Công việc lặp lại đang nguy hiểm nhất trong thời đại AI

Tháng 2/2024, Klarna – công ty công nghệ tài chính nổi tiếng của Thụy Điển – công bố một thông tin khiến rất nhiều người làm dịch vụ khách hàng phải giật mình.

Trợ lý AI của Klarna, được xây dựng cùng OpenAI, đã xử lý khoảng hai phần ba số cuộc trò chuyện chăm sóc khách hàng trong tháng đầu tiên vận hành. Theo thông tin từ Klarna, trợ lý này đã thực hiện khối lượng công việc tương đương khoảng 700 nhân viên toàn thời gian, hỗ trợ khách hàng ở 23 thị trường, hoạt động 24/7 và rút ngắn thời gian xử lý trung bình từ 11 phút xuống còn khoảng 2 phút.

Đây không chỉ là một câu chuyện công nghệ.

Đây là một tín hiệu rất rõ của kỷ nguyên AI: những công việc có tính lặp lại, có quy trình rõ, có dữ liệu đủ nhiều và có thể đo lường kết quả sẽ là nhóm công việc bị AI học nhanh nhất.

Câu chuyện của Klarna không có nghĩa là mọi nhân viên chăm sóc khách hàng sẽ biến mất sau một đêm. Nhưng nó cho thấy một sự thật khó né tránh: nếu một công việc chủ yếu xoay quanh việc trả lời các câu hỏi giống nhau, xử lý quy trình giống nhau, nhập dữ liệu giống nhau, gửi email giống nhau, lập báo cáo giống nhau, thì AI sẽ có lợi thế rất lớn.

Với người đi làm Việt Nam, đặc biệt là nhân sự văn phòng, chăm sóc khách hàng, vận hành, hành chính, kế toán, content, sales support, marketing support và các vị trí xử lý dữ liệu, câu hỏi không còn là:

“AI có thông minh hơn tôi không?”

Câu hỏi đáng sợ hơn là:

Công việc hằng ngày của tôi có đang quá dễ để AI học lại không?

Đây là Tín hiệu 03 trong chuỗi “Kỷ nguyên AI & Năng lực con người” của Bizbooks.

Và thông điệp cốt lõi của bài viết này là:

Việc nào chỉ lặp lại, AI sẽ học rất nhanh.

1. Câu chuyện Klarna nói với chúng ta điều gì?

Điểm đáng chú ý trong câu chuyện Klarna không chỉ là con số 700 nhân viên toàn thời gian.

Điểm đáng chú ý hơn là loại công việc mà AI đã xử lý.

Chăm sóc khách hàng là một lĩnh vực rất đặc biệt. Bề ngoài, đây là công việc cần con người, cần giao tiếp, cần cảm xúc. Nhưng nếu nhìn kỹ, bên trong công việc này có rất nhiều phần lặp lại: kiểm tra đơn hàng, giải thích chính sách, xử lý câu hỏi thường gặp, hướng dẫn thao tác, phân loại vấn đề, cập nhật trạng thái, gửi phản hồi mẫu.

Những phần việc này càng được ghi nhận nhiều, chuẩn hóa tốt, có dữ liệu lịch sử rõ ràng, AI càng dễ học.

Đó là lý do AI không nhất thiết thay thế toàn bộ một nghề. AI thường bắt đầu bằng việc thay thế hoặc hỗ trợ những phần việc dễ mô tả nhất trong nghề đó.

Một nhân viên chăm sóc khách hàng không mất giá vì họ nói chuyện với khách. Họ mất lợi thế nếu công việc của họ chỉ còn là sao chép câu trả lời mẫu.

Một nhân viên content không mất giá vì AI viết được bài. Họ mất lợi thế nếu công việc của họ chỉ là viết lại thông tin có sẵn.

Một nhân viên hành chính không mất giá vì AI biết soạn email. Họ mất lợi thế nếu công việc của họ chỉ là nhập liệu, nhắc việc và tổng hợp file.

Một người làm marketing không mất giá vì AI biết tạo headline. Họ mất lợi thế nếu công việc của họ chỉ là tạo thật nhiều phương án nhưng không hiểu insight khách hàng.

Vì vậy, câu chuyện Klarna không nên được hiểu đơn giản là “AI cướp việc chăm sóc khách hàng”.

Nó nên được hiểu sâu hơn là: AI đang buộc mọi người phải nhìn lại phần việc nào trong công việc của mình chỉ là thao tác lặp lại.

2. Vì sao công việc lặp lại nguy hiểm nhất?

Công việc lặp lại nguy hiểm không phải vì nó thấp kém.

Rất nhiều công việc lặp lại từng là nền tảng vận hành của doanh nghiệp. Không có người nhập liệu, không có báo cáo, không có chăm sóc khách hàng, không có xử lý chứng từ, không có theo dõi đơn hàng, doanh nghiệp khó vận hành trơn tru.

Nhưng trong thời đại AI, tiêu chuẩn thay đổi.

Một công việc càng có các đặc điểm sau, càng dễ bị AI hỗ trợ hoặc tự động hóa:

• Quy trình rõ ràng.
• Đầu vào và đầu ra dễ xác định.
• Lỗi sai dễ kiểm tra.
• Có nhiều dữ liệu lịch sử.
• Có nhiều tình huống lặp lại.
• Không cần quá nhiều phán đoán đạo đức hoặc cảm xúc.
• Không cần hiểu sâu bối cảnh phức tạp.
• Có thể làm theo mẫu.

Vấn đề là trong nhiều doanh nghiệp, rất nhiều nhân sự đang dành phần lớn thời gian cho những việc như vậy.

Soạn một email giống nhau lần thứ 50.
Tổng hợp một báo cáo giống nhau mỗi tuần.
Copy dữ liệu từ file này sang file khác.
Trả lời những câu hỏi giống nhau của khách.
Viết lại mô tả sản phẩm theo công thức cũ.
Làm biên bản họp theo mẫu.
Tạo danh sách việc cần làm từ một cuộc trao đổi dài.

Những việc này không biến mất. Nhưng chúng không còn nhất thiết phải được làm hoàn toàn bằng sức người.

McKinsey từng nhận định rằng các công nghệ AI tạo sinh và tự động hóa hiện nay có tiềm năng tự động hóa các hoạt động đang chiếm khoảng 60–70% thời gian làm việc của nhân viên trong nhiều lĩnh vực.

Điều đó không có nghĩa là 60–70% nhân viên sẽ mất việc. Nhưng nó có nghĩa là rất nhiều hoạt động trong công việc sẽ được tái thiết kế.

Đây là điểm người đi làm cần hiểu rõ: AI không chỉ thay thế nghề nghiệp, AI thay đổi cấu trúc bên trong từng nghề nghiệp.

3. AI agents đang nhắm vào phần việc “vô hình” trong doanh nghiệp

Khi nói đến AI, nhiều người thường nghĩ đến viết content, tạo ảnh, lập trình, chatbot hay các công cụ tạo sinh dễ nhìn thấy.

Nhưng một làn sóng khác đang diễn ra âm thầm hơn: AI agents trong các công việc hành chính và vận hành.

World Economic Forum từng phân tích rằng nhiều cuộc thảo luận về AI đang tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo, nhưng tác động lớn có thể lại đến từ những công việc hành chính lặp lại, vốn là phần “vô hình” giúp doanh nghiệp vận hành mỗi ngày. AI agents có thể hỗ trợ những việc như xử lý tài liệu, sắp xếp thông tin, theo dõi quy trình, tạo báo cáo, nhắc việc và hỗ trợ ra quyết định.

Nói cách khác, những gì trước đây cần một người rất kiên nhẫn để làm đều đặn mỗi ngày, giờ có thể được AI hỗ trợ.

Điều này đặc biệt quan trọng với nhân sự văn phòng.

Rất nhiều người đi làm nghĩ rằng mình an toàn vì công việc không phải lao động tay chân, không đứng dây chuyền sản xuất, không làm việc trong nhà máy. Nhưng trong kỷ nguyên AI, “văn phòng” không tự động đồng nghĩa với an toàn.

Nếu công việc văn phòng của bạn chỉ là chuyển thông tin từ nơi này sang nơi khác, chỉnh sửa định dạng, làm báo cáo theo mẫu, gửi tin nhắn theo mẫu, cập nhật bảng tính, lọc dữ liệu, phân loại yêu cầu, thì đó cũng là một dạng dây chuyền.

Chỉ khác là dây chuyền ấy nằm trong máy tính.

AI học những dây chuyền số này rất nhanh.

4. Ai là nhóm bị ảnh hưởng nhiều nhất?

Nhóm đầu tiên là nhân sự chăm sóc khách hàng và telesales theo kịch bản.

Nếu công việc chủ yếu là trả lời câu hỏi lặp lại, đọc kịch bản, phân loại yêu cầu, hướng dẫn thao tác, xác nhận thông tin, AI có thể hỗ trợ rất mạnh. Con người sẽ vẫn cần trong các tình huống khó, nhạy cảm, khi khách hàng tức giận, khi cần thương lượng hoặc khi cần thấu hiểu sâu. Nhưng phần dễ lặp lại sẽ ngày càng được tự động hóa.

Nhóm thứ hai là nhân sự hành chính, vận hành, nhập liệu, báo cáo.

Đây là nhóm dễ bị ảnh hưởng vì nhiều đầu việc có cấu trúc rõ. AI có thể hỗ trợ soạn thông báo, tạo checklist, tóm tắt cuộc họp, chuyển đổi dữ liệu, phân loại văn bản, lập kế hoạch sơ bộ, nhắc việc, tổng hợp báo cáo.

Nếu nhân sự chỉ dừng ở mức làm đúng yêu cầu, giá trị sẽ giảm dần. Nhưng nếu họ biết dùng AI để tối ưu quy trình, phát hiện lỗi, đề xuất cải tiến và quản lý luồng công việc tốt hơn, họ sẽ nâng vai trò của mình lên.

Nhóm thứ ba là người làm content và marketing vận hành.

AI có thể tạo ra tiêu đề, viết mô tả sản phẩm, lên dàn ý, biến một bài dài thành nhiều bài ngắn, tạo email chăm sóc khách hàng, phân tích phản hồi người dùng. Vì vậy, người làm content không còn thắng nhờ viết nhiều hơn. Họ phải thắng nhờ hiểu khách hàng thật hơn.

Nhóm thứ tư là người mới đi làm.

Trước đây, người mới thường bắt đầu bằng những việc đơn giản để học nghề: nhập liệu, tổng hợp, viết nháp, kiểm tra file, làm báo cáo cơ bản. Nhưng chính các việc đó lại là nhóm việc AI hỗ trợ tốt nhất.

Điều này khiến người mới phải học nhanh hơn. Họ cần dùng AI để làm phần cơ bản, rồi dành nhiều thời gian hơn cho quan sát, phân tích, đặt câu hỏi, giao tiếp và hiểu vấn đề thực tế.

Nhóm thứ năm là quản lý cấp trung.

Nhiều quản lý cấp trung đang dành rất nhiều thời gian cho họp, tổng hợp thông tin, theo dõi tiến độ, làm báo cáo, nhắc việc. Nếu vai trò quản lý chỉ dừng ở việc chuyển tiếp thông tin, AI sẽ làm được một phần đáng kể.

Quản lý trong thời đại AI phải nâng cấp lên năng lực ra quyết định, huấn luyện đội nhóm, xử lý xung đột, thiết kế quy trình và nhìn ra vấn đề trước khi nó trở thành khủng hoảng.

5. Công việc lặp lại không xấu, nhưng con người không thể chỉ lặp lại

Cần nói rõ: không phải công việc lặp lại nào cũng vô giá trị.

Kỷ luật cũng là lặp lại.
Rèn kỹ năng cũng cần lặp lại.
Đọc sách cũng cần lặp lại.
Tập trung cũng cần lặp lại.
Làm tốt một quy trình cũng cần lặp lại.

Vấn đề không nằm ở sự lặp lại.

Vấn đề nằm ở việc con người chỉ lặp lại mà không hiểu vì sao mình làm, không cải tiến cách làm, không nâng cấp kết quả và không học thêm điều mới.

Một người làm báo cáo hằng tuần có thể bị AI thay thế nếu họ chỉ copy số liệu. Nhưng họ sẽ có giá trị hơn nếu biết nhìn ra tín hiệu bất thường, giải thích nguyên nhân, đề xuất hành động và cảnh báo rủi ro.

Một người chăm sóc khách hàng có thể bị AI hỗ trợ phần trả lời mẫu. Nhưng họ sẽ có giá trị hơn nếu biết lắng nghe nỗi bức xúc thật của khách, phát hiện vấn đề sản phẩm, chuyển hóa phản hồi thành insight cho doanh nghiệp.

Một người làm content có thể bị AI hỗ trợ viết nháp. Nhưng họ sẽ có giá trị hơn nếu biết tìm câu chuyện thật, hiểu nỗi đau khách hàng, xây dựng góc nhìn và tạo niềm tin.

Một người làm vận hành có thể bị AI hỗ trợ nhắc việc. Nhưng họ sẽ có giá trị hơn nếu biết thiết kế hệ thống để ít lỗi hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn.

AI làm phần lặp lại không nhất thiết là tin xấu.

Nó có thể là cơ hội để con người bước lên phần việc cao hơn.

Nhưng cơ hội đó chỉ thuộc về người chịu học lại.

6. Người đi làm cần học lại năng lực nào?

Điều đầu tiên là năng lực nhìn lại công việc của chính mình.

Người đi làm cần biết bóc tách công việc thành các phần nhỏ:

Việc nào là lặp lại?
Việc nào cần phán đoán?
Việc nào cần giao tiếp?
Việc nào có thể dùng AI hỗ trợ?
Việc nào tuyệt đối cần con người kiểm chứng?
Việc nào có thể được thiết kế lại để hiệu quả hơn?

Khi hiểu rõ cấu trúc công việc, bạn sẽ biết mình đang đứng ở đâu trong làn sóng AI.

Điều thứ hai là kỹ năng dùng AI như công cụ hỗ trợ, không phải cái nạng tư duy.

AI có thể giúp viết nháp, tóm tắt, phân loại, gợi ý, tạo checklist, so sánh phương án. Nhưng người dùng phải biết đặt đề bài, kiểm tra kết quả, bổ sung bối cảnh và quyết định điều gì nên dùng.

Điều thứ ba là tư duy phản biện.

Công việc lặp lại dễ được AI làm nhanh. Nhưng việc đúng hay sai, đủ hay thiếu, phù hợp hay không phù hợp vẫn cần con người đánh giá. Nếu không có tư duy phản biện, người đi làm chỉ chuyển từ “làm theo quy trình” sang “tin theo AI”.

Điều thứ tư là kỹ năng đặt câu hỏi.

AI trả lời tốt hay không phụ thuộc rất nhiều vào câu hỏi. Người biết hỏi rõ, hỏi sâu, hỏi có bối cảnh sẽ có lợi thế lớn hơn người chỉ dùng AI như một máy tìm kiếm.

Điều thứ năm là khả năng kết nối con người.

Trong một thế giới mà máy móc xử lý dữ liệu tốt hơn, con người càng cần mạnh hơn ở phần hiểu người: hiểu khách hàng, hiểu đội nhóm, hiểu cảm xúc, hiểu động lực, hiểu niềm tin và hiểu bối cảnh.

7. Bizbooks nhìn nhận: Đọc sâu để không trở thành người chỉ biết làm theo mẫu

Trong kỷ nguyên AI, đọc sách không chỉ là một thói quen tốt. Đọc sách là cách con người rèn lại năng lực tư duy trong một thế giới quá nhiều câu trả lời nhanh.

AI có thể giúp ta làm phần lặp lại nhanh hơn. Nhưng sách giúp ta học cách nghĩ chậm hơn, sâu hơn và có hệ thống hơn.

AI có thể gợi ý một phương án. Nhưng đọc sâu giúp ta biết vì sao phương án đó có thể đúng, có thể sai, có thể thiếu hoặc có thể không phù hợp với bối cảnh.

AI có thể tóm tắt một cuộc họp. Nhưng người đọc nhiều, nghĩ nhiều, quan sát nhiều sẽ biết câu nào là tín hiệu thật, câu nào chỉ là thông tin bề mặt.

Bizbooks tin rằng trong thời đại AI, người đi làm không nên chỉ học cách dùng công cụ. Họ cần xây nền tảng tư duy để không bị công cụ dẫn dắt.

Đọc sách, học lại, đặt câu hỏi, rèn tư duy phản biện và phát triển năng lực con người không phải là điều xa xỉ. Đó là cách để mỗi người không bị mắc kẹt trong những công việc chỉ biết lặp lại.

Vì việc nào chỉ lặp lại, AI sẽ học rất nhanh.

Nhưng con người vẫn có thể học sâu hơn.

Công việc lặp lại từng là nơi nhiều người bắt đầu sự nghiệp.

Nhưng trong kỷ nguyên AI, nếu một người chỉ dừng lại ở việc lặp lại, họ sẽ ngày càng dễ bị so sánh với công cụ.

AI không làm con người mất giá vì con người chăm chỉ. Nhưng AI buộc con người phải làm việc thông minh hơn, học sâu hơn, hỏi đúng hơn và tạo ra giá trị cao hơn.

Việc nào chỉ lặp lại, AI sẽ học rất nhanh.

Vì vậy, điều người đi làm cần bảo vệ không phải là một đầu việc quen thuộc, mà là năng lực tiếp tục phát triển khi đầu việc đó thay đổi.

Đây là một bài viết thuộc chuỗi “Kỷ nguyên AI & Năng lực con người” của Bizbooks – nơi chúng ta cùng nhìn lại cách học, cách làm việc và cách phát triển bản thân trong thời đại trí tuệ nhân tạo.