Nghịch lý năng suất AI: Các CEO thừa nhận công nghệ này chưa tác động đến việc làm hay hiệu quả làm việc

Năm 1987, nhà kinh tế học và người đoạt giải Nobel Robert Solow đã đưa ra một nhận định nổi tiếng về sự bế tắc trong sự tiến hóa của Thời đại Thông tin: "Bạn có thể thấy thời đại máy tính ở khắp mọi nơi, ngoại trừ trong các số liệu thống kê về năng suất."

Mặc dù sự ra đời của transistor, vi xử lý và các con chip nhớ vào thập niên 60 đã mang lại kỳ vọng lớn về việc thay đổi nơi làm việc, nhưng tăng trưởng năng suất thực tế lại chậm lại. Hiện tượng này được gọi là "nghịch lý năng suất của Solow."

Giờ đây, dữ liệu về cách các giám đốc điều hành (CEO) sử dụng AI cho thấy lịch sử đang lặp lại. Dù các công ty công nghệ và nhà kinh tế học hứa hẹn về một cuộc cách mạng, thực tế lại cho thấy một bức tranh khác biệt.

Số liệu thực tế từ giới lãnh đạo doanh nghiệp

Một nghiên cứu được công bố vào tháng 2 bởi Cục Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia (NBER) đã khảo sát 6.000 CEO, giám đốc tài chính (CFO) và các giám đốc điều hành cấp cao từ Mỹ, Anh, Đức và Úc. Kết quả cho thấy phần lớn họ thấy rất ít tác động của AI đối với hoạt động kinh doanh.

Cụ thể:

• Khoảng hai phần ba số giám đốc điều hành báo cáo rằng họ có sử dụng AI, nhưng mức độ sử dụng trung bình chỉ khoảng 1,5 giờ mỗi tuần.
• 25% số người được hỏi cho biết họ hoàn toàn không sử dụng AI tại nơi làm việc.
• Gần 90% các công ty khẳng định AI không có tác động đến việc làm hay năng suất trong ba năm qua.

Mặc dù vậy, kỳ vọng của các doanh nghiệp vẫn rất cao. Các giám đốc điều hành dự báo AI sẽ giúp tăng năng suất 1,4% và tăng sản lượng 0,8% trong ba năm tới.

Đầu tư khổng lồ nhưng lợi nhuận chưa rõ ràng

Vào năm 2023, các nhà nghiên cứu từ MIT từng tuyên bố rằng việc triển khai AI có thể tăng hiệu suất làm việc của nhân viên lên gần 40%. Tuy nhiên, những dữ liệu mới nổi không cho thấy những lợi ích về năng suất như đã hứa, khiến các nhà kinh tế học đặt câu hỏi về thời điểm hoàn vốn cho các khoản đầu tư vào AI, which đã tăng vọt lên hơn 250 tỷ USD vào năm 2024.

Torsten Slok, nhà kinh tế học trưởng của Apollo, đã nhận định trong một bài đăng trên blog: "AI có mặt ở khắp mọi nơi ngoại trừ trong các dữ liệu kinh tế vĩ mô. Ngày nay, bạn không thấy AI trong dữ liệu việc làm, dữ liệu năng suất hay dữ liệu lạm phát."

Ông chỉ ra rằng, ngoại trừ nhóm "Bảy cổ phiếu công nghệ lớn" (Magnificent Seven), không có dấu hiệu của AI trong biên lợi nhuận hay kỳ vọng lợi nhuận của các công ty khác.

Tại sao AI chưa tạo ra đột phá?

Một số nghiên cứu mới đang đưa ra các lý do cho sự chậm trễ này:

• Sự hoài nghi của người lao động: Báo cáo "Global Talent Barometer 2026" của ManpowerGroup cho thấy, dù việc sử dụng AI thường xuyên của người lao động đã tăng 13% vào năm 2025, nhưng niềm tin vào tính hữu ích của công nghệ này lại giảm mạnh 18%, cho thấy sự thiếu tin tưởng vẫn tồn tại dai dẳng.
• Quá tải công cụ AI: Một nghiên cứu của Boston Consulting Group (BCG) chỉ ra rằng việc sử dụng AI có thể phản tác dụng ở một mức độ nhất định. Những người sử dụng 3 công cụ AI trở xuống báo cáo tăng năng suất, nhưng khi sử dụng 4 công cụ trở lên, năng suất tự báo cáo lại giảm sút. Người lao động mô tả tình trạng "não bộ bị chiên" (AI brain fry) hoặc mắc nhiều lỗi nhỏ hơn do lạm dụng công nghệ.
• Thiếu hụt nhân sự cấp thấp: Nickle LaMoreaux, giám đốc nhân sự của IBM, cho biết công ty này sẽ tăng gấp ba số lượng nhân sự trẻ. Ông nhận định rằng việc thay thế nhân viên cấp thấp bằng AI có thể dẫn đến sự thiếu hụt các quản lý cấp trung trong tương lai, đe dọa pipeline lãnh đạo của công ty.

Hy vọng vào "đường cong chữ J"

Tuy nhiên, mô hình năng suất này có thể đảo ngược trong tương lai. Sự bùng nổ công nghệ thông tin những năm 70 và 80 cuối cùng đã dẫn đến sự tăng trưởng năng suất mạnh mẽ trong thập niên 90 và đầu những năm 2000.

Erik Brynjolfsson, giám đốc Phòng thí nghiệm Kinh tế Kỹ thuật số tại Đại học Stanford, nhận thấy xu hướng này có thể đang thay đổi. Ông quan sát thấy GDP quý 4 đang tăng trưởng 3,7%, bất chấp báo cáo việc làm được điều chỉnh giảm, gợi ý về một sự nhảy vọt về năng suất.

Torsten Slok nhìn thấy tác động tương lai của AI có thể sẽ giống như một "đường cong chữ J" (J-curve): một sự chậm lại ban đầu về hiệu suất và kết quả, sau đó là sự tăng trưởng theo cấp số nhân.

Slok nhận định rằng giá trị tạo ra trong tương lai sẽ không nằm ở chính sản phẩm AI, mà ở việc các công ty quan tâm và tiếp tục tích hợp AI tạo sinh vào các lĩnh vực khác nhau trong nền kinh tế. Giống như cách máy tính cần thời gian để thay đổi thế giới, AI cũng có thể cần thêm thời gian để chứng minh giá trị thực sự của mình.