Khi nào không nên dùng AI trong công việc

Không nên dùng AI khi việc đó đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối mà bạn không kiểm chứng được, khi nó quyết định số phận một con người, khi dữ liệu không được phép rời khỏi tổ chức, hoặc khi phần giá trị nằm ở chính việc bạn tự làm. Biết chỗ dừng không phải là thái độ dè dặt với công nghệ. Đó là điều kiện để phần còn lại dùng được lâu dài, vì một sự cố lớn thường khiến cả tổ chức quay lưng với mọi ứng dụng khác.

Bảy nhóm việc nên giữ cho con người

Cột thứ ba quan trọng không kém cột thứ hai. Không dùng AI để ra quyết định không có nghĩa là loại nó khỏi toàn bộ quy trình. Ranh giới nằm ở chỗ ai kết luận, không nằm ở chỗ ai chuẩn bị tài liệu.

Nhóm thứ bảy đáng nói riêng

Đây là nhóm ít được nhắc nhưng gây hậu quả âm thầm nhất. Khi bạn dùng AI trong một lĩnh vực mà bản thân không đủ nền để nhận ra lỗi, bạn nhận về một bản trả lời trôi chảy và không có cách nào biết nó sai ở đâu.

Điều nguy hiểm là cảm giác thành thạo. Một bản phân tích tài chính viết chuẩn mực khiến người không có nền tài chính tin rằng mình đã hiểu vấn đề, trong khi giả định nền tảng có thể sai hoàn toàn. Quy tắc gọn: chỉ dùng đầu ra của AI ở mức bạn dám bảo vệ nó khi bị hỏi lại ba lần liên tiếp.

Bốn dấu hiệu bạn đang dùng sai chỗ

• Thời gian sửa lâu hơn thời gian tự làm, và tình trạng này kéo dài quá ba tuần dù đã chỉnh prompt.
• Bạn không kiểm tra được kết quả mà vẫn dùng, chỉ vì nó trông hợp lý.
• Việc đó cần thông tin nội bộ mà mô hình không có và bạn cũng chưa cấp.
• Kết quả đúng nhưng vô dụng, vì thứ bạn cần là quá trình suy nghĩ chứ không phải kết luận.

Dấu hiệu đầu tiên là dấu hiệu định lượng nên dễ theo dõi nhất. Cách đo nằm ở bài cách đo hiệu quả khi đưa AI vào công việc.

Ranh giới không nằm ở lĩnh vực mà nằm ở khâu

Một hiểu nhầm phổ biến là chia theo ngành: ngành này dùng được, ngành kia không. Cách chia đúng hơn là chia theo khâu trong chuỗi công việc, vì gần như mọi ngành đều có cả khâu dùng được lẫn khâu không nên dùng.

Lấy ví dụ ngành pháp lý. Tra cứu khái niệm, tóm tắt tài liệu dài, soạn bản nháp thư trao đổi là những khâu dùng tốt. Xác định chiến lược vụ việc, kết luận về rủi ro pháp lý, ký vào ý kiến tư vấn thì không. Cùng một ngành, hai nhóm khâu hoàn toàn khác nhau.

Vì vậy cách làm thực dụng khi triển khai là vẽ ra chuỗi công việc rồi đánh dấu từng khâu theo ba mức: máy làm và người rà nhanh, máy chuẩn bị và người quyết định, người làm hoàn toàn. Bản đồ đó rõ ràng hơn nhiều so với một danh sách cấm chung chung.

Chi phí ẩn của việc dùng sai chỗ

Ngoài sai sót trực tiếp, việc dùng AI ở những khâu không phù hợp tạo ra ba loại chi phí mà báo cáo hiệu quả thường bỏ sót.

Chi phí niềm tin. Một sự cố lọt ra ngoài khiến đội ngũ ngại dùng cả ở những khâu vốn an toàn, và việc lấy lại niềm tin mất nhiều tháng.

Chi phí năng lực. Khi người mới không còn làm những việc cơ bản, họ không tích lũy được nền chuyên môn, và vài năm sau tổ chức thiếu người thẩm định được.

Chi phí đồng nhất. Khi mọi phương án đều đi qua cùng một loại công cụ, các lựa chọn khác biệt biến mất, và lợi thế cạnh tranh mòn dần mà không ai nhận ra ngay.

Câu hỏi thường gặp

Vậy rốt cuộc AI dùng tốt nhất ở đâu?

Ở những khâu có ba đặc điểm: lặp lại nhiều, có tiêu chuẩn đầu ra rõ ràng để biết thế nào là đúng, và có người đủ chuyên môn rà lại nhanh. Soạn bản nháp, chuyển đổi định dạng, tóm tắt tài liệu, phân loại, đối chiếu, sinh nhiều phương án để chọn đều thỏa ba điều kiện này.

Không dùng AI thì có bị tụt hậu không?

Câu hỏi đúng hơn là không dùng ở khâu nào. Tụt hậu xảy ra khi bạn từ chối cả những khâu rõ ràng có lợi, không phải khi bạn giữ lại những khâu cần phán đoán. Một tổ chức dùng AI ở ba khâu đúng và tránh bốn khâu sai sẽ đi xa hơn tổ chức dùng ở mọi chỗ rồi gặp sự cố.

Làm sao thuyết phục sếp rằng có việc không nên giao cho AI?

Dùng ngôn ngữ rủi ro thay vì ngôn ngữ quan điểm. Với mỗi khâu đề xuất loại trừ, nêu ba điều: hậu quả xấu nhất nếu sai, khả năng hoàn tác, và ai sẽ chịu trách nhiệm giải trình. Một bảng như vậy thuyết phục hơn nhiều so với lập luận rằng máy chưa đủ tốt.

Dùng AI để học một lĩnh vực mới có mâu thuẫn với nhóm thứ bảy không?

Không, miễn là phân biệt rõ hai việc. Dùng để học khái niệm, hỏi lại điều chưa hiểu, tự kiểm tra kiến thức là cách dùng tốt và đẩy nhanh quá trình học. Dùng để tạo ra sản phẩm trong lĩnh vực mình chưa đủ nền rồi giao cho người khác mới là chỗ rủi ro, vì khi đó không ai thẩm định được.

Khi nào nên xem lại danh sách việc không dùng AI?

Mỗi sáu tháng, và mỗi khi có thay đổi lớn về công cụ hoặc quy định. Một số khâu sẽ chuyển từ nhóm cấm sang nhóm cho phép có kiểm soát khi công nghệ và quy trình của bạn trưởng thành hơn. Ngược lại, cũng có khâu cần siết lại sau khi bạn phát hiện ra rủi ro chưa lường trước.

Có nên nói với khách hàng rằng chúng tôi không dùng AI cho phần này không?

Với những dịch vụ mà khách hàng trả tiền cho phán đoán chuyên môn, việc nói rõ ranh giới thường làm tăng niềm tin chứ không giảm. Cách diễn đạt hiệu quả là nêu cụ thể: phần thu thập và tổng hợp có dùng công cụ, phần phân tích và khuyến nghị do chuyên gia thực hiện và chịu trách nhiệm.

Nhân viên tự ý dùng AI cho việc trong danh sách cấm thì xử lý thế nào?

Trước khi xử lý, hãy kiểm tra hai điều: quy định có được truyền đạt rõ ràng chưa, và có phương án thay thế khả thi cho việc đó chưa. Phần lớn trường hợp vi phạm xảy ra vì áp lực tiến độ và không có lựa chọn khác. Bổ sung công cụ được duyệt cho đúng nhu cầu đó hiệu quả hơn là siết kỷ luật.

Danh sách này có khác nhau giữa doanh nghiệp lớn và nhỏ không?

Nguyên tắc giống nhau nhưng mức độ chi tiết khác. Doanh nghiệp lớn cần bản đồ theo từng khâu và có lưu vết vì rủi ro pháp lý cao hơn. Doanh nghiệp nhỏ chỉ cần một trang nêu rõ bốn tới năm việc không giao cho máy và nguyên tắc luôn có người đọc lại trước khi kết quả tới khách hàng.

Bài liên quan trong cùng chủ đề

• Cách đo hiệu quả khi đưa AI vào công việc
• Nguyên tắc dùng AI có trách nhiệm trong doanh nghiệp
• Kỹ năng con người tăng giá trị trong thời đại AI
• Thiên kiến trong AI và cách giảm rủi ro

Vẽ bản đồ khâu nào giao máy và khâu nào giữ người

Một bản đồ theo từng khâu rõ ràng hơn và dùng được lâu hơn mọi danh sách cấm chung chung. Hai chương trình dưới đây hướng dẫn cách dựng bản đồ đó cho chính quy trình của bạn.

• 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.