Năm 2024, công ty công nghệ tài chính Thụy Điển Klarna công bố trợ lý ảo AI có thể đảm nhận khối lượng công việc tương đương khoảng 700 nhân viên chăm sóc khách hàng. Hệ thống xử lý khoảng 2/3 số cuộc trò chuyện, rút ngắn thời gian giải quyết yêu cầu.
Hơn một năm sau, CEO Sebastian Siemiatkowski thừa nhận việc quá chú trọng cắt giảm chi phí đã ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ. Klarna phải điều chỉnh chiến lược, tăng trở lại vai trò của con người.
Câu chuyện đặt ra vấn đề về cách phân công và kiểm soát công việc khi AI ngày càng có khả năng hành động thay tổ chức. Doanh nghiệp cần xác định công nghệ được làm gì, quyết định đến đâu và khi nào phải chuyển quyền xử lý cho con người.
AI hỗ trợ xử lý công việc, con người kiểm tra và quyết định cuối cùng (Ảnh minh họa AI)
Khi AI được trao quyền hành động
Khác với chatbot chủ yếu tiếp nhận câu hỏi và đưa ra câu trả lời, AI agent, hay tác nhân AI, có thể nhận mục tiêu, chia thành các bước, sử dụng dữ liệu và công cụ được cấp quyền để thực hiện công việc.
Một agent có thể đọc email, kiểm tra lịch, truy xuất dữ liệu, phản hồi khách hàng rồi cập nhật hệ thống. Trong phạm vi được thiết kế, công nghệ có thể thực hiện nhiều bước của một quy trình mà không cần con người ra lệnh ở từng khâu.
Thay đổi này kéo theo yêu cầu quản trị mới. Doanh nghiệp phải quan tâm cả kết quả xử lý lẫn phạm vi quyền hạn của hệ thống. Một phản hồi sai có thể được sửa trước khi gửi, nhưng một hành động đã thực hiện thay tổ chức có thể tạo ra hậu quả cần xử lý.
Càng giao nhiều việc cho AI, doanh nghiệp càng cần làm rõ điểm nào con người phải phê duyệt, điểm nào hệ thống được tự thực hiện và ai chịu trách nhiệm cuối cùng.
Tại Việt Nam, quá trình này đã xuất hiện trong chăm sóc khách hàng, kế toán, tài chính và vận hành. Theo khảo sát triển vọng kinh doanh năm 2026 của UOB, khoảng 8 trong 10 doanh nghiệp Việt Nam được khảo sát cho biết đã ứng dụng AI, cao hơn mức 65% của khu vực, dù phần lớn còn ở giai đoạn đầu.
Việc ứng dụng rộng hơn khiến câu hỏi về quyền hạn trở nên cấp thiết. Khả năng thực hiện một tác vụ chưa đủ để quyết định có nên giao toàn bộ tác vụ đó cho AI hay không.
Con người giám sát kết quả công việc do AI thực hiện (Ảnh minh họa tạo bằng AI).
Phân vai để giữ chất lượng dịch vụ
Sự điều chỉnh của Klarna cho thấy doanh nghiệp cần đánh giá tự động hóa đồng thời với chất lượng phục vụ. Khi tập trung vào chi phí và khối lượng xử lý, những tình huống cần phán đoán, kinh nghiệm hoặc tương tác của con người có thể chưa được đáp ứng phù hợp.
Trong mô hình kết hợp, AI xử lý những yêu cầu đơn giản, lặp lại, dễ chuẩn hóa; nhân viên tập trung vào trường hợp phức tạp, nhiều ngoại lệ hoặc cần sự trao đổi trực tiếp.
AI có lợi thế về tốc độ và khả năng xử lý khối lượng lớn. Con người giữ vai trò hiểu bối cảnh, cân nhắc ngoại lệ và chịu trách nhiệm. Hiệu quả phụ thuộc vào cách phân công giữa hai bên và thời điểm chuyển giao công việc.
Trong nước, theo FPT.AI, các AI agent của doanh nghiệp này xử lý trung bình hơn 17 triệu cuộc gọi mỗi tháng. Một số doanh nghiệp ứng dụng ghi nhận doanh thu qua kênh bán hàng qua điện thoại tăng tới 20%.
Những kết quả này cần được đặt trong nhiệm vụ cụ thể. Bên cạnh số cuộc gọi đã xử lý, doanh nghiệp cần theo dõi doanh thu, chi phí, độ chính xác và mức độ hài lòng của khách hàng để đánh giá hiệu quả.
Ở lĩnh vực kế toán, AVA của MISA được tích hợp để hỗ trợ hạch toán, đối chiếu dữ liệu, phân tích tài chính và phát hiện khoản chi bất thường hoặc rủi ro cần lưu ý.
Các ứng dụng này gợi mở cách triển khai từ những quy trình rõ ràng, lặp lại nhiều và có thể kiểm tra kết quả. Phạm vi công việc và quyền hạn được mở rộng từng bước sau khi hiệu quả, độ an toàn đã được kiểm chứng.
AI xử lý yêu cầu thường gặp, nhân viên tập trung hỗ trợ những trường hợp phức tạp (Ảnh minh họa tạo bằng AI).
Bốn nguyên tắc quản trị "cộng sự" AI
Trước hết, mỗi agent cần có nhiệm vụ và giới hạn quyền hạn cụ thể. Doanh nghiệp phải xác định hệ thống được truy cập dữ liệu nào, sử dụng công cụ gì và thực hiện những hành động nào.
Việc chia nhiệm vụ cho các agent chuyên trách giúp doanh nghiệp kiểm soát từng khâu. Phạm vi hoạt động rõ ràng cũng tạo cơ sở để đánh giá kết quả và xác định nơi phát sinh lỗi.
Thứ hai, con người cần có khả năng giám sát, can thiệp và kiểm tra lại hoạt động của AI. Mức độ giám sát phải tương xứng với rủi ro của công việc được giao.
Doanh nghiệp cần lưu lại thông tin cần thiết về quá trình xử lý để có thể truy vết khi xảy ra vấn đề. Khi quyền hành động được mở rộng, cơ chế kiểm tra và trách nhiệm của người quản lý cũng phải được xác định tương ứng.
Thứ ba, hiệu quả của AI cần được đo bằng giá trị thực tế. Tùy nhiệm vụ, thước đo có thể là thời gian xử lý, tỷ lệ chính xác, chi phí tiết kiệm, doanh thu tạo thêm hoặc mức độ hài lòng của khách hàng.
Bài học từ Klarna cho thấy tỷ lệ công việc được tự động hóa cần được xem xét cùng chất lượng dịch vụ. Một hệ thống xử lý nhiều yêu cầu vẫn cần điều chỉnh nếu kết quả chưa đáp ứng nhu cầu khách hàng.
Thứ tư, doanh nghiệp phải thiết kế trước cơ chế dừng và chuyển việc cho con người. Những trường hợp phức tạp, rủi ro cao, nhiều ngoại lệ hoặc liên quan trực tiếp đến quyền lợi khách hàng cần có ranh giới xử lý rõ ràng.
Cơ chế chuyển giao phải có ngay từ khi xây dựng quy trình. Người phụ trách cần biết lúc nào phải tiếp nhận công việc và có đủ thông tin để tiếp tục xử lý.
Cùng với công nghệ, doanh nghiệp cần nâng cao hiểu biết về AI cho đội ngũ quản lý, nhất là quản lý trung gian trực tiếp phân công, giám sát công việc.
Với người lao động, năng lực cần thiết cũng mở rộng sang giao việc cho AI, kiểm tra kết quả và nhận biết lúc phải can thiệp. Doanh nghiệp có thể giao thêm việc cho công nghệ, nhưng trách nhiệm về quyết định và hậu quả vẫn phải được xác định ở con người.
Tiến sĩ Phạm Mạnh Hùng,
Tiến sĩ Trần Thị Nhung,
Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội