AI không tự sinh ra giá trị: vấn đề nằm ở kỹ năng và tư duy
Kỹ năng sử dụng AI là khả năng biến công cụ trí tuệ nhân tạo từ một phần mềm tạo nội dung hay hỗ trợ tác vụ thành một mắt xích gắn chặt với mục tiêu công việc, bao gồm việc hiểu rõ mình muốn đạt kết quả gì, biết nhiệm vụ nào nên giao cho AI, nhiệm vụ nào phải tự làm, và liên tục kiểm tra – điều chỉnh đầu ra để tạo ra giá trị thực tế chứ không chỉ là sản phẩm trông ấn tượng.
Trong nhiều tổ chức, phong trào “phải dùng AI cho bằng được” đang lấn át câu hỏi quan trọng nhất: AI thực sự cải thiện kết quả công việc gì, ở đâu và của ai. Các cuộc thi ý tưởng nội bộ thưởng cho bản trình chiếu đẹp hay video ấn tượng được tạo bằng AI, nhưng lại ít khi truy vấn xem những sản phẩm đó đóng góp gì cho doanh thu, chất lượng dịch vụ hay giảm lỗi quy trình. Khi hành vi “dùng AI” được tôn vinh mà không gắn với hiệu quả, nhân viên nhanh chóng học được rằng chỉ cần cho thấy mình có dùng công cụ là đủ, còn giá trị thì… để sau. Đây là cách nguy hiểm để xây dựng văn hóa công nghệ: đẹp bề ngoài, rỗng bên trong.
Khoảng cách giữa quyền truy cập AI và năng suất công việc AI
Các số liệu mới nhất cho thấy nhiều doanh nghiệp đã vượt qua bước "thử nghiệm" và đi vào giai đoạn phổ cập AI trong công việc: tỷ lệ nhân viên chính thức sử dụng AI đã tăng từ 41,9% năm 2025 lên 54,3% năm 2026. Nhưng mức tăng hơn 12 điểm phần trăm này lại không đi kèm một cú nhảy vọt tương xứng về năng suất công việc AI hay giảm giờ làm thêm. Điều đó phơi bày một nghịch lý khó chịu: có thêm người dùng công cụ không đồng nghĩa có thêm người tạo ra giá trị từ công cụ.
Lý do là phần lớn việc dùng AI đang bám vào các tác vụ dễ, chứ không phải điểm nghẽn năng suất thực sự. Nhân viên dùng AI để soạn email, thu thập thông tin, chỉnh văn bản, nhưng các khâu khó như tìm kiếm cơ hội kinh doanh, hiểu khách hàng, quyết định chiến lược hay chốt hợp đồng lại ít được chạm tới. Thay vì hỏi "AI đã giúp đội bạn tăng doanh số hay rút ngắn chu kỳ ra quyết định chưa?", nhiều quản lý chỉ cần báo cáo "bao nhiêu người đã dùng AI" là thấy yên tâm. Khi KPI vẫn dừng ở mức độ sử dụng, khoảng cách giữa công nghệ và kết quả không thể tự thu hẹp, và năng suất công việc AI trở thành một khẩu hiệu hơn là hiện thực.
Tư duy làm việc với AI: vòng lặp giá trị thay vì thao tác công cụ
Điểm khác biệt lớn giữa người dùng AI bình thường và nhóm tạo ra thành tích rõ rệt không nằm ở số giờ ngồi trước màn hình, mà ở tư duy làm việc với AI. Những người này coi AI như một mắt xích trong "vòng lặp công việc", chứ không phải cây đũa thần. Họ chủ động thu thập dữ liệu gốc khó kiếm, bao gồm thông tin thực tế ngoài đời, sau đó quyết định việc nào giao cho AI, việc nào cần tự xử lý. AI được dùng để thực thi, nhưng con người vẫn giữ vai trò phán đoán và ra quyết định.
Vòng lặp đó không dừng ở chỗ nhận đầu ra của AI. Người có tư duy làm việc với AI sẽ kiểm tra đầu ra với đồng nghiệp, so sánh với thực tế, mạnh dạn "phá" những đề xuất quá chung chung, rồi cập nhật lại tài liệu, quy trình để tổ chức học được từ mỗi lần thử nghiệm. Họ hiểu rằng rủi ro lớn nhất của AI không phải là trả lời sai hiển nhiên, mà là tung ra vô số "đáp án đúng về mặt lý thuyết nhưng vô dụng trong hoàn cảnh cụ thể", khiến tổ chức bị ngập trong những giải pháp nghe hay mà không tạo ra khác biệt. Những người này có năng lực biến đầu ra của AI thành "đáp án phù hợp ở đây và bây giờ", nên giá trị họ tạo ra khó bị người khác sao chép.
Hai tầng tư duy cốt lõi: suy nghĩ lập thể và tinh thần dám thử
Các nghiên cứu về nhóm nhân viên đạt kết quả cao khi làm việc với AI cho thấy họ không chỉ hơn ở kỹ thuật, mà ở cách nghĩ. Một mặt, họ sở hữu khả năng "suy nghĩ lập thể" – có thể nâng mức trừu tượng, nhìn vấn đề từ nhiều góc độ và gắn kết các mảnh thông tin rời rạc thành một bức tranh toàn diện. Nhờ vậy, họ không ngập trong dòng đề xuất liên tục của AI, mà biết xếp chúng vào cấu trúc rõ ràng, chọn cái phù hợp, bỏ cái dư thừa. Mặt khác, họ có tinh thần dám thử, sẵn sàng chạm vào điều mới lạ ngay cả khi chưa biết có "hữu ích" hay không, vì thấy thú vị và muốn khám phá.
Đáng chú ý là hai tầng tư duy này không tự nhiên lớn lên theo thời lượng dùng AI. Có dấu hiệu cho thấy nếu chỉ phụ thuộc vào AI để nghĩ và làm, người dùng sẽ dần bị "mất dần kỹ năng", trở nên phụ thuộc và ít dám thử trong đời thực. Chính vì vậy, lời khuyên "phải biết rời xa AI đúng lúc" nghe có vẻ nghịch lý nhưng lại hợp lý: muốn giỏi trong thế giới AI, bạn cần giữ thói quen đọc sách, tham gia hoạt động với người thật, thử việc mới, chấp nhận sai lầm và bất định. Những trải nghiệm này nuôi dưỡng suy nghĩ lập thể và tinh thần dám thử, là thứ mà bất kỳ hệ thống AI hiện nay đều không thể thay bạn xây dựng.
Kết luận: Đào tạo AI phải xoay trục từ công cụ sang tư duy
Nếu các tổ chức tiếp tục đánh giá "sử dụng AI" như một mục tiêu tự thân thay vì kết quả, họ sẽ nuôi dưỡng một thế hệ nhân viên biết tạo slide đẹp bằng AI nhưng không biết tăng hiệu quả công việc. Đào tạo AI cho nhân viên vì thế cần xoay trục: thay vì tập trung vào chức năng công cụ, hãy dạy cách đặt câu hỏi "AI có góp phần vào mục tiêu nào", rèn 5 kỹ năng trong vòng lặp công việc với AI, và khuyến khích xây dựng tư duy suy nghĩ lập thể cùng tinh thần dám thử. Bài kiểm tra thực sự của kỹ năng sử dụng AI không phải là câu "bạn đã dùng gì", mà là câu "điều đó đã thay đổi kết quả ra sao".
Ở cấp lãnh đạo, cần chấm dứt việc tán dương các sáng kiến chỉ vì chúng "có dùng AI", và chuyển sang đánh giá hiệu suất AI bằng thước đo cụ thể: tiết kiệm thời gian ở đúng khâu nghẽn, tăng doanh thu hay chất lượng quyết định. Ở cấp cá nhân, hãy chủ động dành thời gian "thoát khỏi màn hình" để đọc, giao tiếp, tham gia dự án thực tế – những nơi nuôi dưỡng tư duy làm việc với AI mà không làm bạn lệ thuộc vào nó. Công cụ sẽ ngày càng thông minh và phổ biến; khác biệt duy nhất còn lại là cách ta nghĩ và dùng chúng. Doanh nghiệp nào hiểu điều đó sớm sẽ là nơi kỹ năng AI được dùng để tạo giá trị, không phải để làm đẹp báo cáo.
