Để mở rộng quy mô nhóm AI, bạn cần thực hiện một cách tiếp cận khác về cơ bản so với các doanh nghiệp khác. Không giống như các nhóm SaaS truyền thống, các tổ chức AI không hoạt động từ một hệ thống duy nhất. Đó là lý do tại sao các nhà lãnh đạo và vận hành AI cần có khả năng hiển thị rõ ràng về các công cụ, nhà cung cấp và quy trình làm việc để mở rộng quy mô nhóm mà không mất quyền kiểm soát.
Đằng sau mỗi mô hình là một mạng lưới cộng tác viên:
Điều này tạo ra một quy trình làm việc phi tuyến tính, phụ thuộc lẫn nhau, trong đó tiến độ phụ thuộc vào các vòng phản hồi liên tục. Khi các nhóm mở rộng quy mô, các nhà lãnh đạo sẽ mất đi khả năng nắm bắt được ai đang làm gì, thời gian trôi qua ở đâu và liệu công việc có được tính phí hay không.
Hãy cùng khám phá những thách thức đặc biệt trong việc quản lý các nhóm phân bổ theo địa lý và các chiến lược thực tế giúp các công ty AI mở rộng quy mô trong khi vẫn duy trì khả năng hiển thị và kiểm soát.
Đi sâu vào bản demo tương tác của chúng tôi và khám phá các tính năng giúp việc quản lý nhóm toàn cầu trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.
Trong khi tỷ lệ người dùng áp dụng AI tăng từ 65% lên 73% thì thời gian dành cho các công cụ AI lại giảm từ 4% xuống 3%, cho thấy mức độ sử dụng tăng lên mà không tích hợp sâu hơn.
Từ dữ liệu này, người ta có thể suy ra rằng nhiều nhóm vẫn sử dụng quy trình làm việc thủ công. Tuy nhiên, công việc trong các nhóm AI thường diễn ra song song và các quy trình thủ công thường xuyên làm gián đoạn quy trình này.
Trên thực tế, các nhóm AI đang chạy quy trình làm việc đa hệ thống trên cơ sở hạ tầng không được thiết kế cho họ.
Bảng chấm công thủ công là một ví dụ rõ ràng về vấn đề này. Chúng không phản ánh cách những người đóng góp thực sự làm việc, di chuyển giữa các hệ thống nội bộ và môi trường khách hàng. Trên thực tế, có tới 80% bảng chấm công yêu cầu chỉnh sửa khi sử dụng hệ thống thủ công.
Khi hồ sơ về thời gian nội bộ và thời gian của khách hàng có thể xuất hóa đơn không nhất quán, việc xử lý thanh toán chính xác cho công việc đã thực hiện trở nên khó khăn.
Ở quy mô lớn, những khoảng trống này cộng lại:
Khi các hoạt động trở nên phân tán hơn, nhanh hơn và khó kiểm soát hơn, các nhà lãnh đạo buộc phải đưa ra quyết định mà không có bức tranh toàn cảnh.
Mở rộng quy mô mà không có khả năng hiển thị sẽ phải trả giá và nó sẽ leo thang nhanh chóng. Khi các doanh nghiệp AI phát triển trên các nhóm, công cụ và địa điểm phân tán, việc thiếu khả năng hiển thị hoạt động có cấu trúc bắt đầu ảnh hưởng đến cả hiệu suất tài chính và chất lượng thực thi.
Nghiên cứu cho thấy rằng khả năng hiển thị dữ liệu kém và các kho lưu trữ kém khiến các tổ chức tốn trung bình 12,9 triệu USD mỗi năm, cho thấy mức độ kém hiệu quả sẽ tăng nhanh như thế nào.
Trên thực tế, rủi ro xuất hiện ở khắp doanh nghiệp:
Đối với các công ty AI hoạt động ở quy mô lớn, khả năng hiển thị mang lại cả tác động tài chính đáng kể và hậu quả hoạt động. Nếu không có nó, các nhà lãnh đạo sẽ phải quản lý các nhóm phân tán với một phần dữ liệu và thông tin chi tiết bị chậm, làm tăng rủi ro trên mọi cấp độ của doanh nghiệp.
Cho dù quản lý các nhóm kỹ thuật phân tán hay mạng lưới nhà thầu, các nhóm AI hiệu suất cao đều xây dựng các hệ thống giúp công việc trở nên rõ ràng, có thể đo lường được và có thể mở rộng.
Đối với những đội này, công việc không còn tùy thuộc vào việc diễn giải. Họ tập trung vào sự rõ ràng trong quy trình làm việc, các nhiệm vụ liên quan đến kết quả và kết quả mang lại tác động thực sự. Điều này giúp việc theo dõi hiệu suất dễ dàng hơn và ROI dễ hiểu hơn.
Kết quả là, những đóng góp không bị mất đi. Các nhóm có thể thấy công việc của họ kết nối với các mục tiêu kinh doanh lớn hơn như thế nào để cải thiện sự liên kết và trách nhiệm giải trình.
Một số nguyên tắc tạo nên sự khác biệt cho các nhóm AI phân tán mạnh mẽ:
Chủ đề chung là thiết kế hệ thống có chủ ý. Các nhóm này coi quy trình làm việc như cơ sở hạ tầng, cho phép họ mở rộng quy mô mà không mất quyền kiểm soát.
Khả năng hiển thị hoạt động giúp nhóm AI hiểu cách thức công việc diễn ra trên các hệ thống, cộng tác viên và môi trường khách hàng.
Dữ liệu theo dõi thời gian của AI đóng một vai trò quan trọng, cung cấp nhiều giờ làm việc hơn. Nó nêu bật mô hình khối lượng công việc, mức sử dụng và xu hướng hiệu suất.
Các nhà lãnh đạo không còn dựa vào các bản cập nhật hoặc báo cáo không đầy đủ. Với phân tích lực lượng lao động AI, họ có được cái nhìn thời gian thực về tiến độ, sản lượng và hiệu suất của nhóm. Những người đóng góp cũng được hưởng lợi từ hồ sơ công việc có cấu trúc và tuân thủ, giúp làm rõ những kỳ vọng và giúp đảm bảo thanh toán chính xác.
Điều này đặc biệt quan trọng trong các nhóm AI, nơi công việc thường trải rộng trên nhiều hệ thống.
Người đóng góp có thể:
Với khả năng hiển thị sẵn có, các nhóm có thể:
Trong thực tế, các nhóm có thể quản lý mạng lưới nhà thầu lớn, tự động hóa quá trình triển khai thông qua API và sử dụng thông tin chi tiết do AI điều khiển để đánh giá hiệu suất. Tất cả đều đồng thời theo dõi hoạt động trên nhiều nền tảng và duy trì báo cáo chính xác.
Quản lý một nhóm AI phân tán mà không có khả năng hiển thị cũng giống như thực hiện các hoạt động trong bóng tối. Bạn biết công việc đang diễn ra nhưng bạn không thể thấy rõ thời gian đang trôi qua hay những gì đang được thực hiện.
Cho dù nhóm của bạn làm việc bên trong hệ thống nội bộ hay trên các môi trường khách hàng, bạn đều cần cơ sở hạ tầng nắm bắt được từng giờ, từng hành động và mọi kết quả đầu ra.
Các nền tảng theo dõi thời gian của nhân viên như Hubstaff bao gồm tính năng theo dõi năng suất tích hợp giúp các nhà lãnh đạo hiểu được công việc diễn ra như thế nào trong ngày. Các tính năng như mức độ hoạt động của bàn phím và chuột, mức sử dụng ứng dụng và URL cũng như ảnh chụp màn hình tùy chọn khuyến khích việc giám sát minh bạch, giúp các nhóm luôn nhất quán và tuân thủ trong môi trường từ xa.
Số giờ đã ghi sẽ tự động được chuyển đổi thành bảng chấm công, giúp thanh toán luôn chính xác. Đồng thời, khả năng phân tích lực lượng lao động được hỗ trợ bởi AI cung cấp cho các nhà lãnh đạo thông tin chi tiết theo thời gian thực về năng suất và mức sử dụng trên các dự án.
Điều này có nghĩa là:
Với tích hợp API và báo cáo có cấu trúc, khả năng hiển thị này trở thành một phần của quy trình làm việc chứ không phải là thứ bổ sung cần quản lý. Khi công việc trở nên có thể đo lường được, việc sử dụng trở nên rõ ràng và các nhân viên có thể tự tin mở rộng quy mô mà không mất kiểm soát.
Các nhóm mở rộng quy mô có nghĩa là tăng sản lượng và công suất mà không làm tăng độ phức tạp hoặc chi phí tương ứng. Đối với các công ty AI, điều này thường liên quan đến việc phát triển mạng lưới cộng tác viên phân tán, quản lý công việc trên nhiều nền tảng và duy trì khả năng hiển thị khi hoạt động mở rộng.
Hầu hết các công ty không thể mở rộng quy mô vì hoạt động của họ không tiến triển theo tốc độ tăng trưởng. Họ vẫn hoạt động theo truyền thống. Quy trình làm việc thủ công, khả năng hiển thị kém và hệ thống phân tán khiến việc theo dõi công việc, quản lý cộng tác viên và duy trì kết quả ổn định trở nên khó khăn, đặc biệt là trong môi trường AI chuyển động nhanh.
Bốn trụ cột của việc mở rộng quy mô là con người, quy trình, công nghệ và dữ liệu. Đối với các nhóm AI, điều này có nghĩa là: