Những cách mà trí tuệ nhân tạo gây lãng phí hơn là tiết kiệm

Chủ tịch JP Morgan cho biết ngân hàng này kỳ vọng sẽ thấy giá trị lên tới 2 tỷ USD từ các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI), tăng so với ước tính 1,5 tỷ USD vào tháng 5. Ông cho biết AI thế hệ mới sẽ có tác động lớn trong việc cải thiện quy trình và hiệu quả. Công ty đã triển khai trợ lý AI thế hệ mới và cũng đang tìm cách sử dụng AI và LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) để tối ưu hóa mọi quy trình.

Đây không phải là trường hợp duy nhất lạc quan về AI thế hệ mới. Theo báo cáo mới của IDC, 98% các nhà lãnh đạo doanh nghiệp coi AI là ưu tiên hàng đầu và công ty nghiên cứu này kỳ vọng AI sẽ đóng góp 20 nghìn tỷ USD vào nền kinh tế toàn cầu cho đến năm 2030. Vào tháng 8, OpenAI cho biết ChatGPT của họ hiện có hơn 200 triệu người dùng hàng tuần - gấp đôi so với tháng 11 năm ngoái, với 92% công ty Fortune 500 sử dụng sản phẩm của họ. Việc sử dụng API của họ cũng đã tăng gấp đôi kể từ khi ChatGPT-4o mini được phát hành vào tháng 7.

Theo một nghiên cứu mới được công bố, 59% người ra quyết định tại các công ty lớn cho biết các dự án AI đã đáp ứng được kỳ vọng của họ và 18% đã vượt quá kỳ vọng.

AI đã thoát khỏi chức năng CNTT và đang được triển khai rộng rãi hơn trong nhiều tổ chức. Nhưng cũng có tới 23% số người được hỏi cho biết AI đã hoạt động kém hơn kỳ vọng vì các mô hình có thể chứng minh là không đáng tin cậy và các dự án không thể mở rộng quy mô. Vì vậy, mặc dù có tất cả các lợi ích được ca ngợi về hiệu quả, AI thế hệ mới không phải lúc nào cũng giảm khối lượng công việc. Đôi khi, nó thực sự tạo ra nhiều công việc hơn là tiết kiệm được do các vấn đề về pháp lý và tuân thủ, ảo giác và các vấn đề khác.

Tiết kiệm nhiều thời gian, và cũng lãng phí nhiều thời gian

Khi AI thế hệ mới giúp nhân viên hoàn thành công việc nhanh hơn, công ty cho rằng thời gian rảnh rỗi sẽ được sử dụng cho các hoạt động có giá trị cao hơn. Nhưng điều này không nhất thiết đúng. Theo khảo sát toàn cầu mới nhất về nhân viên văn phòng, nhân viên dành nhiều thời gian hơn 37% cho các công việc hành chính thường ngày. Vấn đề là mọi người được lập trình để lấp đầy thời gian bằng một số công việc nhất định, vì vậy khi AI giải phóng thời gian, mọi người sẽ lấp đầy thời gian bằng nhiều công việc hành chính hơn.

Nhà quản lý có xu hướng tạo động lực cho những số liệu hoạt động và đo lường đầu vào so với đầu ra. Thay vì nhìn vào giá trị mà nhân viên mang lại, họ lại nhìn vào số lượng email gửi đi hoặc số giờ dành ở văn phòng.

Hộp thư đến không kiểm soát được

Tất cả những công việc bận rộn gia tăng này cũng tạo ra nhiều việc hơn cho những nhân viên khác. Nếu AI thế hệ mới có thể giúp một nhân viên soạn thảo một email được viết tốt nhanh hơn gấp 10 lần, họ có thể phản hồi nhiều hơn gấp 10 lần so với trước đây - những email mà người khác giờ đây sẽ phải đọc và có thể cũng phải phản hồi.

Hoặc thay vì soạn một bài viết cho cơ sở kiến thức về một chủ đề mà họ quan tâm nhất, họ có thể gửi một tá bài viết về những chủ đề ít giá trị hơn. Những nhân viên cần gửi báo cáo cho quản lý của mình có thể hoàn thành các báo cáo đó nhanh hơn và tăng số lượng cũng như độ dài của các báo cáo đó.

Công nghệ AI có thể tạo ra nhiều nội dung hơn mà mọi người cần tiếp thu và lưu ý. Đã có nhiều nội dung AI chất lượng thấp tràn ngập kết quả tìm kiếm và điều này có thể gây hại cho những nhân viên đang tìm kiếm thông tin trên cả web công cộng và trong kho lưu trữ kiến thức của doanh nghiệp. Việc tìm kiếm một kết quả thực sự hữu ích có thể giống như việc tìm kim đáy bể. Khối lượng thông tin chắc chắn là một trong những lĩnh vực mà năng suất có thể giảm xuống.

Phân mảnh sự chú ý

Một tác động tiêu cực tiềm ẩn khác đối với năng suất của nhân viên từ AI thế hệ mới là phân mảnh sự chú ý. AI có thể tham gia các cuộc họp thay bạn và ghi chú để bạn có thể tham dự bốn nơi cùng một lúc. Nhưng chỉ có một số dự án mà bạn có thể đóng góp có ý nghĩa và cuộc trò chuyện mà bạn có thể tham gia.

Việc sử dụng AI để giúp giải quyết nhiều nhiệm vụ hơn chỉ góp phần tạo ra cảm giác rằng có nhiều việc phải làm hơn.

Ngoài ra, trong khi AI thế hệ mới có thể giúp chúng ta quản lý thời gian và quy trình làm việc của mình, thì nó cũng có thể làm nảy sinh nhiều vấn đề cần được quan tâm khẩn cấp hơn. Nó có thể kích hoạt cảnh báo khiến bạn có thể bị kéo khỏi công việc đang làm để tập trung vào những việc khác.

Giải pháp là tổ chức phải đặt ra những mục tiêu và tiêu chí hiệu suất rõ ràng, đồng thời tránh bùng nổ các dự án, sáng kiến và nhóm không tạo ra giá trị nhưng lại tạo ra công việc.

Cái giá cao của sự sợ bị tụt lại

Các công cụ AI mới dường như xuất hiện hàng tuần, mỗi công cụ đều hứa hẹn sẽ cách mạng hóa một số lĩnh vực công việc. Ví dụ, vào tháng 9, OpenAI đã phát hành một mô hình mới và tuyên bố có khả năng lý luận chưa từng có trong toán học và khoa học. Cũng có những bản phát hành mới cho việc tạo video và hình ảnh AI. Workday đã công bố các tác nhân AI mới để chuyển đổi các quy trình nhân sự và tài chính, và Google đã phát hành thêm nhiều công cụ tiếp thị và quảng cáo hỗ trợ AI.

Có rất nhiều công cụ và mỗi công cụ đều có cần một khoảng thời gian nhất định trước khi thực sự có thể bắt đầu mang lại giá trị. Với quá nhiều công cụ, bạn luôn phải cố gắng bắt kịp.

Các chuyên gia khuyến nghị tổ chức nên hợp nhất xung quanh số lượng công cụ tối thiểu mà họ cần để hoàn thành công việc và có quy trình thử nghiệm để thử nghiệm và đánh giá các công cụ mới không cản trở mọi người thực hiện công việc thực tế. Nhưng cũng thật tuyệt khi nhân viên có một số quyền tự chủ cá nhân.

Ảo giác và sai sót

Theo một khảo sát, chỉ có 7% nhân viên văn phòng cho biết kết quả đầu ra của AI hoàn toàn đáng tin cậy đối với các nhiệm vụ liên quan đến công việc và 35% cho biết kết quả của AI chỉ đáng tin cậy một chút hoặc không đáng tin cậy chút nào. Các nghiên cứu khác cũng ủng hộ điều này. Ví dụ, trong một bài báo gần đây của các nhà nghiên cứu, ngay cả những mô hình hoạt động tốt nhất cũng chỉ có thể đưa ra phản hồi hoàn toàn chính xác trong một phần ba thời gian.

Điều đó có nghĩa là kết quả đầu ra của AI sẽ cần được giám sát, xem xét, chỉnh sửa, hoặc làm lại thêm. Nếu nhân viên đầu tiên không nhận thấy vấn đề, thì công việc dọn dẹp mớ hỗn độn sẽ thuộc về những nhân viên khác. Và nếu AI được phép hoạt động tự chủ, chẳng hạn như chatbot dịch vụ khách hàng trả lời các câu hỏi trên trang web của công ty, điều đó có thể tạo ra những vấn đề đáng kể sau này, khi những lời khuyên tồi tệ bắt đầu xuất hiện.

AI thế hệ mới có thể rút ngắn thời gian nghiên cứu trong một ngày xuống còn một giờ, nhưng không phải là không có vấn đề.

Quá nhiều dữ liệu mà lợi ích thu được lại quá ít

Có rất nhiều khách hàng chỉ muốn làm AI, bất kỳ AI nào, và chưa suy nghĩ kỹ về các trường hợp sử dụng. Một công ty có thể kết thúc với AI giúp một vài công nhân tiết kiệm được vài giờ, nhưng lại tạo ra một khối lượng công việc khổng lồ cho các nhà khoa học dữ liệu phải thu thập và chuẩn bị dữ liệu đào tạo, xây dựng và thử nghiệm mô hình, tích hợp chúng vào quy trình làm việc của doanh nghiệp, sau đó theo dõi hiệu suất để đảm bảo AI tiếp tục hoạt động tốt.

Các nghiên cứu dự đoán rằng ít nhất 30% các dự án AI thế hệ mới sẽ bị bỏ dở vào cuối năm 2025 do giá trị kinh doanh không rõ ràng, cũng như chất lượng dữ liệu kém, kiểm soát rủi ro không đầy đủ và chi phí tăng cao. Việc tùy chỉnh mô hình AI có thể tốn hơn 5 triệu USD và xây dựng một mô hình tùy chỉnh từ đầu có thể khiến một công ty tốn tới 20 triệu USD.

Kỳ vọng về tính tức thời

Đối với nhiều tổ chức, ngay cả khi AI thế hệ mới phát sinh ra nhiều công việc hơn, thì nỗi đau đó cũng đáng giá. Đó chỉ là một phần của quá trình học tập.

Trên thực tế, AI không tiết kiệm được thời gian ban đầu. Mọi người không chỉ phải học cách sửa đầu ra của AI mà còn phải học cách thiết kế lời nhắc để cải thiện đầu ra đó ngay từ đầu.

Khi nói đến AI thế hệ mới, có một khoảng cách giữa những gì lãnh đạo mong đợi và những gì trải nghiệm thực tế của nhân viên. Rốt cuộc, các công cụ AI tạo ra ngày nay có mục đích chung và đang trong giai đoạn đầu.

Những gì có sẵn ngày nay hầu như chỉ là bề nổi của những gì AI tạo ra sẽ làm để chuyển đổi công việc tri thức trong tương lai gần. Đây là giai đoạn áp dụng cần thiết mà tất cả tổ chức đều phải trải qua. Giống như giai đoạn đầu của Internet, khi chỉ có một nhóm nhỏ các kỹ sư và người đam mê công nghệ biết cách khai thác giá trị từ nó.

Vì vậy, trong ngắn hạn, nhân viên sẽ phải đối mặt với việc làm quen với một công nghệ mới, hạn chế và tổ chức sẽ phải đối mặt với ROI không chắc chắn.