AI
Nghiên cứu của Harvard và OpenAI cho thấy 80% lượt sử dụng AI dành cho các tác vụ rất đơn giản
Ba năm sau khi ChatGPT xuất hiện, AI đã trở thành cụm từ xuất hiện ở khắp mọi nơi. Công ty nào cũng nói về AI, ai ai cũng đề cập đến ChatGPT, Copilot hay Gemini, và cảm giác chung là loài người đang đứng giữa một cuộc thay đổi rất lớn. Nhưng nếu bỏ qua lớp hào nhoáng đó để nhìn vào cách con người thực sự dùng AI mỗi ngày, có một sự thật khá thú vị: phần lớn vẫn chỉ đang dùng nó ở mức rất nông.
Nghiên cứu đã phát hiện điều gì?
Nghiên cứu do nhóm Economic Research của OpenAI phối hợp cùng nhà kinh tế học David Deming từ Harvard thực hiện, với mục tiêu phân tích hàng triệu lượt sử dụng ChatGPT ngoài đời thực. Kết quả cho thấy gần 80% các phiên sử dụng rơi vào ba nhóm chính: xin hướng dẫn, tìm kiếm thông tin và hỗ trợ viết lách.
Các công cụ AI vẫn chỉ được dùng phần lớn để hỗ trợ viết lách, tra cứu thông tin
Những khái niệm như AI agent, workflow tự động hay để AI xử lý nhiều bước liên hoàn vẫn còn là sân chơi của số ít. Với phần đông người dùng, ChatGPT vẫn giống một Google thông minh hơn hoặc một thư ký viết hộ nhanh hơn.
Điều này tạo ra một nghịch lý khá rõ. Chúng ta đang sở hữu một công nghệ được xem là có thể thay đổi lao động tri thức, nhưng cách dùng phổ biến nhất lại chỉ mới dừng ở chuyện tiết kiệm vài phút cho từng việc lặt vặt. Khoảng cách giữa tiềm năng của AI và thực tế sử dụng vẫn còn rất xa.
Đây là khác biệt giữa thử nghiệm (experimenting) và mở rộng (scaling). Thử nghiệm nghĩa là nhân viên có tài khoản, lâu lâu dùng AI khi thấy tiện, nội bộ có vài buổi demo cho thấy công cụ này hay ho ra sao. Nhưng mở rộng và áp dụng thì khác: AI phải được gắn vào những quy trình thật sự, tạo ra thay đổi có thể đo được về thời gian, hiệu suất và cách phối hợp công việc.
Nhiều doanh nghiệp hiện nay đang nhầm lẫn hai chuyện đó. Một nơi có thể mua hàng chục nghìn tài khoản bản quyền Copilot, một nơi khác có thể đạt tỷ lệ kích hoạt tài khoản rất cao chỉ sau vài ngày, nhưng quyền truy cập không có nghĩa là thay đổi thói quen làm việc. Nó chỉ chứng minh rằng công ty đã phát công cụ cho nhân viên, chứ chưa chứng minh nhân viên biết dùng công cụ đó để làm khác đi.
Khi thiếu cấu trúc đó, nhân viên thường chỉ dùng AI theo kiểu ngẫu hứng: cần thì mở ra hỏi vài câu, không cần thì thôi. Nhìn bên ngoài doanh nghiệp có vẻ rất hiện đại vì đã “tích hợp AI”, nhưng bên trong công việc hằng ngày vẫn gần như không đổi.
Vì sao chuyện này xảy ra, và các công ty đi nhanh hơn đang làm gì khác?
Lý do đầu tiên là nhiều công ty đang hiểu AI như một dự án công nghệ, trong khi đây thực chất là một dự án thay đổi cách làm việc. Mua license, cấp tài khoản và viết chính sách bảo mật là phần dễ nhất. Phần khó hơn nhiều là trả lời câu hỏi: AI sẽ chen vào đâu trong guồng công việc của từng bộ phận?
Nếu không giải được chuyện đó, AI mãi chỉ là một công cụ nằm bên trong chiếc máy tính. Nhân viên biết nó tồn tại, thỉnh thoảng dùng khi tiện, nhưng không hình thành được thói quen phụ thuộc vào nó trong những đầu việc lặp đi lặp lại.
Đó là điểm khác biệt của những công ty đi nhanh hơn trong nghiên cứu này. Họ không chỉ cho nhân viên quyền truy cập, mà xây hẳn một kiến trúc áp dụng AI. Nghĩa là họ xác định rõ AI phải được gắn vào những quy trình nào nào, vai trò nào dùng cho việc gì và hiệu quả sẽ được đo ra sao.
Và điều quan trọng là thật sự mở rộng, ứng dụng AI vào các workflow trong công việc cũng như cho thấy hiệu quả mà AI mang lại khi nó giúp giảm thiểu sức lao động
Điểm khác biệt thứ hai nằm ở vai trò của lãnh đạo. Nghiên cứu cho thấy một trong những đòn bẩy mạnh nhất là khi lãnh đạo trực tiếp công khai việc họ đang dùng AI ra sao. Không chỉ hô hào từ xa, mà chính họ chia sẻ prompt, chia sẻ kết quả, thậm chí chia sẻ luôn những lần dùng chưa tốt. Điều này tạo ra một tín hiệu rất mạnh cho tổ chức. AI không còn là món đồ do IT phát xuống, mà trở thành công cụ thật sự được những người ra quyết định dùng mỗi ngày. Khi đó mức độ tin tưởng và tò mò của nhân viên tăng lên rõ rệt.
Cuối cùng là cách đo hiệu quả. Nhiều doanh nghiệp hiện vẫn thích khoe số license được triển khai hoặc tỷ lệ đăng nhập, nhưng các công ty thành công hơn lại đo một thứ thực tế hơn nhiều: AI đã trả lại bao nhiêu giờ lao động cho tổ chức. Đây là khác biệt quan trọng vì nó kéo AI ra khỏi câu chuyện “công nghệ cho vui” để biến nó thành câu chuyện năng suất. Khi một phòng ban thấy rõ rằng nhờ AI họ tiết kiệm được hàng chục giờ tổng hợp dữ liệu hay chuẩn bị báo cáo mỗi tuần, AI mới bắt đầu trở thành thứ đáng đầu tư nghiêm túc.
Điều đáng suy nghĩ nhất từ nghiên cứu này là công nghệ thực ra không phải thứ đang chậm lại. AI đã tiến rất nhanh. Thứ chậm hơn là cách con người học cách sống và làm việc cùng nó. Sau ba năm, đa số người dùng vẫn chủ yếu hỏi han, tra cứu, viết lách; còn đa số doanh nghiệp vẫn mới chỉ mua công cụ rồi để mọi người tự thử. Nói cách khác, AI chưa thiếu sức mạnh. Thứ còn thiếu là khả năng thiết kế lại công việc quanh sức mạnh đó.
Và đây có lẽ mới là ranh giới thật sự trong vài năm tới. Không phải công ty nào có license AI sẽ đi trước, mà là công ty nào biết biến AI từ một màn demo thú vị thành một lớp năng lực vận hành thật sự. Khi khoảng cách đó mở ra, những nơi còn đang “thử cho biết” sẽ nhanh chóng bị bỏ lại phía sau.
Nguồn: Inc