TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Tháng Tư 22, 2019

Dự đoán nhân viên nghỉ việc bằng trí tuệ nhân tạo (AI)

Một số công ty đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào quản trị nhân sự và thu được một số kết quả đáng ghi nhận. Dưới đây là 2 trường hợp: một công ty ở VN – FPT và một công ty nước ngoài – IBM. Hãy xem những gì họ đã làm được.

Tại FPT, họ xây dựng một hệ thống dự đoán nhân viên nghỉ việc, ngoài việc đưa ra danh sách nhân viên được dự đoán sẽ rời công ty, hệ thống cũng đưa ra mức độ tin cậy của phép dự đoán cho từng nhân viên cụ thể. Mức độ tin cậy được thể hiện qua một giá trị số, có thể hiểu như là một giá trị xác suất, giá trị ứng với một nhân viên càng cao thể hiện khả năng nhân viên đó rời công ty càng lớn. Cùng với đó hệ thống sẽ đưa ra một số nguyên nhân có khả năng dẫn tới quyết định nghỉ việc của nhân viên. Các dữ liệu được sử dụng để đưa ra dự đoán bao gồm: các thông tin tĩnh về nhân viên, các thông tin về quá trình công tác của nhân viên, và các thông tin cập nhật gần đây của nhân viên:

  • Các thông tin tĩnh (Static information):
    • Tuổi (DOB)
    • Quê quán (hometown)
    • Thông tin người phụ thuộc (Dependent)
    • Thông tin về quá trình đào tạo (Education background)
    • Thông tin về kinh nghiệm, kỹ năng (Experience, skill)
  • Các thông tin quá trình công tác (Process information)
    • Đơn vị làm việc (Branch)
    • Địa điểm làm việc (Location)
    • Lương (Salary)
    • Cấp cán bộ (Employee level)
    • Thông tin OT (OT)
    • Thông tin onsite (onsite)
  • Các thông tin cập nhật gần đây (Recent updates)
    • Thay đổi lương (Salary)
    • Bổ nhiệm, miễn nhiệm (Promotion, demotion)
    • Các dự án gần đây (Project)
    • Thông tin OT gần đây (OT)
    • Thông tin onsite gần đây (onsite)

Thực nghiệm được tiến hành trên danh sách nhân viên đã và đang làm việc tại Fsoft trong khoảng thời gian từ năm 2014 đến 2017. Với bài toán 1, hệ thống đạt độ chính xác (precision) là 86%, độ bao phủ (Recall) là 70%, và độ đo F1 là 77%. Với bài toán 2, hệ thống đạt độ chính xác, độ bao phủ, và độ đo F1lần lượt là 51%, 33%, và 40%. Các giá trị này có thể được diễn giải như sau. Giả sử trong 3 tháng tới có 100 nhân viên nghỉ việc, hệ thống sẽ đoán được 33 người trong số đó (33%), và để đoán đúng 33 người này hệ thống đưa ra danh sách đự đoán gồm 65 người (tỷ lệ đúng 51%).

Một số khó khăn gặp phải khi giải quyết bài toán:

  • Dữ liệu thiếu giá trị (missing data): Do cách thức thu thập thông tin hiện tại của Fsoft, nhiều trường thông tin không được lưu trữ đầy đủ. Điều này dẫn tới một số đặc trưng chỉ có mặt ở một phần dữ liệu, gây khó khăn cho việc xây dựng mô hình dự đoán.
  • Dữ liệu không cập nhật (Out-of-date data): Một số thông tin không được cập nhật thường xuyên dẫn tới thông tin không có ý nghĩa. Ví dụ một nhân viên có thêm người phụ thuộc (sinh con) hoặc nhưng nửa năm sau hệ thống mới cập nhật lại.
  • Các đặc trưng từ bên ngoài (Outside features): Trong nhiều trường hợp nhân viên nghỉ việc không xuất phát từ lý do về công việc hiện tại mà xuất phát từ một thông tin bên ngoài. Ví dụ vào một ngày nhân viên nhận được lời đề nghị từ một doanh nghiệp với chế độ tốt hơn và quyết định nghỉ việc. Những đặc trưng như vậy nằm ngoài khả năng phân tích của hệ thống.

IBM đã xây dựng một chương trình dự đoán khả năng nghỉ việc của nhân viên và đưa ra các phương pháp phòng ngừa cho các nhà quản lý. IBM từ chối giải thích phương thức hoạt động bí mật của chương trình, thứ đã khiến trí tuệ nhân tạo hoạt động hiệu quả trong việc chỉ ra nhân viên có nguy cơ nghỉ việc (IBM đã chính thức phát biểu rằng các dự đoán cho kết quả chính xác trong “khoảng” 95%). Song, họ khẳng định rằng, thành công này đến từ việc phân tích nhiều điểm dữ liệu.

Chương trình của IBM không chỉ có hiệu quả trong việc dự đoán khả năng nghỉ việc, nó còn đưa ra nhận định về năng lực nào nhân viên còn thiếu và lộ trình nghề nghiệp phù hợp với năng lực của nhân viên. Việc minh bạch rõ ràng với từng nhân viên về con đường nghề nghiệp của họ là một vấn đề mà nhiều công ty không thực hiện được, trong khi điều này lại đang ngày càng trở nên quan trọng hơn. Minh bạch với nhân viên có nghĩa là thành thật về các yêu cần về kỹ năng, đặc biệt là khi nhân viên có thể không có chúng.

Nguồn:

(1) https://techinsight.com.vn/du-doan-nhan-vien-nghi-viec-giai-phap-cho-bai-toan-nhan-luc/

(2) https://techinsight.com.vn/tri-tue-nhan-tao-cua-ibm-co-the-du-doan-chinh-xac-toi-95-nhan-vien-nao-co-du-dinh-nghi-viec/

Tháng Một 28, 2019

Joseph Stiglitz bàn về trí tuệ nhân tạo: “Chúng ta đang hướng tới một xã hội bị phân hóa nhiều hơn”

Công nghệ có thể cải thiện đáng kể cuộc sống, Joseph Stiglitz nói – nhưng chỉ khi nào những người khổng lồ về công nghệ kiểm soát nó theo những quy định hợp lý. “Những gì chúng ta đang có bây giờ hoàn toàn không thỏa đáng”.

Joseph Stiglitz phải rất khó khăn để giữ mình là một người lạc quan khi đối mặt với tương lai ảm đạm mà ông lo sợ có thể sẽ xảy đến. Người được trao giải Nobel và là cựu kinh tế trưởng tại Ngân hàng Thế giới đã có suy nghĩ cẩn trọng về cách thức trí tuệ nhân tạo sẽ tác động đến cuộc sống của chúng ta. Về mặt công nghệ, chúng ta có thể tự mình xây dựng một xã hội giàu có hơn và có thể tận hưởng một tuần làm việc ngắn hơn, ông nói. Nhưng có vô số cạm bẫy phải tránh trên đường. Những gì mà Stiglitz suy nghĩ trong đầu hầu như không hề tầm thường. Ông lo lắng về những động thái vụng về dẫn đến sự khai thác thường nhật trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, làm cho xã hội phân hóa hơn bao giờ hết và đe dọa đến các nguyên tắc cơ bản của nền dân chủ.

“Trí tuệ nhân tạo và robot hóa có tiềm năng làm tăng năng suất của nền kinh tế và, trên nguyên tắc, có thể làm cho mọi người có cuộc sống tốt hơn,” ông nói. “Nhưng chỉ khi chúng được quản lý tốt.”

Ngày 11 tháng 9, ông sẽ đến London để giảng bài mới nhất trong loạt bài của chương trình You and AI series thuộc Hiệp hội Hoàng gia. Stiglitz sẽ nói về tương lai của việc làm, một lĩnh vực đã được dự báo thường xuyên, nhưng mâu thuẫn và đáng lo ngại. Tháng trước, nhà kinh tế trưởng của Ngân hàng Anh, Andy Haldane, đã cảnh báo rằng những “mảng lớn” lực lượng lao động của nước Anh đang đối mặt với thất nghiệp khi trí tuệ nhân tạo và các công nghệ khác đang tự động hóa nhiều việc làm hơn. Ông không cần phải nói về những việc làm mới mà trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra. Một báo cáo từ PwC vào tháng 7 cho biết trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nhiều việc làm bằng với việc nó phá hủy chúng – có lẽ còn nhiều hơn nữa. Cùng với cuộc cách mạng công nghiệp, cảnh cơ cực sẽ xảy ra không chỉ từ việc thiếu việc làm, mà còn từ khó khăn trong việc chuyển đổi từ một việc làm này sang một việc làm khác.

Sự khác biệt mà Stiglitz nói đến nằm giữa một trí tuệ nhân tạo thay thế người lao động và một trí tuệ nhân tạo giúp người lao động làm công việc của họ hiệu quả hơn. Trí tuệ nhân tạo đã giúp các bác sĩ làm việc hiệu quả hơn. Ví dụ tại bệnh viện Addenbrooke ở Cambridge, các nhà tư vấn về ung thư dành ít thời gian hơn trước đây để lên kế hoạch xạ trị cho những người bị ung thư tuyến tiền liệt, do có một hệ thống trí tuệ nhân tạo được gọi là InnerEye, tự động đánh dấu tuyến trên hình chụp cắt lớp của bệnh nhân. Các bác sĩ chữa trị bệnh nhân một cách nhanh hơn, bệnh nhân bắt đầu được điều trị sớm hơn và liệu pháp xạ trị được thực hiện với độ chính xác cao hơn.

Đối với các chuyên gia khác, công nghệ là một mối đe dọa lớn hơn. Các kỹ thuật viên trí tuệ nhân tạo được đào tạo tốt hiện đang phát hiện tốt hơn các khối u vú và các bệnh ung thư khác so với các bác sĩ X quang. Điều đó có nghĩa là các bác sĩ X quang sẽ đối diện với nạn thất nghiệp trên diện rộng không? Điều đó không đơn giản là như vậy, Stiglitz nói. “Việc đọc một hình chụp cộng hưởng từ (MRI) chỉ là một phần của công việc, bạn không thể dễ dàng tách công việc đó với các công việc khác.”

Tuy nhiên, một số công việc có thể được thay thế hoàn toàn. Chủ yếu là những công việc đòi hỏi tay nghề thấp: tài xế xe tải, nhân viên thu ngân, nhân viên trung tâm cuộc gọi và nhiều hơn nữa. Tuy vậy, một lần nữa, Stiglitz thấy được lý do để cẩn trọng về những gì sẽ có ý nghĩa đối với nạn thất nghiệp nói chung. Có một nhu cầu rất lớn về lao động không có tay nghề trong ngành giáo dục, dịch vụ y tế và chăm sóc người cao tuổi. Stiglitz nói: “Nếu quan tâm đến con cái chúng ta, nếu quan tâm đến người cao tuổi của chúng ta, nếu quan tâm đến người bệnh, thì chúng ta có rất nhiều việc làm phục vụ những người đó.” Nếu trí tuệ nhân tạo chiếm đoạt một số việc làm không cần tay nghề, thì chúng ta có thể làm giảm nhẹ tai họa đó bằng cách thuê mướn nhiều người làm việc hơn trong ngành y tế, giáo dục và chăm sóc người cao tuổi, và trả cho họ một mức lương phù hợp, ông nói.

Stiglitz đã giành giải Nobel kinh tế năm 2001 vì những phân tích của ông về thông tin không hoàn hảo trên thị trường. Một năm sau, ông xuất bản cuốn Globalisation and Its Discontents (Toàn cầu hoá và những mặt trái của nó), một cuốn sách đã bóc trần sự vỡ mộng của ông đối với Quỹ Tiền tệ Quốc tế – tổ chức liên kết với Ngân hàng Thế giới – và, rộng, cả với Bộ Tài chính Hoa Kỳ. Ông lập luận rằng các cuộc đàm phán thương mại bị giật dây bởi các tập đoàn đa quốc gia, gây bất lợi cho người lao động và người dân thường. “Điều tôi muốn nhấn mạnh là đã đến lúc phải tập trung vào những vấn đề chính sách công xung quanh trí tuệ nhân tạo, bởi vì những lo ngại này là một sự tiếp diễn những lo ngại mà quá trình toàn cầu hóa và đổi mới đã mang lại cho chúng ta. Chúng ta đã chậm chạp trong việc nắm bắt những gì họ đang làm và chúng ta không nên lặp lại sai lầm đó một lần nữa.”

Ngoài tác động của trí tuệ nhân tạo lên việc làm, Stiglitz còn thấy nhiều tác lực nguy hiểm khác. Được trang bị với trí tuệ nhân tạo, các công ty công nghệ có thể trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu mà chúng ta cung cấp khi tìm kiếm, mua sắm và nhắn tin cho bạn bè của mình. Bề ngoài dữ liệu đó được sử dụng để cung cấp một dịch vụ được cá nhân hóa nhiều hơn. Đó là một viễn cảnh. Mặt khác là dữ liệu của chúng ta được sử dụng để chống lại chúng ta.

Stiglitz nói: “Những gã khổng lồ về công nghệ mới này đang đặt ra những vấn đề rất sâu sắc về quyền riêng tư và khả năng khai thác người dân thường, những người chưa bao giờ được đề cập trong các thời trước đây về thế mạnh độc quyền”. “Trước đây, bạn có thể tăng giá. Giờ đây, bạn có thể nhắm đến những cá nhân cụ thể bằng cách khai thác thông tin của họ.”

“Chúng ta đã đi từ một tuần làm việc 60 giờ sang một tuần làm việc 45 giờ và chúng ta có thể đi đến một tuần làm việc 30 hoặc 25 giờ” – Joseph Stiglitz

Tiềm năng các bộ dữ liệu được kết hợp là điều mà Stiglitz lo lắng nhiều nhất. Ví dụ, giờ đây, các nhà bán lẻ có thể theo dõi khách hàng thông qua chiếc điện thoại thông minh của khách hàng, khi họ di chuyển quanh các cửa hàng và có thể thu thập dữ liệu về những gì bắt mắt khách hàng và hiển thị những gì khách hàng bỏ qua.

“Khi tương tác với Google, Facebook, Twitter và các ứng dụng khác, họ thu thập rất nhiều dữ liệu về bạn. Nếu các dữ liệu đó được kết hợp với các dữ liệu khác, thì các công ty có rất nhiều thông tin về bạn với tư cách một cá nhân – nhiều thông tin hơn bạn có về bản thân mình”, ông nói.

“Ví dụ, họ biết rằng những người tìm kiếm theo cách này luôn sẵn sàng chi trả nhiều tiền hơn. Họ biết mọi cửa hàng mà bạn tham quan. Điều đó có nghĩa là cuộc sống ngày càng trở nên không dễ chịu, bởi vì mỗi lần bạn quyết định mua sắm tại một cửa hàng nào đó có thể khiến bạn phải chi trả nhiều tiền hơn. Trong phạm vi mà con người nhận thức được trò chơi này, thì nó đã bóp méo hành vi của họ. Điều rõ ràng là nó mang lại một mức độ lo lắng trong mọi thứ chúng ta làm và làm tăng nhiều hơn nữa tình trạng bất bình đẳng.”

Stiglitz đặt ra một câu hỏi mà ông nghi ngờ các công ty công nghệ đã phải đối mặt trong nội bộ. “Cách nào dễ hơn để kiếm tiền: tìm ra một cách tốt hơn để khai thác một ai đó, hay tạo ra một sản phẩm tốt hơn? Với trí tuệ nhân tạo mới, có vẻ như câu trả lời là tìm một cách tốt hơn để khai thác một ai đó.”

Những tiết lộ nghiêm trọng về cách thức nước Nga sử dụng Facebook, Twitter và Google để can thiệp vào cuộc bầu cử năm 2016 của Hoa Kỳ cho thấy mức độ hiệu quả mà con người có thể bị chọn làm mục tiêu với những thông điệp cho từng đối tượng. Stiglitz lo ngại rằng các công ty đang sử dụng, hoặc sẽ sử dụng, những chiến thuật tương tự để khai thác khách hàng, đặc biệt là những người dễ bị tổn thương, chẳng hạn như người nghiện mua sắm. “Trái ngược với một bác sĩ có thể giúp chúng ta quản lý nhược điểm của mình, mục tiêu của họ là tận dụng bạn nhiều nhất có thể” ông nói. “Tất cả những xu hướng tồi tệ nhất của khu vực tư nhân trong việc lợi dụng con người được các công nghệ mới này làm trầm trọng thêm.”

Stiglitz lập luận rằng cho đến nay chưa có một chính phủ nào cũng như một công ty công nghệ nào đã làm điều gì đó đủ để ngăn chặn những hành vi lạm dụng như vậy. “Những gì chúng ta có bây giờ là hoàn toàn không thỏa đáng,” ông nói. “Không có hành động gì để hạn chế kiểu hành vi xấu này, và chúng ta có đủ bằng chứng cho thấy có những người sẵn sàng làm điều đó, những người không hề hối hận về mặt đạo đức.”

Stiglitz tin rằng, đặc biệt ở Hoa Kỳ, đã từng có một sự sẵn sàng để các công ty công nghệ giải quyết các quy tắc ứng xử và tuân thủ chúng. Một trong nhiều lý do là sự phức tạp của công nghệ có thể khiến nó trở nên đáng sợ. “Nó lấn át rất nhiều người và phản ứng của họ là: ‘Chúng ta không thể làm điều đó, chính phủ không thể làm điều đó, chúng ta phải để chuyện đó cho những gã khổng lồ về công nghệ.’”

Nhưng Stiglitz nghĩ rằng quan điểm trên đang thay đổi. Có một nhận thức ngày càng tăng về cách thức các công ty có thể sử dụng dữ liệu để nhắm đến khách hàng làm mục tiêu, ông tin như vậy. “Ban đầu, rất nhiều bạn trẻ đã quan niệm rằng tôi không có gì để che giấu: nếu bạn cư xử tốt, thì có gì phải sợ? Mọi người suy nghĩ: “Có gì hại với điều đó?” Còn giờ đây họ nhận ra có thể có rất nhiều điều tai hại. Tôi nghĩ một bộ phận lớn người Mỹ không còn tin điều tốt về các công ty công nghệ.”

Vì vậy, làm thế nào để trở lại đúng hướng? Những biện pháp mà Stiglitz đề xuất là rất rộng và khó có thể hình dung cách thức chúng có thể được đưa vào thực hiện một cách nhanh chóng. Cấu trúc điều tiết phải được quyết định một cách công khai, ông nói. Điều này sẽ bao gồm những dữ liệu nào mà các công ty công nghệ có thể lưu trữ; những dữ liệu nào mà họ có thể sử dụng; liệu họ có thể hợp nhất nhiều bộ dữ liệu khác nhau hay không; họ có thể sử dụng dữ liệu đó vì những mục đích gì; và mức độ minh bạch mà họ phải cung cấp về những gì họ làm với dữ liệu. “Đây là tất cả các vấn đề cần phải được quyết định”, ông nói. “Bạn không thể cho phép những gã khổng lồ về công nghệ làm điều đó. Điều đó phải được thực hiện một cách công khai với nhận thức về nguy cơ mà các công ty công nghệ đại diện.”

Những chính sách mới là cần thiết để kiềm chế thế mạnh độc quyền và phân phối lại khối tài sản khổng lồ được tập trung ở các công ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu, ông nói thêm. Tháng này, Amazon trở thành công ty thứ hai, sau Apple, đạt được một giá trị thị trường lên đến 1 nghìn tỷ US$. Giá trị thị trường của hai công ty này giờ đây nhiều hơn giá trị thị trường của 10 công ty dầu hỏa hàng đầu kết hợp lại. Stiglitz nói: “Khi bạn có quá nhiều của cải tập trung vào trong tay của một số tương đối ít người, thì bạn có một xã hội bất bình đẳng nhiều hơn và điều đó không tốt cho nền dân chủ của chúng ta.”

Chỉ thuế thì chưa đủ. Đối với Stiglitz, đây là vấn đề về sức mạnh thương lượng lao động, quyền sở hữu trí tuệ, xác định lại và thực thi các luật cạnh tranh, luật quản trị doanh nghiệp và cách thức hoạt động của hệ thống tài chính. “Đó là một chương trình nghị sự rộng lớn hơn nhiều so với chỉ vấn đề phân phối lại thu nhập”, ông nói.

Stiglitz không phải là người hâm mộ thu nhập cơ bản phổ quát (UBI), một đề xuất theo đó mọi người đều nhận được một khoản trợ cấp không ràng buộc để trang trải chi phí sinh hoạt. Những người ủng hộ tranh luận rằng, khi các công ty công nghệ thu được nhiều của cải hơn, thì UBI có thể giúp phân phối lại thu nhập và đảm bảo rằng mọi người đều được hưởng lợi. Nhưng, với Stiglitz, UBI là một cái cớ để lẩn tránh trách nhiệm. Ông không tin đó là điều mà hầu hết người dân mong muốn.

“Nếu không thay đổi khung tổng thể về kinh tế và chính sách của chúng ta, thì những gì chúng ta đang hướng tới là sự bất bình đẳng lớn hơn về tiền lương, sự bất bình đẳng lớn hơn về thu nhập và của cải, và một tỷ lệ thất nghiệp chắc chắn cao hơn và một xã hội phân hóa nhiều hơn. Nhưng không có điều nào kể trên là không thể tránh khỏi” ông nói. “Bằng cách thay đổi các quy tắc, chúng ta có thể tiến đến một xã hội giàu hơn, với những thành quả được phân chia công bằng hơn, và có nhiều khả năng mọi người có tuần làm việc ngắn hơn. Chúng ta đã đi từ một tuần làm việc 60 giờ sang một tuần làm việc 45 giờ và chúng ta có thể đi đến một tuần làm việc 30 hoặc 25 giờ.”

Ông cảnh báo không có điều gì nói trên sẽ xảy ra ngay lập tức. Để bắt đầu, một cuộc tranh luận công khai mạnh mẽ hơn xung quanh trí tuệ nhân tạo và công việc là cần thiết để đưa ra những ý tưởng mới. “Thung lũng Silicon có thể thuê một phần không cân xứng (những người làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo), nhưng có thể không có nhiều người hiểu được điều đó, kể cả những người từ Thung lũng Silicon, những người đã trở nên bất bình với những gì đang diễn ra”, ông nói. “Mọi người sẽ, và đã bắt đầu, suy nghĩ về những ý tưởng mới. Sẽ có những người có kỹ năng, cố gắng tìm ra các giải pháp.”

https://www.theguardian.com/technology/2018/sep/08/joseph-stiglitz-on-artificial-intelligence-were-going-towards-a-more-divided-society

Tháng Chín 22, 2018

8 động lực định hình người tiêu dùng tương lai (P2)

(Phần 1 xem tại đây)

5. ĐỘNG LỰC 5: Công nghệ thông minh vô hình

Người tiêu dùng nhận thức được công nghệ ngày nay được đưa vào sử dụng ngày càng nhiều với các tính năng tương tác hơn và đi sâu hơn vào cuộc sống hàng ngày của họ hơn. Tuy nhiên trong tương lai, con người sẽ ít nhận thức về điều đó – nhiều dịch vụ hoặc thiết bị mà chúng ta thường dựa vào sẽ trở nên “vô hình.”
Một thế giới nơi mà thông tin, công nghệ và dữ liệu đã hoàn toàn lấn sâu vào cuộc sống của chúng ta sẽ loại bỏ sự bất tiện và tăng thêm giá trị vượt bậc cho người tiêu dùng. Với gần 20 tỷ “thiết bị có kết nối” dự kiến sẽ được sử dụng vào năm 2020, nhiều tương tác công nghệ mà chúng ta trải nghiệm ngày nay sẽ hoàn toàn biến mất.
Chúng ta sẽ không còn phải mang theo thẻ căn cước, thẻ ngân hàng hoặc chìa khóa ra vào cửa; mọi dịch vụ đều có thể được cá nhân hóa và phù hợp với ngữ cảnh cụ thể của mỗi người. Mô hình thay đổi này sẽ mang đến một tác động khổng lồ.
Một dự báo cho thấy 10% GDP toàn cầu sẽ được lưu trữ trên blockchain vào năm 2027. Chi phí cho doanh nghiệp, chính phủ và các tổ chức khác có khả năng giảm đáng kể, và bước tiến này sẽ mở cánh cửa đến nhiều loại sản phẩm hoặc mô hình dịch vụ khác. Các công ty sẽ có thể tối ưu hóa chuỗi cung ứng của họ theo những cách mà ngày nay chưa ai có thể thực hiện được.

CÂU HỎI ĐẶT RA CHO NHÀ LÃNH ĐẠO: ĐIỀU GÌ SẼ XẢY RA KHI CÔNG NGHỆ TRỞ NÊN VÔ HÌNH?
• Làm thế nào để xác định được các giá trị mang lại từ ra quyết định dựa trên thông tin đa chiều?
• Lợi ích từ việc sử dụng công nghệ tự động thông minh sẽ được tính toán như thế nào?
• Những yếu tố nào xác định nhu cầu cải thiện các giác quan con người bằng máy móc?
• Nếu các sản phẩm luôn không ngừng đổi mới, những yếu tố nào sẽ thúc đẩy nhu cầu của quá trình này?

Để sự tích hợp vượt bậc này có thể xảy ra mà không hình thành sự độc quyền theo chiều dọc (vertical monopolies) hay độc quyền hoàn toàn (total monopolies) – các hệ thống riêng biệt sẽ phải cộng tác và trao đổi thông tin với nhau với tốc độ bằng một phần nhỏ của giây.
Tương tác tự động và được thống nhất cần phải là một quá trình rất thông minh và xuyên suốt. Khái niệm cạnh tranh sẽ thay đổi hoàn toàn, và mọi người sẽ cần phải học cách tin tưởng AI đưa ra những quyết định thay cho họ.

6. ĐỘNG LỰC 6:  Khi cuộc sống được “trò chơi hóa”, các thương hiệu sẽ “chơi” như thế nào?

Ngày nay, giới trẻ sống ở các quốc gia mà các trò chơi điện tử được ưa chuộng nhiều thường dành trung bình 10.000 giờ chơi các trò chơi trực tuyến ở tuổi 21, số thời gian này bằng với tổng số thời gian mà họ đến trường học.
Thực tế ảo (virtual Reality) và công nghệ tương tác thực tế (Augmented Reality) sẽ trở thành một phần tương tác thiết yếu của cuộc sống hàng ngày trên các phương tiện liên lạc, truyền thông, trò chơi và giải trí.
Với công nghệ được sử dụng ngày càng trở nên phức tạp và thực tiễn, trải nghiệm người dùng sẽ bao gồm trò chơi hóa (gamify) những thói quen hằng ngày, biến đổi sự nhàm chán thành các trải nghiệm ngoạn mục. Các phương tiện truyền thông giao tiếp sẽ được kết hợp với lĩnh vực thương mại điện tử khi “trải nghiệm thương hiệu” (brand
experiences) trở thành một nguồn giải trí thịnh hành đối với người dùng.
Phần lớn nội dung chúng ta tiếp cận trong thời đại kỹ thuật số mới này sẽ được tạo ra bởi chính người tiêu dùng tương lai. Mỗi người đều có thể trở thành nhà sản xuất của riêng mình: phối trộn nội dung và chỉnh sửa, đăng tải trải nghiệm của họ để tạo hứng thú cho người xem.

CÂU HỎI ĐẶT RA CHO NHÀ LÃNH ĐẠO: ĐIỀU GÌ SẼ XẢY RA KHI CUỘC SỐNG ĐƯỢC “TRÒ CHƠI HÓA”
(GAMIFIED)?
• Xu hướng “Gamification” thúc đẩy nhu cầu và sự gắn kết khách hàng với thương hiệu như thế nào?
• Các thương hiệu thích ứng như thế nào trước sự đồng bộ hóa giữa làm việc và các hoạt động tiêu khiển?
• Giải pháp trò chơi hóa sẽ đáp ứng những nhu cầu nào của khách hàng?

Ngay cả tại thời điểm hiện tại, chúng ta vẫn có thể thấy những người nổi tiếng trên mạng và những người sử dụng Instagram biến những thú vui và sở thích của họ thành những nguồn thu nhập có giá trị. Tuy nhiên, họ cũng chỉ là làn sóng đầu tiên của xu thế này.
Mỗi người tiêu dùng trong tương lai sẽ cần phải tìm một lĩnh vực và một khoảng không gian cho bản thân mình nơi mà họ luôn sẵn sàng để “hiện diện ảo” (Virtually Present) cả ngày lẫn đêm.
7. ĐỘNG LỰC 7:  Bạn sẽ tổ chức doanh nghiệp như thế nào khi lực lượng lao động đang dần được thay thế bởi công nghệ?
Khái niệm về “công việc trọn đời” (job for life) không còn tồn tại vào thời nay nữa, và công việc cũng đang ngày càng phân mảnh. Bản chất cốt lõi của việc “đi làm” cũng đang dần thay đổi.
65% trẻ em bắt đầu đi học trong năm nay sẽ hướng đến các công việc chưa thật sự tồn tại. 57% công việc ở các nước OECD có nguy cơ sẽ bị tự động hóa hoàn toàn.
Người tiêu dùng trong tương lai sẽ phát triển một hình thức nghề nghiệp hoàn toàn mới từ một loạt các kinh nghiệm làm việc ở rất nhiều lĩnh vực, tất cả sẽ kết hợp lại để giúp họ đáp ứng nhu cầu cá nhân, nhu cầu phát triển và tài chính của riêng mình.
Thay vì là một nhân viên tiềm năng trong một lực lượng lao động có kỹ năng cố định (fixed-skills workforce), nhiều người sẽ có thể làm việc theo hợp đồng lao động hoặc làm việc tự do thông qua các hệ thống và nền tảng “kết nối trí tuệ” (“cognitive network”).
Những hệ thống, diễn đàn này sẽ sử dụng công nghệ AI và dữ liệu của người dùng để kết nối họ với những dự án phù hợp dựa trên sở trường, thời gian làm việc và mức lương mong muốn. Chúng sẽ là nơi tạo điều kiện cho con người phát triển, đồng thời quản lý và thực hiện các thủ tục thanh toán, thuế và nhân sự vốn rườm rà và phức tạp.

CÂU HỎI ĐẶT RA CHO NHÀ LÃNH ĐẠO: CHUYỆN GÌ SẼ XẢY RA KHI BẠN KHÔNG CÒN CẦN THUÊ THÊM
NHÂN VIÊN?
• Doanh nghiệp quản lý lực lượng lao động của họ như thế nào khi ngày càng nhiều khía cạnh sẽ được tự động hóa?
• Ai sẽ chịu trách nhiệm cho sự thành công hay thất bại của một công ty khi hầu hết các quyết định đều được tự động hóa?
• Các khoản chi tiêu sẽ đến từ đâu khi các công việc đều được tự động hóa?

Các công nghệ như thực tế ảo và AI sẽ cho phép con người làm việc từ xa một cách hiệu quả. Tuy nhiên, người tiêu dùng trong tương lai thường vẫn sẽ chọn môi trường làm việc chung để duy trì các mối quan hệ xã hội và nghề nghiệp.
Lãnh đạo doanh nghiệp cũng sẽ có khả năng làm thêm nhiều việc hơn, đồng thời các chi phí hành chính cũng được cắt giảm xuống một cách đáng. Chính phủ sẽ tận dụng các nền tảng “kết nối trí tuệ” này để đảm bảo quyền lợi của người lao động, giữ vững nền kinh tế và triển khai hệ thống thu thuế tự động.

8. ĐỘNG LỰC 8:  Cơ sở hạ tầng thông minh có thể tối giản hóa các phương thức đi lại như thế nào?

Các nhà quy hoạch đô thị đã đề cập đến việc nâng cao cơ sở hạ tầng giao thông từ nhiều thập kỉ nay. Tuy nhiên, đối với hầu hết các công dân, việc đi lại giữa 2 địa điểm có thể còn tốn nhiều thời gian và dễ bị gián đoạn bởi tắc nghẽn giao thông hay phương tiện công cộng bị trì hoãn.
Người tiêu dùng trong tương lai sẽ sử dụng dịch vụ đi lại được kết nối tốt hơn và thân thiện với môi trường hơn. Cơ sở hạ tầng giao thông vận tải sẽ trở nên thích nghi với thói quen đi lại của người dùng.
Công dân có thể kiểm soát và sử dụng dữ liệu để hỗ trợ cho việc di chuyển bằng bất kỳ phương tiện di chuyển tiện lợi nào để đi đến bất cứ địa điểm nào mà họ muốn. Điều tương tự cũng sẽ được áp dụng cho các công ty vận chuyển hàng hóa.
Phương pháp trao đổi dữ liệu này sẽ cho phép các thành phố quản lý lưu lượng giao thông một cách trực tiếp. Cơ quan vận tải sẽ nghiên cứu được thói quen di chuyển của người dân trong thành phố, từ đó đưa ra các biện pháp quản lý giao thông một cách hiệu quả.

CÂU HỎI ĐẶT RA CHO NHÀ LÃNH ĐẠO: ĐIỀU GÌ SẼ XẢY RA KHI VIỆC ĐI LẠI TRỞ NÊN VÔ CÙNG TIỆN LỢI
VÀ NHANH CHÓNG?
• Khi ô tô tự lái trở nên thịnh hành, quá trình đi lại có trở thành thời gian làm việc hiệu quả?
• Ai sẽ chi trả khoản đầu tư cơ sở hạ tầng cần thiết để xây dựng hệ thống giao thông tiện lợi này?
• Dịch vụ giao hàng đến tay người tiêu dùng liệu có chuyển đổi từ một lợi thế cạnh tranh sang một thị trường cạnh tranh khốc liệt không?

Nếu trong 4 chiếc xe, có 1 chiếc được tự động hóa vào năm 2030, số lượng xe có thể lưu thông qua một con đường cùng một lúc sẽ được cải thiện, cũng như khả năng điều chỉnh giao thông, ùn tắc… Tương tự, nếu con người có giờ giấc và địa điểm làm việc linh hoạt thì số lượng các trọng điểm ùn tắc giao thông giờ cao điểm cũng sẽ giảm xuống.
Với nhận thức cao hơn về quá trình đi lại của một người sẽ phụ thuộc vào kế hoạch di chuyển của những người khác sẽ làm cho con người thay đổi hoàn toàn thái độ của mình đối với việc di chuyển. Công dân sẽ ưu tiên “nhu cầu của hệ thống” thay vì nhu cầu đi lại cá nhân của mình. Theo thống kê, ngày nay, chỉ 15% thế hệ Y cảm thấy việc sở hữu một chiếc xe hơi là thật sự cần thiết.