Bản nháp nhanh không đồng nghĩa với năng suất cao
AI tại nơi làm việc là việc dùng các công cụ trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ những nhiệm vụ như soạn tài liệu, viết mã, tóm tắt và xử lý thông tin trong quy trình của nhân viên. Giá trị của nó không nằm ở tốc độ tạo đầu ra đơn thuần, mà ở việc đầu ra có giảm được công sức để hoàn thành công việc hay không. Một khảo sát với 8.316 người trưởng thành đang dùng AI cho công việc tại Mỹ, Anh, Liên minh châu Âu, Canada, Australia và Mỹ Latin cho thấy 62% có thể tạo tài liệu, bài thuyết trình hoặc mã nguồn mà trước đây họ thường bỏ qua vì quá tốn thời gian. Đây là lợi ích đáng kể ở khâu khởi đầu. Nhưng nó chưa chứng minh rằng toàn bộ công việc được hoàn thành nhanh hơn: bản nháp chỉ là một chặng, còn độ chính xác, tính phù hợp và khả năng sử dụng vẫn cần người đánh giá.
Công việc không biến mất, mà chuyển sang khâu rà soát
Những con số về phần việc phía sau bản nháp khiến lời hứa tăng năng suất cần được nhìn nhận thận trọng. Trong khảo sát, 39% người dùng từng mất nhiều thời gian xem xét đầu ra AI hơn so với tự làm; 41% cho biết thời gian rà soát hoặc kiểm chứng đã tăng. Có 48% từng phải chỉnh sửa nội dung AI nhận từ người khác, còn 43% đã làm lại từ đầu vì kết quả không phù hợp. Nút thắt nằm ở chỗ tốc độ tạo chữ không loại bỏ trách nhiệm kiểm tra. Nếu đầu ra sai, thiếu ngữ cảnh hoặc không đúng yêu cầu, người nhận phải sửa; nếu lỗi bị bỏ sót, nó có thể đi tiếp qua các khâu sau. Công cụ vì thế có thể rút ngắn một công đoạn nhưng chuyển gánh nặng sang đồng nghiệp, quản lý hay bộ phận kiểm soát chất lượng. Ứng dụng AI doanh nghiệp chỉ tăng năng suất khi tính cả phần việc phát sinh này.
Triển khai vội khiến lỗi và rủi ro lan rộng
Rủi ro triển khai AI không chỉ là câu trả lời sai. Khi công cụ chưa ổn định, nhân viên có thể mất thời gian xử lý trục trặc, thông tin nhạy cảm có nguy cơ bị lộ và chi phí vận hành có thể tăng. Meta đã tạm hoãn kế hoạch cắt giảm nhân sự và tăng cường sử dụng AI khi nhân viên phải dành quá nhiều thời gian xử lý lỗi kỹ thuật và vấn đề bảo mật. Trong nghiên cứu của Ngân hàng Dự trữ Liên bang Atlanta công bố hồi tháng 2, 90% lãnh đạo cho biết nỗ lực triển khai AI chưa làm tăng năng suất. Vấn đề còn nằm ở những lỗi khó nhận ra vì câu trả lời nghe có vẻ thuyết phục. Nếu chúng lọt qua khâu kiểm duyệt, sai sót có thể lan truyền trong cả quy trình thay vì được sửa sớm. Trường hợp nhân viên Walmart gặp cảnh báo sai, lịch làm việc phi thực tế và chỉ dẫn không hợp lý cho thấy một công cụ kém hiệu quả có thể khiến công việc hằng ngày nặng nề hơn, chứ không chỉ làm giảm chất lượng đầu ra.
Mở rộng có điều kiện, không chạy theo số lượng công cụ
Doanh nghiệp nên đánh giá AI bằng sản phẩm cuối cùng, không phải số lượng bản nháp tạo ra. Use.AI lưu ý rằng phép tính hiệu quả cần bao gồm thời gian và công sức để biến đầu ra thành sản phẩm dùng được. Điều này đòi hỏi quy trình kiểm tra nội dung AI rõ ràng: xác định loại thông tin phải xác minh, ai chịu trách nhiệm duyệt và việc nào không được giao cho công cụ. Đáng chú ý, 58% người tham gia khảo sát cho biết nơi làm việc của họ không có quy tắc cụ thể về nội dung cần kiểm tra trước khi chia sẻ. Trước khi mở rộng, doanh nghiệp cũng cần thử nghiệm công cụ trong quy trình cụ thể, kiểm tra bảo mật dữ liệu, tính toán công việc phát sinh và đào tạo nhân viên theo từng vai trò. Một số công ty đang chuyển từ hướng dẫn ngắn hạn sang đào tạo chuyên sâu, dài hạn và sát với vị trí công việc. Đó là hướng đi hợp lý hơn việc áp dụng đại trà rồi để nhân viên tự xử lý hậu quả.
Kết luận: AI có thể giúp bắt đầu nhanh, nhưng không tự bảo đảm hoàn thành tốt hơn. Nếu doanh nghiệp không tính chi phí rà soát, sửa lỗi, bảo mật và đào tạo, tốc độ ở một khâu sẽ chỉ đẩy sự chậm trễ sang khâu khác. Mở rộng AI nên bắt đầu bằng quy trình có trách nhiệm và phép đo năng suất toàn diện; nếu chưa thể bảo đảm chất lượng đầu ra, triển khai chậm hơn có thể tiết kiệm thời gian hơn.
