Vì sao nhân viên không chịu dùng AI và cách xử lý

Nhân viên không chịu dùng AI hiếm khi vì họ ngại công nghệ. Trong đa số trường hợp, nguyên nhân là sợ mất việc, không biết dùng vào việc gì cụ thể, không được cho phép rõ ràng, hoặc đã thử một lần và thất vọng. Bốn nguyên nhân này cần bốn cách xử lý khác nhau, và dùng nhầm cách chỉ làm tình hình tệ thêm. Tổ chức nào phản ứng bằng cách ép chỉ tiêu sử dụng thường nhận về số lượt dùng đẹp mà công việc không đổi.

Phân biệt chống đối với không có điều kiện để dùng

Trước khi đi tìm giải pháp, phải phân biệt hai thứ hay bị gộp làm một. Chống đối là khi người ta có đủ điều kiện nhưng chọn không dùng. Không có điều kiện là khi người ta muốn dùng nhưng bị chặn bởi thứ gì đó: chưa được cấp tài khoản, quy định chưa cho phép, máy tính không truy cập được, hoặc đơn giản là không ai chỉ cho họ bắt đầu từ đâu.

Cách kiểm tra rất nhanh: hỏi năm người chưa dùng một câu duy nhất, nếu ngày mai bắt buộc phải dùng cho một đầu việc, anh chị sẽ vướng ở đâu đầu tiên. Câu trả lời sẽ lộ ra ngay đây là vấn đề thái độ hay vấn đề điều kiện. Kinh nghiệm cho thấy phần lớn là vấn đề điều kiện, và nó dễ xử lý hơn nhiều.

Bốn nguyên nhân thật và cách xử lý tương ứng

Cột cuối cùng đáng chú ý nhất, vì đó là những phản ứng tự nhiên mà hầu hết tổ chức chọn, và chúng đều củng cố thêm nguyên nhân gốc thay vì gỡ nó.

Nguyên nhân số một, nỗi sợ không nói ra

Câu nói AI không thay thế con người, chỉ hỗ trợ con người là câu được nhắc nhiều nhất và cũng là câu ít tác dụng nhất, vì nó mơ hồ và ai cũng biết nó mơ hồ. Người nghe hiểu ngay rằng đó là lời trấn an chứ không phải cam kết.

Thứ thật sự làm dịu nỗi sợ là những phát biểu có thể kiểm chứng. Ví dụ: trong mười hai tháng tới, không vị trí nào bị cắt vì lý do áp dụng AI. Hoặc: phần thời gian tiết kiệm được sẽ chuyển sang việc gì, nói cụ thể tên việc. Hoặc: tiêu chí đánh giá nhân sự năm nay có thay đổi gì, nói rõ thay đổi ở đâu.

Nếu tổ chức thật sự có kế hoạch thay đổi cơ cấu thì việc nói dối là lựa chọn tệ nhất, vì một khi sự thật lộ ra thì mọi sáng kiến sau đó đều mất lòng tin. Nói thẳng về phần sẽ thay đổi và phần được đảm bảo, kèm thời gian và hỗ trợ chuyển đổi, vẫn tốt hơn nhiều so với trấn an rỗng.

Nguyên nhân số hai, khoảng trống giữa biết và làm

Rất nhiều người đã nghe về AI, thậm chí đã xem vài video, nhưng vẫn không dùng. Lý do là giữa hiểu công cụ này mạnh và biết sáng mai mở ra gõ gì có một khoảng trống mà buổi giới thiệu tổng quan không lấp được.

Cách lấp khoảng trống này rất cụ thể: với từng vị trí, liệt kê đúng ba đầu việc họ làm hằng tuần, viết sẵn prompt cho từng đầu việc, và tổ chức một buổi để họ làm thật trên công việc thật của họ ngay tại chỗ. Một buổi như vậy hiệu quả hơn năm buổi hội thảo.

Bộ prompt viết sẵn này chính là tài sản cần xây và duy trì, cách làm nằm ở bài cách xây thư viện prompt cho phòng ban. Không có nó, mỗi người phải tự phát minh lại từ đầu và phần lớn sẽ bỏ cuộc ở lần thất bại thứ hai.

Nguyên nhân số ba, không ai dám là người đầu tiên

Ở nhiều tổ chức, nhân viên không dùng vì không chắc mình có được phép hay không. Đưa tài liệu công ty lên một công cụ bên ngoài có vi phạm gì không, dùng AI viết báo cáo có bị coi là gian dối không, nếu sai thì ai chịu trách nhiệm. Không ai muốn trở thành ví dụ cảnh báo.

Giải pháp là một trang quy định viết bằng ngôn ngữ thường, nêu rõ ba nhóm: việc được khuyến khích dùng, việc dùng nhưng phải có người duyệt, việc tuyệt đối không dùng. Kèm theo đó là danh sách loại dữ liệu không được đưa lên công cụ bên ngoài. Khung nội dung tham khảo nằm ở bài nguyên tắc dùng AI có trách nhiệm trong doanh nghiệp và phần dữ liệu ở bài bảo mật dữ liệu khi dùng AI trong công việc.

Một chi tiết nhỏ nhưng quan trọng: quy định phải nói rõ rằng người dùng đúng quy trình mà vẫn ra kết quả sai thì không bị quy trách nhiệm cá nhân. Thiếu câu này, quy định trở thành công cụ phòng thủ và không ai dám thử.

Nguyên nhân số bốn, vết thương từ lần thử đầu

Người từng thử và thất vọng là nhóm khó thuyết phục nhất, nhưng cũng là nhóm dễ chuyển hóa nhất nếu làm đúng cách, vì họ đã vượt qua rào cản tâm lý ban đầu.

Gần như luôn luôn, thất vọng đến từ ba lý do kỹ thuật chứ không phải từ giới hạn của công cụ: prompt quá ngắn và thiếu bối cảnh, dùng sai loại việc chẳng hạn hỏi số liệu nội bộ mà mô hình không có, hoặc kỳ vọng nhận bản hoàn chỉnh thay vì bản nháp. Cả ba đều sửa được trong một buổi ngồi cùng.

Điều nên tránh là tranh luận. Cách hiệu quả là đề nghị họ đưa ra đúng cái yêu cầu họ từng thử, rồi làm lại trước mặt họ bằng prompt có cấu trúc đầy đủ. Khác biệt giữa hai kết quả nói thay mọi lời thuyết phục.

Sáu việc nên làm trong ba mươi ngày đầu

• Tuần một: phỏng vấn năm người chưa dùng để xác định nguyên nhân thật, đừng đoán.
• Tuần một: lãnh đạo phát biểu rõ về chính sách nhân sự, càng cụ thể càng tốt.
• Tuần hai: ban hành một trang quy định được và không được.
• Tuần hai: chọn ba đầu việc cho mỗi vị trí và viết sẵn prompt.
• Tuần ba: tổ chức buổi làm thật trên việc thật, không phải buổi giới thiệu.
• Tuần bốn: công bố kết quả của chính đội mình, gồm cả việc đã thử và bỏ.

Việc cuối cùng có sức nặng riêng. Nghe một đồng nghiệp cùng phòng kể chuyện tiết kiệm được nửa buổi chiều thuyết phục hơn mọi báo cáo ngành, và việc thừa nhận có những đầu việc AI làm không tốt lại làm tăng độ tin cậy của phần còn lại.

Câu hỏi thường gặp

Có nên đặt chỉ tiêu bắt buộc về số lượt dùng AI không?

Không nên, vì chỉ tiêu theo số lượt sẽ được đáp ứng bằng những lượt dùng hình thức và bạn mất luôn khả năng đọc dữ liệu. Nếu cần một cam kết, hãy đặt ở cấp đầu việc chứ không ở cấp cá nhân, ví dụ phòng ban chọn ba đầu việc sẽ áp dụng trong quý và báo cáo kết quả theo bảng tiêu chí chất lượng.

Người lớn tuổi có thật sự khó tiếp nhận hơn không?

Kinh nghiệm triển khai cho thấy yếu tố quyết định là mức độ liên quan tới công việc hằng ngày chứ không phải tuổi. Người có nhiều kinh nghiệm nghiệp vụ thường dùng AI hiệu quả hơn khi đã vượt qua bước làm quen, vì họ nhận ra lỗi trong đầu ra nhanh hơn và biết cần hỏi gì. Rào cản thật là thao tác ban đầu, và nó được gỡ bằng một buổi ngồi cùng.

Nếu quản lý trực tiếp không ủng hộ thì làm sao?

Đây là rào cản lớn hơn thái độ của nhân viên rất nhiều, vì nhân viên nhìn hành vi của quản lý chứ không nhìn thông báo của công ty. Cách xử lý là làm việc riêng với nhóm quản lý trước, tìm hiểu mối lo thật của họ, thường là sợ mất kiểm soát chất lượng hoặc sợ lộ ra rằng mình chưa biết dùng, rồi trang bị cho họ trước khi triển khai xuống dưới.

Có nên công khai ai dùng nhiều ai dùng ít không?

Không nên xếp hạng cá nhân. Việc này tạo áp lực sai hướng và khiến người dùng ít cảm thấy bị nêu tên. Thay vào đó hãy công khai những đầu việc đã cho kết quả tốt kèm tên người đóng góp prompt, tức là ghi nhận đóng góp chứ không xếp hạng mức độ tuân thủ.

Làm gì với người kiên quyết không dùng dù đã hỗ trợ đủ?

Nếu chất lượng và tiến độ công việc của họ vẫn đạt yêu cầu thì đó là quyền lựa chọn cách làm việc và không nên biến thành vấn đề kỷ luật. Điều cần theo dõi là kết quả đầu ra chứ không phải công cụ. Vấn đề chỉ phát sinh khi cả phòng đã chuyển sang quy trình mới và một người đứng ngoài làm gián đoạn dòng công việc chung, khi đó nên bàn ở góc độ phối hợp quy trình.

Sau bao lâu thì thấy được chuyển biến về thái độ?

Thường từ bốn tới tám tuần nếu xử lý đúng nguyên nhân. Dấu hiệu chuyển biến sớm nhất không phải số lượt dùng tăng mà là người ta bắt đầu hỏi nhau prompt và chia sẻ mẹo trong nhóm chat của phòng. Khi hiện tượng đó xuất hiện, phần khó nhất đã qua.

Nên chọn ai làm người dẫn trong phòng ban?

Chọn người có uy tín nghề nghiệp trong nhóm và sẵn sàng chia sẻ, không nhất thiết là người giỏi công nghệ nhất. Người giỏi công nghệ nhất đôi khi giải thích theo cách người khác không hiểu, trong khi một người làm nghiệp vụ giỏi vừa mới học xong lại nhớ rõ mình đã vướng ở đâu.

Có cần đào tạo lại định kỳ không?

Có, nhưng ngắn và gắn với việc thật. Một buổi ba mươi phút mỗi tháng để rà soát prompt đang dùng, cập nhật thay đổi của công cụ và xử lý các ca khó phát sinh sẽ giữ được đà tốt hơn một khóa dài mỗi năm. Điều quan trọng là buổi đó phải đi từ ca thật của chính đội ngũ.

Bài liên quan trong cùng chủ đề

• Lộ trình đưa AI vào doanh nghiệp theo bốn giai đoạn
• Cách xây thư viện prompt cho phòng ban
• Cách đo hiệu quả khi đưa AI vào công việc
• Nguyên tắc dùng AI có trách nhiệm trong doanh nghiệp

Gỡ đúng nguyên nhân thay vì ép chỉ tiêu sử dụng

Phần khó nhất khi đưa AI vào tổ chức là con người chứ không phải công cụ. Nếu bạn đang phụ trách phần này, hai chương trình dưới đây tập trung vào cách dẫn dắt đội ngũ thay vì chỉ dạy thao tác.

• Khóa học AI cho quản lý và lãnh đạo
• Khóa học AI cho Trainer, Coach và Consultant
• Liên hệ tại trang thông tin liên hệ hoặc hotline 093.404.1114

Về người viết

Nguyễn Văn Tân (Tân AI, Tân MKT) là chuyên gia đào tạo ứng dụng AI và Marketing, Founder kiêm CEO Drabuff Academy & Agency, tác giả ba cuốn sách. Anh đi lên từ nền tảng kỹ sư công nghệ thông tin với các chứng chỉ CCNA, CCNP và CEH, từng làm tại FPT và Vietsovpetro, sau đó hơn 10 năm làm Marketing. Anh đã trực tiếp đứng lớp hơn 200 khóa đào tạo cho trên 100 doanh nghiệp, trong đó có Viettel, Honda, Mercedes-Benz, Novaland, Heineken, Toyota và EVN. Nguyên tắc của anh là thực chiến: quy trình nào không chạy được trong công việc hằng ngày thì không đưa vào bài giảng.