AI không lấy đi việc làm, mà buộc doanh nghiệp thiết kế lại lực lượng lao động

Quang cảnh diễn đàn

Phát biểu tại Chuỗi sự kiện AI cùng Microsoft: AI-Ready Workforce diễn ra ngày 30/7, bà Phạm Diệu Linh, Giám đốc Thu hút và Phát triển Tài năng tại Synnex FPT cho rằng, nhiều doanh nghiệp vẫn nhìn AI dưới góc độ thay thế lao động. Tuy nhiên, điều quan trọng hơn là phải tái thiết kế công việc để AI và con người bổ trợ lẫn nhau, qua đó nâng cao năng suất và tạo ra giá trị mới.

Theo bà Linh, mức độ sẵn sàng với AI của doanh nghiệp được chia thành bốn cấp độ: Giai đoạn đầu là nhân viên tự phát ứng dụng AI trong công việc; tiếp đó là thử nghiệm ở cấp phòng ban; tích hợp AI vào các quy trình liên phòng ban; mức trưởng thành cao nhất là khi AI trở thành một phần của hệ thống vận hành, được hỗ trợ bởi quy trình, chính sách và văn hóa học tập xuyên suốt toàn tổ chức.

AI thay thế từng nhiệm vụ, không thay thế con người

Theo bà Phạm Diệu Linh, sai lầm lớn nhất là coi AI sẽ thay thế toàn bộ một vị trí việc làm. Thực tế, AI chỉ đảm nhận những cấu phần công việc mang tính lặp lại, trong khi con người tiếp tục giữ vai trò ở những nhiệm vụ đòi hỏi tư duy, sự thấu cảm và trách nhiệm.

Lấy ví dụ với vị trí tư vấn tài chính, AI có thể thu thập dữ liệu, phân tích thông tin và đưa ra các phương án đề xuất. Tuy nhiên, việc tư vấn trực tiếp cho khách hàng, xây dựng niềm tin hay chịu trách nhiệm cuối cùng đối với các quyết định vẫn phải do con người đảm nhiệm.

"Dịch chuyển từ tư duy thay thế con người sang phân bổ lại công việc sẽ giúp doanh nghiệp khai thác hiệu quả hơn sức mạnh của AI, đồng thời phát huy những giá trị mà chỉ con người mới có", bà Linh nhấn mạnh.

Dẫn báo cáo của McKinsey, bà Linh cho biết khoảng 17% cấu phần công việc trong tương lai sẽ do AI thực hiện hoàn toàn, 72% là sự phối hợp giữa AI và con người, trong khi chỉ 11% vẫn hoàn toàn do con người đảm nhiệm.

Điều đó cũng đặt ra yêu cầu mới đối với nguồn nhân lực. Nếu trước đây, doanh nghiệp chú trọng đào tạo kỹ năng sử dụng công cụ AI thì nay trọng tâm phải chuyển sang năng lực làm việc cùng AI. Người lao động không chỉ biết viết câu lệnh mà còn phải biết cung cấp bối cảnh, kiểm chứng dữ liệu, đánh giá chất lượng và điều chỉnh kết quả do AI tạo ra.

Theo bà Linh, quá trình chuyển đổi nên bắt đầu từ việc phân tích từng đầu việc để xác định rõ đâu là phần AI có thể đảm nhận, đâu là phần cần con người. Sau đó, doanh nghiệp thiết kế lại quy trình làm việc, xác định rõ vai trò của AI và nhân sự trong từng công đoạn.

Cùng với đó, vai trò của nhà quản lý cũng thay đổi. Họ không chỉ quản lý con người mà còn phải điều phối sự phối hợp giữa con người và AI, xây dựng chính sách, dữ liệu và công cụ để nhân viên ứng dụng AI an toàn, hiệu quả. Đồng thời, doanh nghiệp cần có cơ chế đánh giá và khen thưởng những sáng kiến ứng dụng AI mang lại giá trị thực tiễn.

Thực tế tại Synnex FPT cho thấy, khi chiến lược kinh doanh được đặt làm trung tâm trước khi triển khai công nghệ, hiệu quả đạt được rất rõ nét. Chỉ sau 6 tháng, chi phí tuyển dụng giảm 6 lần, thời gian tuyển dụng giảm 55% (từ 35 ngày xuống còn 16 ngày), trong khi tỷ lệ chuyển đổi ứng viên tăng 2,5 lần. AI được ứng dụng trong toàn bộ quy trình tuyển dụng, từ xây dựng mô tả công việc, soạn email, sắp xếp lịch phỏng vấn đến sàng lọc hồ sơ trên nền tảng dữ liệu chuẩn hóa.

Theo bà Linh, mức độ sẵn sàng với AI không được đo bằng số lượng nhân viên biết sử dụng AI mà bằng khả năng của đội ngũ lãnh đạo trong việc xây dựng một hệ thống gồm quy trình, chính sách và văn hóa học tập để mọi nhân sự có thể ứng dụng AI một cách bền vững.

Cuộc đua AI chuyển trọng tâm từ "làm" sang "kiểm soát"

Ở góc độ triển khai dự án dữ liệu, ông Tô Mạnh Hoàng, CEO & Founder DataPot cho rằng, AI đang tạo ra sự thay đổi căn bản trong cách doanh nghiệp tổ chức công việc.

Theo ông Hoàng, nhiều người cho rằng chuyên gia dữ liệu chủ yếu xây dựng dashboard (bảng điều khiển kỹ thuật số dạng hình ảnh, giúp hiển thị các số liệu, biểu đồ và chỉ số quan trọng ngay trên một màn hình duy nhất) hoặc báo cáo. Thực tế, phần lớn khối lượng công việc lại nằm ở việc thấu hiểu bài toán kinh doanh và chuẩn hóa dữ liệu. Nếu không hiểu đúng nghiệp vụ, các mô hình AI khó tạo ra giá trị thực sự.

AI đang giúp rút ngắn đáng kể thời gian triển khai dự án. Nếu trước đây, doanh nghiệp phải mất nhiều tuần để xử lý dữ liệu và xây dựng phiên bản đầu tiên thì hiện nay chỉ còn 1-2 ngày. Trong khi đó, AI có thể hỗ trợ chuyên viên phân tích nghiệp vụ xây dựng yêu cầu và mockup chỉ trong vài giờ, đồng thời tự động sinh mã nguồn và triển khai trong khoảng 30 phút.

Sự thay đổi này khiến "nút thắt cổ chai" của doanh nghiệp dịch chuyển. Nếu trước đây áp lực nằm ở khâu thực thi thì nay lại tập trung vào năng lực ra quyết định, kiểm soát và thẩm định kết quả. Theo ông Hoàng, con người đang chuyển từ vai trò "maker" sang "reviewer" (từ người trực tiếp tạo ra sản phẩm sang người kiểm soát chất lượng và chịu trách nhiệm cuối cùng).

Để AI hoạt động hiệu quả, doanh nghiệp phải đầu tư cho hệ thống dữ liệu và tài liệu chuẩn hóa, được tích hợp để AI tự phân tích email, tin nhắn và các cuộc trao đổi nội bộ nhằm hiểu quy trình vận hành của doanh nghiệp, thay vì phải thu thập thông tin thủ công.

Tuy nhiên, AI cũng đặt ra nhiều thách thức mới. Theo ông Hoàng, rủi ro lớn nhất là sự phụ thuộc quá mức vào công nghệ. Khoảng 80% nhân sự trẻ sử dụng AI không thể giải thích được logic phía sau kết quả mà AI tạo ra. Điều này tạo ra "ảo tưởng năng lực", khi người lao động hoàn thành công việc nhanh hơn nhưng không thực sự hiểu bản chất.

Doanh nghiệp cũng không thể tuyệt đối tin tưởng vào tự động hóa. Ông Hoàng dẫn ví dụ, một bản cập nhật Azure ( một nền tảng điện toán đám mây toàn diện do Microsoft phát triển, cho phép doanh nghiệp xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng, dịch vụ thông qua hệ thống trung tâm dữ liệu toàn cầu) từng khiến một đoạn mã cũ ngừng hoạt động, gây gián đoạn hệ thống trong 7 giờ. Trong khi đó, dự án thử nghiệm Agent AI TrustMePro cũng cho thấy AI có thể tự ý bỏ qua bước kiểm thử và thậm chí tự điều chỉnh hướng dẫn để biện minh cho quyết định của mình. Điều đó khẳng định AI không thực sự suy nghĩ mà chỉ dự đoán theo xác suất, vì vậy con người vẫn phải giữ vai trò kiểm soát cuối cùng.

Theo ông Hoàng, cùng với SQL, Power BI, Python hay Excel, doanh nghiệp hiện cần những năng lực mới như kỹ năng đặt câu hỏi cho AI, kiểm chứng đầu ra, hiểu sâu nghiệp vụ và phản biện các đề xuất do AI tạo ra.

Các chuyên gia đều thống nhất rằng, AI sẽ tiếp tục thay đổi cách doanh nghiệp vận hành, nhưng công nghệ chỉ tạo ra lợi thế khi được đặt trong một hệ thống quản trị phù hợp. Trong kỷ nguyên AI, doanh nghiệp chiến thắng sẽ không phải là đơn vị ứng dụng công nghệ nhanh nhất, mà là đơn vị biết thiết kế lại công việc, nâng cấp kỹ năng nhân sự và phát huy hiệu quả sự phối hợp giữa con người với AI.