Đối với nhiều công ty lớn, trí tuệ nhân tạo vẫn chỉ nằm trong các dự án phụ. Các nhóm nhỏ thử nghiệm công cụ, chạy thử và trình bày kết quả nhưng lại gặp khó khăn trong việc mở rộng ra ngoài một vài bộ phận. Citi đã chọn một con đường khác, thay vì giới hạn AI cho các chuyên gia, ngân hàng này đã dành hai năm qua để thúc đẩy công nghệ này vào công việc hàng ngày của tổ chức.

Nỗ lực đó đã mang lại một lực lượng lao động AI nội bộ khoảng 4.000 nhân viên, đến từ các vai trò từ công nghệ và vận hành đến rủi ro và hỗ trợ khách hàng. Con số này lần đầu tiên được báo cáo bởi Business Insider, trong đó trình bày chi tiết cách Citi xây dựng các chương trình “AI Champions” và “AI Accelerators” để khuyến khích sự tham gia thay vì kiểm soát tập trung.

Quy mô tích hợp rất đáng chú ý, vì Citi sử dụng khoảng 182.000 nhân viên trên toàn cầu, và hơn 70% trong số đó hiện đang sử dụng các công cụ AI được công ty phê duyệt dưới một số hình thức, theo cùng báo cáo đó. Mức độ sử dụng này đưa Citi vượt lên trước nhiều công ty cùng ngành vốn vẫn hạn chế quyền truy cập AI trong các nhóm kỹ thuật hoặc phòng thí nghiệm đổi mới.

Từ các dự án thí điểm tập trung đến việc áp dụng ở cấp độ nhóm

Thay vì bắt đầu với các công cụ, Citi tập trung vào con người. Ngân hàng đã mời các nhân viên tình nguyện làm AI Champions, cấp cho họ quyền truy cập vào đào tạo, tài nguyên nội bộ và các phiên bản sớm của các hệ thống AI đã được phê duyệt. Sau đó, những nhân viên này hỗ trợ đồng nghiệp trong chính nhóm của họ, đóng vai trò là đầu mối liên lạc tại địa phương chứ không phải là người đào tạo chính thức.

Cách tiếp cận này phản ánh một cái nhìn thực tế về việc áp dụng. Các công cụ mới thường thất bại không phải vì thiếu tính năng, mà vì nhân viên không biết khi nào hoặc làm thế nào để sử dụng chúng. Bằng cách lồng ghép sự hỗ trợ vào bên trong các nhóm, Citi đã thu hẹp khoảng cách giữa việc thử nghiệm và công việc thường nhật.

Đào tạo đóng vai trò trung tâm. Nhân viên có thể đạt được các huy hiệu nội bộ bằng cách hoàn thành các khóa học hoặc chứng minh cách họ sử dụng AI để cải thiện các nhiệm vụ của chính mình. Các huy hiệu này không đi kèm với việc thăng tiến hay tăng lương, nhưng chúng giúp tạo ra sự hiện diện và uy tín trong tổ chức. Theo Business Insider, mô hình do đồng nghiệp dẫn dắt này đã giúp AI lan rộng nhanh hơn so với các chỉ thị từ trên xuống.

Sử dụng hàng ngày, với các rào chắn bảo vệ

Ban lãnh đạo của Citi đã coi nỗ lực này là một phản ứng đối với quy mô chứ không phải sự mới lạ. Với các hoạt động trải dài từ ngân hàng bán lẻ, dịch vụ đầu tư, tuân thủ và hỗ trợ khách hàng, những cải thiện hiệu quả nhỏ có thể cộng dồn nhanh chóng. Các công cụ AI đang được sử dụng để tóm tắt tài liệu, soạn thảo ghi chú nội bộ, phân tích tập dữ liệu và hỗ trợ phát triển phần mềm. Không có cách sử dụng nào trong số này là mới mẻ, nhưng điểm khác biệt nằm ở cách chúng được áp dụng.

Sự tập trung vào các nhiệm vụ hàng ngày cũng định hình vị thế rủi ro của Citi. Ngân hàng đã giới hạn nhân viên sử dụng các công cụ được công ty phê duyệt, với các rào chắn bảo vệ xung quanh dữ liệu nào có thể được sử dụng và cách xử lý kết quả đầu ra. Sự hạn chế đó đã làm chậm một số thử nghiệm, nhưng nó cũng giúp các nhà quản lý thoải mái hơn khi cho phép tiếp cận rộng rãi hơn. Trong các ngành công nghiệp được quản lý chặt chẽ, sự tin tưởng thường quan trọng hơn tốc độ.

Cách tiếp cận của Citi cho thấy điều gì về việc mở rộng quy mô AI

Cấu trúc chương trình của Citi gợi ý một bài học cho các doanh nghiệp lớn khác. Việc áp dụng AI không yêu cầu mọi nhân viên phải trở thành chuyên gia. Nó đòi hỏi đủ số lượng người hiểu rõ công cụ để áp dụng chúng một cách có trách nhiệm và giải thích cho người khác. Bằng cách đào tạo hàng nghìn người thay vì hàng chục người, Citi đã giảm sự phụ thuộc vào một nhóm nhỏ các chuyên gia.

Cũng có một tín hiệu văn hóa đang diễn ra. Việc khuyến khích nhân viên từ các vai trò không chuyên về kỹ thuật tham gia gửi đi một thông điệp rằng AI không chỉ dành cho các kỹ sư hay nhà khoa học dữ liệu. Nó trở thành một phần của cách thức hoàn thành công việc, tương tự như các bảng tính hoặc phần mềm trình chiếu trong những thập kỷ trước.

Sự chuyển dịch đó phù hợp với các xu hướng rộng lớn hơn của ngành. Các cuộc khảo sát từ các công ty như McKinsey đã chỉ ra rằng nhiều công ty gặp khó khăn trong việc đưa các dự án AI vào sản xuất, thường viện dẫn khoảng cách về tài năng và quyền sở hữu không rõ ràng. Mô hình của Citi tránh được một số vấn đề đó bằng cách phân bổ quyền sở hữu trong các nhóm, đồng thời giữ cho việc quản trị được tập trung.

Tuy nhiên, cách tiếp cận này không phải là không có giới hạn. Việc áp dụng do đồng nghiệp dẫn dắt phụ thuộc vào sự quan tâm bền vững, và không phải tất cả các nhóm đều di chuyển với cùng một tốc độ. Cũng có rủi ro là các mạng lưới hỗ trợ không chính thức trở nên không đồng đều, với một số nhóm được hưởng lợi nhiều hơn những nhóm khác. Citi đã cố gắng giải quyết vấn đề này bằng cách luân chuyển các Champions và cập nhật nội dung đào tạo khi các công cụ thay đổi.

Điểm nổi bật là sự sẵn lòng của ngân hàng trong việc coi AI là cơ sở hạ tầng chứ không phải là sự đổi mới. Thay vì hỏi liệu AI có thể chuyển đổi doanh nghiệp hay không, Citi đã hỏi nó có thể loại bỏ rào cản ở đâu trong các công việc hiện có. Cách đóng khung đó giúp việc đo lường tiến độ trở nên dễ dàng hơn và giảm áp lực tạo ra các kết quả ấn tượng.

Trải nghiệm này cũng thách thức một giả định phổ biến rằng việc áp dụng AI phải bắt đầu từ cấp cao nhất. Ban lãnh đạo cấp cao của Citi đã hỗ trợ nỗ lực này, nhưng phần lớn động lực đến từ những nhân viên đã tình nguyện dành thời gian để học hỏi và giảng dạy. Trong các tổ chức lớn, năng lượng từ dưới lên đó có thể khó tạo ra, nhưng nó thường quyết định liệu công nghệ mới có trụ vững hay không.

Khi có nhiều công ty chuyển từ thử nghiệm sang sản xuất, thử nghiệm của Citi mang đến một nghiên cứu điển hình hữu ích. Nó cho thấy quy mô không đến từ việc mua thêm công cụ, mà từ việc giúp mọi người cảm thấy tự tin khi sử dụng những công cụ họ đã có. Đối với các doanh nghiệp đang thắc mắc tại sao tiến độ AI cảm thấy chậm chạp, câu trả lời có thể nằm ít hơn ở các bản chiến lược và nhiều hơn ở cách công việc thực sự được hoàn thành, tại từng nhóm một.