Yếu tố con người trong việc ứng dụng AI tác tử: Bài toán chưa có lời giải

Các doanh nghiệp đang chi hàng tỷ USD cho AI tác tử với kỳ vọng tự động hóa quy trình phức tạp và tăng năng suất vượt trội. Nhưng theo báo cáo mới nhất của WalkMe, 40% chi tiêu chuyển đổi số vẫn không đạt kỳ vọng, và nguyên nhân chính nằm ở con người — chứ không phải công nghệ.

Đào tạo và ứng dụng: Hai khái niệm hoàn toàn khác nhau

Khi triển khai bất kỳ công nghệ nào, nhiều lãnh đạo doanh nghiệp thường nhầm lẫn giữa việc đào tạo nhân viên và hỗ trợ họ ứng dụng công nghệ vào công việc thực tế. Hai việc này khác nhau về bản chất:

• Đào tạo là quá trình có thời hạn, mang tính giáo dục, giúp nhân viên nắm được kỹ thuật và cách hệ thống vận hành.
• Ứng dụng là quá trình liên tục, dài hạn, trong đó nhân viên dùng công nghệ để thay đổi cách làm việc nhằm tạo ra giá trị nhiều hơn.

Sự phân biệt này đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực AI tác tử. Hiện nay, nhiều tổ chức mới chỉ thử nghiệm công nghệ để tự động hóa các tác vụ đơn lẻ như lập trình, chăm sóc khách hàng hay vận hành. Nhưng theo dự báo của Gartner, trong hai năm tới, tỷ lệ triển khai sẽ tăng vọt từ 17% lên khoảng 60% doanh nghiệp.

Mục tiêu chính của họ bao gồm tự động hóa các quy trình nhiều bước phức tạp, tăng hiệu quả vận hành và tối đa hóa năng suất. Tuy nhiên, bất chấp giá trị tiềm năng, nhiều tổ chức vẫn đang chật vật để biến kỳ vọng thành kết quả thực tế — bao gồm cả việc tạo ra lợi tức đầu tư (ROI).

Khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế

Theo báo cáo "The State of Digital Adoption 2026" của WalkMe, thực hiện trên 3.750 người tham gia trên toàn cầu, có tới 40% chi tiêu cho chuyển đổi số không đạt kỳ vọng, chủ yếu do thách thức về ứng dụng. Như báo cáo nhận định:

"Công nghệ làm đúng việc của nó. Nhưng việc triển khai ứng dụng xung quanh nó thì không."

Nghiên cứu phát hiện một nhân viên trung bình mất tới 7,9 giờ mỗi tuần — tương đương cả một ngày làm việc — vì những "ma sát" vận hành:

• 1,34 giờ/tuần nhập lại cùng một thông tin trên nhiều ứng dụng khác nhau
• 1 giờ/tuần tìm cách xử lý tình huống khi các công cụ không kết nối được với nhau
• 3,69 giờ/tuần vật lộn vì thiếu hướng dẫn sử dụng, trong đó 1,03 giờ chỉ để hiểu các chỉ dẫn mơ hồ
• 1,88 giờ/tuần viết lại các prompt AI và chờ công cụ lỗi được sửa

Ông Ofir Hatsor, Phó Chủ tịch Kinh doanh khu vực châu Âu, Trung Đông và châu Phi của WalkMe, cho rằng phần lớn sự chậm chạp này đến từ môi trường phức tạp và bị quản lý chặt chẽ mà các doanh nghiệp đang vận hành. Điều đó khiến nhiều tổ chức gặp khó khăn trong việc thay đổi cách làm việc hàng ngày — dù chỉ có thay đổi mới tạo ra giá trị thực sự.

"Hiện có một khoảng cách rất lớn giữa giá trị được nhận thức và giá trị thực tế sẽ đạt được. Tôi nghĩ theo thời gian khoảng cách này sẽ thu hẹp, nhưng không phải ngày mai — mà là trong ba, năm hoặc bảy năm tới, và ở một số công ty, nó sẽ không bao giờ được lấp đầy."

Ba rào cản lớn khiến AI tác tử chậm được ứng dụng

Khoảng cách về khả năng quan sát

Đây là vấn đề đầu tiên và cũng là nghiêm trọng nhất. Khảo sát của WalkMe cho thấy hầu hết lãnh đạo tin rằng tổ chức của họ dùng trung bình 35 ứng dụng, trong khi con số thực tế lên tới 661 — một khoảng cách lên tới 1.789%. Riêng với các công cụ AI, lãnh đạo ước tính nhân viên dùng 21 công cụ, nhưng con số thực là 80.

"Bạn không thể tối ưu hóa quy trình mà bạn không nhìn thấy, không thể quản trị các công cụ AI mà bạn không biết là chúng tồn tại, và không thể đo lường năng suất khi công cụ đo đạc của bạn chỉ bao phủ một phần nhỏ nơi công việc thực sự diễn ra."

Một phần lớn vấn đề đến từ shadow AI — tình trạng nhân viên tự ý sử dụng công cụ AI chưa được phê duyệt. Có tới 45% nhân viên thừa nhận đã dùng công cụ AI không được cấp phép trong vòng 30 ngày trước khảo sát, vì hệ thống chính thức không phù hợp với quy trình làm việc hiện tại. Đáng lo ngại hơn, 36% trong số đó còn sử dụng dữ liệu mật của công ty trong quá trình này.

Khảo sát AI Pulse mới nhất của WalkMe cũng cho thấy 32,5% nhân viên đã nhận công việc do AI làm là của mình, và 28,3% đã giả vờ hiểu về AI trong các cuộc họp. Con số này đã cải thiện so với năm 2025, nhưng vẫn còn nhiều việc phải làm.

Chi phí thực tế so với lợi ích thực tế

Rào cản thứ hai là bài toán chi phí triển khai AI tác tử so với lợi ích thực tế. Vấn đề cốt lõi nằm ở những giả định mà các dự báo tài chính thường dựa vào — như tăng năng suất và cắt giảm nhân sự — trong khi lợi ích thực sự có thể nằm ở việc nâng cao chất lượng công việc và hỗ trợ con người làm việc tốt hơn.

Thêm vào đó là vấn đề token AI. Nhiều tổ chức không biết mình đang tiêu thụ bao nhiêu token hoặc chi phí là bao nhiêu, và con số này "có thể trở nên rất đắt đỏ".

"Có rất nhiều vùng nước đục, khiến việc đạt được lợi tức đầu tư thực sự khó khăn ở thời điểm này vì có quá nhiều biến số và bất định."

Khoảng cách niềm tin giữa lãnh đạo và nhân viên

Yếu tố thứ ba là tốc độ và khối lượng thay đổi mà AI tạo ra. Nhân viên thường ít được tiếp cận công cụ mới hơn lãnh đạo và cũng chậm thích nghi với công nghệ hơn. Nhiều người còn lo lắng về một tương lai bất định.

Khảo sát của WalkMe chỉ ra một khoảng cách khổng lồ: 88% lãnh đạo tin rằng nhân viên đã được cấp đủ công cụ, nhưng chỉ 21% nhân viên đồng ý với điều đó.

"Chúng ta không trao cho lực lượng lao động công cụ, hay sự tự tin để dùng công cụ. Đồng thời cũng thiếu hiểu biết về sự khác biệt giữa đào tạo và ứng dụng. Chúng ta có thể đào tạo ai đó dùng một công cụ, nhưng trừ khi giúp họ ứng dụng nó và biến nó thành của riêng mình, họ sẽ không dùng hiệu quả."

Nền tảng ứng dụng số: Cầu nối giữa công nghệ và con người

Đây chính là lúc các hệ thống như Nền tảng Ứng dụng Số (Digital Adoption Platform — DAP) của WalkMe phát huy tác dụng. DAP cung cấp hướng dẫn ngay trong ứng dụng — tương tự hệ thống GPS — để dẫn dắt nhân viên qua một quy trình cụ thể. Nền tảng này cung cấp thông tin dưới nhiều định dạng theo sở thích cá nhân, bao gồm trình diễn từng bước, văn bản dài hoặc video.

Ví dụ, để tạo một báo giá trong hệ thống ghi nhận, nhân viên chỉ cần mở thanh tác vụ của WalkMe và xem video hoặc PDF hướng dẫn cách hoàn thành. Hệ thống thậm chí có thể tự động hóa một số tác vụ. Nếu một nhân viên kinh doanh cần viết báo cáo xác nhận một thương vụ, họ có thể dùng thanh tác vụ để kiểm tra tính phù hợp với quy định tuân thủ và nhận gợi ý cách diễn đạt tốt hơn.

Lợi ích then chốt của cách tiếp cận này, theo Hatsor, là:

"Mọi người cảm thấy được hỗ trợ. Họ cũng cảm thấy được dẫn dắt, bởi khi ngồi trước màn hình, một trong những điều tồi tệ nhất là không biết phải làm gì tiếp theo — và chúng tôi giúp giải quyết điều đó."

Khảo sát của WalkMe cho thấy nhân viên nhận được hỗ trợ theo ngữ cảnh có khả năng tin tưởng vào hệ thống AI tác tử cao gấp 1,9 đến 3,7 lần so với người không nhận được hỗ trợ. Có tới 79% cho biết điều này giúp họ hoàn thành công việc dễ dàng hơn.

Gắn kết chiến lược kinh doanh với con người

Theo Hatsor, điều quan trọng nhất là "mọi quy trình AI tác tử đều phải bắt đầu từ những người mà nó phục vụ". Nhưng một yếu tố then chốt khác là đảm bảo có cấu trúc quản trị vững chắc, với các rào chắn rõ ràng để mọi thứ và mọi người vận hành an toàn, trôi chảy.

"Nền tảng hoàn toàn bảo mật theo nghĩa chúng tôi không theo dõi người dùng, mà theo dõi việc sử dụng. Chúng tôi có thể thấy ai đó đang tương tác với một hệ thống cụ thể, nhưng không biết họ là ai. Điều này quan trọng trong việc hỗ trợ khách hàng doanh nghiệp về quản trị, tuân thủ và bảo mật."

Xét cho cùng, DAP của WalkMe giúp triển khai AI tác tử theo cách hỗ trợ chiến lược kinh doanh tổng thể của tổ chức, bằng cách liên kết rõ ràng chiến lược đó với cách công nghệ được ứng dụng và sử dụng bởi lực lượng lao động.

"Bỏ qua yếu tố con người là một sai lầm nghiêm trọng theo quan điểm của tôi và sẽ ảnh hưởng đến doanh nghiệp nếu các tổ chức làm vậy. Nhưng WalkMe là một trong số ít công nghệ được phát triển với mục tiêu duy nhất là giúp con người tương tác với hệ thống CNTT doanh nghiệp — và đó là lợi ích lớn nhất."

Góc nhìn cho doanh nghiệp Việt Nam

Với các doanh nghiệp Việt Nam đang trong quá trình chuyển đổi số, bài học từ WalkMe đặc biệt đáng lưu tâm. Nhiều tổ chức tại Việt Nam đang mạnh mẽ áp dụng AI vào quy trình vận hành, nhưng thường tập trung vào mua công cụ hơn là chuẩn bị cho con người sử dụng công cụ đó.

Ba nguyên tắc có thể áp dụng ngay:

• Đo lường trước khi tối ưu: Kiểm kê thực tế số lượng ứng dụng và công cụ AI đang được dùng trong tổ chức, kể cả các công cụ tự phát.
• Phân biệt rõ đào tạo và ứng dụng: Xây dựng lộ trình hỗ trợ liên tục, không chỉ dừng ở các buổi tập huấn ban đầu.
• Đặt con người làm trung tâm: Mọi quy trình AI tác tử nên bắt đầu từ việc hiểu nhân viên cần gì để làm việc hiệu quả hơn, chứ không phải từ khả năng của công nghệ.

Khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế trong AI tác tử không phải là vấn đề công nghệ thuần túy. Đó là bài toán về con người, quy trình và sự tin tưởng — và chỉ khi giải quyết được những yếu tố này, doanh nghiệp mới có thể biến khoản đầu tư AI thành giá trị thực sự.