Một trong những sai lầm phổ biến nhất của doanh nghiệp là quản trị một năng lực phần mềm chiến lược như một dự án tạm thời.
Dự án có phạm vi, ngân sách và ngày kết thúc. Sản phẩm có người dùng, kết quả, chi phí vận hành, phản hồi và một môi trường luôn thay đổi. Khác biệt này càng quan trọng với AI, vì mô hình, dữ liệu, prompt, tích hợp, chính sách và hành vi người dùng đều có thể thay đổi liên tục.
Nếu một hệ thống thực sự quan trọng với cách doanh nghiệp cạnh tranh hoặc vận hành, nó cần một người sở hữu lâu dài.
Dự án tối ưu việc bàn giao. Sản phẩm tối ưu kết quả.
Quản trị dự án thường hỏi:
- Có đúng tiến độ không?
- Có đúng ngân sách không?
- Đã giao đủ phạm vi chưa?
Đó là các câu hỏi cần thiết, nhưng không trả lời được hệ thống có tạo giá trị hay không.
Quản trị sản phẩm đặt những câu hỏi khác:
- Người dùng có thực sự sử dụng?
- Quy trình có nhanh và ổn định hơn?
- Chi phí hỗ trợ có giảm?
- Tỷ lệ chuyển đổi có tốt hơn?
- Công việc thủ công hoặc rủi ro vận hành có giảm?
- Dữ liệu cho thấy nên cải tiến gì tiếp theo?
Sự chuyển dịch từ đầu ra sang kết quả là cốt lõi của mô hình vận hành sản phẩm.
Sở hữu đa chức năng giúp giảm bàn giao
Mô hình IT truyền thống thường tách phân tích nghiệp vụ, thiết kế, phát triển, kiểm thử, vận hành và bảo mật thành các hàng đợi khác nhau. Mỗi hàng đợi tạo thêm thời gian chờ và làm thất thoát ngữ cảnh.
Một đội ngũ sản phẩm hiệu quả tập hợp đủ các năng lực cần thiết quanh một kết quả cụ thể cho người dùng hoặc cho doanh nghiệp. Cấu trúc có thể khác nhau, nhưng trách nhiệm được gắn với sản phẩm, thay vì với một tài liệu phạm vi tạm thời.
Nghiên cứu của McKinsey về mô hình vận hành theo sản phẩm và nền tảng cho thấy mức độ trưởng thành của mô hình này có tương quan với kết quả kinh doanh tốt hơn. Điều đáng chú ý hơn con số tiêu biểu là cơ chế phía sau: kinh doanh và công nghệ hợp tác gần hơn, ưu tiên rõ hơn, phản hồi nhanh hơn và nợ kỹ thuật được quản lý chủ động hơn.
AI khiến trách nhiệm sở hữu dài hạn trở nên bắt buộc
Một ứng dụng vận hành theo quy tắc cố định có thể chạy nhiều năm với hành vi khá ổn định. AI thì biến động hơn.
Đội ngũ cần theo dõi:
- chất lượng mô hình và mức suy giảm theo thời gian;
- thay đổi về prompt và cách truy xuất dữ liệu;
- chất lượng dữ liệu;
- quyền gọi công cụ;
- phản hồi của người dùng;
- chi phí chạy mô hình trên mỗi quy trình;
- lỗi và ngoại lệ;
- chính sách và các biện pháp kiểm soát bảo mật.
Một tính năng AI được “đưa vào vận hành rồi bàn giao” mà không có người phụ trách sản phẩm chịu trách nhiệm thường sẽ giảm giá trị hoặc tích lũy rủi ro theo thời gian.
Đội ngũ sản phẩm cũng cần giới hạn kinh tế
Sở hữu lâu dài không đồng nghĩa với đầu tư vô hạn. Sản phẩm phải có logic giá trị rõ ràng.
Với công cụ nội bộ, đó có thể là giảm thời gian xử lý, giảm lỗi hoặc giảm chi phí phối hợp. Với phần mềm hướng tới khách hàng, đó có thể là doanh thu, tỷ lệ giữ chân, tỷ lệ chuyển đổi hoặc chất lượng dịch vụ. Với AI, phải đặt giá trị cạnh chi phí chạy mô hình, chi phí triển khai và chi phí con người rà soát.
Một mô hình vận hành sản phẩm tốt giúp doanh nghiệp ra quyết định đầu tư liên tục, thay vì chờ chu kỳ dự án hằng năm.
Lớp nền tảng cũng rất quan trọng
Đội ngũ sản phẩm sẽ nhanh hơn nếu có thể tái sử dụng hệ thống định danh, nhật ký truy vết, nhắn tin, truy cập dữ liệu, cổng kết nối AI, công cụ giám sát, quy trình triển khai tự động và hệ thống phân quyền.
Đó là lý do các tổ chức công nghệ trưởng thành phân biệt sản phẩm và nền tảng. Sản phẩm phục vụ kết quả của người dùng. Nền tảng giảm chi phí phải xây đi xây lại những năng lực mà nhiều sản phẩm cùng cần.
Bắt đầu chuyển đổi thế nào?
Chọn một hệ thống quan trọng và chỉ định một người chịu trách nhiệm lâu dài. Đặt một nhóm nhỏ chỉ số kết quả. Duy trì một danh sách việc ưu tiên duy nhất, bao gồm cả sản phẩm, kỹ thuật và cải tiến vận hành. Rà soát định kỳ bằng dữ liệu, thay vì bằng các mốc của dự án.
Sau đó hỏi:
Nếu hệ thống này vẫn còn quan trọng sau ba năm, ai chịu trách nhiệm làm nó tốt hơn mỗi tháng từ nay đến lúc đó?
Nếu câu trả lời chưa rõ, doanh nghiệp vẫn đang có một dự án, dù có thể đang gọi nó là “sản phẩm”.
NAIT tiếp cận phần mềm và AI chiến lược như những sản phẩm có vòng đời vận hành. Mã nguồn quan trọng, nhưng quyền sở hữu, cơ chế ra quyết định, cách đo lường và khả năng tiếp tục phát triển sau khi ra mắt cũng quan trọng không kém.