THINKING MODELS FOR THE AI ERA – PART 4: SYSTEMS THINKING
TƯ DUY HỆ THỐNG TRONG CHUYỂN ĐỔI AI
Sau bài viết về Empathy, mình nhận được một câu hỏi rất hay từ một chuyên gia quốc tế về Change Management:
«Làm sao để tôn trọng sự phản kháng, nhưng không biến nó thành lý do trì hoãn những thay đổi cần thiết?»
Đây là câu hỏi rất thật.
Trong chuyển đổi, tổ chức luôn đứng giữa hai lực kéo:
Một bên là tốc độ.
Một bên là sự lắng nghe.
Một bên là yêu cầu phải tiến lên.
Một bên là con người cần thời gian để hiểu, tin và thích nghi.
Góc nhìn của mình là:
The answer lies in readiness.
Câu trả lời nằm ở mức độ sẵn sàng của hệ thống.
Empathy không có nghĩa là làm chậm thay đổi.
Empathy giúp ta hiểu sự phản kháng đến từ đâu:
Do con người không muốn thay đổi?
Hay do hệ thống chưa đủ sẵn sàng để hấp thụ thay đổi đó?
Hai trường hợp này cần hai cách xử lý rất khác nhau.
Đây chính là Systems Thinking.
Tư duy tuyến tính thường hỏi:
“Ai đang không làm đúng?”
Tư duy hệ thống hỏi:
“Điều gì trong hệ thống khiến việc làm đúng trở nên khó khăn?”
Bởi con người không hành động trong khoảng trống.
Họ hành động trong một môi trường có mục tiêu, quy trình, dữ liệu, công cụ, KPI, văn hóa, niềm tin và cơ chế khuyến khích cụ thể.
Nếu môi trường đó chưa sẵn sàng, phản kháng có thể là tín hiệu từ hệ thống.
Vấn đề là nhiều tổ chức lại hiểu sai tín hiệu này.
Phản kháng càng mạnh, lãnh đạo càng ép mạnh hơn.
Ép mạnh hơn thì áp lực tăng lên.
Áp lực tăng thì bức xúc tăng.
Bức xúc tăng thì niềm tin giảm.
Niềm tin giảm thì phản kháng lại càng mạnh hơn.
Tưởng là đang xử lý phản kháng.
Nhưng thực chất lại đang khuếch đại phản kháng.
—
Một tổ chức gặp phản kháng cũng giống như một căn nhà bị thấm nước.
Nếu chỉ thấy chỗ nào ướt thì lau chỗ đó.
Chỗ nào rỉ thì bịt chỗ đó.
Hôm nay bịt trần nhà, ngày mai nước lại thấm ra góc tường.
Nhìn bề ngoài tưởng là nhiều vấn đề khác nhau.
Nhưng gốc rễ có thể chỉ là một đường ống bị nứt, một thiết kế thoát nước có vấn đề, hoặc cả hệ thống chống thấm đã hỏng.
Trong AI Transformation cũng vậy.
Khi nhân sự không dùng công cụ AI mới, vấn đề có thể không nằm ở thái độ.
Có thể là mục tiêu chưa rõ, dữ liệu chưa sạch, quy trình chưa đổi, KPI vẫn đo theo cách cũ, công cụ chưa phù hợp, quản lý chưa hỗ trợ, hoặc người làm tốt hơn nhưng không được ghi nhận.
Bề ngoài, tất cả có thể được gọi là “resistance”.
Nhưng nguyên nhân bên dưới rất khác nhau.
Và nếu nguyên nhân khác nhau, giải pháp cũng phải khác nhau.
Đó là lý do trước khi nói đến chatbot, automation, agent hay bất kỳ công cụ AI nào, tổ chức nên có một bước AI Readiness Assessment.
Nó giống như một buổi scan sức khỏe doanh nghiệp trước khi kê đơn AI.
Không phải để chấm điểm cho vui.
Mà để nhìn xem tổ chức đã sẵn sàng đến đâu về:
Business. Process. Data. System. Human. Change. Governance.
Nếu chưa scan những điểm này, tổ chức rất dễ rơi vào vòng lặp quen thuộc:
Mua công cụ trước.
Ép người dùng sau.
Không hiệu quả thì kết luận: “Nhân viên không chịu thay đổi.”
Nhưng AI Transformation không chỉ là yêu cầu con người thay đổi.
Mà là thiết kế lại hệ thống để con người có thể thay đổi.
Với mình, AI Readiness chính là điểm khởi đầu của Systems Thinking trong chuyển đổi AI.
Không vội kê đơn khi chưa chẩn đoán bệnh.
Không vội mua công cụ khi chưa hiểu điểm nghẽn.
Không vội trách con người khi hệ thống chưa tạo điều kiện cho họ thay đổi.
Trong các chương trình chuyển đổi mà bạn từng tham gia, điểm nghẽn lớn nhất thường nằm ở đâu:
Con người, quy trình, dữ liệu, KPI, hay niềm tin trong tổ chức? 
