “4-4-2”.
40% đầu tiên trong ngày là mình luôn phải cập nhật dữ liệu mới. Mình phải trả lời những câu hỏi như: “Tình hình thị trường như thế nào?”. “Vĩ mô thay đổi thế nào?”. “Chính sách thuế thay đổi thế nào?”. Mình phải tổng hợp lại cùng với tổ mà mình quản lý.
40% thời gian tiếp theo dành để nghĩ những điểm quan trọng nhất, dự báo xu hướng thế giới trong tháng tới, quý tới. 40% đó còn dùng để quản lí kì vọng của các bên liên quan. Sau quá trình tổng hợp thông tin, mình sẽ phải truyền tải câu chuyện của thế giới thế nào cho các bên liên quan và những bộ phận khác của mình trong công ty như tiếp thị, phát triển sản phẩm.
Mình chỉ có nhiệm vụ cốt lõi là truyền tải tình hình thực tế, nhưng mình phải chọn lọc vì có rất nhiều dữ liệu. Do đó 40% này rất quan trọng trong để tạo nhịp độ công việc trong tuần. Mình phải báo cáo, kể chuyện, sau đó phải đưa câu chuyện đi “đàm phán” được với các bên liên quan.
20% thời gian còn lại mình dùng để hoạch định con đường dài hạn. Sau khi phân tích xong dữ liệu nhé, truyền tải được những câu chuyện, mình phải lên kế hoạch cho những tuần tới, tháng tới.
- Với sự phát triển một cách chóng mặt của AI, mà như anh vừa mô tả là “Ném đủ bùn lên tường thì thế nào cũng có vài cục dính lại” ấy, thì công việc liên quan tới tài chính của anh có những thuận lợi và khó khăn gì?
- Chuyên gia Phạm Thiện Minh: Như mình vừa chia sẻ về phân chia công việc hằng ngày, thì AI hữu ích nhất trong 40% đầu. Ví dụ như trước kia mình phải đi tải thủ công từng tệp dữ liệu, giờ đã có công cụ làm hộ mình. AI cũng giúp mình chỉnh sửa slide thuyết trình, mình chỉ cần soát lại thôi. Những công việc trước kia mất 1-2 giờ đồng hồ để chỉnh, thì bây giờ AI chỉ cần 5 phút để sửa, rồi mình mất thêm khoảng 3 phút để chỉnh lại sau cùng.
40% tiếp theo - khâu dự báo - thì AI không thể thay mình được. Nếu lạm dụng AI trong khâu này sẽ rất nguy hiểm, đặc biệt ở thượng tầng lãnh đạo. Mình làm tài chính mà những con số chỉ lệch một chút thôi là mất uy tín rồi. Đặc biệt trong tài chính và hoạch định chiến lược, điểm yếu của AI là nó chỉ phán đoán qua những dữ kiện của quá khứ. Trong khi đó, thế giới bây giờ thay đổi liên tục. Những sự kiện như xung đột Mỹ-Iran, đứt gãy chuỗi cung ứng, hay giá RAM tăng gấp 4-5 lần là những điều chưa bao giờ có trong lịch sử.
Cho nên mình phải dùng khả năng suy xét của cá nhân. AI chưa thể giúp mình một cách hiệu quả trong việc quản lí kì vọng các bên liên quan, hay dự báo xu thế tiếp theo từ những dữ kiện đã có. AI có thể lên “bộ khung” câu chuyện mình muốn kể, đóng vai để mình tập đối thoại với các bên liên quan. Nhưng nếu để AI tự lên bối cảnh thì sẽ rất nguy hiểm.
Và phần thứ 3 - hoạch định dài hạn - AI giúp tốt trong “bộ khung” mình vừa đề cập. Nhưng về vấn đề khác như bảo mật, an ninh, thì mọi người đều biết đây là những vấn đề đặc biệt quan trọng. Rủi ro lộ dữ liệu rất cao nếu lạm dụng AI, nhất là khi AI không tự kiểm soát được việc phân phối dữ liệu đó đến đâu. Ví dụ như nếu ủy nhiệm cho AI gửi e-mail tới các đối tác bên ngoài, có khả năng cao sẽ lộ lọt các thông tin không qua kiểm duyệt chẳng hạn.
- Nếu như có thể so sánh, việc AI thâm nhập sâu rộng vào ngành tái chính đã thay đổi ngành này theo hướng như thế nào?
- Chuyên gia Phạm Thiện Minh: So với trước kia, theo mình có hai điều rất tốt. Thứ nhất, AI giúp phân định rõ “người thừa lệnh” và “người hoạch định. “Người thừa lệnh” thường chỉ làm đúng theo nhiệm vụ được giao: Xuất báo cáo này; kiểm tra số kia. Gần như đó là “chỉ đâu đánh đó”. Giờ AI đã làm khá tốt những phần việc này. Những người người nào không phát triển được kỹ năng phân tích, lên kế hoạch dài hơi sẽ rất dễ bị bỏ lại phía sau.
Cho nên điều bắt buộc của người làm tài chính hay những ngành liên quan đến phân tích dữ liệu là phải “nâng cấp” bản thân, để làm những điều AI chưa làm được như “kể chuyện” bằng dữ liệu, dùng dữ liệu để thuyết phục con người. Rộng hơn là tiêu chuẩn của cả ngành cũng sẽ được nâng cao hơn.
Thứ hai, AI giúp mình có thể có thêm thời gian để tư duy sâu sắc hơn. Ví dụ trước kia, có thể mất tới hai ngày để cho ra một báo cáo đơn giản và mình gần như không có thời gian để đưa ra những phân tích sâu hơn. Ngày nay mình có thể “đào” tới những tầng ý nghĩa khác của dữ liệu mà trước đây mình không thể làm được vì không có đủ thời gian.
Tuy nhiên, việc “đào sâu” này phải do con người chủ động. AI không biết được chỗ nào sâu hoặc chỗ nào mang ý nghĩa quan trọng để khai thác. Ví dụ nếu có một nghìn đường đi chẳng hạn, AI sẽ tìm cách đi cả một nghìn đường đó. Con người chúng ta có kinh nghiệm, làm việc với giữa người với người hang ngày, thì sẽ nhận ra chỉ một số ít đường là có ý nghĩa thôi.
Còn về điều không tốt, theo mình là ở chỗ mọi người chưa vạch rõ được ranh giới về sử dụng AI trong "sơ đồ 4-4-2" của công việc mà mình vừa đề cập ở trên.
Nếu lạm dụng AI trong khía cạnh quản trị các bên liên quan và hoạch định tương lại, sẽ có nhiều rủi ro vì có thể dẫn tới định hướng sai cho cả lộ trình sau này. Chúng ta nên định vị công nghệ này như “nhựa trải đường” để chạy êm hơn thôi, chứ không thể coi AI là “kiến trúc sư” thiết kế cả con đường cho mình.
Nếu thay con người bằng AI thì không khác gì thay đầu bếp bằng lò vi sóng
Có một so sánh nữa, là nếu thay con người bằng AI thì không khác gì thay đầu bếp bằng lò vi sóng. Sản phẩm đầu ra trông có vẻ sẽ vẫn giống đồ ăn, nhưng chất lượng là hoàn toàn khác nhau. Về lâu dài cái nào có hại cho sức khỏe hơn thì cũng có thể đoán được.
Luôn "giữ kết nối" với suy nghĩ nguyên bản
- Với áp lực công việc ở Microsoft như vậy, anh thường làm gì để cân bằng giữa cuộc sống và công việc?
- Chuyên gia Phạm Thiện Minh: Microsoft có ranh giới khá rõ ràng về cân bằng công việc - cuộc sống. Thường là sau 18h tối mọi người không gọi nhau nữa. Do đó, mình dùng khoảng lặng buổi tối trong ngày để tư duy công việc sâu hơn một chút, nhưng thường cũng chỉ làm đến 19h - 20h là cùng thôi. Trừ lúc bận, một tuần mình chỉ làm 45 - 50 giờ, từ 8h sáng đến khoảng 18h giờ tối. Bên Microsoft cũng cho làm từ xa nhiều nữa, nên mình tiết kiệm được khá nhiều thời gian đi lại. Thời gian rảnh của mình vẫn dư dả để chơi thể thao, chơi game, đọc truyện.
Nhiều khi để tách rời AI, mình giữ thói quen viết các suy nghĩ của mình ra sổ tay. Đó là cách để lưu giữ những suy nghĩ nguyên bản của mình. Đây là điều mình đặc biệt phải lưu tâm vì khi dùng AI nhiều, mình cũng bị ảnh hưởng ngược lại bởi AI. Do đó mình vẫn duy trì thói quen viết lách, để “giữ kết nối” với bản thân, để luyện tập không phụ thuộc vào AI cho mọi văn bản.
- Xin cảm ơn chuyên gia Phạm Thiện Minh về những chia sẻ sâu sắc với Một Thế Giới!
