Theo số liệu được chia sẻ tại chương trình Vietnam AI Productivity Activation - Kích hoạt năng suất AI cho doanh nghiệp Việt ngày 23/9 tại TP HCM, người dùng trung bình dành khoảng 6 giờ mỗi tuần làm việc trực tiếp với AI nhưng mất thêm 6,4 giờ cho các công việc trước và sau đó.
Thông tin do bà Thanh Nguyễn, CEO Anphabe, dẫn từ báo cáo của Viện Work AI thuộc Glean, phối hợp các nhà nghiên cứu Đại học Notre Dame, Stanford và UC Berkeley. Chương trình do Anphabe, đối tác chuyển đổi năng suất và năng lực với AI đầu tiên của OpenAI tại Việt Nam, tổ chức.
Bà Thanh Nguyễn, Giám đốc điều hành và truyền cảm hứng hạnh phúc Anphabe, chia sẻ tại chương trình sáng 23/9. Ảnh: An Phương
Theo bà Thanh, một trong những nghịch lý hiện nay là người lao động sử dụng AI với kỳ vọng làm việc nhanh hơn nhưng "không chắc tiết kiệm thời gian hơn".
Thao tác hỏi AI chỉ là một khâu ngắn trong toàn bộ quy trình. Trước khi đưa yêu cầu, người dùng phải chuẩn bị bối cảnh, dữ liệu và đề bài để có đầu vào phù hợp. Sau khi nhận kết quả, họ vẫn phải kiểm tra, chỉnh sửa, đánh giá và đưa ra quyết định. Vì vậy, chỉ tính thời gian AI trả lời không phản ánh đầy đủ năng suất thực tế.
Khảo sát cho thấy 28% người dùng AI mất thêm nhiều thời gian tìm và chuẩn bị bối cảnh, trong khi 28% phải dành nhiều thời gian điều chỉnh kết quả AI tạo ra.
Những công việc này được gọi là "boss sitting" (bảo mẫu bot), tức người dùng phải liên tục chuẩn bị, hướng dẫn, theo dõi và kiểm tra AI.
Tại Việt Nam, khảo sát Anphabe hoàn thành tháng 8/2026 cho thấy 58% người lao động đã sử dụng AI cho công việc. Tuy nhiên, chỉ 13% doanh nghiệp có chương trình chính thức đưa AI vào tổ chức và 4% tự tin đã xây dựng được quy trình làm việc bài bản giữa con người và AI.
Khảo sát cũng cho thấy 68% người sử dụng AI tại Việt Nam dùng công cụ AI cá nhân và tự trả tiền. Đây là tình trạng AI "đi cửa phụ" vào doanh nghiệp, khi nhân viên tự tìm công cụ để phục vụ công việc trước khi tổ chức kịp xây dựng cơ chế quản trị.
Người lao động có thể đưa vào công cụ AI cá nhân những dữ liệu phục vụ công việc như thông số sản phẩm, mô hình tài chính, dự báo doanh số hoặc kết quả khảo sát nhân viên. Điều này tiềm ẩn nguy cơ rò rỉ dữ liệu, dù theo bà Thanh, phần lớn trường hợp không xuất phát từ chủ ý làm lộ thông tin mà từ nhu cầu hoàn thành công việc nhanh hơn.
Doanh nghiệp cần thay đổi cách làm, không chỉ mua công cụ
Theo bà Thanh, khoảng cách giữa việc dùng AI và tạo ra giá trị thực tế từ AI xuất phát từ hai nhóm nguyên nhân.
Thứ nhất là hạ tầng AI trong doanh nghiệp. Khi sử dụng tài khoản AI cá nhân, công cụ không thể tiếp cận đầy đủ dữ liệu nội bộ, dẫn đến tình trạng "mù thông tin". AI đưa ra gợi ý nhưng không có đủ bối cảnh, khiến nhân viên phải nạp dữ liệu thủ công và mất thêm thời gian. Theo bà, đây là bài toán có thể giải quyết bằng công nghệ và cách tổ chức dữ liệu phù hợp.
Tiếp đến là cách doanh nghiệp tổ chức công việc với AI. Năng suất không chỉ phụ thuộc vào công cụ mà còn ở việc doanh nghiệp thiết kế lại cách làm giữa con người và AI.
Nhân viên văn phòng trong giờ làm việc ở TP HCM. Ảnh: Quỳnh Trần
Ông Mark Jeffrey, đại diện OpenAI, cho rằng Việt Nam có mức sử dụng AI cao, hơn hai lần mức trung bình. Tuy nhiên, phần lớn người dùng hiện vẫn chủ yếu đặt câu hỏi và nhận câu trả lời, trong khi AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu, kết nối với các nguồn thông tin và công cụ trong doanh nghiệp, cũng như hỗ trợ phát triển phần mềm.
Theo ông, điểm quan trọng không chỉ là doanh nghiệp có công cụ AI mà là con người có đủ năng lực khai thác công nghệ và biến nó thành thay đổi thực tế trong công việc. Công nghệ chỉ là công cụ; để tạo ra kết quả cần đồng thời thay đổi năng lực con người và cách tổ chức công việc.
Một nghịch lý khác là một người giỏi AI hơn chưa chắc khiến cả tổ chức giỏi AI hơn. Một nhân viên có thể tự tìm ra cách sử dụng AI hiệu quả, nhưng nếu cách làm chỉ nằm trong tài khoản cá nhân thì doanh nghiệp khó nhân rộng.
Theo bà Thanh, doanh nghiệp không thể chỉ cung cấp công cụ AI và kỳ vọng nhân viên tự động làm việc hiệu quả hơn. Quy trình làm việc xung quanh AI cũng phải thay đổi.
Theo khung đo lường năng lực tạo năng suất với AI do Anphabe cùng các chuyên gia OpenAI xây dựng, người dùng được chia thành bốn cấp độ. Ở cấp đầu tiên, họ chủ yếu hỏi đáp và giao các tác vụ đơn giản như dịch, tóm tắt, tìm kiếm thông tin.
Ở cấp cao hơn, AI được kết nối với dữ liệu và bài toán thực tế của tổ chức để phân tích, phản biện, tìm điểm mù và đề xuất giải pháp, trong đó con người vẫn quyết định cuối cùng.
Cấp tiếp theo là nhận diện các công việc lặp lại để tự động hóa bằng tác nhân AI. Cao hơn nữa là chuẩn hóa những cách làm hiệu quả thành quy trình, tài liệu để đào tạo và nhân rộng trong tổ chức.
Dữ liệu Anphabe cho thấy 82% người dùng AI tại Việt Nam vẫn tập trung ở cấp độ đầu tiên. CEO Anphabe cho rằng điểm nghẽn khi chuyển từ sử dụng AI cơ bản sang tạo ra kết quả nằm nhiều ở dữ liệu và bối cảnh. AI muốn tạo đầu ra tốt cần được cung cấp dữ liệu có chất lượng và kết nối với thông tin thực tế, liên tục thay đổi của doanh nghiệp.
Với tình trạng AI "đi cửa phụ", bà Thanh cho rằng doanh nghiệp khó ngăn AI đi vào tổ chức chỉ bằng cách cấm các công cụ bên ngoài. Thay vào đó, cần tạo môi trường AI an toàn, có dữ liệu và bối cảnh phù hợp để nhân viên sử dụng.
Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần phát hiện những cách làm hiệu quả của từng cá nhân, chuẩn hóa thành quy trình, chia sẻ và đào tạo để nhiều người có thể áp dụng. Mục tiêu không phải biến tất cả nhân viên thành "siêu người dùng AI", mà đưa những cách làm hiệu quả từ cá nhân thành năng lực chung của tổ chức.
Từ góc độ quản trị, bà Thanh cho rằng AI chỉ tạo ra năng suất khi cả ba yếu tố công nghệ - công việc - con người cùng được kích hoạt; nếu một yếu tố bằng 0 thì giá trị tạo thêm cũng bằng 0. Do đó, doanh nghiệp cần chuyển trọng tâm từ câu hỏi "đầu tư công cụ AI nào, cho bao nhiêu người" sang "AI sẽ thay đổi quy trình làm việc như thế nào để tạo ra năng suất thực sự".
Lê Tuyết