Khi công nghệ ngày càng tham gia sâu vào hoạt động doanh nghiệp, thuật toán không còn chỉ được sử dụng để xử lý dữ liệu hay tự động hóa công việc. Trong nhiều mô hình kinh doanh, đặc biệt là kinh tế nền tảng, thuật toán đã bắt đầu thực hiện những chức năng vốn thuộc về nhà quản trị như phân công, giám sát, đánh giá, khuyến khích và điều chỉnh hành vi.
Đây chính là nền tảng của khái niệm quản trị bằng thuật toán (algorithmic management).
Câu chuyện tài xế công nghệ đồng loạt “tắt app” là một ví dụ đáng chú ý để nhìn lại vấn đề này. Nếu chỉ nhìn ở góc độ lợi ích kinh tế, đây là sự khác biệt về giá cước, tỷ lệ chiết khấu hoặc thu nhập. Nhưng dưới góc nhìn quản trị doanh nghiệp, câu chuyện đặt ra những câu hỏi rộng hơn về KPI, cơ chế khuyến khích, dữ liệu, quyền lực, khả năng phản hồi và năng lực quản trị trong kỷ nguyên AI.
QUẢN TRỊ BẰNG THUẬT TOÁN LÀ GÌ?
QUẢN TRỊ BẰNG THUẬT TOÁN LÀ GÌ?Trong mô hình doanh nghiệp truyền thống, hoạt động quản trị thường được thực hiện thông qua cơ cấu tổ chức.
Có người giao việc, người thực hiện; có người đánh giá, người được đánh giá; có người quyết định mức thưởng và người nhận thưởng.
Khi doanh nghiệp phát triển, công nghệ thông tin giúp biến ngày càng nhiều hoạt động của con người thành dữ liệu. Kinh tế nền tảng tiếp tục đẩy quá trình này đi xa hơn.
Thay vì một quản lý trực tiếp phân công công việc, hệ thống có thể tự động phân bổ đơn hàng. Thay vì một trưởng nhóm đánh giá hiệu suất, hệ thống có thể sử dụng tỷ lệ nhận việc, thời gian hoàn thành, mức độ phản hồi và nhiều chỉ số khác để đánh giá người làm việc.
Thay vì một nhà quản lý trực tiếp điều chỉnh giá, thuật toán có thể thay đổi giá dựa trên cung, cầu, thời gian và địa điểm.
Đó là quản trị bằng thuật toán.
Điểm đáng chú ý không nằm đơn thuần ở việc doanh nghiệp sử dụng phần mềm. Vấn đề quan trọng hơn là thuật toán bắt đầu thực hiện những chức năng mang bản chất quản trị:
Phân công → Giám sát → Đánh giá → Khuyến khích → Điều chỉnh hành vi
Khi đó, công nghệ không còn chỉ là công cụ hỗ trợ quản lý mà trở thành một phần của chính hệ thống quản trị.
KHI QUYỀN LỰC QUẢN TRỊ TRỞ NÊN “VÔ HÌNH”
Trong quản trị truyền thống, người lao động thường có thể nhận diện người đưa ra quyết định và phản hồi trực tiếp tới cấp quản lý.
Với quản trị bằng thuật toán, quyền lực quản lý trở nên ít trực diện hơn.
Một thay đổi trong tham số của hệ thống có thể tác động đến hành vi của một số lượng rất lớn người tham gia mà không cần một người quản lý trực tiếp đưa ra chỉ đạo cho từng cá nhân.
Điều này tạo ra một năng lực quản trị rất lớn về tốc độ và quy mô.
Nhưng đồng thời, nó cũng đặt ra yêu cầu lớn hơn về minh bạch và trách nhiệm giải trình.
Khi một quyết định được tạo ra bởi hệ thống, câu hỏi không chỉ là “thuật toán đã quyết định điều gì?”, mà còn là:
- Mục tiêu nào được đặt cho thuật toán?
- Dữ liệu nào được sử dụng?
- Chỉ số nào được ưu tiên?
- Những yếu tố nào đang bị bỏ qua?
- Ai chịu trách nhiệm khi kết quả của hệ thống không phù hợp với mục tiêu quản trị?
VẤN ĐỀ KHÔNG NẰM Ở THUẬT TOÁN, MÀ Ở MỤC TIÊU CON NGƯỜI GIAO CHO THUẬT TOÁN
Một thuật toán không tự có mục tiêu.
Nó tối ưu theo mục tiêu mà con người thiết kế.
Nếu doanh nghiệp muốn tối đa số đơn hàng, hệ thống sẽ tìm cách tối đa số đơn hàng. Nếu muốn giảm thời gian chờ, hệ thống sẽ tìm cách giảm thời gian chờ. Nếu muốn tăng tỷ lệ nhận chuyến, hệ thống sẽ tạo ra những cơ chế khuyến khích hướng tới tỷ lệ nhận chuyến cao hơn.
Nhưng trong quản trị doanh nghiệp, một mục tiêu hiếm khi chỉ có một biến số.
Một tài xế không chỉ tạo ra số chuyến xe. Họ còn chịu chi phí nhiên liệu, khấu hao phương tiện, thời gian chờ và nhiều chi phí khác.
Một nhân viên kinh doanh không chỉ tạo ra số cuộc gọi. Họ còn phải xây dựng quan hệ với khách hàng và tạo ra giá trị kinh doanh.
Một nhân viên chăm sóc khách hàng không chỉ xử lý số lượng ticket mà còn phải giải quyết vấn đề và duy trì trải nghiệm khách hàng.
Một nhân viên marketing không chỉ tạo ra lượt xem mà còn phải đóng góp vào thương hiệu và kết quả kinh doanh.
Vì vậy, khi doanh nghiệp biến một khía cạnh của công việc thành KPI, doanh nghiệp đồng thời tạo ra một tín hiệu về điều gì đang được coi là có giá trị.
KPI CÓ THỂ TẠO RA HÀNH VI NHƯ THẾ NÀO?
Một trong những vấn đề quan trọng của quản trị hiệu suất là:
Đo lường không chỉ phản ánh hành vi; đo lường còn có thể tạo ra hành vi.
Khi một chỉ số trở thành mục tiêu, con người có xu hướng tối ưu chỉ số đó.
Đây là vấn đề thường được liên hệ với Goodhart’s Law: khi một chỉ số được sử dụng như mục tiêu, mối quan hệ giữa chỉ số đó và mục tiêu ban đầu có thể suy yếu.
Vì vậy, câu hỏi trong quản trị không chỉ là:
“KPI này có hợp lý không?”
Mà còn phải là:
“KPI này đang tạo ra cấu trúc khuyến khích nào?”
Một hệ thống KPI có thể hoàn toàn logic về mặt toán học nhưng vẫn tạo ra kết quả không mong muốn nếu con người tối ưu một phần của hệ thống bằng cách hy sinh những phần còn lại.
Ví dụ:
- Tăng sản lượng nhưng chất lượng giảm.
- Tăng doanh thu nhưng biên lợi nhuận suy giảm.
- Tăng tốc độ xử lý nhưng trải nghiệm khách hàng đi xuống.
- Tăng số lượng khách hàng mới nhưng giá trị vòng đời khách hàng không được cải thiện.
Do đó, quản trị KPI không chỉ là lựa chọn chỉ số, mà còn là thiết kế hành vi và cơ chế khuyến khích.
DỮ LIỆU VÀ THUẬT TOÁN CÓ THỂ TẠO RA BẤT CÂN XỨNG QUYỀN LỰC
Trong các mô hình kinh tế nền tảng, doanh nghiệp thường sở hữu lượng dữ liệu lớn về nhu cầu khách hàng, mật độ đơn hàng, thời gian chờ, hành vi người dùng, mức giá và nhiều biến số khác.
Trong khi đó, người trực tiếp thực hiện công việc thường nhìn thấy kết quả của hệ thống nhưng không nhất thiết nhìn thấy toàn bộ dữ liệu tạo ra kết quả đó.
Đây là bất cân xứng thông tin.
Khi một bên đồng thời sở hữu dữ liệu, thuật toán và khả năng thay đổi điều kiện giao dịch, sự bất cân xứng về thông tin có thể trở thành bất cân xứng về quyền lực.
Từ góc nhìn quản trị, điều này đặt ra yêu cầu về cơ chế phản hồi.
Những người chịu tác động trực tiếp bởi một quyết định không nhất thiết phải có quyền quyết định mọi thứ, nhưng cần có cơ chế hợp lý để:
Được biết → Được giải thích → Được phản hồi
Đây là một phần quan trọng của quản trị trong môi trường ngày càng dựa trên dữ liệu.
“TẮT APP” CÓ THỂ ĐƯỢC NHÌN NHƯ MỘT TÍN HIỆU QUẢN TRỊ
Nếu chỉ nhìn ở tầng bề mặt, việc tài xế “tắt app” có thể được xem là phản ứng trước những thay đổi về giá cước, chiết khấu hoặc thu nhập.
Nhưng dưới góc nhìn hệ thống, đó cũng có thể được xem như một tín hiệu phản hồi.
Trong một tổ chức có cơ chế đối thoại tốt, những bất mãn thường được phát hiện trước khi trở thành xung đột lớn. Người quản lý nhận phản hồi, các bên trao đổi và chính sách có thể được điều chỉnh.
Khi cơ chế phản hồi yếu, phản ứng có thể xuất hiện dưới dạng hành vi.
Người lao động không nhất thiết nói rằng:
“Cơ chế khuyến khích hiện tại đang có vấn đề.”
Họ đơn giản không nhận chuyến.
Doanh nghiệp không nhận được một báo cáo quản trị.
Doanh nghiệp nhận được sự sụt giảm trong nguồn cung.
Điều này cho thấy sự khác biệt giữa voice – quyền lên tiếng và exit – quyền rời khỏi hệ thống.
Một hệ thống quản trị trưởng thành cần tạo ra cơ chế để phản hồi được đưa vào hệ thống trước khi người tham gia lựa chọn rời khỏi hệ thống.
DOANH NGHIỆP CẦN QUẢN TRỊ KPI, DỮ LIỆU VÀ AI NHƯ THẾ NÀO?
Từ câu chuyện quản trị bằng thuật toán, doanh nghiệp có thể nhìn lại ít nhất bốn vấn đề quan trọng.
1. Thiết kế hệ thống mục tiêu thay vì chỉ thiết kế KPI
Doanh nghiệp không thể quản trị một hệ thống phức tạp chỉ bằng một vài chỉ số dễ đo.
Cần phân biệt rõ:
Mục tiêu cuối cùng và chỉ số đại diện cho mục tiêu.
Tăng năng suất không đồng nghĩa với tăng số lượng công việc.
Tăng doanh thu không đồng nghĩa với tăng giá trị khách hàng.
Giảm chi phí không đồng nghĩa với tối ưu hiệu quả.
Một hệ thống KPI cần phản ánh mối quan hệ giữa nhiều mục tiêu thay vì biến một chỉ số thành mục tiêu duy nhất.
2. Quản trị cả những yếu tố KPI thường bỏ sót
Mọi hệ thống đo lường đều có vùng mù.
Doanh nghiệp có thể đo doanh thu nhưng không đo mức độ kiệt sức của nhân viên.
Có thể đo tỷ lệ hoàn thành nhưng không đo chất lượng.
Có thể đo năng suất nhưng không đo mức độ gắn kết.
Những gì không được đo không có nghĩa là nó không tồn tại.
Trong một số trường hợp, chính những yếu tố nằm ngoài hệ thống đo lường mới là nơi tích tụ rủi ro.
3. Xây dựng cơ chế phản hồi trong hệ thống quản trị
Feedback không nên chỉ dừng ở khảo sát hài lòng hoặc hộp thư góp ý.
Phản hồi cần được:
Thu thập → Phân loại → Phân tích → Chuyển đến đúng cấp → Chuyển hóa thành quyết định
Khi đó, feedback trở thành dữ liệu quản trị, thay vì chỉ là dữ liệu tham khảo.
4. Phát triển năng lực quản trị cùng với công nghệ
Doanh nghiệp có thể mua một phần mềm quản trị trong thời gian ngắn.
Nhưng doanh nghiệp không thể mua năng lực quản trị chỉ bằng một phần mềm.
Khi công nghệ ngày càng tham gia sâu vào quá trình ra quyết định, nhà quản trị càng cần hiểu về:
- Chiến lược.
- Vận hành.
- Dữ liệu.
- Tài chính.
- Con người.
- KPI.
- Công nghệ và AI.
- Mối liên hệ giữa các yếu tố trong hệ thống.
Nhà quản trị trong kỷ nguyên AI không chỉ cần biết sử dụng công nghệ, mà quan trọng hơn là phải biết đặt đúng câu hỏi cho công nghệ.
CHUYỂN ĐỔI SỐ KHÔNG CHỈ LÀ ĐƯA CÔNG NGHỆ VÀO DOANH NGHIỆP
Câu chuyện quản trị bằng thuật toán không chỉ xuất hiện trong kinh tế nền tảng.
Đây là vấn đề mà nhiều doanh nghiệp có thể gặp phải khi triển khai KPI, chuyển đổi số và AI.
Một doanh nghiệp sản xuất có thể gặp vấn đề khi KPI năng suất khiến người lao động chạy theo sản lượng nhưng bỏ qua chất lượng.
Doanh nghiệp thương mại có thể gặp vấn đề khi đội ngũ sales chạy theo doanh thu nhưng biên lợi nhuận hoặc chất lượng khách hàng suy giảm.
Doanh nghiệp dịch vụ có thể gặp vấn đề khi nhân viên bị đánh giá bằng tốc độ xử lý nhưng trải nghiệm khách hàng đi xuống.
Doanh nghiệp chuyển đổi số có thể đầu tư nhiều vào phần mềm nhưng cơ cấu tổ chức, quy trình và năng lực con người không thay đổi tương ứng.
Vì vậy, một câu hỏi quan trọng cần đặt ra là:
Doanh nghiệp đang dùng công nghệ để giải quyết vấn đề, hay chỉ đang tự động hóa một cách làm cũ?
Một quy trình chưa tốt nếu được số hóa sẽ trở thành một quy trình chưa tốt nhưng nhanh hơn.
Một hệ thống KPI chưa hợp lý nếu được tự động hóa sẽ trở thành một hệ thống KPI chưa hợp lý nhưng được áp dụng trên quy mô lớn hơn.
Một quyết định quản trị thiếu dữ liệu nếu được AI hỗ trợ cũng không tự động trở thành một quyết định đúng.
TỪ GIẢI QUYẾT MỘT VẤN ĐỀ ĐẾN NÂNG CẤP NĂNG LỰC QUẢN TRỊ
KPI, BSC, OKR, Lean, chuyển đổi số hay AI không nên được nhìn như những công cụ hoàn toàn tách rời.
Nếu doanh nghiệp chỉ học cách xây KPI, doanh nghiệp có thể có thêm một bảng KPI.
Nếu chỉ triển khai OKR, doanh nghiệp có thể có thêm một bộ OKR.
Nếu chỉ triển khai AI, doanh nghiệp có thể có thêm một công cụ AI.
Nhưng điều doanh nghiệp cần hướng tới là một hệ thống quản trị có khả năng liên kết chiến lược với mục tiêu, mục tiêu với con người, con người với quy trình và quy trình với kết quả kinh doanh.
Khi đó, công nghệ mới thực sự trở thành năng lực.
Và con người mới thực sự được trao quyền.
NĂNG LỰC QUẢN TRỊ TRONG KỶ NGUYÊN AI
Câu chuyện “tắt app” vì thế không chỉ đặt ra vấn đề đối với kinh tế nền tảng.
Nó đặt ra một câu hỏi rộng hơn cho các doanh nghiệp đang bước vào kỷ nguyên dữ liệu và AI:
Khi ngày càng nhiều quyết định được giao cho hệ thống, ai sẽ quản trị hệ thống đó?
Và quan trọng hơn:
Ai chịu trách nhiệm khi hệ thống tối ưu đúng chỉ số nhưng tạo ra một kết quả không phù hợp với mục tiêu quản trị?
Một doanh nghiệp có thể có công nghệ tốt nhưng hệ thống quản trị yếu.
Có nhiều dữ liệu nhưng năng lực ra quyết định thấp.
Có KPI đầy đủ nhưng con người không còn động lực.
Có AI hiện đại nhưng những vấn đề cũ vẫn tồn tại.
Bài toán của quản trị trong kỷ nguyên mới vì vậy không phải là lựa chọn giữa con người và công nghệ, mà là thiết kế một hệ thống trong đó công nghệ giúp năng lực con người tốt hơn, thay vì tự động hóa những giới hạn vốn đã tồn tại trong hệ thống.
Đó cũng là lý do năng lực quan trọng của nhà quản trị trong kỷ nguyên AI không chỉ nằm ở việc biết nhiều công nghệ hơn.
Mà là khả năng đặt đúng vấn đề, nhìn được toàn bộ hệ thống, hiểu dữ liệu và biến dữ liệu thành những quyết định quản trị có trách nhiệm.
