Tiêu đề gốc: AI thể chế vs AI cá nhân
Tác giả gốc: George Sivulka, a16z
Biên dịch gốc: 深潮 TechFlow
AI vừa mới nâng cao năng suất của mọi người lên gấp 10 lần.
Không có công ty nào vì vậy mà trở nên giá trị gấp 10 lần.
Năng suất đã đi đâu?
Đây không phải là lần đầu tiên xảy ra.
Vào những năm 1890, điện đã hứa hẹn một sự gia tăng năng suất khổng lồ.
Nhà máy dệt ở New England, ban đầu được xây dựng xung quanh động lực quay của động cơ hơi nước, rất nhanh đã thay thế động cơ hơi nước bằng động cơ điện nhanh hơn.
Nhưng trong suốt ba mươi năm, các nhà máy điện khí hóa hầu như không nâng cao sản lượng. Công nghệ đã đi trước rất xa. Nhưng tổ chức không theo kịp.
Cho đến những năm 1920, nhà máy mới hoàn toàn thiết kế lại dây chuyền sản xuất - dây chuyền lắp ráp, mỗi thiết bị được trang bị động cơ độc lập, công nhân và máy móc thực hiện các công việc hoàn toàn khác nhau - thì điện khí hóa mới tạo ra lợi nhuận thực sự.
Hình ảnh: Ba lần tiến hóa của nhà máy Lowell. Từ trái sang phải: Nhà máy chạy bằng hơi nước năm 1890, nhà máy chạy bằng điện năm 1900, nhà máy 'đơn vị điều khiển' năm 1920 (tức là được xây dựng lại từ đầu thành dây chuyền sản xuất điện).
Lợi nhuận không đến từ công nghệ bản thân, cũng không đến từ việc khiến từng công nhân hoặc máy móc quay sợi nhanh hơn. Mà là khi chúng ta cuối cùng thiết kế lại thể chế và công nghệ cùng nhau, lợi ích mới thực sự được hiện thực hóa.
Đây là bài học đắt giá nhất trong lịch sử công nghệ, và chúng ta đang học lại bài học này.
Năm 2026, AI đang mang lại sự gia tăng năng suất gấp 10 lần cho những ai biết cách tận dụng nó. Nhưng điều đó vẫn chưa đủ. Chúng tôi đã thay đổi động cơ, nhưng vẫn chưa thiết kế lại nhà máy.
Bởi vì một thực tế đơn giản: cá nhân hiệu quả không đồng nghĩa với tổ chức hiệu quả.
Phần lớn các sản phẩm AI mang lại cho con người cảm giác 'hiệu quả', nhưng không thực sự thúc đẩy giá trị. Hầu hết các trường hợp sử dụng AI mà bạn thấy, là cá nhân tự mãn 'tối đa hóa hiệu suất' trong Twitter hoặc Slack của công ty, ảnh hưởng thực tế là bằng không.
Câu nói thường được nhắc đến trong năm qua 'dịch vụ chính là phần mềm' là đúng, nhưng không đưa ra được bản thiết kế. Hơn nữa, nó đã bỏ qua bức tranh lớn hơn. Sự chuyển đổi thực sự không phải từ công cụ đến dịch vụ, mà là xây dựng kỹ thuật và thể chế cùng nhau (dù là cải tạo cái cũ hay xây dựng từ con số không). Một tương lai thực sự hiệu quả cần có những loại sản phẩm hoàn toàn mới - dây chuyền sản xuất của ngày mai.
Một tổ chức hiệu quả cần có 'trí tuệ cấp tổ chức'.
Bài viết này sẽ phân tích sâu về bảy chiều phân biệt 'AI cấp tổ chức' và 'AI cá nhân'. Toàn bộ lĩnh vực B2B AI trong mười năm tới sẽ được xây dựng dựa trên những sự khác biệt này:
Hình ảnh: Bảng so sánh bảy trụ cột của trí tuệ cấp tổ chức
Bảy trụ cột của trí tuệ cấp tổ chức
1. Phối hợp
AI cá nhân tạo ra sự hỗn loạn.
AI cấp tổ chức tạo ra sự phối hợp.
Trước tiên, hãy thực hiện một thí nghiệm tư duy. Giả sử vào ngày mai bạn nhân đôi số lượng nhân viên trong tổ chức, hoàn toàn sao chép những nhân viên xuất sắc nhất của bạn.
Mỗi nhân viên này đều có những khác biệt, sở thích, thói quen và góc nhìn nhỏ (nhất là những nhân viên tốt nhất của bạn). Nếu quản lý không tốt, giao tiếp không đầy đủ, phân công trách nhiệm, OKR, ranh giới vai trò không được định nghĩa rõ ràng... bạn đang tạo ra hỗn loạn.
Đánh giá theo cá nhân, tổ chức có thể hiệu quả hơn. Nhưng hàng ngàn Agent (hoặc con người) chèo thuyền theo những hướng khác nhau, có thể kết quả tốt nhất là vẫn đứng yên, hoặc kết quả tồi tệ là làm tan vỡ sự gắn kết của tổ chức.
Điều này không phải giả thuyết. Mỗi tổ chức áp dụng AI mà không có tầng phối hợp hiện đang trải qua điều này. Mỗi nhân viên có thói quen sử dụng ChatGPT riêng, phong cách prompt riêng, sản phẩm của mình - và sản phẩm của người khác không hề có sự kết nối. Biểu đồ tổ chức có thể vẫn còn đó, nhưng công việc do AI tạo ra thực sự đang đi theo một con đường khác.
Hình ảnh: Các cá nhân (hoặc Agent) hiệu quả đang chèo thuyền theo những hướng khác nhau. Không có sự phối hợp, đó là hỗn loạn.
Phối hợp là nhu cầu cứng nhắc tuyệt đối, cho cả con người và Agent.
Trí tuệ cấp tổ chức sẽ thúc đẩy một ngành công nghiệp hoàn chỉnh về 'quản lý Agent' - tập trung vào vai trò và trách nhiệm của Agent, giao tiếp giữa các Agent và giữa Agent với con người, cũng như cách đo lường giá trị của Agent (chỉ tính phí theo khối lượng là không đủ).
2. Tín hiệu
AI cá nhân tạo ra tiếng ồn.
AI cấp tổ chức tìm ra tín hiệu.
Con người ngày nay có thể tạo ra - hoặc nói cách khác, sinh ra - bất kỳ thứ gì mà họ có thể nghĩ đến: bài viết do AI viết, bài thuyết trình, bảng tính, hình ảnh, video, bài hát, website, phần mềm. Quá tuyệt vời.
Vấn đề là, phần lớn nội dung do AI tạo ra là rác rưởi hoàn toàn. Sự tràn lan của rác AI đã nghiêm trọng đến mức một số tổ chức đã đi quá xa, cấm tất cả sản phẩm do AI tạo ra. Nói thẳng ra, tôi cũng có chung cảm giác - tôi điều hành một công ty AI, nhưng yêu cầu đội ngũ quản lý không được sử dụng AI trong bất kỳ sản phẩm văn bản cuối cùng nào. Tôi không thể chịu đựng được những thứ rác rưởi đó.
Hãy nghĩ về PE (quỹ đầu tư tư nhân) đang chuyển đổi thành cái gì. Năm ngoái, bạn có thể nhận được 10 cơ hội giao dịch trên bàn. Năm nay, quý tiếp theo bạn sẽ nhận được 50 cơ hội, mỗi cơ hội đều được AI mài giũa hoàn hảo, trong khi thời gian để bạn đánh giá vẫn giống nhau - phải tìm ra cơ hội nào thực sự đáng tin cậy.
Việc tạo ra bất kỳ thứ gì đã không còn là vấn đề. Đối với bất kỳ tổ chức nghiêm túc nào, vấn đề bây giờ là tạo ra và sàng lọc ra những thứ đúng. Trong một thế giới do AI thúc đẩy, tìm ra sản phẩm tốt, giao dịch tốt, và tín hiệu trong tiếng ồn trở nên ngày càng quan trọng. Động lực kinh tế cốt lõi trong mười năm tới chính là khai thác tín hiệu từ đống rác đang gia tăng theo cấp số nhân.
Hình ảnh: Rác AI sinh ra từ công cụ năng suất cá nhân đang gia tăng theo cấp số nhân. Con người đã không thể phân loại từ tiếng ồn, cần một loại sản phẩm AI cấp tổ chức mới.
Trí tuệ cấp tổ chức phải tìm kiếm tín hiệu, phải cấu trúc tiếng ồn để xuyên qua rác rưởi, và trong công việc phải có thể định nghĩa, rõ ràng và có thể kiểm toán.
AI cá nhân có thể nhấn mạnh sản phẩm 'luôn trực tuyến' như Clawdbot, đáp ứng nhu cầu của bạn theo cách không thể đoán trước 24/7 - về bản chất là Agent không chắc chắn. AI cấp tổ chức lại phụ thuộc vào độ tin cậy của Agent chắc chắn. Chỉ có Agent với các điểm kiểm tra, bước và quy trình có thể đoán trước mới có thể mở rộng, phát hiện tín hiệu và thông qua những tín hiệu đó tạo ra doanh thu cho tổ chức.
Hình ảnh: Matrix là một công cụ sử dụng công nghệ sinh ra để xuyên qua tiếng ồn, mở ra một thế giới của Agent xác định và điểm kiểm tra.
3. Thành kiến
AI cá nhân nuôi dưỡng thành kiến.
AI cấp tổ chức tạo ra tính khách quan.
Cuộc thảo luận xung quanh thành kiến chính trị xã hội đã chi phối cuộc đối thoại về AI trong nhiều năm. Các phòng thí nghiệm mô hình cơ bản cuối cùng đã vượt qua vấn đề này thông qua việc sử dụng đủ RLHF, điều chỉnh tất cả các mô hình để trở thành người nịnh bợ. Ngày nay, các mô hình như ChatGPT, Claude v.v... đã đồng nhất hóa quá mức, đồng ý với bạn về bất kỳ chủ đề nào nằm trong cửa sổ Overton (đôi khi còn đi hơi xa, chính là bạn @Grok). Cuộc thảo luận về thành kiến chính trị xã hội đã giảm bớt. Nhưng một vấn đề mới đã xuất hiện.
Sự đồng thuận quá mức đối với mọi thứ đã trở nên nực cười. Nó đã trở thành một meme - câu 'bạn nói hoàn toàn đúng!' của Claude, bất kể bạn nói điều đó có thực sự đúng hay không.
Điều này nghe có vẻ vô hại. Nhưng không phải vậy.
Nhiều người trong tổ chức đang tích cực thúc đẩy AI có thể rất nhanh trở thành những nhân viên kém nhất trong lịch sử. Hãy nghĩ về lý do tại sao.
Những nhân viên kém nhất trong tổ chức, hầu như không nhận được bất kỳ phản hồi tích cực nào mỗi ngày, sẽ nhanh chóng có một ASI hoàn toàn đồng ý với họ. Họ sẽ tự nhủ: 'Những tác nhân thông minh nhất từ trước đến nay đều đồng ý với tôi. Chính giám đốc của tôi đã sai.'
Điều này gây nghiện. Cũng độc hại cho tổ chức.
Hình ảnh: Phòng vang của AI cá nhân làm gia tăng sự chia rẽ, khiến hai người dần xa cách nhau, động lực này khi mở rộng sẽ tạo ra các phe phái trong tổ chức vốn đã nhất trí.
Điều này tiết lộ một điều quan trọng. Công cụ năng suất cá nhân củng cố người dùng. Nhưng điều thực sự cần củng cố là sự thật.
Tổ chức con người đã trải qua hàng ngàn năm tiến hóa, đã xây dựng hệ thống chuyên biệt để chống lại vấn đề này:
· Cuộc họp ủy ban đầu tư
· Kiểm tra thẩm định bên thứ ba
· Kiểm tra hội đồng quản trị
· Chính phủ Mỹ có ba quyền hành pháp, lập pháp và tư pháp phân lập
· Dân chủ đại diện, và chính bản thân hệ thống dân chủ
Hình ảnh: Tính khách quan thậm chí có thể giảm thiểu vấn đề phối hợp - kiểm soát những sự khác biệt nhỏ thay vì phóng đại chúng.
Tổ chức hiếm khi thất bại vì nhân viên thiếu tự tin. Chúng thất bại vì không ai muốn hoặc có thể nói 'không'.
AI cấp tổ chức phải đóng vai trò này. Nó sẽ không được RLHF huấn luyện để làm hài lòng người dùng hoặc đồng tình với niềm tin của họ, mà là thách thức thành kiến của họ. Khi hành vi hiệu quả sẽ nhận được phản hồi tích cực, khi lệch khỏi quỹ đạo sẽ quy định rõ ràng, bắt buộc phải điều chỉnh.
Do đó, những Agent quan trọng nhất trong tổ chức sẽ không phải là 'người đồng ý', mà là 'người phủ quyết' có kỷ luật - đặt câu hỏi về lý luận, phơi bày rủi ro, thực hiện các tiêu chuẩn. Một số ứng dụng AI có ảnh hưởng nhất trong tương lai sẽ được xây dựng xung quanh các ràng buộc thể chế: thành viên hội đồng quản trị AI, kiểm toán viên AI, thử nghiệm bên thứ ba AI, tuân thủ AI...
4. Lợi thế cạnh tranh
AI cá nhân tối ưu hóa khối lượng sử dụng.
AI cấp tổ chức tối ưu hóa lợi thế cạnh tranh.
Giới hạn khả năng của AI đang di chuyển mỗi tuần thậm chí mỗi ngày. Các công ty mô hình cơ bản đang nhanh chóng lặp lại khả năng để cạnh tranh với mọi người và mọi tổ chức.
Nhưng nghịch lý của những người đổi mới cổ điển cho chúng ta thấy rằng, trong ứng dụng cụ thể, chiều sâu luôn đánh bại chiều rộng:
· Công việc của @Midjourney là duy trì sự dẫn đầu nhẹ trong thiết kế hình ảnh.
· Công việc của @Elevenlabsio luôn duy trì sự dẫn đầu nhẹ trong mô hình giọng nói.
· Công việc của @DecagonAI luôn dẫn đầu trong trải nghiệm dịch vụ khách hàng toàn diện.
Mặc dù các mô hình cơ bản ngày càng trở nên gần gũi hơn, nhưng lợi thế cạnh tranh thực sự mới là điều quan trọng đối với các chuyên gia trong từng lĩnh vực.
Nhiều nhà thiết kế tốt nhất sử dụng @Midjourney, nhiều công ty AI giọng nói tốt nhất sử dụng @Elevenlabsio - bởi vì ngay cả khi mô hình cơ bản đang tiến bộ, sự tập trung liên tục vào lợi thế cạnh tranh cụ thể của ứng dụng chuyên dụng đã tự định nghĩa lợi thế.
Chừng nào các giải pháp chuyên dụng vẫn đang tiến hóa, khả năng thực sự quan trọng đối với kết quả kinh tế - khả năng quan trọng đối với doanh nghiệp - luôn nằm bên sản phẩm chuyên dụng.
Điều này thể hiện rõ ràng trong lĩnh vực tài chính - nơi mà phát triển LLM đang rất sôi nổi. Một khi một loại khả năng phổ biến, theo định nghĩa, nó sẽ không giúp bạn vượt qua thị trường. Nhưng nếu công nghệ tiên tiến có thể tạo ra một lợi thế nhỏ 1%? 1% này có thể tạo ra lợi nhuận hàng tỷ đô la.
Hình ảnh: Đối với bất kỳ nhiệm vụ nào đủ cụ thể, lợi thế cạnh tranh được định nghĩa bởi giải pháp cấp tổ chức mà bạn xây dựng trên công nghệ tiên tiến.
Người dùng của chúng tôi đã vượt qua các ranh giới. Cửa sổ ngữ cảnh của LLM đã tăng từ 4K lên 1 triệu token trong bốn năm. Một số người dùng của chúng tôi đang xử lý 30 tỷ token trong một nhiệm vụ. Năm nay, chúng tôi đã thấy con đường để xử lý nhiệm vụ 100 tỷ token. Mỗi khi khả năng của mô hình cơ bản được cải thiện, chúng tôi đã đi xa hơn.
Hình ảnh: Cửa sổ ngữ cảnh và các khả năng khác cũng là một mục tiêu di động. So sánh sự tiến hóa của cửa sổ ngữ cảnh giữa các phòng thí nghiệm tiên tiến trong ba năm qua và Hebbia.
Tính phổ quát cho người dùng rộng rãi chắc chắn là quan trọng, đặc biệt trong giai đoạn khởi đầu để giúp nhân viên làm quen với AI. Nhưng tương lai sẽ không phải là việc mọi người sử dụng ChatGPT/Claude hoặc giải pháp dọc, mà là ChatGPT/Claude cộng với giải pháp dọc.
Trí tuệ cấp tổ chức phải tận dụng các Agent chuyên ngành, thậm chí là chuyên dụng cho nhiệm vụ.
Chúng ta sẽ tự hỏi một câu hỏi nghe có vẻ điên rồ nhưng không hề điên rồ:
'AGI sẽ chọn sử dụng những Agent nào làm lối tắt? Ngay cả trí tuệ siêu việt cũng sẽ muốn những công cụ chuyên biệt cho từng lĩnh vực.'
Giới hạn khả năng của AI luôn di chuyển, và những tổ chức nào tận dụng được lợi thế cạnh tranh thực sự mới là người chiến thắng. Những người khác chỉ đang phải trả tiền cho một hàng hóa chung rất đắt đỏ.
5. Kết quả
AI cá nhân tiết kiệm thời gian.
AI cấp tổ chức mở rộng doanh thu.
@MaVolpi từng nói với tôi một câu đã thay đổi cách tôi nhìn nhận về việc bán AI cho các doanh nghiệp: 'Nếu bạn hỏi bất kỳ CEO nào ưu tiên cắt giảm chi phí hay mở rộng doanh thu, hầu hết mọi người sẽ nói doanh thu.'
Nhưng hiện tại, gần như mọi sản phẩm AI trên thị trường đều cung cấp dịch vụ cắt giảm chi phí - hứa hẹn giúp bạn tiết kiệm thời gian, làm nhiều việc hơn với ít người hơn, hoặc thay thế lao động.
AI cấp tổ chức phải mang lại lợi ích gia tăng. Và lợi ích gia tăng khó được hàng hóa hóa hơn nhiều so với thời gian tiết kiệm được.
Lấy ví dụ về phần mềm phát triển hỗ trợ AI. IDE mã là một trong những công cụ năng suất AI cá nhân tốt nhất từ trước đến nay, nhưng chúng đã phải đối mặt với cú sốc lớn từ Claude Code (một công cụ AI cá nhân khác). Cognition đang chơi một trò chơi hoàn toàn khác. Doanh nghiệp phát triển ổn định nhất của họ là bán công nghệ chuyển đổi, không phải bán công cụ. Tôi đặt cược rằng mô hình này sẽ có tính bền vững.
Phần mềm thuần túy 'đang nhanh chóng trở nên không thể đầu tư'. Dịch vụ thuần túy không thể mở rộng. Tầng giải pháp - nơi công nghệ và kết quả được liên kết với nhau - mới thực sự là nơi lưu giữ giá trị bền vững.
Hãy xem M&A. AI cá nhân giúp các nhà phân tích xây dựng mô hình nhanh hơn. AI cấp tổ chức xác định một trong trăm mục tiêu nào đáng để theo đuổi, sau đó mở rộng phạm vi tìm kiếm lên một ngàn. Một cái tiết kiệm thời gian, cái kia tạo ra doanh thu.
Hình ảnh: Các công ty mô hình cơ bản đang chuyển sang tầng ứng dụng dọc. Các công ty ứng dụng dọc đang chuyển sang tầng giải pháp.
'Di chuyển lên thượng nguồn' là lực hút tự nhiên hiện tại của thị trường. Các mô hình cơ bản đang hướng đến tầng ứng dụng, các công ty tầng ứng dụng đang hướng đến tầng giải pháp.
Trí tuệ cấp tổ chức chính là tầng giải pháp. Và tầng giải pháp - nơi có kết quả - sẽ lưu giữ giá trị bền vững, thu hút không gian lợi ích lớn nhất.
6. Trao quyền
AI cá nhân cung cấp cho bạn một công cụ.
AI cấp tổ chức dạy bạn cách sử dụng.
Dù con người thông minh đến đâu, họ cũng kháng cự sự thay đổi.
Tin hay không, New York giờ còn có những cửa hàng thành công không nhận thẻ tín dụng. Họ biết rằng mình đang thua lỗ, biết không nhận thẻ tín dụng sẽ thua lỗ, nhưng vẫn không hành động. Tương tự, trong tương lai có thể thấy, một số nhân viên trong một số tổ chức sẽ từ chối sử dụng AI.
Chuyển đổi từ tổ chức thuần túy sang tổ chức hỗn hợp ưu tiên AI sẽ là thách thức lâu dài và xác định nhất trong mười năm tới. Và thường thì, những người ở cấp cao nhất và quan trọng nhất trong tổ chức lại là những người áp dụng muộn nhất.
Hình ảnh: Cấp cao nhất trong tổ chức - những người ở xa nhất với 'công cụ sản xuất' - thường là nhóm chậm áp dụng công nghệ mới nhưng lại rất quan trọng.
Palantir là công ty duy nhất trong cơn bán tháo cổ phiếu công nghệ trị giá hàng ngàn tỷ đô la trong hai tháng qua vẫn giữ được hệ số định giá cực cao. Có lý do cho điều này. Palantir là một trong những công ty đầu tiên thực sự làm 'quy trình kỹ thuật'. Dù bạn gọi nó là 'quy trình kỹ thuật' hay 'viết tài liệu kỹ năng Claude', AI cấp tổ chức trong tương lai sẽ thúc đẩy một ngành công nghiệp: mã hóa quy trình doanh nghiệp vào Agent và thực hiện các quản lý thay đổi cần thiết để triển khai.
Hình ảnh: Việc tổ chức áp dụng AI một cách toàn diện sẽ vượt qua nhiều rào cản, mỗi rào cản đều có thách thức riêng. Việc đưa quy trình lên AI sẽ là động lực chính.
Tôi dám nói rằng, quy trình kỹ thuật sẽ trở thành 'công nghệ' quan trọng nhất trong thời gian tới.
Và trong quy trình kỹ thuật, chuyên môn về kinh doanh và ngành nghề - chứ không phải chuyên môn phần mềm - mới là điều quan trọng nhất. Các giải pháp dọc sẽ nuôi dưỡng những tài năng có chuyên môn trong triển khai kỹ thuật, thực hiện và quản lý thay đổi ở tuyến đầu.
Một ngân hàng đầu tư hàng đầu (trong top ba) đã chọn Hebbia để triển khai toàn diện nói rõ nhất: họ không hợp tác với một phòng thí nghiệm mô hình lớn nào đó vì 'chúng tôi phải giải thích cho đội ngũ của họ biết CIM (biên bản thông tin mật) là gì.' Claude hoặc GPT chắc chắn biết về lĩnh vực này, nhưng đội ngũ chịu trách nhiệm triển khai lại không hiểu...
Sự khác biệt này quyết định mọi thứ.
7. Không cần prompt
AI cá nhân phản hồi các prompt của con người.
AI cấp tổ chức hành động một cách chủ động, không cần prompt.
Có rất nhiều cuộc thảo luận về việc giao tiếp giữa các Agent, liệu doanh nghiệp và thể chế trong tương lai có còn cần con người hay không.
Nhưng câu hỏi tốt hơn là: Liệu các Agent AI trong tương lai còn cần prompt hay không?
Việc viết prompt cho AGI giống như kết nối động cơ điện vào máy dệt tay. Nó bị hạn chế một cách căn bản và không thể đảo ngược bởi điểm yếu nhất trong chuỗi cung ứng tổ chức - chính chúng ta. Con người không hề biết mình nên hỏi câu hỏi đúng nào, đừng nói đến việc khi nào hỏi.
Công việc có giá trị nhất mà AI có thể làm là những công việc mà không ai nghĩ đến để hỏi. AI nên tìm ra những rủi ro mà không ai phát hiện, những đối tác giao dịch mà không ai nghĩ đến, những kênh bán hàng mà không ai biết tồn tại.
Điều này sẽ hoàn toàn mở ra ranh giới của các trường hợp sử dụng AI.
Một hệ thống không cần prompt liên tục giám sát dòng dữ liệu toàn bộ danh mục đầu tư. Nó phát hiện một công ty đã đầu tư có chu kỳ vốn hoạt động đang âm thầm xấu đi trong ba tháng liên tiếp, và so sánh với các điều khoản trong hợp đồng tín dụng, thông báo cho các đối tác hoạt động trước khi bất kỳ ai trong quỹ mở tài liệu PDF đó.
Khi bạn không còn cần con người để viết prompt cho AI, giao diện mới và cách làm việc mới sẽ xuất hiện. Chúng tôi @Hebbia có những ý tưởng mạnh mẽ về điều này. Hãy bàn thêm sau.
Kết luận
Tất cả những điều trên không phủ nhận giá trị của chatbot, Agent và AI cá nhân.
AI cá nhân sẽ là phương tiện để phần lớn doanh nghiệp trên toàn cầu lần đầu tiên trải nghiệm sức mạnh biến đổi của AI. Thúc đẩy khối lượng sử dụng, thúc đẩy tính dễ sử dụng là bước đầu tiên quan trọng trong quản lý thay đổi cần thiết để xây dựng nền kinh tế ưu tiên AI.
Nhưng cùng lúc, nhu cầu đối với trí tuệ cấp tổ chức là rõ ràng, cấp bách và khổng lồ.
Trong tương lai, mỗi tổ chức sẽ có một chatbot đến từ phòng thí nghiệm mô hình lớn. Mỗi tổ chức cũng sẽ có AI cấp tổ chức được chế tạo chuyên biệt cho các vấn đề trong lĩnh vực cụ thể - trong khi AI cá nhân sẽ sử dụng AI cấp tổ chức như là công cụ quan trọng nhất trong bộ công cụ của mình.
AI cấp tổ chức và AI cá nhân 'kết hợp tốt hơn' là xu hướng tất yếu.
Nhưng hãy nhớ bài học từ các nhà máy dệt năm 1890. Những nhà máy đầu tiên có điện đã thua những nhà máy thiết kế lại xưởng.
Chúng tôi đã có điện. Đã đến lúc thiết kế lại nhà máy của chúng tôi.
Cảm ơn @aleximm và @WillManidis đã xem xét, cũng như bài viết của Will về 'đối tượng hình dạng công cụ' đã truyền cảm hứng cho bài viết này.
Liên kết gốc