An AI-augmented job là công việc trong đó một người sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ một số nhiệm vụ. Thuật ngữ này mô tả cách AI tham gia vào một phần công việc; không có nghĩa AI làm thay toàn bộ vai trò hoặc công việc chắc chắn sẽ không thay đổi. Hiểu rõ sự khác biệt này giúp người lao động sử dụng AI thiết thực, đồng thời duy trì khâu kiểm tra và trách nhiệm của con người.
Tóm tắt cốt lõi (Key Takeaways)
- AI hỗ trợ nhiệm vụ: AI có thể giúp soạn thảo, tóm tắt, phân tích hoặc tạo ý tưởng, nhưng điều đó không có nghĩa AI làm thay toàn bộ vai trò.
- Con người chịu trách nhiệm: Cung cấp bối cảnh, kiểm tra kết quả và quyết định cách sử dụng nội dung AI tạo ra.
- Bắt đầu ít rủi ro: Thử công cụ được phê duyệt với một nhiệm vụ giới hạn, dễ kiểm tra; đối chiếu kết quả trước khi chia sẻ hoặc sử dụng.
- Bảo vệ dữ liệu: Tuân thủ quy định tại nơi làm việc và xác minh kết quả phù hợp với mức độ ảnh hưởng của nhiệm vụ.
Điểm chính
- Là gì: AI hỗ trợ một số nhiệm vụ thuộc vai trò của người lao động.
- Hoạt động ra sao: AI có thể soạn thảo, tóm tắt, phân tích hoặc tạo ý tưởng. Con người cung cấp bối cảnh, kiểm tra kết quả và quyết định cách sử dụng.
- Nên làm gì: Thử một công cụ được phê duyệt với nhiệm vụ giới hạn, ít rủi ro; kiểm chứng kết quả và tuân thủ quy định về dữ liệu tại nơi làm việc.
Công việc có AI hỗ trợ là gì?
Công việc có AI hỗ trợ là công việc trong đó một người dùng AI để hoàn thành một số nhiệm vụ. Chẳng hạn, nhân viên có thể dùng công cụ được phê duyệt để soạn bản nháp cập nhật dự án, rồi kiểm tra thông tin và điều chỉnh cách diễn đạt cho đồng nghiệp. Nhân viên vẫn quyết định nội dung và chịu trách nhiệm về thông điệp cuối cùng.
Đây là cách mô tả tổ chức công việc, không phải danh mục nghề nghiệp được chuẩn hóa chính thức. Hướng dẫn của Scaled Agile Framework về lực lượng lao động có AI hỗ trợ mô tả việc nhân viên dùng công cụ AI để hỗ trợ và cải thiện công việc. Mô tả này không tạo ra một định nghĩa thống nhất áp dụng ở mọi nơi, cũng không bảo đảm công việc sẽ không thay đổi trong tương lai.
AI có thể thay đổi nhiệm vụ mà không làm thay toàn bộ công việc
AI có thể hỗ trợ một số nhiệm vụ trong công việc, nhưng không nhất thiết thực hiện được những nhiệm vụ khác. Công cụ AI có thể sắp xếp thông tin hoặc chuẩn bị bản nháp, trong khi vai trò vẫn đòi hỏi giao tiếp, hiểu tình huống, thao tác trực tiếp hoặc quyết định có người chịu trách nhiệm.
Chẳng hạn, AI có thể giúp chuyên viên phân tích tài chính xử lý và đánh giá thông tin thị trường. Chuyên viên vẫn diễn giải kết quả và đưa ra hoặc trình bày khuyến nghị. Thảo luận của Harvard Business School về AI và các nhiệm vụ trong công việc dùng chuyên viên phân tích tài chính làm ví dụ về vai trò kết hợp nhiệm vụ phù hợp với AI và nhiệm vụ cần con người tham gia. Đây là cách nhìn về thay đổi ở cấp độ nhiệm vụ, không phải dự đoán cho mọi chuyên viên phân tích.
AI hỗ trợ công việc khác với thay thế công việc
AI hỗ trợ một số nhiệm vụ không đồng nghĩa với việc cả vai trò bị xóa bỏ, nhưng hai khả năng này không loại trừ lẫn nhau. Một số nhiệm vụ có thể được tự động hóa, còn nơi làm việc có thể tổ chức lại vai trò. Việc một nhiệm vụ thay đổi, tự nó, không cho biết điều gì sẽ xảy ra với việc làm.
| Tình huống | Điều gì xảy ra | Điều đó không chứng minh điều gì |
|---|---|---|
| AI hỗ trợ một nhiệm vụ | Một người dùng AI để soạn bản nháp hoặc sắp xếp thông tin, rồi kiểm tra kết quả | Toàn bộ công việc đã bị thay thế hoặc sẽ không bao giờ thay đổi |
| Một nhiệm vụ được tự động hóa | Hệ thống thực hiện một bước đã xác định với ít thao tác thủ công hơn | Mọi phần khác của vai trò đều có thể được tự động hóa |
| Một vai trò bị loại bỏ hoặc thiết kế lại | Nhà tuyển dụng thay đổi cách tổ chức công việc | Chỉ riêng việc AI hỗ trợ đã gây ra thay đổi đó |
Ví dụ, nhân viên có thể kiểm tra bản tóm tắt cuộc họp do AI chuẩn bị trước khi chia sẻ. Trong một quy trình khác, hệ thống có thể tự động tạo và gửi bản tóm tắt. Hai trường hợp thể hiện mức độ tham gia khác nhau của con người; chúng không dự đoán nhà tuyển dụng sẽ chọn cách nào.
Ví dụ về AI hỗ trợ trong công việc hằng ngày
AI có thể hỗ trợ những nhiệm vụ khác nhau tùy vai trò. Trong mỗi trường hợp, con người vẫn quyết định kết quả có phù hợp để sử dụng hay không.
1. Soạn thảo và tóm tắt: Nhân viên dùng công cụ được phê duyệt để soạn email hoặc tóm tắt ghi chú cuộc họp, rồi kiểm tra thông tin, giọng điệu, tên riêng và các đầu việc.
2. Rà soát thông tin: Chuyên viên phân tích dùng AI để sắp xếp hoặc xem xét lượng thông tin lớn, sau đó kiểm tra phát hiện và giải thích ý nghĩa của chúng đối với quyết định cụ thể. Như ví dụ của Harvard Business School cho thấy, AI có thể hỗ trợ xử lý dữ liệu thị trường nhưng chuyên viên vẫn chịu trách nhiệm về nhận định và quyết định.
3. Viết mã và gỡ lỗi: Lập trình viên dùng AI để đề xuất mã hoặc tìm nguyên nhân lỗi, rồi kiểm thử thay đổi và xác nhận mức độ phù hợp với dự án. Hướng dẫn của Scaled Agile Framework nêu viết mã và gỡ lỗi là những ví dụ về AI hỗ trợ lập trình viên.
4. Phát triển ý tưởng thiết kế: Nhà thiết kế dùng AI để tạo hoặc thử nghiệm ý tưởng ban đầu, rồi đánh giá mức độ phù hợp với người dùng, giới hạn và mục tiêu của dự án. Hướng dẫn trên cũng đề cập việc dùng AI để tạo và thử nghiệm thiết kế.
Đây là những cách sử dụng có thể có, không phải bảo đảm rằng công cụ cụ thể sẽ thực hiện tốt mọi nhiệm vụ. Hiệu quả phụ thuộc vào nhiệm vụ, thông tin được cung cấp, công cụ và cách người dùng kiểm tra kết quả.
Con người vẫn đóng góp những gì?
Con người cung cấp bối cảnh, khả năng phán đoán, giao tiếp và trách nhiệm cần thiết để công việc có AI hỗ trợ đạt mục đích. AI có thể tạo bản nháp hoặc phân tích; con người cần đánh giá kết quả có đáp ứng nhu cầu thực tế và có căn cứ hay không.
Một quy trình thực tế gồm các bước sau:
1. Xác định mục tiêu: Làm rõ nhiệm vụ cần đạt được điều gì và ai sẽ sử dụng kết quả.
2. Cung cấp bối cảnh phù hợp: Đưa ra hướng dẫn và thông tin liên quan mà bạn được phép chia sẻ.
3. Đánh giá kết quả: Đối chiếu dữ kiện, giả định và giọng điệu quan trọng với nguồn đáng tin cậy hoặc tài liệu gốc.
4. Quyết định và chịu trách nhiệm: Chỉnh sửa kết quả, xin các phê duyệt cần thiết và chịu trách nhiệm về nội dung được gửi đi hoặc hành động được thực hiện.
Trước khi gửi bản cập nhật cho khách hàng do AI soạn, nhân viên nên đối chiếu tên, số liệu và cách diễn đạt với tài liệu nguồn. Người gửi vẫn chịu trách nhiệm về thông điệp. Scaled Agile Framework cũng khuyến nghị không chấp nhận kết quả AI mà chưa xem xét, đồng thời nhấn mạnh tư duy phản biện và chỉnh sửa khi cần.
Cách đơn giản để dùng AI hỗ trợ một nhiệm vụ
Hãy bắt đầu với nhiệm vụ giới hạn, lặp lại hoặc dễ kiểm tra, thay vì giao cho AI một quyết định có ảnh hưởng lớn. Quy trình có thể gồm các bước sau:
Ví dụ, bạn có thể yêu cầu công cụ được tổ chức phê duyệt sắp xếp ghi chú cuộc họp không chứa thông tin nhạy cảm thành danh sách đầu việc. Sau đó, đối chiếu danh sách với ghi chú gốc và xác nhận người phụ trách cùng thời hạn trước khi chia sẻ.
Tuân thủ quy định tại nơi làm việc trước khi nhập thông tin. Không đưa tài liệu mật, thông tin khách hàng, dữ liệu cá nhân, thông tin tài chính, mã nguồn riêng tư, mật khẩu hoặc khóa API vào công cụ chưa được phê duyệt. Việc nhà cung cấp dùng dữ liệu để huấn luyện mô hình và thời gian lưu câu lệnh hoặc nhật ký là hai vấn đề riêng. Hãy kiểm tra điều khoản của sản phẩm và chính sách nơi làm việc; không mặc định một câu trả lời áp dụng cho cả hai.
Kỹ năng giúp làm việc hiệu quả với AI
Các kỹ năng hữu ích gồm chọn nhiệm vụ phù hợp, đưa ra hướng dẫn rõ ràng, kiểm tra kết quả và nhận biết khi nào cần chỉnh sửa hoặc nhờ chuyên gia đánh giá. Những thói quen này giúp sử dụng AI có cân nhắc, nhưng không bảo đảm kết quả nghề nghiệp cụ thể.
Chẳng hạn, khi yêu cầu AI soạn email, người lao động có thể nêu rõ đối tượng đọc, mục đích và giọng điệu mong muốn, rồi kiểm tra thông tin và chỉnh sửa trước khi gửi. Hiểu giới hạn của công cụ được phê duyệt và biết khi nào cần hỏi đồng nghiệp hoặc chuyên gia cũng là những kỹ năng thiết thực.
Những giới hạn và rủi ro cần lưu ý
Kết quả AI có thể sai hoặc thiếu nhất quán dù được diễn đạt trôi chảy. Bản tóm tắt cuộc họp, chẳng hạn, có thể ghi sai quyết định hoặc giao nhầm đầu việc. Người tham dự nên đối chiếu bản tóm tắt với ghi chú hoặc bản ghi trước khi chia sẻ.
Một nhiệm vụ có vẻ lặp lại vẫn có thể liên quan đến thông tin nhạy cảm hoặc quyết định gây hậu quả đáng kể. Chỉ dùng công cụ được phê duyệt, tuân thủ yêu cầu kiểm tra tại nơi làm việc và xác minh kết quả tương xứng với mức độ ảnh hưởng. Scaled Agile Framework cũng khuyến nghị xem xét kết quả AI một cách phản biện, thay vì chấp nhận mà không kiểm tra.
Công việc có AI hỗ trợ có ý nghĩa gì với người lao động?
AI có thể làm thay đổi một số nhiệm vụ, nhưng tác động phụ thuộc vào vai trò, nơi làm việc, công cụ và cách tổ chức công việc. AI hỗ trợ không bảo đảm công việc sẽ giữ nguyên hoặc người lao động sẽ không bị thay thế.
Hãy bắt đầu bằng cách xác định một nhiệm vụ thường lệ và cân nhắc liệu công cụ AI được phê duyệt có thể hỗ trợ soạn bản nháp, tóm tắt hoặc rà soát ban đầu hay không. Đối chiếu kết quả với nguồn, tuân thủ quy định về dữ liệu và làm rõ trách nhiệm của con người. Cách tiếp cận theo từng nhiệm vụ giúp nhận diện công việc có AI hỗ trợ mà không mặc định AI sẽ tiếp quản toàn bộ công việc hoặc không làm thay đổi gì.