Work Intelligence: Hiểu công việc trước khi tìm cách làm nó tốt hơn

AI đang giúp chúng ta xử lý được nhiều công việc hơn với ít thời gian và nguồn lực hơn. Một người có thể tự làm những việc trước đây cần đến cả một nhóm, từ nghiên cứu, viết nội dung, thiết kế, phân tích dữ liệu đến xây dựng phần mềm và tự động hóa quy trình.

Tuy nhiên, khả năng sử dụng AI và khả năng tổ chức công việc là hai năng lực khác nhau. Bạn có thể dùng AI rất thành thạo nhưng vẫn gặp tình trạng công việc chồng chéo, thường xuyên phải làm lại, khó kiểm soát chất lượng hoặc luôn có những việc phát sinh cần tự mình xử lý.

Mình thấy điều này khá phổ biến ở freelancer và solopreneur. Khi làm việc độc lập, chúng ta thường tập trung phát triển kỹ năng chuyên môn và tìm kiếm công cụ để tăng năng suất. Phần ít được quan tâm hơn là cách các công việc liên kết với nhau, cách thông tin di chuyển và cách những quyết định được đưa ra trong suốt quá trình làm việc.

Đây là lý do mình bắt đầu tìm hiểu về Work Intelligence.

Work Intelligence là gì?

Work Intelligence là một khái niệm đang được sử dụng trong lĩnh vực phân tích, quản trị và tối ưu công việc. Các tổ chức có những cách tiếp cận khác nhau, từ phân tích dữ liệu hoạt động đến xác định công việc nào có thể được hỗ trợ bởi AI.

Trong phạm vi Công Ty Một Người, mình muốn sử dụng Work Intelligence theo nghĩa gần gũi và có thể thực hành:

Năng lực quan sát, hiểu và cải tiến cách công việc được thực hiện, từ đó tổ chức con người, quy trình và công nghệ để tạo ra kết quả tốt hơn.

Để hiểu cách tiếp cận này, chúng ta có thể bắt đầu với một công việc quen thuộc: báo giá cho khách hàng.

Một freelancer thiết kế thường phải tiếp nhận yêu cầu, trao đổi để làm rõ phạm vi, ước tính thời gian, tính chi phí, soạn báo giá và gửi cho khách. Nếu khách muốn thay đổi phạm vi, một số bước cần được thực hiện lại.

Giả sử mỗi lần báo giá bạn đều mất khá nhiều thời gian. Bạn có thể dùng AI để soạn proposal, viết email, tạo bảng chi phí và trình bày tài liệu chuyên nghiệp hơn. Những công cụ này có thể giúp giảm đáng kể thời gian thao tác.

Nhưng khi quan sát toàn bộ quá trình, bạn có thể phát hiện nguyên nhân tốn thời gian nhất là thông tin khách hàng cung cấp ban đầu thường thiếu. Bạn phải trao đổi nhiều lần, sửa lại phạm vi và cập nhật báo giá. Trong trường hợp này, việc cải tiến cách tiếp nhận yêu cầu có thể mang lại hiệu quả lớn hơn nhiều so với chỉ tăng tốc độ soạn tài liệu.

Bạn có thể tạo một biểu mẫu tiếp nhận khách hàng, quy định những thông tin tối thiểu cần có trước khi báo giá, chuẩn hóa cách tính chi phí và sử dụng AI để tổng hợp thông tin thành bản nháp. Sau đó, bạn vẫn kiểm tra, cân nhắc và quyết định mức giá cuối cùng.

Khi hiểu được toàn bộ quá trình, bạn sẽ biết chính xác AI nên tham gia ở đâu, điều gì cần được chuẩn hóa và những quyết định nào cần giữ lại cho con người.

Đó là một ví dụ về cách áp dụng Work Intelligence.

Bắt đầu bằng cách nhìn công việc như một hệ thống

Trong thực tế, chúng ta thường mô tả công việc theo chức năng. Chẳng hạn như làm marketing, quản lý khách hàng, phát triển sản phẩm hoặc vận hành doanh nghiệp. Những mô tả này giúp xác định trách nhiệm nhưng chưa cho thấy công việc thực sự diễn ra như thế nào.

Để phân tích và cải tiến, cần đi sâu hơn một cấp độ.

Một công việc thường có những thành phần cơ bản: đầu vào, các bước xử lý, người hoặc công cụ thực hiện, quyết định cần đưa ra và kết quả đầu ra.

Lấy ví dụ với việc sản xuất một bài viết cho khách hàng. Đầu vào là yêu cầu, tài liệu tham khảo và các tiêu chí nội dung. Quá trình xử lý gồm nghiên cứu, xây dựng dàn ý, viết nháp, biên tập và kiểm tra. Trong quá trình đó có những quyết định về thông điệp, cách diễn đạt, tính chính xác và mức độ phù hợp với người đọc. Đầu ra là một bài viết đáp ứng yêu cầu và có thể xuất bản.

Khi tách công việc thành các thành phần như vậy, chúng ta bắt đầu nhìn thấy những vấn đề cụ thể hơn.

Có thể đầu vào thường không đầy đủ. Có thể hai bước đang thực hiện cùng một việc. Có thể một quyết định đơn giản đang phải chờ một người phê duyệt. Hoặc có thể phần lớn thời gian được dành cho việc sửa lại kết quả từ bước trước.

Những vấn đề này tạo ra chi phí về thời gian, công sức và chất lượng. Chúng cũng cho biết đâu là chỗ đáng được cải tiến.

Với người làm việc một mình, việc nhìn rõ hệ thống càng quan trọng vì cùng một người thường đảm nhận nhiều vai trò. Chúng ta rất dễ quen với những bất hợp lý trong cách làm việc của mình, đơn giản vì đã duy trì chúng quá lâu.

Năm hướng xử lý sau khi hiểu công việc

Khi đã nhìn rõ một công việc, mình nghĩ có năm hướng xử lý cơ bản để cân nhắc.

1. Loại bỏ. Một số công việc không còn mang lại giá trị hoặc không cần thiết trong cách vận hành hiện tại. Chúng có thể từng hữu ích nhưng đã mất đi mục đích ban đầu. Việc loại bỏ giúp tiết kiệm toàn bộ thời gian và nguồn lực đang dành cho chúng.

2. Đơn giản hóa. Một số công việc cần được duy trì nhưng đang có quá nhiều bước, quá nhiều lần trao đổi hoặc yêu cầu thông tin không cần thiết. Có thể rút ngắn quá trình bằng cách thay đổi thứ tự thực hiện, giảm các bước trung gian hoặc làm rõ yêu cầu ngay từ đầu.

3. Chuẩn hóa. Những việc thường xuyên lặp lại với cấu trúc tương tự có thể được chuẩn hóa bằng checklist, biểu mẫu, hướng dẫn hoặc quy trình. Chuẩn hóa giúp giảm sai sót, giảm số quyết định nhỏ phải đưa ra và tạo nền tảng cho việc giao việc hoặc tự động hóa sau này.

4. Phân công hoặc tự động hóa. Khi công việc có đầu vào, quy tắc xử lý và kết quả đầu ra đủ rõ ràng, chúng ta có thể cân nhắc giao cho người khác, sử dụng phần mềm hoặc AI để hỗ trợ thực hiện. Việc lựa chọn phụ thuộc vào chi phí, mức độ ổn định, yêu cầu chất lượng và rủi ro nếu có sai sót.

5. Giữ lại sự tham gia của con người. Những công việc cần phán đoán, chịu trách nhiệm, xây dựng quan hệ hoặc xử lý bối cảnh phức tạp có thể tiếp tục cần con người trực tiếp thực hiện. AI vẫn có thể hỗ trợ thu thập thông tin, phân tích phương án hoặc chuẩn bị tài liệu để việc ra quyết định tốt hơn.

Năm hướng xử lý này có thể kết hợp với nhau trong cùng một quy trình. Ví dụ, khi cải tiến việc báo giá, chúng ta có thể bỏ các bước trao đổi thừa, chuẩn hóa cách nhận yêu cầu, sử dụng AI để soạn nháp và giữ lại quyết định cuối cùng về giá.

Cách tiếp cận này cũng giúp tránh tình trạng sử dụng AI cho mọi công việc chỉ vì công nghệ đã có khả năng thực hiện chúng.

Thực hành Work Intelligence với một bảng công việc đơn giản

Bạn có thể bắt đầu bằng cách dành khoảng 20 phút nhìn lại những công việc mình đã thực hiện trong tuần vừa qua.

Hãy chọn 5 việc thường xuyên lặp lại hoặc tiêu tốn nhiều công sức. Với mỗi việc, ghi lại tần suất thực hiện, vấn đề đang gặp và một thay đổi có thể thử nghiệm.

Ví dụ, bảng dưới đây mô tả một số tình huống thường gặp của người làm việc độc lập.

Đây chỉ là những ví dụ minh họa. Trong công việc thực tế, cùng một hoạt động có thể có nguyên nhân gây lãng phí khác nhau. Vì vậy, quan sát cách công việc đang diễn ra luôn cần đi trước việc lựa chọn giải pháp.

Sau khi hoàn thành bảng, hãy chọn một công việc để thử cải tiến. Ưu tiên những việc có tần suất cao, vấn đề tương đối rõ ràng và có thể thay đổi mà không gây nhiều rủi ro.

Trước khi thay đổi, bạn nên ghi nhận cách làm hiện tại. Chẳng hạn, mỗi lần báo giá mất bao lâu, có bao nhiêu vòng trao đổi và thường phải chỉnh sửa bao nhiêu lần.

Sau đó áp dụng cách làm mới trong một khoảng thời gian ngắn và so sánh kết quả. Bên cạnh thời gian, cũng cần quan sát chất lượng, số lần sửa lại và trải nghiệm của những người liên quan.

Một thay đổi giúp tiết kiệm 30 phút nhưng khiến tỷ lệ sai sót tăng lên có thể chưa phải là cải tiến tốt. Tương tự, một quy trình mới giảm được thao tác cho bạn nhưng lại làm khách hàng mất thêm nhiều công sức cũng cần được xem xét lại.

Mục tiêu là cải thiện kết quả chung của công việc, bao gồm cả những chi phí và ảnh hưởng có thể phát sinh ở các bước khác.

Work Intelligence và AI liên quan với nhau như thế nào?

AI đang làm thay đổi đáng kể cách chúng ta thiết kế và thực hiện công việc. Nhiều hoạt động trước đây cần kỹ năng chuyên môn hoặc thao tác thủ công giờ có thể được AI hỗ trợ ở những mức độ khác nhau.

Với người làm việc độc lập, đây là cơ hội để mở rộng năng lực mà không cần tăng nguồn lực theo cùng một tỷ lệ.

Tuy nhiên, để tận dụng tốt cơ hội đó, chúng ta cần phát triển đồng thời khả năng sử dụng công nghệ và khả năng phân tích công việc.

Khi hiểu một quy trình, bạn có thể xác định những bước phù hợp với AI, chuẩn bị dữ liệu đầu vào tốt hơn, xây dựng tiêu chí đánh giá kết quả và thiết lập những điểm cần con người kiểm tra.

Bạn cũng có thể lựa chọn công cụ phù hợp dựa trên yêu cầu thực tế, thay vì phải liên tục thử những sản phẩm mới mà chưa rõ sẽ sử dụng vào việc gì.

Ở chiều ngược lại, AI có thể trở thành công cụ hỗ trợ Work Intelligence. Nó có thể giúp phân tích nhật ký công việc, nhóm các hoạt động tương tự, phát hiện bước lặp lại, đề xuất cách tổ chức mới hoặc hỗ trợ đánh giá kết quả thử nghiệm.

Cả hai năng lực có thể bổ trợ cho nhau trong một quá trình cải tiến liên tục.

Vì sao mình muốn tìm hiểu Work Intelligence trong Công Ty Một Người?

Mình bắt đầu xây dựng congtymotnguoi.com với mong muốn hỗ trợ các bạn freelancer, solopreneur và những người đang tự phát triển công việc kinh doanh của mình.

Một trong những thách thức của mô hình này là nguồn lực có giới hạn. Khi quy mô công việc tăng lên, người làm độc lập rất dễ rơi vào tình trạng mọi hoạt động đều phụ thuộc vào thời gian và khả năng xử lý của bản thân.

Mình nghĩ Work Intelligence có thể trở thành một năng lực nền tảng để giải quyết vấn đề đó. Khi hiểu rõ cách công việc vận hành, chúng ta có cơ sở để xây dựng quy trình, sử dụng AI, lựa chọn công cụ, hợp tác với người khác và từng bước phát triển hệ thống làm việc phù hợp với mình.

Đây cũng là hướng mình muốn phát triển nội dung của Công Ty Một Người, từ mindset, skillset đến toolset, với những ví dụ và phương pháp có thể áp dụng vào công việc hằng ngày.

Mình vẫn đang tìm hiểu, thử nghiệm và muốn học thêm từ những tình huống thực tế của mọi người, nhất là những công việc mà AI chưa giải quyết hiệu quả dù đã có rất nhiều công cụ hỗ trợ.

Nếu bạn muốn bắt đầu, hãy thử lập bảng 5 công việc trong tuần theo cách ở trên. Bạn có thể chia sẻ bảng đó với một người cùng làm việc, một người bạn cũng đang làm freelance hoặc một người đang tìm cách đưa AI vào công việc. Việc cùng nhìn lại những hoạt động quen thuộc đôi khi giúp phát hiện những vấn đề mà mỗi người đã bỏ qua.

Và nếu bạn đang gặp một công việc lặp lại nhiều lần, tốn nhiều thời gian nhưng chưa biết nên cải tiến từ đâu, mình rất muốn nghe thêm về trường hợp đó.

Biết đâu chúng ta có thể cùng tìm ra một cách làm tốt hơn.

Công Ty Một Người | Mindset, Skillset, Toolset cho những người làm việc độc lập.