AI hứa hẹn năng suất, nhưng đang làm khó quản lý
Khảo sát 1.700 quản lý tại bảy quốc gia cho thấy AI có thể làm việc đánh giá nhân viên, kiểm duyệt đầu ra và quản lý công cụ phức tạp hơn. Với doanh nghiệp, trọng tâm không chỉ là mua AI mà là thiết kế quản trị, đo ROI ròng và phân định trách nhiệm.
Một bản đề xuất có thể trở nên rất trau chuốt nhờ AI. Nhưng khi quản lý hỏi về giả định, rủi ro và lý do chọn phương án, liệu người thực hiện có giải thích được hay không?
Đó là thách thức nổi lên trong một khảo sát Nielsen do nền tảng quản lý công việc Monday.com ủy quyền, thực hiện với 1.700 giám đốc và quản lý cấp cao tại bảy quốc gia. Vì khảo sát do một nhà cung cấp phần mềm đặt hàng, doanh nghiệp nên xem đây là tín hiệu tham khảo về trải nghiệm quản lý, không phải kết luận độc lập về hiệu quả của mọi công cụ AI.
Hơn một nửa người được hỏi nói họ khó đánh giá công việc của nhân viên hơn sau khi áp dụng AI. Gần một nửa cho biết phải dành nhiều thời gian hơn để rà soát và hướng dẫn đầu ra.
Dữ liệu này là tự báo cáo, phản ánh cảm nhận của các nhà quản lý. Nó chưa chứng minh AI trực tiếp làm giảm năng suất. Tuy vậy, khảo sát cho thấy một điểm đáng chú ý: năng suất tạo đầu ra và chi phí quản trị đầu ra có thể không đi cùng chiều.
AI chưa chắc làm quản lý bớt việc ngay
Có 94% quản lý được hỏi cho biết họ hào hứng với khả năng cải thiện công việc nhờ AI. Song, AI đang phát triển nhanh hơn khả năng điều chỉnh quy trình của nhiều tổ chức.
Khi đầu ra đã được AI “đánh bóng” trước khi đến bàn quản lý, sản phẩm cuối cùng có thể không phản ánh đầy đủ:
Mức độ hiểu vấn đề của nhân viên.
Chất lượng dữ liệu và lập luận phía sau đề xuất.
Phần việc do con người thực hiện và phần việc có AI hỗ trợ.
Khả năng xử lý khi yêu cầu hoặc bối cảnh thay đổi.
Vì vậy, AI không chỉ là công cụ để tạo nội dung nhanh hơn. Nó cũng buộc doanh nghiệp xem lại cách giao việc, kiểm tra chất lượng và đánh giá hiệu suất.
Tiêu chí đánh giá nhân viên đang thay đổi
Theo khảo sát, 78% người trả lời đã thay đổi cách đánh giá nhân viên sau khi áp dụng AI. Những năng lực được chú ý nhiều hơn gồm khả năng viết yêu cầu cho AI, quyết định việc nào nên giao cho AI và thử nghiệm cách làm mới.
Với lãnh đạo doanh nghiệp, câu hỏi không đơn thuần là nhân viên có dùng AI hay không, mà là:
> Nhân viên có biết dùng AI để tạo kết quả tốt hơn, đồng thời kiểm tra và giải trình được kết quả đó hay không?
Đây là thay đổi quan trọng: thay vì chỉ nhìn vào bản cuối cùng, quản lý có thể cần đánh giá cả chất lượng phán đoán, khả năng kiểm chứng và cách nhân viên sử dụng công cụ.
Một lớp “lao động vô hình” mới
Báo cáo gọi phần việc phát sinh quanh AI là một dạng “lao động vô hình”. Ai đó phải quyết định nhiệm vụ nào giao cho AI, kiểm tra kết quả, phát hiện sai sót và can thiệp khi hệ thống hoạt động không như mong muốn.
Nếu không thiết kế lại quy trình, thời gian tiết kiệm ở khâu tạo đầu ra có thể chuyển thành thời gian kiểm duyệt, sửa lỗi và phối hợp ở cấp quản lý.
Góc nhìn biên tập: phân quyền theo mức độ rủi ro
Bảng dưới đây không phải kết quả trực tiếp từ khảo sát, mà là một khung tham khảo để doanh nghiệp phân định vai trò của AI:
| Loại công việc | Vai trò phù hợp của AI | Người chịu trách nhiệm |
|---|---|---|
| Chuẩn bị, bản nháp | Soạn thảo, tóm tắt, tạo cấu trúc | Người thực hiện |
| Phân tích, đề xuất | Gợi ý phương án; cần kiểm chứng | Chủ nhiệm công việc |
| Quyết định quan trọng | Nguồn tham khảo có kiểm soát | Quản lý có thẩm quyền |
Khung này giúp tránh hai thái cực: cấm AI hoàn toàn hoặc mặc nhiên coi đầu ra AI là đáng tin cậy.
Thận trọng khi dùng AI trong đánh giá nhân sự
Khảo sát ghi nhận 46% quản lý sử dụng AI để hỗ trợ quyết định và 39% lãnh đạo dùng AI để soạn đánh giá hiệu suất.
Đây là lĩnh vực cần thận trọng. Bài viết gốc dẫn các nghiên cứu cho thấy mô hình ngôn ngữ lớn có thể lặp lại các khuôn mẫu và thiên kiến trong dữ liệu huấn luyện, nhất là khi thiếu tiêu chuẩn đánh giá khách quan.
AI có thể hỗ trợ các phần việc hành chính, chẳng hạn chuẩn hóa cách diễn đạt hoặc gợi ý câu hỏi cho buổi phản hồi. Tuy nhiên, doanh nghiệp nên cân nhắc kỹ trước khi dùng công cụ để tự xếp hạng nhân viên, suy diễn thái độ hay đưa ra kết luận thưởng phạt.
Một quy trình đánh giá đáng tin cậy vẫn cần:
Tiêu chí rõ ràng, nhất quán.
Bằng chứng cụ thể cho từng nhận xét.
Người quản lý xem xét và chịu trách nhiệm về kết luận.
Bài toán công cụ: nhiều hơn và liên kết hơn
AI không nhất thiết giúp doanh nghiệp tinh gọn bộ công cụ ngay lập tức. Khoảng 51% người được hỏi cho biết các công cụ của họ trở nên liên kết và phụ thuộc lẫn nhau nhiều hơn sau khi áp dụng AI. Chỉ 29% đánh giá hạ tầng AI của tổ chức là được tối ưu và tập trung hoàn toàn.
Trước khi mua thêm công cụ, lãnh đạo nên cân nhắc:
Công cụ này thay thế một bước trong quy trình hay chỉ thêm một ứng dụng?
Ai được phép sử dụng và ai phê duyệt đầu ra trong các việc quan trọng?
Nếu AI tạo kết quả sai, ai có quyền dừng, sửa và quyết định bước tiếp theo?
Công cụ có làm tăng việc sao chép dữ liệu, kiểm tra hoặc phối hợp liên phòng ban không?
AI agent làm nhu cầu kiểm soát trở nên cấp bách hơn
Theo khảo sát, 58% quản lý kỳ vọng trong vòng một năm tới họ sẽ giám sát nhiều AI agent hơn số nhân viên con người. Đồng thời, 46% lo ngại mất quyền kiểm soát đối với hành động của agent, và 35% lo bị quy trách nhiệm cho các quyết định do AI đưa ra.
Với các tác vụ có ảnh hưởng lớn đến khách hàng, tài chính, nhân sự hoặc vận hành, doanh nghiệp cần xác định trước phạm vi hành động của AI agent, điểm kiểm tra và người có quyền can thiệp.
Góc nhìn biên tập: đo ROI ròng trước khi mở rộng
Thay vì chỉ đo tốc độ tạo ra bản nháp, doanh nghiệp có thể dùng checklist ngắn sau để đánh giá ROI ròng của một ứng dụng AI:
Thời gian tạo đầu ra giảm bao nhiêu?
Thời gian kiểm duyệt có tăng hay giảm?
Chi phí sửa lỗi và làm lại là bao nhiêu?
Cần bao nhiêu thời gian để đào tạo nhân viên và quản lý?
Chi phí công cụ, tích hợp và vận hành là bao nhiêu?
Chất lượng, tốc độ phục vụ khách hàng hoặc khả năng ra quyết định có cải thiện rõ ràng không?
Nếu chỉ đo thời gian tạo đầu ra mà bỏ qua các chi phí này, doanh nghiệp có thể đánh giá quá cao lợi ích thực tế của AI.
AI vẫn tạo ra nhiều kỳ vọng về năng suất. Nhưng khảo sát của Nielsen cho thấy lợi ích đó không tự động xuất hiện chỉ vì doanh nghiệp cấp tài khoản công cụ. Bước tiếp theo của lãnh đạo là biến việc dùng AI thành một quy trình có tiêu chuẩn, đo lường được và phù hợp với mức rủi ro của từng công việc.