Bạn có bao nhiêu công việc cần phải "gia công ngoài" để làm, chẳng hạn như giao cho đồng nghiệp hoặc thực tập sinh?
Ngày 6 tháng 8, viện nghiên cứu AI Epoch cùng công ty thăm dò ý kiến Ipsos, đã công bố một báo cáo khảo sát về môi trường làm việc:
Một phần năm người lao động Mỹ nói rằng, AI hiện nay đã cơ bản hoặc hoàn toàn tiếp nhận ít nhất một nhiệm vụ mà trước đây họ sẽ giao cho đồng nghiệp hoặc nhà thầu phụ.
Phân bổ các công việc trước đây giao cho đồng nghiệp/nhà thầu, nay thuộc về AI. Phân tích dữ liệu dẫn đầu với 7.1%; 19.9% người được hỏi báo cáo ít nhất một nhiệm vụ.
Con số này dễ bị hiểu nhầm thành: AI đã thay thế một phần năm vị trí công việc của người Mỹ.
Nhưng điều báo cáo này thực sự muốn nói là, thứ AI thay thế đầu tiên là nhiệm vụ, không phải vị trí.
Vị trí vẫn còn, chỉ là những việc lẽ ra phải giao ngoài trước đây, giờ lại đẩy cho AI.
Nói cách khác: Việc, bắt đầu được phân phối lại giữa người và AI.
Cuộc khảo sát này được thực hiện từ ngày 10 đến 19 tháng 7, sau khi sàng lọc tình trạng việc làm đã thu được 1106 người trả lời, câu hỏi gốc như sau:
Những nhiệm vụ nào mà trước đây bạn hoặc nhóm của bạn sẽ giao cho nhà thầu phụ hoặc đồng nghiệp, nay chủ yếu hoặc hoàn toàn được xử lý bởi AI?
Epoch trong báo cáo cũng đưa ra nhận định rất thận trọng: Mặc dù quan sát thấy sự thay thế ở cấp độ nhiệm vụ, nhưng điều này không nhất thiết tương đương với việc thay thế toàn bộ người lao động.
20% là nhiệm vụ đang được phân phối lại, không phải vị trí đang biến mất.
Mười nhiệm vụ AI đều chạm tới, không có cái nào chiếm trọn
Khảo sát đã chọn ra 10 hoạt động công việc tri thức phổ biến từ cơ sở dữ liệu nghề nghiệp O*NET của Bộ Lao động Mỹ, sắp xếp theo tỷ lệ việc làm toàn quốc.
Trong số những người coi một nhiệm vụ nào đó là công việc hàng ngày, tỷ lệ sử dụng AI thấp nhất là bảo trì hồ sơ kinh doanh, 25%; cao nhất là thiết kế hệ thống máy tính hoặc thông tin, ứng dụng phần mềm, 57%; phân tích dữ liệu 46%, đọc tài liệu công việc 39%.
Mười mục, tất cả đều có người dùng AI.
Nhưng một nhóm số khác cho thấy, ngay cả trong lĩnh vực thiết kế phần mềm thâm nhập sâu nhất, tỷ lệ AI hoàn thành phần lớn hoặc toàn bộ nhiệm vụ cũng chỉ là 10%. Chín mục còn lại đều dưới 7%.
Tình hình sử dụng AI trong mười nhiệm vụ. Màu đậm là "AI làm phần lớn hoặc tất cả", màu nhạt là "AI chỉ tham gia một phần". Tỷ lệ sử dụng từ bảo trì hồ sơ 25% đến thiết kế phần mềm 57%.
AI trải rất rộng, hầu như trong mọi loại công việc tri thức đều có nó, nhưng lại cắm rất nông, hiếm khi có một việc nào mà nó có thể bao trọn.
Một nửa tiết kiệm thời gian và một phần sáu tốn thời gian hơn
Khi AI chỉ giúp làm một phần công việc, 37% nhiệm vụ được báo cáo là giảm thời gian. Còn khi AI làm phần lớn hoặc toàn bộ, tỷ lệ này nhảy lên 53%.
Trông có vẻ kết luận rất rõ ràng: AI càng làm nhiều, bạn càng tiết kiệm nhiều.
Nhưng Epoch AI phân tích, đây chỉ là tương quan, không phải nguyên nhân, và đưa ra ba cách giải thích:
Có thể AI đảm nhận nhiều hơn thực sự tiết kiệm thời gian; cũng có thể người lao động vốn muốn tăng tốc, nên chủ động giao nhiều khâu hơn; hoặc cũng có thể chỉ vì, đây chính xác là những việc mà AI đặc biệt giỏi.
Khi AI chỉ giúp một phần, 37% nhiệm vụ giảm thời gian; khi AI làm phần lớn hoặc tất cả, tăng lên 53%. Trong cả hai nhóm đều có khoảng một phần sáu nhiệm vụ trở nên tốn thời gian hơn.
Cùng một bộ dữ liệu còn có một nhóm số ít được nhắc đến hơn: khoảng một phần sáu nhiệm vụ được AI hỗ trợ, nay lại tốn thời gian hơn trước.
Và bất kể AI là trợ lý hay làm chính, tỷ lệ này đều tương tự nhau.
Lý do có thể là việc kéo đẩy qua lại với AI vốn đã tốn thời gian, cũng có thể là AI giải phóng tay, con người lại làm cùng một việc tỉ mỉ hơn, làm nhiều hơn.
Dù là trường hợp nào, câu "dùng AI, hiệu suất lập tức cất cánh" cũng cần phải xem xét lại.
66% chấp nhận nguyên xi, không có nghĩa 66% là đúng
Xuyên suốt tất cả các nhiệm vụ có sự tham gia của AI, 66% đầu ra được sử dụng nguyên mẫu hoặc chỉ sửa đổi nhẹ.
Nhìn kỹ dữ liệu này sẽ rõ hơn: hoàn toàn không sửa chỉ có 5.8%, sửa nhẹ 59.9%, cần sửa lớn 27.1%, cần làm lại đáng kể hoặc cơ bản làm lại từ đầu 4.7%.
Phân bổ mức độ sửa đổi đầu ra của AI. Hoàn toàn không sửa chỉ 5.8%, sửa nhẹ 59.9%, cần sửa lớn 27.1%, làm lại đáng kể 4.7%.
Epoch trong báo cáo có đề cập: Khối lượng sửa đổi không phải là chỉ số trực tiếp đánh giá chất lượng đầu ra. Hơn nữa, không có mối tương quan ổn định giữa việc tiết kiệm thời gian và lượng sửa đổi.
Khảo sát này không đánh giá độ chính xác thực tế hoặc tỷ lệ sai số thống kê, nó chỉ xem nhân viên có sẵn lòng sử dụng trực tiếp hay không.
Một đầu ra ít sửa đổi, có thể thực sự tốt, cũng có thể chỉ là vì không ai có thời gian kiểm tra kỹ.
Người ra ngoài trước không phải bạn, là dịch vụ gia công ngoài
Xem theo nhiệm vụ, nhiều nhất là phân tích dữ liệu, 7.1% người được hỏi báo cáo việc chuyển giao này. Đọc tài liệu công việc 5.7%, bảo trì hồ sơ kinh doanh 5.3%.
Mười nhiệm vụ, không cái nào thoát, chỉ khác nhau mức độ sử dụng sâu cạn.
Những việc này có điểm chung: ranh giới rõ ràng, sản phẩm có thể giao, làm xong là nghiệm thu, không cần ngồi trong văn phòng trao đổi qua lại với người.
Trước đây, đây chính là loại phù hợp nhất để gia công ngoài.
Một quản lý bộ phận marketing trước đây cần tìm chuyên viên phân tích dữ liệu bên ngoài chạy một báo cáo quý, nay tự mở một hộp thoại là xong.
Mắt xích đầu tiên trong chuỗi này bị ảnh hưởng, là nhà thầu phụ, loại công việc tính giá theo đầu việc trên các nền tảng gia công ngoài, vốn dĩ là những gói nhiệm vụ có thể đóng gói riêng lẻ và gửi đi.
Mà điều AI hiện nay giỏi nhất, chính là tiếp nhận một gói nhiệm vụ được xác định rõ ràng.
NBC trong báo cáo cùng ngày đã phỏng vấn hai nhà nghiên cứu.
Nhận định của Amreeta Das, người dẫn đầu nghiên cứu này là:
Mọi người đang tìm cách phân bổ công việc giữa bản thân và AI; cho đến nay, điều này chưa chắc có nghĩa là toàn bộ công việc bị tự động hóa, nhưng AI đang thông qua các nhiệm vụ trong công việc đó mà bước vào môi trường làm việc.
Nhà nghiên cứu cấp cao Aya Ibrahim của Viện nghiên cứu AI Now đã đặt ra một câu hỏi sắc bén hơn.
Cô cho rằng vai trò của nhà thầu phụ sẽ không vì thế mà biến mất hoàn toàn, nhưng nhà thầu phụ tính giá theo nhiệm vụ, sẽ chịu áp lực trực tiếp hơn.
Điều cô thực sự muốn mọi người thảo luận, là bản thân công việc "hoàn toàn được ghép nối bởi một chuỗi nhiệm vụ" vốn đã không ổn định đến mức nào.
Sự phân phối lại này, không phải ai cũng đồng bộ
Sau khi công việc bị tách thành nhiệm vụ, ai bị tách trước, là có phân bổ.
Một cuộc khảo sát khác do Ipsos thực hiện cho Groundwork Collaborative từ ngày 11 đến 16 tháng 6, bao phủ 1533 người lao động có việc làm hoặc lao động biên.
Kết luận là việc áp dụng cực kỳ không đồng đều: ba phần mười công nhân ít nhất sử dụng AI mỗi tuần một lần, nhưng những người này tập trung cao độ vào nhóm thu nhập cao, có bằng đại học và nhân viên văn phòng.
Trong nhóm người có thu nhập hàng năm trên 100.000 USD, có bằng cử nhân, nhân viên văn phòng, gần một nửa sử dụng AI ít nhất vài lần mỗi tháng.
Thu nhập dưới 50.000 USD/năm, trình độ trung học phổ thông trở xuống, lao động chân tay, tỷ lệ này chỉ khoảng một phần tư hoặc thấp hơn.
Kỳ vọng cũng phân hóa.
Trong cùng một cuộc khảo sát, hai phần ba công nhân cho rằng AI sẽ khiến trải nghiệm nơi làm việc trở nên tệ hơn, lý do là cắt giảm vị trí, tăng áp lực, chứ không phải tiếp nhận lao động lặp đi lặp lại.
Nhận định này nhất quán cao trên các tuyến chủng tộc, giới tính, giáo dục và thu nhập.
Nhưng khi áp vào bản thân, người có học vấn càng cao càng lạc quan. Gần một nửa người tốt nghiệp đại học cho rằng AI sẽ giúp ích cho công việc của họ, trong khi chỉ một phần năm người có trình độ trung học phổ thông trở xuống nghĩ như vậy.
Cách tiếp cận của Gallup khác, nhưng hướng đi phù hợp.
Tính đến tháng 5 năm 2026, 52% nhân viên Mỹ sử dụng AI ít nhất vài lần mỗi năm, 30% ít nhất vài lần mỗi tuần, 15% sử dụng hàng ngày.
65% người nói AI có tác động tích cực đến năng suất của họ, nhưng chỉ 14% đồng ý mạnh mẽ rằng, AI đã thay đổi cách công việc được hoàn thành trong tổ chức của họ.
AI đã bước vào quy trình làm việc của hầu hết mọi người, nhưng nó chỉ thay đổi nhiệm vụ đơn lẻ, chưa thay đổi cách tổ chức bản thân công việc.
20%, là thanh tiến trình, không phải điểm kết thúc
10 nhiệm vụ này được chọn từ O*NET theo tỷ lệ việc làm, hoạt động y tế bị loại trừ, giao dịch tài chính, phối hợp nội bộ, đào tạo, mua sắm cũng không nằm trong đó.
Nó mô tả một góc của công việc tri thức Mỹ, không phải toàn bộ hoạt động nghề nghiệp.
Vì vậy, 20% chỉ thể hiện một mặt cắt của 10 nhiệm vụ này: một công việc nên được thực hiện bởi ai, đang được tổ chức lại giữa nhân viên, đồng nghiệp, nhà thầu phụ và AI.
Trong quá trình này, đáng quan tâm hơn không phải có bao nhiêu người bị thay thế, mà là bao nhiêu công việc đang bị tách ra.
Một công việc nếu chỉ là một chuỗi nhiệm vụ có thể giao ngoài, thì trước cả AI, nó đã bị tách dần ra để gia công ngoài rồi. AI ngày nay chỉ là đẩy nhanh tốc độ chia tách này.
Vì vậy, thay vì hỏi "AI có thay thế tôi không", hãy đổi một câu hỏi cụ thể hơn:
Công việc của tôi có thể được tách thành bao nhiêu nhiệm vụ có thể đóng gói riêng lẻ, nghiệm thu riêng lẻ, giao riêng lẻ cho người khác làm?
Có thể tách ra càng nhiều, mặt tiếp xúc càng lớn.
Ngược lại, những phần công việc cần có mặt, cần chịu trách nhiệm, cần trao đổi qua lại với người, trong ngắn hạn vẫn khó có thể đóng gói và gửi đi.
Hợp đồng có thể để AI soạn, chữ vẫn cần người ký.
Bài viết từ tài khoản công chúng WeChat "New Zhiyuan", tác giả: ASI Apocalypse
