fbpx

TIN TỨC

Chuyên mục

TIN XEM NHIỀU

18Nov

Tương lai của ngành Logistics trong 5-10 năm tới sẽ ra sao ?: nghiên cứu toàn diện của PWC

Trong chuỗi các bài “PwC’s Future Insight Series” được công bố từ PwC, Smartlog đã...

06Jan

Điều gì xảy ra khi chuỗi cung ứng gặp blockchain?

Cho đến nay, Smartlog đã cung cấp nhiều bài viết nói về blockchain và tiềm...

08Sep

Công nghệ thực tế ảo tăng cường (AR) trong logistics (Phần 1)

Làn sóng thay đổi lớn tiếp theo của ngành công nghiệp logistics có lẽ sẽ...

07May

ANC: “THAY ĐỔI ĐỂ TỒN TẠI, THAY ĐỔI ĐỂ PHÁT TRIỂN.”

Được thành lập từ năm 1996, Công ty TNHH ANC là một trong những công...

18Apr

IDOCEAN GIÚP NGƯỜI TIÊU DÙNG KHÔNG BAO GIỜ THIẾU NHỮNG MÓN NGON VỚI STM

Nhắc đến Idocean hẳn nhiều người vẫn còn lạ lẫm với tên thương hiệu này,...

Swarm Intelligence: một tư duy hoàn toàn mới cho vận hành kinh doanh và logistics

Khoảng hơn một năm trước, Southwest Airlines gặp khó khăn với các hoạt động vận chuyển hàng hóa của mình. Mặc dù trung bình họ sử dụng chỉ có 7% không gian vận chuyển hàng hóa máy bay của mình, tại một số sân bay không có đủ khả năng chứa tải theo lịch trình vận chuyển hàng hóa, dẫn đến tắc nghẽn hệ thống làm hàng và tuyến vận chuyển của Southwest. Vào thời điểm đó, các nhân viên luôn cố gắng tải hàng lên chuyến đầu tiên đi đến hướng cần vận chuyển – một chiến lược dường như khá hợp lý. Nhưng bởi vì vậy mà công nhân đã tốn một khoản thời gian khổng lồ để lamg hàng, di chuyển hàng và đôi khi tải lên máy bay một cách không cần thiết.

Để giải quyết vấn đề đó, Southwest quay sang một nguồn ý tưởng có vẻ lạ lẫm: loài kiến. Cụ thể, các nhà nghiên cứu đã xem xét cách kiến đi kiếm ăn. Chúng sử dụng một quy tắc đơn giản, luôn luôn tìm kiếm tuyến đường hiệu quả nhất để đến nguồn thực phẩm. Khi áp dụng nghiên cứu này cho vấn đề của Southwest, người ta đã phát hiện ra một điều thật đáng ngạc nhiên: để lại hàng hóa trên chiếc máy bay ban đầu đang đi không đúng hướng cần vận chuyển lại có vẻ tốt hơn. Ví dụ như, nếu họ muốn gửi một gói hàng từ Chicago đến Boston, điều thực sự có hiệu quả hơn đó là để lại gói hàng đó trên một chiếc máy bay đi đến Atlanta và sau đó mới đến Boston hơn là kéo kiện hàng ra, rồi lại đặt nó trở lên trên chuyến bay tiếp theo tới Boston.

Áp dụng những hiểu biết này đã giúp giảm tỉ lệ chuyển hàng tới 80% tại các địa điểm bận rộn nhất, giảm 20% khối lượng công việc cho công nhân, và giảm đáng kể số lượng chuyển qua đêm. Điều này cho phép Southwest cắt giảm thiết bị lưu kho và giảm thiểu chi phí tiền lương. Nhờ những cải tiến, Southwest ước tính hàng năm thu về hơn $10 triệu.

Các nghiên cứu tương tự về hành vi của các loài côn trùng sống theo đàn như kiến, ong và các loài côn trùng khác đã giúp một số công ty, trong đó có Unilever, McGraw-Hill, và Capital One, phát triển những cách hiệu quả hơn để sắp xếp thiết bị nhà máy, phân chia nhiệm vụ trong công nhân, tổ chức nhân lực, và thậm chí xây dựng chiến lược chủ chốt cho công ty.

Vậy trí thông minh của các loài côn trùng này là gì? Nó được các nhà nghiên cứu gọi với tên “Swarm Intellience” (tạm dịch: trí tuệ bầy đàn)


Swarm Intelligence là gì?

Các loài côn trùng sống theo đàn làm việc mà không cần có sự giám sát. Trong thực tế, chúng làm việc theo nhóm phần lớn là tự tổ chức và sự phối hợp phát sinh từ những tương tác khác nhau giữa các cá nhân trong tổ. Mặc dù những tương tác này có thể rất nguyên sơ (chẳng hạn như một con kiến chỉ đơn thuần theo sau các dấu vết để lại bởi con kiến đi trước), cùng với nhau chúng mang đến các giải pháp hiệu quả cho các vấn đề khó khăn (như tìm con đường ngắn nhất để đến nguồn thực phẩm giữa các tuyến đường vô số có thể). Các hành vi tập thể (collective behavior) nổi lên từ một đàn côn trùng được mệnh danh là “trí tuệ bầy đàn” (Swarm Intelligence).


Các loài côn trùng sống theo đàn đã rất thành công, chúng gần như có mặt ở khắp nơi trong sinh quyển-nhờ vào ba đặc điểm sau:

– Tính linh hoạt (tập đoàn này có thể thích ứng với môi trường thay đổi);

– Vững mạnh (ngay cả khi một hoặc nhiều cá thể thất bại, toàn đội vẫn có thể thực hiện nhiệm vụ của mình); và

– Tự tổ chức (các hoạt động không hề có trung tâm điều khiển cũng không có đơn vị giám sát hiện trường).

Các nhà giám đốc điều hành thường dễ dàng tiếp cận hai thuộc tính đầu tiên, nhưng họ thường gặp khó khăn ở cái thứ ba, mà có lẽ cũng là yếu tố đặc biệt nhất. Thông qua tự tổ chức, hoạt động của nhóm nổi lên từ sự tương tác tập thể của tất cả các cá nhân. Trong thực tế, một chủ đề thường được nhắc đến nhiều nhất trong “trí tuệ bầy đàn” đó là ngay cả khi cá nhân chỉ tuân theo các quy tắc đơn giản thì kết quả hành vi của toàn nhóm mang lại có thể phức tạp đến ngạc nhiên và có hiệu quả rõ rệt. Và ở một mức độ nào đó, tính linh hoạt và mạnh mẽ là kết quả của tính tự tổ chức.

Từ “Tìm kiếm thức ăn” đến “Tìm kiếm giải pháp”

Để hiểu được sức mạnh của tính tự tổ chức, chúng ta hãy xem xét một số cách loài kiến có thể tìm ra con đường ngắn nhất đến nguồn thực phẩm chỉ bằng cách tiết ra và theo sau dấu vết hóa học mà chúng để lại cho nhau. Loài kiến phát ra một loại chất hóa học – gọi là mùi (pheromone) – mà sau đó thu hút những con kiến khác. Trong một trường hợp đơn giản, hai con kiến rời khỏi tổ cùng một lúc và đi con đường khác nhau đến một nguồn thực phẩm, chúng đánh dấu đường mòn của mình với pheromone. Các con kiến đi con đường ngắn hơn sẽ quay trở lại đầu tiên, và con đường mòn này bây giờ đã được đánh dấu bằng hai lần pheromone (từ tổ đến chỗ thức ăn và quay lại). Những con khác cùng tổ sẽ được thu hút vào con đường ngắn hơn do nồng độ cao của pheromone. Khi có ngày càng nhiều kiến đi con đường đó, chúng lại tiết ra pheromone, tiếp tục khuếch đại sự hấp dẫn của con đường ngắn hơn. Hành vi hiệu quả của tập đoàn kiến nổi lên từ các hoạt động tập thể của các cá nhân tuân theo hai nguyên tắc rất cơ bản: tiết ra pheromone và đi heo đường mòn của những con kiến khác.

Biến tấu của cách tiếp cận đơn giản nhưng mạnh mẽ này có thể giúp giải quyết một số vấn đề kinh doanh. Hãy xem xét môi trường không thể đoán trước của một mạng lưới viễn thông, trong đó một cuộc gọi điện thoại từ một nơi khác (ví dụ như Paris đến Honolulu) nhìn chung đã đi qua nhiều nút trung gian (có lẽ qua New York và San Francisco). Một hệ thống như vậy đòi hỏi một cơ chế định tuyến để mỗi cuộc gọi biết sẽ nhảy đến đâu tiếp theo để thiết lập kết nối. Và một phương pháp định tuyến tốt là phương án tránh được tắc nghẽn để giảm thiểu sự chậm trễ. Các tuyến dự phòng đặc biệt có giá trị khi điều kiện đường truyền thay đổi đáng kể, ví dụ, thời tiết mưa bão tại một sân bay hoặc một cuộc thi trên truyền hình qua điện thoại có thể dẫn đến tăng mật độ sử dụng điện thoại, trong đó đòi hỏi các thông điệp được định tuyến trên các đường truyền ít bị nghẽn mạng hơn.

Mô hình tìm kiếm thức ăn của loài kiến cũng có thể được áp dụng để định tuyến hàng hóa một cách hiệu quả (như tại Southwest Airlines) và các loại xe. Ví dụ như, Luca Gambardella và các đồng nghiệp của ông tại Istituto Dalle Molle di Studi sull’Intelligenza Artificiale (IDSIA) ở Ý đã phát triển một chương trình dựa theo loài kiến mà công ty Pina Petroli sử dụng để điều độ xe trong việc phân phối dầu (để đốt nóng) đến khách hàng dân cư tại Thụy Sĩ. Rất nhiều yếu tố làm cho việc lên lịch trở nên phức tạp hơn. Đầu tiên, các xe tải mà Pina Petroli sử dụng khác nhau về kích thước, độ dài ống, khả năng tiếp cận đường phố, và vâng vâng. Thứ hai, các đơn đặt hàng của khách hàng thường phức tạp và không thể đoán trước. Ví dụ, một số khách hàng có thể yêu cầu dịch vụ gấp; những người khác có ngày giờ giao hàng cụ thể ( “Tôi chỉ ở nhà vào thứ Tư sau 11:00 sáng hoặc vào thứ Sáu 2:00-5:00 chiều”). Thứ ba, các yếu tố khác, chẳng hạn như điều kiện thời tiết và giao thông, thường thay đổi bất ngờ. Giải pháp của Gambardella giúp xử lý những nhân tố trên một cách tự động (chẳng hạn, xem một chiếc xe tải lớn như một “con kiến” và không được phép đi vào một số địa điểm có đường quá hẹp), đồng thời giảm thiểu số lượng xe cần thiết và giảm thời gian đi lại tổng thể của chúng.

Những biến tấu khác về mô hình tìm kiếm thức ăn của kiến trong thuật toán cũng có thể được sử dụng để nâng cao hiệu quả của các nhà máy. Trong nhiều năm qua, Unilever đã gặp khó khăn trong việc phát triển cách khai thác các thiết bị trong những cơ sở sản xuất của mình một cách nhanh chóng, tự động và hiệu quả. Các nhà nghiên cứu của công ty đã phát hiện ra rằng các phương pháp tối ưu hóa truyền thống không thể xử lý những phức tạp của một nhà máy sản xuất chất lỏng phức tạp. Trong một cơ sở như vậy, các máy trộn hóa chất, bể chứa, và dây chuyền đóng gói, từng cái có những hạn chế khác nhau, trong đó có tỉ lệ hoạt động, khả năng kết nối với các thiết bị khác, năng lực, thời gian để chuyển từ một sản phẩm này sang một sản phẩm khác, và bảo trì cần thiết. Các yếu tố khác cũng làm phức tạp việc lập kế hoạch, chẳng hạn như một số thành phần cho các sản phẩm nhất định phải được trộn trước. Hơn nữa, các nhà máy này phải thích nghi với một môi trường nhiều biến đổi mà máy móc thiết bị có thể bị hỏng không biết trước, và nhu cầu khách hàng ngày càng trở nên dễ bị ảnh hưởng khi mà đòi hỏi về thời gian giao hàng đã giảm mạnh từ vài tuần xuống còn vài ngày.

Để thúc đẩy chương trình sáng tạo, Unilever tìm đến Bios Group, một công ty tư vấn có trụ sở tại the Santa Fe, New Mexico – công ty đã giúp Southwest Airlines trong việc tìm ra giải pháp vận hành hàng hóa. Các chuyên gia tại Bios Group nhận ra rằng giải pháp đòi hỏi một sự thay đổi mạnh mẽ trong thuật toán chuẩn mà họ đang sử dụng: thay vì giảm thiểu thời gian để có được một cái gì đó từ một địa điểm này đến một địa điểm khác, chương trình phải xác định thời gian ngắn nhất để thực hiện một tập hợp các công việc với các trở ngại cho trước. Ví dụ, nếu thời gian chuyển sản phẩm của một thiết bị lên đến gần một tiếng đồng hồ, phần mềm sẽ tránh sử dụng máy móc đó cho những tác vụ ngắn, nhiều. Một lần nữa, thông qua việc sử dụng “pheromone kỹ thuật số”, “con kiến phần mềm” sẽ tìm lịch trình nhanh nhất, một lịch trình mà trong đó phân bổ tốt công việc với nguồn lực trong khi đáp ứng tất cả những hạn chế và vẫn đảm bảo tất cả các công việc được thực hiện. Cũng như với các ứng dụng swarm intelligence khác, chương trình của Unilever thích ứng dễ dàng với điều kiện thay đổi. Ví dụ như khi một máy móc nào đó bị hỏng hoặc nhu cầu của một sản phẩm cụ thể thay đổi đột ngột, các phần mềm sẽ điều chỉnh lịch trình một cách nhanh chóng và tự động.

Tiến hành công việc “Chia công việc”

Không chỉ duy nhất có hoạt động tìm kiếm thức ăn của các loài côn trùng được ứng dựng vào kinh doanh. Cách các loài côn trùng phân công lao động cũng mang lại thông tin giá trị cho chúng ta. Trong một lãnh địa ong mật, có những cá thể chuyên về những nhiệm vụ nhất định, tuy nhiên, phân công công việc cũng rất linh hoạt. Ví dụ như khi thức ăn khan hiếm, các ong kiêm nhiệm vụ chăm sóc (nurse bees) sẽ giúp đỡ bằng cách tìm kiếm thức ăn.

Sử dụng ong mật như một mô hình, nhóm tác giả đã làm việc với Michael Campos của Đại học Northwestern để đưa ra một hệ thống lập kế hoạch gian hàng sơn trong một nhà máy xe tải. Trong nhà máy, các gian hàng phải sơn xe tải đi ra từ một dây chuyền lắp ráp. Khi cần thiết, một gian hàng (booth) có thể thay đổi màu sắc nó sử dụng, nhưng làm như vậy rất tốn thời gian và tốn kém. Vì vậy, các gian hàng có thể được coi như ong mật bih chi phối bởi các quy tắc sau đây: mỗi cá thể thực hiện nhiệm vụ mà nó chuyên trừ khi nó nhận thấy một nhu cầu quan trọng phải thực hiện một chức năng khác. Như vậy, một gian hàng với sơn màu đỏ sẽ tiếp tục xử lý đơn đặt hàng của màu sắc đó, trừ khi một công việc được đánh dấu “khẩn cấp” yêu cầu một chiếc xe tải màu trắng và các hàng đợi tại các gian hàng khác, đặc biệt là những gian hàng chuyên trắng, đang dài hơn rất nhiều.

Mặc dù quy tắc này nghe có vẻ đơn giản, trong thực tế nó lại hiệu quả đến ngạc nhiên. Nó đã cho phép các gian hàng sơn xác định khối lượng công việc của mình hiệu quả (có nghĩa là, với ít thay đổi màu sắc hơn) hơn là so với việc một máy tính trung tâm lên lịch trình cho tất cả. Và hệ thống tự tổ chức này cũng có các lợi ích của phương pháp tiếp cận “trí tuệ bầy đàn” khác: tính linh hoạt và tính mạnh mẽ. Chẳng hạn như khi số lượng xe tải cần phải được sơn màu xanh tăng cao bất ngờ, một cách nhanh chóng, các gian hàng khác từ bỏ màu sắc đặc biệt của chúng để đón nhận các chiếc xe không được giao này. Hoặc khi một gian hàng sơn bị hư hỏng, các trạm còn lại bù đắp bằng cách ngay lập tức chia nhau phần việc thêm vào.

Một mô hình hữu ích khác của việc phân bổ công việc xuất phát từ kiến thu hoạch hạt mang về tổ của chúng. Giống như trong cuộc chạy tiếp sức, các chú kiến chuyền thức ăn dọc theo chuỗi. Nhưng những con kiến không đứng yên, chúng đi và điểm chuyển giao của chúng không cố định: một con kiến mang thức ăn dọc theo chuỗi cho đến khi nó đến được con kiến tiếp theo, và sau khi đã chuyền xong thức ăn, nó quay ngược trở lại cho đến khi nó gặp con kiến trước đó trong chuỗi truyền tải tiếp theo của nó. Các địa điểm cố định duy nhất trong hoạt động này là điểm khởi đầu (nguồn thức ăn) và điểm kết thúc (tổ).

Phương pháp đơn giản này được gọi là bucket brigade (hay còn gọi là human chain), có thể làm tăng đáng kể hiệu quả của các hoạt động trong đó công việc được truyền từ người này sang người khác. John Bartholdi của trường Georgia Tech và Donald Eisenstein của Đại học Chicago đã áp dụng nó cho người chuyển đơn đặt hàng tại một trung tâm phân phối lớn của một chuỗi bán lẻ lớn.

Ban đầu, bên kho sử dụng cách tiếp cận theo vùng (zone), trong đó mỗi công nhân phải chịu trách nhiệm cho một phần cụ thể của đơn hàng, và người kế tiếp không thể bắt đầu cho đến khi người đầu tiên hoàn thành nhiệm vụ đó. (Ví dụ, trong việc hoàn tất một đơn đặt hàng sách, một người có thể chịu trách nhiệm cho việc đưa những cuốn sách sinh học trước, và sau đó một người khác sẽ đưa vào những cuốn sách kinh doanh.) Một vấn đề với cách tiếp cận vùng là khác biệt lớn về tốc độ mà mỗi nhân viên khác nhau làm việc – người nhanh nhất có thể làm nhanh gấp bốn lần người chậm nhất. Vì vậy, cách tiếp cận theo khu vực có xu hướng chưa khai thác hết tốc độ người làm nhanh hơn và làm những người chậm hơn tệ thêm, vì họ liên tục chịu áp lực để bắt kịp. Và ngay cả khi tất cả mọi người làm việc tại cùng một tốc độ, biến động về nhu cầu khách hàng sẽ gây khó khăn cho việc phân ranh giới các khu vực khác nhau về trách nhiệm để cân bằng số lượng công việc. Tại các trung tâm phân phối được nghiên cứu này, một giám sát viên phải theo dõi từng lối đi (aisle) để khắc phục những tắc nghẽn không tránh khỏi xảy ra.

Bartholdi và Eisenstein triển khai quy tắc sau đây cho mỗi công nhân: “Tiếp tục lấy sản phẩm để hoàn tất đơn hàng cho đến khi người kế sau bạn đảm nhận công việc của bạn; sau đó đi ngược dòng để tiếp nhận công việc của người kế trước.” Các nhà nghiên cứu cũng xem xét những cách khác để tối đa hóa năng suất. Cụ thể, họ đặt ra câu hỏi, liệu các công nhân nhanh nhất nên được sắp xếp ở đầu tuyến hay ở cuối hay ở đâu đó? Hay họ nên được đặt ở cả hai đầu: đầu và cuối? Sử dụng mô phỏng máy tính, Bartholdi và Eisenstein đã chứng minh rằng trình tự tối ưu của công nhân là từ người chậm nhất đến nhanh nhất. Bằng cách thực hiện thiết lập này, công nhân tại các nhà kho mà họ nghiên cứu đã đạt 30% năng suất cao hơn so với phương pháp tiếp cận theo vùng mà họ đã sử dụng.

Quy tắc “các quy tắc đơn giản”

Có lẽ sự hiểu biết hấp dẫn nhất mạnh mẽ có được từ “trí tuệ bầy đàn” là hành vi tập thể phức tạp có thể nổi lên từ các cá nhân theo các quy tắc đơn giản. Đối với loài côn trùng sống theo đàn, hàng triệu năm tiến hóa đã tinh chỉnh những quy tắc đó để đem lại hiệu quả tuyệt vời, tính linh hoạt và sự mạnh mẽ. Liệu các nhà quản lý có thể phát triển các quy tắc tương tự để hình thành các hành vi của tổ chức và thay thế cấu trúc mệnh lệnh – kiểm soát cứng nhắc?

Jim Donehey, khi ông là CIO của Capital One, đã thử cách tiếp cận này. Công ty của ông, được biết đến là  công ty tốt nhất trong kinh doanh thẻ tín dụng, đã khởi đầu như là một mảng phát sinh từ một ngân hàng địa phương, và khi Donehey gia nhập nó vào năm 1994, nhóm CNTT của công ty chỉ có 150 người. Nhưng nhờ sự mở rộng nhanh chóng của mình vào các thị trường khác nhau, Capital One đã tăng trưởng với một tốc độ chóng mặt. Donehey đã sớm phải vật lộn để giúp nhân viên mới hòa hợp vào tổ chức của mình, mà trong năm năm đã lên đến 1.800 người trải dài 10 thành phố, 3 trong số đó ở nước ngoài. Donehey nhận ra rằng quản lý mệnh lệnh và kiểm soát, mà có vẻ đã hiệu quả khi Capital One còn nhỏ, giờ đã trở nên không đứng vững.

Lấy cảm hứng từ mô hình trí thông minh của loài côn trùng, Donehey đã đưa ra 4 nguyên tắc cơ bản để đảm bảo rằng tất cả mọi người trong tổ chức của ông hướng tới những mục tiêu chung:

  1. Luôn luôn gắn kết các hoạt động CNTT với kinh doanh của công ty (có nghĩa là luôn giữ mục tiêu chung của công ty trong tâm trí).
  2. Có những phán đoán kinh tế tốt (tiêu tiền của công ty như là tiền của mình).
  3. Linh hoạt (không tự nhốt mình vào một khuôn mẫu suy nghĩ).
  4. Có sự đồng cảm với những người khác trong tổ chức (khi một người đòi hỏi bạn phải làm một cái gì đó mà bạn không đồng ý, hãy đặt mình vào vị trí của người đó).

Để củng cố các quy tắc, Donehey phân phát khoảng 10.000 chip chơi game với bốn màu sắc khác nhau, đại diện cho bộ tứ của quy tắc, cho tất cả các nhà quản lý kinh doanh trong các phòng ban khác nhau của Capital One. Mỗi người trong số họ được hướng dẫn tặng chip cho những người trong nhóm IT bất cứ khi nào họ làm theo bất kỳ hướng dẫn nào trong 4 điều trên. Nếu một nhân viên IT làm điều gì đó thể hiện tất cả 4, người quản lý có thể đề nghị cho người đó một chip đặc biệt, mà chính Donehey sẽ tự mình tặng. Donehey nói, sau một năm, các quy tắc đã trở nên ăn sâu vào trong nhận thức của mọi người đến nỗi họ đã lập nên các “câu thần chú” cho nhóm CNTT. Ngoài việc thống nhất nhóm của mình, Donehey nói rằng 4 quy tắc trên cũng giúp trao quyền cho nhân viên để họ đưa ra quyết định của riêng mình và làm việc ít hơn với quản lý. Kết quả: tỷ lệ rời khỏi tổ chức đạt dưới 4%, so với con số 20% của ngành CNTT nói chung.

Mặc dù Donehey đã thành công nhưng nhiệm vụ của việc tạo các quy tắc nền tảng đúng đắn để định hình một tổ chức không phải lúc nào cũng dễ dàng. Thật vậy, dự đoán các hành vi phát sinh thậm chí từ một vài hướng dẫn đơn giản có thể khó khăn đến ngạc nhiên. Ví dụ, hãy tưởng tượng rằng bạn đang ở một bữa tiệc cocktail, bạn lẫn vào 100 người hoặc hơn. Một cách ngẫu nhiên, bạn lặng lẽ chọn 2 người khác (gọi họ là A và B) và sau đó làm theo quy tắc đơn giản này: luôn luôn giữ vị trí của mình sao cho A ở giữa B và bạn. Nếu tất cả mọi người khác đều làm như vậy, điều gì sẽ xảy ra? Bây giờ, thay đổi các quy tắc một chút: luôn luôn vị trí của mình để bạn ở giữa A và B. Một lần nữa, nếu tất cả mọi người khác cũng làm điều tương tự như vậy, loại hành vi nhóm nào sẽ xuất hiện?

Khi họ thực hiện theo quy tắc đầu tiên, mọi người sẽ di chuyển xung quanh trong nhiều giờ, khi họ liên tục cố gắng để giữ cho mình vào đúng vị trí. Nhưng khi họ tuân theo các quy tắc thứ hai, kết quả sẽ khác nhau rõ rệt: trong vòng vài giây, tất cả mọi người sẽ thấy mình co cụm thành một cụm gần như một nhóm ổn định duy nhất.

Trò chơi bình thường này mang đến cho chúng ta hai bài học quan trọng. Đầu tiên, hành vi không thể đoán trước và ngược với suy nghĩ thông thường có thể phát sinh từ các quy tắc rất đơn giản. Thứ hai, một sự thay đổi dường như nhỏ trong các quy tắc hoàn toàn có thể thay đổi hành vi của nhóm.

Có một bài học quan trọng thứ ba: mặc dù dự đoán hành vi tập thể của nhóm là một nhiệm vụ ngoài tầm nắm bắt của con người nhưng chúng ta vẫn có thể thực hiện điều đó bằng mô hình mô phỏng. Nhóm tác giả (Eric Bonabeau và Christopher Meyer) đã xây dựng một mô hình máy tính (hiện có tại www.icosys-tem.net/game ) cho phép người dùng kiểm tra hai quy tắc trên và quan sát kết quả hành vi đám đông. Mô phỏng như vậy có thể là những công cụ có giá trị trong việc dự đoán những hành vi nào sẽ xuất hiện từ một nhóm người trước những hạn chế (constraints) nhất định. Trong thực tế, mô phỏng tổ chức hiện đang là một lĩnh vực đang bùng nổ của nghiên cứu trong cả các học viện và các công ty tư vấn. Ví dụ như các chuyên gia tư vấn tại Trung tâm sáng tạo kinh doanh Cap Gemini Ernst & Young đã tạo ra một mô phỏng để tìm hiểu cách mà các quy tắc nhất định ảnh hưởng tỷ lệ nghỉ việc của nhân viên, lòng trung thành, năng suất, và kiến thức tại Hewlett-Packard.

Nghiên cứu này vẫn còn trong giai đoạn trứng nước, và tất nhiên bất kỳ nhà quản lý nào cũng cần phải cảnh giác với việc triển khai các quy tắc mà có thể dẫn đến hành vi không mong muốn và không lường trước được. Một số công ty Internet đã thúc đẩy việc sử dụng quy tắc tự tổ chức như một nền tảng cho doanh nghiệp của họ. Epinions, iExchange (trước đây là Mutual-Minds) và Plastic.com, trong số những công ty khác, đã nhảy vào nghiên cứu trí tuệ tập thể của người dùng của họ, về cơ bản chuyển họ thành một lực lượng lao động tự tổ chức. Thật vậy, khi xu hướng làm việc như một đại lý tự do tiếp tục phát triển, quan niệm về những gì cấu thành một công ty có thể bị nhòe không còn nhận ra được nữa. Nếu có những đội gồm các nhân viên tự do được hình thành trên cơ sở theo dự án, những quy tắc nào là tốt nhất để tổ chức công việc của họ?

Công ty CompanyWay đã có câu trả lời. The Bellevue, một start-up tại Washington đang làm việc với Bios Group để phát triển một dịch vụ web mà sẽ cho phép các nhân viên tự do tổ chức và làm việc giống như mô hình trí tuệ côn trùng trong các công ty của họ. Cộng đồng trực tuyến này có thể xác định các cơ hội chiến lược cho các công ty bằng cách hoặc làm việc theo phỏng đoán hoặc làm theo các yêu cầu cụ thể từ các quản lý cấp cao hơn (chẳng hạn “Làm thế nào để sản phẩm của chúng ta thân thiện với môi trường?”). Thông qua dịch vụ của CompanyWay, công nhân đăng tải giải pháp của họ lên mạng, những người khác sau đó chỉnh sửa và phát triển. Dịch vụ này được thiết lập theo kiểu tự chọn: một ý tưởng đầy hứa hẹn có xu hướng thu hút sự chú ý của nhiều người, họ sẽ củng cố nó bằng cách sửa đổi và cải tiến nó – giống như kiến để lại dấu vết – và tất cả các hoạt động này sau đó vẫn sẽ thu hút những người khác tiếp tục đóng góp. Kết quả công việc có thể được tích hợp với các công cụ ra quyết định điều hành để mang đến sự kiểm soát cho nhà quản lý trong suốt quá trình phát triển sản phẩm.

Đối với sự tưởng thưởng, người lao động kiếm được điểm khích lệ dựa trên giá trị đóng góp của họ, và những điểm này sau đó quy đổi thành tiền mặt hoặc các hình thức tưởng thưởng khác. Ngay cả việc phân bổ các điểm phần lớn là tự quản lý, thực hiện chủ yếu thông qua bầu cử và các cơ chế phản hồi của các thành viên khác. Các công ty trong ngành FMCG và ngành dược phẩm hiện đang chạy triển khai thí điểm dịch vụ của CompanyWay.

Tấn công thị trường mới

Trí tuệ côn trùng cũng có thể mang lại những bài học quan trọng cho các doanh nghiệp trong việc tìm kiếm và khai thác những thị trường mới. Chúng ta hãy xem xét những cách mà các loài kiến khác nhau thu hút bạn cùng tổ của chúng đến với nguồn thức ăn mới. Có ba cách cơ bản để kiến dẫn đồng loại của chúng đến với các nguồn thức ăn mới. Để lại pheromone trên đường là một hình thức của “tuyển dụng hàng loạt” (mass recruitment): một số lượng lớn các con kiến bị thu hút đến đường dẫn nơi có pheromone mạnh nhất. Ở một số loài kiến khác, một con kiến nếu tìm thấy nguồn thức ăn sẽ trở về tổ và rung râu để thuyết phục một con khác cùng tổ quay lại nơi đó. Đó gọi là “tuyển dụng song hành” (tandem recruitment). Trong trường hợp khác, một con kiến rung râu để có được một số bạn cùng tổ làm theo. Đó gọi là ” tuyển dụng nhóm” (group recruitment). Trong cả ba trường hợp, mỗi con kiến có thể truyền tải thông tin về chất lượng của một nguồn thực phẩm, hoặc bằng cách tiết ra nhiều pheromone hơn hoặc bằng cách tăng tần suất rung râu của chúng.

Điều thú vị là “tuyển dụng hàng loạt” thường gắn với các tập đoàn kiến lớn, “tuyển dụng song hành” gắn với các tập đoàn nhỏ và “tuyển dụng nhóm” gắn với những tập đoàn vừa. Mối tương quan này không phải là ngẫu nhiên mà chính hàng triệu năm tiến hóa đã định hình nó. Nhóm tác giả đã phát triển mô hình toán học của các cơ chế tuyển dụng khác nhau để giải thích sự quan sát này. Đối với một tập đoàn kiến lớn mà có thể bảo vệ nguồn thức ăn của nó thì một đường mòn pheromone mạnh có ý nghĩa chiến lược, đặc biệt là khi một nguồn thực phẩm rất lớn, chẳng hạn như một xác chết động vật, được phát hiện. Tập đoàn nhỏ ít có khả năng tự bảo vệ mình khỏi các kẻ thù và đối thủ cạnh tranh, do đó, một chiến lược tìm kiếm thức ăn linh hoạt là thuận lợi bởi vì nó cho phép những con kiến có thể nhanh chóng chuyển sang các nguồn thực phẩm khác khi họ đang bị đe dọa. “Tuyển dụng nhóm” xuất hiện lý tưởng cho tập đoàn vừa hoạt động trong môi trường thay đổi nhanh chóng, không thể đoán trước: điều này cho phép những con kiến có thể khai thác một nguồn thực phẩm có hiệu quả trong khi vẫn linh hoạt và có khả năng khám phá môi trường xung quanh của chúng để tìm các nguồn bổ sung.

Chúng tôi tin rằng những phát hiện này có ý nghĩa quan trọng đối với các công ty bởi vì quy mô của một công ty, đặc điểm của một thị trường và môi trường cạnh tranh được đan xen tương tự trong thế giới kinh doanh. Khi thị trường đang biến động và ngắn ngủi nhưng đủ lớn, và khi đối thủ cạnh tranh có thể xuất hiện ở bất cứ đâu, các doanh nghiệp lý tưởng nên có quy mô trung bình (có lẽ là một đơn vị kinh doanh trong một tập đoàn lớn hơn). Quan trọng hơn, chúng tôi tin rằng, tổ chức này sẽ hoạt động tốt để sở hữu cơ chế nội bộ mạnh mẽ cho phép, nếu không nói là khuyến khích, “tuyển dụng nhóm”.

Để “tuyển dụng nhóm” thành công, các công ty phải cung cấp một môi trường nuôi dưỡng đúng. Cụ thể, chúng tôi tin rằng họ nên:

– Duy trì khả năng của mình để khám phá những cơ hội mới trong khi khai thác những cái hiện có;

– Cho phép một người có thể tuyển dụng những người khác;

– Cho phép, nhưng không ép buộc, mọi người nhận sự tuyển dụng, ngay cả khi họ đang làm việc trong đơn vị kinh doanh cốt lõi;

– Cho phép hệ thống tự chọn các ý tưởng tốt nhất; và

– Hỗ trợ các ý tưởng chiến thắng với đầy đủ các nguồn lực.

Tại Cap Gemini Ernst & Young, các nhà nghiên cứu đang làm việc để tạo ra một “thị trường ý tưởng,” rộng mở cho toàn bộ tổ chức, một ý tưởng sẽ phù hợp với những điều kiện trên.

Một tập hợp những khả năng

Các ứng dụng khả thi của “trí tuệ bầy đàn” chỉ có thể bị giới hạn bởi trí tưởng tượng. Ví dụ như cách những loài côn trùng nhóm những con cùng đàn đã chết lại và sắp xếp các ấu trùng của chúng đã dẫn đến một cách tiếp cận mới đối với các ngân hàng khi họ ứng dụng để phân tích dữ liệu về những sự tương đồng thú vị giữa các khách hàng. Nhóm tác giả đang phát triển một “đàn robot” có cấu hình có thể tự mình lắp ráp vào máy hút bụi và các thiết bị gia dụng khác. Và các nghiên cứu tương lai của loài côn trùng sống theo đàn có thể sẽ mang lại kiến thức khích lệ hơn. Ví dụ, khi một lãnh địa của ong mật trở nên quá lớn, có nghĩa là khi nó đạt đến một điểm giảm dần, tổ của chúng sẽ chia thành hai; những quy tắc chính xác mà loài ong đang làm vẫn còn là một bí ẩn. Kiến thức như vậy có thể giúp các công ty lớn xác định khi nào nên tách một số vận hành của họ ra. (Điều thú vị là, không có sự tương ứng của côn trùng bầy đàn nào thể hiện sự sáp nhập, chỉ có sự phân tách.)

Mặc dù đem lại những bài học khá hấp dẫn, lĩnh vực nghiên cứu “trí tuệ bầy đàn” đối mặt với không ít trở ngại. Nhiều người khó có thể hiểu được “trí tuệ bầy đàn” có thể được thực hiện như thế nào để phát huy hiệu quả, chủ yếu là bởi vì họ không quen với hệ thống tự tổ chức. Hơn nữa, hành vi của nhóm nổi lên, như ảo thuật, từ sự tương tác tập thể của các cá nhân có thể là một khái niệm đáng sợ đối với những người không quen với nó. Thật vậy, chúng ta thường thấy rất khó khăn để thuyết phục các nhà quản lý triển khai các giải pháp swarm intelligence ngay cả sau khi họ được cung cấp nhiều thông tin và dữ liệu vững chắc về các lợi ích đạt được. Cuối cùng, các nhà phê bình thường phản đối rằng côn trùng và con người không thể và không nên được miêu tả với các khuôn khổ toán học tương tự. Nhưng chúng tôi sẽ lập luận rằng trong môi trường nhất định (ví dụ như nhà máy), con người cũng gặp những hạn chế theo cách tương tự, mặc dù có lẽ mức độ khác nhau, vì côn trùng chỉ ở trong một lãnh địa của chúng. Và sự tương đồng giữa các loài côn trùng bầy đàn và con người không chỉ là một khái niệm mà còn nhiều hơn thế nữa: chúng có thể có ý nghĩa thiết thực và hữu ích, như các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra.

Thật vậy, “trí tuệ bầy đàn” đang dần trở thành một công cụ có giá trị để tối ưu hóa hoạt động của nhiều doanh nghiệp, cho dù những kết quả tương tự đạt được trong việc giúp đỡ các công ty tự tổ chức tốt hơn và phát triển các chiến lược hiệu quả hơn vẫn còn phải xem sau này mới rõ. Tuy nhiên, chí ít lĩnh vực này cung cấp một khuôn khổ mới mẻ để giải quyết vấn đề tối ưu hóa, và nó cũng đặt câu hỏi liệu có sáng suốt không khi giả định về sự cần thiết phải giám sát nhân viên thông qua quản lý mệnh lệnh và kiểm soát. Trong tương lai, một số công ty có thể xây dựng toàn bộ doanh nghiệp của mình ngay từ nền tảng ban đầu bằng cách sử dụng các nguyên tắc của “trí tuệ bầy đàn”, tích hợp cách tiếp cận này vào toàn bộ hoạt động vận hành, tổ chức và chiến lược của họ. Kết quả là, các doanh nghiệp tự tổ chức cuối cùng có thể thích nghi với một thị trường luôn thay đổi một cách nhanh chóng và bản năng.

—–

Nguồn: Smartlog trích “Swarm Intelligence: A Whole New Way to Think About Business”, tác giả Eric Bonabeau và Christopher Meyer, Hardvard Business Review từ ấn bản 05/2001

%d bloggers like this: