Chuỗi Công Cụ Operational Excellence | #37: CEO Nói AI Giúp Làm Việc Hiệu Quả Hơn.

Nhưng Nhân Viên Đang Trải Nghiệm Một Thực Tế Khác.

Chào mừng bạn đến với bài viết cuối tuần đặc biệt dành riêng cho phiên bản dành cho người đăng ký trả phí Loyal Fan.

Đây là bài viết số 37 trong Chuỗi bài viết về Bộ Công Cụ Operational Excellence.

Nội dung

Phần 1 – Thông tin chính thức

Phần 2 – Bối cảnh thị trường và ý nghĩa

Phần 3 – Phân tích qua lăng kính Operational Excellence

Phần 4 – Bài học cho Doanh nghiệp

Phần 5 – Kết luận

PHẦN 1: THÔNG TIN CHÍNH THỨC

Trong giai đoạn 2024–đầu 2026, trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là generative AI, đã được nhiều lãnh đạo doanh nghiệp xem là công cụ then chốt để nâng cao hiệu quả vận hành, tăng năng suất lao động tri thức và giảm chi phí gián tiếp. Tuy nhiên, các báo cáo và bài điều tra gần đây từ những nguồn uy tín tại Hoa Kỳ cho thấy một khoảng cách đáng kể giữa tuyên bố của lãnh đạo cấp cao và trải nghiệm thực tế của nhân viên trong quá trình sử dụng AI hàng ngày.

Một bài phân tích nổi bật của The Wall Street Journal công bố đầu năm 2026 đã tổng hợp ý kiến từ nhiều CEO, quản lý cấp cao và nhân viên tại các doanh nghiệp Mỹ thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau. Theo bài viết này, phần lớn CEO được phỏng vấn cho rằng AI đang giúp công việc trở nên hiệu quả hơn, đặc biệt trong các tác vụ như soạn thảo văn bản, phân tích dữ liệu, chuẩn bị báo cáo, chăm sóc khách hàng và hỗ trợ ra quyết định. Nhiều lãnh đạo nhấn mạnh rằng AI giúp rút ngắn thời gian hoàn thành công việc, giảm khối lượng lao động thủ công, và giải phóng nhân viên khỏi các tác vụ lặp lại.

Quan điểm này cũng phù hợp với các tuyên bố chính thức từ nhiều tổ chức tư vấn lớn. Theo McKinsey Global Institute, generative AI có tiềm năng tạo ra hàng nghìn tỷ USD giá trị kinh tế mỗi năm, chủ yếu thông qua việc tăng năng suất lao động tri thức. BCG và Deloitte trong các báo cáo năm 2024–2025 cũng cho rằng AI có thể giúp cải thiện hiệu quả công việc văn phòng từ 10% đến 30%, tùy theo mức độ tích hợp và loại hình công việc.

Tuy nhiên, khi đi sâu vào trải nghiệm của người lao động, bức tranh trở nên phức tạp hơn. Theo khảo sát và phỏng vấn nhân viên được The Wall Street Journal trích dẫn, nhiều người cho biết lợi ích về thời gian mà AI mang lại trong thực tế thấp hơn đáng kể so với kỳ vọng. Thay vì tiết kiệm thời gian rõ rệt, nhân viên thường phải dành thêm công sức để kiểm tra, chỉnh sửa và sửa lỗi trong các nội dung do AI tạo ra. Điều này đặc biệt phổ biến trong các công việc yêu cầu độ chính xác cao, hiểu biết ngữ cảnh sâu hoặc tuân thủ quy định nghiêm ngặt.

Một khảo sát độc lập của Pew Research Center tại Hoa Kỳ cũng phản ánh xu hướng tương tự. Theo Pew, mặc dù nhiều người lao động đã được yêu cầu hoặc khuyến khích sử dụng AI trong công việc, nhưng chỉ một tỷ lệ nhỏ cho rằng AI giúp họ giảm đáng kể khối lượng công việc. Phần lớn người được hỏi cho biết AI chỉ hỗ trợ ở mức hạn chế, và trong một số trường hợp còn tăng áp lực do phải chịu trách nhiệm kiểm soát đầu ra của AI.

Khái niệm được nhiều nhà nghiên cứu và báo chí Mỹ nhắc đến trong bối cảnh này là “AI tax” – tạm dịch là “thuế AI”. Thuật ngữ này không mang nghĩa tài chính, mà chỉ chi phí thời gian, công sức và căng thẳng tinh thần mà nhân viên phải gánh khi sử dụng AI: từ việc viết lại câu trả lời, xác minh thông tin, điều chỉnh giọng điệu, cho đến đảm bảo nội dung không vi phạm chính sách nội bộ hay quy định pháp lý. Theo The Wall Street Journal, nhiều nhân viên cảm thấy rằng AI không loại bỏ công việc, mà chuyển công việc sang dạng khác, tinh vi hơn và khó đo lường hơn.

Các tổ chức nghiên cứu lao động như MIT Sloan Management Review và Harvard Business School cũng đưa ra nhận định thận trọng. Trong các nghiên cứu về năng suất lao động có hỗ trợ AI, MIT ghi nhận rằng AI giúp tăng tốc ở các nhiệm vụ đơn giản, nhưng lợi ích giảm dần khi nhiệm vụ trở nên phức tạp, đòi hỏi phán đoán, kinh nghiệm và trách nhiệm cao. Trong những trường hợp đó, con người không thể “giao phó” hoàn toàn cho AI, mà phải giữ vai trò giám sát chặt chẽ.

Một điểm đáng chú ý khác được các nguồn chính thức nhấn mạnh là sự khác biệt trong cách đo lường hiệu quả. Ở cấp lãnh đạo, hiệu quả AI thường được đánh giá thông qua chỉ số tổng hợp, như số lượng tài liệu tạo ra, thời gian xử lý trung bình hoặc tỷ lệ tự động hóa. Trong khi đó, ở cấp nhân viên, hiệu quả được cảm nhận qua trải nghiệm cá nhân, như mức độ mệt mỏi, áp lực trách nhiệm và số lần phải xử lý ngoại lệ. Sự khác biệt trong hệ quy chiếu này góp phần tạo ra khoảng cách nhận thức rõ rệt giữa CEO và người lao động.

Theo Gartner, một trong những rủi ro lớn nhất khi triển khai AI trong vận hành doanh nghiệp là đánh đồng việc “có AI” với việc “hiệu quả hơn”, trong khi bỏ qua các yếu tố như thiết kế quy trình, phân quyền quyết định và năng lực quản trị thay đổi. Gartner cảnh báo rằng nếu AI được triển khai như một lớp công nghệ bổ sung lên hệ thống vận hành cũ, thay vì tái thiết cách làm việc, thì lợi ích thực tế sẽ thấp hơn nhiều so với kỳ vọng ban đầu.

Các thông tin chính thức từ The Wall Street Journal, Pew Research Center, McKinsey, BCG, Deloitte, MIT Sloan và Gartner đều cho thấy một bức tranh thống nhất ở cấp độ dữ liệu: AI đang được lãnh đạo doanh nghiệp kỳ vọng rất cao về hiệu quả, nhưng trải nghiệm vận hành thực tế của nhân viên vẫn còn nhiều khoảng cách. AI chưa thất bại, nhưng cũng chưa tạo ra bước nhảy năng suất đồng đều như nhiều tuyên bố ở cấp chiến lược. Chính khoảng cách này đang trở thành chủ đề vận hành quan trọng trong giai đoạn 2025–2026, đặt nền móng cho những phân tích sâu hơn về ý nghĩa và bài học OPEX ở các phần tiếp theo.