AI thay đổi cách làm việc nhưng tại sao tổ chức vẫn giậm chân tại chỗ?

AI đang thay đổi cách cá nhân làm việc, nhưng hiệu suất tổ chức vẫn giậm chân tại chỗ. Vì sao? Vì thiếu tầm nhìn, thiếu không gian thử nghiệm, và thiếu một cộng đồng nội bộ dám học hỏi.

Bắt đầu từ một trực giác nhỏ của bản thân: AI rõ ràng đang giúp tăng năng suất cá nhân. Điều này được củng cố bởi các khảo sát ở Mỹ [1] và Đan Mạch [2] người lao động thấy mình làm việc hiệu quả hơn, tiết kiệm được hàng chục phút mỗi ngày, năng suất lao động tăng gấp 3 lần.

Tôi cũng thấy điều đó trong những buổi huấn luyện cho các ngân hàng, viễn thông và tập đoàn tại Việt Nam: chỉ cần vài buổi, nhân viên đã rút ngắn đáng kể thời gian phân tích báo cáo, viết email, thậm chí viết code hay dựng bài thuyết trình PowerPoint bằng prompt đơn giản.

Nhưng tại sao sự hiệu quả này lại không lan sang cấp độ tổ chức? Câu hỏi này gợi nhớ đến hình ảnh những chiếc bánh xe được bôi dầu riêng lẻ, nhưng cả cỗ máy vẫn chạy ì ạch. Có thể do “các cơ bắp tổ chức” như văn hoá, quy trình, và mô hình khuyến khích đã teo đi sau bao năm lệ thuộc vào tư vấn và giải pháp đóng gói. Doanh nghiệp quen với việc “mua giải pháp”, chứ không quen tự làm thí nghiệm với tương lai.

Tôi từng tư vấn cho một tập đoàn lớn tại TP.HCM. Khi giới thiệu mô hình VAICP, mô hình năng lực AI do tôi phát triển, nhấn mạnh rằng triển khai AI không phải là gắn thêm công cụ, mà là thiết kế lại công việc. Nhưng phản ứng ban đầu là: “AI có thay người được không?”, hoặc “Có công cụ nào sẵn để áp vào phòng kinh doanh không?”.

Câu hỏi đúng phải là: “Công việc của phòng kinh doanh sẽ biến đổi như thế nào khi AI có thể viết kịch bản tư vấn, phân tích đối thủ và đưa ra đề xuất giá?”.

Ảnh từ Onesusefulthing.org

Mollick đúng khi nói rằng ba lực: Lãnh đạo, Phòng thí nghiệm, và Cộng đồng là ba bánh răng của vòng học tập tổ chức.

Tôi gọi đây là “tam giác thích ứng AI”, và đã thử áp dụng tại một trường đại học lớn. Ban giám hiệu đóng vai trò Lãnh đạo đưa ra định hướng rõ ràng: không cấm, không sợ, khuyến khích thử nghiệm. Phòng công nghệ thông tin (CNTT) và Trung tâm Đổi mới sáng tạo (ĐMST) trở thành Phòng thí nghiệm giúp thử nghiệm tác nhân AI nội bộ để xử lý email sinh viên và tự động hoá phản hồi. Và điều kỳ diệu đến từ giảng viên, tự mày mò kết hợp ChatGPT với Moodle để ra đề, chấm thi, đưa ra phản hồi tự động.

Một giảng viên là tiến sỹ nói với tôi: "Tôi mất 30 phút để làm việc trước đây cần cả buổi, nhưng điều quý hơn là tôi có thêm thời gian để đọc tài liệu mới hay hướng dẫn lâm sàng”.

Tuy nhiên, điều khiến tôi trăn trở nhất là sự im lặng. Người lao động đang dùng AI, nhưng ngầm. Họ là những “robot bí mật” đúng như cách Ethan gọi. Trong một doanh nghiệp (DN) nhà nước, một nhóm kỹ sư viễn thông âm thầm dùng ChatGPT để tạo báo cáo bảo trì máy móc, tăng độ chính xác và tiết kiệm công sức. Nhưng họ không dám nói, vì sợ bị hiểu nhầm là lười biếng hoặc vi phạm quy định về bảo mật. Trong khi đó, ban lãnh đạo vẫn cho rằng “rất ít người sử dụng AI trong công việc”. Người ta dùng không báo cáo và anh không biết.

Tôi thường khuyên lãnh đạo DN: “Hãy công khai vùng cho phép (sandbox) để thử nghiệm AI là hợp pháp, được ghi nhận, và được thưởng”. Phần thưởng không nhất thiết là tiền mà có thể là được nghỉ thêm, được thăng chức, được tham gia nhóm thí điểm. Nhưng quan trọng nhất là bảo đảm rằng người lao động sẽ không bị mất việc nếu chia sẻ cách họ dùng AI hiệu quả.

Phòng thí nghiệm, ở đây, phải là nơi giúp DN “định chuẩn” AI. Đừng chỉ dựa vào điểm benchmark của GPT-4, Gemini, Grok hay Claude 3. Hãy tự thử.

Tôi từng giao một bài toán nội bộ: dùng Gemini để phân tích kế hoạch tài chính giả định của một dự án bất động sản ở Long Thành. Kết quả Gemini đưa ra một bản đánh giá chặt chẽ, nhanh gấp 10 lần so với nhóm nhân viên tài chính và gần như không sai sót về logic. Nhưng nó cũng bộc lộ nhược điểm thiếu nhạy cảm về chính trị và hành vi người mua. Đó là những gì một Phòng thí nghiệm tốt có thể khám phá.

Cuối cùng, phải nhìn xa hơn. AI đang thay đổi không chỉ công việc, mà cả lý do tồn tại của nhiều công việc. Một tổ chức dùng AI để viết báo cáo thì phải đặt lại câu hỏi “mục tiêu của báo cáo là gì?” Nếu chỉ để in ra và nộp lên, thì có lẽ không cần viết nữa. Nếu để quyết định hành động, thì cần đổi cách viết và cách đọc. AI không chỉ là công cụ, mà là phép thử sự trung thực, sự cam kết của lãnh đạo và hiệu quả của tổ chức.