Theo trang tin 36Kr, AI có thể viết một email chỉ trong vài giây, nhưng người nhận đôi khi phải mất nhiều thời gian hơn để hiểu, kiểm tra và chỉnh sửa nội dung.
CEO nền tảng thương mại điện tử Shopify Tobi Lütke gọi những sản phẩm AI chưa được kiểm duyệt, vội vàng chuyển cho đồng nghiệp là “lựu đạn rác” (slop grenades).
Hiện tượng này đang đặt ra một câu hỏi lớn: AI thực sự giúp doanh nghiệp tăng năng suất hay chỉ chuyển công việc từ người này sang người khác?
AI từ công cụ hỗ trợ thành yêu cầu bắt buộc
Tháng 4/2025, CEO Shopify Tobi Lütke gửi nhân viên bản ghi nhớ mang tên “Sử dụng AI giờ đây là một yêu cầu cơ bản”, khẳng định nhân sự công ty phải chủ động ứng dụng AI trong công việc.
Theo ông, AI không chỉ đưa ra đề xuất mà còn có thể trực tiếp thực hiện một phần công việc thay con người. Bản thân Lütke thường xuyên sử dụng AI như đối tác tư duy, trợ lý nghiên cứu, cố vấn, nhà phê bình và lập trình viên cộng tác. Ông cũng từng dùng các tác tử AI để chuẩn bị bài phát biểu, khuyến khích toàn công ty thử nghiệm công nghệ.
Lütke cho rằng thành thạo AI là kỹ năng cần rèn luyện liên tục. Ông gọi AI là công cụ “nhân đôi” năng lực, giúp nhân viên đảm nhận những nhiệm vụ trước đây họ không lựa chọn, thậm chí hoàn thành khối lượng công việc vượt ngoài khả năng tưởng tượng.
Bên cạnh đó, chính Tập đoàn Shopify còn yêu cầu các nhóm giải thích vì sao không thể hoàn thành công việc bằng AI trước khi đề xuất tăng nhân sự hoặc nguồn lực. Điều này cho thấy AI đã trở thành một phần trong hoạt động quản lý và phân bổ nguồn lực của doanh nghiệp.
Tuy nhiên, sau hơn một năm thúc đẩy ứng dụng AI, chính Lütke cũng phải thừa nhận những hệ quả ngoài dự kiến.
Trong cuộc trò chuyện trên podcast “The Knowledge Project”, ông cho biết AI khiến một số công việc nội bộ trở nên tệ hơn. Nếu trước đây sự lười biếng thể hiện ở việc không tạo ra sản phẩm, thì nay lại xuất hiện dưới hình thức tạo ra quá nhiều sản phẩm nhưng thiếu kiểm tra.
Tại Shopify, những email, đoạn mã hoặc tài liệu do AI tạo ra nhưng chưa được kiểm duyệt, sau đó chuyển thẳng cho đồng nghiệp xử lý, được gọi là “lựu đạn rác”.
Người gửi có thể nhanh chóng hoàn thành phần việc của mình, nhưng người nhận lại phải đọc, kiểm tra, sửa lỗi, thậm chí làm lại từ đầu.
Nghịch lý này càng đáng chú ý khi Shopify đã ứng dụng AI sâu rộng trong phát triển phần mềm. Theo ông Lütke, số kỹ sư tự viết mã thủ công tại công ty hiện còn rất ít, trong khi nhiều người sử dụng đồng thời nhiều tác tử AI.
Cùng với đó, trợ lý AI nội bộ River có thể tham gia thảo luận nhóm, tổng hợp nhu cầu, nghiên cứu tài liệu, tạo bản mẫu và đề xuất chỉnh sửa mã nguồn. Theo ước tính cá nhân của Lütke trong cuộc phỏng vấn, khoảng một nửa số yêu cầu thay đổi mã nguồn (pull request) tại Shopify xuất phát từ các cuộc thảo luận trong phòng chat chung. Đây là ước tính của ông, không phải số liệu thống kê chính thức của công ty.
Trợ lý River giúp nhân viên học hỏi cách đồng nghiệp sử dụng AI và thúc đẩy công việc ngay trong các cuộc thảo luận. Tuy nhiên, việc tạo ra sản phẩm nhanh chóng cũng khiến khâu kiểm tra dễ bị bỏ qua.
Lütke kể về trường hợp một nhân viên yêu cầu River tạo mã nguồn, không kiểm tra kỹ đã tuyên bố có thể gửi. Khi đồng nghiệp rà soát, họ mới phát hiện vấn đề.
Như vậy, người khởi xướng tiết kiệm thời gian, nhưng phần việc kiểm tra lại chuyển sang người khác.
CEO Lütke nhận xét rằng: “Bạn chỉ đang bắt AI làm việc thay mình thôi”.
Email cũng gặp tình trạng tương tự. Một nội dung vốn có thể trình bày ngắn gọn lại bị AI biến thành văn bản dài dòng, khiến người nhận phải dùng một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác để tóm tắt.
Theo ông Lütke, vấn đề không nằm ở việc sử dụng AI mà ở trách nhiệm với sản phẩm cuối cùng. Máy móc có thể hỗ trợ thu thập thông tin, phân tích dữ liệu, kinh doanh và kỹ thuật, nhưng không thể chịu trách nhiệm thay con người. Người bàn giao phải kiểm tra nội dung và bảo đảm chất lượng công việc trước khi chuyển cho đồng nghiệp.
“Rác công việc” và khoảng cách năng suất
Theo ghi nhận của trang tin 36Kr, nhiều doanh nghiệp yêu cầu nhân viên tăng cường sử dụng AI, thậm chí sau khi cắt giảm nhân sự vẫn kỳ vọng những người ở lại hoàn thành nhiều việc hơn nhờ công nghệ.
Thực tế, tốc độ tạo ra văn bản nhanh hơn không đồng nghĩa khối lượng công việc giảm xuống.
Ken, một chuyên gia viết quảng cáo cho biết công ty an ninh mạng tại Miami (Mỹ) nơi anh làm việc đã sa thải một số đồng nghiệp và yêu cầu nhân viên còn lại sử dụng công cụ chat AI.
AI giúp viết bản thảo nhanh hơn, nhưng Ken và đồng nghiệp phải dành thêm thời gian viết lại, sửa lỗi. Có lúc, họ còn phải xử lý những nội dung mâu thuẫn do các công cụ AI khác nhau cung cấp.
Theo ông Ken, chất lượng bài viết giảm, thời gian sản xuất kéo dài và tinh thần làm việc của đội ngũ bị ảnh hưởng.
Tình trạng này cũng xuất hiện trong lĩnh vực y tế. Một nghiên cứu sinh chương trình đào tạo kết hợp Tiến sĩ Y khoa và Tiến sĩ Triết học tại Đại học Michigan (Mỹ), khi khảo sát các phòng khám chăm sóc sức khỏe ban đầu, phát hiện nhân viên y tế vẫn phải chỉnh sửa email do AI soạn trước khi gửi bệnh nhân. Họ cũng lo ngại câu trả lời sai có thể bị gửi đi mà không được phát hiện.
Giới nghiên cứu gọi những sản phẩm có vẻ hoàn chỉnh nhưng thiếu thông tin đáng tin cậy hoặc sự phán đoán cần thiết, khiến đồng nghiệp phải tiếp tục xử lý, là “workslop”, có thể hiểu là rác công việc.
Đáng chú ý, cảm nhận về hiệu quả AI giữa nhân viên và lãnh đạo có sự khác biệt. Một khảo sát đối với nhân viên tại Mỹ cho thấy 40% người làm việc ở vị trí phi quản lý cho biết AI không giúp họ tiết kiệm thời gian, trong khi 92% nhà quản lý cấp cao nhận định AI đã nâng cao hiệu suất của chính họ.
Hai tỷ lệ này phản ánh trải nghiệm chủ quan của những nhóm công việc khác nhau, không thể trực tiếp so sánh để xác định mức chênh lệch năng suất. Tuy nhiên, kết quả cho thấy doanh nghiệp có thể đang bỏ sót thời gian dành cho việc kiểm tra, tiếp nhận và làm lại sản phẩm AI.
Đo năng suất AI từ chất lượng bàn giao
Nhìn chung, trải nghiệm của Shopify cho thấy một vấn đề đáng chú ý trong quá trình doanh nghiệp thúc đẩy ứng dụng AI: số lượng sản phẩm tạo ra và tỷ lệ sử dụng công cụ có thể dễ dàng thống kê, nhưng công sức kiểm tra, chỉnh sửa thường bị chuyển sang người khác.
Yêu cầu nhân viên thử nghiệm AI trước khi đề xuất tăng nguồn lực có cơ sở quản lý rõ ràng. Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp chỉ chú trọng nhân viên sử dụng AI nhiều đến đâu mà không đánh giá chất lượng sản phẩm bàn giao, việc tạo ra nhiều nội dung hơn chưa chắc mang lại hiệu quả thực tế.
Vấn đề cốt lõi vì thế không phải nhân viên có nên sử dụng AI hay không, mà là thế nào mới được coi là hoàn thành công việc.
Một email không thể được xem là hoàn tất chỉ vì đã gửi đi. Một đoạn mã cũng không tự động trở thành sản phẩm có giá trị chỉ vì nó chạy được. Nếu tiêu chuẩn chỉ dừng ở việc tạo ra sản phẩm, khâu kiểm tra rất dễ bị đẩy sang người tiếp theo.
Ngược lại, nếu chất lượng bàn giao được đánh giá dựa trên khả năng giúp người nhận tiếp tục công việc một cách đáng tin cậy, người sử dụng AI phải chịu trách nhiệm kiểm tra sản phẩm trước khi gửi.
Với email, điều đó có nghĩa là trình bày ngắn gọn, xác minh dữ liệu và liên kết, làm rõ những vấn đề cần đồng nghiệp giải đáp. Với mã nguồn, người gửi cần giải thích mục đích thay đổi, kiểm tra các luồng xử lý chính và bảo đảm người tiếp nhận hiểu được phạm vi ảnh hưởng.
Đây không phải những quy tắc riêng dành cho AI, mà là nguyên tắc trách nhiệm trong công việc, đó là người bàn giao phải chịu trách nhiệm đầu tiên về chất lượng sản phẩm của mình.
Có thể nói rằng, AI khiến việc bỏ qua khâu kiểm tra trở nên dễ dàng hơn, đồng thời làm cho những vấn đề chưa được xử lý lan rộng trong quá trình cộng tác.
Với Shopify và các doanh nghiệp đang đẩy mạnh ứng dụng AI, bài toán phía trước không chỉ là tăng tỷ lệ sử dụng công nghệ, mà còn là đo lường đầy đủ thời gian phát sinh sau mỗi sản phẩm do AI tạo ra.
Nếu chỉ nhìn vào số lượng đầu ra và năng suất cá nhân, doanh nghiệp có thể ghi nhận những con số tăng trưởng trong khi cả tập thể vẫn phải dành thời gian kiểm tra, sửa lỗi và làm lại.
Khi đó, công nghệ có thể giúp một người hoàn thành công việc nhanh hơn, nhưng hiệu quả của toàn bộ quy trình vẫn chưa chắc được cải thiện.
* Nguồn: Trang tin 36Kr
Vũ Hoàng
