Dùng AI nhiều chưa chắc làm việc hiệu quả hơn
AI tại nơi làm việc là việc nhân viên sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo trong nhiệm vụ hằng ngày, nhưng mức độ sử dụng không tự động cho biết công việc đã nhanh hơn hay tốt hơn. Dữ liệu về năng suất lao động cho thấy khoảng cách ấy đáng chú ý: người dùng AI có thể làm việc lâu hơn, đồng thời phải chuyển đổi ứng dụng thường xuyên hơn. Theo nghiên cứu của ActivTrak, nhân viên dùng AI tích hợp trong ứng dụng chuyển đổi ứng dụng 0,6 lần mỗi giờ; người dùng AI trên web chuyển đổi từ 1,7 đến 4,2 lần mỗi giờ, mức cao nhất gấp bốn lần nhóm không dùng AI. Đây không phải bằng chứng rằng AI luôn làm giảm năng suất. Nhưng nó cảnh báo doanh nghiệp không nên lấy số lượt dùng công cụ làm thước đo thành công. Nếu AI kéo nhân viên khỏi luồng công việc chính, phần thời gian tiết kiệm được có thể bị bù trừ bởi những lần chuyển qua lại.
Thời gian làm việc tăng, sự tập trung lại suy giảm
Bức tranh của ActivTrak không chỉ có mặt tiêu cực. Báo cáo trước đó ghi nhận thời gian làm việc có ích mỗi ngày tăng 19 phút, tương đương 5%, lên 6 giờ 36 phút khi có AI; số phiên làm việc hiệu quả cũng tăng 13%. Tuy nhiên, hiệu quả tập trung — tỷ lệ thời gian dành cho hoạt động liên tục, không bị gián đoạn — giảm xuống mức thấp nhất trong ba năm, còn 60%. Thời lượng trung bình của mỗi phiên tập trung trong năm 2025 cũng giảm 9% so với năm 2023. Hai kết quả này không loại trừ nhau: nhân viên có thể hoàn thành nhiều hoạt động hơn trong ngày nhưng phải chia sự chú ý thành những đoạn ngắn hơn. Với công việc cần suy nghĩ phản biện và tập trung bền bỉ, các gián đoạn tạo thêm ma sát và làm giảm chất lượng trải nghiệm làm việc. Vì vậy, tổng thời gian có ích không đủ để kết luận năng suất đã cải thiện.
Ma sát nằm trong cách công cụ được đưa vào quy trình
Khác biệt giữa AI tích hợp sẵn và công cụ AI trên web gợi ý rằng cách triển khai có thể quan trọng không kém bản thân công nghệ. ActivTrak mô tả công sức phát sinh khi nhân viên di chuyển giữa các ứng dụng là “thuế xoay ghế”: từng lần chuyển đổi có vẻ nhỏ, nhưng cộng dồn có thể làm đứt mạch công việc. Đây là lý do ứng dụng AI doanh nghiệp cần được đánh giá trong bối cảnh quy trình cụ thể, thay vì chỉ dựa vào số tài khoản được cấp, số câu lệnh hay tần suất đăng nhập. Khi công cụ nằm ngoài nơi nhân viên xử lý công việc, họ phải liên tục mang thông tin qua lại; lợi ích tiềm năng khi đó đi kèm thêm thao tác và gián đoạn. Doanh nghiệp nên nhìn vào kết quả của cả quy trình: liệu nhiệm vụ có hoàn tất nhanh hơn, có ít bước thủ công hơn và nhân viên có giữ được sự tập trung hay không.
Đo hiệu quả AI bằng kết quả, không bằng độ phủ
Muốn đo hiệu quả AI, lãnh đạo cần tách ba câu hỏi thường bị gộp làm một: nhân viên có dùng AI không, công cụ có thay đổi quy trình không, và thay đổi ấy có cải thiện kết quả hay không. Những ví dụ về Meta hoãn cắt giảm nhân sự và Walmart gặp lỗi trong phân công công việc cho thấy kỳ vọng triển khai có thể vấp phải vấn đề thực tế; riêng các trường hợp này không đủ để kết luận AI thất bại ở mọi nơi. Tương tự, con số 90% lãnh đạo chưa ghi nhận năng suất tăng được nêu trong đề bài không có dữ liệu xác nhận trong các nguồn được cung cấp, nên không thể xem là kết quả đã kiểm chứng. Bằng chứng hiện có đủ để nhấn mạnh một điểm: mức độ sử dụng không phải là tác động. Doanh nghiệp cần theo dõi thời gian hoàn thành, chất lượng đầu ra, số lần chuyển ứng dụng và khả năng tập trung trước khi tuyên bố AI đã nâng năng suất.
