AI hứa hẹn năng suất, nhưng với nhà quản lý hiện tại lại là cơn đau đầu

Các doanh nghiệp đang trang bị công cụ AI cho nhân viên với kỳ vọng nâng cao năng suất, nhưng chính những công cụ này lại đang tạo ra vấn đề mới cho đội ngũ quản lý.

Theo khảo sát của Nielsen trên 1.700 giám đốc và quản lý cấp cao tại bảy quốc gia, thực hiện theo đặt hàng của công ty quản lý công việc Monday.com, hơn một nửa số lãnh đạo cho biết việc đánh giá kết quả làm việc của nhân viên trở nên khó khăn hơn kể từ khi áp dụng AI.

Nguyên nhân nằm ở chỗ phần lớn sản phẩm đầu ra của nhân viên giờ đây đến hộp thư của quản lý đã được "trau chuốt" sẵn, khiến người quản lý khó phân biệt đâu là công sức thực sự của nhân viên và đâu là phần do AI tạo ra. Kéo theo đó, gần một nửa số quản lý cho biết họ dành nhiều thời gian hơn trước để xem xét và định hướng kết quả công việc của nhóm.

Hào hứng nhưng vẫn loay hoay

Điều đáng chú ý là các nhà quản lý không hề thất vọng về AI. Ngược lại, 94% người được khảo sát bày tỏ sự hào hứng với việc dùng AI để cải thiện công việc, và nhiều người tự tin rằng họ biết nên ứng dụng AI ở đâu để mang lại giá trị cao nhất.

Michal Miller Levi, trưởng bộ phận nghiên cứu thị trường và thấu hiểu khách hàng tại Monday.com, so sánh sự phấn khích này với giai đoạn đầu của internet những năm 2000, khi mọi người cũng cảm nhận được một thứ "phép màu" tương tự từ AI.

Tuy nhiên, bà cho rằng vấn đề đơn giản là AI đang phát triển nhanh hơn khả năng thích ứng của doanh nghiệp.

"AI hoạt động rất tốt với [các nhà quản lý] ở góc độ cá nhân, nhưng họ còn một vai trò khác là quản lý. Họ cần dẫn dắt tổ chức nữa […] Cuộc vật lộn của họ đến từ việc AI đang tiến nhanh hơn các quy trình của tổ chức", bà Levi nói.

Tiêu chí đánh giá nhân viên đang thay đổi

Các nhà quản lý cũng đang xem xét lại cách đánh giá đội ngũ: 78% người trả lời cho biết đã thay đổi cách đánh giá nhân viên sau khi áp dụng AI, chú trọng hơn vào khả năng viết prompt, quyết định giao việc nào cho AI và thử nghiệm những cách làm việc mới.

Nhưng liệu có thể đánh giá nhân viên một cách công bằng khi quản lý không dễ nhận ra bao nhiêu phần trong công việc là do AI tạo ra? Và sẽ ra sao nếu chính nhà quản lý ngày càng dựa vào AI để đưa ra những đánh giá đó?

Khảo sát cho thấy 46% quản lý dùng AI để hỗ trợ việc ra quyết định, và 39% lãnh đạo dùng AI để soạn thảo đánh giá hiệu suất nhân viên.

Cách làm này có nguy cơ đưa vào quy trình đánh giá nhiều định kiến hơn bình thường, bởi về bản chất các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là cỗ máy dự đoán, có xu hướng lặp lại những khuôn mẫu của con người vốn có trong dữ liệu huấn luyện.

Nghiên cứu của Viện Nghiên cứu Kinh tế - Xã hội Luxembourg hồi đầu năm nay phát hiện rằng "khi thiếu các tiêu chuẩn khách quan rõ ràng và khi các cá nhân được đánh giá độc lập", LLM có xu hướng chấm điểm hiệu suất giống con người. Một bài nghiên cứu đầu năm 2025 cũng chỉ ra các mô hình AI có thể thiên vị đối với ứng viên nam da màu, đồng thời "thể hiện những định kiến đáng kể, thay đổi cả về hướng lẫn mức độ giữa các nhóm xã hội khác nhau".

Khi được hỏi liệu dùng AI để đánh giá hiệu suất con người có thể đưa định kiến bên ngoài vào quy trình hay không, bà Levi thừa nhận các doanh nghiệp vẫn chưa tìm ra cách xử lý vấn đề này.

"Lao động vô hình" mới của nhà quản lý

AI cũng đang thay đổi cả một ngày làm việc của người quản lý. Phải có người quyết định giao nhiệm vụ nào cho AI agent, kiểm tra kết quả chúng tạo ra và can thiệp khi có sự cố. Báo cáo nhận định việc giám sát này có thể hình thành một tầng "lao động vô hình" mới.

Bản thân hệ thống phần mềm cũng trở nên khó quản lý hơn. 57% quản lý cho biết tổ chức của họ hiện có nhiều công cụ hơn trước, và khoảng 51% nói các công cụ trở nên phụ thuộc lẫn nhau và chồng chéo hơn kể từ khi áp dụng AI. Chỉ 29% mô tả hạ tầng AI của họ là được tối ưu và tập trung hoàn toàn.

Theo bà Levi, doanh nghiệp từng kỳ vọng AI sẽ giúp thu gọn bộ công cụ phần mềm của họ. Thay vào đó, họ phải đối mặt với nhiều ứng dụng, tích hợp hơn và tình trạng sử dụng "shadow AI" (AI ngoài hệ thống được phê duyệt) khi nhân viên tự dùng các công cụ nằm ngoài danh mục được công ty cho phép.

"Các nhà quản lý bước vào năm 2025 với cảm giác rằng họ sẽ hợp nhất công cụ, thực ra là vậy, rằng họ sẽ giảm số lượng phần mềm. Nhưng điều xảy ra là số công cụ họ dùng lại tăng lên. Hơn 50% nói rằng họ đang dùng nhiều công cụ hơn năm ngoái, và xu hướng này chưa dừng lại […]", bà Levi chia sẻ.

Nỗi lo về các AI agent tự chủ

Nhu cầu kiểm soát này càng trở nên cấp thiết khi doanh nghiệp triển khai những AI agent có thể tự hành động. Khảo sát cho thấy 58% quản lý dự đoán trong năm tới họ sẽ giám sát nhiều AI agent hơn số nhân viên con người, và 46% lo ngại mất kiểm soát trước hành động của các agent này.

Không ít người còn sợ phải chịu trách nhiệm cho những quyết định do AI đưa ra (35% người trả lời), bởi các LLM vẫn còn khó lường.

"Họ không muốn các agent của mình hoàn toàn tự chủ", bà Levi giải thích, cho biết các nhà quản lý muốn con người được tham gia và được AI tham vấn khi xử lý những nhiệm vụ và quyết định quan trọng.

Suy cho cùng, kết quả khảo sát cho thấy việc áp dụng AI đang dần trở thành một bài toán quản trị, chứ không chỉ đơn thuần là cơ hội nâng cao năng suất. Khi thiếu quy trình và hạ tầng phù hợp để xử lý, các nhà quản lý dường như đang phải xoay xở để mọi thứ vẫn vận hành trơn tru.

Đối với doanh nghiệp Việt Nam — nơi nhiều tổ chức đang bước vào giai đoạn thử nghiệm AI trong quy trình nội bộ — bài học từ khảo sát này khá rõ ràng: đầu tư vào công cụ chỉ là bước đầu, còn việc xây dựng quy trình đánh giá, kiểm soát và quản trị AI mới là phần quyết định thành bại về lâu dài.