AI bùng nổ trong vận hành thực tế: Người lao động nên ứng xử ra sao?

Khi các doanh nghiệp vận hành AI như một hạ tầng mặc định,
câu hỏi không còn là “AI có thay thế con người hay không”,
mà là người lao động phải học cách cộng tác với nó ra sao để không bị bỏ lại phía sau.

Năm 2025 đang được xem là dấu mốc quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI), không phải vì những lời hứa về tương lai xa, mà vì AI đã thực sự đi vào vận hành ở quy mô lớn trong các tổ chức hàng đầu thế giới. Từ công cụ văn phòng, công cụ tìm kiếm, giáo dục cho đến hạ tầng tính toán, AI không còn là thử nghiệm trong phòng lab mà đã trở thành lõi của nhiều hệ sinh thái số.

Microsoft triển khai Copilot rộng khắp hệ sinh thái Office và Azure, cho phép AI trực tiếp hỗ trợ soạn thảo tài liệu, phân tích dữ liệu và lập báo cáo trong môi trường doanh nghiệp. Cùng với đó, OpenAI và Microsoft thúc đẩy các mô hình có khả năng suy luận và tự động hóa quy trình, được nhiều công ty sử dụng để thay thế một phần công việc văn phòng trung gian.

Ở phía Google, Gemini được tích hợp sâu vào Search, Workspace và Android, khiến AI trở thành lớp trung gian mặc định giữa người dùng và thông tin. Sự xuất hiện của DeepSeek cũng cho thấy AI trình độ cao không còn giới hạn trong vài tập đoàn phương Tây mà đang lan rộng sang các mô hình chi phí thấp, linh hoạt hơn.

Song song với sự lan rộng của AI là quá trình tái cấu trúc lao động. Nhiều tập đoàn đã cắt giảm nhân sự ở các mảng marketing, hỗ trợ hoặc vận hành khi chuyển nguồn lực sang AI và tự động hóa. IBM thậm chí công khai cho biết hàng nghìn vị trí back-office, đặc biệt trong HR và hành chính, có thể được AI đảm nhiệm.

Những công việc theo quy trình lặp lại, ít quyền quyết định là nhóm chịu tác động rõ rệt nhất. AI xử lý tốt các tác vụ dựa trên mẫu, có cấu trúc rõ ràng và dễ tiêu chuẩn hóa.

Tuy nhiên, ở chiều ngược lại, AI lại khuếch đại năng lực của những người biết sử dụng nó. Lập trình viên có thể tăng tốc viết mã và kiểm thử. Người làm nội dung có thể một mình đảm nhiệm nhiều khâu từng cần cả đội ngũ. Chủ doanh nghiệp nhỏ có thể dùng AI cho marketing, chăm sóc khách hàng và phân tích dữ liệu.

Điểm khác biệt trong kỷ nguyên AI không còn đơn thuần nằm ở việc ai giỏi hơn theo cách truyền thống, mà ở việc ai học được cách làm việc cùng AI hiệu quả hơn. AI đào thải vai trò dễ thay thế và đồng thời trao lợi thế lớn cho người thích nghi nhanh.

Câu hỏi sâu xa hơn được đặt ra: liệu AI có thực sự thông minh như con người hay chỉ đang mô phỏng một dạng khéo léo kỹ thuật?

Nhà toán học hàng đầu thế giới Terence Tao cho rằng vấn đề không chỉ nằm ở công nghệ mà ở cách chúng ta định nghĩa trí tuệ. Trong một bài đăng trên mạng xã hội Mathstodon, ông đặt nghi vấn về khái niệm “trí tuệ nhân tạo tổng quát” – AGI (Artificial General Intelligence) và đề xuất thuật ngữ khác: AGC – Artificial General Cleverness, tức “sự tinh khôn tổng quát nhân tạo”.

Theo cách nhìn này, AI có thể giải quyết những vấn đề phức tạp nhờ dữ liệu huấn luyện, sức mạnh tính toán và phương pháp phỏng đoán (heuristic) học được, nhưng không thực sự “hiểu” theo nghĩa con người vẫn nghĩ về sự hiểu biết. Hệ thống có thể đưa ra lời giải chính xác, song quá trình đó dựa trên dự đoán và xác suất hơn là nhận thức nội tại.

Quan điểm này tạo ra một nghịch lý: AI vừa cực kỳ hữu ích và ấn tượng, vừa khiến người ta có cảm giác “thiếu vắng” điều gì đó ở tầng bản chất. Nó làm được nhiều việc giống như thông minh, nhưng lại không mang dáng vẻ của trí tuệ mà con người từng hình dung.

Sự phát triển của AI vì thế không chỉ là câu chuyện công nghệ. Nó khiến con người nhìn lại chính mình: rất nhiều thứ từng được xem là “ma thuật” của tư duy có thể được xây dựng từ các mô hình và quy luật học được.

Bên cạnh cơ hội, AI cũng tạo ra một nghịch lý mới trong môi trường làm việc: thay vì giảm tải, nó có thể gia tăng áp lực.

Khái niệm “bẫy năng suất AI” được Walther nhắc tới để mô tả tình huống khi công nghệ giúp công việc nhanh hơn nhưng đồng thời làm tăng kỳ vọng về hiệu suất. Khi AI rút ngắn thời gian hoàn thành nhiệm vụ, doanh nghiệp có xu hướng yêu cầu nhiều hơn trong cùng khoảng thời gian đó. Nhân viên phải làm nhanh hơn, chính xác hơn và với khối lượng lớn hơn.

Nghiên cứu của McKinsey cho thấy AI có thể nâng cao hiệu suất lao động, nhưng cũng dễ tạo áp lực vô hình mà người lao động khó nhận diện ngay. Các khảo sát thực nghiệm về năng suất cá nhân cho kết quả trái chiều: trong một số trường hợp, AI giúp tăng tốc 14–35% ở các nhóm chuyên gia cụ thể; nhưng khảo sát với 2.500 người lao động cho thấy 77% cảm nhận khối lượng công việc tăng lên khi sử dụng AI, và gần một nửa thừa nhận chưa biết khai thác công cụ hiệu quả.

Ở cấp tổ chức, tác động còn khó đo lường hơn. OECD ước tính AI truyền thống mang lại mức tăng năng suất từ 0–11% ở cấp độ doanh nghiệp. Một phân tích lớn trên 300.000 doanh nghiệp Mỹ không tìm thấy mối tương quan đáng kể giữa áp dụng AI và năng suất tổng thể. Ngoài ra, việc triển khai AI có thể đòi hỏi thêm nhân lực để đào tạo, giám sát và hiệu chỉnh hệ thống, khiến lợi ích ròng trở nên phức tạp hơn.

Từ những sự việc trên, có thể thấy AI không phải là nhân tố thay thế con người trong tương lai gần, nhưng là lực lượng tái định hình môi trường lao động. Nó tạo ra sự phân hóa: người bị thay thế và người được khuếch đại năng lực.

Quan trọng hơn, AI buộc xã hội phải xem lại cách hiểu về trí tuệ, năng suất và giá trị lao động. Nếu chỉ chạy theo tốc độ và hiệu suất, “bẫy năng suất” có thể khiến công nghệ trở thành nguồn áp lực mới. Nhưng nếu được sử dụng như công cụ hỗ trợ, với kỳ vọng hợp lý và kỹ năng phù hợp, AI có thể mở ra những không gian sáng tạo và hiệu quả chưa từng có.

Ảnh minh họa trong bài: Shutterstock.com