Người lao động dùng AI 6 giờ, mất thêm 6,4 giờ để quản lý AI

2026-09-23

Người lao động dùng AI 6 giờ, mất thêm 6,4 giờ để quản lý AI

Người đi làm kỳ vọng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ giúp công việc nhanh hơn, nhưng thực tế họ phải dành nhiều thời gian hơn để chuẩn bị dữ liệu, kiểm tra và điều chỉnh kết quả AI tạo ra. Vậy nguyên nhân nào khiến việc sử dụng AI không tiết kiệm thời gian như mong đợi?

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

Bối cảnh

Ngày 23 tháng 9 năm 2026, tại TP HCM, chương trình Vietnam AI Productivity Activation - Kích hoạt năng suất AI cho doanh nghiệp Việt đã công bố số liệu khảo sát về việc sử dụng AI trong công việc. Báo cáo do Viện Work AI phối hợp với các nhà nghiên cứu từ Đại học Notre Dame, Stanford và UC Berkeley thực hiện, được bà Thanh Nguyễn - CEO Anphabe - dẫn lại. Anphabe là đối tác chuyển đổi năng suất và năng lực với AI đầu tiên của OpenAI tại Việt Nam.

Trong bối cảnh AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong doanh nghiệp và công việc cá nhân, nhiều người kỳ vọng AI sẽ giúp tăng hiệu quả và tiết kiệm thời gian. Tuy nhiên, khảo sát cho thấy thực tế phức tạp hơn nhiều.

Diễn biến chính

Theo báo cáo, người dùng trung bình dành khoảng 6 giờ mỗi tuần làm việc trực tiếp với AI, tức là thao tác hỏi và nhận câu trả lời từ AI. Tuy nhiên, họ lại mất thêm 6,4 giờ cho các công việc chuẩn bị trước và xử lý sau khi AI trả kết quả.

Trước khi hỏi AI, người dùng phải chuẩn bị bối cảnh, dữ liệu và đề bài sao cho phù hợp để AI có thể hiểu và xử lý chính xác.
Sau khi nhận kết quả, họ cần kiểm tra, chỉnh sửa, đánh giá và đưa ra quyết định dựa trên thông tin AI cung cấp.
Khảo sát chỉ ra có 28% người dùng mất nhiều thời gian hơn để tìm và chuẩn bị bối cảnh, và 28% phải dành thêm thời gian để điều chỉnh kết quả AI tạo ra.

Quá trình này được gọi là "boss sitting" (bảo mẫu bot), nghĩa là người dùng phải liên tục theo dõi, hướng dẫn và kiểm tra AI để đảm bảo kết quả đúng và phù hợp.

Tại Việt Nam, khảo sát Anphabe tháng 8/2026 cho thấy 58% người lao động đã sử dụng AI cho công việc, nhưng chỉ 13% doanh nghiệp có chương trình chính thức đưa AI vào tổ chức, và chỉ 4% tự tin đã xây dựng quy trình làm việc bài bản giữa con người và AI.

Đáng chú ý, 68% người dùng AI tại Việt Nam sử dụng công cụ AI cá nhân và tự trả tiền, nghĩa là AI "đi cửa phụ" vào doanh nghiệp khi nhân viên tự tìm công cụ phục vụ công việc trước khi tổ chức có cơ chế quản trị phù hợp.

Việc sử dụng AI cá nhân còn tiềm ẩn nguy cơ rò rỉ dữ liệu công việc như thông số sản phẩm, mô hình tài chính hay kết quả khảo sát nhân viên, dù đa phần không phải do cố ý mà vì nhu cầu hoàn thành công việc nhanh hơn.

Phân tích & Ý nghĩa

Bà Thanh Nguyễn chỉ ra hai nhóm nguyên nhân chính gây ra khoảng cách giữa việc dùng AI và tạo ra giá trị thực tế từ AI. Thứ nhất là hạ tầng AI trong doanh nghiệp chưa hoàn chỉnh. Khi nhân viên dùng tài khoản AI cá nhân, công cụ không thể truy cập đầy đủ dữ liệu nội bộ, dẫn đến tình trạng "mù thông tin". AI đưa ra gợi ý nhưng thiếu bối cảnh, khiến người dùng phải nhập dữ liệu thủ công, mất thêm thời gian.

Thứ hai là cách tổ chức công việc với AI. Năng suất không chỉ phụ thuộc vào công cụ mà còn ở việc doanh nghiệp thiết kế lại quy trình làm việc giữa con người và AI. Việc chỉ cung cấp công cụ AI mà không thay đổi quy trình sẽ khó giúp tăng hiệu quả.

Ông Mark Jeffrey, đại diện OpenAI, nhận xét Việt Nam có mức sử dụng AI cao hơn hai lần mức trung bình toàn cầu. Tuy nhiên, phần lớn người dùng chỉ đặt câu hỏi và nhận câu trả lời, trong khi AI có thể được ứng dụng sâu hơn như phân tích dữ liệu, kết nối với nguồn thông tin nội bộ và hỗ trợ phát triển phần mềm.

Điểm mấu chốt là doanh nghiệp cần nâng cao năng lực con người để khai thác công nghệ AI hiệu quả, đồng thời thay đổi cách tổ chức công việc để biến AI thành công cụ tạo ra giá trị thực tế, không chỉ là công cụ hỗ trợ đơn thuần.

Bà Thanh cũng nhấn mạnh một nghịch lý: một cá nhân giỏi sử dụng AI chưa chắc giúp cả tổ chức giỏi AI nếu cách làm chỉ nằm trong tài khoản cá nhân, bởi doanh nghiệp khó nhân rộng và quản lý hiệu quả.

Khung đo lường năng lực tạo năng suất với AI do Anphabe và các chuyên gia OpenAI xây dựng chia người dùng thành bốn cấp độ, từ hỏi đáp đơn giản đến tự động hóa công việc lặp lại và chuẩn hóa quy trình làm việc. Hiện có 82% người dùng AI tại Việt Nam vẫn ở cấp độ đầu tiên, chủ yếu dùng AI để dịch, tóm tắt, tìm kiếm thông tin.

Điểm nghẽn khi chuyển từ sử dụng AI cơ bản sang tạo ra kết quả nằm ở chất lượng dữ liệu và bối cảnh. AI cần được cung cấp dữ liệu chất lượng, liên tục cập nhật và kết nối với thông tin thực tế của doanh nghiệp để tạo ra đầu ra tốt.

Kết luận

Việc sử dụng AI trong công việc không đơn giản chỉ là thao tác hỏi đáp mà còn bao gồm nhiều bước chuẩn bị và kiểm tra, khiến tổng thời gian dành cho AI có thể gấp đôi thời gian tương tác trực tiếp. Doanh nghiệp cần đầu tư vào hạ tầng dữ liệu và tổ chức lại quy trình làm việc để AI phát huy hiệu quả thực sự, đồng thời nâng cao năng lực con người để khai thác công nghệ này một cách bài bản và an toàn.