Đây có thể là khởi đầu của AI Manager.
Một tính năng tích hợp MCP cho phép kết nối AI agent với khu vực log PC đã được "Mieru Cloud" phát hành.
Tôi tin rằng tin tức này là một bước ngoặt lớn. Cảm giác như một điều mà tôi mơ hồ nghĩ sẽ mất thêm hai năm nữa, bỗng nhiên hiện ra trước mắt.
Các công ty kế toán được tạo nên từ "công việc vô hình"
Công việc của một công ty kế toán thật kỳ lạ. Các sản phẩm đầu ra có thể thấy được: tờ khai thuế, báo cáo tài chính và bảng cân đối thử. Tuy nhiên, hầu như không có gì về những gì đã xảy ra cho đến khi các sản phẩm đó được hoàn thành được ghi lại, ngoài thông tin tự quản lý của từng cá nhân.
- Yêu cầu tài liệu từ khách hàng
- Sắp xếp tài liệu nội bộ
- Thu thập thông tin và nghiên cứu pháp lý
- Tham vấn nội bộ
- Soát xét
- Chia sẻ kiến thức
- Cải thiện các công cụ làm việc như Excel
- Sáng kiến DX và thử nghiệm sử dụng AI
Những nhiệm vụ này không trực tiếp tạo ra sản phẩm đầu ra. Ngay cả khi các hoạt động gián tiếp mang lại kết quả, chúng cũng khó được đánh giá. Tuy nhiên, trên thực tế, chính những công việc vô hình này lại hỗ trợ cho công ty. Điều gì sẽ xảy ra nếu AI có thể hiểu được tất cả những điều đó?
Kỷ nguyên "đã làm việc bao nhiêu giờ" đang kết thúc
Cho đến nay, việc quản lý tập trung vào "đã làm việc bao nhiêu giờ." Nhưng đó không phải là điều chúng ta thực sự muốn biết. Chúng ta muốn biết "tại sao nó lại mất nhiều thời gian như vậy."
Ví dụ, ngay cả khi quá trình xử lý hàng tháng mất 5 giờ, giải pháp sẽ hoàn toàn khác tùy thuộc vào việc đầu vào chậm, thu thập tài liệu bị trì hoãn, tương tác với khách hàng cao hay người đó không quen với Excel. Khi phần này được trực quan hóa, những gì chúng ta từng nghĩ là "có vẻ khó khăn" có thể được diễn đạt rõ ràng thành "đây là nút thắt cổ chai."
Điều này không chỉ là hiệu quả; nó thay đổi sự hiểu biết về chính công việc kinh doanh. Nếu thông tin khách hàng và doanh số đã được tích lũy trong CRM, thế giới còn mở rộng hơn nữa. Cá nhân tôi tin rằng việc sử dụng AI cho dữ liệu lớn - cụ thể là thông tin hành vi - là mảnh ghép cuối cùng và là cốt lõi. Chỉ có giới hạn những gì bạn có thể làm với thông tin log PC đơn thuần.
Nhưng khi thông tin kinh doanh và thông tin hành vi được kết nối - thông qua kintone như một CRM với quy trình làm việc tích hợp, Notion với khả năng xây dựng cơ sở dữ liệu và AI, hoặc thậm chí Google AppSheet - quan điểm sẽ thay đổi. Thông tin khách hàng, thông tin dự án, thông tin doanh số, thông tin giờ công và log hành vi đều được kết nối. Sau đó, AI có thể giải thích không chỉ "khách hàng nào có biên lợi nhuận thấp," mà còn "tại sao họ thấp" và thậm chí tìm ra điểm chung giữa các khách hàng có biên lợi nhuận cao. Phân tích chuyển từ nhìn về quá khứ sang tạo ra tương lai. Điều này thực sự thú vị.
AI sẽ thay thế các nhà quản lý?
Tôi nghĩ câu trả lời là KHÔNG. Tuy nhiên, công việc của các nhà quản lý sẽ thay đổi mạnh mẽ. Phần lớn công việc của một nhà quản lý bao gồm kiểm tra trạng thái, kiểm tra tiến độ, kiểm tra giờ công và kiểm tra độ trễ. Một lượng thời gian đáng kể chỉ dành cho việc "nắm bắt tình hình."
Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu AI nắm bắt được mọi thứ? Khi bạn đến văn phòng vào buổi sáng, AI sẽ cho bạn biết: "Dự án này có rủi ro trong tuần này," "Khách hàng này đang vượt quá giờ công," "Khối lượng công việc của người này đang trở nên quá cao," hoặc "Năng suất của nhóm này đang giảm." Nếu bạn cung cấp các mẫu phản hồi trước, nó thậm chí có thể suy nghĩ một cách tự chủ. Các nhà quản lý sẽ được giải phóng khỏi công việc xác minh và có thể tập trung vào những gì họ nên làm: ra quyết định, đào tạo và giao tiếp. Đây không phải là loại bỏ các nhà quản lý; mà là phát triển họ.
Giáo dục cá nhân hóa cho tất cả mọi người bắt đầu
Điều này đặc biệt thú vị. Việc đào tạo hiện tại sử dụng cùng tài liệu, nội dung và thứ tự cho tất cả mọi người. Nhưng trên thực tế, điểm yếu khác nhau ở mỗi người: một số người gặp khó khăn với Excel, những người khác với kế toán đám mây, soát xét, dịch vụ khách hàng hoặc sử dụng AI. Lý tưởng nhất là mọi người nên có một thực đơn học tập khác nhau. Việc sử dụng log PC có thể trực quan hóa điều này. Bằng cách xem xét hành vi từ log, AI có thể tìm ra điểm yếu và đề xuất những gì cần học tiếp theo. Giáo dục phát triển từ tiêu chuẩn hóa sang tối ưu hóa cá nhân.
Phần thú vị nhất: "Kiểm tra sức khỏe doanh nghiệp"
Đây là điều tôi mong đợi nhất. Các vấn đề như tỷ lệ nghỉ việc, suy giảm chất lượng, tăng giờ làm thêm và khiếu nại của khách hàng dường như xảy ra đột ngột, nhưng chúng luôn có dấu hiệu báo trước: giảm giao tiếp, giờ công lệch lạc, tăng sửa chữa hoặc phản hồi chậm hơn. Những điều này không thể thấy được đối với con người, hoặc bị phát hiện quá muộn, bởi vì chúng ta chỉ có thể đánh giá hành vi thông qua dữ liệu chủ quan như phỏng vấn hoặc báo cáo hàng ngày. Nhưng bằng cách kết nối với thông tin hành vi theo thời gian thực, chúng ta có thể trực quan hóa một cách khách quan trạng thái của tổ chức - giống như một cuộc kiểm tra sức khỏe. Chúng ta có thể quan sát trạng thái của công ty ở mức độ như "huyết áp tăng" hoặc "giấc ngủ giảm."
Tôi không nghĩ sẽ khôn ngoan khi sử dụng công nghệ này cho các mục đích tiêu cực như giám sát. Việc sử dụng thông tin hành vi đòi hỏi đạo đức từ phía quản lý. Các công ty kế toán trong tương lai có thể phát hiện vấn đề trước khi chúng xảy ra thay vì ứng phó sau thực tế.
Hỗ trợ quản lý được hỗ trợ bởi AI: kế toán chỉ là một phần của công việc kinh doanh, nhưng quản lý sẽ vận hành toàn bộ tổ chức. Tác động của việc tăng tốc độ ra quyết định của toàn bộ tổ chức lớn hơn một người làm việc nhanh hơn. Trọng tâm của việc này là việc sử dụng lịch sử hành vi, xây dựng CRM và dữ liệu giao tiếp. Khi AI kết nối những điều này, nó không còn chỉ là một công cụ, trợ lý hay agent nữa. Nó là một lớp cao hơn. Tôi muốn gọi nó là AI COO (Giám đốc vận hành) .
Tuyển dụng, bố trí nhân sự, giáo dục, quản lý lợi nhuận, thiết kế kinh doanh và kiểm soát chất lượng - một thực thể hỗ trợ các lĩnh vực này một cách liên chức năng. Đây chính là EBPM (Quản lý dựa trên bằng chứng) theo đúng nghĩa của nó, ngay cả đối với các doanh nghiệp nhỏ. Để tạo ra một môi trường nơi mọi người có thể tập trung vào việc ra quyết định sáng tạo hơn. Lối vào của một tương lai như vậy có thể bất ngờ bắt đầu từ lĩnh vực "phân tích log PC." Sự đổi mới công nghệ này khiến tôi cảm thấy một tương lai nhất định đang đến.
