Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào Netflix có thể đề xuất các bộ phim truyền hình phù hợp với sở thích của bạn hoặc cách Amazon đề xuất các sản phẩm được cá nhân hóa để thúc giục bạn mua nhiều hơn không? Tất cả những điều này đều có thể thực hiện được nhờ vào Trí tuệ Nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) và Học Máy (Machine Learning). 

Về cốt lõi, mối quan hệ giữa người cố vấn (mentor) và người được cố vấn (mentee) hay giữa chuyên gia khai vấn (coach) và học viên (coachee) được xây dựng trên sự tin tưởng, tôn trọng và bảo mật.

Hơn một thế kỷ trước, chuyên gia về năng suất và tổ chức lao động, Frank Bunker Gilbreth¹, đã phát biểu rằng nên tuyển một nhân viên lười để làm một việc khó bởi vì họ sẽ luôn tìm ra được cách dễ dàng nhất để thực hiện công việc đó. (Đúng vậy, Bill Gates không phải là người đầu tiên nói điều này.) Nhưng triết lý “làm việc thông minh hơn, không phải vất vả hơn” vẫn chưa được các nhà quản lý nắm bắt một cách trọn vẹn.

Khai vấn (coaching) là một phương pháp hữu ích giúp động viên và thúc đẩy nhân viên. Tuy nhiên, phương pháp khai vấn vẫn chưa được khai thác tối đa công dụng. Khi được thực hiện đúng phương pháp, khai vấn có khả năng tác động đến cuộc sống và sự nghiệp của một cá nhân. Các lãnh đạo áp dụng các kỹ thuật khai vấn có thể khai thông và tối ưu hóa tiềm năng của các cá nhân, từ đó, tạo nên một tập thể nhân sự hiệu quả hơn, gắn bó và hài lòng hơn.

Giải quyết vấn đề tốt hơn, thấu hiểu khách hàng hơn, tăng hiệu suất tổng thể và sở hữu một đội ngũ nhân sự đa dạng là những điều mà mọi doanh nghiệp luôn phấn đấu đạt được và cũng là một trong vô số những lợi ích thiết thực mà sự đa dạng và hòa nhập (diversity and inclusion) có thể đem lại.

Lực lượng lao động những năm gần đây chào đón những cá nhân thuộc thế hệ hoàn toàn mới, còn gọi là thế hệ Z (Gen Z). Nếu tính cả Gen Z, chúng ta đang có bốn thế hệ khác nhau cùng làm việc chung dưới một mái nhà. Sự khác biệt về tuổi tác, kinh nghiệm, kỹ năng, hiểu biết công nghệ và hành vi đặt ra những thách thức mà bộ phận nhân sự của doanh nghiệp phải đối mặt.

Khi quyết định đầu tư một giải pháp ERP, doanh nghiệp sản xuất thường đứng trước rất nhiều lựa chọn, cùng với những lời hứa hẹn có cánh từ các nhà cung cấp. Tuy nhiên trong thực tế, không phải hệ thống ERP nào cũng đáp ứng được các yêu cầu phức tạp của ngành sản xuất hiện nay.

Trong giai đoạn hiện nay, để áp dụng thành công chuyển đổi số (digital transformation), doanh nghiệp sản xuất cần tìm ra đáp án cho 3 câu hỏi quan trọng sau.

Ngành sản xuất đã phải chứng kiến không ít biến động cũng như thay đổi đáng kinh ngạc trong nhiều thế kỷ qua. Dây chuyền và quy trình sản xuất ngày càng được hiện đại hóa nhằm hạn chế tối đa sơ suất cũng như thất thoát. Một quy trình tối ưu đòi hỏi một hệ thống kế toán tiên tiến nhằm cải thiện năng suất, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và đảm bảo các doanh nghiệp luôn tuân thủ đúng các quy định về kế toán.

Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào Netflix có thể đề xuất các bộ phim truyền hình phù hợp với sở thích của bạn hoặc cách Amazon đề xuất các sản phẩm được cá nhân hóa để bạn mua nhiều hơn không? Tất cả những điều này đều có thể thực hiện được nhờ vào Trí tuệ Nhân tạo (A.I.) và Học Máy (Machine Learning).