Thay mặt Bộ Chính trị, ngày 22/8/2025, Tổng Bí thư Tô Lâm đã ký ban hành Nghị quyết của Bộ Chính trị về đột phá phát triển giáo dục và đào tạo (Nghị quyết số 71-NQ/TW). Sau đây là tổng hợp các mục tiêu và giải pháp trọng tâm về giáo dục đại họcViệt Nam được nêu trong Nghị quyết 71-NQ/TW:
🎯 Mục tiêu về giáo dục đại học:
Đến năm 2030
Sắp xếp và nâng cấp mạng lưới cơ sở GDĐH và GD nghề nghiệp;
100% cơ sở GDĐH và ít nhất 80% cơ sở GD nghề nghiệp đạt chuẩn quốc gia.
20% cơ sở đạt trình độ hiện đại tương đương các nước phát triển châu Á.
Tỷ lệ thanh niên theo học sau trung học phổ thông đạt 50%, trong đó 24% có trình độ cao đẳng, đại học trở lên.
Tỷ lệ SV theo học các ngành khoa học cơ bản, kỹ thuật, công nghệ ≥ 35%.
Ít nhất 6.000 NCS, 20.000 SV theo chương trình tài năng.
Nâng tầm đại học trở thành trung tâm nghiên cứu, đổi mới sáng tạo, khởi nghiệp quốc gia và vùng.
Thu hút ít nhất 2.000 giảng viên giỏi từ nước ngoài.
Tăng 12%/năm công bố khoa học quốc tế; 16%/năm số sáng chế.
Có ≥ 8 trường đại học vào top 200 châu Á, ≥ 1 trường vào top 100 thế giới theo lĩnh vực.
Đến năm 2035
Hệ thống GDĐH hiện đại, chất lượng, công bằng.
2 cơ sở GDĐH lọt top 100 thế giới trong một số lĩnh vực.
Tầm nhìn 2045
Việt Nam có hệ thống GDĐH hiện đại, công bằng, chất lượng, thuộc top 20 quốc gia hàng đầu thế giới.
Có ít nhất 5 trường đại học thuộc nhóm 100 đại học hàng đầu thế giới (theo lĩnh vực).
GDĐH là động lực cung cấp nhân lực, nhân tài KH-CN cho đất nước phát triển, thu nhập cao.
🛠 Giải pháp trọng tâm về giáo dục đại học
Hoàn thiện thể chế và quản trị đại học
Sắp xếp, tái cấu trúc mạng lưới cơ sở GDĐH; giải thể, sáp nhập trường không đạt chuẩn.
Xóa bỏ cấp trung gian; nghiên cứu sáp nhập viện nghiên cứu vào ĐH.
Tăng quyền tự chủ toàn diện cho ĐH (nhân sự, tài chính, tuyển dụng GS/PGS…).
Đổi mới cơ chế tài chính: phân bổ NSNN dựa trên sứ mạng, chất lượng, hiệu quả; dành ≥ 3% NSNN cho GDĐH.
Đầu tư trọng điểm
Hiện đại hóa hạ tầng, phòng thí nghiệm, trung tâm nghiên cứu tại các trường trọng điểm.
Phát triển 3–5 đại học tinh hoa theo mô hình đại học nghiên cứu đẳng cấp quốc tế.
Khuyến khích phát triển các khu đô thị công nghệ cao – đại học, mô hình đại học đổi mới sáng tạo.
Phát triển đội ngũ giảng viên và nhân lực nghiên cứu
Tăng cường bồi dưỡng, hỗ trợ giảng viên học tập nâng cao trong và ngoài nước.
Chính sách ưu đãi vượt trội để thu hút giảng viên, nhà khoa học quốc tế.
Thực hiện chế độ giảng viên đồng cơ hữu, huy động người giỏi tham gia giảng dạy và nghiên cứu.
Đổi mới chương trình và phương thức đào tạo
Chuẩn hóa theo chuẩn quốc tế; tích hợp kiến thức AI, phân tích dữ liệu, khởi nghiệp.
Gắn đào tạo sau đại học với nghiên cứu KH-CN và đổi mới sáng tạo.
Đổi mới tuyển sinh theo hướng đánh giá năng lực, kiểm soát chuẩn đầu vào, đầu ra.
Thúc đẩy hệ sinh thái đổi mới sáng tạo & khởi nghiệp
Gắn kết Nhà nước – Nhà trường – Doanh nghiệp.
Hỗ trợ giảng viên, sinh viên triển khai startup, spin-off, dự án đổi mới sáng tạo.
Hội nhập quốc tế sâu rộng
Hợp tác liên kết với các đại học uy tín, doanh nghiệp lớn quốc tế.
Thu hút đầu tư nước ngoài vào GDĐH.
Khuyến khích các ĐH Việt Nam mở phân hiệu, văn phòng đại diện ở nước ngoài.
Đẩy mạnh hợp tác đào tạo xuyên biên giới, giáo dục số.
👉 Tóm lại, giáo dục đại học được xác định là nòng cốt để phát triển nhân lực trình độ cao, dẫn dắt nghiên cứu – đổi mới sáng tạo, với mục tiêu đưa Việt Nam vào nhóm top 20 quốc gia hàng đầu thế giới về giáo dục vào năm 2045.
Trước hết, tôi xin bày tỏ sự trân trọng đối với Hội Toán học London về sáng kiến tuyệt vời này, và cảm ơn Hội đã chọn Viện chúng tôi (Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán – VIASM) làm nơi tổ chức cuộc họp toàn cầu đầu tiên. Thay mặt cho VIASM, tôi xin gửi lời chào mừng nồng nhiệt tới các đồng nghiệp đến từ Vương quốc Anh và tất cả quý vị. Với cương vị Giám đốc khoa học của VIASM, tôi có đôi lời muốn chia sẻ về chủ đề khoa học của hội nghị này, đó là Toán học và Trí tuệ nhân tạo. Tôi xin nhân dịp này chia sẻ một vài suy ngẫm mang tính triết lý về chủ đề nóng bỏng này. Mặc dù tôi không có kiến thức kỹ thuật sâu về AI, nhưng tôi có thể nói rằng trong khoảng nửa năm vừa qua, hầu như không ngày nào tôi không suy nghĩ về hiện tượng hấp dẫn này, mà tôi ví như một thiên thạch khổng lồ đang lao tới Trái Đất với tốc độ ánh sáng. Xin quý vị kiên nhẫn cùng tôi trong những suy đoán này.
Khi nghe những người như Sam Altman (cựu Giám đốc điều hành của OpenAI) phát biểu, ta có cảm giác công ty của ông ấy đã chi hàng tỷ đô la để tạo ra một thứ mà chính ông ấy lại lấy làm tiếc vì nó sẽ hủy diệt tất cả chúng ta. Theo Altman, đây là một dạng thảm họa do con người tạo ra mà chúng ta buộc phải góp phần vào. Chúng ta phải dùng hết nguồn nước, làm nóng thêm bầu khí quyển để xây dựng con quái vật này, thứ sẽ lấy đi tất cả công việc của chúng ta. Chẳng phải những gì Altman nói khiến “trí tuệ nhân tạo” trông giống “sự ngu dốt nhân tạo” của con người hơn sao?
Trong các cuộc cách mạng công nghiệp trước đây, khi máy hơi nước và điện thay thế cho sức cơ bắp con người, những thảm họa quy mô lớn đã diễn ra. Liệu chiến tranh giành thị trường mới để tiêu thụ sản phẩm công nghiệp dư thừa, hay những cuộc khủng hoảng, thất nghiệp chưa từng có phải là hệ quả trực tiếp của cách mạng công nghiệp? Khó mà xác định, nhưng sự ra đời của máy hơi nước và điện nhiều khả năng đã góp phần gây ra những thảm họa lớn trong nửa đầu thế kỷ XX. Tuy vậy, thật không công bằng khi đổ lỗi cho những phát minh vĩ đại này, bởi về bản chất, chúng giúp con người thoát khỏi những lao động nặng nhọc, ít thú vị. Điều đáng trách là sự bất lực của chúng ta trong việc đổi mới mô hình kinh tế – xã hội để thích ứng với năng lực sản xuất hoàn toàn mới này. Cuối cùng, sự chuyển đổi cũng diễn ra một cách tự nhiên khi lực lượng lao động sản xuất chuyển sang lĩnh vực dịch vụ. Nửa sau thế kỷ XX là giai đoạn thịnh vượng toàn cầu, duy trì bởi hòa bình mong manh trên thế giới, ngoại trừ một vài nơi, trong đó có đất nước chúng ta. Cuộc cách mạng công nghiệp thế kỷ XIX ban đầu khiến cuộc sống con người tồi tệ hơn, nhưng cuối cùng lại cải thiện nó.
Tuy nhiên, đã có những hệ quả ngoài ý muốn. Nửa sau thế kỷ XX chứng kiến một vấn đề sức khỏe cộng đồng mới: lần đầu tiên trong lịch sử, một bộ phận lớn dân số ở một số quốc gia bị béo phì. Điều này có thể dự đoán trước, bởi khi ta sử dụng cơ bắp ít đi, ta sẽ béo phì. Suy rộng ra, có thể dự đoán rằng vấn đề sức khỏe cộng đồng của nửa sau thế kỷ XXI có thể sẽ là “béo phì tinh thần”.
Nhưng không nhất thiết phải như vậy. Nếu tin vào Sam Altman, AI sẽ thay thế con người trong mọi công việc, và vì thế con người sẽ không còn phải làm việc nữa. Điều đó sẽ gây ra khủng hoảng kinh tế nghiêm trọng ở một mặt, và “béo phì tinh thần” ở mặt khác. Tôi tin rằng các nhà kinh tế sẽ có một nhiệm vụ thú vị: xây dựng một mô hình kinh tế khả thi, trong đó nhiều công việc văn phòng hình thành sau cuộc cách mạng công nghiệp trước sẽ biến mất dưới tác động của AI, nhưng đồng thời sẽ xuất hiện những công việc mới. Ông Muti Yung, người phát biểu hôm thứ Hai, cũng có quan điểm tương tự. (GS Muti Yung, ĐH Colombia, Hoa Kỳ có bài nói tại VIASM vào 25/8/2025)
Dù khá rõ ràng rằng nhiều công việc văn phòng sẽ bị AI thay thế, AI chắc chắn không thể đáp ứng tất cả nhu cầu của con người. Vượt lên trên nhu cầu sinh tồn và nhu cầu sinh học, với tư cách con người, chúng ta còn cần phát triển về trí tuệ và tinh thần. Không một cỗ máy nào có thể thay thế chúng ta trong việc sống và phát triển trí tuệ, tinh thần. Tôi muốn tin rằng tiến bộ công nghệ sẽ giảm bớt gánh nặng mưu sinh thường nhật, giải phóng thời gian và năng lượng để chúng ta được phát triển. Một lần nữa, tôi xin dành vấn đề kinh tế cho các nhà kinh tế, nhưng tôi nghi ngờ rằng mô hình kinh tế hiện tại – vốn xây dựng trên các ràng buộc của máy hơi nước và điện – sẽ còn giá trị. Nói cách khác, chúng ta không nên đồng tình với Sam Altman, người cho rằng mục tiêu là xây dựng một siêu máy có khả năng nghiền nát trí tuệ con người, chỉ vì đó là “luật của thị trường tự do”. Luật thị trường tự do là một lý thuyết hấp dẫn, một sản phẩm đáng kinh ngạc của trí tuệ nhân loại, nhưng nó không nên lấn át mục tiêu hàng đầu là duy trì sự sống và phát triển của chúng ta.
Giống như nhiều người trong số quý vị, tôi đã dành thời gian trò chuyện với nhiều mô hình AI khác nhau, và tôi thích sự đồng hành của chúng. Chúng “phi nhân tính” ở chỗ luôn sẵn sàng, nhưng lại “rất con người” ở chỗ vừa thú vị vừa… không đáng tin. Tôi không coi bất kỳ câu trả lời nào của chúng là chân lý, nhưng việc trò chuyện giúp tôi tiếp tục suy nghĩ về một chủ đề, từ đó hình thành hiểu biết của riêng mình. Nếu muốn học hỏi điều gì, AI hiện tại đã có thể là một bạn đồng hành học tập tuyệt vời.
Hôm qua, Bùi Hải Hưng (Viện trưởng Viện trí tuệ Nhân tạo VinAI Research) đã có một bài trình bày khái quát về LLM (mô hình ngôn ngữ lớn – Large Language Model) cho người mới. Ông giải thích rằng cốt lõi của LLM vẫn chỉ là “con vẹt thống kê”, nhưng là một con vẹt có cả Internet trong trí nhớ. Vì thế, nó là một bạn học nói nhiều, có thể gây ấn tượng bởi sự dí dỏm và cách diễn đạt rõ ràng. Tuy nhiên, chúng ta phải thận trọng gấp đôi, bởi bản chất của một con vẹt thống kê là không đáng tin. Kinh nghiệm của tôi là: khi hỏi về một vấn đề tôi hiểu rõ, câu trả lời gần như luôn sai hoặc gây hiểu lầm. Nhưng khi hỏi về vấn đề tôi chưa rõ, câu trả lời lại nghe rất thuyết phục. Vì vậy, hãy luôn cảnh giác.
Từ góc nhìn toán học, khuyết điểm rõ ràng nhất của LLM là sự bất lực hoàn toàn trong việc xây dựng lý thuyết. Lý thuyết, tôi muốn nói, là một hệ thống định nghĩa và các mệnh đề logic cơ bản dựa trên định nghĩa đó, cho phép chúng ta mô tả hiện tượng một cách chính xác và súc tích. Con người cần sự súc tích vì ta không thể xử lý những câu quá dài. Đó là lý do ta cần lý thuyết. Hơn nữa, sự súc tích và chính xác càng cao thì với ta càng đẹp. Trái lại, máy tính có thể xử lý câu dài, và như tôi hiểu từ bài nói của Bùi Hải Hưng, với LLM, thực ra chỉ có một câu siêu dài được xây dựng từng từ. Trong kiến trúc hiện tại, LLM dường như vốn dĩ không thể xây dựng lý thuyết. Thay vì xây dựng những cỗ máy mạnh hơn trên cùng kiến trúc – vốn cần thêm nước và điện – có lẽ cần tìm kiếm những mô hình mang những giới hạn tương tự như trí óc con người để tạo ra một AI thực sự là bạn học thông minh.
Từ góc nhìn giảng dạy, thách thức lại khác. Các mô hình AI hiện nay đã có thể giải quyết hầu hết các bài toán mà chúng ta thường giao cho sinh viên. Nhưng đối với giáo viên, điều đó không có giá trị tích cực, vì chúng ta không cần câu trả lời, chúng ta muốn sinh viên tự tìm ra. Nói ngắn gọn, AI ở hình thức hiện nay gây hại nhiều hơn lợi cho việc dạy toán. Giống như ta cần các nhà kinh tế tìm ra cách thức giao dịch kinh tế mới trong kỷ nguyên AI, chúng ta – những người dạy học – cũng phải tự đặt câu hỏi về việc tái phát minh cách dạy toán và cách đánh giá sự tiến bộ của sinh viên. Điều này đòi hỏi nhiều hơn là những suy đoán nhàn rỗi của tôi trên chiếc ghế lăn này, nhưng tôi tin rằng giải pháp tồn tại. Dù đó là học tập dựa trên khám phá hay quay lại với hình thức thi vấn đáp, chúng ta cần phải làm một cách hệ thống, bởi đây là vấn đề hệ trọng. Chúng ta không muốn lặp lại tình huống buộc sinh viên dùng cái gọi là “máy tính khoa học” chỉ vì chúng ta chưa nghĩ ra cách tích hợp tính toán khoa học thực sự vào chương trình học.
Đó là tất cả những gì tôi muốn nói. Trước sự xuất hiện của AI, chúng ta cần đánh giá lại mọi khía cạnh trong cách chúng ta sống chung, trao đổi hàng hóa, dịch vụ và ý tưởng. AI có khả năng giải phóng chúng ta khỏi nhiều công việc nhàm chán, cho phép chúng ta tập trung trí tuệ vào những câu hỏi cốt lõi liên quan đến sự phát triển trí tuệ và tinh thần. Nhưng trước khi đạt tới đó, nếu không cẩn trọng suy xét và tổ chức lại đời sống tập thể một cách sâu sắc, AI có thể trước hết sẽ dẫn đến thảm họa với những mất mát to lớn về con người, trước khi mang lại cải thiện.
Bài viết này mô tả các loại dữ liệu khác nhau mà một doanh nghiệp hiệu quả cần. Các loại dữ liệu doanh nghiệp mà chúng ta sẽ thảo luận bao gồm: dữ liệu chiến lược (strategic data), dữ liệu chiến thuật (tactical data), dữ liệu lịch sử (historical data), và dữ liệu giao dịch (transactional data).
Dữ liệu chiến lược là loại dữ liệu được sử dụng bởi ban lãnh đạo cấp cao để đưa ra các quyết định và cần thiết cho việc lập kế hoạch dài hạn. Loại dữ liệu này có thể bao gồm thông tin như môi trường kinh doanh, dự báo kinh doanh, dự báo doanh số, dự báo nhà cung cấp và các loại thông tin khác ảnh hưởng đến toàn bộ doanh nghiệp, giúp đưa ra những quyết định có tác động sâu rộng. Loại dữ liệu này liên quan đến các quyết định có tầm nhìn xa, từ 1 năm, 5 năm, đến 10 hoặc 20 năm. Khi doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định dựa trên loại dữ liệu này, họ có thể thiết lập các mục tiêu chiến thuật, dẫn đến phần tiếp theo: dữ liệu chiến thuật.
Dữ liệu chiến thuật là loại dữ liệu được các nhà quản lý sử dụng để vận hành doanh nghiệp hàng ngày. Dữ liệu này cần thiết để đạt được các mục tiêu ngắn hạn, được đặt ra nhằm giúp doanh nghiệp từng bước tiến tới các mục tiêu dài hạn. Nó có thể bao gồm dữ liệu ở cấp độ đơn vị hoặc nhóm, chẳng hạn như dữ liệu chỉ liên quan đến nhóm tiếp thị hoặc đơn vị bán sản phẩm cụ thể.
Dữ liệu lịch sử bao gồm tất cả các dữ liệu chiến lược và chiến thuật trong quá khứ. Loại dữ liệu này cần thiết để hiểu xu hướng và thiết lập các tiêu chuẩn. Ví dụ, làm sao bạn biết mình đang nhận được một mức giá tốt nếu không biết dữ liệu lịch sử về giá mà nhà cung cấp đã từng cung cấp? Hoặc làm sao bạn biết giá thuê bất động sản hợp lý nếu không biết giá thị trường trước đây? Dữ liệu lịch sử cũng rất quan trọng để hiểu doanh nghiệp đã ở đâu, từ đó đưa ra quyết định tốt hơn về nơi doanh nghiệp sẽ đi tới.
Dữ liệu giao dịch là dữ liệu mô tả một sự kiện hoặc giao dịch xảy ra trong quá trình vận hành doanh nghiệp. Tất cả mọi thứ liên quan đến hoạt động kinh doanh, từ việc lập hóa đơn cho khách hàng, trả lương cho nhân viên, đến số lượng hàng tồn kho, đều thuộc loại dữ liệu này. Nếu bạn có một doanh nghiệp với hàng tồn kho vật lý, dữ liệu giao dịch bao gồm cả số lượng tồn kho. Dữ liệu này không chỉ hữu ích làm tham chiếu để đưa ra các quyết định trong tương lai, mà còn cần thiết cho các mục đích báo cáo tài chính và thuế.
Trên đây các loại dữ liệu khác nhau mà một doanh nghiệp hiệu quả cần.
Các phần tử của một hệ thống gồm: đầu ra và đầu vào, bộ xử lý, kiểm soát, phản hồi, môi trường, ranh giới và giao diện.
Sơ đồ dưới đây cho thấy các phần tử của một hệ thống:
Đầu ra (output) và đầu vào (input) Mục tiêu chính của một hệ thống là tạo ra đầu ra có ích cho người sử dụng.
Đầu vào là thông tin đi vào hệ thống để xử lý.
Đầu ra là kết quả của quá trình xử lý.
Bộ xử lý (processor) Bộ xử lý là yếu tố của hệ thống liên quan đến việc biến đổi đầu vào thành đầu ra.
Đây là thành phần hoạt động của hệ thống. Các bộ xử lý có thể thay đổi đầu vào hoàn toàn hoặc một phần, tùy thuộc vào đặc điểm kỹ thuật của đầu ra.
Khi các đặc điểm kỹ thuật của đầu ra thay đổi, quá trình xử lý cũng thay đổi theo. Trong một số trường hợp, đầu vào cũng được sửa đổi để cho phép bộ xử lý xử lý việc biến đổi.
Điều khiển (control) Phần tử điều khiển hướng dẫn hệ thống.
Đây là hệ thống con đưa ra quyết định kiểm soát các hoạt động về đầu vào, xử lý, và đầu ra.
Hành vi của một hệ thống máy tính được kiểm soát bởi Hệ Điều hành và phần mềm. Để duy trì hệ thống cân bằng, cần xác định đầu vào nào và bao nhiêu là cần thiết dựa trên các yêu cầu đầu ra.
Phản hồi(feedback) Phản hồi cung cấp kiểm soát trong một hệ thống động.
Phản hồi tích cực có tính chất thủ tục và thúc đẩy hiệu suất của hệ thống.
Phản hồi tiêu cực có tính chất thông tin và cung cấp cho bộ điều khiển thông tin để hành động.
Môi trường(environment) Môi trường là “siêu hệ thống” mà trong đó một tổ chức hoạt động.
Nó là nguồn cung cấp các yếu tố bên ngoài tác động lên hệ thống.
Môi trường xác định cách hệ thống phải hoạt động. Ví dụ, nhà cung cấp và đối thủ cạnh tranh trong môi trường của tổ chức có thể đặt ra các ràng buộc ảnh hưởng đến hiệu suất thực tế của doanh nghiệp.
Các ranh giới (boundaries) và giao diện (interfaces) Một hệ thống nên được xác định bởi các ranh giới của nó. Ranh giới là các giới hạn xác định các thành phần, quy trình, và mối quan hệ của nó khi tương tác với một hệ thống khác.
Mỗi hệ thống có ranh giới xác định phạm vi ảnh hưởng và kiểm soát của nó.
Kiến thức về ranh giới của một hệ thống cụ thể là rất quan trọng trong việc xác định bản chất của giao diện với các hệ thống khác để thiết kế thành công.
Xác định yêu cầu bao gồm việc nghiên cứu hệ thống hiện có và thu thập chi tiết để xác định các yêu cầu, cách nó hoạt động và cần cải tiến ở đâu.
1. Xác định yêu cầu là gì?
Yêu cầu là một tính năng quan trọng của một hệ thống mới, có thể bao gồm việc xử lý hoặc thu thập dữ liệu, kiểm soát các hoạt động kinh doanh, đưa ra thông tin và hỗ trợ quản lý.
Xác định yêu cầu bao gồm việc nghiên cứu hệ thống hiện có và thu thập chi tiết để xác định các yêu cầu, cách nó hoạt động và cần cải tiến ở đâu.
2. Các hoạt động chính trong việc xác định yêu cầu
Dự đoán yêu cầu Dự đoán các đặc điểm của hệ thống dựa trên kinh nghiệm trước đó bao gồm các vấn đề hoặc tính năng nhất định và yêu cầu đối với một hệ thống mới.
Nó có thể dẫn đến việc phân tích các lĩnh vực mà các nhà phân tích thiếu kinh nghiệm có thể bỏ qua. Tuy nhiên, nếu đi đường tắt và có sự thiên vị, thiển cận trong quá trình điều tra, thì dự đoán yêu cầu có thể không hoàn thiện.
Điều tra yêu cầu Điều tra yêu cầu bao gồm việc nghiên cứu hệ thống hiện tại và tài liệu hóa các tính năng của nó để dùng cho việc phân tích về sau.
Đây là trọng tâm của phân tích hệ thống, khi các nhà phân tích ghi lại và mô tả các tính năng của hệ thống bằng cách sử dụng các kỹ thuật tìm hiểu thông tin, tạo bản mẫu, và các công cụ hỗ trợ máy tính.
Đặc tả yêu cầu Bao gồm phân tích dữ liệu để xác định yêu cầu, mô tả các tính năng của hệ thống mới, và xác định các yêu cầu thông tin sẽ được cung cấp.
Nó bao gồm phân tích dữ liệu thực tế, xác định các yêu cầu cần thiết và lựa chọn các chiến lược thực hiện yêu cầu.
Bài tiếp theo chúng ta sẽ xem xét các kỹ thuật thu thập thông tin để xây dựng Tài liệu đặc tả yêu cầu SRS (System Requirements Specification).
Phát triển hệ thống là một quy trình có hệ thống bao gồm các giai đoạn như lập kế hoạch, phân tích, thiết kế, triển khai và bảo trì. Trong bài viết này, chúng ta sẽ chủ yếu tập trung vào:
Phân tích hệ thống
Thiết kế hệ thống
Phân tích hệ thống
Đây là quá trình thu thập và diễn giải các sự kiện, xác định vấn đề và phân rã hệ thống thành các thành phần của nó.
Phân tích hệ thống được thực hiện nhằm mục đích nghiên cứu một hệ thống hoặc các phần của nó để xác định các mục tiêu của nó. Đây là một kỹ thuật giải quyết vấn đề giúp cải thiện hệ thống và đảm bảo rằng tất cả các thành phần của hệ thống hoạt động hiệu quả để đạt được mục đích của chúng.
Bước phân tích hệ thống xác định hệ thống cần làm gì.
Thiết kế hệ thống
Đây là quá trình lập kế hoạch một hệ thống kinh doanh mới hoặc thay thế một hệ thống hiện có bằng cách xác định các thành phần hoặc mô-đun của nó để đáp ứng các yêu cầu cụ thể. Trước khi lập kế hoạch, bạn cần hiểu rõ hệ thống cũ và xác định cách sử dụng máy tính tốt nhất để hoạt động hiệu quả.
Công việc thiết kế hệ thống tập trung vào cách đạt được mục tiêu của hệ thống.
Phân tích và Thiết kế hệ thống (System Analysis and Design – SAD) chủ yếu tập trung vào:
Hệ thống
Quy trình
Công nghệ
Hệ thống là gì?
Từ “Hệ thống” bắt nguồn từ từ Hy Lạp “Systema”, có nghĩa là một mối quan hệ có tổ chức giữa bất kỳ tập hợp các thành phần nào để đạt được một mục đích hoặc mục tiêu chung.
Hệ thống là “một nhóm các thành phần phụ thuộc lẫn nhau được liên kết với nhau theo một kế hoạch để đạt được một mục tiêu cụ thể.”
Các ràng buộc của hệ thống
Một hệ thống phải có ba ràng buộc cơ bản:
Một hệ thống phải có cấu trúc và hành vi được thiết kế để đạt được một mục tiêu đã được định trước.
Sự kết nối và phụ thuộc lẫn nhau phải tồn tại giữa các thành phần của hệ thống.
Các mục tiêu của tổ chức có ưu tiên cao hơn so với các mục tiêu của các hệ thống con.
Ví dụ: hệ thống quản lý giao thông, hệ thống tính lương, hệ thống thư viện tự động, hệ thống thông tin nhân sự.
Các tính chất của hệ thống
Một hệ thống có các tính chất sau:
Tổ chức: Tổ chức ngụ ý cấu trúc và trật tự. Đó là sự sắp xếp các thành phần giúp đạt được các mục tiêu đã định trước.
Tương tác: Được xác định bởi cách các thành phần hoạt động với nhau.
Ví dụ: trong một tổ chức, phòng mua hàng phải tương tác với phòng sản xuất và phòng tính lương phải tương tác với phòng nhân sự.
Phụ thuộc lẫn nhau: Phụ thuộc lẫn nhau có nghĩa là các thành phần của hệ thống phụ thuộc vào nhau như thế nào. Để hoạt động đúng, các thành phần phải được phối hợp và liên kết với nhau theo một kế hoạch cụ thể. Đầu ra của một hệ thống con là đầu vào cần thiết của hệ thống con khác.
Tích hợp: Tích hợp liên quan đến việc các thành phần của hệ thống được kết nối với nhau như thế nào. Nó có nghĩa là các phần của hệ thống làm việc cùng nhau trong hệ thống ngay cả khi mỗi phần thực hiện một chức năng riêng biệt.
Mục tiêu trung tâm: Mục tiêu của hệ thống phải là trung tâm. Nó có thể là mục tiêu thực sự hoặc mục tiêu đã tuyên bố. Không có gì lạ khi một tổ chức tuyên bố một mục tiêu và hoạt động để đạt được mục tiêu khác.
Người sử dụng phải biết rõ mục tiêu chính của một ứng dụng máy tính từ sớm trong quá trình phân tích để thiết kế và chuyển đổi thành công.
Chuyển đổi số không chỉ là về công nghệ. Trước đây khi nói về triển khai ứng dụng CNTT, chúng ta đã thấy tầm quan trọng của các yếu tố như sự phản kháng từ nhân viên, chiến lược của tổ chức và ý chí từ cấp lãnh đạo (split from the top). Trong một cuộc khảo sát toàn cầu gần đây của McKinsey, năm yếu tố sau đã được xác định để giúp chuyển đổi thành công.
Có những lãnh đạo hiểu biết về số hóa phù hợp: Gần 70% số người tham gia khảo sát cho biết đội ngũ lãnh đạo hàng đầu của tổ chức họ đã thay đổi trong quá trình chuyển đổi. Điều này thường xảy ra nhất khi các nhà lãnh đạo mới, quen thuộc với công nghệ số, gia nhập vào ban lãnh đạo. Khi những người cam kết với chuyển đổi số gia nhập đội ngũ, họ đã thể hiện cam kết từ lãnh đạo.
Xây dựng năng lực cho lực lượng lao động của tương lai: Yếu tố đầu tiên là tái định nghĩa vai trò và trách nhiệm của từng cá nhân sao cho phù hợp với các mục tiêu của chuyển đổi. Điều này có thể giúp làm rõ các vai trò và năng lực mà tổ chức cần. Yếu tố thứ hai là giới thiệu các vai trò cụ thể của các nhà tích hợp và quản lý đổi mới công nghệ. Các nhà quản lý này sẽ giúp thu hẹp khoảng cách giữa các bộ phận truyền thống và số hóa của doanh nghiệp. Cuối cùng, một yếu tố thành công khác là khả năng của tổ chức trong việc mở rộng quy mô lập kế hoạch và phát triển tài năng phù hợp với quá trình chuyển đổi.
Trao quyền cho nhân viên làm việc theo cách mới: Chuyển đổi số đòi hỏi sự thay đổi về văn hóa và hành vi. Vì vậy, để chuyển đổi thành công, các công ty cần trao quyền cho nhân viên để họ chấp nhận những thay đổi này thông qua việc thiết lập các thực hành liên quan đến cách làm việc mới để củng cố các hành vi và cách làm việc mới. Định rõ cho nhân viên nơi nào và cách nào có thể và nên được áp dụng số hóa/chuyển đổi số. Đảm bảo rằng những người giữ vai trò quan trọng trong các đơn vị của họ đang hợp tác với những người khác khi làm việc trong quá trình chuyển đổi.
Nâng cấp kỹ thuật số cho các công cụ sử dụng hàng ngày: Để tổ chức trao quyền cho nhân viên làm việc theo cách mới, cần đánh giá mức độ và cách số hóa các công cụ và quy trình có thể hỗ trợ thành công. Yếu tố đầu tiên là áp dụng các công cụ kỹ thuật số để làm cho thông tin, tri thức dễ dàng được tiếp cận hơn trong toàn tổ chức. Yếu tố thứ hai là triển khai các công nghệ tự phục vụ kỹ thuật số cho nhân viên, đối tác kinh doanh hoặc cả hai nhóm này. Yếu tố thứ ba là các tổ chức điều chỉnh quy trình hoạt động tiêu chuẩn của họ để tích hợp các công nghệ mới.
Giao tiếp thường xuyên thông qua các phương pháp truyền thống và kỹ thuật số: Giao tiếp rõ ràng là yếu tố quan trọng trong quá trình chuyển đổi số, giúp nhân viên hiểu rõ tổ chức đang hướng tới đâu, tại sao cần thay đổi và tại sao những thay đổi này là quan trọng. Điều này cũng bao gồm việc sử dụng các phương tiện liên lạc từ xa và kỹ thuật số để truyền tải tầm nhìn của chuyển đổi, hỗ trợ thành công tốt hơn so với các kênh truyền thống hoặc gặp gỡ trực tiếp.
Trong bối cảnh kỹ thuật số phát triển nhanh chóng, các doanh nghiệp trên toàn cầu đang phải đối mặt với việc triển khai những công nghệ mới đầy hứa hẹn nhưng cũng gây bối rối. Thuật ngữ chuyển đổi số (digital transformation – DX) đề cập đến việc tích hợp những công nghệ này nhằm thúc đẩy năng suất, hiệu quả và bền vững hơn. Thuật ngữ này đã trở nên phổ biến trong thời kỳ đại dịch COVID-19 và đại diện cho sự chuyển đổi rộng lớn sang các phương thức kinh doanh linh hoạt và thông minh hơn. Trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn và điện toán đám mây được coi là các công nghệ cốt lõi có khả năng biến đổi mạnh mẽ với ứng dụng rộng rãi trên nhiều ngành công nghiệp, trong khi các lĩnh vực như sản xuất đang áp dụng robot chuyên biệt.
Chi tiêu đang tăng nhanh, với công nghệ đám mây đứng đầu
Chi tiêu toàn cầu cho chuyển đổi số đạt 1,85 nghìn tỷ đô la Mỹ vào năm 2022, tăng hơn 16% so với năm 2021. Đại dịch COVID-19 được cho là đã khởi động sự chi tiêu này cho nhiều doanh nghiệp, với sự gia tăng của làm việc từ xa thúc đẩy các tổ chức áp dụng công nghệ đám mây cho phép môi trường làm việc linh hoạt. Hơn 90% các tổ chức trên toàn thế giới đã triển khai công nghệ đám mây tính đến năm 2023, tỷ lệ áp dụng cao nhất trong số các công nghệ mới nổi, với chi tiêu toàn cầu cho đám mây công cộng ước tính đã vượt qua 560 tỷ đô la Mỹ trên toàn cầu.
Việc áp dụng AI khác nhau giữa các ngành
AI tạo sinh đại diện cho mũi nhọn của nhiều sáng kiến chuyển đổi số, tuy nhiên phần lớn các tổ chức trên toàn thế giới vẫn chưa triển khai công nghệ này. Việc triển khai toàn cầu đạt khoảng một phần ba các tổ chức trên toàn thế giới vào năm 2023, với tỷ lệ này tăng lên 40% ở Bắc Mỹ. Khi được triển khai, AI và học máy có thể cho phép ra quyết định thông minh cho các giám đốc điều hành thông qua mô hình dự đoán và cải thiện dịch vụ cho khách hàng thông qua cá nhân hóa và chatbot tự động. Tuy nhiên, những phức tạp liên quan đến việc triển khai AI đặt ra một ngưỡng cao cho việc tham gia, gây khó khăn cho các tổ chức nhỏ với ngân sách hạn chế.
Chuyển đổi lực lượng lao động
Việc áp dụng rộng rãi các quy trình kỹ thuật số mới đã thúc đẩy việc đánh giá lại vai trò của lực lượng lao động, với một số công nghệ yêu cầu kỹ năng và năng lực chuyên môn. Một loạt các kỹ năng kỹ thuật đang tăng cao về nhu cầu trong bối cảnh AI được áp dụng, với các kỹ năng học máy, phân tích dữ liệu và an ninh mạng nằm trong số những kỹ năng nổi bật. Nhiều công ty sẽ tìm đến Ấn Độ để đáp ứng nhu cầu này, với quốc gia này đứng đầu bảng xếp hạng về sự thâm nhập của kỹ năng AI, trong khi những công ty khác có thể tìm cách nâng cao kỹ năng cho nhân viên hiện tại trong bối cảnh thị trường học tập doanh nghiệp bùng nổ.
Nhiệm vụ của các tổ chức sẽ là cân bằng khi họ tiến tới triển khai những công nghệ mới mạnh mẽ đồng thời cân nhắc các mối quan tâm về an ninh mạng và đạo đức. Mặt khác, nhân viên sẽ tìm cách nâng cao danh mục kỹ năng của mình để thành công trong một thị trường việc làm toàn cầu đòi hỏi sự thành thạo kỹ thuật số và sẵn sàng đón nhận thay đổi.
Khi xuất hiện vai trò lãnh đạo mới nhằm dẫn dắt quá trình chuyển đổi kinh doanh trên quy mô rộng, các nhà lãnh đạo CNTT tiếp tục tạo dấu ấn thúc đẩy sự thay đổi kỹ thuật số – bất kể chức danh như thế nào.
Giống như nhiều nhà lãnh đạo CNTT khác, Richard Wiedenbeck có nhiều vai trò khác nhau. Tuy nhiên, không giống như các đồng nghiệp của mình, vai trò kép của Wiedenbeck – giám đốc điều hành công nghệ hàng đầu cũng như người lãnh đạo chuyển đổi tại Ameritas (một công ty dịch vụ tài chính và bảo hiểm) – thường có những điểm khác biệt nhau.
Với tư cách là giám đốc công nghệ (CTO), Wiedenbeck đang thúc đẩy tự động hóa và hiện đại hóa CNTT để giảm độ phức tạp và các vấn đề kỹ thuật. Với tư cách là giám đốc chuyển đổi (CTrO*) của mình, sứ mệnh hiện tại của ông là tiên phong trong nỗ lực chuyển đổi doanh nghiệp nhằm đạt được hiệu quả hoạt động. Để đạt được cả hai mục tiêu, Wiedenbeck có chủ ý tách biệt các vai trò này. Ông cũng đã thỏa hiệp trong kế hoạch hành động phần kỹ thuật số để thúc đẩy các mục tiêu chuyển đổi doanh nghiệp lớn hơn.
Wiedenbeck, phó chủ tịch cấp cao kiêm giám đốc công nghệ và chuyển đổi (CTTO) của Ameritas cho biết: “Tôi thực sự nghĩ về hai vai trò này một cách khác nhau”. “Tôi không nghĩ đó là một phần mở rộng của công việc CIO mà là một vai trò riêng biệt để đảm bảo chúng tôi đạt được sự chuyển đổi. Tin tốt là tôi có thể tự nói chuyện với chính mình để đặt lại mục tiêu.”
RICHARD WIEDENBECK, SVP AND CTTO, AMERITAS
Không phải mọi nhà lãnh đạo đều sẵn sàng hoặc sẵn lòng tự mình làm trọng tài cho những cuộc thảo luận mang tính đánh đổi phức tạp. Nhưng ngày càng nhiều công ty đang tìm cách chính thức hóa một vị trí chuyên giám sát các nỗ lực chuyển đổi quy mô lớn và đôi khi vai trò đó được đảm nhận bởi CIO.
Mặc dù việc chuyển đổi quy trình kinh doanh, mô hình doanh thu và cơ cấu tổ chức đã diễn ra được một thời gian nhưng những năm qua đã chứng kiến sự thay đổi nhanh chóng. Mặt trận công nghệ đặc biệt nhộn nhịp khi các dịch vụ, trải nghiệm và quy trình làm việc được hỗ trợ kỹ thuật số mới đi vào hoạt động để duy trì dòng doanh thu và duy trì hoạt động của các doanh nghiệp trong thời kỳ cao điểm và sau đại dịch. Gần 2/3 (61%) số người trả lời nghiên cứu Kinh doanh Kỹ thuật số năm 2022 của Foundry xác nhận rằng đại dịch toàn cầu đã buộc tổ chức của họ phải xây dựng và thực hiện chiến lược ưu tiên kỹ thuật số. Đến năm 2023, 93% tổ chức phản hồi cho biết họ đã áp dụng hoặc lên kế hoạch áp dụng chiến lược kinh doanh ưu tiên kỹ thuật số, tiếp tục làn sóng chuyển đổi.
Angela Yochem, một chuyên gia về thay đổi cho biết: “Không phải công việc này chưa từng được thực hiện trước đây bởi bất kỳ ai khác, nhưng vì hoạt động thay đổi hiện đang diễn ra quá nhanh nên các công ty cảm thấy cần phải tạo ra một vai trò đứng đầu hoạt động thay đổi đó”. CxO đa ngành, người gần đây giữ chức vụ giám đốc chuyển đổi tại một nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe lớn. “Bất cứ điều gì thực sự làm thay đổi hoạt động kinh doanh, không chỉ hiện đại hóa, tinh giản hay tối ưu hóa nó, đều có thể cần có người chăm lo cho sự thay đổi quan trọng đó.”
Việc chỉ định vai trò giám đốc chuyển đổi chính thức để quản lý công việc đó hoặc giao nó cho một giám đốc điều hành cấp cao khác sẽ phụ thuộc vào công ty cũng như phạm vi và thời gian của chương trình chuyển đổi. Bởi vì các sáng kiến kinh doanh công nghệ và kỹ thuật số là trọng tâm của các nỗ lực thúc đẩy thay đổi trong vài năm qua, các nhà lãnh đạo CNTT đã tham gia vào vai trò này, nhiều người không có chức danh chính thức. 83% lãnh đạo CNTT trả lời nghiên cứu Tình hình CIO năm 2023 cho biết các khía cạnh chuyển đổi của vai trò CIO vẫn là trọng tâm và 84% cho biết họ tham gia nhiều hơn vào việc dẫn dắt chuyển đổi kỹ thuật số so với các lãnh đạo doanh nghiệp khác. Hơn một nửa (61%) số người được khảo sát xác nhận rằng họ hiện đảm nhận trách nhiệm chiến lược kinh doanh, đóng vai trò là nhà tư vấn và cố vấn chiến lược cho doanh nghiệp, đồng thời xác định vai trò của họ là người tạo ra sự thay đổi, điều này được trích dẫn bởi 85% lãnh đạo CNTT được hỏi.
Yochem nói: “Với tầm ảnh hưởng to lớn của công nghệ tiên tiến đối với sự phát triển của các mô hình kinh doanh, việc CIO cũng đội chiếc mũ chuyển đổi là điều hợp lý”. “Nếu bản chất của sự chuyển đổi thiên về mở rộng thị trường có thể định hình, thì có thể đó hoàn toàn là một người khác.”
ANGELA YOCHEM, MULTI-INDUSTRY CXO
Điều lệ của Giám đốc chuyển đổi
Trong trường hợp của Yochem, trước khi được bổ nhiệm làm giám đốc chuyển đổi, cô từng là giám đốc kỹ thuật số của nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe với trách nhiệm về công nghệ, an ninh mạng và các nhóm dữ liệu, ngành kinh doanh y tế kỹ thuật số cùng với nhiệm vụ khám phá các cơ hội doanh thu độc đáo . Mặc dù không trực tiếp “đấu tranh” cho vị trí CTrO nhưng Yochem cho biết cô đã cố tình hướng sự nghiệp của mình theo hướng chiến lược kinh doanh và trách nhiệm về doanh thu. Quyền hạn được mở rộng và khả năng hiển thị được nâng cao đã khiến cô trở thành sự lựa chọn đương nhiên để dẫn đầu các nỗ lực chuyển đổi doanh nghiệp.
“Rất nhiều sự phát triển mới và sự chuyển đổi của ngành chăm sóc sức khỏe như một ngành đang diễn ra trong những không gian mà tôi tình cờ sở hữu; cô nói: thật hợp lý khi kết hợp trách nhiệm của CTrO và giám đốc kỹ thuật số.
Việc đảm nhận vị trí CTrO chính thức không nhất thiết phải thay đổi điều lệ của Yochem hoặc trách nhiệm hàng ngày của cô ấy. Cô nói rằng việc thay đổi tiêu đề liên quan nhiều hơn đến việc thiết lập tầm quan trọng của chương trình chuyển đổi và loại bỏ mọi hạn chế có thể có thường liên quan đến CIO hoặc các vai trò công nghệ cụ thể. Cô giải thích: “Một phần của những gì xảy ra với CIO là một số giám đốc điều hành đặt họ vào một cái hộp và đặt câu hỏi tại sao họ lại nói về một thứ khác ngoài CNTT,” cô giải thích. “Việc thay đổi tiêu đề giúp việc trò chuyện bên ngoài lĩnh vực CNTT trở nên ổn định về mặt văn hóa. Kỹ thuật số là chìa khóa cho sự chuyển đổi và [vai trò CTO] là lời tuyên bố về điều đó.”
Wiedenbeck bắt đầu quá trình chuyển đổi vào năm 2022 sau hơn một thập kỷ giám sát tổ chức CNTT và chiến lược công nghệ cho Ameritas, bao gồm cả vai trò CIO. Công ty đang trong quá trình cải tổ doanh nghiệp để nâng cao hiệu quả hoạt động, không chỉ từ góc độ công nghệ mà còn xuyên suốt các quy trình kinh doanh và cơ cấu tổ chức. Wiedenbeck, người có kiến thức chuyên môn sâu về chiến lược kinh doanh và hoạt động, đã được bổ nhiệm làm giám đốc chuyển đổi và ông đã đưa ra lý do để duy trì cả hai nhóm nhiệm vụ trong vai trò CTTO kết hợp thay vì bỏ lại vị trí CIO.
Đội chiếc mũ giám đốc chuyển đổi, Wiedenbeck đóng vai trò là người có ảnh hưởng, làm việc ở tất cả các bộ phận của tổ chức để đảm bảo các thay đổi trong quy trình, văn hóa lực lượng lao động và sự sẵn sàng kỹ thuật số của công ty được điều chỉnh và tiến về phía trước để đáp ứng các mục tiêu chuyển đổi, trong đó trường hợp này đang cải thiện hiệu quả hoạt động. Với tư cách là CIO, Wiedenbeck cam kết hiện đại hóa và giảm thiểu các vấn đề kỹ thuật. Đôi khi các chiến lược có sự mâu thuẫn.
Ông thừa nhận: “Việc tự động hóa mà Ameritas cần để thúc đẩy việc tối ưu hóa hướng tới trạng thái tương lai có thể chưa hoàn hảo”. “Không thể tuyệt đối – bạn phải cân bằng giữa nhu cầu của doanh nghiệp với nhu cầu của CNTT.”
Ngoài tầm ảnh hưởng, tính minh bạch và trách nhiệm giải trình cũng rất quan trọng đối với cẩm nang quản lý thay đổi của Wiedenbeck. Dưới sự giám sát của ông, công ty đã thành lập một văn phòng quản lý sự thay đổi hoàn toàn tập trung vào việc giải quyết vấn đề và thúc đẩy các nỗ lực chuyển đổi. Văn phòng quản lý thay đổi và nhân viên chuyển đổi thuộc nhiệm vụ của Wiedenbeck, hoàn toàn tập trung vào việc đảm bảo các mục tiêu chuyển đổi rộng rãi được nâng cao theo từng bước. Là một phần của nhóm nhiệm vụ này, Wiedenbeck dành cả ngày để làm rõ các mục tiêu, tác động và điều chỉnh phạm vi công việc, đồng thời giúp mọi người ưu tiên các quyết định nhằm đảm bảo các nỗ lực chuyển đổi không chỉ được thực hiện mà còn có sức hút lâu dài.
Mặc dù hầu hết các CIO hiện đại đều thành thạo trong lĩnh vực kỹ thuật và trau dồi hiểu biết về kinh doanh của họ, nhưng việc hiểu rõ lĩnh vực cải tiến quy trình, tái cấu trúc mô hình công việc và khía cạnh con người trong quản lý thay đổi là những điều thực sự khiến các khía cạnh chuyển đổi của CTTO trở nên khác biệt so với những gì được yêu cầu. từ một nhà lãnh đạo CNTT điển hình.
Wiedenbeck nói: “Chức danh về con người, quy trình và công nghệ bị bỏ qua (trong tên chức danh giám đốc chuyển đổi), nhưng với tư cách là giám đốc chuyển đổi, bạn phải có năng lực đủ sâu ở cả ba lĩnh vực nàyđể khai thác được giá trị từ vai trò đó”.
Vai trò hữu cơ của CIO trong quá trình chuyển đổi
Một số CIO có chương trình chuyển đổi mạnh mẽ ít quan tâm đến việc chuyển sang vai trò CTrO chính thức. Hãy lấy trường hợp Katrina Agusti, CIO tại Carhartt, đóng vai trò tích cực trong việc dẫn dắt các sáng kiến chuyển đổi, bao gồm việc xem xét lại kế hoạch tiếp cận thị trường, mở rộng mạng lưới phân phối, phát triển quy trình khách hàng từ đầu đến cuối và chuyển đổi theo hướng sản phẩm và bao bì bền vững hơn. Khi người điều hành được giao nhiệm vụ thành lập một văn phòng chuyển đổi rời công ty vài tháng trước, các giám đốc điều hành hàng đầu của Carhartt đã liên hệ với Agusti để xem liệu cô ấy có lên tiếp nhận văn phòng và giám sát những nỗ lực cho đến khi họ tìm được người thay thế hay không.
KATRINA AGUSTI, CIO, CARHARTT
Agusti tin rằng cô được tìm kiếm cho vai trò chuyển đổi vì thời gian làm việc lâu dài tại công ty (20 năm) và những thành tựu trong quá khứ của cô trong việc thúc đẩy chiến lược kinh doanh cũng như làm việc với các nhóm đa chức năng về quản lý thay đổi. Với tư cách là giám đốc CNTT, Agusti cho biết cô cũng có nhiều năng lực và đặc điểm giống như các nhà lãnh đạo chuyển đổi, bao gồm khả năng hiểu định hướng kinh doanh, đánh giá sự cân bằng, đánh giá sự sẵn sàng của tổ chức và điều phối các cuộc thảo luận khó khăn giữa các bộ phận chức năng khác nhau.
Cô nói: “Chúng tôi trong lĩnh vực CNTT đã chỉ đạo rất nhiều dự án mà không mang tên chuyển đổi, chúng tôi đã tạo dựng được niềm tin và sự tín nhiệm để thực hiện dự án này.
Mặc dù vậy, Agusti nói rằng cô ấy không quan tâm đến việc giữ chức vụ CTrO lâu dài và theo quan điểm của cô ấy, việc thực hiện cả hai vai trò sẽ gây bất lợi cho văn phòng chuyển đổi.
Cô nói thêm: “Đây không thể là một công việc phụ – nó phải là một trọng tâm và tôi không thể tự mình làm điều đó một cách nhất quán do những ưu tiên khác”.
NATHAN ROGERS, SVP AND CIO INFRASTRUCTURE ENABLEMENT, SAIC
Mặc dù chắc chắn có sự chồng chéo giữa các chức năng, nhưng hầu hết các CIO đều coi trách nhiệm và lộ trình nghề nghiệp của họ là bổ sung cho điều lệ CTrO thay vì xung đột trực tiếp. Ví dụ: trong khi CTrO tập trung vào các thách thức về tổ chức, thị trường và quản lý thay đổi, thì điều lệ của CIO thường tập trung vào phần kỹ thuật số.
Nathan Rogers, phó chủ tịch cấp cao kiêm hỗ trợ cơ sở hạ tầng CIO tại SAIC, một nhà tích hợp công nghệ, cho biết: “Tôi thấy các vai trò sẽ bổ sung cho nhau nếu được thiết lập chính xác”. “Cho dù báo cáo cho cùng một người hay ở cùng cấp độ, nếu họ được liên kết về mặt chiến lược thì đó là một sự kết hợp mạnh mẽ.”
Sri Adusumilli, CIO tại Truckpro, chịu trách nhiệm về tất cả các khía cạnh kỹ thuật số của quá trình chuyển đổi diễn ra tại nhà phân phối độc lập các phụ tùng và phụ kiện xe tải hậu mãi hạng nặng, phối hợp với phó chủ tịch phụ trách các sáng kiến của công ty, người giám sát công việc từ cơ cấu tổ chức và quan điểm văn hóa. Truckpro chưa bổ nhiệm một CTrO chính thức và Adusumilli nói rằng anh ấy thấy vai trò này chỉ nhất thời hơn vì những nỗ lực chuyển đổi quy mô lớn mà một công ty sẽ trải qua trong suốt thời gian hoạt động của mình còn hạn chế.
Ông tuyên bố: “CTrO là một vai trò có giới hạn về thời gian. “Bạn không thể thay đổi văn hóa hoặc mô hình hoạt động của mình vài năm một lần.”
SRI ADUSUMILLI, CIO, TRUCKPRO
Adusumilli cho rằng, bất kể anh hay bất kỳ nhà lãnh đạo CNTT nào khác mong muốn giữ chức danh CTrO đều không phải là vấn đề cần quan tâm, bởi vì các CIO đã thực hiện công việc nặng nhọc trong việc điều phối chuyển đổi.
Ông nói: “CIO đã là những nhà điều hành có khả năng chuyển đổi nếu họ đang thực hiện công việc của mình. “Tôi không muốn trở thành một giám đốc chuyển đổi vì tôi tin rằng mình đã như vậy rồi.”
Chú thích:
* Trong bài gốc dùng tên viết tắt cho giám đốc chuyển đổi (Chief transformation officer) là CTO, tuy nhiên người dịch dùng từ CTrO để phân biệt với giám đốc công nghệ (Chief technology officer).
Mạng Bayes có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng trong AI và học máy (machine learning – ML). Trong bài “Mạng Bayes: Chìa khóa để khai mở tiềm năng thực sự của AI” ta đã xem xét một số ví dụ về ứng dụng của mạng Bayes trong AI qua các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, xe tự lái. Dưới đây là một số nhóm các cách sử dụng phổ biến của mạng Bayes: [1]
1. Suy diễn xác suất (hay Suy diễn Bayes): Mạng Bayes cho phép suy diễn xác suất, có nghĩa là chúng có thể trả lời các truy vấn về phân bố xác suất của các biến qua các bằng chứng quan sát được. Mạng Bayes có thể giúp tính toán xác suất hậu nghiệm của các biến không được quan sát dựa trên sự phụ thuộc xác suất trong mạng.
2. Chẩn đoán và hỗ trợ quyết định: Mạng Bayes được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống hỗ trợ quyết định và chẩn đoán y tế. Bằng cách quan sát các triệu chứng hoặc bằng chứng, mạng Bayes có thể tính toán xác suất của các bệnh hoặc tình trạng khác nhau, hỗ trợ quá trình chẩn đoán. Mạng Bayes cũng có thể hỗ trợ việc ra quyết định bằng cách xem xét các xác suất và lợi ích gắn với các lựa chọn khác nhau.
3. Mô hình hóa dự đoán: Mạng Bayes có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ mô hình hóa dự đoán. Với các biến quan sát được, mạng Bayes có thể giúp dự đoán giá trị của các biến không quan sát được hoặc ước tính xác suất của chúng. Điều này làm cho chúng hữu ích trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như dự báo thời tiết, phân tích tài chính và phân tích hành vi khách hàng.
4. Đánh giá và quản lý rủi ro: Mạng Bayes có giá trị trong việc đánh giá và quản lý rủi ro. Chúng có thể mô hình hóa sự phụ thuộc giữa các yếu tố rủi ro và ước tính xác suất của các kết quả hoặc sự kiện khác nhau. Điều này rất hữu ích trong các lĩnh vực như bảo lãnh bảo hiểm, quản lý dự án [2] và phân tích rủi ro môi trường.
5. Phát hiện bất thường: Mạng Bayes còn có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ phát hiện bất thường. Bằng cách tìm hiểu hành vi bình thường của một hệ thống hoặc quy trình, chúng có thể phát hiện những sai lệch hoặc bất thường so với các mô hình dự kiến. Điều này rất hữu ích trong an ninh mạng, phát hiện gian lận và giám sát các quy trình công nghiệp.
6. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Mạng Bayes cũng được ứng dụng trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chúng có thể được sử dụng cho các tác vụ như gắn thẻ một phần lời nói (part-of-speech), nhận dạng thực thể được đặt tên và phân tích ngữ nghĩa. Mạng Bayes có thể biểu diễn được sự phụ thuộc giữa các yếu tố ngôn ngữ và suy diễn những cách diễn giải hoặc cấu trúc có khả năng xảy ra nhất.
7. Mô hình hóa môi trường: Mạng Bayes được sử dụng trong mô hình hóa môi trường để hiểu các hệ thống phức tạp và đánh giá tác động môi trường. Chúng có thể được dùng để lập mô hình tương tác giữa các biến số như khí hậu, các hệ sinh thái và hoạt động của con người, từ đó đưa ra các dự đoán và phân tích kịch bản.
8. Tin sinh và gen: Mạng Bayes được sử dụng trong tin sinh học (bioinformatics) và gen để mô hình hóa và phân tích các tương tác di truyền và protein. Chúng có thể giúp hiểu được các mạng điều hòa gen, tương tác protein-protein và các mối liên hệ giữa bệnh-gen.
KNVM 