“Mấy chuyện này anh đưa cho AI một cái là xong”, “Em dùng AI làm cái này đi chứ”, “AI làm cái này tốt hơn em nhiều”... Có lẽ không ít nhân viên văn phòng đã quen với những câu nói như thế khi AI ngày càng xuất hiện nhiều trong các cuộc họp và quy trình làm việc. Ban đầu, việc sếp khuyến khích đội ngũ sử dụng công nghệ mới có thể là một tín hiệu tích cực. Nhưng sẽ thế nào nếu mỗi lần ChatGPT đưa ra một ý tưởng mới, toàn bộ kế hoạch vừa thống nhất lại phải thay đổi? Hay khi kinh nghiệm của người trực tiếp làm việc với khách hàng không còn đủ sức thuyết phục bằng một câu trả lời từ chatbot?
AI đang giúp nhiều nhà quản lý tạo ra ý tưởng, tài liệu và quyết định nhanh hơn. Tuy nhiên, tốc độ ấy không phải lúc nào cũng đi kèm hiệu quả. Khi lãnh đạo quá tin tưởng vào những gì AI đề xuất, nhân viên có thể phải đối mặt với một kiểu áp lực mới: làm việc theo những chỉ đạo thiếu nhất quán, xử lý thêm những đầu việc không cần thiết và liên tục chứng minh năng lực chuyên môn của mình. Vấn đề không nằm ở chuyện người sếp dùng ChatGPT bao nhiêu lần mỗi ngày, mà là khi nào họ bắt đầu tin chatbot hơn chính những người đang góp phần xây dựng doanh nghiệp.
Khi AI trở thành "sếp thứ hai": Hôm nay một chiến lược, ngày mai một chiến lược khác
Khi quá phụ thuộc vào AI, nhà quản lý có thể vô tình biến những cuộc trò chuyện với chatbot thành một phần thiếu ổn định trong quá trình điều hành. Một ý tưởng mới từ ChatGPT có thể khiến chiến lược vừa thống nhất phải thay đổi; một gợi ý về phân công nhân sự có thể dẫn đến việc điều chỉnh vai trò của cả đội ngũ. Những quyết định vốn cần được cân nhắc dựa trên mục tiêu dài hạn, dữ liệu vận hành và năng lực thực tế lại có nguy cơ thay đổi theo từng câu trả lời mà người quản lý nhận được từ AI.
Hệ quả không chỉ nằm ở việc nhân viên phải liên tục làm lại công việc. Đáng lo ngại hơn là khoảng cách ngày càng lớn giữa người ra quyết định và những người trực tiếp thực thi. Một nhân viên kinh doanh hiểu rõ phản ứng của khách hàng, một chuyên viên nắm được những hạn chế của sản phẩm hay một người phụ trách dự án biết chính xác nguồn lực đội ngũ đang có đều sở hữu những thông tin mà chatbot không thể tự trải nghiệm. Tuy nhiên, nếu nhận định của họ liên tục bị bác bỏ bởi những câu trả lời nghe có vẻ thuyết phục từ AI, kinh nghiệm thực tế sẽ dần mất đi vị thế trong quá trình ra quyết định.
Cần nhớ rằng AI có thể phân tích dữ liệu và đề xuất nhiều kịch bản, nhưng không mặc nhiên hiểu đầy đủ bối cảnh đằng sau mỗi vấn đề. Một chiến lược có thể hợp lý trên lý thuyết nhưng không khả thi khi ngân sách hạn chế, nhân sự thiếu hụt hoặc khách hàng có hành vi khác với dự đoán. Đây là khoảng trống mà người quản lý phải chủ động kiểm chứng bằng chuyên môn và thông tin từ đội ngũ, thay vì xem câu trả lời của chatbot như một phương án đã được xác nhận.
Khi thiếu bước kiểm chứng ấy, nhân viên phải liên tục thích nghi với những ưu tiên thay đổi, trong khi không biết kế hoạch hiện tại có còn được duy trì đến cuối cùng hay không. Họ vừa phải triển khai công việc, vừa phải chuẩn bị tâm thế điều chỉnh mọi thứ sau một chỉ đạo mới. Lâu dần, sự bất nhất trong quản lý có thể bào mòn cảm giác làm chủ công việc: nhân viên không còn chắc chắn đâu là định hướng thực sự, liệu nỗ lực hiện tại có được tiếp tục hay lại trở nên vô nghĩa sau một đề xuất khác từ AI.
Sếp tiết kiệm 10 phút nhờ AI, nhân viên mất gần 2 tiếng để sửa lại
Một trong những lời hứa hấp dẫn nhất của AI là giúp con người tạo ra nhiều đầu việc trong thời gian ngắn hơn. Nhưng khi khả năng tạo nội dung tăng lên nhanh chóng, chất lượng của những gì được tạo ra lại trở thành một vấn đề khác.
Khái niệm workslop được sử dụng để chỉ những sản phẩm do AI tạo ra có hình thức tương đối hoàn chỉnh nhưng thiếu thông tin, chiều sâu hoặc giá trị thực tế. Đó có thể là một bản kế hoạch dài hàng chục trang nhưng không có dữ liệu kiểm chứng, một bộ slide nhiều ý tưởng nhưng thiếu tính khả thi, hay một email chứa những chỉ đạo nghe rất thuyết phục nhưng không phù hợp với bối cảnh dự án.
Người sếp có thể chỉ mất vài phút để yêu cầu ChatGPT tạo một bản đề xuất, nhưng nhân viên phải dành hàng giờ để kiểm tra, bổ sung thông tin và sửa lại những phần không thể sử dụng. Nếu tài liệu được gửi xuống từ cấp trên, việc từ chối hoặc yêu cầu làm lại đôi khi còn khó khăn hơn. Người nhận thường phải tự tìm cách hoàn thiện đầu ra để bảo đảm tiến độ công việc.
Hãy hình dung một trưởng phòng marketing yêu cầu AI xây dựng kế hoạch truyền thông cho quý tiếp theo. Bản kế hoạch có đầy đủ mục tiêu, thông điệp, chân dung khách hàng và ý tưởng triển khai. Tuy nhiên, khi chuyển xuống đội ngũ, nhân viên phát hiện các đề xuất chưa dựa trên nghiên cứu khách hàng, ngân sách không phù hợp và một số hoạt động không thể thực hiện với nguồn lực hiện tại. Thay vì bắt đầu triển khai, cả nhóm phải quay lại làm phần việc mà người tạo ra bản kế hoạch đã bỏ qua: kiểm chứng và đánh giá tính khả thi.
Vấn đề không chỉ nằm ở một tài liệu kém chất lượng. Khi người quản lý liên tục tạo thêm ý tưởng bằng AI, nhân viên còn phải dành thời gian phân loại đâu là đề xuất đáng xem xét, đâu là nội dung cần chỉnh sửa và đâu là thứ nên loại bỏ ngay từ đầu. Nếu mỗi cuộc trò chuyện với chatbot lại tạo ra một danh sách yêu cầu mới, khối lượng công việc phát sinh có thể lớn hơn phần thời gian mà AI giúp tiết kiệm.
Đây là lý do năng suất cá nhân không thể được đánh đồng với năng suất của cả đội ngũ. Một người sếp có thể hoàn thành năm bản kế hoạch trong thời gian trước đây chỉ đủ để viết một bản. Nhưng nếu nhân viên phải mất hàng giờ xử lý bốn bản còn lại mà cuối cùng không sử dụng, doanh nghiệp chưa chắc đã làm việc hiệu quả hơn.
Thậm chí, số lượng đầu ra tăng lên còn có thể tạo ra một ảo giác về năng suất. Người quản lý nhìn thấy nhiều tài liệu, nhiều ý tưởng và nhiều phương án được tạo ra trong thời gian ngắn nên cảm thấy công việc đang tiến triển nhanh chóng. Trong khi đó, những công việc thực sự tạo ra giá trị như nghiên cứu, kiểm chứng, triển khai và đánh giá vẫn cần con người thực hiện.
Nghịch lý nằm ở chỗ AI giúp giảm thời gian tạo ra công việc, nhưng không nhất thiết giảm thời gian hoàn thành công việc. Nếu không có quy trình kiểm soát đầu ra và giới hạn rõ ràng đối với những yêu cầu phát sinh, công nghệ có thể biến thành một chiếc máy sản xuất thêm việc cho cả đội ngũ.
Khi nhân viên phải chứng minh mình giỏi hơn AI, động lực làm việc còn lại bao nhiêu?
Nếu những đầu việc phát sinh khiến nhân viên kiệt sức trong ngắn hạn, cảm giác năng lực bản thân liên tục bị xem nhẹ có thể để lại tổn thương lâu dài hơn. Hãy tưởng tượng một nhân viên dành nhiều năm tích lũy kinh nghiệm, hiểu khách hàng, am hiểu sản phẩm và quen thuộc với quy trình vận hành. Thế nhưng, chỉ sau vài phút hỏi chatbot, người quản lý đã sẵn sàng bác bỏ nhận định của họ bằng một câu: "AI nói không phải như vậy". Khi tình huống này lặp đi lặp lại, điều nhân viên cảm nhận không đơn thuần là sự bất đồng về chuyên môn, mà còn là cảm giác những gì mình biết, những gì mình đã làm và những kinh nghiệm mình tích lũy dường như không còn được coi trọng.
Sự khó chịu ấy càng lớn khi nhân viên phải liên tục chứng minh rằng mình vẫn có giá trị. Họ không chỉ hoàn thành công việc được giao mà còn phải giải thích vì sao phương án của mình hợp lý hơn đề xuất từ AI, vì sao cần thêm thời gian kiểm chứng hay vì sao một ý tưởng nghe có vẻ hoàn hảo lại không phù hợp với thực tế. Dần dần, thay vì được tin tưởng để phát huy chuyên môn, họ rơi vào trạng thái phải bảo vệ năng lực của chính mình trước một công cụ mà cấp trên mặc định là thông minh và đáng tin cậy hơn.
Điều này còn tạo ra một áp lực tâm lý khó giải quyết: nhân viên được khuyến khích sử dụng AI để nâng cao hiệu suất, nhưng đồng thời phải đối mặt với nỗi lo công nghệ ấy có thể khiến vị trí của mình trở nên không cần thiết. Khi người quản lý liên tục nhấn mạnh rằng AI có thể làm công việc nhanh hơn, tốt hơn hoặc thay thế một số nhiệm vụ, thông điệp nhân viên tiếp nhận đôi khi không còn là lời khuyến khích đổi mới, mà là lời cảnh báo về khả năng bị thay thế. Họ vừa phải học cách làm việc cùng AI, vừa phải tự hỏi liệu những kỹ năng mình đang cố gắng trau dồi có còn được doanh nghiệp coi trọng trong tương lai.
Trong hoàn cảnh đó, việc mất động lực không nhất thiết biểu hiện bằng sự phản đối công nghệ hay thái độ bất hợp tác. Nó có thể bắt đầu từ những thay đổi rất nhỏ: nhân viên ngại đưa ra ý tưởng vì sợ lại bị chatbot bác bỏ, không còn hào hứng nhận thêm nhiệm vụ vì biết công sức có thể bị phủ nhận, hoặc chỉ làm đúng những gì được yêu cầu thay vì chủ động tìm cách cải thiện kết quả. Khi tiếng nói của mình không còn trọng lượng, họ cũng dần mất đi cảm giác được tin tưởng và có quyền làm chủ công việc.
Kết luận
AI có thể giúp nhà quản lý làm việc nhanh hơn, nhưng không thể thay thế trách nhiệm quản trị. Công nghệ chỉ thực sự cải thiện năng suất khi giúp con người đưa ra quyết định tốt hơn, giảm những công việc không cần thiết và tạo điều kiện để nhân viên phát huy chuyên môn. Ngược lại, nếu mỗi câu trả lời của chatbot đều có thể trở thành một chỉ đạo mới, mỗi sản phẩm AI tạo ra lại trở thành một đầu việc cho cấp dưới, doanh nghiệp chỉ đang chuyển chi phí thời gian từ người này sang người khác. Trong cuộc đua đưa AI vào nơi làm việc, có lẽ các nhà lãnh đạo cần tự hỏi: Đội ngũ của mình đang thực sự làm việc hiệu quả hơn, hay chỉ đang bận rộn hơn để đáp ứng những gì AI tạo ra?
Nhã Vy
Subscribe Newsletter của Advertising Vietnam để theo dõi nhiều tin tức hấp dẫn về ngành quảng cáo.
