GS Ngô Bảo Châu suy nghĩ về AI

Ảnh sinh bởi AI. Bản dịch bởi ChatGPT. Chú thích (trong ngoặc) bởi Nguyễn Ngọc Tuấn.

Link bài gốc: https://ngobaochau.wordpress.com/2025/08/31/random-thoughts-from-a-wheelchair/

Những suy nghĩ ngẫu hứng từ chiếc xe lăn

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.

Xin trân trọng cảm ơn quý vị đã lắng nghe.

Các loại hệ thống

Hệ thống có thể được chia thành các loại sau:

Hệ thống vật lý hoặc trừu tượng
Hệ thống vật lý là các thực thể hữu hình. Chúng ta có thể chạm vào và cảm nhận chúng.

Hệ thống vật lý có thể là tĩnh hoặc động. Ví dụ, bàn và ghế là các phần vật lý của trung tâm máy tính và chúng là tĩnh. Một máy tính đã được lập trình là một hệ thống động, trong đó các chương trình, dữ liệu và ứng dụng có thể thay đổi theo nhu cầu của người dùng.

Hệ thống trừu tượng là các thực thể không có hình dạng hoặc mang tính khái niệm, có thể là các công thức, biểu diễn hoặc mô hình của một hệ thống thực.

Hệ thống mở hoặc đóng
Một hệ thống mở phải tương tác với môi trường của nó. Nó nhận đầu vào từ và cung cấp đầu ra cho bên ngoài hệ thống. Ví dụ, một hệ thống thông tin phải thích ứng với các điều kiện môi trường thay đổi.

Một hệ thống đóng không tương tác với môi trường của nó. Nó bị tách biệt khỏi các ảnh hưởng môi trường. Một hệ thống hoàn toàn đóng là rất hiếm trong thực tế.

Hệ thống thích ứng và không thích ứng
Hệ thống thích ứng phản ứng với sự thay đổi trong môi trường để cải thiện hiệu suất và tồn tại. Ví dụ, con người, động vật.

Hệ thống không thích ứng là hệ thống không phản ứng với môi trường. Ví dụ: máy móc.

Hệ thống vĩnh viễn hoặc tạm thời
Hệ thống vĩnh viễn tồn tại trong thời gian dài. Ví dụ, các chính sách kinh doanh.

Hệ thống tạm thời được tạo ra trong một khoảng thời gian xác định và sau đó bị giải thể. Ví dụ, một hệ thống DJ được thiết lập cho một chương trình và bị tháo dỡ sau khi chương trình kết thúc.

Hệ thống tự nhiên và nhân tạo
Hệ thống tự nhiên được tạo ra bởi tự nhiên. Ví dụ: hệ mặt trời, hệ thống theo mùa.

Hệ thống nhân tạo là hệ thống do con người tạo ra. Ví dụ: tên lửa, đập nước, tàu hỏa.

Hệ thống xác định hoặc xác suất
Hệ thống xác định hoạt động theo cách có thể dự đoán và sự tương tác giữa các thành phần của hệ thống được biết chắc chắn. Ví dụ: hai phân tử hydro và một phân tử oxy tạo thành nước.

Hệ thống xác suất cho thấy hành vi không chắc chắn. Kết quả chính xác không được biết trước. Ví dụ: dự báo thời tiết, giao hàng thư.

Hệ thống xã hội, hệ thống người-máy, hệ thống máy
Hệ thống xã hội được tạo thành từ con người. Ví dụ: các câu lạc bộ xã hội, xã hội.

Trong hệ thống người-máy, cả con người và máy móc đều tham gia vào việc thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ, lập trình máy tính.

Hệ thống máy là hệ thống mà sự can thiệp của con người bị loại bỏ. Tất cả các nhiệm vụ được thực hiện bởi máy móc. Ví dụ, robot tự động.

Hệ thống thông tin do con người tạo ra
Đây là một tập hợp các nguồn thông tin được kết nối với nhau để quản lý dữ liệu cho một tổ chức cụ thể, dưới sự kiểm soát trực tiếp của quản lý (Direct Management Control – DMC).

Hệ thống này bao gồm phần cứng, phần mềm, truyền thông, dữ liệu và ứng dụng để tạo ra thông tin theo nhu cầu của tổ chức.

Hệ thống thông tin do con người tạo ra được chia thành ba loại:

  • Hệ thống thông tin chính thức − Nó dựa trên luồng thông tin dưới dạng các bản ghi nhớ, hướng dẫn, …, từ cấp quản lý cao xuống các cấp thấp hơn.
  • Hệ thống thông tin không chính thức − Đây là hệ thống dựa trên nhân viên giúp giải quyết các vấn đề liên quan đến công việc hàng ngày.
  • Hệ thống dựa trên máy tính − Hệ thống này phụ thuộc trực tiếp vào máy tính để quản lý các ứng dụng kinh doanh. Ví dụ, hệ thống thư viện tự động, hệ thống đặt chỗ tàu hỏa, hệ thống ngân hàng, v.v.

Bài tiếp theo chúng ta sẽ xem xét các mô hình hệ thống.

Sự trỗi dậy của giám đốc chuyển 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.

Bài gốc trên CIO: The rise of the chief transformation officer

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 stylized

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 stylized
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 stylized

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 stylized
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 stylized
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).

BÀI VIẾT CHO NHỮNG NGƯỜI ĐÀN ÔNG TRÊN 30!

1. Phàm trên đời nếu lỡ bị ngã xuống hố, không nên đổ lỗi cho ai. Trước hết là tại ta, bởi trước khi ngã ta luôn có sự lựa chọn – ít nhất là chọn không đi vào con đường ấy.

2. Nếu đã là tại ta thì đừng đổ lỗi hay trách móc ai, kể cả ta, mà hãy tìm giải pháp. Hoảng loạn, kêu khóc, mất kiểm soát bản thân, đạp đầu người khác để trèo lên… chỉ làm tốn năng lượng, mất thời gian, có khi gây hại cho mình và cho nhau… sẽ dẫn đến kết cục tồi tệ hơn. Giữ bình tĩnh, tỉnh táo tính toán, tạm quên quá khứ, quên nguyên nhân… thả lỏng, thực dụng, lựa chọn cách hành xử, giải pháp tốn ít năng lượng nhất và đem lại hiệu quả, lợi ích cao nhất trong mỗi thời điểm là cách hành xử tối ưu để thoát hiểm. Đó là trách nhiệm của cái đầu bản lĩnh – thủ lĩnh. Hãy dành năng lượng, trí tuệ cho việc tính toán: sẽ thoát hiểm bằng cách nào? Bao lâu? Cái giá phải trả? Phải làm sao để tồn tại, sống sót cho đến khi có cơ hội thoát? Có thể làm gì để cơ hội thoát dễ dàng hơn?

3. Quan trọng hơn cả là xác định: Ai/cái gì là người ta có thể tin và dựa vào tuyệt đối? Ai/cái gì là kẻ thù, mối đe doạ của ta? Ai/cái gì ta vừa tin vừa không?

Khi dấn thân vào nơi nguy hiểm, tốt nhất là hoặc đi với người tuyệt đối trung thành với ta hoặc với kẻ thù. Bởi với người trung thành ta biết luôn có thể dựa vào họ khi cần trợ giúp, với kẻ thù ta sẽ luôn đề phòng cảnh giác để không bị hại. Nên tránh nhất là những thứ nửa này nửa kia, có thể là bạn cũng có thể là thù: ta không thể biết khi nào có thể dựa vào và khi nào phải cảnh giác – khi họ giúp, ta tưởng họ mưu hại ta nên nhận cũng nửa vời, khi họ hại ta ta lại tưởng họ giúp nên mất cảnh giác nhận đòn trọn bộ – vô cùng tệ hại.

Nếu đã lỡ rơi xuống hố, nguyên tắc ứng xử là gì?

1. Đừng làm gì để cho cái hố sâu thêm.

2. Nếu đó là hố phân thì hãy ngậm miệng lại.

3. Nếu trong hố có hổ báo, rắn rết thì hãy tập sống chung với chúng một cách hài hoà. Đừng cố biến hổ báo rắn rết thành người – vô ích.

Nhưng chớ có biến mình thành hổ báo, rắn rết… Bởi khi ra khỏi hố rất khó trở lại làm người.

4. Hãy làm gì có lợi cho bản thân nhất lúc này, giờ này, ngày này… hãy đặt ra các chương trình, mục tiêu ngắn hạn và đủ SMART để đi đến mục đích dài hạn.

5. Cuối cùng: không bao giờ là không có giải pháp hay lối thoát. Vấn đề nằm ở mục đích và cái giá ta chấp nhận trả.

(Bài được cho là của Anh Lý Xuân Hải – Cựu CEO Ngân Hàng ACB, đăng trên FB Hồ sơ doanh nhân)

Các cấp độ và kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu

Bài viết này giới thiệu cho bạn về mô hình hóa dữ liệu và các loại mô hình dữ liệu khác nhau. Các mô hình dữ liệu giúp giữ cho dữ liệu nhất quán và cho phép mọi người vạch ra cách tổ chức dữ liệu. Hiểu biết cơ bản giúp các nhà phân tích và các bên liên quan khác dễ dàng hiểu được dữ liệu của họ và sử dụng dữ liệu đó theo đúng cách.

Bài viết này giới thiệu cho bạn về mô hình hóa dữ liệu và các loại mô hình dữ liệu khác nhau. Các mô hình dữ liệu giúp giữ cho dữ liệu nhất quán và cho phép mọi người vạch ra cách tổ chức dữ liệu. Hiểu biết cơ bản giúp các nhà phân tích và các bên liên quan khác dễ dàng hiểu được dữ liệu của họ và sử dụng dữ liệu đó theo đúng cách.

Lưu ý quan trọng: Nếu là một nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề, bạn sẽ không được yêu cầu thiết kế mô hình dữ liệu. Nhưng bạn có thể bắt gặp các mô hình dữ liệu hiện có mà tổ chức của bạn đã có sẵn.

Mô hình hóa dữ liệu là gì?

Mô hình hóa dữ liệu là quá trình tạo sơ đồ thể hiện trực quan cách tổ chức và cấu trúc dữ liệu. Những biểu diễn trực quan này được gọi là mô hình dữ liệu. Bạn có thể coi mô hình dữ liệu như một bản thiết kế của một ngôi nhà. Tại bất kỳ thời điểm nào, có thể có thợ điện, thợ mộc và thợ sửa ống nước sử dụng bản thiết kế đó. Mỗi người trong số những người thợ xây dựng này có mối quan hệ khác nhau với bản thiết kế, nhưng tất cả họ đều cần nó để hiểu cấu trúc tổng thể của ngôi nhà. Các mô hình dữ liệu cũng tương tự; những người dùng khác nhau có thể có các nhu cầu dữ liệu khác nhau, nhưng mô hình dữ liệu mang lại cho họ sự hiểu biết về toàn bộ cấu trúc.

Các cấp độ mô hình hóa dữ liệu

Mỗi cấp độ mô hình hóa dữ liệu có một mức độ chi tiết khác nhau.

kim tự tháp với ba loại mô hình hóa dữ liệu phổ biến: khái niệm, logic và vật lý

Mô hình hóa dữ liệu khái niệm cung cấp chế độ xem ở mức cao về cấu trúc dữ liệu, chẳng hạn như cách dữ liệu tương tác trong một tổ chức. Ví dụ, một mô hình dữ liệu khái niệm có thể được sử dụng để xác định các yêu cầu kinh doanh cho một cơ sở dữ liệu mới. Một mô hình dữ liệu khái niệm không chứa các chi tiết kỹ thuật.

Mô hình hóa dữ liệu logic tập trung vào các chi tiết kỹ thuật của cơ sở dữ liệu như mối quan hệ, thuộc tính và thực thể. Ví dụ: một mô hình dữ liệu logic xác định cách các bản ghi riêng lẻ được xác định duy nhất trong cơ sở dữ liệu. Nhưng nó không đánh vần tên thực của các bảng cơ sở dữ liệu. Đó là công việc của một mô hình dữ liệu vật lý.

Mô hình hóa dữ liệu vật lý mô tả cách cơ sở dữ liệu hoạt động. Một mô hình dữ liệu vật lý xác định tất cả các thực thể và thuộc tính được sử dụng; ví dụ, nó bao gồm tên bảng, tên cột và kiểu dữ liệu cho cơ sở dữ liệu.

Thông tin thêm có thể được tìm thấy trong phần so sánh các mô hình dữ liệu này.

Kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu

Có rất nhiều cách tiếp cận khi phát triển mô hình dữ liệu, nhưng hai phương pháp phổ biến là Sơ đồ mối quan hệ thực thể (Entity Relationship Diagram ERD) và sơ đồ Ngôn ngữ mô hình hóa thống nhất (Unified Modeling Language – UML). ERD là một cách trực quan để hiểu mối quan hệ giữa các thực thể trong mô hình dữ liệu. Sơ đồ UML là những sơ đồ rất chi tiết mô tả cấu trúc của một hệ thống bằng cách hiển thị các thực thể, thuộc tính, hoạt động của hệ thống và các mối quan hệ của chúng. Nếu là một nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề, bạn cần hiểu rằng có nhiều kỹ thuật lập mô hình dữ liệu khác nhau, nhưng trên thực tế, có thể bạn sẽ sử dụng kỹ thuật hiện có của tổ chức mình.

Bạn có thể đọc thêm về ERD, UML và từ điển dữ liệu trong bài viết về kỹ thuật lập mô hình dữ liệu này.

Phân tích dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu

Mô hình hóa dữ liệu có thể giúp bạn khám phá các chi tiết ở mức độ cao về dữ liệu của mình và cách dữ liệu đó có liên quan trên các hệ thống thông tin của tổ chức. Mô hình hóa dữ liệu đôi khi yêu cầu phân tích dữ liệu để hiểu cách dữ liệu được kết hợp với nhau; theo cách đó, bạn biết cách lập bản đồ dữ liệu. Và cuối cùng, các mô hình dữ liệu giúp mọi người trong tổ chức của bạn hiểu và cộng tác với bạn trên dữ liệu của bạn dễ dàng hơn. Điều này rất quan trọng đối với bạn và mọi người trong nhóm của bạn!

4 VÍ DỤ VỀ PHÂN TÍCH KINH DOANH TRONG THỰC TẾ

Bài viết này về một số ứng dụng gần đây của phân tích dữ liệu trong thế giới kinh doanh. Bài viết hé lộ cách thức các tập đoàn sử dụng các hiểu biết từ dữ liệu để tối ưu quá trình ra quyết định của họ.

Subscribe to continue reading

Subscribe to get access to the rest of this post and other subscriber-only content.

Các khóa học về phân tích dữ liệu

Dưới đây là một số khóa học về phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu. Danh sách này sẽ luôn được tác giả cập nhật. Bạn đọc có thông tin về khóa học khác có thể cung cấp cho tác giả để cập nhật cho đông đảo bạn đọc khác tham khảo.

Coursera:

Foundations: Data, Data, Everywhere, Google. Đây là khóa học nền tảng cho chuỗi các khóa học về phân tích dữ liệu (professional certificate) của Google trên Coursera.

Chuỗi khóa học về Data analytics của IBM.

Khóa học Giới thiệu về Khoa học dữ liệu của IBM.

Chuỗi khóa học chuyên gia khoa học dữ liệu (professional certificate) của IBM.

Data Science Fundamentals with Python and SQL Specialization (gồm 5 khóa học cung cấp bởi IBM).

Survey Data Collection and Analytics Specialization (gồm 7 khóa học cung cấp bởi ĐH Michigan & ĐH Maryland, College Park).

Others:

Introduction to Business Analytics, Harvard Business School.

Những tính năng mới của Google For Education mà giáo viên cần biết

Từ Google Classroom và Meet đến Workspace và Chrome OS, các bản cập nhật Google for Education (Google cho Giáo dục) này rất thú vị.

Google cho Giáo dục đã có một loạt các bản cập nhật mới được tung ra trước năm học 2021-22. Các thông báo được đưa ra cho giáo viên, quản trị viên và các nhà lãnh đạo giáo dục để giúp họ “xây dựng lại” và hoạch định tương lai.

Tại thời điểm này, các bản cập nhật đã được công bố cho Google Classroom, Google Workspace for Education (trước đây là G Suite for Education), Google Meet và Chromebooks.

Dưới đây là các bản cập nhật được chia nhỏ theo từng phần mềm để bạn có thể chọn bản cập nhật phù hợp nhất với mình.

Google Classroom: Google Lớp học

• Nhập danh sách: Tính năng này được thực hiện cho những quản trị viên cần thiết lập các lớp với số lượng lớn vì nó tự động hóa việc này, đồng bộ hóa với hệ thống thông tin học sinh SIS và sử dụng Clever.

• Tiện ích bổ sung cho Lớp học: Những tiện ích này đã được thêm vào như một cách để tích hợp nội dung hữu ích một cách dễ dàng trong Lớp học. Quản trị viên có thể cài đặt trước để giáo viên dễ dàng sử dụng.

• Bảng điều khiển hoạt động mới của học sinh: Lên lịch bài tập cho nhiều lớp học cùng một lúc và truy cập Meet and Classroom dễ dàng hơn để học sinh tham gia tốt hơn.

• Làm việc ngoại tuyến (offline): Học sinh sẽ có thể bắt đầu công việc, xem lại, viết bài tập và thêm tệp đính kèm, tất cả đều ngoại tuyến.

• Hoạt động của học sinh: Giáo viên sẽ có thể xem lần cuối học sinh hoạt động trực tuyến, nhận xét trong lớp hoặc các bài học sinh đã nộp.

Nội dung cập nhật của Google Meet

• Chức năng kiểm soát mới của quản trị viên: Buộc các sinh viên đã thoát ra khỏi phòng trở lại phòng học chính và kết thúc cuộc họp/ lớp học từ công cụ giám sát.

• Phòng chờ: Học sinh sẽ phải ngồi trong phòng chờ cho đến khi có giáo viên tham gia liên kết.

• Nhiều người điều hành: Meet sẽ hỗ trợ nhiều người điều hành hơn và sẽ tự động đưa các trợ giảng trở thành người đồng chủ trì trong phòng học.

• Quyền riêng tư: Những khách bên ngoài danh sách lớp học sẽ phải yêu cầu được tham gia để không ai có thể vào lớp học được mà không được mời.

• Phát trực tiếp: Các sự kiện có thể được phát trực tiếp công khai lên YouTube.

• Dịch: Phụ đề dịch trực tiếp là một tùy chọn.

Google Workspace for Education (Gói giải pháp của Google cho giáo dục)

• Cập nhật Smart Canvas: Cộng tác tốt hơn với Smart Chip để lấy thông tin từ các ứng dụng khác thuộc Workspace (Tài liệu, Trang tính và Trang trình bày), có nghĩa là danh sách kiểm tra tương tác để đánh dấu các mục có dấu đầu dòng đã được thực hiện xong, các mẫu bảng trong Tài liệu và phân tích cho Tài liệu và Trang tính để tự động tìm các từ ngữ không phù hợp hoặc đề xuất về chỉnh sửa phong cách ngôn ngữ.

• Bảo mật: Cập nhật cho Drive cũng như các cải tiến cho phiên bản Education Plus và phiên bản Standard.

Chromebook đã được cập nhật

• Cá nhân hóa: Đối với các trường học cung cấp Chromebook cá nhân cho học sinh, việc bổ sung thông tin đăng nhập bằng mã PIN có thể giúp thực hiện việc này dễ dàng hơn.

• Báo cáo của Chrome Insight: Quản trị viên dễ dàng biết khi nào sắp đến Ngày hết hạn cập nhật tự động.

• Phóng đại: Chức năng phóng đại toàn màn hình hiện có một phương pháp lia mới để thực hiện dễ dàng hơn.

• ChromeVox: Giờ đây đã đi kèm với các hướng dẫn mới để giúp sử dụng trình đọc màn hình Chrome.

Nguồn: https://www.techlearning.com/news/these-are-the-new-google-for-education-features-teachers-need-to-know-about