Theo tờ Financial Times, năm 1958, hai học giả tiên phong trong lĩnh vực quản trị dự đoán trên tạp chí Harvard Business Review rằng máy tính sẽ loại bỏ tầng quản lý cấp trung vào những năm 1980. Dự đoán ấy đến quá sớm và chỉ đúng một phần. Trên thực tế, máy tính đã tự động hóa nhiều công việc mà các nhà quản lý từng đảm nhiệm, nhưng không thể thay thế chính những người quản lý.
Đầu những năm 2000, Thung lũng Silicon tiếp tục tìm cách xây dựng mô hình tổ chức “phẳng” hơn, với ít tầng quản lý hơn. Tại Google, Larry Page nhanh chóng rơi vào tình trạng phải xử lý hàng loạt báo cáo chi phí và tranh chấp về nhân sự. Chỉ vài tháng sau, các nhà quản lý lại xuất hiện trong bộ máy.
Ông Lee Kai-Fu, Giám đốc điều hành công ty 01.AI, cựu Chủ tịch Google Trung Quốc và là tác giả cuốn sách sắp xuất bản I Native: The Mandate to Transform Your Company, từng trực tiếp trải qua giai đoạn này. Khi gia nhập Google năm 2005 để xây dựng hoạt động của công ty tại Trung Quốc, ông nhận thấy nhiều tầng quản lý cấp trung là yếu tố cần thiết để vận hành một tổ chức đa văn hóa và sử dụng nhiều ngôn ngữ.
Ngày nay, AI được cho là có khả năng làm thay đổi căn bản cấu trúc phân cấp trong doanh nghiệp. Theo ông Kai-Fu, lần này điều đó có thể thực sự xảy ra.
AI có thể thay đổi vai trò của quản lý cấp trung
Về bản chất, một tổ chức cũng là một hệ thống xử lý và truyền đạt thông tin. Quản lý cấp trung ra đời từ chính nhu cầu đó. Không một lãnh đạo nào có thể đọc mọi tài liệu trong doanh nghiệp hay trực tiếp trao đổi với từng nhân viên. Tuy nhiên, thông tin càng phải truyền qua nhiều tầng thì càng có nguy cơ bị sai lệch hoặc mất đi những chi tiết quan trọng.
AI có thể vượt qua hạn chế này bằng cách tiếp cận trực tiếp nguồn thông tin, từ nội dung các cuộc họp, yêu cầu hỗ trợ đến tài liệu dùng chung và nhiều dữ liệu nội bộ khác. Đây là những “dữ liệu bị bỏ quên” mà doanh nghiệp vẫn tạo ra từ lâu nhưng trước đây khó khai thác hiệu quả.
Giờ đây, những dữ liệu này có thể được đưa trực tiếp đến lãnh đạo, tạo ra mức độ minh bạch lớn hơn trong hoạt động doanh nghiệp.
Theo ông Kai-Fu, lãnh đạo có thể truy vấn dữ liệu gốc, xem lại tài liệu nguồn và đối chiếu các bản tóm tắt với công việc thực tế. Tại 01.AI, ông đã sử dụng một hệ thống mà các đồng nghiệp gọi là “AI Sếp của Kai-Fu”. Hệ thống này kết nối với toàn bộ hồ sơ và thông tin liên lạc của doanh nghiệp.
Có lần, hệ thống phát hiện hai nhóm đã dành tới 3 tháng để phát triển cùng một tính năng, thậm chí lặp lại những sai lầm của nhau mà không ai nhận ra.
Khi chi phí thu thập, truyền đạt và đối chiếu thông tin giảm mạnh, những vị trí vốn được tạo ra để thực hiện các công việc này cũng có thể dần mất đi vai trò.
Với một nhà quản lý cấp trung, đây có thể giống như lời báo trước về sự kết thúc của vị trí này. Nhưng nếu nhìn theo hướng khác, đó lại có thể là một cơ hội nghề nghiệp mới.
Doanh nghiệp sẽ “phẳng” hơn?
Trong thời gian tới, ngày càng nhiều doanh nghiệp có thể chuyển sang mô hình tổ chức với ít tầng quản lý hơn và chuỗi chỉ huy ngắn hơn.
Ở cấp cao nhất là đội ngũ lãnh đạo. Bên dưới là những cá nhân chịu trách nhiệm trực tiếp, hay DRI (Directly Responsible Individual), thuật ngữ được Apple sử dụng trong nội bộ.
Mỗi DRI chịu trách nhiệm xuyên suốt đối với một kết quả cụ thể, chẳng hạn một sản phẩm, một thị trường hoặc một rủi ro lớn. Tại các tổ chức quy mô lớn, một số nhà quản lý cấp trung có thể chuyển sang vai trò DRI, đặc biệt là những người nhanh chóng thích nghi với hệ thống công cụ AI mới.
Điều thay đổi không chỉ là số lượng nhà quản lý, mà còn là bản chất giá trị mà họ mang lại.
Một tác nhân AI có thể tính toán giá một hợp đồng, xử lý dữ liệu hoặc thực hiện những nhiệm vụ vốn mất nhiều thời gian của con người. Nhưng những nhà quản lý có khả năng định hướng công việc, đưa ra quyết định và chịu trách nhiệm về hệ quả của những quyết định đó vẫn giữ vai trò quan trọng trong doanh nghiệp.
Yếu tố con người vẫn không thể thiếu.
Khi AI giúp thực hiện các công việc thường nhật nhanh hơn và với chi phí thấp hơn, các nhà quản lý cấp trung sẽ có thêm thời gian để vận dụng khả năng phán đoán, hướng dẫn nhân viên và xử lý những mối quan hệ phức tạp.
Kinh nghiệm từ Google cho thấy việc tinh giản bộ máy quá nhanh có thể dẫn đến phối hợp kém hiệu quả, nhân viên không hài lòng và đội ngũ lãnh đạo kiệt sức. Quá trình này cũng có thể khiến doanh nghiệp đánh mất nguồn tri thức và kinh nghiệm tích lũy quý giá.
Những nhà quản lý giàu kinh nghiệm có thể truyền lại những bài học được đúc kết qua nhiều năm, từ việc chứng kiến các kế hoạch thất bại đến những mối quan hệ từng rạn nứt.
Ngay cả khi doanh nghiệp sử dụng các tác nhân AI để thực hiện phần lớn công việc, việc duy trì quan hệ với các phòng ban khác, đối tác và khách hàng vẫn đòi hỏi những kỹ năng mà con người có lợi thế đặc biệt.
Bài học gợi mở cho Việt Nam
Sự thay đổi này đặt ra một câu hỏi không chỉ đối với các tập đoàn lớn trên thế giới, mà cả doanh nghiệp Việt Nam đang bước vào quá trình chuyển đổi số và ứng dụng AI.
Bài học có thể không nằm ở việc cắt giảm nhanh các tầng quản lý để tạo ra một bộ máy “phẳng” hơn. Quan trọng hơn là xác định lại đâu là những công việc AI có thể đảm nhiệm, đâu là những khâu cần con người và tổ chức lại cách ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Đây cũng là hướng tiếp cận phù hợp với tinh thần Nghị quyết 57-NQ/TW của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia. Nghị quyết nhấn mạnh yêu cầu đổi mới phương thức quản trị, phát triển hạ tầng số, khai thác hiệu quả dữ liệu và chú trọng đào tạo, phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao. Những định hướng này cũng gợi mở yêu cầu đối với doanh nghiệp Việt Nam trong việc ứng dụng AI gắn với đổi mới mô hình tổ chức, phương thức quản trị và nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn nhân lực.
Đối với doanh nghiệp Việt Nam, AI vì thế không nên chỉ được nhìn như một công cụ giúp giảm chi phí hoặc thay thế một số vị trí. Giá trị lớn hơn có thể nằm ở khả năng tổ chức lại công việc, rút ngắn quá trình xử lý thông tin và đưa dữ liệu đến đúng người, đúng thời điểm để hỗ trợ quyết định.
Điều này đặc biệt quan trọng khi dữ liệu ngày càng trở thành một nguồn lực của nền kinh tế số. Doanh nghiệp không chỉ cần xây dựng kho dữ liệu mà còn phải tạo ra khả năng kết nối, phân tích và khai thác dữ liệu để phục vụ hoạt động sản xuất, kinh doanh và quản trị.
AI càng đảm nhiệm nhiều công việc, vai trò của nhà quản lý càng có thể thay đổi chứ không nhất thiết biến mất. Những năng lực khó tự động hóa như phán đoán, xây dựng niềm tin, xử lý bất đồng, tạo động lực cho nhân viên và dẫn dắt tổ chức trong những tình huống chưa có tiền lệ sẽ ngày càng có giá trị.
Đây cũng là bài toán về nguồn nhân lực. Khi AI đảm nhiệm ngày càng nhiều công việc lặp lại, lợi thế của người lao động sẽ chuyển dần từ khả năng thực hiện theo quy trình sang tư duy, sáng tạo, phối hợp và giải quyết vấn đề.
