AI tăng năng suất, nhưng cái giá không chỉ nằm trên bảng lương
AI trong lao động là việc dùng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa hoặc hỗ trợ các nhiệm vụ, qua đó thay đổi cách doanh nghiệp tổ chức công việc và cách người lao động tạo ra giá trị. Trường hợp Bird, công ty hạ tầng truyền thông tại Amsterdam, cho thấy thay đổi ấy có thể diễn ra rất nhanh: trong ba năm, lực lượng lao động giảm từ hơn 1.000 người xuống còn 120 sau khi công ty đẩy mạnh AI và tự động hóa. Đây không đơn thuần là câu chuyện một công cụ giúp nhân viên làm việc nhanh hơn. Khi nhiều nhiệm vụ được gộp vào một vị trí, năng suất tăng có thể đi cùng với ít cơ hội việc làm hơn. Lãnh đạo Bird ưu tiên những người chủ động, đa nhiệm và biết dùng AI; điều đó có thể giúp người phù hợp phát huy năng lực, nhưng đồng thời đặt ra câu hỏi khó: ai được giữ lại khi một người cùng công cụ có thể đảm nhận phần việc của nhiều người?
Hiệu quả vận hành là lý do thuyết phục để doanh nghiệp ứng dụng AI, song con số nhân sự bị cắt giảm không thể bị xem như một chỉ báo vô hại về tiến bộ. AI có thể giúp doanh nghiệp cạnh tranh và mở rộng năng lực, nhưng lợi ích không tự động đến với những người có nhiệm vụ được tự động hóa. Nếu câu chuyện chỉ được kể bằng tốc độ xử lý hay chi phí tiết kiệm, trải nghiệm của người mất việc sẽ biến mất khỏi phép tính.
Nỗi bất an U40 không phải là chống lại công nghệ
Với lao động U40, nỗi lo không chỉ đến từ việc phải học một công cụ mới. Nguyễn Thị Thu, nhân viên hành chính tại Hà Nội, mất hai đến ba tiếng để xử lý những nhiệm vụ mà đồng nghiệp trẻ có thể hoàn thành trong chưa đầy 30 giây bằng một câu lệnh AI; kết quả còn trôi chảy và có thể phân tích xu hướng. Khi cấp trên đem báo cáo của nhân viên so với kết quả từ công cụ, kinh nghiệm nhiều năm không còn là tấm khiên chắc chắn. Nỗi lo càng nặng với những người vừa làm việc vừa chăm con, lo việc nhà và không có nhiều thời gian học thêm. Đây là mặt con người của câu chuyện AI thay thế việc làm: người lao động không chỉ cạnh tranh với máy móc, mà còn bị đặt cạnh đồng nghiệp biết dùng máy móc hiệu quả hơn.
Trường hợp của anh Trần Minh Đức cho thấy kinh nghiệm nghề nghiệp cũng cần được cập nhật để giữ giá trị. Bộ phận sáng tạo nội dung và thiết kế của công ty anh cắt ba vị trí sau khi công cụ AI đảm nhận tới 60% khối lượng công việc thường ngày. Nỗi bất an của anh không phải bằng chứng rằng người lớn tuổi không thể học công nghệ; đó là lời cảnh báo về một quá trình chuyển đổi mà doanh nghiệp thường tiến hành nhanh hơn khả năng thích nghi của nhân viên. Nếu trách nhiệm học tập bị đẩy hết sang cá nhân, người có ít thời gian và ít hỗ trợ sẽ chịu thiệt nhiều nhất.
Doanh nghiệp đổi quy trình, người lao động cần kỹ năng có mục tiêu
AI và lao động đang tác động qua lại: doanh nghiệp thay đổi quy trình, còn người lao động phải bổ sung năng lực để đáp ứng công việc mới. AI đã đi từ giai đoạn thử nghiệm vào hoạt động tiếp thị, chăm sóc khách hàng và phân tích dữ liệu; tại một doanh nghiệp du lịch, quy trình sản xuất nội dung và hình ảnh được tự động hóa, giảm 60% quy mô nhóm phụ trách, còn trợ lý ảo giúp tối ưu khoảng 40% nhân lực tư vấn. Đây là thay đổi tổ chức công việc, không chỉ là cài thêm phần mềm. Kỹ năng AI vì thế ngày càng trở thành yêu cầu tuyển dụng, bên cạnh chuyên môn. Tuy nhiên, biến hiểu biết về công cụ thành điều kiện bắt buộc mà không tạo cơ hội đào tạo sẽ khiến người lao động bị loại khỏi thị trường trước khi kịp thích nghi.
Người lao động không cần chạy theo mọi ứng dụng mới. Cách thực tế hơn là chọn một hoặc hai công cụ gắn trực tiếp với nhiệm vụ hằng ngày, học cách kiểm tra kết quả và kết hợp chúng với hiểu biết chuyên môn. Doanh nghiệp cũng cần xác định rõ phần việc nào được tự động hóa, phần nào vẫn cần phán đoán của con người, đồng thời hỗ trợ đào tạo và điều chuyển khi có thể. Đó không phải lòng tốt đứng ngoài hiệu quả kinh doanh: người hiểu sản phẩm, khách hàng và bối cảnh có thể giúp AI tạo ra kết quả hữu ích hơn.
Thước đo tiến bộ phải tính cả người lao động
Bài học từ các doanh nghiệp ứng dụng AI không nên là cứ giảm người thì năng suất sẽ tốt hơn, cũng không phải mọi công việc đều sắp biến mất. Một số nhiệm vụ được tự động hóa, nhưng vẫn cần người có chuyên môn, khả năng đánh giá và hiểu mục tiêu của sản phẩm. Doanh nghiệp có thể thu được hiệu quả từ đội ngũ nhỏ hơn; người lao động chỉ có cơ hội hưởng phần lợi ích ấy nếu được trang bị kỹ năng và có đường chuyển sang nhiệm vụ mới. Nếu thiếu hỗ trợ, AI sẽ làm khoảng cách giữa người thành thạo công nghệ và người không có thời gian học ngày càng rộng.
Kết luận cần thẳng thắn: AI không chỉ thay thế một số phần việc mà còn làm thay đổi tiêu chuẩn tuyển dụng và giá trị của kinh nghiệm. Người lao động nên chủ động học kỹ năng AI gắn với chuyên môn, nhưng doanh nghiệp cũng phải chịu trách nhiệm về cách triển khai, đào tạo và tác động nhân sự. Năng suất chỉ là dấu hiệu của tiến bộ khi nó không được xây dựng bằng cách xem người lao động như phần chi phí có thể cắt bỏ mà không cần một lối đi tiếp theo.
