Nhiều doanh nghiệp đã triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) với kỳ vọng rút ngắn thời gian xử lý công việc, nhưng nhân viên vẫn không cảm thấy khối lượng công việc giảm đi đáng kể. Theo giới phân tích, vấn đề không nằm ở năng lực của AI mà ở cách doanh nghiệp đo hiệu quả, xử lý các nút thắt trong quy trình và phân bổ phần thời gian tiết kiệm được.

Ngày 3/9/2026, Hisamatsu Go, CEO của Engineering Management, viết trên ITmedia rằng hiệu quả từ AI không hề biến mất mà thực chất đang bị các công việc khác trong tổ chức hấp thụ. Ông cho rằng nếu doanh nghiệp không đo thời gian xử lý trước khi triển khai AI, rồi chỉ lấy số liệu sau triển khai để báo cáo thành tích, thì rất khó đánh giá đúng hiệu quả thực tế.

Theo Hisamatsu, có trường hợp doanh nghiệp chỉ tiết kiệm được 6 giờ mỗi năm. Ở chiều ngược lại, cũng có nơi rút ngắn một tác vụ chỉ phát sinh một lần mỗi năm từ 15 ngày xuống còn 15 phút. Tuy nhiên, nếu tính cả chi phí phát triển, thời gian đầu tư và tần suất phát sinh công việc, mức độ cảm nhận hiệu quả vẫn có thể khá hạn chế.

Một yếu tố quan trọng khác là phần thời gian tiết kiệm được sẽ được sử dụng vào đâu. Ngay cả khi AI giúp giảm 30 phút làm việc mỗi ngày, nếu doanh nghiệp không xác định rõ phần thời gian này dùng để cắt giảm làm thêm giờ hay triển khai dự án mới, các đầu việc khác sẽ nhanh chóng lấp đầy khoảng trống đó.

Sự chênh lệch trong cách đánh giá hiệu quả giữa hiện trường và ban lãnh đạo cũng là một vấn đề. Ở cấp vận hành, số giờ được cắt giảm thường được xem là thành tích. Trong khi đó, lãnh đạo lại đánh giá dựa trên chi phí, nhân sự và mức cải thiện lợi nhuận. Nếu số lượng nhân sự không giảm và làm thêm giờ vẫn giữ nguyên, phần thời gian tiết kiệm khó chuyển hóa ngay thành kết quả kinh doanh.

Hisamatsu cũng chỉ ra rằng trong nhiều trường hợp, nút thắt không biến mất mà chỉ chuyển sang một khâu khác. AI có thể giúp nhân viên xử lý công việc nhanh hơn, nhưng nếu bộ phận kiểm tra và quy trình phê duyệt không thay đổi, khối lượng công việc sẽ chỉ dồn sang công đoạn phía sau. Đặc biệt, khi đầu ra do AI tạo ra vẫn phải được con người thẩm định, gánh nặng đối với nhân sự cấp cao thậm chí có thể tăng lên.

Khi đó, năng suất ở cấp độ cá nhân có thể được cải thiện, nhưng tốc độ xử lý của cả tổ chức chưa chắc tăng tương ứng.

Chi phí vận hành cũng cần được tính lại khi doanh nghiệp thay thế các dịch vụ SaaS hiện có bằng công cụ AI tự phát triển nội bộ. Dù chi phí bản quyền có thể giảm hoặc biến mất, doanh nghiệp lại có thể phát sinh thêm chi phí cho bảo mật, bảo trì và đáp ứng các thay đổi về pháp lý, quy định.

Ngoài ra, nhiều hạng mục trước đây chưa có cũng bắt đầu xuất hiện, như xây dựng hướng dẫn sử dụng AI, quản lý log, phát hiện shadow AI, ứng phó với rò rỉ thông tin và kiểm soát chi phí token.

Theo Hisamatsu, để nhìn thấy rõ hiệu quả từ AI, doanh nghiệp cần đo khối lượng công việc và mục tiêu ngay từ trước khi triển khai, đồng thời xác định rõ sẽ tái phân bổ nhân sự và phần thời gian tiết kiệm được như thế nào. Trọng tâm không phải là AI cắt giảm được bao nhiêu thời gian, mà là doanh nghiệp sử dụng phần thời gian đó vào việc gì.