Thước đo đà phát triển AI tiếp theo là sự chuyển đổi trong công việc

Microsoft 365 Copilot đã vượt qua 30 triệu người dùng trả phí, với số lượng người dùng mới tăng hơn gấp đôi so với quý trước. Đây là một cột mốc quan trọng, nhưng nó cũng là tín hiệu cho thấy một sự thay đổi rộng lớn hơn nhiều: Trên mọi ngành nghề, AI đang chuyển từ trợ lý sang người tham gia tích cực, trở thành một phần thiết yếu của cách thức làm việc, chứ không chỉ là một công cụ mà mọi người sử dụng. Các tổ chức đang thiết kế lại quy trình làm việc xung quanh nó. Và nhân viên đang hướng dẫn các agent tự động đảm nhận những nhiệm vụ, dự án và quy trình, mở rộng quyền hạn và tăng cường tác động của chúng.

Giai đoạn đầu tiên của AI doanh nghiệp được định nghĩa bởi sự chấp nhận – triển khai, giấy phép và số giờ tiết kiệm được – những lợi ích thực tế sẽ tiếp tục được nhân lên. Giai đoạn tiếp theo sẽ được định nghĩa bởi sự chuyển đổi, trao quyền cho mọi người và mọi tổ chức trên hành tinh để đạt được nhiều hơn. Cơ hội để thực hiện sứ mệnh đó ngày càng lớn khi con người và các agent tự động hợp tác để xây dựng những điều trước đây là không thể.

Dữ liệu mới từ tín hiệu đo lường của Microsoft 365 Copilot, cùng với các ví dụ từ khách hàng trên toàn thế giới và những nhóm nội bộ của Microsoft, chứng minh sự chuyển đổi này đang diễn ra. Nó thể hiện ở 3 khía cạnh: Mức độ sâu rộng mà mọi người hiện đang sử dụng AI, những gì AI có thể làm được - từ làm việc nhanh hơn đến các khả năng hoàn toàn mới - và cách những tổ chức điều chỉnh nó cho các vai trò cụ thể. Hãy cùng xem xét kỹ hơn, bắt đầu từ chính công nghệ này!

Một bước đột phá trong đổi mới

Trong vài tháng qua, một loại sản phẩm AI mới đã xuất hiện: Một mô hình được gói gọn trong hệ thống agent có thể tự khép kín vòng phản hồi của chính nó - lập kế hoạch, thực thi, kiểm tra và sửa lỗi công việc để đưa ra kết quả cuối cùng. Cách tiếp cận này đã cho phép Copilot Cowork, được cung cấp rộng rãi vào tháng Sáu. Cowork có thể đảm nhận công việc nhiều bước: Bạn xác định nhiệm vụ, và nó sẽ chạy từ đầu đến cuối và trả về kết quả hoàn chỉnh.

Thiết kế đa mô hình của nó cho phép bạn chạy các mô hình mà một nhiệm vụ cần, do đó khả năng sẽ mở rộng theo công việc khi có nhiều mô hình hơn. Và thử nghiệm cho thấy Cowork rẻ hơn từ 30% đến 40% so với tùy chọn mô hình đơn lẻ. Agent tự động đầu tiên của mình, Microsoft Scout, cũng được phát hành, hoạt động ngầm với danh tính và quyền hạn riêng, giúp công việc tiếp tục diễn ra ngay cả khi bạn không chú ý đến điều gì khác. Tất cả các kết quả đầu ra đều dựa trên Work IQ để hiểu bối cảnh định hình công việc trong tổ chức của bạn, bao gồm vai trò, dự án, ưu tiên và kiến ​​thức nội bộ của mọi người – do đó chúng phù hợp một cách độc đáo với doanh nghiệp của bạn.

Chúng ta đã chứng kiến ​​một bước tiến vượt bậc không chỉ trong các sản phẩm được cung cấp cho khách hàng, mà còn trong cách những nhóm kỹ thuật xây dựng chúng. Mặc dù nhiều nhân viên đã đóng góp cho Cowork, nhóm cốt lõi vẫn được duy trì nhỏ gọn một cách có chủ ý – tăng từ 3 kỹ sư lúc đầu lên chỉ còn 9 người khi sản phẩm được phát hành rộng rãi. Tuy nhiên, tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường rất đáng chú ý, với Cowork chuyển từ giai đoạn hình thành đến bản xem trước và được sử dụng bởi một nửa số công ty trong danh sách Fortune 500 chỉ trong vòng 6 tháng. Bước đột phá đến từ việc xây dựng lại quy trình phát triển phần mềm xoay quanh các agent, cho phép một nhóm nhỏ đạt được tốc độ, quy mô và mức độ tự động hóa mà những quy trình kỹ thuật truyền thống không thể làm được.

Microsoft Scout cũng bắt đầu với một nhóm nhỏ người làm việc cùng với các agent tự động, chia sẻ ngữ cảnh, đánh giá và thông số kỹ thuật rõ ràng, và một lần nữa, họ đã chuyển từ ý tưởng ban đầu thành sản phẩm hoạt động chỉ trong vài tuần thay vì vài tháng. “Trước đây, tôi dành rất nhiều thời gian để giúp các nhóm mở rộng quy mô: Điều chỉnh những nhóm lớn, phối hợp công việc và đảm bảo mọi thứ cùng tiến lên”, Omar Shahine, Phó Chủ tịch Tập đoàn của Microsoft Scout, cho biết. “Giờ đây, điều quan trọng hơn là tạo điều kiện cho các nhóm chuyên gia hoạt động nhanh chóng, thử nghiệm an toàn và liên tục ghi lại những gì họ học được để mỗi dự án đều tiến xa hơn dự án trước đó”. Các nhóm tiên phong như thế này - linh hoạt, tập trung và được định hình bởi sự hợp tác giữa con người và agent - cung cấp một tín hiệu mạnh mẽ về cách thức công việc tri thức sẽ chuyển đổi trong những tháng và năm tới.

Thống kê cho thấy việc sử dụng Copilot đang tiến triển: Số lượng cuộc trò chuyện trên Copilot tăng gần gấp đôi so với năm trước, mức độ tương tác hàng tuần với Copilot tương đương với Outlook/Teams, và 49% Cowork workflow là đa bước.

Độ sâu và phạm vi sử dụng

Khi các sản phẩm AI và phương pháp xây dựng chúng ngày càng hoàn thiện, việc sử dụng Copilot trong những tổ chức cũng ngày càng sâu rộng. Chỉ riêng trong năm qua, số lượng cuộc trò chuyện trên mỗi người dùng đã tăng gần gấp đôi, trong khi số lượng người dùng tương tác với nhiều tính năng của Copilot tăng lên gấp ba lần. Và thực tế là mức độ tương tác trung bình hàng tuần với Copilot hiện ngang bằng với Outlook và Teams cho thấy tốc độ AI đang trở thành một phần của công việc hàng ngày.

Khi xem xét những gì mọi người yêu cầu Copilot Cowork thực hiện nhiều nhất trong một tuần nhất định, chúng ta thấy sự gia tăng các yêu cầu trải dài nhiều bước, chẳng hạn như phân tích một tập dữ liệu và soạn thảo email giải thích nó hoặc nghiên cứu một vấn đề và viết code để giải quyết nó. Khi chúng ta tính đến các quy trình làm việc nhiều bước này, công việc liên quan đến phân tích chiếm 49% tổng số nhiệm vụ, tăng từ 29% khi phân tích được thực hiện như một nhiệm vụ độc lập. Nói cách khác, dữ liệu cho thấy AI đang vượt ra ngoài việc giúp mọi người hoàn thành các nhiệm vụ để giúp họ hoàn thành toàn bộ quy trình làm việc.

Nhìn tổng thể, các ngành tiên phong như sản xuất, ngân hàng và phần mềm/công nghệ vẫn nằm trong số những ngành có số lượng agent hoạt động cao nhất trong hệ sinh thái Microsoft 365. Nhưng điều đáng ngạc nhiên là các ngành như ô tô và chăm sóc sức khỏe đang nổi lên như những ngành áp dụng agent phát triển nhanh nhất, cho thấy giá trị của agent đang lan rộng ra ngoài những ngành dẫn đầu ban đầu.

Dấu hiệu rõ ràng nhất của đà phát triển này có lẽ là tốc độ các tổ chức đang mở rộng quy mô Copilot trong lực lượng lao động của họ. Số lượng khách hàng có hơn 50.000 giấy phép đã tăng hơn 7 lần so với năm trước. Trong khi đó, số lượng khách hàng doanh nghiệp triển khai Copilot cho phần lớn nhân viên của họ đã tăng gần 75% theo quý, một tín hiệu cho thấy Copilot đã trở nên quan trọng như thế nào đối với hoạt động của họ. Và thời gian cần thiết để đạt được mức sử dụng cao, nghĩa là mức sử dụng hoạt động hàng tháng trên 80% trên toàn bộ cơ sở người dùng của khách hàng, đã giảm từ nhiều tháng xuống chỉ còn vài ngày trong năm qua. Nhìn chung, những thay đổi này cho thấy các tổ chức đang ngày càng tích hợp AI và agent vào quy trình làm việc hàng ngày.

Những điều AI có thể làm được

Ở mức độ cơ bản nhất, tốc độ được hỗ trợ bởi AI tạo ra hiệu quả. Nhưng các tổ chức đang làm đúng điều này đang vượt ra ngoài hiệu quả vì mục đích hiệu quả và bắt đầu nhận thấy cách AI thay đổi chính công việc – và thậm chí có thể mở rộng khả năng của một tổ chức.

Ví dụ, nhóm Cloud Supply Chain của Microsoft đã áp dụng phương pháp “tối giản trước khi sử dụng agent”. Đầu tiên, họ lập bản đồ và đơn giản hóa 6 workflow từ đầu đến cuối và xây dựng nền tảng dữ liệu chung, sau đó triển khai hơn 70 agent được xây dựng chuyên dụng trên các khâu lập kế hoạch, tìm nguồn cung ứng, thực hiện đơn hàng và hậu cần. Kết quả là giảm 75% thời gian chu kỳ trên các workflow được chọn, với bài học rút ra: Đơn giản hóa chính công việc trước khi tự động hóa thay vì thêm các agent vào một quy trình bị lỗi.

Thời gian chu kỳ là một thước đo tiến bộ. Chất lượng của các quyết định bên dưới nó là một thước đo khác. Tại công ty quản lý năng lượng thông minh Eaton, phân tích nguyên nhân gốc rễ từ lâu đã dựa vào các cuộc điều tra tốn nhiều thời gian. Để giảm bớt gánh nặng, công ty đã bắt đầu sử dụng một agent chất lượng được hỗ trợ bởi AI giúp các chuyên gia xem xét những báo cáo về các vấn đề chất lượng sản xuất để nhanh chóng phát hiện ra nhiều nguyên nhân gốc rễ tiềm ẩn, xu hướng và thông tin chi tiết về nhà cung cấp. Đã được áp dụng trên khoảng 5.000 báo cáo cho đến nay, giải pháp này đã đẩy nhanh quá trình phân tích, tăng cường việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và cho phép xác định rủi ro sớm hơn cũng như thực hiện các hành động phòng ngừa, đồng thời vẫn giữ đội ngũ chuyên gia của Eaton ở vị trí trung tâm của mọi quyết định.

Các tổ chức khác đang khám phá những điều khả thi bằng cách trao quyền cho những người gần gũi nhất với vấn đề để xây dựng các giải pháp. Premera Blue Cross đã đặt mục tiêu cho phép nhân viên tự tạo ra các AI agent để giảm bớt công việc thủ công lặp đi lặp lại và giải quyết tình trạng tồn đọng công việc cũng như quy trình làm việc thủ công ngày càng tăng. Kế hoạch bảo hiểm sức khỏe này, phục vụ các thành viên trên khắp Washington và Alaska, bắt đầu bằng việc tích hợp Microsoft 365 Copilot và Copilot Studio vào các công cụ mà nhân viên của họ đã sử dụng hàng ngày, được hỗ trợ bởi đào tạo và những quy trình rõ ràng để nhân viên có thể thử nghiệm mà không làm ảnh hưởng đến lòng tin của thành viên. Kể từ đó, nhóm đã xây dựng hơn 900 agent và con số này vẫn đang tiếp tục tăng lên, bao gồm cả trợ lý phụ trách hợp đồng với khả năng xử lý tài liệu thông minh rút ngắn quy trình làm việc thủ công từ 30 đến 45 phút xuống còn khoảng 3 phút — giúp nhân viên tập trung vào những thành viên cần được chăm sóc sức khỏe hoặc cần câu trả lời cho các câu hỏi quan trọng.

Xa hơn nữa, Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể mở khóa khả năng thực hiện những công việc mà trước đây hoàn toàn không thể làm được. Tại Levi Strauss & Co., nơi AI đang được tích hợp vào toàn bộ hoạt động kinh doanh, từ hiểu biết về người tiêu dùng đến quản lý nhân sự (HR), một hệ thống tự động đã phân tích 1.100 quy trình hoạt động tiêu chuẩn về tài chính và lập danh mục 18.000 nhiệm vụ riêng lẻ trong một ngày, tạo ra một cái nhìn chi tiết về công việc mà nếu không có hệ thống này thì sẽ không thể phát hiện ra. “Hệ thống tự động đã đánh giá được một cơ hội mà tôi cho rằng không thể định lượng được,” Lisa Sterling, Phó Chủ tịch Tài chính tại Levi’s, cho biết.

Và tại tổ chức tư vấn toàn cầu EY, một hệ thống tìm nguồn cung ứng tự động (ASA) tự động hóa các giao dịch chi phí thấp, rủi ro thấp trong toàn bộ quy trình mua sắm, từ yêu cầu và đàm phán đến tạo đơn đặt hàng. Nó có thể đàm phán với một hoặc nhiều nhà cung cấp cùng một lúc về chi phí, thời gian giao hàng và điều khoản bảo hành, đồng thời vẫn giữ sự tham gia của con người để xác nhận và giải quyết vấn đề. Kể từ khi được thử nghiệm vào tháng 10 năm 2025, ASA đã hỗ trợ hơn 200 giao dịch và dự kiến ​​sẽ xử lý 1.500 giao dịch trong năm tới. Kết quả là một quy trình mua sắm nhanh hơn, hiệu quả hơn, giúp các nhóm thu được nhiều giá trị hơn từ nhà cung cấp đồng thời đảm bảo những quyết định quan trọng vẫn thuộc về con người.

Chuyên môn hóa trên quy mô lớn

Sự khác biệt giữa các tổ chức đang chứng kiến ​​những thay đổi như thế này và những tổ chức vẫn đang chờ đợi không nằm ở việc họ đã triển khai AI rộng rãi đến mức nào, mà là họ đã điều chỉnh nó phù hợp với công việc ra sao. Tuy nhiên, mô hình triển khai phổ biến nhất vẫn là mô hình tổng quát: Cung cấp cho mọi người cùng một công cụ và để họ tự tìm hiểu. Các tổ chức tạo ra giá trị khác biệt nhất đang làm điều gì đó khác biệt - bắt đầu từ cách thức hoạt động thực tế của các vai trò cụ thể, sau đó xây dựng AI dựa trên những mô hình đó.

Một ví dụ: S&P Global đang cho thấy cách AI có thể giúp nhiều người tiếp cận chuyên môn sâu rộng bằng cách đưa thông tin đáng tin cậy trực tiếp vào quy trình làm việc. Khi nhu cầu về dữ liệu sẵn sàng cho AI tăng lên, công ty đã sử dụng Microsoft Copilot Agent Builder và các trình kết nối Microsoft Graph để tạo ra một Copilot agent trong Microsoft Teams, cung cấp cho khách hàng một cách đơn giản hơn để truy cập và tương tác với nghiên cứu hàng hóa và thông tin chi tiết thị trường của họ. Bằng cách cung cấp khả năng trích xuất dữ liệu nhanh hơn 95% và phân tích so sánh nhanh hơn 98%, giải pháp này giúp khách hàng chuyển đổi lượng thông tin khổng lồ thành thông tin hữu ích nhanh hơn, cho phép đưa ra các quyết định nhanh hơn và sáng suốt hơn trên thị trường năng lượng và hàng hóa toàn cầu.

Nhóm bán hàng của Microsoft đã phân loại các chân dung người bán khác nhau vào những AI agent chuyên dụng - Agent nghiên cứu, agent phân tích, agent bán hàng, agent giao dịch và MSXi Copilot (một agent báo cáo và thu thập thông tin bán hàng) - mỗi agent được thiết kế để phù hợp với những thời điểm cụ thể trong cách người bán sử dụng thời gian của họ. Với việc các agent đảm nhận nhiều nhiệm vụ hành chính và phối hợp hơn, thời gian người bán dành cho những hoạt động tương tác trực tiếp với khách hàng đã tăng gấp đôi, từ 25% lên 50%. Nhóm thí điểm đã ghi nhận doanh thu bình quân đầu người tăng 9,4% và tốc độ chốt giao dịch nhanh hơn 20%, và trong một cuộc khảo sát đã báo cáo mức tăng gấp 3 lần về việc áp dụng các trường hợp sử dụng ưu tiên.

Kantar đã áp dụng một cách tiếp cận từ gốc rễ. Tại công ty dữ liệu và phân tích tiếp thị này, một “agent con người” dành cho các câu hỏi về nhân sự (thực chất là một hệ thống gồm khoảng 10 agent với 60 chủ đề và các luồng liên quan hoạt động cùng nhau) đang được xây dựng và mở rộng thông qua sự hợp tác của những người thực sự xử lý và hỗ trợ các yêu cầu này trong toàn bộ nhóm People. Hệ thống này đã giải quyết được một phần ngày càng tăng mà không cần sự can thiệp của con người: Một thư xác nhận việc làm trước đây mất ba ngày giờ được trả lời trong 120 giây. Kantar báo cáo rằng tỷ lệ các yêu cầu nhân sự được xử lý theo cách này đã tăng từ con số 0 vào tháng 2 lên khoảng 40%, so với mục tiêu cuối năm là 95%.

Nhóm People Operations của Microsoft xử lý hơn một triệu tương tác với nhân viên mỗi năm trên hơn 100 hệ thống, thực hiện công việc có tầm quan trọng thực sự đối với con người. Họ đang sử dụng Frontier Tuning để mở rộng chuyên môn nhân sự trên toàn bộ quy trình và các khoảnh khắc của nhân viên thay vì cải thiện từng nhiệm vụ riêng lẻ, thu thập chuyên môn của các chuyên gia dưới dạng nhiệm vụ, kỹ năng và tiêu chí xác định những tiêu chuẩn chất lượng. Kết quả là một hệ thống được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo có thể đảm nhận công việc vận hành với bối cảnh, tiêu chuẩn và kiến ​​thức tổ chức cần thiết để thành công, chuyển đổi bí quyết của chuyên gia thành năng lực tổ chức. Nhóm có thể thấy hiệu suất của hệ thống trong công việc thực tế và điều chỉnh các yếu tố – công cụ, bối cảnh, kỹ năng và chính mô hình – để đảm bảo hiệu suất nhất quán. Công cụ được phát triển bằng Frontier Tuning hiện đã được triển khai trong People Operations, mang lại hiệu quả cải thiện gấp 5 lần về tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ thành công so với mô hình đa năng cơ bản. Khi các hoạt động thường nhật ngày càng được AI xử lý, những chuyên gia People Operations của Microsoft HR có thể tập trung vào các tương tác phức tạp giữa nhân viên, những quyết định tinh tế và công việc chiến lược, nơi mà sự hiểu biết của con người là quan trọng nhất.

Điều gì sẽ diễn ra tiếp theo?

Khi công nghệ AI phát triển và các tổ chức trên toàn thế giới bắt đầu thấy giá trị thực sự xuất hiện, những thước đo quan trọng cũng đang thay đổi. Chúng ta sẽ thấy sự tập trung nhiều hơn vào chiều sâu sử dụng, sự thay đổi có thể đo lường được trong chính công việc, sự phát triển và quản trị của các công cụ, việc thiết kế lại những vai trò và quy trình làm việc, cùng sự xuất hiện của các khả năng chưa từng tồn tại trước đây. Các tổ chức xây dựng lợi thế bền vững là những tổ chức mà công nghệ, mô hình hoạt động và năng lực của con người đang cùng nhau phát triển. Đó chính là hình ảnh của Frontier Firm đang dần hình thành.