Khi chúng tôi lần đầu bắt đầu trao đổi với Big Four về AI, các cuộc trò chuyện diễn ra nhanh đến bất ngờ. Không có phần mở đầu dài dòng, cũng không cần giải thích vì sao AI lại quan trọng. Gần như ngay lập tức, các partner và tư vấn viên cấp cao bắt đầu nói về việc thời gian của họ thực sự đang được dùng vào đâu. Không phải cho việc ra quyết định hay tạo ra insight, mà là cho khâu chuẩn bị. Kéo dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau. Đối chiếu số liệu. Đảm bảo các phân tích phù hợp với tiêu chuẩn nội bộ trước khi bất kỳ ai có thể bắt đầu suy nghĩ về ý nghĩa thực sự của kết quả.
Điều khiến chúng tôi chú ý là không phần việc nào trong số đó có giá trị thấp. Chúng đều cần thiết. Nhưng chúng cũng rất bào mòn. Những người có kinh nghiệm dày dạn đang phải dành một phần lớn trong ngày chỉ để cố gắng đạt tới điểm mà tư duy thực sự mới có thể bắt đầu.
Khi các cuộc trao đổi tiếp tục, họ đã chỉ ra hơn hàng chục quy trình mà AI có thể đóng vai trò. Báo cáo, tuân thủ, kiểm soát tài chính, phân tích thuế, rà soát nội bộ. Nhìn bề ngoài, đây có vẻ là một bài toán tự động hóa điển hình. Nhưng không phải vậy.
Phần lớn các quy trình này vốn đã có công cụ, mẫu biểu và mức độ tự động hóa một phần. Thứ làm mọi thứ chậm lại nằm ở khoảng giữa các bước. Chuyển đổi ngữ cảnh. Đối soát đầu ra. Áp dụng phán đoán một cách nhất quán trên những mảnh thông tin rời rạc. Chi phí thực sự không chỉ là thời gian, mà là tải nhận thức.
Đó là lúc cách nhìn vấn đề thay đổi.
Thay vì hỏi AI có thể làm toàn bộ công việc từ đầu đến cuối như thế nào, chúng tôi bắt đầu hỏi nó có thể hỗ trợ những người đang làm công việc đó ra sao. Nếu AI có thể xử lý những phần làm tiêu hao năng lượng mà không lấy đi quyền kiểm soát thì sao? Nếu nó có thể chuẩn bị các bản nháp có cấu trúc, làm lộ ra những điểm thiếu nhất quán và cho thấy rõ lập luận của mình, để các chuyên gia có thể tập trung vào phán đoán thay vì khâu thiết lập thì sao?
Khi cách tiếp cận này được đưa vào vận hành, tác động trở nên rất rõ ràng.
Trên khắp các nhóm, thời gian hoàn thành giảm từ 80 đến 90 phần trăm đối với các công việc phân tích lặp lại. Các lỗi thủ công, đặc biệt trong những quy trình nặng về đối soát, giảm mạnh. Quan trọng không kém, đầu ra trở nên nhất quán hơn giữa các nhóm vốn trước đây vẫn tiếp cận cùng một công việc theo những cách hơi khác nhau. Trung bình, các tư vấn viên lấy lại được khoảng 40 đến 50 giờ mỗi tháng, và giờ đây có thể dành thời gian đó cho những suy nghĩ có giá trị cao hơn.
Nhưng thay đổi thú vị nhất lại không nằm ở các con số.
Nó nằm ở cách mọi người nói về công việc của mình. Các buổi rà soát trở nên bớt căng thẳng hơn. Các cuộc thảo luận trở nên tập trung hơn. Những người rà soát cấp cao dành ít thời gian hơn để kiểm tra xem mọi thứ có chính xác hay không, và nhiều thời gian hơn để bàn về ý nghĩa thực sự của kết quả.
Theo thời gian, hệ thống không còn mang cảm giác là một công cụ mà mọi người buộc phải dùng. Nó bắt đầu giống như một cách làm việc chung, lặng lẽ hấp thụ cách các quyết định được đưa ra và phản chiếu điều đó trở lại trong các phân tích về sau.
Trải nghiệm này cũng củng cố thêm một điều mà chúng tôi đã tin từ lâu. Tiến bộ hướng tới trí tuệ tổng quát hơn sẽ không đến từ những hệ thống cố gắng thay thế chuyên gia trong các lĩnh vực phức tạp. Nó sẽ đến từ những hệ thống làm giảm ma sát xung quanh tư duy chuyên môn và khuếch đại nó.
Trong những lần hợp tác này, AI tạo ra giá trị không phải nhờ tính tự chủ, mà nhờ khả năng cộng tác. Nó không đưa ra quyết định thay con người. Nó giúp họ đưa ra quyết định tốt hơn, nhanh hơn.
Nếu có một tín hiệu sớm cho thấy các hệ thống giống AGI sẽ tạo ra tác động đầu tiên ở đâu, thì đó là ở đây. Không phải ở tự động hóa hoàn toàn, mà ở việc hỗ trợ phán đoán của con người trên quy mô lớn.
Chính sự chuyển dịch đó, từ tự động hóa sang đòn bẩy, đã tạo nên khác biệt.
