Khi công ty yêu cầu bạn truyền đạt "khả năng phán đoán" có giá trị nhất cho AI, bạn có sẵn lòng không?

Công ty đang yêu cầu nhân viên sử dụng mô hình AI để "trích xuất" những kiến thức tiềm ẩn này, nhưng nhân viên rõ ràng biết rằng họ đang đào tạo những hệ thống có thể thay thế chính mình; Giám đốc Kinh tế của Anthropic chỉ ra rằng đây hoàn toàn không phải vấn đề kỹ thuật, mà là vấn đề tổ chức.
（Tiền đề: Làm việc càng chăm chỉ, càng dễ bị AI "nuốt chửng"? "Kỹ năng đồng nghiệp" hé lộ sự thật tàn nhẫn của quá trình tinh lọc kiến thức）
（Bổ sung bối cảnh: Mỗi 4 nhân viên văn phòng thì có 1 người trung niên gặp khó khăn: AI thúc đẩy việc viết lại quy tắc nghề nghiệp nhanh hơn）

Mục lục bài viết

Chuyển đổi

• Thừa nhận có "sự phản kháng tự nhiên của con người"
• Tăng cường hay thay thế: công ty nói là trước, các nhà kinh tế nói là sau
• Thị trường đã phân chia: kỹ năng AI trong các vị trí tăng gần 8 lần

Các máy chủ của công ty chứa báo cáo tài chính, hợp đồng, dữ liệu khách hàng. Nhưng phần giá trị nhất: "Khách hàng này sợ nghe gì nhất" "Quy trình này tại sao phải tránh bước thứ ba" "Quyết định đó tại sao lại sai lầm năm đó", không ai ghi vào hệ thống nào cả. Nó sống trong đầu của nhân viên cũ, dựa vào truyền miệng, dựa vào thử sai để truyền lại.

Giới doanh nghiệp gọi đó là "kiến thức tiềm ẩn". Nhiệm vụ thu thập dữ liệu lớn nhất thời đại AI không phải là quét thêm nhiều trang web, mà là khai thác những kiến thức này từ bộ não của con người. Nhưng vấn đề là, nhân viên rất rõ ràng về việc họ đang làm gì.

Thừa nhận có "sự phản kháng tự nhiên của con người"

Phó Chủ tịch AI và Học máy của công ty thiết kế chip Synopsys, Thomas Andersen, tuần trước tại diễn đàn do Bloomberg tổ chức đã nói thẳng: "Rất nhiều kiến thức chuyên môn thực sự, tất nhiên, nằm trong đầu của một người nào đó, tôi phải lấy nó ra trước đã."

Việc trích xuất, tải xuống, khai thác, những ngôn ngữ này của các nhà quản lý doanh nghiệp, chính từ ngữ đã thể hiện bản chất vấn đề: họ xem bộ não của nhân viên như một cơ sở dữ liệu, còn AI là công cụ đọc dữ liệu đó.

Logic này không mới. Trong lịch sử, mỗi lần công nghiệp hóa đều có quá trình tương tự: Thuyết Taylor phân tích các hành động của công nhân thành các quy trình tiêu chuẩn, quay thành video để người mới học theo. Dây chuyền của Ford phân tích kỹ năng của thợ thủ công thành máy móc. Sự khác biệt lần này là, không phải kỹ năng thủ công bị phân tích, mà là khả năng phán đoán.

Andersen thừa nhận, nhân viên đối mặt với điều này thực sự có "sự phản kháng tự nhiên của con người". Ngay cả những người thúc đẩy hệ thống này cũng phải thừa nhận rằng những lo ngại của nhân viên là "tự nhiên".

Tăng cường hay thay thế: công ty nói là trước, các nhà kinh tế nói là sau

Chuẩn mực của các doanh nghiệp là "tăng cường", không phải "thay thế". Hồ sơ mở rộng AI của Walmart rõ ràng sử dụng khung "đầu tư vào nhân viên". Người sáng lập Amazon, Bezos, và CEO của Microsoft, Nadella, đều công khai tuyên bố rằng: AI sẽ "trao quyền" cho người lao động.

Nhưng các nhà kinh tế nhận xét: các nhà phát triển phần mềm và các doanh nghiệp thuê họ, trong lịch sử thường chọn "tự động hóa" chứ không phải "tăng cường", vì tự động hóa có thể giảm chi phí lao động.

Giáo sư Quản trị tại Trường Kinh doanh Mays, Đại học Texas A&M, Matthew Call, đề xuất thẳng thắn: nhân viên nên sử dụng công cụ AI cá nhân, chứ không phải mô hình của công ty; về việc kiến thức của bản thân bị thu thập và sử dụng như thế nào, nên xem xét đàm phán tập thể.

Phiên bản của Thượng nghị sĩ Bernie Sanders của Mỹ còn mang tính cấp tiến hơn: thành lập quỹ tài sản chủ quyền, để lợi nhuận từ AI, ông mô tả AI là "xây dựng dựa trên kiến thức tập thể của nhân loại", mang lại lợi ích cho cộng đồng, chứ không chỉ chảy vào túi cổ đông các công ty công nghệ.

Thị trường đã phân chia: kỹ năng AI trong các vị trí tăng gần 8 lần

PwC phân tích dữ liệu từ 27 quốc gia, hơn 1 tỷ vị trí tuyển dụng, kết luận: đến năm 2025, các vị trí đòi hỏi kỹ năng AI đặc thù sẽ tăng trưởng gấp gần 8 lần so với toàn bộ thị trường lao động. Mức tăng lương cũng cao hơn.

Nhưng khi xem kỹ cấu trúc, sự khác biệt rất quan trọng. Những vị trí tăng trưởng nhanh nhất, có mức lương cao nhất, không phải là các vị trí "vận hành AI", mà là các vị trí "sử dụng AI để mở rộng khả năng phán đoán của con người". Các vị trí tự động hoàn toàn, tức là AI thay thế trực tiếp nhân công, tăng trưởng chậm hơn, mức lương cũng thấp hơn.

Dữ liệu của PwC còn cho thấy, các công ty dùng AI để nâng cao chuyên môn của con người, thay vì chỉ dùng AI để cắt giảm nhân lực, đã đạt được năng suất và lợi nhuận tăng trưởng cao hơn.

Kết luận này mang ý nghĩa thực tế cho nhân viên: thứ giá trị nhất trong đầu bạn không phải là "biết làm gì", mà là "biết tại sao làm như vậy". Cái trước có thể được trích xuất, đào tạo, chuẩn hóa. Cái sau, ít nhất hiện tại, vẫn chưa có hệ thống AI nào thực sự học được.