Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong môi trường công sở tại Anh đang tăng nhanh, nhưng phần lớn thời gian tiết kiệm được lại được dùng cho việc rà soát và chỉnh sửa đầu ra do AI tạo ra.

Theo TechRadar ngày 15/6 (giờ địa phương), người lao động tại Anh tiết kiệm trung bình 12 giờ mỗi tuần nhờ tự động hóa bằng AI. Tuy nhiên, họ vẫn phải dành 6,3 giờ mỗi tuần cho công việc giám sát, kiểm tra và xử lý kết quả do AI thực hiện, còn được gọi là hoạt động “quản lý agent”.

Khảo sát của startup AI Glean cho thấy 9/10 nhân viên tại Anh đang sử dụng AI trong công việc, cao hơn mức 84% tại Mỹ. Dù vậy, chỉ 42% số người được hỏi cho rằng nơi làm việc của họ là “môi trường tối ưu cho AI”. Kết quả này cho thấy AI đang được sử dụng ngày càng rộng rãi, nhưng số tổ chức thực sự vận hành hiệu quả theo mô hình lấy AI làm trung tâm vẫn còn hạn chế.

Khoảng cách giữa cảm nhận năng suất ở cấp cá nhân và hiệu quả ở cấp tổ chức cũng khá rõ. Có 78% người tham gia khảo sát cho biết AI giúp họ làm việc hiệu quả hơn, nhưng chỉ 18% nhận định công nghệ này tạo ra tác động đáng kể đối với hiệu quả chung của tổ chức. Nói cách khác, tốc độ làm việc của từng cá nhân có thể được cải thiện, nhưng điều đó chưa đồng nghĩa với hiệu quả vận hành của cả doanh nghiệp tăng lên.

Một trong những nguyên nhân được chỉ ra là AI chưa thể thay thế hoàn toàn con người, mà chủ yếu đang làm thay đổi bản chất công việc sang hướng giám sát và kiểm tra. Nhân viên hiện dành nhiều thời gian để xem xét đầu ra của AI hơn là giao việc cho hệ thống này. Trong tổng thời gian liên quan đến AI, 38% được dùng cho việc quản lý agent, trong khi 36% dành cho khâu giao tác vụ cho AI.

Gánh nặng từ lỗi phát sinh và làm lại công việc cũng không nhỏ. Hơn một phần ba lần sử dụng AI thất bại hoàn toàn. Có 77% lao động tại Anh cho biết trong tháng qua họ từng phải sửa hoặc làm lại sản phẩm do AI tạo ra. Tỷ lệ này trong phạm vi một tuần gần nhất là 26%.

Bài toán đo lường hiệu quả triển khai AI trong doanh nghiệp vì thế cũng được đặt ra. Rebecca Hinds, lãnh đạo Work AI Institute, cho rằng nhiều công ty hiện vẫn đánh giá mức độ áp dụng AI dựa trên tần suất sử dụng thay vì hiệu quả thực chất. Theo bà, cách đo bằng các chỉ số như “nhiều tài khoản hơn, nhiều prompt hơn, nhiều lượt sử dụng hơn” có những giới hạn rõ rệt.

Rebecca Hinds cũng cho rằng để chứng minh lợi tức đầu tư (ROI) của AI, bộ phận IT không thể chỉ dựa vào số giờ tiết kiệm được. Doanh nghiệp cần tính cả chi phí sửa lỗi, tinh chỉnh prompt và xác minh kết quả nếu muốn đo đúng hiệu quả thực tế. Bà nhận định mức cải thiện năng suất có thể đang bị thổi phồng, trong khi Glean cho rằng cần đánh giá lại tác động thực tế của AI để xác định chính xác lĩnh vực nào mang lại hiệu quả cao nhất.

Trong bối cảnh đó, trọng tâm của doanh nghiệp đang chuyển từ mở rộng mức độ sử dụng AI sang kiểm soát chất lượng vận hành. Nếu tỷ lệ sử dụng tiếp tục tăng nhưng khối lượng kiểm tra và làm lại không giảm, hiệu quả ở cấp tổ chức sẽ vẫn bị hạn chế. Vì vậy, tiêu chí đánh giá triển khai AI nhiều khả năng sẽ dịch chuyển từ mức độ sử dụng sang độ chính xác của đầu ra và hiệu quả của quá trình kiểm chứng.