Cover Lao động ảo: Khi AI trở thành đồng nghiệp
Lao động ảo: Khi AI trở thành đồng nghiệp
1 / 1
Khi AI bắt đầu được giao việc, xử lý nhiệm vụ và tạo ra kết quả như một nhân sự trong doanh nghiệp thì thách thức thực sự cho doanh nghiệp là tổ chức luồng công việc ra sao, giao phần việc nào cho máy và giữ con người ở đâu trong chuỗi trách nhiệm.
Sau 10 năm làm việc với hàng nghìn doanh nghiệp Việt Nam, ông Phạm Kim Hùng, Chủ tịch Base, tại Enterprise AI Summit 2026, cho rằng đây là thời điểm doanh nghiệp phải tính lại cách tổ chức công việc khi đưa AI vào vận hành.
Hơn 20 năm trước, Amazon từng gặp một vấn đề tương tự ở quy mô khác. Hệ thống công nghệ phát triển quá lớn khiến một thay đổi nhỏ ở bộ phận đơn hàng có thể ảnh hưởng đến hệ thống thanh toán. Amazon sau đó tách các nghiệp vụ thành những đơn vị độc lập, mỗi đơn vị có chức năng rõ ràng và có thể thay đổi mà không kéo theo toàn bộ hệ thống. Kiến trúc hướng dịch vụ ra đời từ nhu cầu đó.
Với ông Hùng, AI Agent cũng đặt ra yêu cầu tương tự về kiến trúc. AI cần một hệ thống dữ liệu được cấu trúc và khả năng xử lý ngữ cảnh. Nếu dữ liệu, quy trình và nghiệp vụ vẫn nằm trong cấu trúc cũ, AI có thể viết văn bản, tổng hợp thông tin hoặc trả lời từng yêu cầu, nhưng khó tham gia vào quy trình vận hành.
Đọc thêm: TS Lê Thị Thanh Tịnh: Từ một ý tưởng giáo dục đến một bằng chứng đáng tin
1 / 2
Một nghiên cứu của dự án NANDA thuộc MIT Media Lab, dựa trên phỏng vấn hơn 150 lãnh đạo doanh nghiệp và phân tích hơn 300 dự án AI thực tế, cho thấy 95% dự án AI tạo sinh trong doanh nghiệp không tạo ra tác động tài chính đo lường được. Nghiên cứu cho rằng một nguyên nhân nằm ở việc doanh nghiệp đưa công cụ AI vào những quy trình cũ, thiếu khả năng thích ứng với ngữ cảnh và hoạt động hàng ngày.
Khái niệm công việc vì vậy có thể phải tái định nghĩa. Trước đây, một yêu cầu phê duyệt có thể xuất hiện dưới dạng thông báo trong ứng dụng, sau đó người có trách nhiệm mở ra và xử lý. Trong kiến trúc mới, việc xem xét, đánh giá và phê duyệt được coi là một công việc độc lập.
Ông Hùng mô tả công việc như sự kết hợp giữa hành động, cá nhân, dịch vụ và nghiệp vụ cần xử lý. Các công việc phát sinh từ những nghiệp vụ khác nhau có thể được tập hợp trong một hệ thống, phân cấp theo cá nhân hoặc vị trí và gắn với các kế hoạch lớn hơn.
1 / 1
Khi công việc được tách thành những đơn vị như vậy, người thực hiện có thể là con người hoặc AI Agent. “Có nghĩa là khi chúng ta có thể giao việc cho con người thì chúng ta có thể giao được việc cho agent”, ông Hùng nói.
AI Agent khi đó được giao một nhiệm vụ và một yêu cầu về kết quả đầu ra. Khối lượng xử lý, thời gian hoàn thành, chất lượng và kết quả trở thành những tiêu chí có thể theo dõi. “Chúng ta sẽ không nói về tính năng nữa mà sẽ nói về input và output”, ông Hùng nói.
Đọc thêm: Trí tuệ nhân tạo, chuyển đổi số và quốc tế hóa: Nền giáo dục mới trong tương lai
Tại Singapore, Ngân hàng DBS đã triển khai một AI Agent hỗ trợ khoảng 1.500 chuyên viên trên toàn cầu, đảm nhận hơn 70 tác vụ trong quy trình thẩm định tín dụng doanh nghiệp.
DBS đặt hệ thống này vào quy trình làm việc của đội ngũ quan hệ khách hàng. Agent xử lý các tác vụ trong thẩm định tín dụng, còn nhân viên có thêm thời gian cho việc xây dựng quan hệ với khách hàng.
Ngân hàng cũng công bố kế hoạch tuyển hơn 500 nhân sự trẻ trong năm 2026, đào tạo kỹ năng AI nền tảng cho toàn bộ 40.000 nhân viên trên toàn cầu và xác định hơn 11.000 vị trí cần đào tạo lại chuyên sâu do bản chất công việc thay đổi. Một số nhân sự được chuyển sang những vai trò mới, như giám sát cuộc hội thoại giữa khách hàng và chatbot để phát hiện câu trả lời sai lệch.
1 / 1
Cách phân chia này cũng đặt ra một câu hỏi khác: công việc nào có thể giao cho AI?
Với ông Hùng, trước khi giao một nhiệm vụ cho AI Agent, doanh nghiệp cần xác định ba việc: ai làm gì, làm được gì và làm như thế nào. Dù vậy, cách tiếp cận này cũng đặt ra giới hạn của việc giao việc cho máy.
Năm 2024, CEO Klarna cho biết chatbot được phát triển cùng OpenAI đã đảm nhận khối lượng công việc tương đương 700 nhân viên chăm sóc khách hàng, xử lý hơn 2,3 triệu cuộc hội thoại trong tháng đầu tiên. Klarna sau đó đóng băng tuyển dụng và để nhân sự tự nhiên rời đi.
1 / 1
Đến giữa năm 2025, mọi chuyện bị đảo ngược. Công ty bắt đầu tuyển lại nhân sự. CEO Klarna cho biết khách hàng cần có lựa chọn nói chuyện với một người thật. Những tình huống như tranh chấp hóa đơn qua nhiều bước hay khách hàng bức xúc vì bị tính phí gian lận được đưa trở lại cho nhân viên xử lý. Ví dụ này cho thấy không phải tác vụ nào cũng có thể tách khỏi phán đoán của người thực hiện.
Đây cũng là điểm ông Hùng đặt ra khi nói về cách tổ chức công việc trong doanh nghiệp. Theo ông, AI Agent cần được xác định rõ việc phải làm, phạm vi được phép xử lý và kết quả cần đạt trước khi tham gia vào một quy trình.
Base đang phát triển nền tảng theo kiến trúc hướng dịch vụ. Các nghiệp vụ được tách thành những dịch vụ có đầu vào, đầu ra và mục tiêu riêng. Theo cách này, tuỳ tính chất mà công việc có thể được giao cho nhân viên thực hoặc “ảo”. Tuy nhiên, quyết định việc nào giao cho AI vẫn thuộc về con người. Bởi, mỗi doanh nghiệp đều phải tự trả lời cho mình câu hỏi, nếu AI làm sai, ai chịu trách nhiệm?
ĐỌC NGAY
Beyond Wealth: Khi di sản không chỉ là tài sản
TS. Nguyễn Ngọc Bình: Những nhịp cầu tri thức Việt – Thái
