Đo lường mọi thứ - 88vin shop
Phần một:
Giao mùa cuối năm, nơi làm việc đang tiến hành đánh giá hiệu suất công việc, tổng kết các nhiệm vụ trọng tâm và thành tựu đạt được. Thành tích thường cần có những con số cụ thể để minh chứng: số lượng người dùng tăng bao nhiêu, mức độ thâm nhập của tính năng cải thiện ra sao… Ở khía cạnh cá nhân, tôi cũng đang thực hiện việc tổng kết bản thân và đọc qua nhiều bài chia sẻ từ cộng đồng mạng. Những bài viết này đều chứa đầy đủ dữ liệu như đã đọc bao nhiêu cuốn sách, kiếm được bao nhiêu tiền từ đầu tư, tập luyện trong bao nhiêu ngày và giảm được bao nhiêu cân… Tất cả điều đó khiến tôi nhớ đến một câu nói trong podcast Câu hỏi trẻ trâu mà tôi đã nghe vài ngày trước: Xã hội hiện đại đang cố gắng đo lường mọi thứ.
Phần hai:
Ngay từ thời xưa, con người đã sử dụng thống kê trong nhiều lĩnh vực như đếm dân số hay thu thập thông tin thuế má. Tuy nhiên, phạm vi ứng dụng lúc đó còn rất hạn 88vin shop chế và chủ yếu không hướng đến từng cá nhân. Nhưng với sự phát triển vượt bậc của khoa học công nghệ, việc đo lường giờ đây đã len lỏi sâu vào đời sống cá nhân, đặc biệt là khi đời sống trực tiếp chuyển hóa lên môi trường số, mang lại vô vàn tiện ích cho việc theo dõi chi tiết cuộc sống cá nhân. Lĩnh vực sản xuất và tiêu thụ nội dung là một trong những mảnh đất đầu tiên bị “xâm chiếm” bởi xu hướng này:
Tiếp đến là toàn bộ mọi khía cạnh trong cuộc sống hàng ngày:
Vào thế kỷ 20, nhà côn trùng học kiêm toán học người Liên Xô - Alexei Brückner - đã sáng tạo ra phương pháp ghi chép thời gian. Ông phải sử dụng bút và giấy để ghi lại chi tiết cách ông dành thời gian mỗi ngày. Ngày nay, nhờ sự hỗ trợ của các phần mềm tiên tiến, chúng ta dễ dàng theo dõi mọi hoạt động hằng ngày. Điển hình là Apple Watch với khả năng giám sát sức khỏe qua các chỉ số như nhịp tim, giấc ngủ… Hiện tại, phạm vi giám sát vẫn còn giới hạn nhưng chắc chắn rằng, việc theo dõi tất cả các thông số sức khỏe trang cá độ bóng đá sẽ là xu hướng chính của thiết bị đeo thông minh trong tương lai.
Phần ba:
Việc ghi chép dữ liệu không phải là mục đích cuối cùng, mà mục đích chính là phân tích dữ liệu đã ghi lại và dựa trên đó đặt ra các mục tiêu phù hợp, từ đó định hướng hành vi. Từ việc phân tích lượt phản hồi và chia sẻ để hiểu rõ sở thích của độc giả, sau đó sản xuất thêm nội dung tương tự; hay từ các chỉ số nhịp tim, hoạt động thể chất, tỷ lệ mỡ cơ thể, giấc ngủ để đánh giá trạng thái sức khỏe và đưa ra kế hoạch tập luyện phù hợp. Mặc dù tất cả các phân tích đều xuất phát từ ý tốt, nhưng người sử dụng dễ dàng bỏ qua một vấn đề quan trọng: Liệu các mô hình phân tích có hợp lý không? Mục tiêu phía sau có thực sự cần thiết cho cá nhân hay xã hội hay không? Trong công việc, một khuôn khổ phân tích kinh điển là ROI (tỷ lệ đầu ra/đầu vào). Nếu tỷ lệ lớn hơn 1 thì đáng đầu tư, ngược lại thì không. Tuy nhiên, trong thực tế, có rất nhiều khía cạnh cần đo lường và không phải tất cả các khía cạnh này đều có thể được số hóa hoàn toàn. Do đó, việc phân tích dựa trên dữ liệu hữu hạn có thể dẫn đến sai sót hoặc thậm chí sai lệch nghiêm trọng. Việc áp dụng sai lệch này vào hành động có thể dẫn đến hậu quả trái ngược với mong muốn ban đầu.
Phần bốn:
Việc cố gắng đo lường mọi thứ có thể khiến con người mất đi tính chủ động, trở thành những “cỗ máy” phục vụ hệ thống. Tôi không phủ nhận giá trị của KPI, nhưng nếu nhìn xa hơn về xu hướng phát triển trong tương lai, KPI chỉ mới là phần nổi của tảng băng chìm. Ít nhất, KPI không quy định rõ ràng cách bạn đạt được nó, nghĩa là bạn vẫn giữ quyền chủ động trong quá trình hoàn thành KPI. Gần đây, tôi đã đọc một ví dụ thú vị từ PinFive về chuỗi cửa hàng tiện lợi BeeConvenience. Họ lắp đặt camera khắp mọi nơi trong cửa hàng để giám sát mọi hoạt động: lưu lượng khách hàng, tình trạng kệ hàng,… Sau đó, dựa trên dữ liệu thu thập được và các số liệu bán hàng trước đây, hệ thống sẽ đưa ra lệnh hành động cho nhân viên thực hiện, chẳng hạn như cảnh báo nhân viên kịp thời bổ sung hàng hóa khi phát hiện kệ nào thiếu sản phẩm. Trong hệ thống này, nhân viên trở thành những “cỗ máy” tuân lệnh, thực hiện các nhiệm vụ cụ thể theo chỉ đạo của hệ thống. Điều này rất giống với cách thức hoạt động của các tài xế giao đồ ăn trong hệ thống gọi món trực tuyến. Một số chủ cửa hàng đã chia sẻ rằng không phải mọi yếu tố đều có thể được số hóa:
Không phải lúc nào sử dụng hệ thống cũng giúp giảm chi phí hơn. Việc tự động hóa hoàn toàn là rất khó khăn vì có quá nhiều biến số cần xét đến như khí hậu, nhiệt độ, nước, và các yếu tố môi trường xung quanh. Hôm nay bạn tính toán đúng rồi, nhưng nếu đường phố gần cửa hàng bị thi công hoặc lộ trình giao thông thay đổi, tất cả sẽ ảnh hưởng. Trong danh sách sách bắt buộc đọc cho các quản lý sản phẩm, tác phẩm Principles của Ray Dalio cũng đề cập sâu sắc đến việc số hóa. Ông đưa ra cách thức chấm điểm nhân viên theo nhiều tiêu chí khác nhau, sau đó xây dựng bức tranh về tính cách và năng lực của họ, từ đó sắp xếp vào các vị trí phù hợp. Trong quá trình ra quyết định, hệ thống phân tích này cũng đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá mức độ tin cậy của ý kiến từ nhân viên. Hiện nay, nhiều sản phẩm công nghệ doanh nghiệp như Feishu và DingTalk đều đang tìm cách tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hệ thống nhân sự. Ban đầu, mục tiêu có vẻ tích cực như nâng cao hiệu quả ghép đôi hồ sơ ứng viên. Nhưng nếu đi xa hơn, việc phân tích và lượng hóa tất cả các cuộc trò chuyện, công cụ làm việc của nhân viên để đánh giá hiệu suất và giá trị sản xuất của họ có thể gây ra những lo ngại nghiêm trọng. Tất cả những điều này đều là kết quả của tư duy trọng hiệu suất vốn có trong chủ nghĩa tư bản. Dù không thể tránh khỏi, ít nhất trong lĩnh vực công việc, đây rõ ràng là xu hướng tất yếu.
