AI tại nơi làm việc: trợ lý tăng năng suất, không phải người thay thế
AI tại nơi làm việc là việc sử dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ con người phản biện ý tưởng, tóm tắt tài liệu, dọn dữ liệu dư thừa và tối ưu quy trình, trong khi quyền phán đoán và quyết định cuối cùng vẫn do con người nắm giữ. Một cựu lãnh đạo từng là phó chủ tịch phụ trách nhân sự tại Microsoft nhấn mạnh doanh nghiệp nên ưu tiên AI cho các tác vụ lặp lại như phản biện, tóm tắt tài liệu dài và dọn dẹp dữ liệu dư thừa, thay vì giao cho AI những công việc đòi hỏi sáng tạo và phán đoán. Nói cách khác, AI tăng năng suất công việc khi được dùng như công cụ, không phải như cấp trên mới. Câu hỏi không còn là “có dùng AI hay không”, mà là “dùng ở đâu, tới mức nào và ai giữ tay trên nút bấm cuối cùng”.
Cách 1: Dùng AI để phản biện ý tưởng, không để viết thay bạn
Điểm khởi đầu là dùng phản biện ý tưởng AI như một chiếc gương soi lập luận của chính bạn. Vị cựu lãnh đạo Microsoft đề xuất coi AI như công cụ phản biện, giúp kiểm tra lại lập luận và mở ra góc nhìn khác. Thay vì hỏi “hãy viết giúp tôi chiến lược này”, hãy hỏi “tôi đang bỏ sót điều gì?” hoặc “hãy chỉ ra điểm sai trong lập luận này”. Khi đó, AI tại nơi làm việc trở thành đồng nghiệp khó tính, chỉ ra lỗ hổng trước khi bạn bước vào cuộc họp. Ông cũng nhấn mạnh AI không nên được dùng để thay con người xây dựng lập luận, mà chỉ để kiểm tra nhanh một cách nhìn khác. Đây là ranh giới quan trọng: AI tăng năng suất công việc bằng cách rút ngắn thời gian kiểm tra, nhưng không được phép thay thế năng lực suy luận của đội ngũ.
Cách 2: Tóm tắt tài liệu bằng AI để đọc thông minh hơn, không đọc ít hơn
Khuyến nghị thứ hai là dùng AI để tóm tắt tài liệu dài, giúp nắm nhanh ý chính mà không bị chìm trong biển chữ. Vị cố vấn này cho rằng trong bối cảnh nội dung do AI tạo ra dễ bị dài dòng, tính năng tóm tắt giúp người dùng nhanh chóng xác định trọng tâm. Đây là cách tóm tắt tài liệu bằng AI một cách có trách nhiệm: đọc bản tóm tắt trước để định hình nội dung chính, sau đó đối chiếu lại văn bản đầy đủ nhằm kiểm tra căn cứ và chi tiết cụ thể. Ông lưu ý không nên xem bản tóm tắt là phần thay thế hoàn toàn cho tài liệu gốc. Nếu doanh nghiệp để AI viết tài liệu dài rồi lại nhờ AI tóm tắt, nghe có vẻ lặp lại, nhưng thực tế vẫn giúp chắt lọc thông tin quan trọng nhanh hơn. Vấn đề không phải là đọc ít đi, mà là đọc có chiến lược hơn.
Cách 3: Dọn dữ liệu dư thừa bằng AI để giải phóng quy trình
Ứng dụng thứ ba – và thường bị xem nhẹ – là dùng AI để dọn dữ liệu dư thừa. Vị cựu lãnh đạo Microsoft cho rằng những công việc có quy tắc rõ ràng, mang tính lặp lại như sắp xếp, lọc và phân loại tệp tin, email là nhóm tác vụ mà AI hiện phát huy hiệu quả tốt. Trong một lần chuyển dữ liệu sang hệ thống mới, ông dùng AI để rà soát chương trình, tệp tin và danh sách thiết lập, qua đó phát hiện lượng lớn dữ liệu tích lũy trong nhiều thập niên và loại bỏ khoảng 90% khỏi danh sách cần chuyển. Đây là minh chứng rõ ràng rằng dọn dữ liệu dư thừa bằng AI có thể tối ưu hóa quy trình làm việc, giảm tải cho nhân viên. Tuy vậy, ông nhấn mạnh phải phân biệt giữa việc dùng AI hỗ trợ dọn dẹp với việc cho phép hệ thống tự động thực hiện hành động, đặc biệt với thao tác gửi hoặc xóa, con người vẫn phải xem lại và quyết định cuối cùng.
Bài học từ Saint-Gobain: AI tăng tốc R&D nhưng con người vẫn cầm lái
Nếu ba khuyến nghị trên nghe có vẻ lý thuyết, câu chuyện Saint-Gobain cho thấy AI tăng năng suất công việc trong ngành công nghiệp truyền thống là điều rất cụ thể. Tập đoàn này đang dùng Microsoft Discovery để làm cho xi măng vừa hiệu quả hơn vừa thân thiện môi trường. Họ phải đối mặt với một ngành mà sản xuất xi măng chiếm khoảng 7% lượng phát thải CO₂ toàn cầu mỗi năm. Để tìm giải pháp, Saint-Gobain đã tập hợp 62.000 bằng sáng chế và 44.000 ấn phẩm khoa học, và nhờ AI, việc xây dựng cơ sở tri thức này chỉ mất vài giờ thay vì một năm như ước tính của các nhà nghiên cứu. Nhờ đó, trong sáu tuần, Microsoft Discovery đã gợi mở các hướng mới, giúp xác định những phân tử có thể dùng làm phụ gia xi măng nhằm giảm clinker và phát thải CO₂. Hiện các phân tử nằm ngoài lĩnh vực xây dựng đang được thử nghiệm, và nếu có tiềm năng, bước tiếp theo sẽ là thử trong điều kiện vật lý thực tế. Lãnh đạo AI của Saint-Gobain nhắc lại: AI không phải là đích đến, mà là đòn bẩy để họ đi tới nơi mình muốn.
