Triển khai AI sai cách có thể khiến doanh nghiệp gặp khủng hoảng về nhân sự và thất thoát năng suất

Sau nhiều năm đầu tư mạnh tay vào AI, không ít doanh nghiệp đang phải đối mặt với một nghịch lý: thay vì nâng cao hiệu suất và năng lực cạnh tranh, họ lại vô tình làm suy yếu nền tảng vận hành cốt lõi. Theo công ty tư vấn dữ liệu và AI trên nền tảng đám mây Datatonic, nguyên nhân không nằm ở bản thân công nghệ, mà ở cách triển khai thiếu gắn kết giữa con người và AI.

Datatonic cho rằng trong giai đoạn tiếp theo của AI doanh nghiệp, thành công sẽ thuộc về những tổ chức xây dựng được hệ thống “human-in-the-loop” (HiTL) – tức AI vận hành trong vòng kiểm soát và phối hợp chặt chẽ với con người, thay vì hoạt động tách biệt.

Nghiên cứu của hãng chỉ ra rằng các doanh nghiệp không tích hợp AI vào quy trình làm việc thực tế đang dần hụt hơi trước đối thủ khi năng suất chững lại. Theo ông Scott Eivers, CEO của Datatonic, AI không đơn thuần là một công cụ mới mà là cơ hội để thiết kế lại cách công việc được thực hiện. Rủi ro lớn nhất trên thị trường hiện nay là tình trạng “rò rỉ năng suất” khi AI tồn tại độc lập, không gắn với những người trực tiếp điều hành hoạt động kinh doanh.

Áp lực chứng minh hiệu quả đầu tư ngày càng gia tăng. Tuy nhiên, nhiều sáng kiến AI vẫn mắc kẹt ở giai đoạn thử nghiệm do người dùng chưa thực sự tin tưởng. Hệ quả là các doanh nghiệp không tận dụng được những phân tích và gợi ý từ AI để cải thiện quyết định và quy trình, khiến lợi ích về hiệu suất không bao giờ thành hiện thực.

Theo Datatonic, mô hình HiTL là chìa khóa cho tương lai, bởi nó kết hợp tốc độ xử lý của AI với khả năng phán đoán và trách nhiệm giải trình của con người. Điều này thể hiện rõ trong lĩnh vực phát triển phần mềm có sự hỗ trợ của AI: hệ thống AI có thể tạo mã từ các yêu cầu còn sơ khai, nhưng con người vẫn là bên xác định mục tiêu, rà soát yêu cầu, thẩm định kế hoạch trước khi triển khai. Khi định hướng đã rõ ràng, các tác nhân AI mới bắt đầu xây dựng từng thành phần theo cấu trúc module.

Xu hướng này cũng đang lan sang lĩnh vực tài chính và vận hành. Ở các bộ phận back-office, hệ thống xử lý tài liệu bằng AI được cho là giúp giảm tới 70% chi phí xử lý hóa đơn. Dù vậy, quyết định cuối cùng vẫn thuộc về đội ngũ tài chính nhằm đảm bảo tính chính xác và tuân thủ.

Andrew Harding, CTO của Datatonic, nhận định đây là câu chuyện hợp tác chứ không phải thay thế. Con người xây dựng hệ thống đánh giá, xác thực kế hoạch, thiết lập rào chắn kiểm soát và đưa ra quyết định; còn AI đảm nhiệm phần thực thi với tốc độ và quy mô lớn. Chính sự kết hợp đó mới tạo ra giá trị thực sự cho doanh nghiệp.

Tuy nhiên, Datatonic cảnh báo nhiều tổ chức vẫn chưa sẵn sàng triển khai các tác nhân tự động hoàn toàn do thiếu cơ chế bảo mật và khung quản trị phù hợp. Tự động hóa chỉ có thể mở rộng khi doanh nghiệp thiết lập các điểm phê duyệt, tiêu chuẩn đánh giá hiệu suất và hệ thống giám sát liên tục, đặc biệt trong bối cảnh mô hình AI luôn thay đổi. Nếu bỏ qua yếu tố quản trị, doanh nghiệp không tăng được tốc độ mà chỉ gia tăng rủi ro.

Harding nhấn mạnh rằng khi niềm tin được củng cố, doanh nghiệp có thể từng bước giao thêm trách nhiệm cho AI. Nhưng xây dựng niềm tin cần thời gian và cơ chế kiểm soát bài bản.

Datatonic dự báo trong hai năm tới, khối lượng công việc sẽ tăng tốc mạnh mẽ với sự tham gia sâu hơn của các tác nhân AI, đặc biệt ở khâu chuẩn bị và kiểm định. AI thậm chí có thể được dùng để thử nghiệm và loại bỏ các quyết định kém hiệu quả trước khi doanh nghiệp phân bổ nguồn lực.

Scott Eivers tin rằng tương lai sẽ là những phòng ban tinh gọn nhưng chuyên môn cao – từ tài chính, nhân sự đến marketing – được “khuếch đại” năng lực nhờ AI. Doanh nghiệp chiến thắng sẽ là những đơn vị biết đào tạo con người làm việc cùng AI, thay vì tìm cách né tránh hoặc tách rời công nghệ này.