7 phút đọc
Dù đã đổ hàng tỷ USD vào trí tuệ nhân tạo (AI) trong những năm qua, nhiều tập đoàn lớn trên thế giới đang rơi vào tình cảnh “vỡ mộng”. Việc vội vã đưa các công cụ chưa thực sự ổn định vào quy trình làm việc không những chưa mang lại hiệu quả như kỳ vọng mà còn tạo ra mớ hỗn độn về rủi ro bảo mật, tăng chi phí và làm gián đoạn vận hành nội bộ.
Kỳ vọng bứt phá năng suất đối mặt với thực tế “rác AI”
Trên thực tế, việc triển khai AI ồ ạt đang bộc lộ nhiều điểm bất cập ngay tại các tập đoàn công nghệ hàng đầu. Theo nguồn tin từ Reuters, Meta đã phải tạm hoãn kế hoạch cắt giảm nhân lực và tăng cường ứng dụng AI. Nguyên nhân xuất phát từ việc nhân viên phải tốn quá nhiều thời gian để xử lý các sự cố kỹ thuật và lỗ hổng bảo mật phát sinh. Tình trạng này buộc Meta phải mở rộng trở lại đội ngũ quản lý cấp trung sau đợt tinh gọn bộ máy vào năm 2023.
Tại Microsoft, tình trạng lạm dụng AI cũng đang gây ra những hệ lụy cụ thể. Phó chủ tịch điều hành Ryan Roslansky gần đây đã cảnh báo về sự xuất hiện tràn lan của “rác AI” trong công việc hàng ngày. Ông chia sẻ trải nghiệm khi nhận một tài liệu do AI tạo ra từ đồng nghiệp, sau đó dùng chính công cụ AI để tóm tắt lại nhưng không thu được bất kỳ ý tưởng mới nào. Theo ông Roslansky, vòng lặp giữa các tác nhân vừa viết vừa đọc này chỉ tạo ra “đại dương những thứ giống hệt nhau” và gây lãng phí thời gian.
Các số liệu thống kê thực tế cũng phản ánh bức tranh xám màu này:
- 90% lãnh đạo doanh nghiệp thừa nhận nỗ lực triển khai AI chưa giúp tăng năng suất lao động, theo nghiên cứu tháng 2 của Ngân hàng Dự trữ Liên bang Atlanta.
- 36% quản lý cấp cao tại các công ty có doanh thu từ một tỷ USD trở lên cho biết từng gặp sự cố liên quan đến tác nhân AI, dẫn đến rò rỉ dữ liệu, thiệt hại tài chính, tổn thất thương hiệu hoặc gián đoạn vận hành (nghiên cứu của Ernst & Young công bố tháng trước).
Rủi ro khi vội vã cắt giảm nhân lực để thay bằng AI
Theo phân tích từ Forbes, mặc dù AI có năng lực đọc và trả lời câu hỏi vượt trội, công nghệ này hoàn toàn thiếu khả năng đưa ra phán đoán mang tính con người, không thể ghi nhớ bối cảnh tương tác trước đó hay xây dựng mối quan hệ dài hạn với khách hàng. Nhiều doanh nghiệp sau khi sa thải nhân sự nội dung đã nhận ra bài viết từ AI kém thu hút vì mô hình không hiểu bản sắc thương hiệu. Tương tự, AI có thể xử lý hóa đơn nhanh chóng nhưng không thể phát hiện các điểm bất thường dựa trên kinh nghiệm như kế toán lâu năm, hay đội ngũ bán hàng hoàn toàn bất lực nếu chỉ dựa vào AI để chốt hợp đồng.
Trợ lý giáo sư Jessica Reif tại Trường Wharton (Đại học Pennsylvania) đánh giá rằng rào cản lớn nhất của AI hiện nay là xu hướng đưa ra kết quả có vẻ thuyết phục nhưng thực chất lại chứa các sai sót ẩn. Điều này khiến lỗi sai lan truyền qua toàn bộ quy trình làm việc thay vì được khắc phục ngay lập tức, làm rắc rối nhân lên gấp nhiều lần.
“Chúng ta đang vừa lái xe vừa lắp ráp xe cùng lúc, đó là vấn đề. Nếu được quay ngược thời gian, chúng ta nên sử dụng AI chậm rãi và kỹ lưỡng hơn.”
— Johnny C. Taylor Jr., Chủ tịch kiêm CEO Hiệp hội Quản lý nhân sự (SHRM)
Báo cáo vào tháng 5 của Đại học Pittsburgh cũng chỉ ra năng suất không hề tăng sau khi các công ty đầu tư vào AI và cắt giảm nhân sự. Dữ liệu từ Challenger, Gray & Christmas cho thấy từ đầu năm 2026 đến nay, đã có hơn 112.000 thông báo cắt giảm việc làm tại Mỹ liên quan đến AI, đưa công nghệ này trở thành nguyên nhân sa thải hàng đầu. Giáo sư Mark Ma từ Đại học Pittsburgh nhận định nhiều nhà quản lý vì chạy theo hiệu suất ngắn hạn đã mắc sai lầm và đang phải trả giá.
Doanh nghiệp siết quy định và thay đổi chiến lược đào tạo
Trước những bất cập phát sinh, nhiều tập đoàn lớn như Microsoft và McKinsey đang phải hạn chế nhân viên tự do sử dụng các công cụ AI nhằm kiểm soát gánh nặng chi phí. Microsoft nhận thấy việc đưa tác nhân AI vào một quy trình vốn kém hiệu quả không giúp giải quyết tận gốc vấn đề, thậm chí việc đẩy nhanh một công đoạn lại làm tăng độ chậm trễ ở công đoạn kế tiếp. Thay vào đó, giải pháp ghép cặp kỹ sư mới với đồng nghiệp giàu kinh nghiệm lại mang lại hiệu quả cao hơn.
Bên cạnh đó, các công ty như Palantir, Booz Allen Hamilton và Nvidia cũng đã siết chặt quy định sử dụng do lo ngại các công cụ AI làm rò rỉ dữ liệu bảo mật nội bộ.
Về mặt nhân sự, khảo sát tháng 7 của Indeed cho thấy hơn 50% người lao động chưa được đào tạo bài bản về AI, trong khi chỉ 45% lãnh đạo tự tin đủ năng lực dẫn dắt nhân viên về công nghệ này. Ông Zack Mabel từ Đại học Georgetown nhấn mạnh rằng nhân viên đang bị ép dùng công cụ khi chưa được hướng dẫn, còn cấp quản lý chịu áp lực phải tăng năng suất nhưng không được giảm chất lượng. Để khắc phục, nhiều doanh nghiệp đang loại bỏ các buổi hội thảo trực tuyến mang tính “mỳ ăn liền” để chuyển sang mô hình đào tạo chuyên sâu, dài hạn và gắn liền với từng vị trí chuyên môn.
Điều doanh nghiệp và người dùng cần tiếp tục theo dõi
Làn sóng ứng dụng AI đang bước vào giai đoạn điều chỉnh sau thời gian bùng nổ thiếu kiểm soát. Các vấn đề cốt lõi mà giới kinh doanh và người lao động cần tiếp tục quan sát trong thời gian tới bao gồm:
- Mức độ hiệu quả của các chương trình đào tạo chuyên sâu dài hạn trong việc nâng cao kỹ năng sử dụng AI thực tế cho nhân viên.
- Các chính sách kiểm soát rủi ro dữ liệu và chi phí bản quyền công cụ AI tại các tập đoàn lớn.
- Khả năng điều chỉnh chiến lược nhân sự của các công ty: Liệu xu hướng tái tuyển dụng và mở rộng lại đội ngũ quản lý có tiếp tục diễn ra để bù đắp cho những hạn chế của AI hay không.
Nguồn tham khảo: Xem bài gốc
