AL TRONG CÔNG VIỆC - NHANH "VŨ BÃO" NHƯNG CHẤT LƯỢNG THÌ...?
Chúng ta đang chứng kiến sự đổ bộ mạnh mẽ của Trí tuệ Nhân tạo (AI) vào mọi ngóc ngách của công việc. AI hứa hẹn mang đến năng suất vượt trội, giải phóng con người khỏi những tác vụ nhàm chán. Tuy nhiên, đằng sau tốc độ đáng kinh ngạc ấy là một câu hỏi lớn: Liệu AI có thực sự nâng cao chất lượng và giá trị công việc một cách toàn diện?
Bài toán "70%": Nhanh chóng nhưng chưa chắc đã "chất lượng"
Từ kinh nghiệm trong lĩnh vực lập trình (*), các chuyên gia nhận thấy một mô hình chung, tạm gọi là "vấn đề 70%". AI có thể giúp chúng ta hoàn thành phần lớn công việc một cách nhanh chóng, có thể lên đến 70% khối lượng công việc ban đầu. Ví dụ, trong marketing, AI có thể phân tích dữ liệu khách hàng và tạo nháp quảng cáo trong tích tắc. Trong nhân sự, AI sàng lọc hàng trăm hồ sơ ứng viên chỉ trong vài phút. Chatbot AI tiếp nhận và giải đáp thắc mắc của khách hàng 24/7. Thậm chí trong sản xuất, AI giám sát quy trình và phát hiện lỗi liên tục.
Tuy nhiên, 30% công việc còn lại, thường là phần quyết định chất lượng và giá trị thực sự, vẫn đòi hỏi sự can thiệp sâu sắc của con người. Đó là quá trình tinh chỉnh bản nháp quảng cáo để chạm đến cảm xúc khách hàng, đánh giá ứng viên tiềm năng dựa trên kinh nghiệm và tố chất, xử lý những yêu cầu hỗ trợ phức tạp vượt khả năng chatbot, hay đưa ra quyết định tối ưu hóa quy trình sản xuất dựa trên kinh nghiệm thực tế.
Hai cách tiếp cận AI, hai con đường ứng dụng
Có hai hướng tiếp cận chính khi ứng dụng AI vào công việc. Thứ nhất, "Khởi tạo nhanh". Đây là cách sử dụng AI để nhanh chóng tạo ra sản phẩm mẫu, bản nháp, hoặc giải pháp ban đầu. Ví dụ, dùng AI để tạo nhanh website cơ bản, dựng bài thuyết trình sơ bộ, hoặc phác thảo kế hoạch marketing. Cách này giúp chúng ta tiết kiệm thời gian và nhanh chóng hiện thực hóa ý tưởng.
Thứ hai, "Tối ưu hóa liên tục". Ở hướng này, AI được dùng để cải thiện hiệu suất công việc hàng ngày. Ví dụ, AI giúp tự động hóa báo cáo, gợi ý giải pháp cho vấn đề, hoặc cung cấp thông tin chi tiết để ra quyết định. Cách này giúp chúng ta làm việc hiệu quả hơn, giảm thiểu sai sót và tập trung vào những việc quan trọng hơn.
"Mâu thuẫn kỹ năng": Ai hưởng lợi nhiều hơn từ AI?
Một điểm đáng lưu ý là AI thường phát huy hiệu quả tốt nhất với những người đã có nền tảng vững chắc trong lĩnh vực của họ. Người có kinh nghiệm sẽ biết cách sử dụng AI như một công cụ mạnh mẽ để tăng tốc và nâng cao chất lượng công việc. Họ có thể đánh giá, tinh chỉnh và hoàn thiện những kết quả do AI tạo ra, đảm bảo chúng phù hợp với mục tiêu và tiêu chuẩn chất lượng.
Ngược lại, những người mới hoặc thiếu kinh nghiệm có thể dễ rơi vào "cạm bẫy" phụ thuộc quá mức vào AI. Họ có thể chấp nhận một cách thụ động những gì AI đưa ra mà không có đủ kiến thức và kỹ năng để đánh giá và cải thiện. Điều này không chỉ hạn chế khả năng phát triển của bản thân mà còn có thể dẫn đến những sai sót và rủi ro trong công việc.
Tương lai công việc: Cộng tác giữa người và AI
Vậy AI sẽ định hình tương lai công việc như thế nào? Rõ ràng, AI không phải là phép màu thay thế hoàn toàn con người. Thay vào đó, chúng ta cần xem AI là một công cụ hỗ trợ đắc lực, một "trợ lý ảo" thông minh. Để khai thác tối đa tiềm năng của AI, chúng ta cần hướng đến sự cộng tác hài hòa giữa con người và máy móc.
Con người sẽ tập trung vào những công việc đòi hỏi tư duy sáng tạo, khả năng phán đoán, cảm xúc và sự linh hoạt. AI sẽ đảm nhận những tác vụ lặp đi lặp lại, xử lý dữ liệu lớn, và cung cấp thông tin hỗ trợ. Sự kết hợp này sẽ tạo ra sức mạnh tổng hợp, giúp chúng ta làm việc hiệu quả hơn, sáng tạo hơn và đạt được những thành tựu lớn hơn.
Lời khuyên cho kỷ nguyên AI
Để thích ứng và thành công trong kỷ nguyên AI, chúng ta cần chủ động trang bị cho mình những kỹ năng mới. Hãy bắt đầu bằng việc tìm hiểu về AI, thử nghiệm các công cụ AI trong công việc, và không ngừng học hỏi để nâng cao năng lực. Quan trọng hơn, hãy luôn giữ tư duy phản biện, đặt câu hỏi về chất lượng và giá trị thực sự mà AI mang lại, và đừng quên rằng con người vẫn là trung tâm của mọi công việc.
(*) Bài viết trên được tham khảo từ bài viết gốc từ kỹ sư Google Chrome, Addy Osmani, chỉ ra nghịch lý trong lập trình AI: AI tăng tốc độ viết code đáng kinh ngạc, nhưng chất lượng phần mềm cuối cùng vẫn cần sự can thiệp sâu của con người. Ông gọi đây là "vấn đề 70%": AI giúp hoàn thành nhanh phần lớn công việc ban đầu, nhưng 30% còn lại đòi hỏi chuyên môn và kinh nghiệm để đảm bảo chất lượng, bảo mật và khả năng bảo trì. Bài viết cũng nhấn mạnh "mâu thuẫn kiến thức" khi AI hữu ích hơn cho người có kinh nghiệm, còn người mới dễ phụ thuộc quá mức và bỏ qua kiến thức nền tảng.
Nguồn : vnreview. vn/threads/nghich-ly-khi-lap-trinh-bang-ai-toc-do-nhanh-chong-mat-nhung-chat-luong-thi-thuc-su-ba-cham.53791/
Viết bài: Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 01-21
Biên tập & hiệu chỉnh : Nguyễn Duy Tùng
Quận 1
